Enviar el título original: En profundidad sobre los mercados de predicción y por qué todavía son geniales (para ciertos mercados)

Los mercados de predicción son mercados basados en contratos que siguen el resultado de eventos específicos.

Los comerciantes compran acciones en un mercado (con precios 0 < x < 100), y dependiendo del resultado del evento, esas acciones valen 0 o 100.

1. Se crea un mercado para determinar si el precio de Ethereum es >= 3500 al final de octubre.
2. SÍ, las acciones se venden a 60c, lo que implica una probabilidad del 60% de que ETH >= 3500 en la fecha de liquidación.
3. El trader X compra 100 acciones de SÍ por $60, mientras que el trader Y compra 100 acciones de NO por $40.
4. A finales de octubre, ETH se sitúa en 3700. El trader X redime sus 100 acciones por $100 (~1.66x), y el trader Y se queda sin nada.

Las únicas restricciones para la existencia de un mercado de predicción son una parte externa dispuesta a crear el mercado y los comerciantes dispuestos a comprar contratos para ambos lados.

Hay tres tipos diferentes de mercados de predicción:

• Binario: Estos mercados son SÍ/NO, sin posibilidad de una tercera respuesta. El mercado anterior es binario.
• Categórico: Estos mercados incluyen múltiples resultados. Un ejemplo simple es un mercado de predicción sobre el primer protocolo de criptomoneda para el lanzamiento aéreo. El mercado incluirá un conjunto predeterminado de resultados, y cada resultado tendrá probabilidades variables y cambiantes asignadas.
• Continuo: Estos mercados manejan eventos con muchos posibles acuerdos diferentes. Predecir el cierre de BTC en una fecha determinada sería un mercado continuo, ya que hay infinitos precios posibles a los que BTC podría cerrar. Debido a esto, los mercados continuos generalmente integran restricciones predeterminadas, como >= 70,000, 60,000 < X < 70,000 y <= 60,000.

Hay varias aplicaciones prácticas del mundo real para los mercados de predicción:

• Político: Los mercados políticos son, sin duda, la razón por la que los mercados de predicción comienzan a experimentar un crecimiento y volumen acelerado. La mayoría del volumen proviene de las elecciones presidenciales y las carreras para el senado y la cámara de representantes. Solo en las elecciones presidenciales de EE. UU. hay 128,5 millones de contratos pendientes, con más de cinco meses hasta las elecciones.
• Económico: Los mercados económicos suelen ser continuos y constan de diferentes indicadores financieros, como la tasa de IPC, las cifras de desempleo/vivienda y el crecimiento del PIB.
• Corporativo: Los mercados corporativos se utilizan típicamente para predecir las ventas de un cierto producto o fusión. Sin embargo, también pueden utilizarse de manera menos sofisticada, como por ejemplo "¿Cuál es la probabilidad de que Delta Airlines tenga un comercial durante el Super Bowl?"
• . De manera matizada, los mercados de predicción son ineficientes, por lo que suele haber una disparidad entre las ofertas de las casas de apuestas y la probabilidad asignada a los mercados de predicción. Entretenimiento: los mercados de entretenimiento son frecuentes porque las casas de apuestas, en el fondo, son mercados de predicción con un margen de la casa. Estos mercados suelen poder ser arbitrados, como se discute aquí
• Arbitrary: Los mercados de predicción arbitrarios son efectivamente cualquier mercado que no se clasifique en las cuatro categorías mencionadas anteriormente.

Probabilidad precisa

La teoría de la probabilidad es un marco para cuantificar la incertidumbre. La probabilidad está presente en todos los aspectos de la vida, desde decisiones simples y cotidianas hasta investigaciones y evaluaciones de riesgo. La probabilidad permite a las personas tomar decisiones basadas en la lógica al comprender la probabilidad de que ocurra un evento.

La probabilidad exacta es la representación de las verdaderas probabilidades de que ocurra un evento, libre de manipulación y sesgo.

La forma más verificable de demostrar la probabilidad precisa de que ocurra un evento es respaldando esas probabilidades con el bien más valioso del mundo: el dinero.

En un mundo donde los mercados de predicción se utilizan como la primera fuente de probabilidad, las probabilidades sesgadas y manipuladas no se consideran porque nada cuantificable respalda esas probabilidades.

Liquidez

Hay dos métodos principales de sistemas de liquidez en los mercados de predicción.

AMMs

Los AMM (creadores de mercado automatizados) son contratos inteligentes que mantienen liquidez para un par de activos. Los usuarios pueden intercambiar cada activo a través del pool de liquidez a una tasa de cambio determinada por una fórmula. Los AMM cobran comisiones en cada operación, que se devuelven al pool de liquidez y se asignan de manera proporcional a cada proveedor de liquidez.

CLOBs

CLOBs (central-limit order books) son un sistema de liquidez con dos opciones: creador y tomador. Las órdenes creadoras realizan ofertas por debajo y piden por encima del precio de referencia.

La dualidad de las tarifas de CLOB es que, dependiendo de las necesidades del operador, existen tarifas diferenciadoras a través de órdenes de fabricantes y tomadores.

Los usuarios que retiran liquidez a través de una orden de taker pagarán más comisiones que un usuario que contribuye a la estabilidad del mercado a través de órdenes de maker. En algunos mercados extremos, las órdenes de taker pueden subsidiar a las órdenes de maker para recolectar una comisión positiva. Esto es imposible a través de los AMM: todos pagan la misma comisión independientemente de si ayudan a la estabilidad del mercado.

Esto mejora la liquidez a través de la condensación en bandas de precios que los traders utilizan. CLOB Systems también permite colocar y cumplir órdenes grandes a precios específicos. También reducen la probabilidad y la posibilidad de ataques de sandwich porque su impacto en el precio es menos predecible que el de las AMM, que es peligrosamente predecible.

Subvencionando la liquidez

La liquidez es, sin duda, el problema más significativo al que se enfrentan los mercados de predicción.

No es +EV para los creadores de mercado proporcionar liquidez en los mercados de predicción debido al riesgo de cola de quedarse con acciones anuladas.

Hasta que los mercados de predicción alcancen una etapa en la que haya suficiente demanda para hacer marketing y mantener los mercados eficientes, los mercados deben ser subsidiados.

Subsidizar la liquidez es fundamental para justificar la relación riesgo: recompensa que enfrentan los creadores de mercado al hacer mercado en los mercados de predicción.

Los conceptos presentados a continuación demuestran que es posible atraer liquidez con los incentivos adecuados.

Hay cuatro vías populares que los mercados pueden tomar aquí:

1. Proporcionar rendimiento a los proveedores de liquidez Proporcionar incentivos directos en USDC/ETH es una estrategia común empleada por varios protocolos DeFI para atraer liquidez y TVL. El problema con esta estrategia es que el mercado de predicción necesitará subsidiar lo suficiente para que los creadores de mercado asuman riesgos, ya que los mercados de predicción conllevan un riesgo significativo.
2. Como se ha indicado anteriormente, los mercados de predicción de creación de mercado no son rentables debido al riesgo de cola de las acciones. Hay formas de contrarrestar esto estableciendo ofertas un porcentaje fijo más bajo y pidiendo un porcentaje fijo más alto que el precio de marca. Esto permite cierto margen para reducir el riesgo, ya que el creador de mercado solo asume posiciones más baratas que su "probabilidad razonable".
3. Los sobornos para las órdenes de los fabricantes son una táctica común para aumentar la liquidez del mercado. El proceso es simple: cobra una tarifa en las órdenes de los tomadores y redirige esa tarifa a las órdenes de los creadores. Cada orden de tomador necesita una orden de creador para ser cumplida (la liquidez debe ser tomada de alguna parte). Penalizar a las personas que toman liquidez del mercado para proporcionar liquidez a quienes la generan es beneficioso para reducir el riesgo para los creadores de mercado.
4. Protección contra caídas Cuando un usuario compra o vende una cantidad significativa de acciones que mueven el mercado > un cierto %, el mercado puede usar un fondo de protección contra caídas para 'estabilizar' el mercado. Esto es +EV porque si el mercado es eficiente, el precio eventualmente debería volver a su nivel normal; en este punto, la posición se puede vender lentamente de vuelta al mercado para obtener una pequeña ganancia. Hay muchas advertencias con este método, principalmente que la protección contra caídas solo es viable en mercados de alto volumen. Esto se debe a que el fondo de protección contra caídas necesita suficiente liquidez para salir, ya que los traders no deberían mantener posiciones hasta la resolución. Además, no tiene sentido que el fondo se active con X días restantes hasta la resolución, ya que el riesgo de traders con información asimétrica es más probable cuanto más cerca estén de la resolución.

Subsidiar directamente la liquidez con las ganancias del protocolo no es viable a largo plazo. Sin embargo, a corto plazo, es perfectamente factible y muy similar al CAC (costo de adquisición de clientes) que pagan las casas de apuestas tradicionales para atraer usuarios.

En el mundo cripto, si un protocolo no te está subsidiando para hacer algo, incluso algo tan simple como depositar ETH en una aplicación de préstamos, es muy probable que un competidor esté dispuesto a subsidiarte para realizar la misma acción. Espero que los mercados de predicción como Polymarket y Thales sigan subsidiando tanto como sea posible (especialmente con tokens nativos una vez que se lancen).

LLMs como fuentes de resolución

LLMs son una forma de inteligencia artificial que integra el aprendizaje automático para analizar conjuntos de datos significativos y resolver tareas.

En el futuro, considero muy probable que LLMs actúen como los 'creadores' de mercados. Los mercados de predicción se basan en reglas bien definidas para proporcionar una resolución.

Con algunos mercados abstractos, hay muchas posibles lagunas.

Un ejemplo de esto es el reciente mercado en Polymarket para la aprobación del ETF de Ethereum. Las reglas establecían que se necesitaba una "aprobación" del ETF de Ether spot antes del 23 de mayo para que el mercado se resolviera como SÍ. Sin embargo, no aclararon si los 19B-4 por sí solos eran suficientes para determinar el mercado o si también se necesitaban los S-1 (que se aprobarían más tarde).

El hecho de que los LLM creen reglas para los mercados reduce en gran medida la probabilidad de lagunas en los mercados abstractos. Además, en el caso de que un mercado tenga una laguna, los LLM pueden actuar como el 'solucionador' para evitar que se lleven a cabo otros métodos de resolución de disputas (que introducen vectores de ataque mencionados a continuación).

La integración de LLM descentralizados como Bittensor también puede prevenir la manipulación en la construcción de reglas y la resolución de disputas.

Si bien los LLM aún no están pulidos o son lo suficientemente precisos como para tener un papel fundamental y significativo en la construcción de estos mercados, en el futuro lo serán. Como tal, espero que muchos mercados de predicción cambien de la creación manual de mercados a estrictamente LLM para prevenir disputas.

Vectores de ataque

Governanza

El proceso para que un mercado en Polymarket se inicialice y se resuelva es el siguiente:

1. Decide la estructura del mercado (binaria, categórica, continua) y los posibles resultados.
2. Determinar las reglas (es decir, ¿en qué se basa el mercado de predicción?)
3. Configurar una fuente de resolución (por ejemplo, los mercados políticos podrían usar una fuente gubernamental, los mercados económicos podrían usar la Reserva Federal, etc.).
4. El mercado se propone a través de una dirección de resolución.
5. Una vez que se cree que el mercado se ha resuelto, alguien puede proponer una resolución. Esto se envía al O.O. (Oráculo optimista) de UMA para procesar los datos y resolver el mercado.

Si hay una disputa sobre la resolución, los titulares de gobernanza de UMA votan sobre la resolución. El DAO de UMA actúa efectivamente como una corte suprema.

Utilizar el UMA DAO como una corte de resolución deja a los mercados vulnerables a posibles ataques de manipulación:

1. El explotador adquiere una participación mayoritaria en UMA DAO comprando tokens o sobornando a los delegados.
2. El explotador compra muchas acciones de bajo valor.
3. delegación para resolver la disputa a favor de sus acciones. Si el mercado termina ganando, obtienen mucho beneficio. Si el mercado pierde, pueden impugnarlo y usar su mayoría$UMA

En el momento de escribir, $UMATiene una capitalización de mercado circulante de 291.4 y una relación volumen / mc de solo el 18%. Sería increíblemente difícil y costoso adquirir el 51% de los tokens en circulación. Además, sería significativamente no rentable, ya que Polymarket no tiene casi suficiente volumen para justificar un ataque de esta manera. La probabilidad de que ocurra un ataque a través de una sola dirección que posea el 51% de la oferta en circulación es improbable.

Otra posibilidad de ataque es a través de sobornos. Supongamos que un atacante puede convencer a los grandes titulares de votar junto a él (ya sea a través de su participación en el ataque o sobornos). En ese caso, la probabilidad de que una votación de DAO tenga éxito en recompensar las acciones que deberían haber sido anuladas es alta.

Los escenarios anteriores son en última instancia muy improbables y a corto plazo a medida que la IA se expande y los LLM (modelos de lenguaje grandes) pueden actuar como fuentes de resolución.

Información asimétrica

En los mercados de predicción, la información asimétrica es el concepto de que una parte tiene más información sobre el resultado de un evento que la parte con la que está negociando.

Si hay un mercado para si Variational lanzará su token antes del 1 de junio, un insider de Variational puede comprar acciones del resultado que saben que ocurrirá.

Las blockchains no pueden descifrar si una parte tiene acceso a información asimétrica. Si bien las blockchains facilitan la monitorización y el análisis de las transacciones, no pueden evaluar el razonamiento detrás de una transacción. Esto se debe a que las redes no tienen forma de conectar direcciones perfectamente anónimas con sus identidades reales en la vida real.

Por lo tanto, no es técnicamente posible evaluar si una dirección anónima que realiza una predicción tiene acceso a información asimétrica.

El front-running de Oracle es el concepto de que un comerciante tiene acceso a información asimétrica antes que un Oracle, lo que le permite realizar apuestas o operaciones que sabe que serán rentables.

En los mercados de predicción, si un evento se resuelve efectivamente pero el mercado sigue siendo negociable, esto crea un ataque donde los traders con conocimiento de que el evento está resuelto pueden comprar acciones que se negocian con un descuento respecto a su valor real.

Las casas de apuestas resolvieron este problema creando un breve retraso en la colocación de apuestas para permitir que sus oráculos procesen datos y ajusten posteriormente las probabilidades del mercado. Esto protegió a las casas de apuestas de individuos en un juego deportivo real que apostaban tan pronto como veían que algo sucedía. Esto no es factible para los mercados de predicción porque algunos operadores pueden acceder a información asimétrica semanas/meses antes de la resolución del mercado.

Mientras algunos argumentan que esto hace un mercado eficiente, este problema crea un inconveniente significativo para los creadores de mercado debido a la selección adversa.

Si los creadores de mercado están operando en contra de personas que consistentemente están mejor informadas que ellos, enfrentarán pérdidas consistentes y eventualmente dejarán de hacer mercado, lo que llevará a una menor liquidez general.

Falacias aleatorias de los mercados de predicción

1. Cuando los mercados se ven desde una perspectiva especulativa en lugar de una perspectiva de 'crear una probabilidad eficiente', los mercados se desvían de su probabilidad real. Si un operador cree en X, es probable que oferte por el resultado X incluso a probabilidades más altas que su probabilidad precisa. En un mercado eficiente, esto se puede arbitrar, pero en algunos mercados, esta arbitraje no es posible debido a la falta de liquidez o a los tiempos de resolución lejanos.
2. La cobertura distorsiona la probabilidad real al empujar las probabilidades por encima de la probabilidad esperada por razones externas. La cobertura es una estrategia para reducir el riesgo en activos financieros. La tasa M/M esperada del IPC es del 3,2% en un ejemplo teórico. Los mercados de predicción muestran un 33% de probabilidad de < 3,2%, un 33% de probabilidad de = 3,2% y un 33% de probabilidad de > 3,2%. Sin embargo, estadísticamente, un IPC por debajo de la tasa esperada aumentará el mercado de valores, y por encima del 3,2% hará que el mercado de valores baje. Alguien con un conjunto significativo de llamadas SPY puede comprar acciones del mercado < 3,2% para cubrir su riesgo. En el mercado de predicción, esto aumentará el % de probabilidad de que esté por debajo del 3,2% porque las probabilidades del mercado de predicción se mueven en función de la demanda de compra y venta. Por lo tanto, las probabilidades de menos del 3,2% aumentarán en el mercado, aunque no haya cambiado nada más que el deseo de un operador de cubrir sus llamadas SPY. En resumen, las probabilidades del resultado < 3,2% han aumentado, pero la probabilidad real de que ocurra el evento no ha cambiado. Si esto se hace en el último bloque posible, no hay posibilidad de arbitraje, y el mercado ha 'predicho' efectivamente probabilidades que no reflejan una probabilidad precisa.
3. Los mercados con fechas de vencimiento lejanas son mucho menos eficientes debido al valor temporal del dinero. Supongamos que un mercado con una fecha de vencimiento en 1 año se reduce un 4% por debajo de lo que un comerciante cree que es la probabilidad precisa de un mercado. En ese caso, el mercado solo será arbitrado si el comerciante no puede encontrar una posición que produzca más del 4% del margen anualizado. Por otro lado, si la fecha de vencimiento de ese mercado es en una semana, la probabilidad de que sea arbitrado es mayor porque es más probable que un comerciante encuentre un 4% de margen anualizado que un 208% (52 * 4).

Mercados 0DTE

J.P. Morgan ha estimado que el valor nocional diario de las operaciones de opciones de 0DTE ha alcanzado aproximadamente $1 billón.

Este aumento es representativo del poder que ofrecen las opciones 0DTE para capitalizar los movimientos intradía del mercado con apalancamiento barato. En criptomonedas, esto no es diferente, la gente está hambrienta de apalancamiento.

El flujo de liquidez de los mercados de predicción es ideal para las opciones 0DTE. Esto se debe a que con productos financiarizados siempre hay una manera de cobertura/arbitraje con spot/perps, lo que resulta en spreads ajustados y precios eficientes.

Esto resuelve eficazmente la crisis de liquidez que dificulta la expansión de los mercados especulativos como las elecciones.

Con las opciones ODTE, los minoristas aún pueden "ganar grande":

1. Se establece un mercado: ¿BTC estará por encima de los $105,000 al cierre del mercado el 30/12?
2. BTC se encuentra actualmente en $99,000 15 minutos antes del cierre del mercado, y los traders están considerando una probabilidad del 0.5% de que el mercado se resuelva como SÍ.
3. BTC llega a $7000 y cierra en $106,000, obteniendo un 200x para los traders que compraron SÍ.

Si bien este es un ejemplo exuberante, el punto sigue siendo que los minoristas aún pueden obtener múltiples en su posición inicial sin necesidad de recurrir a rutas complejas.

Las opciones 0DTE ofrecen una experiencia hiper-gamificada para los minoristas y, al mismo tiempo, son la forma más fácil para ellos de utilizar apalancamiento.

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