AI Tricksters of the Market: The Glitch That Made Millions

Markets

What to know:

Бот-неплут уловил мельчайшие мгновения, когда суммарная цена контрактов «Yes» и «No» на пять минут шепталась ниже доллара, и запер на замке скромную прибыль примерно 1.5%-3% за одну сделку на 8 894 исполнениях.
В типичных пятиминутных рынках криптопрогнозов глубина достигала всего 5 000-15 000 долларов на каждую сторону; крупным конторам было тяжело вложить солидный капитал, не раскрасив спред в краску из убытков.
По мере того как ИИ-арбитраж всё активнее сковывает прогнозы с опционами и ценами деривативов, эти площадки начинают походить на отражение широкой крипторынковой толпы, а не на независимые источники коллективной вероятности.

Полностью автоматизированный торговый бот совершил 8 894 сделки по краткосрочным крипто-прогнозным контрактам и якобы принёс почти 150 000 долларов без участия человека.

Стратегия, описанная в недавнем посте на X, ловко ухватила моменты, когда суммарная цена пятиминутных контрактов «Yes» и «No» по биткоину и эфиру опускалась ниже $1. В теории эти два исхода должны образовать единицу. Если же сумма даёт меньше, скажем $0.97, то покупаешь обе стороны и фиксируешь три цента прибыли по итогам расчёта рынка.

Это приблизительно $16.80 прибыли за сделку – достаточно небольшая сумма по каждой единице, но в масштабе она превращается в нечто серьёзное. Машины не мечтают о трепете; им нужна повторяемость. Им пойти в атаку не на эмоциях, а на ритмике повторов и циклов.

Заманчиво кажется: бесплатные деньги. Но такие дыры обычно живут недолго – длительность их измеряется не минутами, а долями секунды. Но эпизод подчёркивает не просто одну полосу глюка: крипто-прогнозные рынки всё чаще становятся ареной для автоматизированных стратегий и зарождающейся гонки вооружений на интеллекте искусственного.

Как показывают данные, обычные пятиминутные контракты по биткоину на Polymarket нередко имеют глубину порядка $5 000-$15 000 на каждую сторону в периоды активности. Это в нескольких порядках меньше, чем толщина книги BTC-перпуляционных площадок вроде Binance или Bybit.

Ставить же даже $100 000 на сделку означало бы проглотить ликвидность и разрушить шанс на выгодный спред. Игра пока что принадлежит тем, кто готов торговать небольшими суммами в четырёхзначном диапазоне.

Когда $1 не равно $1

Рынки прогнозов вроде Polymarket позволяют трейдить контракты на реальные события – от выборов до цены биткоина через пять минут. Обычно каждый контракт упирается в две грани: $1 – если событие случится, или $0 – если нет.

В идеальном рынке сумма цены «Yes» и цены «No» должна равняться $1 всегда. Если «Yes» торгуется по 0.48 доллара, то «No» должен быть по 0.52. Но рынки редко бывают идеальны. Слабая ликвидность, мгновенные колебания цен базового актива и дисбалансы в книге заказов могут создавать временные расхождения. Мейкеры могут прятать котировки во время непостоянства. Розничные трейдеры могут наколачивать одну сторону книги. В одну секунду сумма может уйти ниже $1.

Для достаточно быстрой системы этого достаточно.

Подобные микро-неэффективности не новы. Подобные «верх/низ» контракты были популярны на BitMEX в конце 2010-х, пока площадка не удалила часть из них после того, как люди нашли способы систематически выжимать небольшую прибыль. Что изменилось – это инструментарий.

Раньше розничные трейдеры рассматривали эти контракты BitMEX как направление для ставок. Но небольшая группа квантовых трейдеров быстро поняла, что контракты систематически занижены относительно цен на опционы – и начали выжимать преимущество с помощью автоматических стратегий, против которых инфраструктура биржи оказалась не готова обороняться.

BitMEX в итоге исключила несколько продуктов. Official reason: низкий спрос, но трейдеры тогда говорили, что контракты становились невыгодны для casa, как только арб-группа перенесла внимание на новые поля.

Сегодня многое из этой деятельности можно автоматизировать и всё больше оптимизировать с помощью ИИ.

Beyond glitches: Extracting probability

Под $1-арбитраж – простейший пример. Более сложные стратегии сравнивают цены в разных площадках, чтобы выявлять несоответствия.

Опционные рынки, к примеру, кодируют коллективные ожидания о том, где актив может оказаться в будущем. Цены колл- и пут-опционов на разных страйках можно использовать для вывода распределения вероятностей, рыночной оценки вероятности разных исходов.

Простыми словами, опционы – это гигантские машины вероятностей.

Если ценообразование опционов намекает на, скажем, 62% вероятность того, что биткоин окажется выше определённого уровня за короткое окно, но контракт на то же событие в прогнозном рынке мнеит лишь 55% – появляется расхождение. Одна из культур рынка может занижать риск.

Автоматизированные трейдеры могут следить за обоими площадками, сравнивать предполагаемые вероятности и покупать ту сторону, которая выглядит неправильно оценённой.

Такие пробелы не всегда драматичны. Они часто составляют пару процентных пунктов, а иногда и меньше. Но для алогоритмиков, работающих на высокой скорости, небольшие преимущества накапливаются на тысячах сделок.

Процесс не требует человеческой интуиции после того как он построен. Системы непрерывно поглощают цены, пересчитывают вероятности и моментально корректируют позиции.

Enter the AI agents

Что отличает нынешнюю торговую среду от прошлых криптоциклов, так это растущая доступность инструментов ИИ.

Трейберы больше не обязаны писать каждое правило вручную или тонко подстраивать параметры. Системы машинного обучения могут задачаться на тестирование вариантов стратегий, оптимизацию порогов и адаптацию к меняющимся режимам волатильности. Некоторые наборы работают с несколькими агентами, которые следят за разными рынками, перераспределяют риск и автоматически выключаются, если эффективность падает.

Теоретически трейдер может выделить, скажем, $10 000 на автоматизированную стратегию, позволив ИИ-системам сканировать биржи, сравнивать цены прогнозов с данными деривативов и осуществлять сделки, когда статистические расхождения выходят за пределы порога.

На практике прибыль зависит от условий рынка и скорости.

Как только неэффективность становится общеизвестной, начинается гонка: больше ботов – та же самая ловля за тем же краем – спрэды сжимаются, задержки становятся судьбоносными. В конечном счёте шанс исчезает.

Вопрос не в том, могут ли боты зарабатывать на прогнозах. Они могут, по крайней мере до того момента, как конкуренция изгладит преимущество. Но что происходит с самими рынками – вот что интересно.

Если всё больше объёма приходит от систем, которые не держат мнение о результате, а просто арбитражат одну площадку против другой, прогнозные рынки рискуют стать зеркалами деривативного рынка, а не независимыми сигналами.

Why big firms aren’t swarming

Если в прогнозных рынках есть exploitable inefficiencies, почему крупные фирмы ещё не доминируют?

Ликвидность – одно препятствие. Многие короткосрочные контракты остаются довольно «малым» по сравнению с крупными крипто-деративами. Попытка вложить значительный капитал может двигать цены против трейдера и сжигать прибыль из-за скольжения.

Также существует операционная сложность. Рынки часто работают на блокчейне, что вносит транзакционные издержки и механизмы расчета, отличные от централизованных бирж. Для стратегий с высокой частотой даже малые трения важны.

В результате часть активности сосредоточена у небольших, подвижных игроков, которые могут работать с умеренным размером, скажем $10 000 за сделку, не двигая рынок существенно.

Эта динамика может измениться. При углублении ликвидности и зрелости площадок крупные фирмы могут стать активнее. Пока что прогнозные рынки занимают промежуточное место: достаточно продвинутые, чтобы притянуть квантовую торговлю, но настолько тонкие, что крупные сделки пока что не ломят по ним ударом молота.

A structural shift

В своей сути прогнозные рынки задуманы для свода воедино убеждений и выработки вероятностей будущих событий на основе толпы.

Но по мере роста автоматизации всё большая доля торгового объёма может идти не от человеческих взглядов, а от кросс-рынковых арбитражей и статистических моделей.

Это вовсе не разрушает ценность рынка – арбитражники могут улучшать ценовую эффективность, закрывая дыры и приводя Odds в согласие между площадками. Но это меняет характер рынка.

Что начинается как место, где можно поразмышлять о выборах или о ценовом движении, может превратиться в поле битвы за задержки и микроструктуру.

В крипто мире такие изменения происходят быстро. Неэффективности открываются, эксплуатируются, и их выигрывают более быстрые системы. Преимущества, которые когда-то давали устойчивый доход, исчезают по мере появления новых решений.

Сообщение о добыче в $150 000 у бота может быть свидетельством хитрого использования временной ценовой аномалии. Но это также сигнал шире: прогнозные рынки давно перестали быть лишь цифровыми ставками. Они становятся ещё одной границей для алгоритмических финансов.

И в среде, где миллисекунды имеют значение, выигрывает тот, кто быстрее машины.

2026-02-21 18:57