Как агенты ИИ меняют облик рынков прогнозов

Ландшафт рынков предсказаний переживает фундаментальные изменения. То, что начиналось как нишевой инструмент прогнозирования, превратилось в массовое явление, но важная динамика меняет конкурентную среду: человеческие трейдеры больше не соревнуются только друг с другом — они борются с машинами. Эта новая реальность вызвала волну решений на базе ИИ, предназначенных уравнять шансы для розничных участников.

По данным отрасли, только 7-13% человеко-трейдеров достигают положительной доходности на рынках предсказаний, в то время как большинство теряют деньги. Между тем, участие машин быстро растет: более 30% кошельков на Polymarket уже используют ИИ-агентов. Это не случайность. Машины работают без эмоций, строго придерживаются стратегий, могут торговать 24/7 без усталости — преимущества, которые большинство людей не могут воспроизвести.

Конкурс человек-машина на рынках предсказаний

Разрыв в результатах между человеком и машиной раскрывает более глубокую правду о финансовых рынках: традиционное человеческое принятие решений находится в структурном невыгодном положении. Люди делают поспешные выборы, теряют концентрацию вне торговых часов и борются с эмоциональной дисциплиной. В то же время, современные ИИ-модели, встроенные в пользовательские рабочие процессы, могут достигать точности прогнозов свыше 70% — в stark contrast с шансами в 50/50, которые были у ранних попыток ИИ-торговли с простыми подсказками.

Дэвид Минарш, генеральный директор Valory AG (компании, создавшей протокол Olas), утверждает, что автономные ИИ-агенты — важнейший инструмент для розничных трейдеров, пытающихся конкурировать в всё более автоматизированной экосистеме. «В предсказательных рынках участвуют как люди, так и множество машин», — объяснил Минарш. «Так что люди уже борются с машинами, осознают это или нет».

Протокол Olas работает на стыке блокчейн-технологий и мультиагентных систем. Он обеспечивает инфраструктуру для автономных программных агентов, которые запускают сервисы на блокчейнах, взаимодействуют напрямую со смарт-контрактами и сотрудничают друг с другом, зарабатывая криптовалюту. Визия выходит за рамки простого трейдинга: Минарш описывает её как создание «экономики агентов» — децентрализованной экосистемы, где автономные ИИ-системы выполняют экономические задачи и создают ценность для своих пользователей.

Опыт Polystrat: масштабный ИИ-трейдинг

Одной из наиболее заметных реализаций этой идеи является Polystrat — ИИ-агент, запущенный на Polymarket в феврале 2026 года. В отличие от традиционных ботов, реализующих заранее заданные стратегии, Polystrat действует как самостоятельный агент, который постоянно торгует от имени пользователей, полностью сохраняющих контроль и владение.

Ранние результаты впечатляют. За первый месяц работы Polystrat совершил более 4200 сделок на Polymarket и зафиксировал отдельные доходности до 376%. Что важнее, совокупные показатели показывают убедительную картину: более 37% ИИ-агентов Polystrat демонстрируют положительный результат по прибыли и убыткам, тогда как у человеческих трейдеров на той же платформе этот показатель менее 50%.

Эта разница не связана с удачей. Главное отличие — в последовательности. Машины придерживаются своих программных стратегий независимо от рыночного шума или эмоциональных импульсов. Они анализируют данные систематически, выявляют возможности последовательно и исполняют сделки без колебаний — дисциплина, которая отделяет победителей от проигравших на рынках предсказаний.

Расширение возможностей: где ИИ-трейдинг показывает лучшие результаты

Помимо показателей эффективности, Polystrat и подобные решения открывают скрытую экономическую возможность: «длинный хвост» рынков предсказаний — тысячи нишевых, локальных или специализированных вопросов, которым уделяется мало внимания человеками.

Большинство рынков сосредоточены на громких событиях: президентских выборах, макроэкономических данных, крупных спортивных соревнованиях или других заметных исходах. Но множество мелких вопросов остаются в тени, потому что у людей нет времени или мотивации их исследовать. ИИ-агент, напротив, может одновременно анализировать десятки или даже сотни таких рынков, применяя единый методологический подход.

Эта возможность может превратить рынки предсказаний из развлекательной розничной торговли в важную инфраструктуру для бизнес-аналитики. Компании, политики и аналитики смогут запускать ИИ-агентов для систематического извлечения рыночных сигналов из «длинного хвоста» — собирая распределённые знания и выявляя инсайты, которые могут ускользнуть от традиционных опросов или моделей. В этом смысле рынки предсказаний могут стать технологией верхнего уровня, питающей процессы принятия решений в различных отраслях.

Сам рынок предсказаний демонстрирует взрывной рост. К 2025 году общий номинальный объем торгов на крупнейших платформах превысил 44 миллиарда долларов, а месячная активность достигала 13 миллиардов долларов в пиковые периоды. В настоящее время рынок доминируют два игрока: Kalshi (американская биржа событийных контрактов под контролем CFTC) и Polymarket (глобальная платформа, ориентированная на криптовалюты), которые вместе занимают 85-97% всего объема торгов.

Симбиоз человека и ИИ-агентов

Несмотря на рост машинной торговли, Минарш не предполагает полного замещения людей ИИ-агентами. Он рассматривает их как дополнение. «ИИ-агенты могут выступать в роли того, на что полагаются люди», — отметил он, подчеркнув новую область применения: расширение возможностей агентов за счёт собственных знаний.

«Мы видим спрос со стороны пользователей, которые хотят, чтобы их агент использовал их собственную базу знаний или проприетарную информацию», — добавил Минарш. Такая гибридная модель позволит агентам торговать более систематично, чем любой человек, при этом используя уникальные инсайты или экспертные знания конкретных пользователей. Исследователь может внедрить специализированные знания в агента; аналитик — proprietary datasets; трейдер — установить индивидуальные параметры риска.

Со временем улучшились базовые модели прогнозирования и данные, питающие этих агентов. В сочетании с универсальными большими языковыми моделями они обеспечивают стабильный альфа-показатель — превосходство, которое отличает прибыльные системы ИИ-торговли от посредственных.

Управление рисками и создание экономики, принадлежащей пользователям

Рост ИИ-торговли на рынках предсказаний вызывает и обоснованные опасения. Критики поднимают этические вопросы о рынках, предсказывающих войны, смерти или катастрофы — возможных стимулов к манипуляциям или извлечению прибыли из вредоносных событий. Регуляторные рамки ещё не сформированы, а долгосрочная стабильность таких систем остаётся открытым вопросом.

Минарш признаёт необходимость регуляции. «Должны быть правила относительно того, какие виды рынков предсказаний должны существовать», — сказал он. Однако он также считает, что сами ИИ-агенты могут стать частью решения, обнаруживая подозрительные схемы или попытки манипуляций, которые иначе могли бы остаться незамеченными.

Но более масштабный проект выходит за рамки трейдинга. В центре его видения — владение и экономическая автономия пользователей. Будущее, в котором централизованные ИИ-системы контролируют большую часть экономики, может оставить людей без прав, если у них не будет доли в технологии. Olas создаётся для того, чтобы противостоять этой динамике, обеспечивая пользователям контроль над своими автономными агентами.

«Мы хотим создавать больше агентов, принадлежащих пользователям», — подчеркнул Минарш. Если эта модель удастся, люди смогут запускать автономное программное обеспечение, которое будет создавать ценность от их имени в различных рынках и сервисах — рынки предсказаний станут стартовой площадкой для более широкой экономики агентов.

Слияние ИИ-трейдинга, рынков предсказаний и децентрализованной инфраструктуры предполагает, что следующий этап финтеха может кардинально отличаться от прошлого: это будет не просто быстрее или эффективнее, а по-настоящему распределённое по контролю и распределению ценностей.