Bumibilis ang paglago ng prediction markets dahil marami nang trader, malalaking institusyon, at pati Wall Street na gustong magka-profit sa hype na tumataas.
Nakaabot na sa higit $13.7 billion ang monthly volume ngayong March—malayo sa $1.96 billion noon—at tumataas pa ito ng 599%, pinangungunahan ng mga sikat sa sektor tulad ng Polymarket at Kalshi.
6 Formula na Ginagamit ng Quant sa Polymarket Playbook
Sa isang bagong post, sinabi ng isang analyst na ang Polymarket ay mas lumago pa kesa sa dati nitong image bilang “degen gamblers” lang.
“Unti-unti itong nagiging quant battlefield kung saan mga professional fund ang ume-exploit ng edge, parang ginagawa nila sa options at futures,” ayon sa isang post ng analyst.
I-follow kami sa X para lagi kang updated sa mga bagong balita
Pinakita rin sa post na may anim na pangunahing formula na gamit ng mga hedge fund para patuloy na kumita sa prediction markets. Pwede pa rin kopyahin ng mga retail trader ang ilan sa mga approach na ‘to para mas lumaki ang edge nila.
Ang Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR) ang main na base, kung saan ginagawa ng mga quant ang pricing engine para matancha kung gaano kalaki ang gagalaw ng market bago pa makapag-react ang mga mabagal na sumunod.
Ang Kelly Criterion ang ginagamit naman para automatic na makuha kung ilang porsyento ng bankroll ang ipupusta kada trade—hindi ‘yung bara-barang amount lang.
Sa Expected Value gap scanning, gumagawa sila ng sarili nilang probability models para hanapin ang mga kontrata na malayo ang implied odds kumpara sa sariling estimate nila—sapat para lampasan ang fees. Gamit ito para mas piliin ang panalo.
KL-Divergence naman ang ginagamit para mahanap ang mga statistical na hindi magkatugma na market, tulad ng mga political candidate na magkalaban, at para makapwesto ng structured hedge.
Bregman Projection—sa level na ‘to, chine-check nila mga sobrang komplikadong event na maraming possible outcomes, para mahanap ang price loopholes na hindi kaya ng manual na trader.
Bayesian Updating naman, laging nage-update ng probability estimate habang pumapasok ang bagong data. Hindi sila stuck sa isang opinyon, kaya real-time laging aligned ang positions nila base sa pinakabagong info.
Mag-subscribe na sa YouTube channel namin para sa mga expert insights mula sa mga top leader at journalists
Sinabi rin ng analyst ang basic na blueprint para “makopya ‘yung system.”
- Data: Kumuha ng API access mula sa Polygon para makuha ang real-time na Polymarket odds at volume data.
- Environment: Mag-setup ng Python gamit ang mga importanteng library tulad ng numpy, scipy, at cvxpy—sila ang bahala sa math ng anim na formula.
- Backtesting: Bago mag-trade ng totoong pera, i-backtest muna gamit ang 2025 historical data—walk-forward testing ang style, na parang sinusubukan mong i-simulate ang tunay na takbo ng panahon. Iwas overfitting dito.
- Deployment: I-host ang automated scripts sa Railway o GitHub na may scheduled jobs, tapos i-connect ang trade alerts sa Telegram para real-time kang updated.
- Risk Controls: Gumamit ng fractional Kelly (huwag buong Kelly) para lumiit ang bet size. Maglagay ng hard stop kapag 20% drawdown na.
Pinapakita ng playbook na ‘to ang mga ayos na quantitative strategies para sa prediction markets, pero nakasalalay pa rin lahat sa execution. Kailangan accurate ang probability estimates, sapat ang liquidity, at mababa ang fees.
Pero sa totoong buhay, may challenge pa rin tulad ng bilis ng market, quality ng data, at possibility ng overfitting na pwedeng makaapekto sa resulta. Kaya, pwedeng mag-iba-iba talaga ang resulta depende sa implementation at galaw ng market.
Disclaimer: Para lang ‘to sa dagdag na kaalaman at hindi investment advice.
