28 и 29 июля Федеральная резервная система собирается для принятия следующего решения по ставке, и трейдеры попытаются оценить результат через облигации, валюты, криптовалюты и контракты, расчеты по которым происходят непосредственно на основе объявления центробанка.
Reuters опросила 104 экономистов 21 июля и обнаружила, что все они ожидают, что ФРС оставит ставку на уровне от 3,50% до 3,75%.
Июльский контракт от Kalshi оценивает этот исход в 87% на этот исход, с объемом около $29,7 млн на странице, и кто-то все еще должен установить цену на оставшиеся 13%.
Эта контрагентская сторона теперь включает маркет-мейкеров, количественные фирмы, компании с финансируемой торговлей и AI-агентов, которые следят за ценами, сравнивают связанные контракты и круглосуточно обновляют вероятности.
Институты тестируют событийные контракты, а брокеры подключают поставщиков ликвидности. Фирмы с финансируемой торговлей начинают рассматривать исполненные контракты как способ выявления трейдеров, людей или алгоритмов, которые могут оценивать неопределенность лучше толпы.
Вместе эти силы могут углубить книги заказов, ускорить обнаружение цен и сконцентрировать преимущество среди фирм с самой быстрой инфраструктурой.
Совокупный ежемесячный объем на Kalshi и Polymarket достиг пика в $13,7 млрд в июне, а июль уже зафиксировал более $11 млрд. Эти цифры показывают, что рынки предсказаний уже торгуются на профессиональном уровне.
Kalshi сообщила, что ее годовой объем более чем утроился за шесть месяцев до $178 млрд, институциональный объем вырос на 800%, и она завершила свою первую кастомизированную блочную сделку.
Clear Street, Marex и Jump Trading построили каждый свою часть слоя доступа вокруг этого роста: Clear Street подключает институциональных клиентов к Kalshi, Marex работает как с инфраструктурой Kalshi, так и Polymarket, а Jump помогает институтам напрямую выходить на событийные рынки.
AQR, Susquehanna и OKX разместили объявления о специализированных ролях на рынках предсказаний в дополнение к этой инфраструктуре.
Корпоративные казначейства тестируют эти же контракты для хеджирования тарифных и регуляторных рисков , что требует, чтобы кто-то другой обязался непрерывно и в больших объемах оценивать другую сторону сделки.
Построение функционирующего рынка требует стороны предложения, готовой котировать в обоих направлениях, сравнивать связанные контракты на разных площадках и исправлять цену, как только она выглядит неверной.
Измерение преимущества
Луи Режис, основатель ончейн-проп-фирмы Propr и бывший количественный трейдер в Credit Suisse, утверждает, что событийные контракты делают отбор трейдеров более строгим, чем на традиционных рынках, поскольку навык, который они вознаграждают, очевиден, а риск ограничен.
Контракт исполняется по определенному исходу, поэтому аллокатор может проверить, оценивал ли трейдер вероятность последовательно лучше рынка. Этот тест отделяет мастерство более чисто, чем запись направленной прибыли и убытков, где направление рынка и маржа сливаются в одну цифру.
Бенчмарк Foresight Arena оценивает, что для обнаружения реального преимущества в два процентных пункта с разумной статистической уверенностью требуется около 350 исполненных бинарных предсказаний, а для подтверждения преимущества в один пункт — примерно в четыре раза больше.
Короткая победная серия на нескольких контрактах по ФРС или выборам все еще может быть следствием удачного выбора рынка, коррелированной позиции или редкого исхода, который случайно оказался верным.
| Что может измерить фирма с финансированием | Почему это важно | Предостережение |
|---|---|---|
| Калибровка вероятности | Покупал ли трейдер повторно вероятности, которые оказались слишком низкими, или продавал вероятности, которые оказались слишком высокими? | Требует множества исполненных контрактов, чтобы отделить мастерство от удачи. |
| Результаты после комиссий и проскальзывания | Показывает, сохраняется ли преимущество при реальных затратах на исполнение. | Тонкие книги могут уничтожить бумажное преимущество. |
| Контроль просадок | Проверяет, может ли трейдер пережить кластеры плохих событий. | Ограниченный downside не устраняет коррелированные потери. |
| Специализация на рынках | Показывает, исходит ли преимущество из макроэкономики, политики, криптовалют, спорта или регуляторных событий. | Узкая экспертиза может не переноситься между категориями. |
| Конверсия в живой капитал | Показывает, достаточно ли сильны смоделированные сигналы для размещения в A-book. | Номинальное финансирование может завышать фактическую ликвидность площадки. |
| Размер выборки | Foresight Arena предполагает, что небольшие преимущества требуют сотен исполненных предсказаний для подтверждения. | Горячая серия на нескольких крупных событиях недостаточна. |
Propr планирует расширить свою модель оценки на Polymarket, позволяя трейдерам и AI-агентам получать доступ к счетам размером до $100 000 и хранить до $300 000 на нескольких счетах, с 80% долей прибыли после прохождения.
Фирма рассматривает каждую сделку как сигнал, копируя некоторые на живую площадку как позиции A-book, а остальные имитируя внутренне как B-book, зачисляя трейдеру идентичную прибыль или убыток в любом случае.
Сейчас Propr копирует примерно 5% своих сигналов на живую площадку. Остальные остаются в B-book, что, по словам Режиса, является режимом ожидания для сбора достаточного объема данных, чтобы ответственно развернуть казначейский капитал, а выплаты производятся ончейн в USDC независимо от метода учета.
Проблема исполнения
Режис ожидает, что AI-агенты особенно хорошо подойдут для рынков предсказаний: каждый контракт следует фиксированной структуре, создает наблюдаемую цену и исполняется по заданному правилу.
Агент может следить за рынком и непрерывно переоценивать его, минута за минутой, и Режис утверждает, что структурированная среда в сочетании с постоянной переоценкой дает настоящее торговое преимущество.
Бенчмарк Prediction Arena предоставил шести передовым моделям по $10 000 каждая и позволил им торговать автономно на Kalshi и Polymarket с 12 января по 9 марта.
Модели потеряли от 16% до 30,8% своего капитала на Kalshi, а на Polymarket они показали в среднем меньшую, но все еще отрицательную доходность в 1,1%. Отдельная рабочая статья о преобразовании прогнозов в прибыль утверждает, что точность прогноза становится ожидаемой прибылью только при правильной стратегии ставок и достаточной ликвидности для ее реализации.
Рынки предсказаний могут стать необычайно чистой лабораторией для AI-трейдеров, чтобы проверить, насколько хорошо модели превращают прогнозы в прибыльные сделки.
Спектр результатов
В бычьем сценарии финансируемые трейдеры, маркет-мейкеры и агенты поставляют достаточно живого капитала, чтобы сузить спреды, углубить книги заказов и сблизить цены Kalshi и Polymarket.
Рабочая статья от января 2026 года изучила общие контракты на Polymarket, Kalshi, PredictIt и Robinhood. Было обнаружено, что Polymarket часто опережал Kalshi в обнаружении цен, когда ликвидность и торговая активность были выше, и что крупный направленный поток ордеров помогал определить, какая площадка двинулась первой.
Больше живого капитала может распространить это лидерство на большее количество контрактов и сократить разрыв между платформами.
В медвежьем сценарии преимущество концентрируется в горстке фирм с самой быстрой инфраструктурой. Случайные трейдеры последовательно проигрывают более информированным контрагентам, а ликвидность иссякает, когда событие становится наиболее сложным для оценки.
Режис сказал, что он «уверен в направлении, но не в масштабе». Одна финансируемая фирма, даже быстро расширяющаяся, все еще является небольшим источником потока по сравнению с рынком, который уже перемещает десятки миллиардов в месяц.
| Сценарий | Что происходит | Кто выигрывает | Основной риск |
|---|---|---|---|
| Бычий сценарий: маховик профессиональной ликвидности | Финансируемые трейдеры, маркет-мейкеры и AI-агенты сужают спреды, углубляют книги и быстрее исправляют устаревшие цены. | Институты, площадки, опытные трейдеры и пользователи, ищущие лучшие цены. | Преимущество все еще концентрируется, но качество рынка улучшается достаточно, чтобы оправдать это. |
| Базовый сценарий: профессионализация остается выборочной | Наиболее глубокие контракты по решениям ФРС, выборам, спорту и криптовалютам получают лучшую ликвидность, в то время как нишевые рынки остаются тонкими. | Специализированные трейдеры и площадки с сильнейшими флагманскими рынками. | Большинство рынков предсказаний остаются слишком мелкими для институционального использования. |
| Медвежий сценарий: доминирует неблагоприятный отбор | Более быстрые фирмы захватывают неверные цены до того, как случайные трейдеры успевают среагировать, а ликвидность исчезает в моменты, когда цена сложноопределима. | Квантовые отделы, боты и проп-фирмы с превосходной инфраструктурой. | Рынки предсказаний становятся меньше похожи на мудрость толпы и больше на розничную торговлю против профессионалов. |
| Черный лебедь: шок доверия или юридический шок | Оспариваемое разрешение, эпизод манипуляции или регуляторная блокировка замедляют институциональное принятие. | Конкуренты с более сильной комплаенс- или расчетной репутацией. | Профессиональный капитал остается в стороне, пока рыночные правила не ужесточатся. |
Удержание ставки ФРС 28 и 29 июля уже почти решено еще до публикации заявления. Конкурентная борьба разворачивается в оставшемся хвосте, полосе вероятностей за пределами того же консенсуса, и в моменты, когда данные по CPI, ВВП и занятости вынуждают каждый контракт переоцениваться.
Бюро экономического анализа публикует предварительную оценку ВВП 30 июля, а отчет по занятости за июль выходит 7 августа. Каждый релиз запускает то же самое соревнование: кто первым оценит сюрприз или быстрее всего исправит устаревшую линию, тот и получает поток.
Правильная оценка этих релизов снова и снова — вот что превращает трейдера или модель в то, что фирма с финансируемой торговлей захочет поддержать реальным капиталом.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Gino Matos
