Как искусственный интеллект помогает частным трейдерам использовать "ошибки" на рынках прогнозов для получения легкой прибыли

Бот использовал кратковременные моменты, когда контракты "Да" и "Нет" на короткое время суммировались менее чем в $1, что позволяло фиксировать прибыль примерно в 1,5–3% за каждую из 8894 сделок.

На типичных рынках прогнозов криптовалют с периодом в пять минут, где глубина рынка составляет всего $5000–$15000 с каждой стороны, крупным компаниям было бы трудно инвестировать значительные средства, не нивелировав при этом разницу в ценах.

По мере того, как системы искусственного интеллекта все чаще используют арбитраж на рынках прогнозов по отношению к ценам опционов и деривативов, эти площадки рискуют стать отражением более широких рынков криптовалют, а не независимыми источниками коллективной вероятности.

Полностью автоматизированный торговый бот совершил 8894 сделки на краткосрочных криптовалютных рынках прогнозов и, как сообщается, заработал около 150 000 долларов без участия человека.

Это примерно $16,80 прибыли за каждую сделку, что кажется незначительным в каждой отдельной сделке, но имеет большое значение в совокупности. Если бот инвестировал около 1000 долларов за каждую сделку и получал прибыль в 1,5–3% каждый раз, то это такой профиль доходности, который кажется скучным с точки зрения каждой отдельной сделки, но впечатляющим в целом. Машинам не нужно волнение. Им нужна повторяемость.

Это звучит как легкие деньги. На практике такие расхождения, как правило, кратковременны и часто длятся миллисекунды. Однако этот случай подчеркивает нечто большее, чем просто один сбой: рынки прогнозов криптовалют все больше становятся ареной для автоматизированных, алгоритмических торговых стратегий, и начинается новая гонка вооружений, основанная на искусственном интеллекте.

Согласно данным, типичные пятиминутные контракты прогнозов биткоина на платформе Polymarket имеют глубину рынка примерно в $5000–$15000 с каждой стороны во время активных сессий. Это на несколько порядков меньше, чем глубина рынка бессрочных фьючерсов BTC на крупных биржах, таких как Binance или Bybit.

Компания, пытающаяся инвестировать даже 100 000 долларов за сделку, исчерпает доступную ликвидность и уничтожит любую существующую разницу в ценах. Пока что эта игра принадлежит трейдерам, которые комфортно работают с суммами в пределах нескольких тысяч долларов.

Рынки прогнозов, такие как Polymarket, позволяют пользователям торговать контрактами, привязанными к реальным событиям, от результатов выборов до цены биткоина в следующие пять минут. Каждый контракт обычно рассчитывается либо в $1 (если событие произойдет), либо в $0 (если оно не произойдет).

На идеально эффективном рынке цена контракта "Да" плюс цена контракта "Нет" должна всегда быть равна ровно $1. Если контракт "Да" торгуется по 48 центам, контракт "Нет" должен торговаться по 52 центам.

Но рынки редко бывают идеальными. Низкая ликвидность, быстро меняющиеся цены на базовый актив и дисбаланс в книгах заявок могут создавать временные отклонения. Маркет-мейкеры могут отзывать котировки во время волатильности. Частные трейдеры могут агрессивно покупать одну сторону книги заявок. На мгновение суммарная цена может опуститься ниже $1.

Такие микроскопические неэффективности не являются чем-то новым. Подобные краткосрочные "восходящие/нисходящие" контракты были популярны на платформе для торговли деривативами BitMEX в конце 2010-х годов, но в конечном итоге площадка отозвала некоторые из них после того, как трейдеры нашли способы систематически...

В начале розничные трейдеры рассматривали эти контракты BitMEX как простые ставки на направление движения цены. Но небольшая группа количественных трейдеров быстро поняла, что контракты систематически неправильно оцениваются по сравнению с рынком опционов, и начала извлекать прибыль с помощью автоматизированных стратегий, которые инфраструктура платформы не была готова защищать.

В конечном итоге BitMEX делистировала несколько продуктов. Официальной причиной был низкий спрос, но в то время трейдеры широко полагали, что контракты стали нерентабельными для платформы после того, как на них "вторглись" арбитражеры.

Сегодня большую часть этой деятельности можно автоматизировать и все больше оптимизировать с помощью систем искусственного интеллекта.

Арбитраж с разницей менее 1 доллара — это самый простой пример. Более сложные стратегии идут дальше, сравнивая цены на разных рынках для выявления несоответствий.

Рынки опционов, например, фактически кодируют коллективные ожидания трейдеров относительно того, где актив может торговаться в будущем. Цены опционов колл и пут с различными ценами исполнения могут быть использованы для получения подразумеваемого распределения вероятностей, рыночной оценки вероятности различных исходов.

Проще говоря, рынки опционов работают как гигантские машины вероятностей.

Если ценообразование опционов предполагает, например, вероятность 62%, что биткоин закроется выше определенного уровня в течение короткого периода времени, но контракт на предсказание, привязанный к тому же результату, предполагает только вероятность 55%, возникает расхождение. Один из рынков может недооценивать риск.

Автоматизированные трейдеры могут одновременно отслеживать обе площадки, сравнивать подразумеваемые вероятности и покупать ту сторону, которая, по их мнению, неправильно оценена.

Такие расхождения редко бывают значительными. Они могут составлять всего несколько процентных пунктов, иногда даже меньше. Но для алгоритмических трейдеров, работающих с высокой частотой, небольшие преимущества могут накапливаться в тысячах сделок.

Этот процесс не требует человеческой интуиции, когда он уже реализован. Системы могут непрерывно получать потоки данных о ценах, пересчитывать подразумеваемые вероятности и корректировать позиции в режиме реального времени.

То, что отличает сегодняшнюю торговую среду от предыдущих криптоциклов, — это растущая доступность инструментов искусственного интеллекта.

Трейдерам больше не нужно вручную кодировать каждое правило или вручную настраивать параметры. Системы машинного обучения могут быть использованы для тестирования различных стратегий, оптимизации пороговых значений и адаптации к изменяющимся режимам волатильности. Некоторые системы включают в себя несколько агентов, которые отслеживают разные рынки, корректируют экспозицию и автоматически отключаются, если производительность ухудшается.

В теории, трейдер может выделить 10 000 долларов на автоматизированную стратегию, позволяя системам, управляемым искусственным интеллектом, сканировать биржи, сравнивать цены на рынках предсказаний с данными деривативов и совершать сделки, когда статистические расхождения превышают предопределенный порог.

На практике, прибыльность во многом зависит от рыночных условий и скорости.

Как только неэффективность становится широко известной, усиливается конкуренция. Больше ботов стремятся использовать ту же возможность. Спреды сужаются. Задержка становится решающим фактором. В конечном итоге, возможность либо уменьшается, либо исчезает.

Более важный вопрос заключается не в том, могут ли боты приносить деньги на рынках прогнозов. Очевидно, что могут, по крайней мере...

Если все большая доля объема операций исходит от систем, которые не имеют собственного мнения о результате, а просто осуществляют арбитраж между разными площадками, то рынки прогнозов рискуют стать отражением рынка деривативов, а не независимыми источниками информации.

Если на рынках прогнозов существуют эксплуатируемые неэффективности, почему крупные торговые фирмы не доминируют на них?

Ограничением является ликвидность. Многие краткосрочные контракты на рынках прогнозов остаются относительно неликвидными по сравнению с крупными площадками для торговли деривативами на криптовалюты. Попытка разместить значительный капитал может привести к изменению цен в неблагоприятном для трейдера направлении, что приведет к снижению теоретической прибыли из-за проскальзывания.

Существует также операционная сложность. Рынки прогнозов часто работают на инфраструктуре блокчейна, что влечет за собой транзакционные издержки и механизмы расчетов, отличные от тех, что используются на централизованных биржах. Для высокочастотных стратегий даже незначительные факторы имеют значение.

В результате, часть активности сосредоточена среди небольших, гибких трейдеров, которые могут размещать скромные объемы, например, 10 000 долларов на сделку, не оказывая существенного влияния на рынок.

Эта динамика может не сохраниться. Если ликвидность увеличится и площадки станут более зрелыми, крупные фирмы могут стать более активными. В настоящее время рынки прогнозов находятся в промежуточном состоянии: они достаточно сложны, чтобы привлекать стратегии, основанные на количественном анализе, но при этом недостаточно ликвидны, чтобы обеспечить масштабное развертывание.

В своей основе, рынки прогнозов предназначены для агрегирования мнений с целью формирования коллективных вероятностей относительно будущих событий.

Но по мере увеличения автоматизации, все большая доля объема торгов может определяться не столько человеческими убеждениями, сколько арбитражем между разными рынками и статистическими моделями.

Это не обязательно подрывает их полезность. Арбитражеры могут повысить эффективность ценообразования, устраняя расхождения и согласовывая коэффициенты на разных площадках. Однако это меняет характер рынка.

То, что начинается как площадка для выражения мнений о выборах или изменении цен, может превратиться в поле битвы за преимущества в скорости и микроструктуре.

В криптовалютах такая эволюция обычно происходит быстро. Неэффективности обнаруживаются, используются и устраняются конкуренцией. Преимущества, которые когда-то приносили стабильный доход, исчезают по мере появления более быстрых систем.

Сообщенная сумма в 150 000 долларов, заработанная ботом, может представлять собой умную эксплуатацию временного ценового дефекта. Это также может сигнализировать о более широком явлении: рынки прогнозов больше не являются просто цифровыми букмекерскими конторами. Они становятся еще одним рубежом для алгоритмических финансов.

И в среде, где важна каждая миллисекунда, обычно побеждает самая быстрая машина.