Vorhersagemärkte aggregieren menschliches Urteilsvermögen in der Theorie, aber einige ihrer konstanten Handelsmöglichkeiten könnten von Systemen erfasst werden, die schneller agieren als jede Person.
Arbitrage-Möglichkeiten können als kurze Fehlbewertungen auftreten, von Ergebnissen, die vorübergehend nicht 100 % ergeben, bis hin zu kurzen Verzögerungen, wie schnell Märkte auf neue Informationen reagieren.
Rodrigo Coelho, CEO von Edge & Node, sagte, dass Bots bereits Hunderte von Märkten pro Sekunde scannen, eine Rolle, die zunehmend mit fortgeschritteneren KI-gesteuerten Agenten überlappt.
„Das Erfassen dieser Möglichkeiten erfordert die Überwachung von Tausenden von Märkten und das nahezu sofortige Ausführen von Trades, weshalb sie größtenteils von automatisierten Systemen dominiert werden“, sagte Coelho gegenüber Cointelegraph.
Das macht Vorhersagemärkte zu einem natürlichen nächsten Schritt für KI-gesteuerte Systeme, die darauf ausgelegt sind, kurzlebige Preislücken ohne menschlichen Input auszunutzen.
_KI-Agenten können kurze Lücken in Vorhersagemärkten anvisieren. Quelle: _Rohan Paul
Arbitrage-Mechanismen in Vorhersagemärkten
Bitcoin- und Krypto-Preise haben sich kürzlich nicht gut entwickelt, wobei Tom Lee von BitMine die aktuelle Stimmung als „mini-Krypto-Winter“ bezeichnete. In der Zwischenzeit sind Vorhersagemärkte als Plattformen entstanden, auf denen Nutzer unabhängig von breiteren wirtschaftlichen Bedingungen wetten können, um Gewinne zu erzielen.
Der Anstieg der Vorhersagemärkte hat auch Gelegenheiten wie das, was Coelho „Latenzarbitrage“ nennt, hervorgebracht, die auf kurzen Zeitfenstern beruhen, die zu eng sind, um von Menschen manuell angezielt zu werden. Er sagte gegenüber Cointelegraph:
Wenn es sogar nur eine Verzögerung von ein paar Sekunden zwischen einem Ereignis und der Marktanpassung gibt, scannen Bots danach und platzieren Wetten auf das richtige Ergebnis. In diesem Zeitfenster haben sie einen 100 % garantierten Gewinn.“
Eine aktuelle Studie ergab, dass Polymarket häufige Preisinkonsistenzen aufweist, die es Händlern ermöglichen, Arbitrage-Positionen zu bilden. Diese Möglichkeiten treten sowohl innerhalb einzelner Märkte auf, wo Wahrscheinlichkeiten nicht 100 % ergeben, als auch über verwandte Märkte mit inkonsistenten Preisen. Die Forscher schätzten, dass etwa 40 Millionen Dollar aus diesen Ineffizienzen extrahiert wurden.
_Akademische Forscher präsentieren ihre Ergebnisse auf der International Conference on Advances in Financial Technologies. Quelle: _CyLab/YouTube
Vorhersagemärkte sind noch in der Anfangsphase, aber ihre Technologie hat sich ebenfalls verbessert. Zum Beispiel führte Polymarket kürzlich Taker-Gebühren ein, um die Handelskosten zu erhöhen. Ergebnisse werden nicht sofort finalisiert, was diese Strategien weniger zuverlässig und nicht immer profitabel macht.
KI-Agenten könnten die Risiken von Marktmanipulation verstärken
Abgesehen von Arbitrage könnten KI-Agenten zunehmend die Aktivitäten auf Vorhersagemärkten übernehmen, was Bedenken aufwirft, dass automatisierte Systeme dieselben Verhaltensweisen wie Menschen replizieren könnten. Sie werden schließlich auf menschliche Aktivitäten trainiert.
Coelho wies darauf hin, dass große Akteure Ergebnisse beeinflussen können, indem sie beträchtliche Wetten auf eine Seite platzieren, und dass fortgeschrittenere Agenten ähnliche Dynamiken im großen Maßstab ausnutzen könnten.
„Wenn Sie einen großen Geldpool haben und der Markt dünn ist, können Sie auf eine Seite wetten und den Markt beeinflussen, wie wir es bei der Wahl gesehen haben, als ein französischer Typ etwa [$45 Millionen] auf den Gewinn von Donald Trump gesetzt hat“, sagte er.
Das offene Interesse an Polymarket war laut Daten von Dune Analytics im Oktober und frühen November 2024 während der US-Wahlen am höchsten. Nach einem starken anfänglichen Rückgang hat es weiterhin an Beliebtheit gewonnen, wobei Politik das beliebteste Thema anführt, gefolgt von Sport und Krypto.
_Das offene Interesse an Polymarket erreicht fast die Niveaus der Wahlen 2024. Quelle: _datadashboards/Dune Analytics
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Pranav Maheshwari, ein Ingenieur bei Edge & Node, sagte, dass die schnelle Verbesserung von KI-Agenten neben Vorhersagemärkten solche Risiken dringlicher macht und rief nach Schutzvorrichtungen.
„Bis jetzt hatten KI-Agenten mittlere Fähigkeiten und wir geben ihnen viele Berechtigungen. Mit dieser mittleren Fähigkeit haben sie bereits begonnen, autonom zu handeln“, sagte Maheshwari gegenüber Cointelegraph.
Aber in Zukunft werden KI-Agenten wirklich hohe Fähigkeiten haben. Wenn sie wirklich hohe Fähigkeiten wie Menschen haben, müssen Sie ihre Berechtigungen einschränken.“
Von Ausführungs-Bots zu KI-gesteuerten Systemen
Der Handel selbst befindet sich im Wandel, da die Automatisierung von einfachen Ausführungs-Bots zu fortschrittlicheren, KI-unterstützten Systemen übergeht, die in der Lage sind, Gelegenheiten in Echtzeit zu identifizieren und zu handeln.
Die derzeit verwendeten Systeme zur Ausnutzung von Markteffizienzen sind größtenteils regelbasiert, aber die Werkzeuge dahinter entwickeln sich weiter.
Archie Chaudhury, CEO von LayerLens, sagte, dass die meisten Einzelhandelsbeteiligten KI-Agenten nicht direkt nutzen und stattdessen auf Chatbot-Schnittstellen wie ChatGPT oder Gemini für Recherchen zurückgreifen, während fortgeschrittenere Nutzer beginnen, mit Automatisierung zu experimentieren.
„Einige von uns verwenden einfach Codierungsagenten wie Claude Code, um automatisierte Bots oder Algorithmen zum Ausführen von Trades zu erstellen, während andere einen Schritt weiter gehen und autonome Werkzeuge wie OpenClaw verwenden, um die automatische Ausführung von Trades und anderen Richtlinien zu ermöglichen“, sagte er gegenüber Cointelegraph.
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Da die KI-Kompetenz unter Einzelhandels-Händlern steigt, könnten Agenten den Zugang zu Strategien erweitern, die zuvor auf Institutionen beschränkt waren, so Chaudhury. Dies beseitigt jedoch nicht den Wettbewerb, und große Institutionen nutzen bereits KI, wenn auch nicht immer öffentlich.
Er fügte hinzu, dass bestehende Architekturen von großen Sprachmodellen gut geeignet sind, um strukturierte Finanzdaten zu interpretieren, was die technischen Barrieren für den Aufbau von Handelssystemen senken könnte, die zuvor spezialisierte quantitative Expertise erforderten.
Die gleichen Dynamiken sind bereits in den Kryptomärkten sichtbar, wo Arbitrage zunehmend von Automatisierung statt menschlichem Urteilsvermögen abhängt. Während sich diese Systeme weiterentwickeln, verschiebt sich der Vorteil auf die Ausführungsgeschwindigkeit. Diejenigen, die auf KI und Automatisierung setzen, haben einen klaren Vorteil gegenüber denen, die es nicht tun.
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