Как ИИ помогает частным трейдерам использовать "ошибки" на рынках прогнозов для получения легких денег

Полностью автоматизированный торговый бот совершил 8894 сделки по краткосрочным криптовалютным контрактам прогнозирования и, по сообщениям, заработал около 150 000 долларов без участия человека.

Стратегия, описанная в недавнем посте, распространяющемся в X, использовала краткие моменты, когда суммарная цена "да" и "нет" контрактов на рынках биткоина и эфириума с пятиминутным горизонтом опускалась ниже 1 доллара. В теории, эти два исхода всегда должны суммироваться к 1 доллару. Если они не суммируются, например, торгуются по общей цене 0,97 доллара, трейдер может купить обе стороны и зафиксировать прибыль в 3 цента, когда рынок стабилизируется.

Это составляет примерно 16,80 долларов прибыли за сделку, что слишком мало, чтобы быть заметным в каждой отдельной сделке, но имеет значение в масштабе. Если бот использовал около 1000 долларов за одну сделку и получал прибыль в 1,5-3% каждый раз, это создает профиль доходности, который выглядит скучным на уровне каждой сделки, но впечатляющим в совокупности. 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 единичный сбой: криптовалютные рынки прогнозирования все больше становятся ареной для автоматизированных, алгоритмических торговых стратегий, и начинается гонка вооружений, основанная на ИИ.

Согласно данным, типичная пятиминутная криптовалютная сделка прогнозирования на Polymarket имеет глубину ордер-бука примерно от 5000 до 15000 долларов с каждой стороны во время активных сессий. Это на несколько порядков меньше, чем глубина ордер-бука для бессрочных контрактов BTC на крупных биржах, таких как Binance или Bybit.

Для организации, пытающейся разместить даже 100 000 долларов за сделку, это превысит доступную ликвидность и уничтожит любую существующую выгоду в спреде. Пока что эта игра принадлежит трейдерам, которые комфортно работают с суммами в пределах нескольких тысяч долларов.

Когда 1 доллар - это не 1 доллар

Рынки прогнозирования, 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 доллар (если событие произойдет), либо в 0 долларов (если оно не произойдет).

На идеально эффективном рынке цена "да" плюс цена "нет" всегда должна быть равна ровно 1 доллару. Если "да" торгуется по 48 центам, "нет" должно торговаться по 52 центам.

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

Для достаточно быстрой системы этого достаточно.

Такие микроскопические неэффективности – не новость. Подобные краткосрочные "восходящие/нисходящие" контракты были популярны на бирже деривативов BitMEX в конце 2010-х годов, но в конечном итоге площадка отозвала некоторые из них после того, как трейдеры нашли способы систематически извлекать небольшую прибыль. Что изменилось – это инструменты.

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 оцениваются неверно по сравнению с рынком опционов, и начала извлекать прибыль с помощью автоматизированных стратегий, против которых инфраструктура площадки не была готова защищаться.

В конечном итоге BitMEX делистировала несколько продуктов. Официальной причиной был низкий спрос, но трейдеры в то время широко полагали, что контракты стали невыгодными для биржи после того, как на них "вторглась" арбитражная группа.

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

За пределами сбоев: Извлечение вероятности

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 можно использовать для получения распределения вероятностей, оценки вероятности различных исходов, основанной на рыночных данных.

Проще говоря, рынки опционов работают как гигантские машины вероятностей.

Если цены опционов предполагают, например, вероятность 62%, что биткоин закроется выше определенного уровня в течение короткого периода времени, но контракт на предсказание, привязанный к тому же исходу, предполагает только 52%, 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, недооценена.

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

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

Вступают в игру ИИ-агенты

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 меняющимся режимам волатильности. Некоторые системы включают в себя несколько агентов, которые отслеживают разные рынки, балансируют риски и автоматически отключаются, если производительность ухудшается.

В теории, трейдер может выделить 10 000 долларов на автоматизированную стратегию, позволяя системам, работающим на основе искусственного интеллекта, сканировать биржи, сравнивать цены на рынках прогнозов 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, конкуренция усиливается. Больше ботов стремятся получить ту же выгоду. 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 прибыль на рынках прогнозов. Они, безусловно, могут, по крайней мере, до тех пор, пока конкуренция не снизит эту выгоду. Но важно то, что происходит с самими рынками.

Если все большую долю объема формируют системы, которые не имеют собственного мнения о результате, а просто осуществляют арбитраж между различными площадками, то рынки прогнозов рискуют стать отражением рынка деривативов, а не независимым источником информации.

Почему крупные фирмы не активно участвуют

Если на рынках прогнозов существуют возможности для получения прибыли, почему крупные торговые фирмы не доминируют на них?

Одной из причин является ликвидность. Многие краткосрочные контракты на рынках прогнозов остаются относительно неликвидными по сравнению с крупными площадками деривативов на криптовалюты. Попытка инвестировать значительный капитал может привести к изменению цен в неблагоприятном направлении для трейдера, 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, отличающиеся от тех, что используются на централизованных биржах. Для высокочастотных стратегий даже незначительные факторы могут иметь большое значение.

В результате, большая часть активности сосредоточена среди небольших, гибких трейдеров, которые могут использовать скромные суммы, 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. Пока что рынки прогнозов находятся в промежуточном состоянии: достаточно сложные, чтобы привлекать стратегии, основанные на количественном анализе, но недостаточно ликвидные, чтобы обеспечить масштабное использование.

Структурный сдвиг

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

Однако, по мере увеличения автоматизации, все большая доля торгового объема может определяться не столько человеческими убеждениями, сколько арбитражем между различными рынками и статистическими моделями.

Это не обязательно подрывает их полезность. Арбитражеры могут повысить эффективность ценообразования, устраняя расхождения и согласовывая коэффициенты на различных 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 задержку и преимущества микроструктуры.

В криптовалютах такая эволюция, как правило, 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, полученная с помощью ботов, может представлять собой хитроумную эксплуатацию временной ошибки в ценообразовании. Это также может сигнализировать о более широкой тенденции: предсказательные рынки больше не являются просто цифровыми букмекерскими конторами. Они становятся еще одной областью для алгоритмических финансов.

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