IOSG: Biến xác suất thành tài sản: Đại lý tình báo thị trường dự báo

Tiêu đề bài viết gốc: "Bản tin hàng tuần của IOSG | Biến xác suất thành tài sản: Triển vọng của các đại lý thị trường dự đoán #315"

Tác giả bài viết gốc: Jacob Zhao, IOSG

Trong các báo cáo trước đây về Crypto AI, chúng tôi luôn nhấn mạnh quan điểm rằng các ứng dụng thực tiễn nhất trong lĩnh vực tiền điện tử hiện nay chủ yếu tập trung vào thanh toán stablecoin và DeFi, với Agent là giao diện chính của ngành công nghiệp AI với người dùng. Do đó, trong xu hướng tích hợp tiền điện tử và AI, hai con đường có giá trị nhất là: trong ngắn hạn, AgentFi dựa trên các giao thức DeFi hiện có đã trưởng thành (các chiến lược cơ bản như cho vay, khai thác thanh khoản, cũng như các chiến lược nâng cao như Swap, Pendle PT, chênh lệch tỷ lệ tài trợ), và trong trung và dài hạn, Thanh toán Agent xoay quanh việc thanh toán stablecoin và tận dụng các giao thức như ACP/AP2/x402/ERC-8004.

Thị trường dự đoán đã trở thành một xu hướng mới không thể bỏ qua trong ngành năm 2025, với tổng khối lượng giao dịch hàng năm tăng vọt từ khoảng 9 tỷ đô la vào năm 2024 lên hơn 40 tỷ đô la vào năm 2025, đạt mức tăng trưởng hơn 400% so với năm trước. Sự tăng trưởng đáng kể này được thúc đẩy bởi nhiều yếu tố: các sự kiện chính trị vĩ mô mang lại nhu cầu không chắc chắn, sự hoàn thiện của cơ sở hạ tầng và mô hình giao dịch, và những đột phá trong môi trường pháp lý (chiến thắng của Kalshi và sự trở lại của Polymarket tại Mỹ). Các đại lý thị trường dự đoán dự kiến sẽ bắt đầu hình thành vào đầu năm 2026, sẵn sàng trở thành một hình thức sản phẩm mới nổi trong lĩnh vực đại lý trong năm tới.

Thị trường dự đoán: Từ công cụ cá cược đến "lớp thông tin chính xác toàn cầu"

Thị trường dự đoán là một cơ chế tài chính giao dịch dựa trên kết quả của các sự kiện trong tương lai, trong đó giá hợp đồng về cơ bản phản ánh đánh giá tập thể của thị trường về xác suất xảy ra của sự kiện đó. Hiệu quả của chúng xuất phát từ sự kết hợp giữa trí tuệ tập thể và các động lực kinh tế: trong môi trường đặt cược ẩn danh bằng tiền thật, thông tin phân tán được tích hợp nhanh chóng vào tín hiệu giá được trọng số hóa bởi sự sẵn sàng vốn, do đó làm giảm đáng kể nhiễu và các phán đoán sai lầm.

▲ Biểu đồ xu hướng khối lượng giao dịch danh nghĩa trên thị trường dự đoán Nguồn dữ liệu: Dune Analytics (Mã truy vấn: 5753743)

Đến cuối năm 2025, thị trường dự đoán sẽ hình thành thế độc quyền kép do Polymarket và Kalshi dẫn đầu. Theo Forbes, tổng khối lượng giao dịch năm 2025 ước tính đạt khoảng 44 tỷ đô la, trong đó Polymarket đóng góp khoảng 21,5 tỷ đô la và Kalshi khoảng 17,1 tỷ đô la. Dữ liệu hàng tuần từ tháng 2 năm 2026 cho thấy khối lượng giao dịch của Kalshi (25,9 tỷ đô la) đã vượt qua Polymarket (18,3 tỷ đô la), tiến gần đến thị phần 50%. Kalshi đã đạt được sự mở rộng nhanh chóng nhờ chiến thắng pháp lý trong một vụ kiện hợp đồng bầu cử trước đó, lợi thế tiên phong tuân thủ quy định trên thị trường dự đoán thể thao Hoa Kỳ và kỳ vọng pháp lý tương đối rõ ràng. Hiện tại, con đường phát triển của hai công ty đã phân hóa rõ rệt:

• Polymarket áp dụng kiến trúc CLOB lai với "khớp lệnh ngoài chuỗi, thanh toán trên chuỗi" và cơ chế thanh toán phi tập trung, thiết lập một thị trường toàn cầu, không lưu ký, có tính thanh khoản cao. Sau khi đáp ứng các quy định tại Mỹ, nó đã hình thành cấu trúc hoạt động song song "trong nước + ngoài nước";

• Kalshi tích hợp vào hệ thống tài chính truyền thống, truy cập các công ty môi giới bán lẻ chính thống thông qua API, thu hút các nhà tạo lập thị trường Phố Wall tham gia sâu vào giao dịch hợp đồng dựa trên dữ liệu và quy mô lớn, và các sản phẩm của nó tuân theo các quy trình quản lý truyền thống, với nhu cầu và các sự kiện dài hạn tương đối chậm trễ.

Ngoài Polymarket và Kalshi, các đối thủ cạnh tranh khác trong lĩnh vực dự đoán chủ yếu phát triển theo hai hướng:

• Một trong những cách tiếp cận đó là Đường dẫn Phân phối Theo Quy định, tích hợp các hợp đồng sự kiện vào tài khoản và hệ thống thanh toán bù trừ của các công ty môi giới hoặc các nền tảng lớn, tận dụng phạm vi phủ sóng kênh, trình độ chuyên môn theo quy định và lợi thế về sự tin tưởng của các tổ chức (như ForecastTrader của Interactive Brokers × ForecastEx, FanDuel × FanDuel Predicts của CME Group). Lợi thế về tuân thủ và nguồn lực là rất đáng kể, nhưng quy mô sản phẩm và người dùng vẫn đang ở giai đoạn đầu.

• Phương án còn lại là mô hình Crypto Native On-Chain, được đại diện bởi Opinion.trade, Limitless và Myriad, đạt được khả năng mở rộng nhanh chóng thông qua khai thác token, hợp đồng ngắn hạn và phân phối truyền thông, nhấn mạnh hiệu suất và hiệu quả sử dụng vốn. Tuy nhiên, tính bền vững lâu dài và khả năng quản lý rủi ro của chúng vẫn cần được kiểm chứng.

Sự kết hợp giữa các điểm tiếp cận tuân thủ tài chính truyền thống và lợi thế về hiệu suất vốn có của tiền điện tử tạo nên một bối cảnh cạnh tranh đa dạng trong hệ sinh thái thị trường dự đoán.

Thoạt nhìn, thị trường dự đoán có vẻ tương tự như cờ bạc và về bản chất là một trò chơi có tổng bằng không. Tuy nhiên, sự khác biệt cốt lõi nằm ở việc liệu nó có tạo ra tác động tích cực hay không: thông qua các giao dịch bằng tiền thật, thông tin được tổng hợp, các sự kiện trong thế giới thực được định giá công khai và một lớp tín hiệu có giá trị được hình thành. Xu hướng của nó đang chuyển từ một trò chơi sang một "lớp chân lý toàn cầu" — với sự tham gia của các tổ chức như CME và Bloomberg, xác suất sự kiện đã trở thành siêu dữ liệu hỗ trợ ra quyết định mà các hệ thống tài chính và doanh nghiệp có thể truy cập trực tiếp, cung cấp một sự thật thị trường kịp thời và có thể định lượng được hơn.

Từ góc độ pháp lý toàn cầu, con đường tuân thủ pháp luật đối với thị trường dự đoán rất đa dạng. Hoa Kỳ là nền kinh tế lớn duy nhất đưa thị trường dự đoán vào khuôn khổ pháp lý về phái sinh tài chính một cách rõ ràng. Tại các thị trường như châu Âu, Anh, Úc và Singapore, thị trường dự đoán thường được coi là cờ bạc và các nỗ lực quản lý đang được siết chặt. Mặt khác, các quốc gia như Trung Quốc và Ấn Độ đã cấm hoàn toàn chúng. Sự mở rộng toàn cầu trong tương lai của thị trường dự đoán vẫn phụ thuộc vào khuôn khổ pháp lý của từng quốc gia.

Thiết kế kiến trúc của các tác nhân thị trường dự đoán

Hiện tại, các Tác nhân Thị trường Dự đoán đang bước vào giai đoạn đầu của ứng dụng thực tiễn, và giá trị của chúng không nằm ở "các dự đoán AI chính xác hơn" mà ở việc khuếch đại khả năng xử lý thông tin và hiệu quả thực thi trong các thị trường dự đoán. Về bản chất, thị trường dự đoán là các cơ chế tổng hợp thông tin, nơi giá cả phản ánh đánh giá tập thể về xác suất xảy ra sự kiện. Sự нееfficienсy của thị trường trên thực tế bắt nguồn từ sự bất đối xứng thông tin, hạn chế về thanh khoản và hạn chế về sự chú ý. Vị trí thích hợp của các Tác nhân Thị trường Dự đoán là trong Quản lý Danh mục Đầu tư Xác suất Có thể Thực thi: chuyển đổi tin tức, văn bản quy tắc và dữ liệu trên chuỗi thành các thiên kiến định giá có thể kiểm chứng để thực thi các chiến lược nhanh hơn, kỷ luật hơn và với chi phí thấp hơn, nắm bắt các cơ hội cấu trúc thông qua chênh lệch giá đa nền tảng và quản lý rủi ro danh mục đầu tư.

Một tác nhân thị trường dự đoán lý tưởng có thể được trừu tượng hóa thành kiến trúc bốn lớp:

• Lớp thông tin - thu thập tin tức, dữ liệu mạng xã hội, dữ liệu trên chuỗi và dữ liệu chính thức;

• Lớp phân tích - sử dụng LLM và ML để xác định sai lệch giá và tính toán lợi nhuận biên;

• Lớp Chiến lược - chuyển đổi Edge thành các vị thế thông qua Tiêu chí Kelly, giao dịch theo lô và quản lý rủi ro;

• Lớp thực thi - thực hiện các lệnh giao dịch chéo thị trường, xử lý trượt giá, tối ưu hóa phí giao dịch, thực hiện giao dịch chênh lệch giá, tạo thành một vòng lặp tự động hiệu quả.

Khung chiến lược đại lý thị trường dự đoán

Khác với môi trường giao dịch truyền thống, thị trường dự đoán có những khác biệt đáng kể về cơ chế thanh toán, tính thanh khoản và phân phối thông tin, và không phải tất cả thị trường và chiến lược đều phù hợp với việc thực hiện tự động. Cốt lõi của một tác nhân thị trường dự đoán nằm ở việc liệu nó có được triển khai trong một kịch bản được xác định rõ ràng, có thể lập trình và phù hợp với lợi thế cấu trúc của nó hay không. Các phần tiếp theo sẽ phân tích việc lựa chọn mục tiêu, quản lý vị thế và cấu trúc chiến lược.

Dự đoán lựa chọn mục tiêu thị trường

Không phải tất cả các thị trường dự đoán đều có giá trị giao dịch, và giá trị tham gia của chúng phụ thuộc vào: tính minh bạch của việc thanh toán (sự rõ ràng của các quy tắc, tính duy nhất của nguồn dữ liệu), chất lượng thanh khoản (độ sâu thị trường, chênh lệch giá và khối lượng giao dịch), rủi ro nội bộ (mức độ bất đối xứng thông tin), cấu trúc thời gian (thời gian hết hạn và tốc độ diễn ra sự kiện), và lợi thế thông tin cũng như trình độ chuyên môn của chính người giao dịch. Chỉ khi hầu hết các yếu tố đáp ứng các yêu cầu cơ bản thì thị trường dự đoán mới có nền tảng để tham gia, và người tham gia nên lựa chọn phương án phù hợp với thế mạnh của mình và đặc điểm thị trường:

• Năng lực cốt lõi của con người: dựa trên chuyên môn, khả năng phán đoán và tích hợp thông tin không rõ ràng, và hoạt động trong một khung thời gian tương đối rộng (được đo bằng ngày/tuần). Các ví dụ điển hình bao gồm bầu cử chính trị, xu hướng vĩ mô và các cột mốc quan trọng của doanh nghiệp.

• Điểm mạnh cốt lõi của AI Agent: dựa trên xử lý dữ liệu, nhận dạng mẫu và thực thi nhanh, hoạt động trong khoảng thời gian ra quyết định cực ngắn (được đo bằng giây/phút). Các ví dụ điển hình bao gồm định giá tiền điện tử tần suất cao, giao dịch chênh lệch giá giữa các thị trường và tạo lập thị trường tự động.

• Các lĩnh vực không thích ứng: thị trường bị chi phối bởi thông tin nội bộ hoặc thị trường hoàn toàn ngẫu nhiên/có tính thao túng cao, không mang lại lợi thế cho bất kỳ người tham gia nào.

Quản lý vị thế thị trường dự đoán

Tiêu chí Kelly là lý thuyết quản lý tiền tệ tiêu biểu nhất trong các kịch bản trò chơi lặp đi lặp lại. Mục tiêu của nó không phải là tối đa hóa lợi nhuận một lần, mà là tối đa hóa tỷ lệ tăng trưởng kép dài hạn của vốn. Phương pháp này, dựa trên ước tính tỷ lệ thắng và xác suất, tính toán quy mô vị thế tối ưu về mặt lý thuyết để nâng cao hiệu quả tăng trưởng vốn trong điều kiện kỳ vọng tích cực, và được sử dụng rộng rãi trong đầu tư định lượng, cờ bạc chuyên nghiệp, poker và quản lý tài sản.

• Dạng cổ điển là: f^* = (bp - q) / b

· Trong đó f∗ là kích thước cược tối ưu, b là tỷ lệ cược ròng, p là tỷ lệ thắng, q=1−p

· Thị trường dự đoán có thể được đơn giản hóa như sau: f^* = (p - giá thị trường) / (1 - giá thị trường)

• Trong đó p là xác suất thực sự chủ quan và market_price là xác suất ngụ ý của thị trường.

Hiệu quả lý thuyết của Tiêu chí Kelly phụ thuộc rất nhiều vào việc ước tính chính xác xác suất và tỷ lệ cược thực tế. Trên thực tế, các nhà giao dịch khó có thể nắm bắt được xác suất thực tế một cách nhất quán. Trong hoạt động thực tế, những người chơi cá cược chuyên nghiệp và những người tham gia thị trường dự đoán có xu hướng áp dụng các chiến lược dựa trên quy tắc với khả năng thực thi cao hơn và ít phụ thuộc vào ước tính xác suất hơn:

• Hệ thống đơn vị: Chia vốn thành các đơn vị cố định (ví dụ: 1%) và đầu tư số lượng đơn vị khác nhau dựa trên mức độ tin cậy, tự động hạn chế rủi ro đơn lẻ thông qua giới hạn đơn vị, là phương pháp thực tiễn phổ biến nhất.

• Cá cược cố định: Sử dụng tỷ lệ vốn cố định cho mỗi lần đặt cược, nhấn mạnh tính kỷ luật và ổn định, phù hợp với môi trường ngại rủi ro hoặc thiếu tự tin.

• Các cấp độ tin cậy: Các mức độ vị trí riêng biệt được xác định trước với giới hạn trên tuyệt đối để giảm độ phức tạp của quyết định, tránh vấn đề độ chính xác giả của mô hình Kelly.

• Phương pháp rủi ro đảo ngược: Bắt đầu từ mức thua lỗ tối đa có thể chấp nhận được để tính toán quy mô vị thế, dựa trên các ràng buộc rủi ro thay vì kỳ vọng lợi nhuận, hình thành ranh giới rủi ro ổn định.

Đối với các tác nhân thị trường dự đoán, thiết kế chiến lược nên ưu tiên tính khả thi và ổn định hơn là tính tối ưu về mặt lý thuyết. Chìa khóa nằm ở các quy tắc rõ ràng, các tham số ngắn gọn và khả năng chịu lỗi đối với các sai sót trong phán đoán. Trong điều kiện này, việc kết hợp các cấp độ tin cậy với giới hạn vị thế cố định là phương án quản lý vị thế tổng quát phù hợp nhất cho một tác nhân thị trường dự đoán. Phương pháp này không dựa vào ước tính xác suất chính xác mà chia các cơ hội thành các cấp độ giới hạn dựa trên cường độ tín hiệu và tương ứng với các vị thế cố định; ngay cả trong các kịch bản có độ tin cậy cao, một giới hạn rõ ràng vẫn được đặt ra để kiểm soát rủi ro.

Lựa chọn chiến lược cho thị trường dự đoán

Từ góc độ cấu trúc, thị trường dự đoán chủ yếu có thể được chia thành hai loại: chiến lược chênh lệch giá xác định đặc trưng bởi các quy tắc rõ ràng và khả năng mã hóa, và chiến lược đầu cơ theo hướng dựa trên việc diễn giải thông tin và phán đoán hướng đi; ngoài ra, còn có các chiến lược tạo lập thị trường và phòng ngừa rủi ro do các tổ chức chuyên nghiệp chi phối với yêu cầu vốn và cơ sở hạ tầng cao hơn.

Chiến lược chênh lệch giá xác định

• Chênh lệch giá sau khi sự kiện được xác định (Resolution Arbitrage): Chênh lệch giá này xảy ra khi kết quả của sự kiện về cơ bản đã được xác định, nhưng thị trường chưa phản ánh đầy đủ vào giá cả. Nguồn lợi nhuận chính đến từ việc đồng bộ hóa thông tin và tốc độ thực thi. Chiến lược này được định nghĩa rõ ràng, rủi ro thấp, hoàn toàn có thể lập trình được và là chiến lược cốt lõi phù hợp nhất cho việc thực thi bởi Agent trong một thị trường dự đoán.

• Chênh lệch giá theo mô hình Dutch Book Arbitrage: Mô hình này khai thác sự mất cân bằng cấu trúc được hình thành bởi tổng giá của các tập hợp sự kiện loại trừ lẫn nhau và bao trùm, lệch khỏi ràng buộc bảo toàn xác suất (∑P≠1). Bằng cách kết hợp các vị thế để đảm bảo lợi nhuận không rủi ro, chiến lược này chỉ dựa vào các quy tắc và mối quan hệ giá cả. Nó có rủi ro thấp, dựa trên nhiều quy tắc và là một hình thức chênh lệch giá mang tính xác định điển hình, phù hợp cho việc thực thi tự động bởi Agent.

• Chênh lệch giá đa nền tảng: Chênh lệch giá đa nền tảng thu lợi từ sự khác biệt về giá của cùng một sự kiện trên các thị trường khác nhau. Chiến lược này có rủi ro thấp nhưng đòi hỏi độ trễ cao và khả năng giám sát song song. Chiến lược này phù hợp với việc thực thi trên các tác nhân có lợi thế về cơ sở hạ tầng, nhưng sự cạnh tranh ngày càng gay gắt dẫn đến lợi nhuận biên liên tục giảm.

• Giao dịch chênh lệch giá theo gói (Bundle Arbitrage): Giao dịch chênh lệch giá theo gói liên quan đến việc giao dịch dựa trên sự không nhất quán về giá giữa các hợp đồng liên quan. Logic khá rõ ràng nhưng cơ hội thực hiện lại hạn chế. Chiến lược này có thể được thực hiện bởi các Agent, nhưng đòi hỏi một số kỹ thuật về phân tích quy tắc và các ràng buộc về thành phần, với mức độ tương thích Agent vừa phải.

Chiến lược định hướng mang tính suy đoán

• Chiến lược giao dịch dựa trên thông tin: Loại chiến lược này xoay quanh các sự kiện rõ ràng hoặc thông tin có cấu trúc, chẳng hạn như các bản phát hành dữ liệu chính thức, thông báo hoặc khung thời gian ra quyết định. Miễn là nguồn thông tin rõ ràng và các điều kiện kích hoạt có thể xác định được, các tác nhân có thể tận dụng tốc độ và tính kỷ luật trong việc giám sát và thực hiện. Tuy nhiên, sự can thiệp của con người vẫn cần thiết khi thông tin chuyển sang phán đoán ngữ nghĩa hoặc diễn giải theo ngữ cảnh.

• Chiến lược theo dõi tín hiệu: Chiến lược này nhằm mục đích kiếm lợi nhuận bằng cách theo dõi hành vi của các tài khoản hoặc quỹ có hiệu suất lịch sử vượt trội. Các quy tắc tương đối đơn giản và có thể được tự động hóa. Rủi ro chính nằm ở sự suy giảm tín hiệu và bị khai thác theo hướng ngược lại, do đó cần có các cơ chế lọc và quản lý vị thế chặt chẽ. Chiến lược này phù hợp như một chiến lược bổ sung cho các nhà giao dịch tự do (Agent).

• Chiến lược phi cấu trúc/dựa trên nhiễu: Loại chiến lược này phụ thuộc nhiều vào cảm xúc, tính ngẫu nhiên hoặc hành vi tham gia, thiếu lợi thế ổn định có thể sao chép và có giá trị kỳ vọng dài hạn không ổn định. Do khó mô hình hóa và rủi ro cực cao, nó không phù hợp cho việc thực thi tự động của Agent và không được khuyến nghị làm chiến lược dài hạn.

• Chiến lược cấu trúc vi mô thị trường: Loại chiến lược này dựa trên khung thời gian ra quyết định rất ngắn, báo giá liên tục hoặc giao dịch tần suất cao, đặt ra yêu cầu cao về độ trễ, mô hình và vốn. Mặc dù về mặt lý thuyết phù hợp với các tác nhân, nhưng trong một thị trường dự đoán, nó thường bị hạn chế bởi tính thanh khoản và cường độ cạnh tranh, chỉ phù hợp với một số ít người tham gia có lợi thế đáng kể về cơ sở hạ tầng.

• Chiến lược kiểm soát rủi ro và phòng ngừa rủi ro: Loại chiến lược này không trực tiếp theo đuổi lợi nhuận mà được sử dụng để giảm thiểu rủi ro tổng thể. Nó có các quy tắc và mục tiêu rõ ràng và hoạt động dài hạn như một mô-đun kiểm soát rủi ro cơ bản.

Nhìn chung, tập hợp các chiến lược phù hợp cho việc thực thi bởi Agent trong thị trường dự đoán tập trung vào các kịch bản rõ ràng, có thể mã hóa và liên quan đến phán đoán chủ quan yếu, trong đó chênh lệch giá xác định nên đóng vai trò là nguồn thu nhập chính, thông tin có cấu trúc và các chiến lược theo dõi tín hiệu là bổ sung, và giao dịch nhiễu loạn cao và bị chi phối bởi cảm xúc nên được loại trừ một cách có hệ thống. Lợi thế dài hạn của Agent nằm ở tính kỷ luật cao, tốc độ thực thi nhanh và khả năng kiểm soát rủi ro.

Mô hình kinh doanh và hình thức sản phẩm của đại lý dự báo thị trường

Mô hình kinh doanh lý tưởng của một Đại lý Thị trường Dự đoán sẽ khám phá nhiều hướng đi khác nhau ở các cấp độ khác nhau:

• Cấp độ cơ sở hạ tầng, cung cấp tổng hợp dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn, thư viện địa chỉ Smart Money, công cụ thực thi thị trường dự đoán thống nhất và các công cụ kiểm thử ngược, thu phí B2B để kiếm thu nhập ổn định không liên quan đến độ chính xác dự đoán;

• Cấp độ chiến lược, giới thiệu các chiến lược từ cộng đồng và bên thứ ba, xây dựng một hệ sinh thái chiến lược có thể tái sử dụng và đánh giá được, đồng thời nắm bắt giá trị thông qua các quyết định, trọng số hoặc phân chia thực thi để giảm sự phụ thuộc vào một Alpha duy nhất.

• Cấp độ Đại lý/Kho lưu trữ, nơi Đại lý trực tiếp tham gia vào quá trình thực thi trực tiếp theo cách thức được quản lý dựa trên sự tin tưởng, dựa vào các bản ghi minh bạch trên chuỗi và hệ thống quản lý rủi ro nghiêm ngặt, tính phí quản lý và phí hiệu suất cho khả năng quy đổi.

Và các hình thức sản phẩm tương ứng với các mô hình kinh doanh khác nhau cũng có thể được chia thành:

• Mô hình giải trí/trò chơi hóa: Bằng cách giảm ngưỡng tham gia thông qua tương tác trực quan tương tự như Tinder, nó có khả năng tăng trưởng người dùng và giáo dục thị trường mạnh mẽ nhất, biến nó thành điểm khởi đầu lý tưởng để phá vỡ vòng luẩn quẩn. Tuy nhiên, nó cần chuyển sang mô hình kiếm tiền dựa trên đăng ký hoặc dựa trên thực hiện.

• Mô hình đăng ký/tín hiệu chiến lược: Không liên quan đến việc quản lý quỹ, thân thiện với quy định, với quyền và trách nhiệm rõ ràng, cấu trúc doanh thu SaaS tương đối ổn định, khiến nó trở thành con đường thương mại hóa khả thi nhất ở giai đoạn hiện tại. Hạn chế của nó bao gồm việc dễ dàng sao chép chiến lược, thua lỗ khi thực hiện giao dịch, giới hạn doanh thu dài hạn, những hạn chế này có thể được cải thiện đáng kể thông qua hình thức bán tự động "tín hiệu + thực hiện một cú nhấp chuột" để nâng cao trải nghiệm và khả năng giữ chân khách hàng.

• Mô hình lưu ký kho bạc: Với lợi thế về quy mô và hiệu quả thực thi, hình thức của nó tương tự như các sản phẩm quản lý tài sản, nhưng nó phải đối mặt với nhiều hạn chế về cấu trúc như giấy phép quản lý tài sản, ngưỡng tin cậy và rủi ro công nghệ tập trung. Mô hình kinh doanh này phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện thị trường và lợi nhuận bền vững. Trừ khi nó có hiệu quả hoạt động dài hạn và sự ủng hộ của các tổ chức, nó không nên là con đường ưu tiên hàng đầu.

Nhìn chung, cấu trúc doanh thu đa dạng gồm "Kiếm tiền từ cơ sở hạ tầng + Mở rộng hệ sinh thái chiến lược + Tham gia vào hiệu quả hoạt động" giúp giảm sự phụ thuộc vào một giả định duy nhất về "sự thống trị thị trường liên tục của AI". Ngay cả khi Alpha hội tụ với sự trưởng thành của thị trường, các khả năng cơ bản như thực thi, kiểm soát rủi ro và thanh toán vẫn giữ giá trị lâu dài, từ đó xây dựng một hệ sinh thái thương mại bền vững hơn.

Dự án nghiên cứu trường hợp về các tác nhân thị trường dự đoán

Hiện tại, các tác nhân thị trường dự đoán vẫn đang trong giai đoạn thăm dò ban đầu. Mặc dù thị trường đã chứng kiến nhiều nỗ lực khác nhau, từ các khung nền tảng cơ bản đến các công cụ lớp trên, nhưng một sản phẩm tiêu chuẩn hoàn thiện về khả năng tạo chiến lược, hiệu quả thực thi, hệ thống kiểm soát rủi ro và hệ sinh thái thương mại vẫn chưa được hình thành.

Chúng tôi phân loại bản đồ hệ sinh thái hiện tại thành ba cấp độ: Lớp hạ tầng, Các tác nhân giao dịch tự động và Công cụ dự đoán thị trường.

Lớp cơ sở hạ tầng

· Khung tác nhân Polymarket

Khung phát triển chính thức của Polymarket Agents nhằm giải quyết vấn đề tiêu chuẩn hóa kỹ thuật về "kết nối và tương tác". Khung này bao gồm việc truy xuất dữ liệu thị trường, xây dựng lệnh và các giao diện gọi LLM cơ bản. Nó giải quyết vấn đề "làm thế nào để đặt lệnh bằng mã" nhưng vẫn còn thiếu sót cơ bản trong các khả năng giao dịch cốt lõi như tạo chiến lược, hiệu chỉnh xác suất, quản lý vị thế động và hệ thống kiểm thử ngược. Nó giống một "đặc tả truy cập" được công nhận chính thức hơn là một sản phẩm hoàn chỉnh mang lại lợi nhuận Alpha. Các Agent thương mại vẫn cần xây dựng một lõi nghiên cứu và kiểm soát rủi ro hoàn chỉnh trên nền tảng này.

· Công cụ dự đoán thị trường Gnosis

Công cụ Gnosis Prediction Market Agent Tooling (PMAT) cung cấp hỗ trợ đọc và ghi đầy đủ cho Omen/AIOmen và Manifold nhưng chỉ cung cấp quyền truy cập chỉ đọc cho Polymarket, cho thấy những rào cản trong hệ sinh thái. Nó phù hợp làm nền tảng cho các Agent nội bộ của Gnosis, nhưng đối với các nhà phát triển tập trung vào Polymarket, tính thực tiễn của nó bị hạn chế.

Polymarket và Gnosis hiện là những hệ sinh thái thị trường dự đoán đã chính thức hóa việc "phát triển tác nhân" thành một khuôn khổ sản phẩm hóa bài bản. Các thị trường dự đoán khác như Kalshi chủ yếu vẫn ở cấp độ API và Python SDK, yêu cầu các nhà phát triển phải tự bổ sung các khả năng hệ thống quan trọng như chiến lược, kiểm soát rủi ro, vận hành và giám sát.

Đại lý giao dịch tự động

Các "Hệ thống AI dự đoán thị trường" hiện có trên thị trường phần lớn vẫn đang ở giai đoạn đầu. Mặc dù được gọi là "Hệ thống tự động", khả năng thực tế của chúng còn xa so với mức độ giao dịch tự động khép kín hoàn toàn, thường thiếu lớp kiểm soát rủi ro độc lập, có hệ thống. Chúng không tích hợp quản lý vị thế, cắt lỗ, phòng ngừa rủi ro và các ràng buộc về giá trị kỳ vọng vào quá trình ra quyết định. Mức độ thương mại hóa tổng thể còn thấp, và chúng vẫn chưa hình thành các hệ thống hoàn thiện có thể hoạt động lâu dài.

· Olas Dự đoán

Olas Predict là một hệ sinh thái các tác nhân thông minh dự đoán thị trường với mức độ thương mại hóa cao nhất hiện nay. Sản phẩm cốt lõi của nó, Omenstrat, được xây dựng trên nền tảng Omen nội bộ của Gnosis, sử dụng FPMM và cơ chế trọng tài phi tập trung, hỗ trợ các giao dịch tần suất cao quy mô nhỏ nhưng bị hạn chế bởi tính thanh khoản thị trường đơn lẻ không đủ của Omen. "Dự đoán AI" của nó chủ yếu dựa vào LLM tổng quát, thiếu dữ liệu thời gian thực và kiểm soát rủi ro có hệ thống, và thể hiện sự khác biệt đáng kể về tỷ lệ thắng trong quá khứ giữa các danh mục. Vào tháng 2 năm 2026, Olas đã ra mắt Polystrat, mở rộng khả năng của Tác nhân sang Polymarket—cho phép người dùng thiết lập chiến lược bằng ngôn ngữ tự nhiên, với Tác nhân tự động xác định độ lệch xác suất trên các thị trường được thanh toán trong vòng 4 ngày và thực hiện giao dịch. Hệ thống chạy cục bộ thông qua Pearl, sử dụng tài khoản Safe tự lưu trữ và các điều khiển giới hạn được mã hóa cứng để quản lý rủi ro, và hiện là Tác nhân giao dịch tự động cấp người tiêu dùng đầu tiên được thiết kế riêng cho Polymarket.

• Chiến lược đa thị trường của mạng lưới UnifAI

Cung cấp cho tác nhân giao dịch tự động Polymarket một chiến lược giả định rủi ro đuôi cốt lõi: quét các hợp đồng thanh toán gần đó với xác suất ngụ ý >95% và tham gia vị thế để nhắm mục tiêu chênh lệch giá 3–5%. Dữ liệu trên chuỗi cho thấy tỷ lệ thắng gần 95%, nhưng lợi nhuận thay đổi đáng kể giữa các danh mục, với chiến lược phụ thuộc rất nhiều vào tần suất thực hiện và lựa chọn danh mục.

· NOYA.ai

NOYA.ai hướng đến việc tích hợp "Nghiên cứu - Đánh giá - Thực thi - Giám sát" vào một vòng phản hồi của Agent, với kiến trúc bao gồm lớp trí tuệ, lớp trừu tượng và lớp thực thi. Omnichain Vaults đã được triển khai; Agent Thị trường Dự đoán vẫn đang trong quá trình phát triển và chưa hình thành một vòng lặp mainnet hoàn chỉnh, hiện đang trong giai đoạn xác thực tầm nhìn.

Công cụ dự đoán thị trường

Các công cụ phân tích thị trường dự đoán hiện tại vẫn chưa đủ để hình thành một "hệ thống thông minh thị trường dự đoán" hoàn chỉnh, giá trị của chúng chủ yếu tập trung vào các lớp thông tin và phân tích trong kiến trúc hệ thống, trong khi việc thực hiện giao dịch, quản lý vị thế và kiểm soát rủi ro vẫn cần sự can thiệp thủ công của các nhà giao dịch. Về hình thức sản phẩm, chúng phù hợp hơn với định vị "đăng ký chiến lược/hỗ trợ tín hiệu/nâng cao nghiên cứu" và có thể được coi là nguyên mẫu ban đầu của một hệ thống thông minh thị trường dự đoán.

Thông qua việc lập bản đồ có hệ thống và lựa chọn thực nghiệm các dự án được bao gồm trong Awesome-Prediction-Market-Tools, bài viết này chọn ra các dự án tiêu biểu với hình thức sản phẩm ban đầu và các trường hợp sử dụng làm ví dụ cho báo cáo nghiên cứu. Bài viết tập trung chủ yếu vào bốn lĩnh vực: lớp phân tích và tín hiệu, hệ thống cảnh báo và theo dõi cá voi, công cụ phát hiện chênh lệch giá và thiết bị đầu cuối giao dịch và thực thi tổng hợp.

• Công cụ phân tích thị trường

Polyseer: Một công cụ dự báo thị trường định hướng nghiên cứu sử dụng kiến trúc phân chia đa tác nhân (Người lập kế hoạch / Người nghiên cứu / Người phê bình / Người phân tích / Người báo cáo) để thu thập bằng chứng song phương và tổng hợp xác suất Bayes, tạo ra các báo cáo nghiên cứu có cấu trúc. Điểm mạnh của nó nằm ở phương pháp luận minh bạch, kỹ thuật quy trình và khả năng kiểm toán hoàn toàn mã nguồn mở.

Oddpool: Được định vị là "Bloomberg Terminal dành cho thị trường dự đoán", cung cấp khả năng tổng hợp dữ liệu đa nền tảng, quét chênh lệch giá và bảng điều khiển dữ liệu thời gian thực cho Polymarket, Kalshi, CME và nhiều nền tảng khác.

Polymarket Analytics: Nền tảng phân tích dữ liệu toàn cầu Polymarket hiển thị một cách có hệ thống các dữ liệu về nhà giao dịch, thị trường, vị thế và giao dịch, với định vị rõ ràng và dữ liệu trực quan, phù hợp làm tài liệu tham khảo cho việc truy vấn và nghiên cứu dữ liệu cơ bản.

Hashdive: Công cụ dữ liệu hướng đến nhà giao dịch, lọc định lượng các nhà giao dịch và thị trường thông qua Smart Score và bộ lọc đa chiều, hữu ích cho việc "xác định dòng tiền thông minh" và các quyết định sao chép giao dịch.

Polyfactual: Tập trung vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích thị trường và tâm lý/rủi ro, tích hợp kết quả phân tích vào giao diện giao dịch thông qua tiện ích mở rộng Chrome, hướng đến các kịch bản người dùng B2B và tổ chức.

Predly: Nền tảng phát hiện sai lệch giá bằng AI, xác định sự chênh lệch giá giữa Polymarket và Kalshi bằng cách so sánh giá thị trường với xác suất do AI tính toán, với tỷ lệ cảnh báo chính xác được cho là 89%, hướng đến việc phát hiện tín hiệu và sàng lọc cơ hội.

Polysights: Bao gồm hơn 30 thị trường và các chỉ số trên chuỗi, với công cụ Insider Finder để theo dõi các ví mới, các giao dịch lớn theo một hướng duy nhất và các hành vi bất thường khác, phù hợp cho việc giám sát hàng ngày và phát hiện tín hiệu.

PolyRadar: Nền tảng phân tích song song đa mô hình cung cấp khả năng diễn giải theo thời gian thực, theo dõi diễn biến dòng thời gian, điểm tin cậy và tính minh bạch nguồn cho một sự kiện duy nhất, nhấn mạnh vào việc kiểm chứng chéo đa AI, được định vị như một công cụ phân tích.

Alphascope: Công cụ phân tích thị trường dựa trên trí tuệ nhân tạo, cung cấp tín hiệu thời gian thực, tóm tắt nghiên cứu và theo dõi thay đổi xác suất, hiện vẫn đang trong giai đoạn đầu, tập trung vào hỗ trợ nghiên cứu và tín hiệu.

• Cảnh báo/Theo dõi cá voi

Giá đỡ: Được đặt ở vị trí rõ ràng để theo dõi cá voi và đưa ra cảnh báo hành động với độ tin cậy cao.

Whale Tracker Livid: Thương mại hóa sự thay đổi vị trí của cá voi.

• Công cụ phát hiện chênh lệch giá

ArbBets: Công cụ phát hiện chênh lệch giá dựa trên trí tuệ nhân tạo, tập trung vào Polymarket, Kalshi và thị trường cá cược thể thao, xác định các cơ hội giao dịch chênh lệch giá đa nền tảng và giá trị kỳ vọng dương (+EV), được định vị ở lớp quét cơ hội tần suất cao.

PolyScalping: Nền tảng phân tích giao dịch chênh lệch giá và giao dịch lướt sóng theo thời gian thực cho Polymarket, hỗ trợ quét toàn bộ thị trường mỗi 60 giây, tính toán ROI và cảnh báo Telegram, cho phép lọc cơ hội dựa trên tính thanh khoản, chênh lệch giá và khối lượng giao dịch, ưu tiên các nhà giao dịch năng động.

Eventarb: Công cụ tính toán và cảnh báo chênh lệch giá đa nền tảng, gọn nhẹ, hỗ trợ Polymarket, Kalshi và Robinhood, với các tính năng chuyên biệt, miễn phí sử dụng, phù hợp làm trợ lý giao dịch chênh lệch giá cơ bản.

Prediction Hunt: Công cụ tổng hợp và so sánh thị trường dự đoán đa sàn, cung cấp so sánh giá theo thời gian thực và xác định cơ hội kinh doanh chênh lệch giá cho Polymarket, Kalshi và PredictIt (tốc độ cập nhật khoảng 5 phút), nhằm mục đích đảm bảo tính toàn vẹn thông tin và phát hiện sự thiếu hiệu quả của thị trường.

• Thiết bị đầu cuối giao dịch/Thực hiện giao dịch tổng hợp

Verso: Hệ thống giao dịch dự đoán thị trường cấp độ tổ chức được hỗ trợ bởi YC Fall 2024, cung cấp giao diện kiểu Bloomberg, theo dõi hơn 15.000 hợp đồng trên Polymarket và Kalshi trong thời gian thực, phân tích dữ liệu chuyên sâu và thông tin tình báo AI, hướng đến các nhà giao dịch chuyên nghiệp và tổ chức.

Matchr: Công cụ tổng hợp và thực thi dự đoán thị trường đa nền tảng, bao gồm hơn 1.500 thị trường, đạt được sự khớp giá tối ưu thông qua định tuyến thông minh và thiết kế các chiến lược lợi nhuận tự động dựa trên các sự kiện có xác suất cao, chênh lệch giá giữa các thị trường và các cơ hội dựa trên sự kiện, được định vị ở lớp thực thi và hiệu quả vốn.

TradeFox: Nền tảng tổng hợp thị trường dự đoán chuyên nghiệp và dịch vụ môi giới chính (Prime Brokerage) được hỗ trợ bởi Alliance DAO và CMT Digital, cung cấp khả năng thực hiện lệnh nâng cao (lệnh giới hạn, chốt lời/cắt lỗ, TWAP), giao dịch tự quản lý và định tuyến thông minh đa nền tảng, nhắm đến các nhà giao dịch tổ chức, với kế hoạch mở rộng sang các nền tảng như Kalshi, Limitless và SxBet.

Tóm tắt và triển vọng

Hiện tại, Hệ thống Dự báo Thị trường đang trong giai đoạn nghiên cứu phát triển ban đầu.

1. Nền tảng thị trường và sự tiến hóa cốt lõi: Polymarket và Kalshi đã hình thành một thế độc quyền kép, xây dựng các tác nhân thông minh xung quanh chúng với đủ thanh khoản và nền tảng kịch bản. Sự khác biệt cốt lõi giữa thị trường dự đoán và cờ bạc nằm ở hiệu ứng ngoại tác tích cực. Bằng cách tổng hợp thông tin phân tán thông qua các giao dịch thực tế, họ cung cấp giá công khai cho các sự kiện trong thế giới thực, dần dần phát triển thành một "lớp chân lý toàn cầu".

2. Định vị cốt lõi: Đại lý thị trường dự đoán nên được định vị là một công cụ quản lý tài sản xác suất có thể thực thi. Nhiệm vụ cốt lõi của nó là chuyển đổi tin tức, văn bản quy tắc và dữ liệu trên chuỗi thành các thiên lệch giá có thể kiểm chứng và thực thi các chiến lược với kỷ luật cao hơn, chi phí thấp hơn và khả năng giao dịch xuyên thị trường. Kiến trúc lý tưởng có thể được trừu tượng hóa thành bốn lớp: thông tin, phân tích, chiến lược và thực thi. Tuy nhiên, khả năng giao dịch thực tế của nó phụ thuộc rất nhiều vào tính minh bạch của việc thanh toán, chất lượng thanh khoản và mức độ cấu trúc thông tin.

3. Lựa chọn chiến lược và logic quản lý rủi ro: Từ góc độ chiến lược, giao dịch chênh lệch giá xác định (bao gồm giao dịch chênh lệch giá thanh toán, giao dịch chênh lệch giá bảo toàn xác suất và giao dịch chênh lệch giá giữa các nền tảng) tốt nhất nên được tự động hóa bởi tác nhân, trong khi đầu cơ theo hướng cụ thể chỉ nên đóng vai trò bổ sung. Trong quản lý vị thế, các chiến lược có thể thực thi và chịu lỗi nên được ưu tiên, với phương pháp bậc thang từng bước kết hợp với giới hạn vị thế cố định là phù hợp nhất.

4. Mô hình kinh doanh và triển vọng: Việc thương mại hóa chủ yếu được chia thành ba lớp: lớp cơ sở hạ tầng thu được thu nhập B2B ổn định thông qua cơ sở hạ tầng thực thi dữ liệu, lớp chiến lược kiếm tiền từ các cuộc gọi chiến lược của bên thứ ba hoặc chia sẻ doanh thu, và lớp Đại lý/Kho lưu trữ tham gia giao dịch giao ngay với các ràng buộc rủi ro minh bạch trên chuỗi trong khi tính phí quản lý và phí hiệu năng. Các hình thức tương ứng bao gồm điểm truy cập giải trí, đăng ký/tín hiệu chiến lược (hiện là khả thi nhất) và lưu ký Kho lưu trữ có ngưỡng cao. "Cơ sở hạ tầng + Hệ sinh thái chiến lược + Tham gia hiệu năng" là con đường bền vững hơn.

Mặc dù đã có nhiều nỗ lực xuất hiện trong hệ sinh thái Đại lý Thị trường Dự đoán, từ các khung nền tảng đến các công cụ cấp cao, ở các khía cạnh quan trọng như xây dựng chiến lược, hiệu quả thực thi, kiểm soát rủi ro và vòng lặp thương mại khép kín, hiện vẫn chưa có sản phẩm hoàn thiện, có thể sao chép và được tiêu chuẩn hóa. Chúng tôi mong chờ sự cải tiến và phát triển của Đại lý Thị trường Dự đoán trong tương lai.