Um bot de negociação totalmente automatizado executou 8.894 negociações em contratos de previsão de criptografia de curto prazo e supostamente gerou quase US$ 150.000 sem intervenção humana.
A estratégia, descrita em uma postagem recente que circulou no X, explorou breves momentos em que o preço combinado dos contratos “Sim” e “Não” nos mercados de Bitcoin e Ether de cinco minutos caiu abaixo de US$ 1. Em teoria, esses dois resultados deveriam sempre somar US$ 1. Caso contrário, digamos que negociam a um preço combinado de US$ 0,97, um trader pode comprar ambos os lados e obter um lucro de três centavos quando o mercado se estabilizar.
Isso equivale a cerca de US$ 16,80 em lucro por negociação – pequeno o suficiente para ser invisível em qualquer execução única, mas significativo em escala. Se o bot estivesse implantando cerca de US$ 1.000 por viagem de ida e volta e cortando uma vantagem de 1,5 a 3% a cada vez, ele se tornaria o tipo de perfil de retorno que parece enfadonho por negociação, mas impressionante no conjunto. As máquinas não precisam de excitação. Eles precisam de repetibilidade.
Parece dinheiro grátis. Na prática, essas lacunas tendem a ser passageiras, muitas vezes durando milissegundos. Mas o episódio destaca algo maior do que uma única falha: os mercados de previsão de criptografia estão se tornando cada vez mais arenas para estratégias de negociação algorítmicas automatizadas e uma corrida armamentista emergente impulsionada pela IA.
Como tal, os contratos típicos de previsão de bitcoin de cinco minutos no Polymarket carregam uma profundidade de carteira de pedidos de cerca de US$ 5.000 a US$ 15.000 por lado durante as sessões ativas, mostram os dados. Isso é várias ordens de magnitude menor do que uma carteira de swap perpétua BTC nas principais bolsas, como Binance ou Bybit.
Uma mesa que tentasse implantar até US$ 100.000 por negociação iria estourar a liquidez disponível e eliminar qualquer vantagem existente no spread. O jogo, por enquanto, pertence a traders que se sentem confortáveis na casa dos quatro dígitos.
Quando $ 1 não é $ 1
Mercados de previsão como o Polymarket permitem que os usuários negociem contratos vinculados a resultados do mundo real, desde resultados eleitorais até o preço do bitcoin nos próximos cinco minutos. Cada contrato normalmente é liquidado em $ 1 (se o evento acontecer) ou $ 0 (se não acontecer).
Num mercado perfeitamente eficiente, o preço do “Sim” mais o preço do “Não” deveria ser sempre igual a exatamente $1. Se o “Sim” for negociado a 48 centavos, o “Não” deverá ser negociado a 52 centavos.
Mas os mercados raramente são perfeitos. A escassez de liquidez, a rápida evolução dos preços dos activos subjacentes e os desequilíbrios na carteira de encomendas podem criar perturbações temporárias. Os formadores de mercado podem obter cotações durante a volatilidade. Os comerciantes de varejo podem atingir agressivamente um lado do livro. Por uma fração de segundo, o preço combinado pode cair abaixo de US$ 1.
Para um sistema suficientemente rápido, isso é suficiente.
Esses tipos de microineficiências não são novos. Contratos semelhantes de curta duração “para cima/para baixo” eram populares na bolsa de derivativos BitMEX no final da década de 2010, antes que o local finalmente retirasse alguns deles depois que os comerciantes encontraram maneiras de extrair sistematicamente pequenas vantagens. O que mudou foram as ferramentas.
No início, os comerciantes de varejo tratavam esses contratos BitMEX como punts direcionais. Mas um pequeno grupo de traders quantitativos rapidamente percebeu que os contratos eram sistematicamente mal precificados em relação ao mercado de opções — e começou a extrair vantagem com estratégias automatizadas contra as quais a infraestrutura do local não foi construída para se defender.
A BitMEX eventualmente retirou vários dos produtos. O raciocínio oficial era a baixa procura, mas os comerciantes da altura atribuíram-na amplamente ao facto de os contratos se terem tornado antieconómicos para a casa quando a multidão do arbitragem se mudou.
Hoje, grande parte dessa atividade pode ser automatizada e cada vez mais otimizada por sistemas de IA.
Além das falhas: Extraindo probabilidade
A arbitragem abaixo de $1 é o exemplo mais simples. Estratégias mais sofisticadas vão além, comparando preços em diferentes mercados para identificar inconsistências.
Os mercados de opções, por exemplo, codificam eficazmente as expectativas colectivas dos traders sobre onde um ativo poderá ser negociado no futuro. Os preços das opções de compra e venda a vários preços de exercício podem ser utilizados para derivar uma distribuição de probabilidade implícita, uma estimativa baseada no mercado da probabilidade de resultados diferentes.
Em termos simples, os mercados de opções funcionam como gigantescas máquinas de probabilidades.
Se o preço das opções implicar, digamos, uma probabilidade de 62% de que o bitcoin feche acima de um determinado nível durante um curto espaço de tempo, mas um contrato de mercado de previsão vinculado ao mesmo resultado sugerir apenas uma probabilidade de 55%, surge uma discrepância. Um dos mercados pode estar subvalorizando o risco.
Os traders automatizados podem monitorar ambos os locais simultaneamente, comparar as probabilidades implícitas e comprar qualquer lado que pareça ter um preço incorreto.
Tais lacunas raramente são dramáticas. Podem ascender a alguns pontos percentuais, por vezes menos. Mas para traders algorítmicos que operam em alta frequência, pequenas vantagens podem aumentar em milhares de negociações.
O processo não requer intuição humana depois de construído. Os sistemas podem ingerir continuamente feeds de preços, recalcular probabilidades implícitas e ajustar posições em tempo real.
Digite os agentes de IA
O que distingue o ambiente comercial atual dos ciclos criptográficos anteriores é a crescente acessibilidade às ferramentas de IA.
Os traders não precisam mais codificar manualmente todas as regras ou refinar parâmetros manualmente. Os sistemas de aprendizado de máquina podem ser encarregados de testar variações de estratégias, otimizar limites e ajustar-se às mudanças nos regimes de volatilidade. Algumas configurações envolvem vários agentes que monitoram diferentes mercados, reequilibram a exposição e desligam automaticamente se o desempenho se deteriorar.
Em teoria, um trader pode alocar US$ 10.000 para uma estratégia automatizada, permitindo que sistemas baseados em IA escaneiem bolsas, comparem previsões de preços de mercado com dados de derivativos e executem negociações quando discrepâncias estatísticas excedem um limite predefinido.
Na prática, a rentabilidade depende fortemente das condições de mercado e da velocidade.
Quando uma ineficiência se torna amplamente conhecida, a concorrência se intensifica. Mais bots perseguem a mesma vantagem. Os spreads apertam. A latência torna-se decisiva. Eventualmente, a oportunidade diminui ou desaparece.
A grande questão não é se os bots podem ganhar dinheiro em mercados de previsão. É evidente que podem fazê-lo, pelo menos até que a concorrência elimine a vantagem. Mas o que acontece aos próprios mercados é a questão.
Se uma parcela crescente do volume vier de sistemas que não têm uma visão sobre o resultado – que estão simplesmente arbitrando um local contra outro – os mercados de previsão correm o risco de se tornarem espelhos do mercado de derivados em vez de sinais independentes.
Por que as grandes empresas não estão fervilhando
Se os mercados de previsão contêm ineficiências exploráveis, porque é que as grandes empresas comerciais não os dominam?
A liquidez é uma restrição. Muitos contratos de previsão de curta duração permanecem relativamente superficiais em comparação com grandes locais de derivativos criptográficos. A tentativa de mobilizar capital significativo pode movimentar os preços contra o trader, corroendo os lucros teóricos através da derrapagem.
Há também complexidade operacional. Os mercados de previsão geralmente funcionam em infraestrutura blockchain, introduzindo custos de transação e mecanismos de liquidação que diferem daqueles das bolsas centralizadas. Para estratégias de alta frequência, mesmo pequenos atritos são importantes.
Como resultado, parte da actividade parece concentrada entre traders mais pequenos e ágeis, que podem implementar uma dimensão modesta, talvez 10 000 dólares por negociação, sem movimentar materialmente o mercado.
Essa dinâmica pode não durar. Se a liquidez aumentar e os locais amadurecerem, as empresas maiores poderão tornar-se mais ativas. Por enquanto, os mercados de previsão ocupam um estado intermédio: sofisticados o suficiente para atrair estratégias de estilo quantitativo, mas suficientemente finos para impedir a implementação em grande escala.
Uma mudança estrutural
Na sua essência, os mercados de previsão são concebidos para agregar crenças para produzir probabilidades coletivas sobre eventos futuros.
Mas à medida que a automatização aumenta, uma parcela crescente do volume de negociação pode ser impulsionada menos pela convicção humana e mais pela arbitragem entre mercados e por modelos estatísticos.
Isso não prejudica necessariamente sua utilidade. Os arbitradores podem melhorar a eficiência dos preços fechando lacunas e alinhando as probabilidades entre os locais. No entanto, isso muda o caráter do mercado.
O que começa como um local para expressar opiniões sobre uma eleição ou uma movimentação de preços pode evoluir para um campo de batalha por vantagens de latência e microestrutura.
Na criptografia, essa evolução tende a ser rápida. As ineficiências são descobertas, exploradas e eliminadas pela concorrência. As vantagens que antes produziam retornos consistentes desaparecem à medida que surgem sistemas mais rápidos.
O relatado roubo de bots de US$ 150.000 pode representar uma exploração inteligente de uma falha temporária de preços. Também pode sinalizar algo mais amplo: os mercados de previsões já não são apenas casas de apostas digitais. Eles estão se tornando outra fronteira para o financiamento algorítmico.
E em um ambiente onde os milissegundos são importantes, a máquina mais rápida geralmente vence.
Fontecoindesk
