การเติบโตในตลาดการทำนายกำลังพุ่งสูงขึ้นอย่างมาก ในขณะที่เหล่าเทรดเดอร์ สถาบัน และแม้แต่กลุ่มวอลล์สตรีทต่างเร่งคว้าโอกาสจากกระแสที่เพิ่มขึ้นนี้
ปริมาณธุรกรรมรายเดือนในเดือนมีนาคมได้ทะลุ 13.7 พันล้าน USD แล้ว ซึ่งเพิ่มขึ้นถึง 599% จาก 1.96 พันล้าน USD เมื่อปีที่แล้ว โดยได้รับแรงหนุนจากผู้นำในกลุ่มอย่าง Polymarket และ Kalshi
6 สูตรขับเคลื่อนกลยุทธ์ Quant ของตลาด Polymarket
ในโพสต์ล่าสุด นักวิเคราะห์ได้แสดงความเห็นว่า Polymarket ได้พัฒนาตัวเองไกลเกินกว่าศูนย์รวมของ “นักพนันสายดีเจน” ไปแล้ว
“มันกำลังกลายเป็นสนามรบสำหรับควันท์ที่เหล่ากองทุนมืออาชีพเข้ามาเก็บเกี่ยวกำไรเหมือนกับที่พวกเขาทำในออปชั่นกับฟิวเจอร์สอย่างเงียบๆ” จากโพสต์ดังกล่าวระบุไว้
ติดตามเราบน X เพื่ออัปเดตข่าวล่าสุดแบบเรียลไทม์
โพสต์ดังกล่าวยังสรุปสูตรสำคัญหกรูปแบบที่กองทุนเฮดจ์ใช้สร้างผลตอบแทนอย่างสม่ำเสมอจากตลาดการทำนาย พร้อมทั้งชี้ให้เห็นว่าเทรดเดอร์รายย่อยยังสามารถลอกเลียนบางส่วนของวิธีการเหล่านี้เพื่อเพิ่มความได้เปรียบให้กับตนเองได้
Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR) คือรากฐาน โดยเหล่าควันท์จะสร้างแบบจำลองกลไกราคาเพื่อทำนายว่าการเทรดหนึ่งครั้งจะขยับตลาดไปมากเพียงใดก่อนที่ผู้เล่นช้าจะตอบสนอง
Kelly Criterion ใช้แทนการเลือกขนาดเดิมพันแบบสุ่ม ด้วยการคำนวณเป็นเศษส่วนจากทุนต่อแต่ละการเทรดอย่างมีหลักการทางคณิตศาสตร์
Expected Value gap scanning สร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นอิสระขึ้น เพื่อหาสัญญาที่โอกาสโดยนัยต่างจากที่เทรดเดอร์ประเมินมากพอที่จะคุ้มค่ากับค่าธรรมเนียม
KL-Divergence ช่วยชี้จุดไม่สอดคล้องทางสถิติระหว่างตลาดที่เกี่ยวข้อง เช่น ผู้สมัครทางการเมืองคู่แข่ง และเปิดโอกาสให้ตั้งสถานะป้องกันความเสี่ยงอย่างเป็นระบบในตลาดเหล่านั้น
Bregman Projection ขยายแนวคิดนี้ด้วยการสแกนหาเหตุการณ์ซับซ้อนที่มีหลากหลายผลลัพธ์ เพื่อหาความไม่สมดุลด้านราคาที่เหล่าเทรดเดอร์แบบแมนนวลจับไม่ได้ในขนาดใหญ่
Bayesian Updating จะปรับประมาณค่าความน่าจะเป็นใหม่อย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลเข้ามา โดยไม่ยึดติดกับมุมมองเดิม ทำให้สามารถปรับสถานะให้สอดคล้องกับข้อมูลล่าสุดได้ตลอดเวลา
กดติดตามช่อง YouTube ของเราเพื่อรับชมผู้นำและนักข่าวผู้เชี่ยวชาญวิเคราะห์เชิงลึก
นักวิเคราะห์ยังได้แชร์พิมพ์เขียวพื้นฐานสำหรับ “ลอกเลียนแบบระบบ” อีกด้วย
- ข้อมูล: รับสิทธิ์เข้าถึง API จาก Polygon เพื่อดึงอัตราต่อรอง Polymarket และข้อมูลปริมาณแบบเรียลไทม์
- สภาพแวดล้อม: ติดตั้ง Python พร้อมไลบรารีหลัก ได้แก่ numpy, scipy และ cvxpy ซึ่งแต่ละตัวจะช่วยจัดการคณิตศาสตร์สำหรับทั้งหกสูตรนี้
- การทดสอบย้อนหลัง: ก่อนใช้เงินจริง ควรทดสอบระบบกับข้อมูลย้อนหลังปี 2025 ด้วยวิธี walk-forward โดยคุณจะทดสอบตามลำดับเวลาเสมือนเหตุการณ์กำลังดำเนินไปข้างหน้า ไม่ใช่เพียงแค่ปรับให้เข้ากับข้อมูลที่ทราบผลอยู่แล้ว ซึ่งวิธีนี้จะช่วยป้องกันการ overfitting
- การนำไปใช้งาน: โฮสต์สคริปต์อัตโนมัติบน Railway หรือ GitHub ด้วยงานที่ตั้งเวลาไว้ และส่งสัญญาณการเทรดไปที่ Telegram เพื่อให้คุณได้รับแจ้งแบบเรียลไทม์
- การควบคุมความเสี่ยง: ใช้ fractional Kelly (ไม่ใช่ full Kelly) เพื่อลดขนาดการลงทุน และตั้งจุดหยุดขาดทุนสูงสุดไว้ที่ 20%
แนวทางนี้ได้อธิบายกลยุทธ์เชิงปริมาณสำหรับ prediction markets ไว้เป็นขั้นตอนชัดเจน แต่ทั้งนี้ประสิทธิภาพจะขึ้นอยู่กับการดำเนินงาน โดยการประมาณความน่าจะเป็นที่ถูกต้อง สภาพคล่องเพียงพอ และค่าธรรมเนียมต่ำเป็นปัจจัยสำคัญ
ปัญหาในทางปฏิบัติ เช่น ความเร็วของตลาด คุณภาพข้อมูล และความเสี่ยงของการ overfitting สามารถส่งผลต่อผลลัพธ์ ดังนั้น ผลลัพธ์จึงอาจเปลี่ยนแปลงได้ตามลักษณะการใช้งานและสภาวะตลาด
คำเตือน: เนื้อหานี้จัดทำขึ้นเพื่อให้ข้อมูลเท่านั้น และไม่ได้เป็นคำแนะนำในการลงทุน
