去централізовані ринки прогнозів швидко зростають останніми роками, з яких найяскравішим представником є Polymarket. Однак нещодавнє дослідження та технічний аналіз показують, що за цими ринками приховані великі «візуально непомітні» цінові невідповідності, що дозволяє професійним квантовим трейдерам стабільно отримувати значний прибуток.
Згідно з популярним аналізом у X, за останній рік квантові трейдери за допомогою передових математичних моделей та швидких торгових систем накопичили прибуток близько 40 мільйонів доларів на Polymarket. Найуспішніший трейдер заробив понад 2 мільйони доларів, що свідчить про існування структурних недоліків у механізмі ціноутворення прогнозних ринків.
(Що таке прогнозний ринок? Посібник для новачків Polymarket: методи ставок, механізми розрахунку та аналіз ризиків)
Дослідження виявляє: у прогнозних ринках приховані масштабні можливості арбітражу
Обговорення почалося 30 січня 2026 року, коли бекенд-інженер і квантовий трейдер Roan опублікував у X довгу серію технічних аналізів. Вона базується на відкритому дослідженні, яке детально розбирає, як системи квантової торгівлі виявляють можливості арбітражу у прогнозних ринках.
Дослідження показує, що квантові системи можуть за мілісекунди сканувати тисячі взаємозалежних ринків у пошуках логічних розбіжностей у цінах. Ці невідповідності не є очевидними, але за допомогою математичних моделей їх можна проаналізувати і сформувати теоретичний «безризиковий арбітраж».
Команда дослідників проаналізувала 17 218 ринкових умов і виявила:
41% окремих ринків мають можливості для арбітражу
Медіана цінової невідповідності при ставках у 1 долар становить 0,40 долара
Під час циклу американських президентських виборів 2024 року було знайдено 1576 пар взаємозалежних ринків
Це означає, що навіть ефективні на перший погляд ринки Polymarket мають значні структурні похибки у ціноутворенні.
Чому зовнішня ціна здається правильною, але ринок все одно може бути дисбалансованим?
Зовні ціни прогнозних ринків здаються інтуїтивно зрозумілими. Наприклад, контракт «Так» на питання «Чи виграє Трамп у Пенсильванії?» коштує 0,62 долара, а «Ні» — 0,38 долара, їх сума становить 1, що здавалося б, не дає можливості для арбітражу.
Але проблема у тому, що між різними ринками існує логічний зв’язок. Наприклад:
«Чи виграє Трамп у Пенсильванії?»
«Чи перевищить перевага республіканця у Пенсильванії 5%?»
Ці дві події не є цілком незалежними, але ринки часто оцінюють їх окремо. Це може призвести до логічних суперечностей, наприклад, коли сукупна ймовірність певних результатів перевищує 100% або менша за теоретичну.
Для людського трейдера перевірити всі можливі сценарії вручну майже неможливо. Наприклад, у випадку NCAA з 63 матчами турніру кількість можливих результатів перевищує 9 квадрильйонів (9×10¹⁸).
Квантові системи використовують лінійні обмеження та математичні моделі для зменшення розмірності задачі і швидкого її розв’язання — за кілька секунд.
Ключові математичні інструменти: проекція Брегмана та алгоритм Франка-Вольфа
Після виявлення можливості арбітражу наступне питання: скільки потрібно поставити і в якому напрямку, щоб максимізувати прибуток?
Оскільки у прогнозних ринках зазвичай застосовується механізм цінування LMSR (Logarithmic Market Scoring Rule), традиційні методи вимірювання відстані або ймовірнісних похибок не підходять. Тому дослідники вводять дивергенцію Брегмана для обчислення відстані між цінами ринку та «безризиковим» ціновим простором.
За допомогою проекції Брегмана система може «проєктувати» поточні ціни ринку у математично безарбитражну область — так званий маргінальний полігон. Різниця між ними і є максимально можливою прибутковістю.
Але проблема залишається складною: простір результатів може містити мільярди або навіть трильйони комбінацій. Щоб зробити обчислення практичними, квантові трейдери використовують алгоритм Франка-Вольфа, який поступово наближає оптимальне рішення без повного перерахунку всіх варіантів.
У реальній практиці:
система зазвичай виконує 50–150 ітерацій
час обчислень — менше 30 хвилин
і використовує цілочисельне лінійне програмування (наприклад, Gurobi) для оптимізації
Це дозволяє перетворити майже неможливу задачу у швидкий торговий сценарій.
Головна проблема: виконання угод і ризики ліквідності
Навіть ідеальна математична модель не гарантує успішної реалізації. Якщо торгівля виконується погано, арбітраж може перетворитися у збитки.
Polymarket працює на Polygon через централізований ордербук (CLOB), що означає, що угоди не є атомарними. Іншими словами, для реалізації арбітражу потрібно одночасно розмістити кілька ордерів, але фактичне виконання може відбуватися з затримками.
Якщо одна з угод виконується, а інша — зазнає проскальзування, потенційний прибуток у 0,40 долара може миттєво зменшитися до 0,08 долара або навіть стати збитком.
Аналіз даних з блокчейну показує, що для покриття витрат на проскальзування і ліквідність прибуток має становити щонайменше 0,05 долара.
Щоб швидко закрити позицію до корекції цін, професійні системи зазвичай використовують:
WebSocket та пряме RPC-з’єднання
подання ордерів у межах 30 мілісекунд
паралельне відправлення кількох ордерів
Звичайні трейдери ж можуть перевіряти ціни раз на 30 секунд, що суттєво поступається швидкості.
За рік арбітражу на Polymarket близько 40 мільйонів доларів: попередження для ринку?
Статистика показує, що з квітня 2024 до квітня 2025 року квантові трейдери отримали приблизно:
арбітраж у рамках одного ринку: 10,58 мільйонів доларів
перерозподіл ринку: 29,01 мільйонів доларів
міжринковий арбітраж: 95 634 долари
Перші 10 трейдерів отримали 20,5% від загального доходу.
Зокрема, перший за рейтингом трейдер здійснив 4049 угод із середнім прибутком 496 доларів за угоду, що свідчить про системний характер арбітражу, а не випадковість.
Roan у своєму аналізі зазначає, що сучасні провідні системи вже поєднують:
реальні дані у реальному часі
підтримку аналізу зв’язків між ринками за допомогою LLM
оптимізацію цілочисельного планування
керування капіталом з урахуванням ризиків Kelly
Ці технології дають квантовим командам значну перевагу у прогнозних ринках.
Майбутнє прогнозних ринків: чи закриються арбітражні вікна?
З поширенням цих стратегій і їхнім розумінням виникає питання: коли, за умови, що все більше трейдерів освоюють ці техніки, можливості арбітражу швидко зникнуть?
Всі відповідні дослідження і інструменти вже відкриті, включаючи моделі маркет-мейкінгу, математичні рамки і базове програмне забезпечення. Gurobi, сервіс Polygon, різні LLM — все це вже доступно.
Отже, справжній конкурс зосередиться на здатності системної інтеграції та швидкості виконання.
Ця стаття у X вже зібрала мільйони переглядів і викликала активні обговорення серед розробників і трейдерів. Багато хто вже вимагає від авторів опублікувати другу частину з глибоким аналізом реальних впроваджень і коду.
Для прогнозних ринків постає питання: коли, після широкого поширення арбітражних технологій, з’явиться ще одна можливість отримати 40 мільйонів доларів прибутку? Чи вже закривається вікно ефективності ринку?
Ця стаття «Як квантові трейдери отримали майже 4 мільйони доларів безризикового арбітражу на Polymarket? Модель, що розкриває приховані вразливості прогнозних ринків» вперше з’явилася у Chain News ABMedia.
