Polymarket重复计算交易数据，Paradigm揭示

由Storm Slivkoff领导的Paradigm研究人员发现，Polymarket的交易量数据（与洗盘交易无关）在几乎所有主要仪表板上都被重复计算。Slivkoff是Paradigm的研究合伙人，他表示这是因为Polymarket的链上数据包含冗余的区块链事件。

Slivkoff声称，对Polymarket的市场结构、智能合约和事件数据的分析显示，通常对平台 OrderFilled 事件求和的方法是重复计算的主要原因。该方法重复计算了现金流（以美元计）和交易合约的数量。  

例如，Slivkoff发现，一笔价值4.13美元的简单YES/NO代币销售被记录为价值8.26美元的交易量，因为单独的OrderFilled事件代表交易的taker方和maker方。研究人员强调，此类预测市场的交易量应使用taker方或maker方之一来衡量，而不是两者都用。

Slivkoff剖析Polymarket的交易解剖结构

Paradigm研究合伙人开始 将其 分析 Polymarket 平台 

Slivkoff 进一步解释说，每组匹配订单至少包含一个做市商（maker）和一个精确的吃单者（taker）。他还指出，交易交易由与 Polymarket 关联的约 50 个外部拥有地址（EOAs）提交，并且平台上的每笔交易都遵循相同的事件序列。

“Polymarket 的链上数据非常复杂，这导致了有缺陷的会计方法的广泛采用。” 

–Storm Slivkoff, Paradigm 研究合伙人 

据 Slivkoff 称，该会计漏洞夸大了现金流量和名义价值量这两种常用交易量指标，以及预测市场的交易量。他指出，该平台的数据让加密数据分析师感到困惑，因为他们很难使用区块浏览器解开许多相互作用的层次。 

Slivkoff 表示，这种困难源于平台上的交易可以是简单的互换，也可以是合并和拆分，其中双方交换相反的头寸以换取现金。他还表示，智能合约存在用于跟踪的冗余事件，而标准的区块链浏览器通常无法清楚地区分这些事件。   

Paradigm 构建模拟器以说明交易量行为

Paradigm 披露 其团队已构建了一个模拟器，以说明在至少八种交易类型下不同交易指标的行为。该模拟器计算每种交易类型的做市商/吃单者余额变化、未平仓合约数量变化以及各种交易量指标。 

Slivkoff 进一步披露，模拟所需的唯一两个输入是 YES 价格和交易合约数量。他还建议加密数据分析师可以复制电子表格并更改参数以进行自己的模拟。 

然而，Slivkoff 指出，使用此模拟器的分析师应注意一些不变量。他澄清说，对于每种交易类型，做市商和吃单者总是采取相反的头寸。一个是 YES 结算的做多头寸，另一个是 YES 结算的做空头寸。 

Slivkoff 还指出，做市商和吃单者的 YES 和 NO 变化量（deltas）的绝对值总是相似。然而，他补充说，这与他们的 USDC 变化量不同，后者的绝对值可能不同。

该研究人员还强调，拆分交易总是增加未平仓合约数量，而合并交易总是减少未平仓合约数量。然而，互换交易总是使未平仓合约数量保持不变。 

Slivkoff 指出，计算互换交易的名义价值量和现金流量量非常简单。他还观察到，Polymarket 的 OrderFilled 总和为这两个指标呈现的值是正确数值的两倍。然而，他强调，计算合并交易和拆分交易的这些指标比常规互换更复杂。