Децентрализованные предсказательные рынки за последние годы быстро развиваются, наиболее ярким примером является Polymarket. Однако недавно опубликованное исследование и технический разбор показывают, что за этими рынками скрывается множество ценовых несоответствий, которые трудно заметить невооруженным глазом, позволяющих профессиональным квантовым трейдерам стабильно извлекать значительную прибыль.
По популярной аналитической публикации в X, за последний год квантовые трейдеры с помощью передовых математических моделей и высокоскоростных торговых систем накопили на Polymarket прибыль почти в 40 миллионов долларов. Среди них один ведущий трейдер заработал более 2 миллионов долларов, что свидетельствует о наличии структурных недостатков в механизмах ценообразования предсказательных рынков.
(Что такое предсказательные рынки? Руководство для новичков Polymarket: способы ставок, механизмы расчетов и анализ рисков)
Исследование выявило: в предсказательных рынках скрыты масштабные возможности для арбитража
Обсуждение началось 30 января 2026 года, когда инженер по бэкенду и квантовый трейдер Roan опубликовал в X длинную серию технических анализов. Эта серия основана на опубликованной научной статье, в которой подробно разбирается, как системы квантовой торговли сканируют предсказательные рынки на предмет арбитражных возможностей.
Исследование показало, что квантовые системы могут за миллисекунды просканировать тысячи взаимосвязанных рынков, выявляя несогласованности в логике цен. Эти несогласованности не очевидны, но при помощи математического моделирования они могут привести к теоретически безрисковому арбитражу.
Команда исследователей проанализировала 17 218 рыночных условий и обнаружила:
41% отдельных условий рынка содержат арбитражные возможности
Медиана ценовой несоответствия при ставке в 1 доллар составляет 0,40 доллара
В период предвыборного цикла в США 2024 года было обнаружено 1576 пар взаимозависимых рынков
Это означает, что даже при кажущейся эффективности рынка Polymarket, существует множество структурных ошибок в ценообразовании.
Почему при кажущейся правильности цен рынок все равно может быть в дисбалансе?
На первый взгляд, цены на предсказательных рынках очень очевидны. Например, цена контракта «Да» по вопросу равна 0,62 доллара, «Нет» — 0,38 доллара, сумма равна 1, и кажется, что арбитраж невозможен.
Но проблема в том, что между разными рынками существуют логические связи. Например:
«Победит ли Трамп в Пенсильвании?»
«Партия республиканцев выиграет в Пенсильвании с перевесом более 5%?»
Эти два события не полностью независимы, однако рынки зачастую оценивают их отдельно. В результате могут возникать логические противоречия, например, сумма вероятностей некоторых комбинаций результатов превышает 100% или, наоборот, ниже теоретического значения.
Для человека-торговца проверка всех возможных сценариев практически невозможна. Например, в случае NCAA чемпионата с 63 матчами, количество возможных исходов превышает 9 квинтильонов (9×10¹⁸).
Квантовые системы используют линейные ограничения и математические модели для сжатия пространства решений, позволяя за несколько секунд решать задачи, которые ранее казались невозможными.
Ключевые математические инструменты: проекции Брегмана и алгоритм Франка-Вулфа
Когда обнаруживается арбитражная возможность, возникает следующий вопрос: сколько и в каком направлении нужно ставить, чтобы максимизировать прибыль?
Поскольку предсказательные рынки часто используют механизм ценообразования LMSR (Logarithmic Market Scoring Rule), традиционные методы измерения расстояний или ошибок вероятностей не подходят. Поэтому исследователи вводят дивергенцию Брегмана для оценки расстояния между текущими ценами и «безрисковым ценовым пространством».
Используя проекции Брегмана, система может «проецировать» текущие рыночные цены в математически несуществующую арбитражную область, называемую «маркеровым многоугольником» (marginal polytope). Разница между ними — это теоретически максимальная прибыль, которую можно зафиксировать.
Однако проблема остается очень сложной: пространство исходов может содержать миллиарды или даже триллионы комбинаций. Чтобы сделать вычисления практически осуществимыми, квантовые трейдеры используют алгоритм Франка-Вулфа, который постепенно приближается к оптимальному решению, не перебирая все возможные исходы.
В реальной практике:
Системы обычно требуют всего 50–150 итераций
Время вычислений — менее 30 минут
Оптимизация выполняется с помощью целочисленных линейных программировщиков (например, Gurobi)
Это превращает практически неразрешимую задачу в стратегию, которую можно реализовать в реальном времени.
Настоящие вызовы: исполнение сделок и риск ликвидности
Даже при идеально построенной математической модели, плохое исполнение сделок может свести на нет всю прибыльность арбитража.
Polymarket использует централизованный стакан ордеров (CLOB), работающий на Polygon, что означает, что сделки не являются атомарными операциями. Иными словами, стратегия арбитража обычно требует одновременного размещения нескольких ордеров, но фактическое исполнение может происходить поэлементно.
Если одна сделка выполнена, а другая — с проскальзыванием, то изначальный арбитражный потенциал в 0,40 доллара может мгновенно снизиться до 0,08 доллара или даже привести к убыткам.
Анализ данных о транзакциях в блокчейне показал, что только арбитражные возможности с прибылью не менее 0,05 доллара могут компенсировать издержки на проскальзывание и ликвидность в реальных условиях.
Чтобы успеть завершить сделку до корректировки цен рынком, профессиональные системы обычно используют:
WebSocket и прямое подключение через RPC
Отправку ордеров за 30 миллисекунд
Параллельную отправку нескольких сделок
В то время как обычные трейдеры проверяют цены раз в 30 секунд, разрыв по скорости огромен.
Годовая прибыль от арбитража — около 40 миллионов долларов: тревожный сигнал для предсказательных рынков?
Статистика показывает, что с апреля 2024 по апрель 2025 года квантовые трейдеры на Polymarket извлекли примерно:
Арбитраж по одному условию — 10,58 миллиона долларов
Рынковая ребалансировка — 29,01 миллиона долларов
Межрынковый арбитраж — 95 634 доллара
Первые 10 трейдеров забрали 20,5% всей прибыли.
Самый успешный трейдер совершил 4049 сделок, средняя прибыль с каждой — 496 долларов, что говорит о высокой систематизированности стратегии, а не о случайности.
Roan отмечает, что современные топовые системы объединяют:
Непрерывные потоки данных
Поддержку связей между рынками с помощью LLM
Оптимизацию целочисленных программ
Управление капиталом по методу Kelly с учетом риска
Эти технологии дают квантовым командам значительное преимущество в предсказательных рынках.
Будущее предсказательных рынков: закроется ли окно арбитража?
По мере того, как эти стратегии становятся широко известными и понятными, возникает новый вопрос: не исчезнут ли возможности арбитража, когда все больше трейдеров овладеют одинаковыми технологиями?
Все связанные исследования и инструменты уже доступны публике, включая модели маркетмейкинга на арбитражных рынках, математические рамки и базовое программное обеспечение. Gurobi, сервисы узлов Polygon и различные LLM-инструменты — это уже готовые технологии.
Следовательно, основной конкурентной борьбой станет интеграция систем и скорость исполнения.
Эта статья уже собрала миллионы просмотров и вызвала бурные обсуждения среди разработчиков и трейдеров. Многие читатели требуют от автора публикации второй части, в которой подробно разберут практическое внедрение и программный код.
Для предсказательных рынков возникает важный вопрос: после того, как арбитражные технологии станут массовыми, останется ли еще возможность заработать 40 миллионов долларов на арбитраже? Или окно эффективности рынка уже начало закрываться?
Эта статья — как квантовые трейдеры зарабатывают почти 40 миллионов долларов безрискового арбитража на Polymarket? Модель раскрывает скрытые уязвимости предсказательных рынков, впервые опубликована на Chain News ABMedia.
