- I ricercatori di Paradigm guidati da Storm Slivkoff hanno scoperto che le cifre del volume di trading di Polymarket sono state conteggiate due volte su quasi tutti i principali dashboard.
- Slivkoff, partner della ricerca presso Paradigm, ha dichiarato che ciò è dovuto al fatto che i dati on-chain di Polymarket contengono rappresentazioni ridondanti di ogni operazione.
- Paradigm ha rivelato che il suo team ha sviluppato un simulatore per illustrare come si comportano diverse metriche di trading sotto almeno otto tipi di operazioni.
I ricercatori di Paradigm, guidati da Storm Slivkoff, hanno scoperto che le cifre del volume di trading di Polymarket, non relative al wash trading, sono state conteggiate due volte su quasi tutti i principali dashboard. Slivkoff, che è un partner di ricerca presso Paradigm, ha dichiarato che questo accade perché i dati on-chain di Polymarket contengono eventi blockchain ridondanti.
Slivkoff ha affermato che un'analisi della struttura di mercato di Polymarket, dei contratti intelligenti e dei dati degli eventi ha rivelato che l'approccio abituale di sommare i OrderFilled eventi è la ragione principale del doppio conteggio. L'approccio conta due volte il flusso di cassa (in USD) e il numero di contratti negoziati.
Ad esempio, Slivkoff ha scoperto che una semplice vendita di token SÌ/NO per 4,13 $ viene registrata come un volume di 8,26 $ perché eventi OrderFilled separati rappresentano il lato taker e il lato maker del trade. Il ricercatore sottolinea che il volume su tali mercati predittivi dovrebbe essere misurato utilizzando o il lato taker o il lato maker, non entrambi.
Slivkoff analizza l'anatomia del trade di Polymarket
Il partner di ricerca di Paradigm ha iniziato a definendo analizzare i dati on-chain associati a ogni trade sulla Polymarket piattaforma. Ha sottolineato che tutte le transazioni della piattaforma seguono un modello rigido, che include al massimo un gruppo di ordini Polymarket abbinati per transazione Polygon.
Slivkoff ha ulteriormente spiegato che ogni set di ordini abbinati ha almeno un maker e precisamente un taker. Ha anche notato che le transazioni di trade sono inviate da circa 50 EOA affiliati a Polymarket e che ogni transazione sulla piattaforma segue la stessa sequenza di eventi.
«I dati on-chain di Polymarket sono piuttosto complessi e questo ha portato all'adozione diffusa di metodi contabili difettosi.»
–Storm Slivkoff, Partner di Ricerca presso Paradigm
Secondo Slivkoff, il bug contabile gonfia entrambi i tipi comunemente utilizzati di metriche di volume per il volume del flusso di cassa e il volume nozionale, nonché per il mercato predittivo. Ha notato che i dati della piattaforma sono stati fonte di confusione per gli analisti di dati crypto che faticano a districare i molti strati interagenti utilizzando un block explorer.
Slivkoff ha dichiarato che questa difficoltà sorge perché i trade sulla piattaforma possono essere semplici swap o fusioni e scissioni, in cui entrambe le parti scambiano posizioni opposte per contanti. Ha anche affermato che i contratti intelligenti presentano eventi ridondanti per il tracciamento, che gli explorer blockchain standard spesso non riescono a distinguere chiaramente.
Paradigm costruisce un simulatore per illustrare il comportamento del volume di trading
Paradigm ha rivelato che il suo team ha costruito un simulatore per illustrare come si comportano diverse metriche di trading sotto almeno otto tipi di trading. Il simulatore calcola le variazioni del saldo maker/taker, le variazioni dell'open interest e varie metriche di volume per ogni tipo di trade.
Slivkoff ha ulteriormente rivelato che il prezzo SÌ e il numero di contratti negoziati sono gli unici due input richiesti per la simulazione. Ha anche suggerito che gli analisti di dati crypto possono fare copie del foglio di calcolo e modificare i parametri per eseguire le proprie simulazioni.
Tuttavia, Slivkoff ha sottolineato che gli analisti che utilizzano questo simulatore dovrebbero tenere presente alcuni invarianti. Ha chiarito che per ogni tipo di trade, il maker e il taker assumono sempre posizioni opposte. Uno è una risoluzione SÌ long, e l'altro è una risoluzione SÌ short.
Slivkoff ha anche notato che i delta SÌ e NO del maker e del taker hanno sempre valori assoluti simili. Tuttavia, ha aggiunto che questo è diverso dai loro USDC delta NO, che possono avere valori assoluti diversi.
Il ricercatore ha anche sottolineato che i trade di split aumentano sempre l'open interest, mentre i trade di merge lo diminuiscono sempre. Tuttavia, i trade di swap lasciano sempre invariato l'open interest.
Slivkoff ha notato che calcolare sia il volume nozionale che il volume del flusso di cassa per i trade di swap è semplice. Ha anche osservato che la somma OrderFilled di Polymarket presentava un valore che era il doppio della figura corretta per entrambe queste metriche. Tuttavia, ha sottolineato che calcolare queste metriche per i trade di merge e split è più complesso rispetto a uno swap convenzionale.
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Collins J. Okoth
Collins Okoth è un giornalista e analista di mercati con 8 anni di esperienza nella copertura di criptovalute e tecnologia. È un Analista Finanziario Certificato e possiede una laurea in Matematica Attuariale. Collins ha precedentemente lavorato con Geek Computer e CoinRabbit come scrittore e redattore.
