Gawing Asset ang Probability: Isang Pagsilip sa Prediction Market Agents

Noong 2025, ang prediction market ay naging isang bagong trend sa industriya na hindi maaaring balewalain.

May-akda: Jacob Zhao @IOSG

Sa mga nakaraang Crypto AI na serye ng mga ulat, patuloy naming binigyang-diin ang pananaw: sa kasalukuyan, ang mga may pinakamalaking aktwal na halaga ng aplikasyon sa larangan ng crypto ay pangunahing nakatuon sa pagbayad gamit ang stablecoin at DeFi, habang ang Agent ay nagsisilbing pangunahing interface ng AI industry tungo sa mga user. Kaya, sa trend ng pagsasanib ng Crypto at AI, ang dalawang pinakamahalagang landas ng halaga ay: panandaliang AgentFi base sa mga kasalukuyang hinog na DeFi protocol (gaya ng lending, liquidity mining na mga pangunahing estratehiya, pati na rin Swap, Pendle PT, arbitrage ng funding rate atbp), at pangmatagalang Agent Payment base sa stablecoin settlement at nakadepende sa ACP/AP2/x402/ERC-8004 na mga protocol.

Ang prediction market by 2025 ay naging mahalagang trend sa industriya, kung saan ang taunang kabuuang trading volume ay sumikad mula sa tinatayang $9 bilyon noong 2024 tungo sa higit $40 bilyon noong 2025, lumago nang higit 400% taon-taon. Ang napakahalagang pagtaas na ito ay dulot ng samu't saring mga salik: global na mga political event na nagdudulot ng mas mataas na pangangailangan sa uncertainty, ang pagkahinog ng imprastraktura at mode ng trading, pati na rin ang mga pag-unlad sa regulasyon (kalakip ang pagkapanalo ni Kalshi sa kaso at pagbabalik ng Polymarket sa U.S.). Ang Prediction Market Agent ay mayroong mga unang anyo sa umpisa ng 2026, na may potensyal na maging bagong hugis ng produkto sa AI agent area sa susunod na taon.

Prediction market: Mula betting tool tungo sa “global truth layer”

Ang prediction market ay isang financial mechanism kung saan ang trading ay nakabase sa resulta ng mga pangyayaring magaganap sa hinaharap, kung saan ang presyo ng kontrata ay nagrereplekta sa collective judgment ng market tungkol sa posibilidad ng resulta ng isang event. Ang bisa nito ay nagmumula sa pagsanib ng collective intelligence at economic incentive: sa isang anonymous environment na ang tunay na pera ay ipupusta, ang kalat-kalat na impormasyon ay mabilis na nai-integrate sa price signal na tinimbang ayon sa kagustuhan ng kapital, kaya’t mabisang nababawasan ang ingay at maling judgment.

▲ Trend ng nominal trading volume ng prediction market Pinagmulan ng data: Dune Analytics (Query ID: 5753743)

Hanggang katapusan ng 2025, ang prediction market ay halos nabuo na bilang isang duopoly na pinangungunahan ng Polymarket at Kalshi. Ayon sa talaan ng Forbes, ang kabuuang trading volume noong 2025 ay halos $44 bilyon, kung saan $21.5 bilyon ay mula sa Polymarket at $17.1 bilyon mula kay Kalshi. Sa lingguhang datos ng Pebrero 2026, ang trading volume ni Kalshi ($25.9B) ay lagpas na kay Polymarket ($18.3B), halos 50% na ng market share—nakamit ni Kalshi ang mabilis na paglago dahil sa panalo sa legal na kaso ng election contracts, regulatory advantage nito sa U.S. sports prediction market, at malinaw na regulatory expectation. Malinaw na nagkakaroon na ng divergence ang development path ng dalawa:

Ang Polymarket ay gumamit ng hybrid CLOB structure na “off-chain matching, on-chain settlement” at decentralized settlement mechanism, na bumubuo ng pandaigdigan, hindi-custodial, at may mataas na liquidity na market—pagbabalik U.S. kasabay ng "onshore + offshore" dual operations;

Ang Kalshi ay ini-integrate ang tradisyunal na financial system, gumagamit ng API para ikonekta sa mainstream retail brokers, ini-engganyo ang Wall Street market makers na sumali nang malalim sa macro at data-type contracts trading. Ang product ay regulated nang mas mahigpit, kaya’t mas mabagal ang pag-lilista ng mga long-tail demand at pagpapatupad sa biglaang events.

Maliban sa Polymarket at Kalshi, may dalawang pangunahing development paths ang ibang competitive participants sa prediction market:

• Una, ang compliant distribution path, kung saan ang event contracts ay naka-embed sa brokerage o malalaking platform accounts and clearing system, umaasa sa channel coverage, compliant qualification, at institutional trust upang magtayo ng advantage (tulad ng Interactive Brokers × ForecastEx ng ForecastTrader, FanDuel × CME Group ng FanDuel Predicts); malaki ang tulong ng regulasyon at resources dito ngunit maaga pa ang development sa laki ng produkto at base ng user.
• Pangalawa, ang Crypto-native on-chain path, kinakatawan ng Opinion.trade, Limitless, Myriad—nagtatamo ng mabilisang paglago gamit ang points mining, short-cycle contracts, at media distribution; binibigyang-diin ang performance at capital efficiency, ngunit hindi pa tiyak ang long-term sustainability at robustness ng risk control.

Pinagsasama ng dalawang landas na ito—tradisyunal na financial compliance at crypto-native performance advantage—ang polycompetitive na ecology ng prediction market.

Sa unang tingin, ang prediction market ay hawig sa sugal, at tunay namang zero-sum game ang likas nito, ngunit ang totoong pagkakaiba ay kung may positibong externality ito: sa pamamagitan ng tunay na trading, nahuhugot ang decentralized na impormasyon, nagkakaroon ng public pricing sa real-world events, at nabubuo ang isang mahalagang layer ng signal. Ang trend ay mula betting papuntang “global truth layer”—kasabay ng pag-integrate ng CME at Bloomberg, ang event probability ay nagiging decision metadata na puwedeng direktang tawagin ng mga financial at enterprise systems, nagpo-provide ng mas napapanahon at quantifiable na marketized truth.

Sa buong mundo, kakaiba rin ang state ng regulasyon ng prediction market. Ang U.S. lamang ang pangunahing economic power na malinaw na isinailalim ang prediction market sa financial derivatives na regulasyon framework; sa Europa, UK, Australia, Singapore, atbp. karaniwang tingin ay gambling ito at pinalalakas ang regulasyon; sa China, India at iba pa ay tuluy-tuloy na ipinagbabawal. Kaya’t nakaasa pa rin sa legal na framework ng iba’t ibang bansa ang global expansion ng prediction market.

Disenyo ng Arkitektura ng Prediction Market Agents

Sa kasalukuyan, Prediction Market Agents ay pumapasok na sa unang yugto ng praktikal na pagsubok—ang halaga nito ay hindi upang “paigtingin ang prediction ng AI,” kundi paramihin ang data processing at execution efficiency sa prediction market. Sa base nito bilang isang information aggregation mechanism, ang presyo ay repleksyon ng collective assessment sa event probability. Ang inefficiency sa totoong market ay mula sa information asymmetry, liquidity, at attention constraints. Ang tamang pagkaka-posisyon sa Prediction Market Agent ay executable probabilistic portfolio management—pinapalitaw mula sa balita, rules text, at on-chain data ang mga testable na price deviation, at instant, disiplinado, at mura kadalasan ang execution ng mga estratehiya, na napupunan ng cross-platform arbitrage at portfolio risk control upang makahuli ng structural opportunity.

Ang ideal na Prediction Market Agent ay abstract sa apat na layer ng arkitektura:

• Information layer: Pangolekta ng balita, social, on-chain, at opisyal na data;
• Analysis layer: Gumamit ng LLM at ML upang matukoy ang mispricing at kalkulahin ang edge;
• Strategy layer: Gamit ang Kelly Criterion, staggered entry, at risk control para gawing trade position ang edge;
• Execution layer: Multimarket order placing, slippage at gas optimization, arbitrage execution para bumuo ng efficient na automated loop.

Strategy Framework ng Prediction Market Agents

Iba ang settlement mechanism, liquidity, at distribution ng impormasyon ng prediction market kumpara sa tradisyunal na trading environment, at hindi lahat ng market at strategy ay akma para sa automated execution. Ang core ng agent ay kung deployed ito sa klaro, codable, at tumutugma sa structural advantage nito. Susuriin ito sa tatlong aspeto: pagpili ng underlying asset, position management, at structure ng strategy.

Pagpili ng Markado ng Prediction Market

Hindi lahat ng prediction market ay swabeng pagtayaan; nakasandig ang participation value nito sa: kalinawan ng settlement (kung malinaw ba ang rules, may isa lang bang data source), kalidad ng liquidity (market depth, spread at volume), inside info risk (level ng information asymmetry), time structure (expiration at pacing ng events), at inherent information advantage o professional background ng trader. Kapag may kalidad sa karamihang aspetong ito, saka lang dapat sumali. Angkop dapat sa sariling lakas at katangian ng market ang pagpili:

• Human core strength: Dependente sa propesyonal na kaalaman, kakayahan magpasya at mag-integrate ng malabong impormasyon, mas maluwang ang time window (araw/linggo); karaniwan sa politika, macro trend, milestones ng kumpanya.
• AI Agent core strength: Dependente sa data processing, pattern recognition at mabilis na execution, maikli ang decision window (seconds/minutes); karaniwan sa high-frequency crypto pricing, cross-market arbitrage, at automated market making.
• Hindi akma: Markets na dominated ng inside info o purong random/highly manipulated, walang advantage sa kahit sino.

Prediction Market Position Management

Ang Kelly Criterion ay pinaka-representative sa fund management sa repetitibong betting; layunin nito hindi ang max single gain kundi max na long-term compounding ng capital. Base sa win-rate at odds estimation nito ang optimum position size na magpapataas ng capital growth, malawak na gamit ito sa quant investing, pro betting, poker, at asset management.

• Classic form: f^* = (bp - q) / b
• Kunsaan, f^* ang optimum bet size, b ang net odds, p ang win rate, q=1−p
• Prediction market simplification: f^* = (p - market_price) / (1 - market_price)
• Kunsaan, p ang subjective probability, market_price ang market implied probability

Kaso, lubhang nakabatay ang aplikasyon ng Kelly sa exact estimation ng probability at odds—mahira para sa trader na laging eksaktong matantya ito, kaya sa practical use, mas pinipili ng pro bettors at prediction market participants ang strategies na mas kayang i-execute at hindi masyadong nakasalalay sa probability estimate:

• Unit System: Hati-hatiin ang capital sa fixed units (hal. 1%), i-bet lang ayon sa confidence, auto-limit ang risk kada bet; pinaka-common na method.
• Fixed Proportion: Laging parehas na percentage ng capital, consistent at stable, bagay sa risk averse o mababa ang confidence.
• Confidence Tiers: May set na discrete position size at hard limits, pinabababa ang decision complexity at iniiwasan ang false precision ng Kelly model.
• Inverted Risk Approach: Sisimulan sa max tolerable loss at paurong na kwentahin ang position size, nakatutok sa risk boundary imbes na expected returns.

Para sa PM Agent, mas mahalaga ang practicability at stability ng strategy kaysa theoretical optimum—dapat simple ang rules, madaling i-adjust ang parameter, at may built-in na fault tolerance. Sa constraints na ito, best practice ang confidence tier na may fixed position cap. Di kailangan ang exact probability; hati-hatiin lang ang trading opportunity batay sa lakas ng signal, bawat tier may cap para limitahan ang risk.

Strategy Selection sa Prediction Market

Base sa structure, may dalawang pangunahing strategy ang prediction market: deterministic arbitrage (klaro ang rules, codable), at speculative direction strategies (nakabase sa info interpretation at directional bet); may market making at hedging din pero kadalasang malaki ang capital at infra requirements, madalas ginagawa ng institusyon.

Deterministic Arbitrage Strategies

• Resolution Arbitrage: Kapag sigurado na halos ang resulta pero wala pa sa presyo, gain ay mula sa info sync at execution speed. Rules ay straight, low risk at talagang puwedeng encode, ideal para Agent.
• Dutch Book Arbitrage: Ginagamit ang mispricing ng mutually exclusive and complete event set, kung ∑P ≠ 1, puwedeng mag-combo ng walang directional risk. Napaka-rule based, low risk, swak sa automated execution.
• Cross-platform Arbitrage: Kita sa price deviation ng parehong event across markets. Low risk pero kakailanganin ng infra for real-time at parallel monitoring. Medyo mababa na ang margin dahil siksikan ang competition.
• Bundle Arbitrage: Gumagamit ng related contracts na may pricing inconsistency. Malinaw ang logic pero limit lang ang pagkakataon, may engineering requirement sa rule parsing at position constraint, mid ang fit sa Agent.

Speculative Directional Strategies

• Information Trading: Nakatuon sa events o structured info, gaya ng opisyal na data, announcement, o desisyon. Kung malinaw ang source at trigger, kayang-kaya ng Agent sa bilis at disiplina; pero kapag nakasalalay na sa semantic judgment, kailangan pa rin ng tao.
• Signal Following: Sumusunod sa successful traders o capital moves, simpleng rule, automated. Core risk ay pagka-luma ng signal o deliberate na “contra trade,” kailangang may filter at position risk control. Ikalawang strategy lang ito para sa Agent.
• Unstructured / Noise-driven: Umiikot sa emosyon, randomness o crowd action; walang consistent edge, highly volatile. Mahirap ma-model, sobrang risk, hindi para sa Agent o pangmatagalang strategy.

Market Microstructure (High frequency price/liquidity strategy): Sagad sa bilis at capital intesive, o reliant sa own infra. Although theoretically bagay sa Agent, sa prediction market ay madalas limited ang opportunity sa mga pinakaprotektadong player.

Risk Control & Hedging: Hindi direktang naghahanap ng kita kundi pababa ng overall exposure. Straightforward ang rules, malinaw ang target, at pang-matagalang backbone ng risk management.

Sa kabuuan, ang mga strategy na angkop sa Agent ay yung klarong rules, codable, at less subjective judgment—pinaka-core ang deterministic arbitrage, supported ng structured info at signal following; mula sa outset ay iniiwasan ang high noise/emotional trades. Pangmatagalang lakas ng Agent ang disiplinado, mabilis, at controlled execution/protection.

Business Model at Product Form ng Prediction Market Agents

Ang ideal na business model para sa Prediction Market Agents ay may iba-ibang direksyon:

• Infrastructure Layer: Magbibigay ng multi-source real-time data aggregation, Smart Money address database, unified execution engine at backtesting tools, B2B paid, stable revenues na hindi directly nakasalalay sa prediction accuracy;
• Strategy Layer: Buksan para sa 3rd party/community strategy, bumuo ng reusable at provable na ecosystem; monetization by call/weighting/execution split, less dependence sa single alpha;
• Agent/Vault Layer: Trust management, direct execution, transparent on-chain record at strict risk control, management at performance fee ang kita.

Maaaring hatiin ang product form batay sa business model:

• Gami-fied/Entertainment: Pinapasimple ang participation sa user-friendly (Tinder-like) style—malaking ambag sa pagpalawak ng user base at learning, pero kailangang mag-bridge to paid product (subscription o execution).
• Strategy Subscription/Signal: Walang custody ng funds, favorable sa regulation, malinaw ang responsibilidad, stable ang SaaS revenue—currently pinaka practical na business path. Downside lang ay madali magaya strategy at may execution friction; “signal + one-click execution” na semi-auto version ay nagpapabuti ng experience at retention.
• Vault Trust Model: May scale at efficiency advantage, parang asset management fund; pero may regulatory, trust, at tech risk barriers. Highly dependent ang model sa market at steady profitability—hanggat walang long-term record at institutional backing, hindi rekomendadong paunahin ito.

Sa essentials, ang “infra monetization + strategy ecosystem expansion + performance participation” ay diversified income structure—inaalis ang dependency sa singular “AI sustainability vs. market” hypothesis. Kahit lumiit na ang Alpha habang nagiging mature ang market, ang execution, risk, at settlement infra ay may pangmatagalang halaga, bumubuo ng mas sustainable na commercial loop.

Prediction Market Agent Project Case Studies

Sa ngayon, ang Prediction Market Agents ay nasa early exploration pa lang. Bagaman lumalabas na ang iba't ibang implementasyon mula base framework hanggang user tool, wala pang standardized product na mature at kumpleto pati strategy generation, execution efficiency, risk system, at commercial loop.

Nahati namin ang ecosystem sa tatlong level: infrastructure, autonomous agents, at prediction market tools.

Infrastructure

Polymarket Agents framework

Ang Polymarket Agents ay isang opisyal na developer framework para gawing standardize ang connection at interaction. Nilalaman nito ang market data retrieval, order build, at LLM API. Solved na ang “how to trade by code,” pero wala pa rin solution para sa core trading skills tulad ng strategy gen, probability calibration, dynamic position management, o backtesting. Isa lang itong opisyal na “connectivity standard,” hindi pang-commercial na agent. Kailangang magtaguyod pa rin ang mga commercial agent ng sariling full-stack research, trading, at risk core sa ibabaw nito.

Gnosis Prediction Market tools

Ang Gnosis Prediction Market Agent Tooling (PMAT) ay kayang magbasa at magsulat sa Omen/AIOmen at Manifold, pero read-only lang sa Polymarket—kaya may ecosystem barrier. Mainam siya bilang batayan ng Gnosis-native Agents, ngunit kapos sa broader devs na Polymarket-centric.

Bilang-hanggang ngayon, Polymarket at Gnosis lang ang prediction market ecologies na nagtutok talaga sa “Agent dev” bilang produkto. Ang iba gaya ng Kalshi, ay nasa API at Python SDK pa rin, bahala na ang developer sa strategy, risk, operation, at monitoring.

Autonomous Trading Agents

Karamihan sa “prediction market AI Agents” na available ngayon ay maagang prototypal pa rin; bagaman tinatawag na Agent, kulang pa rin lalo sa automated closed loop trading, independent/systematic risk control, position mgmt, stop loss, hedge at EV constraint - hindi pa pangmatagalang sistema.

Olas Predict

Olas Predict ay ang pinaka-advanced na prediction market Agent ecosystem. Core product na Omenstrat ay Gnosis-native (Omen), gamit ang FPMM at decentralized arbitration, maliit pero madalas na transaction, pero limitado sa likididad ng Omen. AI predictions nito ay halos standard LLM lang, kulang sa real-time data/risk system, at volatile ang score sa iba't ibang event type. Pebrero 2026, naglabas si Olas ng Polystrat—Agent para sa Polymarket. Pwedeng mag set ng strategy gamit ang natural language, at awtomatikong mag-trade ng panandaliang (4 days) market anomalies. Pinapatakbo locally (Pearl), Safe account custody at hard-coded risk limits—the first consumer-level Polymarket trading agent.

UnifAI Network Polymarket Strategy

Nag-aalok ng automated Polymarket Agent base sa tail risk taking: hinahanap at binibili ang near-resolved contracts na may implied probability>95%, habol ang 3-5% price spread. On-chain data: 95% success rate pero highly dependent pa rin sa event category at execution frequency.

NOYA.ai

Sinubukang gawing Agent loop ang buong research-judgment-execution-monitoring pipeline. Layered ang archi: intelligence-abstract-execution. May Omnichain Vaults na sila; under-dev pa ang Prediction Market Agent, hindi pa kumpleto ang live net at system—validation stage pa lang.

Prediction Market Tools

Kulang pa ang prediction market analytics tools para ituring na “PM Agent”—malakas sila sa information at analysis layers, pero tiwala pa rin sa user para sa execution/position/risk. Sa product form, mas angkop sila bilang signal subscription, data augmentation, research assistant, at simula ng intelligent agent.

Mula sa Awesome-Prediction-Market-Tools, napili lang ang may sapat na product maturity at applicable use case bilang case study. Apat na type: analytics/signals, alert/whale trace, arbitrage discovery, at trade/aggregation tool.

Market Analytics Tools

• Polyseer: Research prediction market tool, multi-agent role-based (Planner/Researcher/Critic/Analyst/Reporter), two-way evidence, Bayesian probability aggregation, output ay structured report. Malinaw ang method at open audit.
• Oddpool: “Bloomberg terminal ng prediction market,” cross platform (Polymarket, Kalshi, CME), arbitrage scan, real-time analytics dashboard.
• Polymarket Analytics: Global Polymarket data analysis, systematized trader/market/position/trade data—direct at ideal para reference.
• Hashdive: Data tool para sa traders, Smart Score, multi-dimensional Screener, effective para "smart money detection" at mirroring.
• Polyfactual: Focused sa AI market intelligence, sentiment/risk analysis, integrated sa trade UI via Chrome Extension, para sa B2B/institutional use case.
• Predly: AI mispricing detection, compares market price at AI-computed probability, detects deviation, alert accuracy raw ay 89%, for signal/opportunity screening sa Polymarket at Kalshi.
• Polysights: 30+ market/metrics, Insider Finder para makita ang new wallet/malaking bet, optimal for day-to-day monitoring at signal discovery.
• PolyRadar: Multimodel analysis platform, nagbibigay ng single-event analysis, timeline, confidence score, at source transparency—multi-AI cross validation.
• Alphascope: AI-powered intelligence engine for prediction market, real-time signal, research summary, probability changes; early stage, focused on research and signal support.

Alert/Whale Tracking

• Stand: Whale copy trade at high confidence action alerts.
• Whale Tracker Livid: Whale position change, productized

Arbitrage Tools

• ArbBets: AI-driven arbitrage tool, Polymarket/Kalshi/sports betting, cross-platform arbitrage at +EV trade opportunity detector para sa frequent traders.
• PolyScalping: Real-time arbitrage at scalping scan platform for Polymarket, 60-secs market scan, ROI calculation, Telegram alerts, may filter by liquidity/price diff/volume.
• Eventarb: Lightweight cross-platform arbitrage calculator at notifier (Polymarket, Kalshi, Robinhood), focus at libre gamitin—basic arbitrage support.
• Prediction Hunt: Market aggregator at comparator (Polymarket, Kalshi, PredictIt), real-time price comparison (every 5 mins), arbitrage detection—info symmetry/discover inefficiency.

Trading Terminal/Aggregation Execution

• Verso: YC Fall 2024-backed institutional prediction market terminal, Bloomberg-like UI, 15,000+ contract real-time tracking, deep data, AI news intelligence, for pro/institutional traders.
• Matchr: Cross-platform market aggregator/executor, 1,500+ market coverage, smart order routing for best price; auto-strategy para sa high-prob/cross-market/arbitrage, para sa execution at capital efficiency.
• TradeFox: Alliance DAO at CMT Digital-backed pro prediction market aggregator/Prime Brokerage, advanced (limit/stop, TWAP), self-custody at multi-platform routing, for institution, plans to scale to Kalshi, Limitless, SxBet, etc.

Buod at Pananaw

Sa ngayon, Prediction Market Agents ay early exploration pa.

• Ecosystem at evolution: May Polymarket at Kalshi duopoly at sapat na base para gawing Agent. Hindi gabi-gabi ang difference sa sugal sa externality—real trading aggregates info, public pricing, “global truth layer.”
• Core Positioning: PM Agent ay para sa “executable probability asset management,” i-transform ang news, rules, at on-chain data papuntang verifiable price deviation, at mas disiplinado, mas cost efficient, mas flexible ang execution. Abstracted as: information, analysis, strategy, execution, pero nakasalalay pa rin sa clarity ng settlement, kalidad ng liquidity, at degree ng data structure.
• Strategy choice at risk logic: Sa strategy, deterministic arbitrage ang pinaka-angkop at dapat automatic ng Agent, directional speculation ay supplement lang. Sa posisyon, dapat practicable at fault tolerant; best ang tier with cap approach.
• Business model at outlook: Three layers—infra w/ B2B revenue, strategy via 3rd party call/share, Agent/Vault on-chain at transparent risk control, income from management/performance fee. Product types: gamified, subscription/signal (pinakaactual), at high barrier Vault. Pinakamaganda ang “infra+ecosystem+performance participation” path.

Kahit marami nang nag-eeksperimento mula low-level framework hanggang high-level tool, wala pang standard, replicable product na mature para sa strategy, execution, risk, at commercial loop. Inaasahan namin ang iterative na pagsulong ng prediction market agent ecosystem sa hinaharap.