Ditulis oleh Jacob Zhao @IOSG
Dalam laporan penelitian Crypto AI sebelumnya, kami terus menekankan bahwa skenario aplikasi paling praktis di bidang kripto terutama difokuskan pada pembayaran stablecoin dan DeFi, dan agen adalah antarmuka utama bagi pengguna di industri AI. Oleh karena itu, dalam tren integrasi Crypto dan AI, dua jalur yang paling berharga adalah: AgentFi berdasarkan protokol DeFi yang sudah matang (strategi dasar seperti lending and lending dan liquidity mining, serta strategi lanjutan seperti Swap, Pendle PT, dan arbitrase suku bunga pendanaan) dalam jangka pendek, dan Agent Payment, yang diselesaikan di sekitar stablecoin dalam jangka menengah hingga panjang dan mengandalkan protokol seperti ACP/AP2/x402/ERC-8004.
Pasar prediksi telah muncul sebagai tren baru dalam industri pada tahun 2025 yang tidak dapat diabaikan, dengan total volume perdagangan tahunan melonjak dari sekitar $9 miliar pada tahun 2024 menjadi lebih dari $40 miliar pada tahun 2025, menandai peningkatan tahun-ke-tahun lebih dari 400%. Pertumbuhan yang signifikan ini didorong oleh kombinasi faktor: permintaan yang tidak pasti dari peristiwa makropolitik, pematangan infrastruktur dan model perdagangan, dan pemecah kebekuan dalam lingkungan peraturan (kemenangan Kalshi dan kembalinya Polymarket ke AS). Agen Pasar Prediksi diharapkan dapat menjadi bentuk produk yang muncul di bidang agen di tahun mendatang, menunjukkan prototipe awal mereka pada awal 2026.
Pasar Prediksi: Dari Alat Taruhan hingga Lapisan Kebenaran Global
Pasar prediksi adalah mekanisme keuangan yang diperdagangkan di sekitar hasil peristiwa di masa depan, dan harga kontrak pada dasarnya mencerminkan penilaian kolektif pasar tentang probabilitas terjadinya suatu peristiwa. Efektivitasnya berasal dari kombinasi kecerdasan kelompok dan insentif ekonomi: dalam lingkungan taruhan uang nyata anonim, informasi yang terfragmentasi dengan cepat diintegrasikan ke dalam sinyal harga yang ditimbang oleh kesediaan keuangan, secara signifikan mengurangi kebisingan dan penilaian yang salah.
▲ Prediksi grafik tren volume perdagangan nosional pasar Sumber data: Dune Analytics (ID Kueri: 5753743)
Pada akhir tahun 2025, pasar prediksi sebagian besar telah membentuk lanskap yang didominasi duopoli polipasar vs. Kalshi. Menurut Forbes, total volume perdagangan pada tahun 2025 akan mencapai sekitar $44 miliar, dengan Polymarket menyumbang sekitar $21,5 miliar dan Kalshi menyumbang sekitar $17,1 miliar. Data mingguan untuk Februari 2026 menunjukkan bahwa volume perdagangan Kalshi ($25,9 miliar) telah melampaui Polymarket ($18,3 miliar) untuk hampir 50% pangsa pasar, dan Kalshi telah mencapai ekspansi yang cepat berdasarkan kemenangan hukumnya dalam kasus kontrak pemilu sebelumnya, keunggulan penggerak pertamanya dalam kepatuhan di pasar prediksi olahraga AS, dan ekspektasi peraturan yang relatif jelas. Saat ini, jalur pengembangan keduanya telah menunjukkan diferensiasi yang jelas:
Polymarket mengadopsi arsitektur CLOB hibrida dan mekanisme penyelesaian terdesentralisasi "pencocokan off-chain dan penyelesaian on-chain" untuk membangun pasar likuiditas tinggi non-kustodian global, dan membentuk struktur operasi dual-track "onshore + offshore" setelah kembali ke Amerika Serikat dengan kepatuhan.
Kalshi berintegrasi ke dalam sistem keuangan tradisional dan terhubung ke pialang ritel arus utama melalui API, menarik pembuat pasar Wall Street untuk berpartisipasi secara mendalam dalam perdagangan kontrak makro dan berbasis data.
Selain Polymarket dan Kalshi, pemain kompetitif lainnya di ruang pasar prediksi telah berkembang di sepanjang dua jalur utama:
Yang pertama adalah jalur distribusi kepatuhan, yang menyematkan kontrak acara ke dalam akun yang ada dan sistem kliring pialang atau platform besar, mengandalkan cakupan saluran, kualifikasi kepatuhan, dan kepercayaan institusional untuk membangun keuntungan (seperti Interactive Brokers× ForecastTrader ForecastEx, FanDuel × FanDuel Predicts CME Group).
Yang kedua adalah jalur on-chain asli Crypto, yang diwakili oleh Opinion.trade, Limitless, dan Myriad, yang menggunakan penambangan titik, kontrak siklus pendek, dan distribusi media untuk mencapai volume yang cepat, menekankan kinerja dan efisiensi modal, tetapi keberlanjutan jangka panjang dan ketahanan pengendalian risikonya masih perlu diverifikasi.
Dua jalur masuk kepatuhan keuangan tradisional dan keunggulan kinerja asli kriptografi bersama-sama membentuk pola persaingan yang beragam dalam ekologi pasar prediksi.
Pasar prediksi seolah-olah mirip dengan perjudian, pada dasarnya permainan zero-sum, tetapi perbedaan inti antara keduanya adalah apakah mereka memiliki eksternalitas positif: informasi terdesentralisasi dikumpulkan melalui transaksi uang sungguhan, dan peristiwa nyata dihargai publik, membentuk lapisan sinyal yang berharga. Tren ini bergeser dari game ke "lapisan kebenaran global" - dengan integrasi institusi seperti CME dan Bloomberg, probabilitas peristiwa telah menjadi metadata pengambilan keputusan yang dapat langsung dipanggil oleh sistem keuangan dan perusahaan, memberikan kebenaran berorientasi pasar yang lebih tepat waktu dan terukur.
Dari perspektif keadaan regulasi global saat ini, jalur kepatuhan pasar prediksi sangat berbeda. Amerika Serikat adalah satu-satunya ekonomi besar yang secara eksplisit memasukkan pasar prediksi dalam kerangka peraturan untuk derivatif keuangan, dan pasar seperti Eropa, Inggris, Australia, dan Singapura umumnya menganggapnya sebagai perjudian dan cenderung memperketat peraturan, sementara Cina, India, dll benar-benar melarangnya, dan ekspansi global pasar prediksi di masa depan masih bergantung pada kerangka peraturan masing-masing negara.
Desain arsitektur agen pasar prediktif
Saat ini, agen pasar prediksi memasuki tahap awal praktik, dan nilainya bukanlah "prediksi AI lebih akurat", tetapi untuk memperkuat efisiensi pemrosesan dan eksekusi informasi di pasar prediksi. Inti dari pasar prediksi adalah mekanisme agregasi informasi, dan harga mencerminkan penilaian kolektif probabilitas peristiwa; Pada kenyataannya, inefisiensi pasar berasal dari asimetri informasi, likuiditas, dan kendala perhatian. Agen pasar prediktif diposisikan secara wajar sebagai Manajemen Portofolio Probabilistik yang Dapat Dieksekusi: mengubah berita, teks aturan, dan data on-chain menjadi penyimpangan harga yang dapat diverifikasi, menjalankan strategi dengan cara yang lebih cepat, lebih disiplin, dan berbiaya rendah, dan menangkap peluang struktural melalui arbitrase lintas platform dan kontrol risiko portofolio.
Agen pasar prediksi yang ideal dapat diabstraksi menjadi arsitektur empat lapis:
Lapisan informasi menyatukan berita, sosial, on-chain dan data resmi;
Lapisan analisis menggunakan LLM dan ML untuk mengidentifikasi kesalahan harga dan menghitung keunggulan.
Lapisan strategi mengubah Edge menjadi posisi melalui rumus Kelly, pembuatan posisi batch, dan pengendalian risiko.
Lapisan eksekusi menyelesaikan pemesanan multi-pasar, pengoptimalan slippage dan gas, dan eksekusi arbitrase, membentuk loop tertutup otomatis yang efisien.
Kerangka strategi untuk agen pasar prediktif
Tidak seperti lingkungan perdagangan tradisional, pasar prediksi memiliki perbedaan yang signifikan dalam mekanisme penyelesaian, likuiditas, dan distribusi informasi, dan tidak semua pasar dan strategi cocok untuk eksekusi otomatis. Pada intinya, agen pasar prediksi digunakan dalam skenario dengan aturan yang jelas, aturan yang dapat dikodekan, dan konsisten dengan keunggulan strukturalnya. Berikut ini akan dianalisis dari tiga tingkatan: pemilihan target, manajemen posisi dan struktur strategi.
Prediksi pemilihan target pasar
Tidak semua pasar prediksi memiliki nilai yang dapat diperdagangkan, dan nilai partisipasi mereka tergantung pada kejelasan penyelesaian (apakah aturannya jelas, apakah sumber datanya unik), kualitas likuiditas (kedalaman pasar, spread dan volume), risiko orang dalam (tingkat asimetri informasi), struktur waktu (waktu kedaluwarsa dan irama peristiwa), dan keunggulan informasi dan latar belakang profesional trader itu sendiri. Hanya ketika sebagian besar dimensi memenuhi persyaratan dasar, pasar prediksi dapat memiliki dasar untuk berpartisipasi, dan peserta harus mencocokkan keunggulan mereka sendiri dengan karakteristik pasar:
Kekuatan inti manusia: Pasar yang mengandalkan keahlian, penilaian, dan integrasi informasi yang kabur, dan memiliki jendela waktu yang relatif longgar (hari/minggu). Contoh umum termasuk pemilihan politik, tren makro, dan pencapaian perusahaan.
Manfaat inti dari AI Agent: Pasar yang mengandalkan pemrosesan data, pengenalan pola, dan eksekusi cepat dengan jendela keputusan yang sangat singkat (dalam hitungan detik/menit). Contoh umum termasuk harga kripto frekuensi tinggi, arbitrase lintas pasar, dan pembuatan pasar otomatis.
Area yang Tidak Sesuai: Pasar yang didominasi informasi orang dalam atau murni acak/sangat manipulatif yang tidak memberikan keuntungan bagi peserta mana pun.
Manajemen posisi di pasar prediksi
Kriteria Kelly adalah teori manajemen uang yang paling representatif dalam skenario permainan berulang, dan tujuannya bukan untuk memaksimalkan pengembalian tunggal, tetapi untuk memaksimalkan tingkat pertumbuhan bunga majemuk jangka panjang dana. Berdasarkan perkiraan tingkat kemenangan dan peluang, metode ini menghitung rasio posisi optimal teoretis untuk meningkatkan efisiensi pertumbuhan modal di bawah premis ekspektasi positif, dan banyak digunakan dalam investasi kuantitatif, taruhan profesional, poker, dan manajemen aset.
Bentuk klasiknya adalah: f^* = (bp - q) / b
di mana f∗ adalah rasio taruhan optimal, b adalah peluang bersih, p adalah tingkat kemenangan, dan q = 1−p
Pasar prediksi dapat disederhanakan menjadi: f^* = (p - pasar\_price) / (1 - pasar\_price)
di mana p adalah probabilitas sejati subjektif, dan pasar_price adalah probabilitas tersirat pasar
Dalam praktiknya, petaruh profesional dan pelaku pasar prediksi lebih suka mengadopsi strategi yang lebih mudah dieksekusi dan kurang mengandalkan estimasi probabilitas:
Sistem Unit: Membagi dana menjadi unit tetap (seperti 1%), menginvestasikan unit yang berbeda sesuai dengan tingkat kepercayaan, dan secara otomatis menahan satu risiko melalui batas unit adalah metode praktis yang paling umum.
Taruhan Datar: Rasio bankroll tetap untuk setiap taruhan, menekankan disiplin dan stabilitas, cocok untuk lingkungan yang menghindari risiko atau kepastian rendah.
Tingkat Kepercayaan: Menetapkan tingkat posisi diskrit dan menetapkan batas atas absolut untuk mengurangi kompleksitas pengambilan keputusan dan menghindari masalah presisi semu dari model Kelly.
Pendekatan Risiko Terbalik: Mulai dari kerugian maksimum yang dapat ditoleransi, ukuran posisi didorong mundur, mulai dari kendala risiko daripada ekspektasi pengembalian, membentuk batas risiko yang stabil.
Untuk agen pasar prediksi, desain strategi harus memprioritaskan eksekusi dan stabilitas daripada optimum teoretis. Kuncinya adalah memiliki aturan yang jelas, parameter ringkas, dan toleransi kesalahan untuk kesalahan penilaian. Di bawah kendala ini, metode kepercayaan tangga yang dikombinasikan dengan tutup posisi tetap adalah solusi manajemen posisi umum yang paling cocok untuk Agen PM. Metode ini tidak mengandalkan estimasi probabilitas yang tepat, tetapi membagi peluang menjadi level terbatas dan sesuai dengan posisi tetap sesuai dengan kekuatan sinyal. Bahkan dalam skenario kepercayaan tinggi, batas atas yang jelas ditetapkan untuk mengendalikan risiko.
Pemilihan strategis pasar prediksi
Dari perspektif struktur strategi, pasar prediksi terutama dapat dibagi menjadi dua kategori: strategi arbitrase yang ditandai dengan aturan dan pengkodean yang jelas, dan strategi arah spekulatif yang mengandalkan interpretasi informasi dan penilaian arah; Selain itu, ada strategi pembuatan pasar dan lindung nilai yang didominasi oleh institusi profesional dan membutuhkan modal dan infrastruktur yang tinggi.
Arbitrase
Arbitrase Resolusi: Arbitrase penyelesaian terjadi ketika hasil peristiwa pada dasarnya ditentukan, tetapi pasar belum sepenuhnya memperhitungkan, dan manfaatnya terutama berasal dari sinkronisasi informasi dan kecepatan eksekusi. Strateginya jelas, berisiko rendah, dan dapat dikodekan sepenuhnya, menjadikannya strategi inti yang paling cocok bagi agen untuk dieksekusi di pasar prediksi.
Arbitrase Buku Belanda :D utch Arbitrase Buku menggunakan ketidakseimbangan struktural yang dibentuk oleh jumlah harga set peristiwa yang saling eksklusif dan lengkap yang menyimpang dari konservasi kendala probabilitas (∑P≠1) untuk mengunci pengembalian risiko yang tidak terarah melalui pemosisian portofolio. Strategi ini hanya bergantung pada hubungan antara aturan dan harga, memiliki risiko rendah dan dapat sangat teratur, dan merupakan bentuk khas arbitrase deterministik yang cocok untuk eksekusi otomatis oleh agen.
Arbitrase lintas platform: Arbitrase lintas platform mendapat keuntungan dengan menangkap penyimpangan harga antara pasar yang berbeda untuk peristiwa yang sama, dengan risiko rendah tetapi persyaratan tinggi untuk latensi dan pemantauan paralel. Strategi ini cocok untuk dieksekusi oleh agen dengan keunggulan infrastruktur, tetapi meningkatnya persaingan telah menyebabkan penurunan pengembalian marjinal yang berkelanjutan.
Bundel: Arbitrase portofolio memanfaatkan penetapan harga yang tidak konsisten antara kontrak terkait untuk berdagang, dengan logika yang jelas tetapi peluang terbatas. Kebijakan ini dapat dijalankan oleh agen, tetapi ada persyaratan teknik tertentu untuk resolusi aturan dan batasan kombinasi, dan agen memiliki tingkat kemampuan beradaptasi sedang.
Strategi Arah Spekulatif (Spekulatif)
Perdagangan Informasi Terstruktur: Jenis strategi ini berkisar pada peristiwa eksplisit atau informasi terstruktur, seperti rilis data resmi, pengumuman, atau jendela pemerintah. Selama sumber informasi jelas dan kondisi pemicu dapat didefinisikan, agen dapat mengerahkan keunggulan kecepatan dan disiplin pada tingkat pemantauan dan eksekusi. Namun, ketika informasi diubah menjadi penilaian semantik atau interpretasi situasional, intervensi manusia masih diperlukan.
Mengikuti Sinyal: Strategi ini menghasilkan pendapatan dengan mengikuti perilaku akun atau dana yang telah berkinerja baik dalam sejarah, dengan aturan yang relatif sederhana dan eksekusi otomatis. Risiko inti adalah degradasi sinyal dan eksploitasi terbalik, sehingga membutuhkan mekanisme penyaringan dan manajemen posisi yang ketat. Strategi sekunder yang cocok sebagai agen.
Strategi tidak terstruktur / Didorong oleh kebisingan: Strategi ini sangat bergantung pada emosi, keacakan, atau perilaku partisipatif, tidak memiliki tepi yang stabil dan dapat ditiru, dan memiliki harapan jangka panjang yang tidak stabil. Karena sulit untuk dimodelkan dan sangat berisiko, tidak cocok untuk eksekusi sistematis oleh agen dan tidak direkomendasikan sebagai strategi jangka panjang.
Struktur Mikro Pasar: Strategi ini mengandalkan jendela keputusan yang sangat pendek, kutipan berkelanjutan, atau perdagangan frekuensi tinggi, dan sangat menuntut latensi, model, dan modal. Meskipun secara teoritis cocok untuk agen, pasar prediksi seringkali dibatasi oleh likuiditas dan intensitas kompetitif, membuatnya cocok untuk beberapa pemain dengan keunggulan infrastruktur yang signifikan.
Pengendalian Risiko & Lindung Nilai: Strategi ini tidak secara langsung mengejar pengembalian tetapi digunakan untuk mengurangi eksposur risiko secara keseluruhan. Aturannya jelas, tujuannya jelas, dan beroperasi untuk waktu yang lama sebagai modul pengendalian risiko yang mendasarinya.
Secara umum, strategi yang cocok untuk eksekusi agen di pasar prediksi berfokus pada skenario dengan aturan yang jelas, pengkodean, dan penilaian subjektif yang lemah, di mana arbitrase deterministik harus digunakan sebagai sumber pendapatan inti, informasi terstruktur dan strategi mengikuti sinyal harus ditambah, dan perdagangan kebisingan dan emosional yang tinggi harus dikecualikan secara sistematis. Keuntungan jangka panjang Agen adalah disiplin tinggi, kecepatan eksekusi yang tinggi, dan pengendalian risiko.
Memprediksi model bisnis dan bentuk produk agen pasar
Desain model bisnis ideal dari agen pasar prediksi memiliki ruang untuk eksplorasi ke arah yang berbeda pada tingkat yang berbeda:
Lapisan infrastruktur menyediakan agregasi data real-time multi-sumber, perpustakaan alamat Smart Money, mesin eksekusi pasar prediksi terpadu, dan alat backtesting untuk menagih B2B dan mendapatkan pendapatan yang stabil terlepas dari akurasi perkiraan.
Lapisan strategi memperkenalkan kebijakan komunitas dan pihak ketiga untuk membangun ekosistem strategi yang dapat digunakan kembali dan dievaluasi, dan mewujudkan penangkapan nilai melalui panggilan, bobot, atau berbagi eksekusi, sehingga mengurangi ketergantungan pada satu alfa.
Di lapisan Agen/Vault, agen secara langsung berpartisipasi dalam eksekusi aktual dalam bentuk manajemen yang dipercayakan, mengandalkan catatan transparan dan sistem pengendalian risiko yang ketat pada rantai untuk mengumpulkan biaya manajemen dan biaya kinerja.
Bentuk produk yang sesuai dari model bisnis yang berbeda juga dapat dibagi menjadi:
Model hiburan/gamifikasi: Menurunkan hambatan partisipasi melalui interaksi intuitif seperti Tinder, dan memiliki pertumbuhan pengguna terkuat dan kemampuan pendidikan pasar, yang merupakan titik masuk yang ideal untuk mematahkan lingkaran, tetapi perlu dilakukan untuk memonetisasi produk berlangganan atau eksekusi.
Model langganan/sinyal strategi: Ini tidak melibatkan kustodian dana, diawasi, memiliki hak dan tanggung jawab yang jelas, dan memiliki struktur pendapatan SaaS yang relatif stabil, menjadikannya jalur komersialisasi yang paling layak pada tahap ini. Keterbatasannya adalah strategi mudah ditiru, ada hilangnya eksekusi, dan plafon pendapatan jangka panjang terbatas, yang secara signifikan dapat meningkatkan pengalaman dan retensi melalui bentuk semi-otomatis "sinyal + eksekusi satu klik".
Model kustodian brankas: Ini memiliki keunggulan skala dan efisiensi eksekusi, dan mirip dengan produk manajemen aset, tetapi menghadapi beberapa kendala struktural seperti lisensi manajemen aset, ambang batas kepercayaan, dan risiko teknologi terpusat, dan model bisnisnya sangat bergantung pada lingkungan pasar dan profitabilitas yang berkelanjutan. Kecuali memiliki kinerja jangka panjang dan dukungan tingkat institusi, itu tidak cocok sebagai jalur utama.
Secara keseluruhan, struktur pendapatan yang terdiversifikasi dari "monetisasi infrastruktur + ekspansi ekologis strategis + partisipasi kinerja" membantu mengurangi ketergantungan pada asumsi tunggal bahwa "AI terus mengalahkan pasar". Bahkan jika alfa menyatu saat pasar matang, kemampuan yang mendasarinya seperti eksekusi, pengendalian risiko, dan penyelesaian masih memiliki nilai jangka panjang, sehingga membangun lingkaran tertutup bisnis yang lebih berkelanjutan.
Studi kasus proyek agen pasar prediktif
Saat ini, Agen Pasar Prediksi masih dalam tahap awal eksplorasi. Meskipun pasar telah muncul untuk melakukan diversifikasi dari kerangka kerja yang mendasarinya ke alat atas, pasar belum membentuk seperangkat produk standar yang matang dalam pembuatan strategi, efisiensi eksekusi, sistem pengendalian risiko, dan lingkaran tertutup bisnis.
Kami membagi ekosistem saat ini menjadi tiga tingkatan: Infrastruktur, Agen Otonom, dan Alat Pasar Prediksi.
Infrastruktur
Kerangka kerja Agen Polymarket
Agen Polymarket Polymarket adalah kerangka kerja pengembang resmi yang dirancang untuk memecahkan masalah standardisasi teknik "koneksi dan interaksi". Kerangka kerja ini merangkum akuisisi data pasar, konstruksi pesanan, dan antarmuka panggilan LLM yang mendasarinya. Ini memecahkan masalah "cara menempatkan pesanan dengan kode" tetapi pada dasarnya menyisakan ruang kosong pada kemampuan perdagangan inti seperti pembuatan strategi, kalibrasi probabilitas, manajemen posisi dinamis, dan sistem backtesting. Ini lebih seperti "spesifikasi akses" yang diakui secara resmi daripada produk jadi dengan manfaat alfa. Agen tingkat komersial masih perlu membangun penelitian investasi lengkap dan inti pengendalian risiko mereka sendiri atas dasar ini.
Alat Pasar Prediksi Gnosis
Gnosis Prediction Market Agent Tooling (PMAT) menyediakan dukungan baca dan tulis lengkap untuk Omen/AIOmen dan Manifold, tetapi hanya izin baca-saja yang tersedia untuk Polymarket, dan hambatan ekologisnya jelas. Sangat cocok sebagai landasan untuk pengembangan agen dalam sistem Gnosis, tetapi kegunaannya terbatas untuk pengembang yang medan perang utamanya adalah Polymarket.
Polymarket dan Gnosis adalah ekosistem pasar prediksi yang saat ini secara eksplisit memproduksi "pengembangan agen" sebagai kerangka kerja resmi. Pasar prediksi lain seperti Kalshi masih terjebak di lapisan API dan Python SDK, dan pengembang perlu menyelesaikan kemampuan sistem utama seperti strategi, pengendalian risiko, operasi, dan pemantauan.
Agen Otonom
Meskipun mereka bernama "Agen", masih ada kesenjangan yang signifikan antara kemampuan aktual dan perdagangan loop tertutup otomatis yang terdesentralisasi, dan umumnya ada kekurangan lapisan kontrol risiko yang independen dan sistematis, dan manajemen posisi, stop loss, lindung nilai, dan kendala nilai yang diharapkan tidak termasuk dalam proses pengambilan keputusan, dan tingkat produktisasi secara keseluruhan rendah dan belum membentuk sistem matang yang dapat beroperasi untuk waktu yang lama.
Olas memprediksi
Olas Predict adalah ekosistem agen pasar prediksi yang paling diproduksi saat ini. Produk intinya, Omenstrat, dibangun di atas Omen dalam sistem Gnosis, menggunakan FPMM dan mekanisme arbitrase terdesentralisasi di bagian bawah untuk mendukung interaksi bernilai kecil dan frekuensi tinggi, tetapi dibatasi oleh kurangnya likuiditas di pasar tunggal Omen. "Prediksi AI" terutama bergantung pada LLM tujuan umum, tidak memiliki data real-time dan kontrol risiko sistematis, dan tingkat kemenangan historis jelas dibedakan antar kategori. Pada Februari 2026, Olas meluncurkan Polystrat, memperluas kemampuan agennya ke Polymarket — pengguna dapat mengatur strategi dalam bahasa alami, dan agen secara otomatis mengidentifikasi penyimpangan probabilitas di pasar penyelesaian dalam waktu 4 hari dan mengeksekusi perdagangan. Sistem ini mengontrol risiko melalui operasi lokal Pearl, akun Safe kustodian sendiri, dan pembatasan kode keras, menjadikannya agen perdagangan otonom kelas konsumen pertama untuk Polymarket.
Strategi Polymarket Jaringan UnifAI
Menyediakan agen perdagangan otomatis Polymarket, dengan inti strategi pengambilan risiko ekor: pindai dan beli kontrak mendekati penyelesaian dengan probabilitas tersirat >95%, yang bertujuan untuk spread 3-5%. Data on-chain menunjukkan bahwa tingkat kemenangan mendekati 95%, tetapi pengembalian jelas dibedakan antar kategori, dan strategi sangat bergantung pada frekuensi eksekusi dan pemilihan kategori.
NOYA.ai
NOYA.ai mencoba untuk mengintegrasikan "penelitian-penilaian-eksekusi-pemantauan" ke dalam loop tertutup agen, dengan arsitektur yang mencakup lapisan intelijen, lapisan abstraksi, dan lapisan eksekusi. Omnichain Vaults saat ini dikirimkan; Agen Pasar Prediksi masih dalam tahap pengembangan dan belum membentuk loop tertutup mainnet yang lengkap, dan sedang dalam periode verifikasi visi secara keseluruhan.
Alat Pasar Prediksi
Alat analisis pasar prediksi saat ini tidak cukup untuk membentuk "agen pasar prediksi" yang lengkap, dan nilainya terutama terkonsentrasi pada lapisan informasi dan lapisan analisis dalam arsitektur agen, dan eksekusi perdagangan, manajemen posisi, dan pengendalian risiko masih perlu ditanggung oleh pedagang sendiri. Dari perspektif bentuk produk, ini lebih sejalan dengan posisi "langganan strategi/bantuan sinyal/peningkatan penelitian", dan dapat dianggap sebagai prototipe awal agen pasar prediksi.
Melalui penyisiran sistematis dan penyaringan empiris dari item yang termasuk dalam Awesome-Prediction-Market-Tools, makalah ini memilih proyek perwakilan dengan bentuk produk awal dan skenario penggunaan sebagai kasus penelitian. Ini terutama berfokus pada empat arah: analisis dan lapisan sinyal, sistem pelacakan peringatan dan paus, alat penemuan arbitrase, dan terminal perdagangan dan eksekusi agregat.
Alat analisis pasar
Polyseer: Alat pasar prediksi berbasis penelitian yang menggunakan arsitektur pembagian kerja multi-agen (Perencana / Peneliti / Kritikus / Analis / Reporter) untuk pengumpulan bukti bilateral dan agregasi probabilitas Bayesian untuk menghasilkan laporan penelitian terstruktur. Keuntungannya adalah transparansi metodologis, rekayasa proses, dan sumber terbuka penuh dan dapat diaudit.
Oddpool: Diposisikan sebagai "terminal Bloomberg dari pasar prediksi", ia menyediakan agregasi lintas platform, pemindaian arbitrase, dan terminal dasbor data real-time seperti Polymarket, Kalshi, dan CME.
Polymarket Analytics: Platform analisis data Polymarket global yang secara sistematis menampilkan data trader, pasar, posisi, dan transaksi, dengan pemosisian yang jelas dan data intuitif, sehingga cocok untuk kueri data dasar dan referensi penelitian.
Hashdive: Alat data untuk pedagang yang secara kuantitatif menyaring pedagang dan pasar melalui Smart Score dan Multi-Dimensional Screener, sehingga berguna untuk "identifikasi uang pintar" dan keputusan perdagangan salin.
Polifaktual: Berfokus pada intelijen pasar AI dan analisis sentimen/risiko, menyematkan hasil analisis ke dalam antarmuka perdagangan melalui ekstensi Chrome, bias terhadap skenario pengguna B2B dan institusional.
Predly: Platform deteksi kesalahan penetapan harga AI yang mengidentifikasi penyimpangan harga antara Polymarket dan Kalshi dengan membandingkan harga pasar dengan probabilitas yang dihitung AI, dengan klaim resmi memiliki tingkat akurasi peringatan 89%, memposisikan dirinya untuk penemuan sinyal dan penyaringan peluang.
Polysights: Mencakup 30+ metrik pasar dan on-chain, dan menggunakan Insider Finder untuk melacak perilaku abnormal seperti dompet baru dan taruhan satu arah yang besar, cocok untuk pemantauan harian dan penemuan sinyal.
PolyRadar: Platform analisis paralel multi-model yang menyediakan interpretasi waktu nyata, evolusi garis waktu, penilaian kepercayaan, dan transparansi sumber untuk satu peristiwa, menekankan validasi silang multi-AI dan alat analisis pemosisian.
Alphascope: Mesin intelijen pasar prediktif bertenaga AI yang menyediakan sinyal real-time, ringkasan penelitian, dan pemantauan perubahan probabilistik.
Peringatan / Pelacakan paus
Berdiri: Temukan dengan jelas perdagangan salinan paus dan peringatan tindakan keyakinan tinggi.
Whale Tracker Livid: Memproduksi perubahan posisi paus
Alat penemuan arbitrase
ArbBets: Alat penemuan arbitrase bertenaga AI yang berfokus pada pasar taruhan Polymarket, Kalshi, dan olahraga, mengidentifikasi arbitrase lintas platform dan peluang perdagangan harapan positif (+EV), diposisikan di lapisan pemindaian peluang frekuensi tinggi.
PolyScalping: Platform analisis arbitrase dan scalping real-time untuk Polymarket, mendukung pemindaian di seluruh pasar, perhitungan ROI, dan umpan Telegram setiap 60 detik, dan memfilter peluang berdasarkan likuiditas, spread, dan volume perdagangan, mendukung pedagang aktif.
Eventarb: Alat perhitungan dan pengingat arbitrase lintas platform yang ringan yang mencakup Polymarket, Kalshi, dan Robinhood, dengan fungsi terfokus dan penggunaan gratis, cocok sebagai bantuan arbitrase dasar.
Perburuan Prediksi: Alat agregasi dan perbandingan pasar prediksi lintas bursa, menyediakan perbandingan harga real-time dan identifikasi arbitrase Polymarket, Kalshi, dan PredictIt (diperbarui dalam waktu sekitar 5 menit), simetri informasi pemosisian dan inefisiensi pasar untuk dideteksi.
Terminal Perdagangan / Eksekusi Agregat
Verso: Terminal perdagangan pasar prediksi tingkat institusional yang didukung oleh YC Fall 2024, menyediakan antarmuka bergaya Bloomberg, mencakup 15.000+ kontrak dari Polymarket dan Kalshi dengan pelacakan waktu nyata, analisis data mendalam, dan umpan berita AI, yang menargetkan pedagang profesional dan institusional.
Matchr: Alat agregasi dan eksekusi pasar prediksi lintas platform yang mencakup 1.500+ pasar, mencapai pencocokan harga yang optimal melalui perutean cerdas, dan merencanakan strategi hasil otomatis berdasarkan peristiwa probabilitas tinggi, arbitrase lintas pasar, dan digerakkan oleh peristiwa, diposisikan pada lapisan eksekusi dan efisiensi modal.
TradeFox: Agregasi pasar prediksi profesional dan platform Prime Brokerage yang didukung oleh Alliance DAO dan CMT Digital, menawarkan eksekusi pesanan lanjutan (limit order, TP/SL, TWAP), perdagangan yang dihosting sendiri, dan perutean cerdas multi-platform, menargetkan pedagang kelas institusional, dengan rencana untuk memperluas ke platform seperti Kalshi, Limitless, dan SxBet.
Ringkasan dan prospek
Saat ini, Agen Pasar Prediksi sedang dalam tahap awal pengembangan.
Fondasi Pasar dan Evolusi Esensial: Polymarket dan Kalshi telah membentuk struktur duopoli, dan agen yang dibangun di sekitarnya memiliki likuiditas dan fondasi skenario yang cukup. Perbedaan inti antara pasar prediksi dan perjudian adalah eksternalitas positif, yang mengumpulkan informasi yang tersebar melalui transaksi nyata dan secara publik menetapkan harga peristiwa nyata, secara bertahap berkembang menjadi "lapisan kebenaran global".
Pemosisian inti: Agen pasar prediksi harus diposisikan sebagai alat manajemen aset probabilistik yang dapat dieksekusi, dengan tugas inti mengubah berita, teks aturan, dan data on-chain menjadi penyimpangan harga yang dapat diverifikasi dan mengeksekusi strategi dengan disiplin yang lebih tinggi, biaya lebih rendah, dan kemampuan lintas pasar. Arsitektur ideal dapat diabstraksikan menjadi empat lapisan: informasi, analisis, strategi dan eksekusi, tetapi kemampuan perdagangan yang sebenarnya sangat bergantung pada kejelasan penyelesaian, kualitas likuiditas, dan struktur informasi.
Pemilihan strategi dan logika pengendalian risiko: Dari perspektif strategis, arbitrase deterministik (termasuk arbitrase penyelesaian, konservasi arbitrase probabilitas, dan perdagangan spread lintas platform) paling cocok untuk eksekusi otomatis oleh agen, sedangkan spekulasi terarah hanya dapat ditambah. Dalam hal manajemen posisi, penegakan dan toleransi kesalahan harus diprioritaskan, dan metode tangga yang dikombinasikan dengan batas posisi tetap adalah yang paling cocok.
Model Bisnis dan Prospek: Komersialisasi terutama dibagi menjadi tiga lapisan: lapisan infrastruktur menggunakan infrastruktur eksekusi data untuk mendapatkan pendapatan B2B yang stabil, lapisan strategi menggunakan panggilan kebijakan pihak ketiga atau monetisasi berbagi, dan lapisan Agen/Vault berpartisipasi dalam transaksi nyata dan mengumpulkan biaya manajemen dan biaya kinerja di bawah kendala kontrol risiko yang transparan pada rantai. Bentuk yang sesuai termasuk portal hiburan, langganan/sinyal strategis (saat ini paling layak), dan hosting brankas ambang batas tinggi, dengan "infrastruktur + ekologi strategis + partisipasi kinerja" sebagai jalur yang lebih berkelanjutan.
Meskipun ada upaya untuk melakukan diversifikasi dari kerangka kerja yang mendasari ke alat tingkat atas dalam ekosistem Agen Pasar Prediksi, tidak ada produk standar yang matang dan dapat direplikasi dalam dimensi utama seperti pembuatan strategi, efisiensi eksekusi, pengendalian risiko, dan lingkaran tertutup bisnis, dan kami menantikan iterasi dan evolusi agen pasar prediksi di masa depan.
