ИИ и рынки прогнозов: где прячутся системные преимущества

В октябре–ноябре, когда новостная повестка ускоряется и рынки «живут» от заголовка к заголовку, особенно хорошо видно одно: цена — это не истина, а коллективное мнение в конкретный момент времени. На рынках прогнозов это видно почти буквально: контракт «Да» по событию торгуется по 0,63 — значит, толпа (и часть профессионалов) оценивает вероятность примерно в 63%.

Вот почему рынки прогнозов стали магнитом для тех, кто занимается системными стратегиями и ИИ в инвестициях. В классических акциях и фьючерсах большинство простых неэффективностей давно «выбито» конкуренцией. А рынки прогнозов — моложе, фрагментированнее, с разной ликвидностью и участниками, которые часто торгуют не как кванты, а как фанаты новостей. Именно здесь ИИ-аналитика чаще находит не “инсайды”, а закономерности: арбитраж, перекосы цен и поведенческие ошибки.

Ниже разберём три самые практичные «системные кромки» (edges) на рынках прогнозов — и как их можно усилить алгоритмами и машинным обучением, если ваша цель — не азарт, а дисциплина и управляемый риск.

Как устроены рынки прогнозов и почему там возникают перекосы

Рынок прогноза — это по сути бинарный контракт: событие происходит — выплата 1 (условной единицы), не происходит — 0. Цена контракта от 0 до 1 читается как вероятность. Проблема в том, что рынок, который выглядит математически аккуратно, в реальности сталкивается с «земными» ограничениями: комиссии, скорость исполнения, лимиты, разная ликвидность, задержки в обновлении котировок, регуляторика и банальная иррациональность.

Если смотреть на это как инвестор, а не как игрок, важно принять простую мысль:

Рынки прогнозов хорошо агрегируют информацию, но плохо гарантируют эффективность в каждую секунду.

Отсюда и рождаются системные преимущества. ИИ здесь полезен не потому, что «угадывает выборы», а потому что быстрее замечает несостыковки в ценах и типовые ошибки поведения.

Мини-кейс: «вероятность» меняется, а выплата — нет

Представьте четыре кандидата в выборах (любых — от мэра до главы партии). В мае один из них стоит ниже 5%, затем в июне резко растёт и к октябрю рынок начинает оценивать его победу почти как неизбежную.

Механика простая: вы покупали контракт, когда он стоил 0,30. Победа — получаете 1. Разница — ваша прибыль.

Но ключ не в том, чтобы быть «самым умным». Ключ в том, что в некоторые моменты рынок ошибается системно, и эти ошибки можно пытаться эксплуатировать алгоритмически.

Арбитраж: самая «холодная» прибыль — и самая капризная

Арбитраж — это ситуация, когда вы получаете положительное матожидание (а иногда и почти безрисковый профит), покупая и продавая логически связанные контракты так, чтобы итоговая выплата была зафиксирована.

На рынках прогнозов арбитраж бывает двух типов: межплощадочный и внутриплощадочный.

Межплощадочный арбитраж: разная цена одного события

Суть: одно и то же событие на разных платформах оценивается по-разному. Вы покупаете там, где «дешевле» (ниже вероятность), и продаёте там, где «дороже». Это выглядит как классика, но есть нюанс: окно возможностей часто измеряется секундами.

Почему возникает расхождение:

• разная ликвидность (где больше объём — там цена чаще «ведёт» рынок);
• разная аудитория (на одной площадке больше профессионалов, на другой — розница);
• задержки в котировках и исполнении;
• разные комиссии и ограничения.

Где здесь ИИ:

• потоковый мониторинг котировок (real-time) и автоматический расчёт «арбитражного окна» с учётом комиссий;
• оценка вероятности исполнения (fill probability): не арбитраж «на бумаге», а арбитраж, который реально можно собрать;
• оптимизация маршрутизации ордеров: что отправлять первым, что — вторым, как минимизировать риск “ноги” (leg risk).

Практический вывод: межплощадочный арбитраж — хороший полигон для автоматизации, но плохой кандидат для ручной торговли. Если вы кликаете мышкой — вы почти всегда опоздали.

Внутриплощадочный арбитраж: когда сумма «вероятностей» не равна 100%

Здесь всё ещё проще и красивее математически. Если у события несколько взаимоисключающих исходов (например, победит один из кандидатов), сумма цен всех исходов должна быть равна 1. Но иногда она меньше или больше.

• Если сумма меньше 1, возникает buy-all: купить все исходы дешевле 1 и гарантированно получить 1 на экспирации.
• Если сумма больше 1, возникает sell-all: продать все исходы суммарно дороже 1 и позже выплатить 1 по выигравшему исходу.

Почему это происходит на практике:

• низкая ликвидность по «хвостовым» исходам;
• рыночные ордера, которые «съедают стакан» и временно искажают цены;
• комиссии/фии, которые участники не учитывают при выставлении котировок;
• ограничения по связанным рынкам (не везде они корректно «сшиты»).

Где здесь ИИ:

• детектирование аномалий суммы вероятностей по тысячам рынков;
• фильтрация ложных сигналов: «арбитраж есть», но объёма нет;
• риск-модуль, который заранее считает, что будет, если одну часть позиции не удастся закрыть.

Мой взгляд: внутренний арбитраж — более «структурная» история, чем межплощадочный. Но он быстро исчезает там, где платформы взрослеют и начинают связывать рынки и вводить эффективные комиссии.

Поведенческая ошибка: longshot bias, или почему толпа переплачивает за аутсайдеров

Longshot bias — это привычка рынка переоценивать маловероятные исходы и недооценивать фаворитов. Людям нравится “лотерейная” выплата: маленькая ставка — большой потенциальный выигрыш. В результате аутсайдеры получают «премию мечты», а фавориты — «скидку скуки».

В спортивных данных этот эффект измеряли прямыми цифрами: на большой выборке матчей ставка на фаворитов давала гораздо меньший средний минус, чем ставка на аутсайдеров (а на аутсайдеров — провал заметно глубже). Для рынков прогнозов логика похожая: самые «красивые истории» чаще всего переоценены.

Как превратить longshot bias в системную стратегию

Вариант, который реально можно тестировать:

1. Разбить контракты по ценовым корзинам (например, 0,05–0,10; 0,10–0,20 … 0,80–0,90).
2. Для каждой корзины измерить фактическую частоту выигрыша (калибровка).
3. Найти зоны, где рынок системно завышает/занижает вероятность.
4. Построить правила входа/выхода, учитывая комиссии и ликвидность.

Где здесь ИИ:

• калибровка вероятностей (probability calibration) на исторических данных;
• выявление режимов рынка: в «горячие» дни (дебаты, неожиданные новости) перекосы сильнее;
• NLP-анализ новостей и соцмедиа для оценки, не является ли движение цен чисто эмоциональным.

Короткая формула, которую полезно держать в голове:

Чем больше рынок похож на обсуждение в комментариях, тем больше шансов на поведенческие перекосы.

Как собрать «ИИ-стек» для рынков прогнозов: от идеи до прототипа

Если ваша задача — не академическое любопытство, а прикладная система (и в рамках серии «Искусственный интеллект в финансовых инвестициях» это как раз наш фокус), то я бы строил процесс так.

1) Данные: котировки, стакан, события, комиссии

Минимальный набор:

• цены Bid/Ask и последние сделки;
• объёмы и ликвидность (хотя бы приближённо);
• правила выплат и спецификации рынков;
• комиссии/фии и ограничения (лимиты, KYC, запреты на арбитражные связки).

Без комиссии любая стратегия выглядит прибыльной. С комиссией — часто нет.

2) Сигналы: три класса, которые дают смысл

• Арбитражные: сумма вероятностей, спред между площадками, зависимые рынки.
• Поведенческие: longshot bias, «перегрев» по редким исходам, асимметрия реакций на новости.
• Микроструктурные: расширение спреда, падение глубины, всплески сделок перед закрытием.

3) Модель: не «предсказатель мира», а фильтр качества сделок

На практике ML/ИИ чаще полезен как:

• классификатор «это исполнимо / не исполнимо»;
• оценка ожидаемого проскальзывания;
• модуль позиционирования (сколько можно купить, чтобы не сдвинуть рынок).

4) Риск-менеджмент: самая недооценённая часть

Для рынков прогнозов критичны:

• риск “ноги” (не собрали вторую часть арбитража);
• риск ликвидности (закрыть можно только с дисконтом);
• риск правил площадки (изменение комиссий, лимитов, связности рынков).

Если вы не можете объяснить риск в двух абзацах — вы не сможете его автоматизировать.

«Люди также спрашивают»: короткие ответы без мистики

Можно ли стабильно зарабатывать на рынках прогнозов?

Можно, но не “угадыванием”, а дисциплиной: арбитраж, перекосы, ликвидность, комиссии. Это ближе к микроструктуре, чем к политологии.

Почему ИИ здесь уместнее, чем в классическом трейдинге акций?

Потому что рынок моложе и менее эффективен, а перекосы чаще структурные. Плюс много нечисловой информации (новости, нарративы), где NLP реально помогает.

Что сложнее всего для новичка?

Комиссии, исполнение, ликвидность и ограничения площадок. На бэктесте «плюс», в реальности — “не исполнилось”.

Что делать дальше: практичный план на 2 недели

Если вы хотите проверить тему без самообмана, я бы действовал так:

1. Выберите один сегмент (политика или спорт) и один тип стратегии (например, внутриплощадочный арбитраж или калибровка longshot bias).
2. Соберите историю цен и спредов хотя бы за 2–3 месяца.
3. Посчитайте прибыль после комиссий и с реалистичным проскальзыванием.
4. Добавьте фильтр ликвидности: сделки «только когда объём достаточный».
5. Сделайте отчёт: где профит рождается, а где исчезает.

Рынки прогнозов — редкий случай, когда системный подход виден буквально в котировке «0,63». А ИИ здесь — не магия и не оракул, а способ быстрее находить несостыковки и дисциплинированнее их торговать.

Если вы строите или выбираете ИИ-инструменты для инвестиций, начните с вопроса попроще: какую именно неэффективность вы хотите ловить — и можете ли вы доказать её на данных?