Il declino dei dividendi per gli investitori al dettaglio preannuncia una corsa agli armamenti nell'AI sul mercato

La notte della riunione della Federal Reserve di luglio, una "guerra quantistica" per il potere di determinazione dei prezzi.

Autore: Gino Matos

Traduzione: Saoirse, Foresight News

Dal 28 al 29 luglio, la Federal Reserve terrà una riunione per decidere una nuova serie di tassi di interesse. I trader utilizzeranno obbligazioni, valute, criptovalute e contratti di eventi ancorati direttamente ai risultati delle decisioni della banca centrale per scommettere sulle variazioni di prezzo che ne derivano.

Il 21 luglio, Reuters ha condotto un sondaggio tra 104 economisti, tutti i quali prevedono che la Federal Reserve manterrà il range dei tassi d'interesse tra il 3,50% e il 3,75%. I contratti di luglio di Kalshi scommettono su questa probabilità, che ha raggiunto l'87%, con un volume di contratti di circa 29,7 milioni di dollari, mentre il mercato ha ancora bisogno di controparti per quotare il restante 13% di possibilità.

Oggi, queste controparti includono market maker, istituzioni quantitative, team di gestione patrimoniale e agenti intelligenti AI. Questi programmi monitorano i prezzi 24 ore su 24, confrontano contratti simili su diverse piattaforme e aggiornano continuamente la probabilità di eventi.

Diverse istituzioni stanno testando contratti di eventi, mentre i broker continuano a introdurre fornitori di liquidità. Le istituzioni di gestione patrimoniale hanno iniziato a considerare i contratti già liquidati come un metro di misura per selezionare i trader: che siano umani o algoritmi, chi riesce a quotare l'incertezza in modo più preciso rispetto al mercato sarà al centro dell'attenzione.

La combinazione di forze può arricchire il libro ordini e accelerare la scoperta dei prezzi, ma il vantaggio commerciale si concentrerà anche nelle istituzioni con le infrastrutture più veloci.

I volumi totali di scambio mensili delle due principali piattaforme, Kalshi e Polymarket, hanno raggiunto un picco di 13,7 miliardi di dollari a giugno, e a luglio il volume di scambi ha già superato i 11 miliardi di dollari. I dati dimostrano che il volume di scambi nel mercato delle previsioni ha già raggiunto livelli professionali.

Il grafico mostra che il volume di scambi mensili di Kalshi e Polymarket ha raggiunto un picco di 13,7 miliardi di dollari a giugno, con un volume annualizzato di scambi di Kalshi che ha raggiunto 178 miliardi di dollari.

Kalshi ha dichiarato che il volume annualizzato di scambi sulla piattaforma è raddoppiato a oltre 178 miliardi di dollari in sei mesi, con un aumento del volume di scambi istituzionali fino all'800%, e la piattaforma ha completato il suo primo grande scambio personalizzato.

Clear Street, Marex e Jump Trading stanno seguendo questa tendenza di crescita costruendo canali di accesso: Clear Street aiuta i clienti istituzionali a connettersi con Kalshi; Marex collega simultaneamente Kalshi e Polymarket; Jump Trading assiste le istituzioni a partecipare direttamente al trading del mercato degli eventi. Inoltre, AQR, Susquehanna e OKX hanno pubblicato annunci di lavoro per posizioni di trading professionale nel mercato delle previsioni.

Anche i dipartimenti finanziari delle aziende stanno testando questi contratti per coprire i rischi tariffari e le esposizioni derivanti da politiche di regolamentazione. Tuttavia, la condizione per questa domanda di copertura è che ci siano controparti di mercato in grado di sostenere quotazioni di posizioni inverse in modo continuo e su larga scala.

Per costruire un mercato funzionante, i fornitori devono essere disposti a quotare in entrambe le direzioni, confrontare contratti simili su diverse piattaforme e correggere immediatamente i prezzi quando ci sono deviazioni significative.

Misurare il vantaggio commerciale

Louis Régis, fondatore della società di trading autonomo Propr e ex trader quantitativo di Credit Suisse, ha affermato che, rispetto ai mercati finanziari tradizionali, i criteri di selezione per i trader nei contratti di eventi sono molto più severi. Questi contratti possono riflettere chiaramente la capacità di giudizio del trader, mentre i confini di rischio sono chiari e controllabili.

Un contratto si ancorerà infine a un risultato definito, e i finanziatori possono giudicare in modo intuitivo se il trader è in grado di fornire continuamente quotazioni probabilistiche superiori al consenso di mercato. Utilizzare i contratti di eventi per identificare la capacità di trading è molto più puro rispetto a guardare semplicemente i profitti e le perdite delle operazioni direzionali: i profitti e le perdite normali possono essere influenzati da fattori come le tendenze di mercato e le fluttuazioni dei margini.

Le stime di Foresight Arena mostrano che, per confermare un vantaggio commerciale stabile di 2 punti percentuali con un ragionevole livello di confidenza statistica, sono necessari circa 350 contratti di previsione binaria completati; se si desidera verificare un vantaggio dell'1%, il campione necessario è circa quattro volte quello precedente.

Affidarsi solo a pochi contratti legati alle decisioni della Federal Reserve o alle elezioni per ottenere profitti a breve termine potrebbe semplicemente significare aver scelto un obiettivo commerciale favorevole, una coincidenza di correlazione delle posizioni, o aver semplicemente indovinato un evento casuale, senza rappresentare una reale capacità a lungo termine.

Propr prevede di espandere questo sistema di valutazione a Polymarket. I trader e gli agenti intelligenti AI che superano la valutazione possono ottenere un limite di trading massimo di 100.000 dollari per singolo conto, con un limite totale di 300.000 dollari per più conti, e una percentuale di condivisione dei profitti fino all'80%.

L'azienda considera ogni operazione come un segnale valido, una parte dei segnali viene replicata sulla piattaforma reale come posizione del libro A, mentre il resto viene eseguito in simulazione interna, classificato nel libro B. In entrambi i casi, i trader riceveranno calcoli di profitti e perdite secondo standard equivalenti.

Attualmente, Propr rilascia solo circa il 5% dei segnali di trading nel mercato reale, mentre il resto rimane in simulazione interna. Louis Régis ha affermato che questo modello è stato adottato per accumulare dati sufficienti e gestire con cautela i propri fondi. Sia il libro A che il libro B, i profitti vengono infine liquidati in USDC sulla blockchain.

Le sfide a livello esecutivo

Louis Régis ritiene che i mercati delle previsioni siano naturalmente adatti agli agenti intelligenti: ogni contratto ha una struttura standardizzata, i prezzi possono essere osservati in tempo reale e le liquidazioni avvengono secondo regole fisse.

Gli agenti possono monitorare continuamente il mercato e aggiornare i prezzi ogni minuto. Louis Régis ha affermato che un ambiente di mercato standardizzato, unito alla capacità di riprezzare ininterrottamente, può teoricamente formare un vantaggio commerciale solido.

Prediction Arena ha condotto test di riferimento: sei modelli AI all'avanguardia hanno ricevuto 10.000 dollari di fondi ciascuno e hanno effettuato trading autonomo su Kalshi e Polymarket dal 12 gennaio al 9 marzo. I risultati mostrano che i modelli hanno subito perdite tra il 16% e il 30,8% su Kalshi; su Polymarket, la perdita media è stata inferiore, ma ha comunque registrato un rendimento negativo, con un ritiro medio dell'1,1%. Un altro studio ha sottolineato che per trasformare l'accuratezza delle previsioni in profitti stabili, è necessario abbinare una strategia di scommessa ragionevole e avere un adeguato supporto di liquidità per attuare la strategia.

I mercati delle previsioni possono diventare un eccellente campo di prova per testare se i modelli di trading AI possono convertire le previsioni in operazioni redditizie.

Prospettive di evoluzione del mercato

In uno scenario ottimista, i trader, i market maker e gli agenti intelligenti AI supportati da fondi porteranno abbondante liquidità reale, riducendo gli spread e arricchendo il libro ordini, avvicinando i livelli di prezzo tra Kalshi e Polymarket.

Uno studio di gennaio 2026 ha analizzato contratti simili su Polymarket, Kalshi, PredictIt e Robinhood. La ricerca ha scoperto che quando la liquidità e l'attività di trading sono elevate, Polymarket tende a dominare la scoperta dei prezzi, e flussi di ordini unidirezionali su larga scala determineranno quale piattaforma regolerà per prima i prezzi. Maggiore è l'afflusso di liquidità reale, maggiore è la possibilità di ampliare il vantaggio delle piattaforme leader su più contratti e ridurre le differenze di prezzo tra le varie piattaforme.

In uno scenario pessimista, il vantaggio commerciale si concentrerà nelle mani di poche istituzioni con infrastrutture di alto livello. I trader al dettaglio continueranno a perdere contro controparti più informate; quando il mercato avrà difficoltà a quotare eventi, la liquidità si ridurrà rapidamente.

Louis Régis ha dichiarato: "Ho fiducia nella direzione dello sviluppo, ma non posso prevedere la scala finale." Anche se un'istituzione autonoma cresce rapidamente, rispetto a un mercato con volumi di trading mensili che hanno già raggiunto centinaia di miliardi di dollari, il volume di trading che una singola istituzione può fornire rimane molto limitato.

Il mercato ha già anticipato le aspettative che la Federal Reserve manterrà i tassi di interesse invariati dal 28 al 29 luglio; prima della pubblicazione della dichiarazione ufficiale, le aspettative principali sono già state stabilite. La vera competizione si trova nell'intervallo finale, ovvero l'intervallo di probabilità che si discosta da questo consenso; e quando i dati CPI, GDP e sull'occupazione non agricola vengono rilasciati, tutti i contratti affronteranno una finestra di ricalcolo concentrata.

L'Ufficio di analisi economica degli Stati Uniti pubblicherà la stima preliminare del GDP il 30 luglio, mentre il rapporto sull'occupazione di luglio sarà pubblicato il 7 agosto. Ogni ciclo di pubblicazione dei dati vedrà la stessa competizione: chi può prevedere per primo un dato inaspettato, o chi può correggere più rapidamente i prezzi obsoleti, avrà il controllo del flusso degli ordini di trading.

Essere in grado di quotare in modo continuo e preciso per questi dati è la chiave per un trader o un modello per ottenere il supporto di fondi reali da istituzioni autonome.

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