Prediction मार्केट्स में ग्रोथ तेजी से बढ़ रही है, क्योंकि ट्रेडर्स, इंस्टीट्यूशन्स और यहां तक कि Wall Street भी इस बढ़ती मोमेंटम का फायदा उठाने में लगे हैं।
मार्च में मासिक वॉल्यूम पहले ही $13.7 बिलियन को पार कर चुका है, जो पिछले साल के $1.96 बिलियन से 599% की बढ़त है। Polymarket और Kalshi जैसे सेक्टर के दिग्गजों ने इसमें लीड किया है।
Quant Polymarket प्लेबुक को चलाने वाले 6 फॉर्मूले
एक हाल की पोस्ट में, एक एनालिस्ट ने कहा कि Polymarket अब सिर्फ “degen gamblers” के लिए एक प्लेटफॉर्म नहीं रहा।
“यह चुपचाप एक quant बैटलफील्ड बनता जा रहा है, जहां प्रोफेशनल फंड्स वही एज निकालते हैं जैसा वे options और futures में करते हैं,” पोस्ट में लिखा गया।
लेटेस्ट क्रिप्टो न्यूज़ के लिए हमें X पर फॉलो करें
पोस्ट में यह भी बताया गया कि हेज फंड्स prediction मार्केट्स में लगातार रिटर्न जनरेट करने के लिए 6 मुख्य फॉर्मूलाज़ का इस्तेमाल करते हैं। साथ ही, यह भी हाइलाइट किया गया कि रिटेल ट्रेडर्स भी इनमे से कुछ स्ट्रैटेजीज़ अपनाकर अपना एज इम्प्रूव कर सकते हैं।
Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR) इसका बेस है, जिसमें क्वांट्स प्राइसिंग इंजन को मॉडल करके प्रेडिक्ट करते हैं कि किसी ट्रेड से मार्केट में कितना मूवमेंट आएगा, इससे पहले कि धीमे प्लेयर्स रिएक्ट करें।
Kelly Criterion, arbitrarily bet साइजिंग को रिप्लेस करता है और हर ट्रेड पर बैंकरोल का एक मैथेमैटिकली निकाला गया हिस्सा लगाता है।
Expected Value gap scanning, इंडिपेंडेंट probability मॉडल्स बनाता है ताकि उन कॉन्ट्रैक्ट्स की पहचान की जा सके, जहां implied odds ट्रेडर की एस्टीमेट्स से इतने अलग हैं कि फीस कवर हो जाए।
KL-Divergence, आपस में जुड़े मार्केट्स, जैसे कंपिटींग पॉलिटिकल कैंडिडेट्स, के बीच स्टैटिस्टिकल इनकंसिस्टेंसीज़ को फ्लैग करता है और उनके बीच स्ट्रक्चर्ड, हेज्ड पोजीशन बनाने में मदद करता है।
Bregman Projection इससे आगे जाकर मल्टी-आउटकम इवेंट्स में प्राइसिंग इनइफिसिएंसीज़ को स्कैन करता है, जो मैन्युअल ट्रेडर्स स्केल पर नहीं पकड़ पाते।
Bayesian Updating जैसे ही नया डेटा आता है, लगातार probability एस्टीमेट्स को एडजस्ट करता है। यह स्टैटिक व्यू पर निर्भर रहने के बजाए, हर वक्त रीयल टाइम में बदलती इनफार्मेशन के साथ पोजीशन को अलाइंड रखता है।
लीडर्स और जर्नलिस्ट्स से एक्सपर्ट insights पाने के लिए हमारे YouTube चैनल को ज़रूर सब्सक्राइब करें
एनालिस्ट ने “सिस्टम को दोहराने” का एक बेसिक ब्लूप्रिंट भी शेयर किया।
- डेटा: Polygon से API एक्सेस प्राप्त करें ताकि आप रियल-टाइम Polymarket के odds और वॉल्यूम डेटा ले सकें।
- एनवायरनमेंट: Python सेटअप करें और जरूरी लाइब्ररीज़ इंस्टॉल करें जैसे numpy, scipy, और cvxpy। ये छह फॉर्मूलों की गणना के लिए मैथमेटिक्स संभालती हैं।
- बैकटेस्टिंग: असली पैसे लगाने से पहले, सिस्टम को 2025 के हिस्टोरिकल डेटा पर वॉक-फॉरवर्ड टेस्टिंग के साथ रन करें। इसका मतलब है कि आप डेटा को उसी तरह टेस्ट करेंगे जैसे समय आगे बढ़ रहा हो, न कि डेटा को रेट्रोस्पेक्टिवली फिट करें। इससे ओवरफिटिंग का रिस्क कम होता है।
- डिप्लॉयमेंट: ऑटोमेटेड स्क्रिप्ट्स को Railway या GitHub पर होस्ट करें और शेड्यूल्ड जॉब्स लगाएँ, साथ ही ट्रेड अलर्ट्स को Telegram पर भेजें ताकि आपको रियल-टाइम में नोटिफिकेशन मिले।
- रिस्क कंट्रोल्स: साइजिंग कम करने के लिए फ्ऱैक्शनल Kelly (फुल Kelly नहीं) का इस्तेमाल करें। ड्राडाउन को 20% पर हार्ड स्टॉप सेट करें।
यह प्लेबुक प्रिडिक्शन मार्केट्स के लिए स्ट्रक्चर्ड क्वांटिटेटिव स्ट्रेटेजीज दिखाती है, लेकिन इनकी एफेक्टिवनेस आपके एक्जिक्यूशन पर निर्भर करती है। एक्युरेट प्रोबेबिलिटी एस्टीमेट्स, पर्याप्त लिक्विडिटी और लो फीस बेहद जरूरी हैं।
प्रैक्टिकल चैलेंजेस जैसे मार्केट स्पीड, डेटा क्वालिटी और ओवरफिटिंग का रिस्क नतीजों को प्रभावित कर सकते हैं। इसलिए, रिज़ल्ट्स इम्प्लीमेंटेशन और मार्केट कंडीशंस पर डिपेंड करते हैं।
डिस्क्लेमर: यह कंटेंट केवल जानकारी के लिए है और इसे इन्वेस्टमेंट एडवाइस न मानें।
