Prognosemärkte werden mit dem Einzug der KI zu algorithmischen Handelsplätzen

Prognosemärkte beginnen, eine algorithmische Handelsebene zu entwickeln, die den traditionellen elektronischen Märkten ähnelt. Ein neues Startup, Elastics, entwickelt Tools, die diesen Wandel beschleunigen sollen.

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Elastics, gegründet vom ehemaligen Goldman Sachs-Experten Szymon Pawica, hat 2 Millionen US-Dollar an Pre-Seed-Finanzierungen aufgebracht, um KI-Agenten für Prognosemärkte zu entwickeln.

Das Unternehmen entwickelt das, was es „Trade with Words“ nennt – eine Schnittstelle in natürlicher Sprache für die Umsetzung quantitativer Strategien ohne traditionelle Auftragseingabe.

Das Modell spiegelt einen breiteren Wandel in den Prognosemärkten wider, von der „Weisheit der Masse“ hin zum Wettbewerb, der auf Geschwindigkeit, Automatisierung und Ausführung basiert.

Wie Automatisierung die Marktstruktur verändert

Frühere Marktdaten zeigten bereits, wie weit die Automatisierung in den Prognosemärkten vorgedrungen ist. Die Analyse öffentlicher Geldbörsen hat automatisierte Bots unter vielen der profitabelsten Konten identifiziert, während Arbitrageure Dutzende Millionen Dollar von Polymarket abgezogen haben, indem sie kurzlebige Preisunterschiede zwischen den Veranstaltungsorten ausgenutzt haben.

Prognosemärkte belohnen zunehmend Ausführungsgeschwindigkeit und Datenverarbeitung. Dies wird zum Teil durch KI-Systeme vorangetrieben, die beschleunigen, wie sich Informationen in Preisen widerspiegeln.

„Mit zunehmender Verbreitung der KI-gesteuerten Automatisierung wird der manuelle Handel immer schwieriger“, sagte Pawica.

Der Verlauf ähnelt der Entwicklung des Devisenhandels, wo maschinelle Liquidität und Ausführung mittlerweile einen großen Teil des Volumens ausmachen. Dieser Übergang dauerte auf traditionellen Märkten Jahre. Auf Prognosemärkten kann es schneller passieren.

Was das für Makler bedeutet

Durch den Ausbau der Infrastruktur wird neu definiert, wie Prognosemärkte von Plattformen, die eine Integration in Betracht ziehen, betrachtet werden sollten. In diesen Märkten machen Bots einen erheblichen Anteil des Volumens aus und Preisunterschiede werden in Millisekunden ausgenutzt.

Infolgedessen beginnen sie in ihren betrieblichen Anforderungen anderen Märkten für elektronische Derivate zu ähneln. Dies impliziert die Notwendigkeit von Echtzeit-Datenfeeds, einer Ausführung auf institutioneller Ebene und einem Latenzmanagement.

Plattformen, die die Integration von Vorhersagemärkten als einfache Produkterweiterung betrachten, werden mit Infrastrukturen konkurrieren, die darauf ausgelegt sind, Geschwindigkeits- und Ausführungsvorteile zu nutzen.

Für Multi-Asset-Broker ist die entscheidende Frage, wie schnell diese Infrastrukturanforderungen im Zuge der Marktentwicklung unumgänglich werden.