Майбутні тенденції та конкурентна боротьба екосистем у ринках прогнозування

I. Чому ринки прогнозів переходять у нову фазу у 2024–2025 роках?

Ринки прогнозів — це не нове явище, але тривалий час вони залишалися нішевими експериментами. Справжній перелом стався після 2024 року, коли ринки прогнозів одночасно досягли трьох ключових умов: зручності, необхідності та масштабованості.

По-перше, зручність: зрілість рішень Layer 2 і зниження витрат на транзакції в ланцюгу значно здешевили створення та торгівлю прогнозними подіями. По-друге, необхідність: у все більш невизначеному глобальному середовищі ринкові учасники потребують “ймовірнісних суджень” більше, ніж “наративів визначеності”. Нарешті, масштабованість: ринки прогнозів більше не обмежуються політикою чи розвагами — вони розширюються на фінанси, технології та поведінку в мережі.

Поєднання цих чинників перетворило ринки прогнозів із “цікавих експериментів” на фінансові модулі з інфраструктурним потенціалом.

II. EventFi: від “прогнозу” до “фінансалізації подій”

1. Від ринку прогнозів до EventFi

У своїй основі ринок прогнозів відповідає на питання: Яка ймовірність настання події? EventFi шукає відповідь на питання: Скільки фінансових інструментів можна створити навколо події?

З позиції EventFi ринки прогнозів є лише базовим шаром — вони забезпечують ймовірнісні орієнтири, а не фінальний продукт.

2. Розвинуті структури в EventFi

На основі ринків прогнозів можуть з’явитися нові форми:

• Умовні ринки подій: наприклад, “Якщо відбудеться A, чи станеться B?”
• Складені ринки подій: об’єднання і розділення ймовірностей кількох подій
• Індекси подій: зважені ймовірності для групи пов’язаних подій
• Інструменти хеджування подій: інтегровані зі спотовими, опціонними та безстроковими контрактами

Це означає, що ринки прогнозів можуть більше не існувати як окремі продукти, а стати ймовірнісним шаром у ширшій екосистемі деривативів.

III. ШІ × ринки прогнозів: від людського судження до людсько-машинного консенсусу

1. Справжня роль ШІ у ринках прогнозів

Поширене хибне уявлення: “Якщо ШІ стане достатньо потужним, чи будуть потрібні ринки прогнозів?” Насправді ринки прогнозів і ШІ вирішують різні типи невизначеності.

• ШІ ефективний у роботі з історичними даними та структурованою інформацією.
• Ринки прогнозів агрегують розпорошене мислення, суб’єктивні судження та неструктуровані сигнали.

Отже, ШІ, ймовірно, стане підсилювачем для ринків прогнозів, а не їх замінником.

2. Ключові напрями впровадження ШІ

На практиці ШІ може відігравати роль у:

• Виборі подій: визначенні, які події варто перетворювати на ринок
• Виявленні аномалій: пошуку маніпуляцій, wash trading чи ірраціональних угод
• Порівнянні ймовірностей: аналізі відхилень між прогнозами моделей та ринковими цінами

Коли прогнози ШІ і ринкові ймовірності систематично розходяться, це саме по собі стає торговим чи дослідницьким сигналом.

IV. Приватність і комплаєнс: потенційні шляхи для ZK-ринків прогнозів

1. “Комплаєнс-стеля” ринків прогнозів

Ринки прогнозів за своєю суттю зачіпають низку чутливих меж:

• Майбутні події
• Фінансові стимули
• Асиметрія інформації

Через це вони часто перебувають у правовій “сірій зоні” більшості юрисдикцій. Для інституцій головною перешкодою є не технологія, а неможливість узгодити комплаєнс і приватність.

2. Структурні прориви з ZK

Zero-knowledge докази відкривають новий шлях до балансу на ринках прогнозів:

• Ідентифікацію користувача можна підтвердити без публічного розкриття.
• Торгову активність можна аудіювати без розкриття стратегій.
• Розрахунок результатів здійснюється надійно, зберігаючи конфіденційність процесів.

За такої моделі ринки прогнозів можуть еволюціонувати з “високоризикових застосунків” у контрольовані, аудійовані інституційні інструменти.

V. Конкуренція платформ і диференціація бізнес-моделей

1. Ринки прогнозів, орієнтовані на трафік

• Використовують трендові події для зростання аудиторії
• Акцентують простоту використання і залучення
• Нагадують контентні та інформаційні платформи

Ризики включають:

• Короткі життєві цикли подій ускладнюють утримання користувачів.

2. Професійні ринки прогнозів

• Фокусуються на ефективності капіталу та глибині
• Орієнтовані на професійних трейдерів і дослідницькі інституції
• Складні механізми, але високоякісні сигнали

Такі платформи мають більше шансів стати “Probability Bloomberg”.

3. Інструментальні ринки прогнозів

• Не використовують торговий обсяг як основний KPI
• Надають підтримку для прийняття рішень DAO, фондам і дослідницьким командам
• Виконують роль внутрішніх інструментів, а не публічних продуктів

У майбутньому ці три моделі можуть співіснувати, а не замінювати одна одну.

VI. Структурні виклики ринків прогнозів

Навіть у довгостроковій перспективі ринки прогнозів стикаються з постійними викликами:

• Висока концентрація ліквідності: більшість коштів зосереджені на обмеженій кількості подій.
• Висока вартість створення подій: якісні події значно рідкісніші, ніж якісні торгові інтерфейси.
• Висока складність навчання користувачів: ймовірнісне мислення не є інтуїтивно зрозумілим.
• Постійна регуляторна невизначеність

Ці обмеження означають, що ринки прогнозів навряд чи переживуть вибухове зростання, як Meme-коіни чи DeFi. Натомість вони залишаються повільно зростаючим сектором.

VII. Фінальна форма ринків прогнозів: ймовірність як інфраструктура

З макроекономічної точки зору остаточна цінність ринків прогнозів може полягати не у торгових доходах, а у тій інформації, яку вони забезпечують для всієї системи.

Коли ціни на ринках прогнозів:

• Цитуються дослідницькими інституціями
• Використовуються для управління протоколами
• Передаються як вхідні дані для моделей ШІ
• Використовуються як сигнали для макро-рішень

Вони перестають бути просто застосунками — стають ймовірнісною інфраструктурою.