La crescita nei mercati delle previsioni sta registrando un’impennata, mentre trader, istituzioni e persino Wall Street si affrettano a capitalizzare sul momentum in aumento.
Il volume mensile ha già superato i 13,7 miliardi di dollari a marzo, segnando un aumento del 599% rispetto agli 1,96 miliardi di dollari dello scorso anno, trainato dai giganti del settore come Polymarket e Kalshi.
6 formule che guidano il playbook quant di Polymarket
In un recente post, un analista ha sostenuto che Polymarket è evoluto molto oltre un punto d’incontro per “degen gambler.”
“Sta diventando silenziosamente un campo di battaglia quantitativo dove i fondi professionali cercano vantaggi allo stesso modo in cui lo fanno con opzioni e futures,” si legge nel post.
Seguici su X per ricevere le ultime notizie in tempo reale
Il post inoltre ha spiegato in dettaglio sei formule chiave che gli hedge fund utilizzano per generare costantemente rendimenti dai mercati delle previsioni, sottolineando che anche i trader retail possono replicare parte di questi approcci per migliorare il proprio vantaggio.
La Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR) costituisce la base: i quants modellano il motore di pricing per prevedere di quanto uno scambio possa muovere il mercato prima che i partecipanti più lenti reagiscano.
Il Criterio di Kelly sostituisce la dimensione arbitraria delle puntate con una frazione matematicamente calcolata del bankroll per ogni trade.
La scansione dei gap nel valore atteso consente di costruire modelli probabilistici indipendenti per individuare quei contratti in cui le probabilità implicite divergono abbastanza dalle stime del trader da compensare le commissioni.
La divergenza KL segnala le incongruenze statistiche tra mercati correlati, come candidati politici in competizione, e consente di impostare posizioni strutturate di copertura tra questi mercati.
La Proiezione di Bregman amplia questo approccio esaminando eventi complessi a esito multiplo per individuare inefficienze di prezzo che i trader manuali non possono rilevare su larga scala.
L’Aggiornamento Bayesiano ricalibra continuamente le stime di probabilità man mano che arrivano nuovi dati. Invece di affidarsi a visioni statiche, mantiene le posizioni allineate con l’evoluzione del flusso informativo in tempo reale.
Iscriviti al nostro canale YouTube per seguire i leader del settore e i giornalisti che condividono analisi esperte
L’analista ha anche condiviso una linea guida di base per “replicare il sistema.”
- Dati: Ottieni l’accesso API da Polygon per scaricare in tempo reale le quote e i dati di volume di Polymarket.
- Ambiente: Configura Python con le librerie essenziali: numpy, scipy e cvxpy. Queste gestiscono i calcoli delle sei formule.
- Backtesting: Prima di utilizzare denaro reale, prova il sistema sui dati storici del 2025 sfruttando il walk-forward testing, cioè testandolo in sequenza come se il tempo scorresse avanti, invece di adattarlo a dati di cui già si conosce l’esito. Questo protegge dall’overfitting.
- Implementazione: Ospita gli script automatizzati su Railway o GitHub con attività pianificate e invia gli alert di trading su Telegram per ricevere notifiche in tempo reale.
- Controlli di rischio: Usa il Kelly frazionale (non l’intero Kelly) per limitare la dimensione. Fissa uno stop loss rigido in caso di drawdown del 20%.
La strategia descrive approcci quantitativi strutturati per i mercati delle previsioni, ma la loro efficacia dipende dall’esecuzione. Stime probabilistiche accurate, liquidità sufficiente e basse commissioni sono fondamentali.
Le sfide pratiche – come la velocità del mercato, la qualità dei dati e il rischio di overfitting – possono impattare potenzialmente i risultati. Pertanto, gli esiti possono variare a seconda dell’implementazione e delle condizioni di mercato.
Disclaimer: Questo contenuto ha scopo puramente informativo e non rappresenta un consiglio di investimento.
