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Polymarket conta duas vezes as figuras de negociação, revela a Paradigm

PorCollins J. OkothCollins J. Okoth 3 min de leitura
  • Investigadores da Paradigm liderados por Storm Slivkoff descobriram que as figuras de volume de negociação da Polymarket foram contadas duas vezes em quase todos os principais painéis de controlo.
  • Slivkoff, que é parceiro de pesquisa na Paradigm, disse que isso ocorre porque os dados on-chain da Polymarket contêm representações redundantes de cada negociação.
  • A Paradigm revelou que sua equipe construiu um simulador para ilustrar como diferentes métricas de negociação se comportam sob pelo menos oito tipos de negociação.

Investigadores da Paradigm, liderados por Storm Slivkoff, descobriram que as figuras de volume de negociação da Polymarket, não relacionadas com wash trading, foram contadas duas vezes em quase todos os principais painéis de controlo. Slivkoff, que é um parceiro de investigação na Paradigm, disse que isto ocorre porque os dados on-chain da Polymarket contêm eventos de blockchain redundantes.

Slivkoff afirmou que uma análise da estrutura de mercado da Polymarket, contratos inteligentes e dados de eventos revelou que a abordagem habitual de somar a plataforma’s OrderFilled eventos é a principal razão por trás da dupla contagem. A abordagem conta duas vezes o fluxo de caixa (em USD) e o número de contratos negociados.  

Por exemplo, Slivkoff descobriu que uma simples venda de token SIM/NÃO de $4,13 é registada como volume no valor de $8,26 porque eventos OrderFilled separados representam o lado do tomador (taker) e o lado do fornecedor (maker) da negociação. O investigador enfatiza que o volume nestes mercados de previsão deve ser medido usando apenas o lado do tomador ou o lado do fornecedor, não ambos.

Slivkoff analisa a anatomia das negociações da Polymarket

O parceiro de investigação da Paradigm começou por descrevendo os dados on-chain associados a cada negociação na Polymarket plataforma. Ele apontou que todas as transações da plataforma seguem um modelo rígido, que inclui no máximo um grupo de ordens da Polymarket emparelhadas por transação Polygon. 

Slivkoff explicou ainda que cada conjunto de ordens emparelhadas tem pelo menos um fornecedor (maker) e precisamente um tomador (taker). Ele também observou que as transações de negociação são submetidas por aproximadamente 50 EOAs afiliados à Polymarket, e que cada transação na plataforma segue a mesma sequência de eventos.

“Os dados on-chain da Polymarket são bastante complexos, e isto levou à adoção generalizada de métodos de contabilidade falhos.” 

–Storm Slivkoff, Parceiro de Investigação na Paradigm 

De acordo com Slivkoff, o bug de contabilidade inflaciona ambos os tipos comumente usados de métricas de volume para volume de fluxo de caixa e volume nocional, bem como o mercado de previsão. Ele observou que os dados da plataforma têm sido confusos para analistas de dados de cripto que encontram dificuldade em desvendar as muitas camadas interagentes usando um explorador de blocos. 

Slivkoff disse que esta dificuldade surge porque as negociações na plataforma podem ser swaps simples ou fusões e divisões, onde ambas as partes trocam posições opostas por dinheiro. Ele também afirmou que os contratos inteligentes apresentam eventos redundantes para rastreamento, que os exploradores de blockchain padrão muitas vezes falham em distinguir claramente.   

A Paradigm constrói um simulador para ilustrar o comportamento do volume de negociação

Polymarket conta duas vezes as figuras de negociação, revela a Paradigm.
Planilha do simulador de volume da Polymarket. Fonte: Paradigm.

Paradigm revelou que a sua equipa construiu um simulador para ilustrar como diferentes métricas de negociação se comportam sob pelo menos oito tipos de negociação. O simulador calcula mudanças no saldo maker/taker, mudanças no interesse aberto e várias métricas de volume para cada tipo de negociação. 

Slivkoff divulgou ainda que o preço SIM e o número de contratos negociados são as únicas duas entradas necessárias para a simulação. Ele também sugeriu que os analistas de dados de cripto podem fazer cópias da planilha e alterar os parâmetros para realizar as suas próprias simulações. 

No entanto, Slivkoff apontou que os analistas que usam este simulador devem notar alguns invariantes. Ele esclareceu que para cada tipo de negociação, o fornecedor (maker) e o tomador (taker) sempre assumem posições opostas. Um é uma resolução SIM longa, e o outro é uma resolução SIM curta. 

Slivkoff também observou que os deltas SIM e NÃO do fornecedor e do tomador sempre têm valores absolutos semelhantes. No entanto, ele acrescentou que isto é diferente dos seus USDC deltas, que podem ter valores absolutos diferentes.

O investigador também enfatizou que as negociações de divisão sempre aumentam o interesse aberto, enquanto as negociações de fusão sempre diminuem o interesse aberto. No entanto, as negociações de swap sempre deixam o interesse aberto inalterado. 

Slivkoff observou que calcular tanto o volume nocional quanto o volume de fluxo de caixa para negociações de swap é direto. Ele também observou que a soma OrderFilled da Polymarket apresentou um valor que é o dobro da figura correta para ambas estas métricas. No entanto, ele enfatizou que calcular estas métricas para negociações de fusão e negociações de divisão é mais complexo do que para um swap convencional.

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Collins J. Okoth

Collins J. Okoth

Collins Okoth é um jornalista e analista de mercados com 8 anos de experiência cobrindo criptomoedas e tecnologia. É Analista Financeiro Certificado e possui graduação em Matemática Atuária. Collins já trabalhou na Geek Computer e CoinRabbit como escritor e editor.

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