Как ИИ-агенты могут изменить арбитраж на рынках прогнозов

Рынки прогнозов должны отражать коллективное мнение людей, но устойчивые торговые возможности в них все чаще могут переходить к системам, которые действуют быстрее любого человека.

Арбитраж возникает из-за кратковременных перекосов в ценах: например, когда вероятности исходов на время не складываются в 100% или когда рынок реагирует на новые сведения с задержкой.

Генеральный директор Edge & Node Родриго Коэльо отметил, что боты уже просматривают сотни рынков в секунду, и эта роль все больше пересекается с более продвинутыми ИИ-агентами.

По его словам, чтобы успевать за такими окнами возможностей, нужно следить за тысячами рынков и почти мгновенно исполнять сделки, поэтому арбитраж в основном контролируют автоматизированные системы. Источник: dc.finance.

Это делает рынки прогнозов логичным следующим шагом для ИИ-систем, способных без участия человека находить и использовать краткоживущие ценовые разрывы.

Как работает арбитраж на рынках прогнозов

На фоне слабой динамики биткоина и крипторынка в целом — Том Ли из BitMine назвал текущие настроения «мини-криптозимой» — рынки прогнозов стали площадками, где пользователи пытаются заработать независимо от общей макроэкономической конъюнктуры.

Рост популярности таких рынков сопровождается возможностями, которые Коэльо называет «арбитражем на задержке» (latency arbitrage): речь о настолько коротких временных окнах, что человек не успевает вручную ими воспользоваться.

Если между событием и обновлением котировок есть задержка хотя бы в несколько секунд, боты находят это и ставят на правильный исход. В этот промежуток у них фактически гарантированная победа.

Недавнее исследование показало, что на Polymarket регулярно встречаются ценовые несоответствия, позволяющие собирать арбитражные позиции. Возможности возникают как внутри отдельных рынков (когда вероятности не дают 100%), так и между связанными рынками с противоречивыми ценами. По оценке авторов, из-за таких неэффективностей могло быть извлечено около $40 млн.

Хотя рынки прогнозов еще находятся на ранней стадии развития, инфраструктура быстро меняется. Так, Polymarket недавно ввел комиссии для тейкеров, повышая стоимость торговли. При этом исходы финализируются не сразу, из-за чего подобные стратегии становятся менее надежными и не всегда прибыльными.

ИИ-агенты могут усилить риски манипуляций

Помимо арбитража, ИИ-агенты могут все активнее заменять людей в торговле на рынках прогнозов, что вызывает опасения: автоматизированные системы способны воспроизводить те же модели поведения, что и пользователи, ведь обучаются на человеческих данных.

Коэльо подчеркнул, что крупные игроки могут влиять на котировки, делая большие ставки на одну сторону, а более продвинутые агенты смогут масштабировать такие подходы.

«Если у вас большой капитал и рынок тонкий, можно поставить на одну сторону и сдвинуть цену — как это было на выборах, когда один французский трейдер внес примерно $45 млн на победу Дональда Трампа», — сказал он. Источник: dc.finance.

По данным Dune Analytics, максимальный открытый интерес на Polymarket пришелся на октябрь и начало ноября 2024 года — период выборов в США. После резкого первоначального спада показатель снова растет, а самой популярной темой остается политика, затем идут спорт и криптовалюты.

Инженер Edge & Node Пранав Махешвари заявил, что на фоне стремительного прогресса ИИ-агентов такие риски становятся более актуальными и рынку нужны защитные ограничения.

Он отметил, что даже при «среднем» уровне возможностей ИИ-агентам часто дают слишком широкие права, и они уже действуют автономно. Источник: dc.finance.

В будущем у ИИ-агентов будут действительно высокие возможности. Когда уровень станет сопоставим с человеческим, их разрешения придется ограничивать.

От простых торговых ботов к ИИ-системам

Сама торговля меняется: автоматизация смещается от простых ботов исполнения к более продвинутым ИИ-решениям, которые способны находить и реализовывать возможности в реальном времени.

Сегодняшние инструменты, зарабатывающие на неэффективностях, в основном остаются основанными на правилах, но технологическая база быстро развивается.

Генеральный директор LayerLens Арчи Чаудхури рассказал, что большинство розничных участников не используют ИИ-агентов напрямую и чаще опираются на чат-интерфейсы вроде ChatGPT или Gemini для исследований, тогда как более продвинутые пользователи начинают экспериментировать с автоматизацией.

По его словам, одни применяют кодинговых агентов (например, Claude Code), чтобы создавать торговых ботов и алгоритмы, а другие идут дальше — используют автономные инструменты вроде OpenClaw для автоматического исполнения сделок и заданных политик. Источник: dc.finance.

Чаудхури добавил, что по мере роста ИИ-грамотности среди розничных трейдеров агенты могут расширить доступ к стратегиям, которые раньше были доступны главным образом институционалам. Однако это не уберет конкуренцию: крупные игроки уже применяют ИИ, пусть и не всегда публично.

Он также отметил, что нынешние архитектуры больших языковых моделей хорошо подходят для интерпретации структурированных финансовых данных, что может снизить порог входа для создания торговых систем, ранее требовавших узкой количественной экспертизы.

Похожие процессы уже заметны на крипторынках: арбитраж все больше зависит от автоматизации, а не от человеческой оценки. По мере эволюции таких систем решающим фактором становится скорость исполнения — и у тех, кто опирается на ИИ и автоматизацию, появляется явное преимущество.