オラクルマシンを超えて：予測市場の未来の進化と応用シナリオ

著者:NotDegenAmy、Derek、yiwei 出典:眼科翻訳:Shanoba、Golden Finance

背景

今日、人々がスマートを思い浮かべる際には、まずGPT、Claude、LlamaなどのLLMモデルを考えるかもしれません。

しかし、実際には、市場自体が汎用的な知能の最良の形態である可能性があります。なぜなら、それ自体がすべての行動の総体であるからです。人工知能自体は大衆によって生成された大量の情報に基づいてトレーニングされています。とはいえ、人工知能は受動的であり、目標と指示が必要です（少なくとも本当の代理世界に入るまで）。市場情報をよりよく利用し表現するためには、人々の絶えず変化する考えを捉えることができるもの、先見の明を持つものが必要です。

予測市場に参加する。予測市場は、参加者が将来のイベントの潜在的な結果に基づいて契約を売買することができるプラットフォームです。これらのイベントには、政治（選挙結果など）や経済（利率変動など）、エンターテイメントやスポーツ（試合結果など）などが含まれます。

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この概念は新しいものではありません - 人々は市場を予測する初期の形式が500年以上前に存在したと考えており、主に政治結果を予測するために使用されていました。

21世紀初頭、IntradeやBetfairなどの予測市場がアメリカ大統領選挙期間に登場し始めたが、これらは中央集権的なプラットフォームであり、通常、地理的な制限や規制の制約、そして資金の管理と賭けの決済を信頼できる仲介者が必要であるため、その発展や拡大能力に影響を与えた。

• たとえば、2013年にIntradeは強制的に閉鎖され、アメリカ商品先物取引委員会はIntradeを告訴し、アメリカ人のウェブサイトの使用を禁止するよう求めました。これは違法な先物契約の販売を行っていると主張し、これによりユーザー数が急激に減少しました。

2010 年代後半には、ブロックチェーン技術の台頭に伴い、予測市場は以前よりも強力に再浮上しました。今回、プラットフォームはブロックチェーンを活用して分散化されたグローバルプラットフォームを作成しました。従来の中央集権的なバージョンと比較して、これらのプラットフォームには以下の利点があります。

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しかし、予測市場は決して主流になりませんでした。 今年になるまで。 2024年の米国大統領選挙により、人々はこの新しい形式の市場情報に再び興味を持ち始めました。 本文では、Web3予測市場のメカニズムについて詳しく説明し、具体的には1）予測市場のユースケースと現在の状況；2）Polymarketの事例研究；および3）将来のトレンドに焦点を当てます。

1）ユースケースと現状

将来の見通し/予測から利益を得るための機会をユーザーに提供するだけでなく、予測市場には以下に述べるような他のユースケースもあります。

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DeFiLlamaによると、現在のweb3予測市場の総ロックアップ価値（TVL）は約1.4億ドルです。これは選挙前の5.45億ドルの高値よりも低いです。

2024 年 10 月、予測市場の月間総収入は約 75 万ドルで、年間約 900 万ドルに相当すると推定されています。

この分野の主要な参加者はPolymarket、Azuro、Drift (BET)です。この3社の合計ベット額は2024年第3四半期に550％以上増加し、31億ドルに達しました。一方、2024年第2四半期はわずか4.633億ドルでした（下図参照）。

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(出典:CoinGeckoとocularvc)

2024年11月、Polymarketには約290,000人の月間アクティブトレーダーがおり、プラットフォームには30万を超えるアカウントが新規に開設されました。Polymarketの歴史的なランキングによると、最もアクティブなトレーダーは39.7億ドルの取引高を達成し、最も収益の高いトレーダーは2,200万ドルを超える利益を上げました。

##2a)ポリマーケット–ケーススタディ

予測市場はどのように動作するのでしょうか？これは、その特徴、料金体系、および紛争解決プロセスの3つのサブカテゴリに分けることができます。現在、Polymarket が主導的な地位を占めているため、その運営モデルを参考にします。

顔立ち

• 市場- 通常は現実世界の出来事に関連しています。Polymarketには、政治や暗号通貨からポピュラーカルチャーや天気予報まで、さまざまな市場がありますが、他の人はスポーツベッティングなど特定の分野に特化する可能性もあります。
• 結果 - できるものは次のとおりです： +多結果市場は、主にバイナリ結果を特徴としています。一部の市場には複数の結果がありますが、各オプション（例えば候補者）については、これはバイナリトランザクションになります（下記の例を参照）。取引の各当事者は、イベントが発生した後、正しい結果の一部を1米ドルに交換できる一方、誤った結果の一部の価値は0米ドルです。 +バイナリ、たとえば、イベントが「はい」または「いいえ」のどちらで発生するか。 +複数の結果、例えば候補者選挙でどの候補者が勝利するか、またはどのチームがチャンピオンシップを勝ち取るかを予測します；または

• 連続すること、つまり一連の値の結果を予測すること（例：株価や投票率など）。

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オッズ- 市場の価格/オッズは主に2つの方法で決定されます：

• 株式市場の注文簿システムに類似した方法。参加者は売買注文を出し、価格はこれらの注文をマッチングして決定されます。
• 2つ目は、自動マーケットメーカー（AMM）システムに基づくものです。このシステムでは、すべての買い注文と売り注文が受け入れられます。価格は、取引量をトラッキングするアルゴリズム/数学式に基づいて自動的に決定および調整されます。

• Polymarketは、主に注文ブックベースのシステムを使用しています。 +市場が設立されたばかりの時、最初は株式もなければ、事前に決められた価格やオッズもありませんでした。 「はい」または「いいえ」の株式を購入したい人は、彼らが支払いたい価格に従って指値注文をすることができます。 +"はい"と"いいえ"の両方が1.00ドルで注文された場合、注文は"マッチ"され、この1.00ドルはそれぞれの買い手に1株の"はい"と1株の"いいえ"に変換されます。
• 例えば、0.60ドルの「はい」の指値注文を出すと、0.40ドルの「いいえ」の注文が出された場合、その注文はマッチングされます。これが初期の市場価格となります。 +その後、Polymarketに表示される価格は、オーダーブックのビッドアスクスプレッドの中間点になります–スプレッドが0.10ドルを超えない限り、最後の取引価格が使用されます。 +下記の市場の場合、37%の確率/価格は34¢の買値と40¢の売値の中間です。10¢以上の価格差がある場合、確率/価格は最後の取引価格で表示されます。

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• 支払い - PolymarketはPolygonブロックチェーン上で動作し、ユーザーはUSDCを使用して注文を行います。Polymarketは最近、MoonPayとの提携も発表し、法定通貨を使用してUSDCを購入することができます。
• 注文- Polymarket は成行注文、指値注文、AMM注文を提供しています。ただし、現時点ではレバレッジオプションはありません。注文をした後、Polymarket はユーザーが所有する株式を実際の市場の出来事が起こる前に取引することを許可しています。

• 上記の例に従って、イーサリアムの「はい」の株式を37％のオッズで購入したと仮定しましょう。その時、イーサリアムの価格は3,000ドルに達しました。私たちは賭けをした後、オッズが上昇した場合、株式をより高い価格で売却し、実際のイベント発生/期限が来る前に利益を確定することができます。もちろん、賭けをした後、オッズが下落した場合は、株式を損失として売却することも選択できます。

経費

分散型予測市場での手数料は主に2種類あります：

• 取引手数料とは、プラットフォームが取引を実行するたびに少額の手数料を徴収することです。
• 預金/引き出し手数料は、プラットフォームに法定通貨/暗号通貨が入出金されるたびに、少額の手数料がかかります。

Polymarketは現在いかなる取引手数料も請求していません。ただし、彼らは勝者の賭けにかかる純利益から2%の手数料を引きます。Polymarketはこの手数料を収入としていませんが、流動性プロバイダーに報酬として支払い、ガス料金に充てています。また、Polymarketは入金/出金手数料も請求しません。

*価格設定戦略について尋ねられたとき、Polymarketの創設者であるシェーン・コプランは2024年7月に「現在、市場拡大と最高のユーザーエクスペリエンスの提供に焦点を当てています。後で通貨化に焦点を当てる予定です。」と述べました。

論争

事件終了後の市場問題の解決には、通常、プラットフォームは1）オラクルと2）コミュニティ投票に頼っています。

• Polymarketのケースでは、彼らは汎用マーケットアクセス（UMA）の楽観的なオラクルとデータ検証メカニズム（DVM）に依存しています。以下は市場の解決プロセスを説明するための簡略化された図です。

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2b) リスクと制限

これまでのところ、ポリマーケットと市場情報のソースとしての予測市場全体の有効性については、さまざまな見解がありました。 以下に、これらのさまざまな視点について概説します。

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Ocularは、市場予測を情報源とするためには、3つの条件を満たす必要があると考えています：

• まず、 インセンティブ、能力、およびタイミングの3つの要因が一致すると、予測市場は最大の効果を発揮します。

• 報酬について：あなたが調査する個人は、特定の問題に既得利益を持っている必要があります。これは、彼らの日常生活に影響を与えるためか、彼らの他の投資に関係しているためか、または彼らが参加したい人気のあるソーシャルメディアのトピックであるためかもしれません。重要なのは、彼らがこの問題に関与感を持ち、市場に参加するために必要です。
• 能力：一般大衆が自分なりの見解を形成するために必要な十分な情報を持つことができます。それはあまりにニッチなトピックであってはならず、また深い技術的知識が必要なトピックであっても、そのような場合には一般大衆がより賢くなることはなく、説得力も得られない可能性があります。 +時間に関して：市場は即座に活性化することができますが、一般の意見を集める時間が必要であり、市場が新しい情報に反応する時間が必要です。したがって、時間の制約のある意思決定には適していません。

• 第二は、十分な流動性が必要です。最終的に、予測市場は本当にコレクティブ・インテリジェンスを活用できるときにのみ最大の効果を発揮します。これは、市場が一定の規模に達する必要があることを意味し、それが関与する個人の数やベッティングの量であるとしても、意味を持ち、実用的になるということです。
• 第三に、それは単独で使用すべきではありません。予測市場は通常、ニュースやソーシャルメディアで言及される公開情報によって駆動されます。他の人々はプライベートなデータソースを持っているかもしれませんが、それらのデータは取引に完全に反映されていないかもしれませんので、異なる視点を得るためにそれらを探すことが役立つかもしれません。

3）未来のトレンド

私たちは予測市場のユースケース拡張の傾向を見ています：

市場予測は市場の意思決定に適用される可能性があります。ユーザー投票によって「結果は何であるべきか」が決定されますが、「結果は何であるか」とは異なります。市場予測は有益なインサイトを提供しますが、より受動的です。人々は投票して結果を待ちますが、結果への影響はほとんどありません。一方、意思決定市場はより積極的で、ガバナンスに適しています。

ケーススタディ:MetaDAO($META)

MetaDAOは2023年1月に設立されたプロジェクトで、ColosseumとParadigmが投資しています。その主力製品はFutarchyで、ガバナンス提案の投票が行われ、同時に2つの条件付き取引市場が開始されます：

• 市場がその提案がトークンの価値を一定の閾値以上にすると考える場合、彼らは「通過」トークンの価格を上げることができます。逆に、彼らは「失敗」トークンの価格を上げるでしょう。 *投票が終了した際、PassトークンのTWAP価格がFailトークンのTWAP価格よりも3%高い場合、提案が承認され、実施されます。逆に、提案は失敗し、市場は元の状態に戻ります。

• 例えば、提案は会社が新しいCEOを雇うことです。意思決定市場がCEOを雇うことで会社の株価が大幅に上昇することを示している場合、提案は承認され、CEOが雇われるでしょう。
• 将来のシステムの全体的なアイデアは次のようになります：

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Futarchyは、経済学者ロビン・ハンソンによって2000年に提案されたものです。Futarchyは、予測市場と伝統的な投票システムを組み合わせたガバナンスモデルです。Futarchyのガバナンスモデルでは、意思決定は分散市場の予測に基づいて行われます。参加者は政策に直接投票するのではなく、測定可能な目標（例：経済成長など）に投票します。そして、予測市場は提案された政策がこれらの目標にどのように影響するかを予測します。最も望ましい結果をもたらすと予測される政策が実施されます。この方法は、集合知と財務的なインセンティブを活用して意思決定を導きます。

以下のシナリオで、FutarchyはPolymarketのバイナリベットモデルよりも優れています：

1. 決定は目標であり、単なる予測ではありません。
2. 複雑で長期的な影響を考慮する必要があります。
3. インセンティブ構造は、社会または組織の目標と一致する必要があります。

現在、MetaDAO は独自のDAOガバナンスに加えて、6つのプロジェクトとの意思決定を行っています。MetaDAOは、$METAの大幅割引でクジラが購入するのを阻止することから、所有者が注意を分散させると考える新しい計画への企業リソースの移行まで、いくつかの成功した初期の兆候を示しています。

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しかし、MetaDAOはまだ初期段階にあります。MetaDAOのモデルにはいくつかの重要な制約があり、大規模な適用の可能性はまだ見ている段階です。

• 予言機- すべてのプロジェクトがトークンを持っているわけではなく、すべての意思決定結果が指標で正確に測定できるわけではありません。比較的小さな意思決定であっても、指標への影響を正確に判断するのは難しいことがあります。
• 流動性- ユーザーとウォレットの集中度が結果に偏りをもたらす可能性があります。ユーザーエクスペリエンスも技術的すぎて一般の人々に受け入れ難いかもしれません、これは投票者の数を制限する可能性があります。
• 適用性- 権力を持つ人々は市場に権限を移譲したくないかもしれません。参加者はまた、情報に通じたグループでなければなりません。企業の長期的な利益に基づいてユーザーが投票することをどのように保証しますか？

MetaDAOに加えて、予測と意思決定の市場は常に進化し、革新しています:

• 新しい市場 - 今年は、オリンピックや米国大統領選挙と同時に開催されるため、予測市場に関心が高まり、多くの話題を呼んでいます。この業界が直面している課題は、これらの周期的なイベントが終了した後も、予測市場への人々の関心を維持することです。プラットフォームは、季節的/一回性のイベント以外の事業拡大を検討し、女性や若者をターゲットにしたポピュラーカルチャーやソーシャルメディアなど、異なる消費者層やカテゴリーを探ることができます。
• 高级予言機- 新しい市場を構築する場合、関連データを収集し取得し、新しい市場の価格設定を行うために、新しい予言機を構築する必要がある場合があります。Overlayは、このようなプロジェクトであり、独自の市場に対して予言機を構築しようとしています。例えば、「カウンターストライク」のスキンやAI指数などです。
• 効率的なアービトラージ- 多くのプラットフォームでは、市場を価格設定するために注文ブックベースのシステム（つまり、ユーザーが出す買い注文と売り注文）が使用されています。市場とプラットフォームによっては、ユーザーの行動や総合的な流動性が異なるため、プラットフォーム内やプラットフォーム間でアービトラージの機会が存在することがあります。

• 以下は、10月28日の米国大統領選挙のPolymarketとKalshiでのオッズを例に挙げます。ユーザーはPolymarketでカマラが勝つ契約（33%のオッズ）を購入し、Kalshiでトランプが勝つ契約（62%のオッズ）を購入し、総コストは95セントです。これら2つのイベントが相互に排他的であることを考慮すると、結果に関係なくユーザーは1ドルの支払いを受けるため、5%のアービトラージ機会が生じます。

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• プラットフォームには重複したり類似したリストがないようにしてください；

• 他のプラットフォームのオッズを価格モデルに組み込む；および/または +取引ボットを構築して、そのような機会を利用し、クロスプラットフォームの伝播を最小限に抑えます。 +これらのアービトラージ機会を効果的に利用するために、プラットフォームは次のように希望するかもしれません:

• 資本効率- 現在、ほとんどのプラットフォームで取引を行うには、ユーザーは資本を手元に持っている必要があり、取引が実行されると資本はプラットフォームにロックされます。資本効率を向上させるために、プラットフォームは次のことを考慮することができます：

• レバレッジ商品を導入し、ユーザーが超過投資を行えるようにする。
• 収益のあるステーブルコイン/トークンを使用して取引することができます； +ユーザーのポジションをトークン化し、トークンを他のプラットフォームで取引できるようにします。 や
• ユーザーが自分のポジションに基づいて融資を受けることを許可する貸借契約を設計してください。

• 反操纵- 価格操作問題を解決するために、プラットフォームは賭けの上限を設定したり、個人が開設できるアカウントの数を制限したりすることを検討することができます。流動性の低い小規模な市場では、クロスレートの使用も効果的です：例えば、「あなたは何を信じていると思いますか、そして他の人が何を信じていると思いますか」と尋ねて、その結果を比較します。
• 人工知能の参加- 解決プロセス（特に簡単な市場に対して）をより効率的にするために、プラットフォームは情報を取得し、検証するために人工知能/大規模な言語モデルを活用することを検討することができます。また、人工知能エージェントはトレーニングを受けて真実をより効果的に研究し、将来の投票に参加することもできます。

まとめ

Ocularは、予測市場の領域とその発展に関心を持っています。

今日、予測市場は収益の創出、ポジションのヘッジ、コミュニティの参加の促進、市場のムードの測定に使用されています。将来には、集団的な意思決定やガバナンスなど、より興味深い領域にも利用されることが期待されています。

*科学論文の再現性を予測します。

• プライベート情報（会社内部）の集約；
• 薬物試験の成功を予測します；
• 主観的な問題に関する見積もりを取得する（製品のリリース前のテスト）；および
• ニュースメディアの再構築-ジャーナリストとアナリストを参加させる。

非効率性や制約(流動性の不整合、規制の不確実性、オラクルの問題など)はあるものの、特にAIとの重複については、このセクターの長期的な見通しについては楽観的な見方を維持しています。