Paradigm révèle que Polymarket comptabilise deux fois ses chiffres de transactions

Les chercheurs de Paradigm, dirigés par Storm Slivkoff, ont découvert que les volumes d'échanges de Polymarket, non liés à des opérations fictives, étaient comptabilisés deux fois sur la quasi-totalité des principaux tableaux de bord. Slivkoff, partenaire de recherche chez Paradigm, explique ce phénomène par la présence d'événements redondants dans les données de la blockchain de Polymarket.

Slivkoff a affirmé qu'une analyse de la structure du marché, des contrats intelligents et des données événementielles de Polymarkettracrévélé que la méthode habituelle de sommation des OrderFilled est la principale cause du double comptage. Cette méthode comptabilise deux fois cash (en USD) et le nombre de contratstrac.  

Par exemple, Slivkoff a constaté qu'une simple vente de jetons OUI/NON d'une valeur de 4,13 $ est enregistrée comme un volume de 8,26 $ car les événements OrderFilled distincts représentent respectivement le preneur et le vendeur. Le chercheur souligne que le volume sur ces marchés de prédiction doit être mesuré en prenant en compte soit le preneur, soit le vendeur, mais pas les deux.

Slivkoff dissèque l'anatomie commerciale de Polymarket

Le partenaire de recherche de Paradigm a commencé par décrire les données on-chain associées à chaque transaction sur la Polymarket . Il a souligné que toutes les transactions de la plateforme suivent un modèle rigide, qui comprend au maximum un groupe d'ordres Polymarket appariés par transaction Polygon. 

Slivkoff a précisé que chaque ordre apparié comporte au moins un donneur d'ordre et un seul preneur. Il a également indiqué que les transactions sont effectuées par une cinquantaine d'EOA affiliés à Polymarket et que chaque transaction sur la plateforme suit le même déroulement.

« Les données on-chain de Polymarket sont assez complexes, ce qui a conduit à l'adoption généralisée de méthodes comptables erronées. » 

–Storm Slivkoff, partenaire de recherche chez Paradigm 

D'après Slivkoff, ce bug comptable fausse les deux types de mesures de volume couramment utilisés pour le flux de cash et le volume notionnel, ainsi que le marché des prédictions. Il a également constaté que les données de la plateforme sont source de confusion pour les analystes de données crypto, qui peinent à démêler les nombreuses interactions entre les différents niveaux à l'aide d'un explorateur de blocs. 

Slivkoff a expliqué que cette difficulté provient du fait que les transactions sur la plateforme peuvent être de simples échanges ou des fusions et des scissions, où les deux parties échangent des positions opposées contre cash. Il a également indiqué que lestracintelligents présentent des événements redondants pour trac, que les explorateurs de blockchain standard peinent souvent à distinguer clairement.   

Paradigm conçoit un simulateur pour illustrer le comportement des volumes de transactions.

Paradigm a révélé que son équipe a développé un simulateur pour illustrer le comportement de différentes métriques de trading selon au moins huit types de transactions. Ce simulateur calcule les variations de l'équilibre entre les ordres maker et taker, les variations des positions ouvertes et diverses métriques de volume pour chaque type de transaction. 

Slivkoff a également indiqué que le prix du YES et le nombre detracnégociés sont les deux seules données nécessaires à la simulation. Il a par ailleurs suggéré que les analystes de données crypto peuvent copier la feuille de calcul et modifier les paramètres pour effectuer leurs propres simulations. 

Slivkoff a toutefois souligné que les analystes utilisant ce simulateur doivent tenir compte de quelques constantes. Il a précisé que pour chaque type de transaction, le teneur de marché et le preneur de marché adoptent toujours des positions opposées : l’une est une position longue « oui », l’autre une position courte « oui ». 

Slivkoff a également noté que les deltas OUI et NON du maker et du taker ont toujours des valeurs absolues similaires. Il a toutefois ajouté que cela diffère des USDC , qui peuvent avoir des valeurs absolues différentes.

Le chercheur a également souligné que les opérations de fractionnement augmentent systématiquement les positions ouvertes, tandis que les opérations de fusion les diminuent. En revanche, les opérations d'échange laissent toujours les positions ouvertes inchangées. 

Slivkoff a fait remarquer que le calcul du volume notionnel et du volume de flux cash pour les opérations de swap est simple. Il a également constaté que la somme des ordres exécutés de Polymarket affichait une valeur deux fois supérieure à la valeur correcte pour ces deux indicateurs. Il a toutefois souligné que le calcul de ces indicateurs pour les opérations de fusion et de fractionnement est plus complexe que pour un swap classique.