Forscher von Paradigm, unter der Leitung von Storm Slivkoff, haben festgestellt, dass die Handelsvolumenzahlen von Polymarket, die nicht mit Wash-Trading in Zusammenhang stehen, auf fast allen wichtigen Dashboards doppelt gezählt wurden. Slivkoff, Forschungspartner bei Paradigm, erklärte, dies liege daran, dass die On-Chain-Daten von Polymarket redundante Blockchain-Ereignisse enthielten.
Slivkoff behauptete, eine Analyse der Marktstruktur, der Smart Contracts und der Ereignisdaten von Polymarket trac ergeben, dass die übliche Vorgehensweise, die OrderFilled- Ereignisse der Plattform zu summieren, die Hauptursache für die Doppelzählung sei. Diese Vorgehensweise führe zu einer doppelten Erfassung cash (in USD) und der Anzahl der gehandelten trac .
Slivkoff stellte beispielsweise fest, dass ein einfacher YES/NO-Token-Verkauf im Wert von 4,13 US-Dollar als Volumen von 8,26 US-Dollar erfasst wird, da separate OrderFilled-Ereignisse die Taker- und die Maker-Seite des Handels repräsentieren. Der Forscher betont, dass das Volumen auf solchen Prognosemärkten entweder anhand der Taker- oder der Maker-Seite gemessen werden sollte, nicht anhand beider.
Slivkoff analysiert die Handelsstruktur von Polymarket
Der Forschungspartner von Paradigm begann mit der Beschreibung der On-Chain-Daten, die mit jedem Handel auf der Polymarket- Plattform verbunden sind. Er wies darauf hin, dass alle Transaktionen der Plattform einem starren Muster folgen, das maximal eine Gruppe übereinstimmender Polymarket-Aufträge pro Polygon-Transaktion umfasst.
Slivkoff erklärte weiter, dass jede Gruppe zusammengeführter Aufträge mindestens einen Maker und genau einen Taker aufweist. Er merkte außerdem an, dass die Handelsgeschäfte von etwa 50 mit Polymarket verbundenen EOAs (Executive Owners Associations) übermittelt werden und dass jede Transaktion auf der Plattform demselben Ablauf folgt.
„Die On-Chain-Daten von Polymarket sind recht komplex, was zu einer weitverbreiteten Anwendung fehlerhafter Buchhaltungsmethoden geführt hat.“
– Storm Slivkoff , Forschungspartner bei Paradigm
Laut Slivkoff führt der Buchhaltungsfehler zu einer Aufblähung sowohl gängiger Kennzahlen für cash -Volumen als auch für Nominalvolumen sowie des Prognosemarktes. Er merkte an, dass die Daten der Plattform für Krypto-Datenanalysten verwirrend seien, da es ihnen schwerfalle, die vielen interagierenden Ebenen mithilfe eines Block-Explorers zu entwirren.
Slivkoff erklärte, diese Schwierigkeit entstehe, weil Transaktionen auf der Plattform entweder einfache Tauschgeschäfte oder Fusionen und Aufteilungen sein können, bei denen beide Parteien gegeneinander getauschte Positionen gegen casheintauschen. Er führte außerdem aus, dass die Smarttracredundante Ereignisse für tracdarstellen, die von herkömmlichen Blockchain-Explorern oft nicht klar unterschieden werden können.
Paradigm entwickelt einen Simulator zur Veranschaulichung des Handelsvolumenverhaltens
Paradigm gab bekannt , dass sein Team einen Simulator entwickelt hat, der veranschaulicht, wie sich verschiedene Handelskennzahlen bei mindestens acht verschiedenen Handelsarten verhalten. Der Simulator berechnet für jede Handelsart die Veränderungen der Maker-/Taker-Balance, die Veränderungen des Open Interest und verschiedene Volumenkennzahlen.
Slivkoff gab außerdem bekannt, dass der YES-Preis und die Anzahl der gehandeltentracdie einzigen beiden für die Simulation benötigten Eingangsgrößen sind. Er schlug zudem vor, dass Krypto-Datenanalysten Kopien der Tabelle erstellen und die Parameter anpassen können, um eigene Simulationen durchzuführen.
Slivkoff wies jedoch darauf hin, dass Analysten, die diesen Simulator verwenden, einige Invarianten beachten sollten. Er stellte klar, dass Maker und Taker bei jedem Handelstyp stets entgegengesetzte Positionen einnehmen: eine Long-Position mit positiver Ja-Antwort und eine Short-Position mit positiver Ja-Antwort.
Slivkoff merkte außerdem an, dass die YES- und NO-Deltas für Maker und Taker stets ähnliche Absolutwerte aufweisen. Er fügte jedoch hinzu, dass dies anders sei als bei ihren USDC- Deltas, deren Absolutwerte variieren können.
Der Forscher betonte außerdem, dass Split-Trades das offene Interesse stets erhöhen, während Merge-Trades es stets verringern. Swap-Trades hingegen lassen das offene Interesse immer unverändert.
Slivkoff merkte an, dass die Berechnung des Nominalvolumens und cash -Volumens bei Swap-Geschäften unkompliziert sei. Er stellte außerdem fest, dass die von Polymarket angezeigte OrderFilled-Summe für beide Kennzahlen doppelt so hoch wie der korrekte Wert sei. Er betonte jedoch, dass die Berechnung dieser Kennzahlen für Merge- und Split-Trades komplexer sei als für herkömmliche Swaps.
