Paradigm enthüllt: Polymarket-Handelsvolumen wurde um 100 % künstlich aufgebläht!

Die neueste Forschung des führenden Venture-Capital-Unternehmens Paradigm zeigt, dass auf den wichtigsten Datenplattformen das Handelsvolumen des Prognosemarktführers Polymarket systematisch doppelt gezählt wird. Die Forscher stellten fest, dass bei jedem Abschluss auf Polymarket zwei OrderFilled-Events on-chain generiert werden. Dashboards wie DefiLlama und Blockworks summieren jedoch beide Werte, wodurch das tatsächliche Handelsvolumen um das Doppelte überschätzt wird.

Wurde die 15-Milliarden-Dollar-Bewertung auf aufgeblähten Daten aufgebaut?

(Quelle: Storm)

Im September dieses Jahres investierte die Intercontinental Exchange (ICE) bei einem kumulierten Handelsvolumen von 25 Milliarden Dollar und einer Bewertung von 9 Milliarden Dollar in Polymarket. Bloomberg berichtete Ende Oktober, dass das Unternehmen derzeit eine neue Finanzierungsrunde zu einer Bewertung von 12 bis 15 Milliarden Dollar anstrebt. Sollte sich jedoch herausstellen, dass die tatsächlichen Zahlen nur halb so hoch sind wie von außen angenommen, könnten Polymarkets Führungsposition und beeindruckende Performance in Frage gestellt werden.

Investoren bewerten Prognosemarkt-Plattformen in der Regel anhand mehrerer Kernkennzahlen: Gesamtvolumen, täglich aktive Nutzer, Markttiefe und Gebühreneinnahmen. Das Handelsvolumen ist dabei der direkteste und am leichtesten vergleichbare Indikator. Wenn Polymarket sein kumuliertes Handelsvolumen von 25 Milliarden Dollar präsentiert, vergleichen Investoren dies mit Wettbewerbern wie Kalshi, Augur oder traditionellen Wettplattformen. Wenn diese Zahl tatsächlich nur 12,5 Milliarden Dollar beträgt, würde Polymarkets Marktführerschaft stark relativiert.

Noch gravierender ist der Zusammenbruch des Bewertungsmodells. Die Bewertung von Fintech- und Handelsplattformen erfolgt üblicherweise über Multiplikatoren auf das Handelsvolumen, also „Bewertung = annualisiertes Volumen × Multiplikator“. Wird das Handelsvolumen halbiert, halbiert sich auch die faire Bewertung bei gleichem Multiplikator. Das bedeutet, dass das Finanzierungsziel von 15 Milliarden Dollar auf 7,5 Milliarden Dollar sinken könnte – eine Anpassung, die Investoren zum Überdenken des gesamten Deals bewegen kann.

Auch die Gebühreneinnahmen sind betroffen. Wenn Polymarket eine Gebühr von 2 % auf das Handelsvolumen erhebt, führt die doppelte Zählung ebenfalls zu einer Überschätzung der tatsächlichen Einnahmen. Investoren, die auf Basis dieser überhöhten Prognosen bewerten, könnten später erhebliche Leistungslücken feststellen. Diese Datenverzerrung betrifft nicht nur die aktuelle Finanzierung, sondern könnte auch Fragen zu früheren Bewertungsrunden aufwerfen.

Von Paradigm aufgedeckter technischer Mechanismus der doppelten Zählung

(Quelle: Storm)

Paradigm-Forscher Storm entdeckte, dass Polymarket bei jedem Abschluss zwei OrderFilled-Events auf der Blockchain erzeugt: eines für den Maker (Anbieter), eines für den Taker (Abnehmer). Diese beiden Zahlen beschreiben jedoch dieselbe Transaktion, werden aber von DefiLlama, Blockworks, Allium und anderen Dashboards einfach aufsummiert – das Handelsvolumen wird so verdoppelt.

(Quelle: Etherscan)

Storm veranschaulichte dies an einem konkreten Beispiel: Ein Händler kauft YES-Tokens für 4,13 US-Dollar, aber on-chain erscheinen zwei OrderFilled-Einträge über jeweils 4,13 US-Dollar, sodass das Dashboard ein Volumen von 8,26 US-Dollar anzeigt. Er betont, dass dies keine absichtliche Volumenmanipulation ist, sondern eine Redundanz in der Datenstruktur des Prognosemarktes, die Analysten leicht zu einer Fehlinterpretation als zwei unabhängige Abschlüsse verleitet.

Drei Hauptursachen für die doppelte Zählung bei Polymarket

Redundante Event-Architektur: Jede Order-Match erzeugt zwei OrderFilled-Events, die aus Sicht von Maker und Taker denselben Handel erfassen.

Mängel in Analyse-Tools: Plattformen wie DefiLlama verwenden einfache Summen-Logik und erkennen den Bedarf an Event-Deduplizierung nicht.

Komplexität von Prognosemärkten: Vorgänge wie Swaps, Splits und Merges machen die Datenstruktur verschachtelt, sodass herkömmliche Blockchain-Explorer Zusammenhänge schwer erkennen können.

Storm betont, dass die Handelsformen bei Polymarket weit komplexer als bei herkömmlichen DEX sind. Die verschachtelte Datenebene erschwert es Standard-Blockchain-Explorern, die Zusammenhänge zwischen Events zu erkennen, was die Fehlberechnung begünstigt. Das Problem betrifft nicht nur Polymarket, sondern die gesamte Prognosemarkt-Branche, die an einheitlichen Statistikstandards mangelt.

Branchenstandard-Streit und Paradigms doppelte Motivation

(Quelle: Storm)

Paradigm erklärt in seiner Veröffentlichung, dass führende Datenplattformen das reale Polymarket-Volumen allgemein überschätzen und empfiehlt, Prognosemärkte sollten das „one-sided volume“ als Maßstab verwenden, beispielsweise nur die Taker-Seite zählen. Das Unternehmen betont, der Artikel wolle keine absichtliche Übertreibung des Volumens unterstellen, sondern objektive und vergleichbare Standards für Marktstatistiken etablieren.

Allerdings ist Paradigms Motivation nicht völlig neutral. Das VC ist auch Investor bei Kalshi, einem Polymarket-Konkurrenten. Die Veröffentlichung der Studie dient damit auch eigenen Interessen. Kalshi ist der erste von der CFTC zugelassene Prognosemarkt in den USA und will Polymarkets Dominanz unter Krypto-Nutzern angreifen. Durch die Aufdeckung der Polymarket-Datenprobleme räumt Paradigm seinem eigenen Portfolio-Unternehmen den Wettbewerbsraum frei.

Storm betont, dass Prognosemärkte schnell zu einer wichtigen Kategorie im Finanzsektor werden und mit zunehmender Reife objektive und einheitliche Datenstandards nötig sind, um eine falsche Narrative im Ökosystem zu verhindern. Auch wenn das Argument stimmt, bleibt angesichts des Investorenkonflikts ein Zweifel an der Neutralität. Ungeachtet dessen deckt die Studie reale technische Probleme auf, auch wenn der Absender dem Ganzen einen Hauch von Konkurrenzkampf verleiht.

Welche Kennzahlen werden durch die doppelte Zählung verzerrt? Storm nennt vor allem „nominales Handelsvolumen (notional volume)“ und „Cashflow-Handelsvolumen (cashflow volume)“. Das nominale Volumen dient Investoren als Hauptmaßstab für die Marktgröße, das Cashflow-Volumen spiegelt die tatsächliche Kapitalbewegung wider. Beide werden um das Doppelte überschätzt, was eine komplette Neukalibrierung von Marktanteil, Liquiditätstiefe und Gebührenerwartungen erfordert.

Für potenzielle Investoren in der Due-Diligence-Phase ist dies ein ernstes Warnsignal. Sie müssen alle auf Volumen basierenden Bewertungsmodelle neu bewerten und von Polymarket geprüfte, nach dem One-Sided-Standard berechnete historische Daten verlangen. Diese Korrektur kann den Finanzierungsprozess um Monate verzögern und Investoren zum Ausstieg bewegen. Auf breiterer Ebene braucht die gesamte Prognosemarkt-Branche einen einheitlichen Volumenstandard, sonst bleiben plattformübergreifende Vergleiche verzerrt.

Wettbewerbslandschaft und regulatorischer Druck – doppelte Herausforderung

Der Zeitpunkt dieser Datenkontroverse ist bemerkenswert. Polymarket erlangte dieses Jahr durch die präzise Vorhersage des US-Wahlausgangs enorme Aufmerksamkeit, das Handelsvolumen und die Nutzerzahlen explodierten. Die fehlende Lizenz bleibt jedoch ein regulatorisches Risiko. Im Gegensatz dazu ist Kalshi, ein Paradigm-Investment, CFTC-reguliert und kann in den USA legal politische Prognosemärkte anbieten.

Die Veröffentlichung der Studie fällt genau in Polymarkets aktuelle Finanzierungsrunde – was unweigerlich den Verdacht auf gezielte Wettbewerbssabotage weckt. Doch unabhängig von der Motivation sind die technischen Fakten nicht zu leugnen. Blockchain-Daten sind offen und überprüfbar, jeder kann Storms Analyse nachvollziehen. Datenplattformen wie DefiLlama müssen zur Wahrung ihrer Glaubwürdigkeit die Berechnungsmethoden rasch korrigieren und historische Daten anpassen.

Für Polymarket ist die beste Strategie, das Problem offen anzuerkennen und korrigierte Daten zu liefern. Ein defensiver Ansatz oder Zweifel an Paradigms Motivation könnten nur das Misstrauen in die eigene Transparenz verstärken. Prognosemärkte leben von genauen Daten und Nutzervertrauen, jeglicher Vorwurf von Datenmanipulation oder Intransparenz kann tödlich sein.