Первый раз
подсветил Kalshi этим летом, в июне. С этого момента проект активно развивается: добавляет новые функции, интеграции, набирает смартов в команду.
Сегодня я решил разобрать все апдейты, связанные с проектом, и заодно затронуть их liquidity incentives.
Итак, ключевая проблема prediction маркета — ликвидность. Ее обеспечение — штука крайне рисковая, так как вы можете столкнуться с асимметрией информации или чем похуже.
Есть три подхода: AMM, наем профессиональных компаний, выплаты поставщикам ликвидности. Kalshi выбрала профессиональный путь, создав свою команду, а потом заключила партнерство с SIG. Система у них довольно сложная, поэтому постараюсь объяснить максимально просто.
Для каждого маркета Kalshi устанавливает:
— Target Size (целевой объем котировок)
— Discount Factor (штраф за указание цены, отличной от лучшей)
— Вознаграждение за определенный период (деньги из пула на каждый период)
Смоделируем ситуацию (делается 1 snapshot в секунду):
500 заявок по лучшей цене * 0.9^0 = 500; 500/1094 (это сумма всех значений) = 45,7$ (ревард в секунду)
300 заявок на тик хуже * 0.9^1 = 270; 270/1094 = 24.7$
500 заявок на два тика хуже * 0.9^2 = 324; 324/1094 = 29.6$
Получается так, что биржа распределяет вознаграждения по всему комьюнити для максимально разнообразных рынков. Это позволяет поддерживать рынки с низкой ликвидностью, дополнительно привлекая нишевых специалистов.
Единственный минус в том, что биржа не получает прибыль от MM'инга, все уходит трейдерам.
Если Kalshi сочтет нужным платить большие чеки за такую работу (напомню, у них недавно произошел рейз), то появятся небольшие команды, которые будут пытаться попасть первыми в какой-то нишевый рынок.
В целом, технически prediction маркеты готовы для повсеместного внедрения. Сейчас идет гонка по правильному их внедрению в повседневную жизнь/интеграциям, у Kalshi получается неплохо.
Посмотрите на скрин, это Prediction маркет Kalshi, интегрированный в Robinhood. На бумаге это prediction маркет, но на самом деле это ставки на спорт без лицензии с возможностью огромного роста ревенью. Тут уже возникает вопрос о законности, но мне кажется, их юристы отстоят позицию компании.
На месте команды я бы еще интегрировал precision маркеты в Robinhood. Precision представляет собой модель, когда вы угадываете не точное значение, а самое близкое. Таким проектом является Trapa,
зарейсили 420K$ на Pre-Seed стадии.
Просто представьте: вы покупаете акцию Apple у брокера и чуть ниже плашка с precision маркетом, где вы можете отгадать, куда пойдет цена. Как по мне, это может быть нереальный blow up в плане дохода для проекта.
Также меня обрадовало, что они
наняли John Wang'a на должность Head Crypto. Читал много его эссе на тему prediction маркетов, видел его работу в качестве адвайзера. Это должно быть сильное партнерство, которое добавит больше нативных событий из крипты/CT.
CT почему-то воспринял эту новость штыки, типа зачем нанимать буллпостера в Twitter. Чтобы вы понимали, даже Coinbase наняли пару месяцев назад CT Lead'a — смиритесь с новым рынком.
@thegrindingmachine
