Oleh Jacob Zhao @IOSG

Dalam laporan penelitian Crypto AI sebelumnya, kami terus menekankan bahwa skenario aplikasi paling praktis di bidang kripto terutama difokuskan pada pembayaran stablecoin dan DeFi, dan agen adalah antarmuka utama bagi pengguna di industri AI. Oleh karena itu, dalam tren integrasi Crypto dan AI, dua jalur yang paling berharga adalah: AgentFi berdasarkan protokol DeFi yang sudah matang (strategi dasar seperti lending dan liquidity mining, serta strategi lanjutan seperti Swap, Pendle PT, dan arbitrase suku bunga pendanaan) dalam jangka pendek, dan Agent Payment, yang diselesaikan di sekitar stablecoin dalam jangka menengah hingga panjang dan mengandalkan protokol seperti ACP/AP2/x402/ERC-8004.

Pasar prediksi telah muncul sebagai tren baru dalam industri pada tahun 2025 yang tidak dapat diabaikan, dengan total volume perdagangan tahunan melonjak dari sekitar 9 miliar dolar AS pada tahun 2024 menjadi lebih dari 40 miliar dolar AS pada tahun 2025, menandai peningkatan tahunan lebih dari 400%. Pertumbuhan yang signifikan ini didorong oleh kombinasi faktor: permintaan yang tidak pasti dari peristiwa makropolitik, pematangan infrastruktur dan model perdagangan, dan pemecah kebekuan dalam lingkungan regulasi (kemenangan Kalshi dan kembalinya Polymarket ke AS). Agen Pasar Prediksi diharapkan dapat menjadi bentuk produk yang muncul di bidang agen di tahun mendatang, menunjukkan prototipe awal mereka pada awal 2026.

1. Pasar prediksi: dari alat taruhan hingga “lapisan kebenaran global”

Pasar prediksi adalah mekanisme keuangan yang diperdagangkan di sekitar hasil peristiwa di masa depan, dan harga kontrak pada dasarnya mencerminkan penilaian kolektif pasar tentang probabilitas terjadinya suatu peristiwa. Efektivitasnya berasal dari kombinasi kecerdasan kelompok dan insentif ekonomi: dalam lingkungan taruhan uang nyata anonim, informasi yang terfragmentasi dengan cepat diintegrasikan ke dalam sinyal harga yang ditimbang oleh kesediaan keuangan, secara signifikan mengurangi kebisingan dan penilaian yang salah.

▲ Tren volume perdagangan nosional pasar prediksi, data sumber: Dune Analytics (ID kueri: 5753743)

Pada akhir tahun 2025, pasar prediksi sebagian besar telah membentuk pola yang didominasi oleh Polymarket dan Kalshi. Menurut Forbes, total volume perdagangan tahun 2025 akan mencapai sekitar 44 miliar dolar AS, dengan Polymarket menyumbang sekitar 21,5 miliar dolar AS dan Kalshi sekitar 17,1 miliar dolar AS. Data mingguan Februari 2026 menunjukkan bahwa volume perdagangan Kalshi ($25,9 miliar) telah melampaui Polymarket ($18,3 miliar), mendekati 50% pangsa pasar, dan Kalshi telah mencapai ekspansi cepat berkat kemenangan hukumnya dalam kasus kontrak pemilu sebelumnya, keunggulan awal dalam kepatuhan di pasar prediksi olahraga AS, serta ekspektasi regulasi yang relatif jelas. Saat ini, jalur pengembangan keduanya sudah menunjukkan diferensiasi yang jelas:

• Polymarket mengadopsi arsitektur CLOB hibrida yang menggabungkan “pencocokan off-chain dan penyelesaian on-chain” serta mekanisme penyelesaian terdesentralisasi, membangun pasar likuiditas tinggi yang global dan non-kustodian, dan setelah kembali ke AS, membentuk struktur operasi dual-track “onshore + offshore”.
• Kalshi mengintegrasikan ke dalam sistem keuangan tradisional melalui API, menghubungkan ke pialang ritel utama, menarik partisipasi mendalam dari pembuat pasar Wall Street dalam perdagangan kontrak makro dan berbasis data, dan produknya terbatas oleh proses regulasi tradisional, dengan kebutuhan jangka panjang dan kejadian mendadak yang relatif tertinggal.

Selain Polymarket dan Kalshi, peserta lain yang kompetitif di bidang pasar prediksi berkembang melalui dua jalur utama:

• Pertama, jalur distribusi patuh regulasi, yang menyematkan kontrak peristiwa ke dalam sistem akun dan kliring pialang atau platform besar yang ada, mengandalkan cakupan saluran, kualifikasi regulasi, dan kepercayaan institusional untuk membangun keunggulan (contoh: Interactive Brokers × ForecastEx dengan ForecastTrader, FanDuel × CME Group dengan FanDuel Predicts). Jalur ini sangat patuh dan memiliki keunggulan sumber daya, tetapi produk dan skala pengguna masih dalam tahap awal.
• Kedua, jalur asli blockchain Crypto, diwakili oleh Opinion.trade, Limitless, dan Myriad, yang menggunakan penambangan poin, kontrak siklus pendek, dan distribusi media untuk mencapai volume cepat, menekankan kinerja dan efisiensi modal, tetapi keberlanjutan jangka panjang dan pengendalian risiko mereka masih perlu diverifikasi.

Dua jalur ini, yaitu akses patuh regulasi ke keunggulan kinerja blockchain, bersama-sama membentuk pola kompetisi yang beragam dalam ekosistem pasar prediksi.

Pasar prediksi secara permukaan mirip perjudian, dan pada dasarnya adalah permainan zero-sum, tetapi perbedaan utama adalah apakah memiliki eksternalitas positif: melalui transaksi uang nyata, informasi yang tersebar dikumpulkan dan dihimpun untuk memberi harga publik pada peristiwa nyata, membentuk lapisan sinyal yang berharga. Tren ini sedang bergeser dari permainan ke “lapisan kebenaran global” — dengan masuknya institusi seperti CME dan Bloomberg, probabilitas peristiwa telah menjadi metadata pengambilan keputusan yang dapat langsung dipanggil oleh sistem keuangan dan perusahaan, menyediakan kebenaran pasar yang lebih cepat dan terukur.

Dari kondisi regulasi global saat ini, jalur kepatuhan pasar prediksi sangat berbeda-beda. AS adalah satu-satunya ekonomi utama yang secara eksplisit memasukkan pasar prediksi ke dalam kerangka regulasi derivatif keuangan, sementara Eropa, Inggris, Australia, dan Singapura umumnya menganggapnya sebagai perjudian dan memperketat regulasi, sedangkan China, India, dan lain-lain melarang total, dan ekspansi global di masa depan sangat bergantung pada kerangka regulasi masing-masing negara.

2. Desain arsitektur agen pasar prediksi

Saat ini, agen pasar prediksi sedang memasuki tahap praktik awal, dan nilainya bukanlah “prediksi AI lebih akurat”, tetapi memperkuat efisiensi pemrosesan informasi dan eksekusi di pasar prediksi. Esensi pasar prediksi adalah mekanisme agregasi informasi, dan harga mencerminkan penilaian kolektif probabilitas peristiwa; inefisiensi pasar yang nyata berasal dari asimetri informasi, likuiditas, dan kendala perhatian. Agen pasar prediksi diposisikan secara wajar sebagai Manajemen Portofolio Probabilistik yang Dapat Dieksekusi: mengubah berita, teks aturan, dan data on-chain menjadi deviasi harga yang dapat diverifikasi, menjalankan strategi dengan cara yang lebih cepat, lebih disiplin, dan berbiaya rendah, serta menangkap peluang struktural melalui arbitrase lintas platform dan pengendalian risiko portofolio.

Agen pasar prediksi yang ideal dapat diabstraksi menjadi arsitektur empat lapis:

• Lapisan informasi mengumpulkan berita, sosial, data on-chain dan data resmi;
• Lapisan analisis menggunakan LLM dan ML untuk mengidentifikasi kesalahan penetapan harga dan menghitung Edge;
• Lapisan strategi mengubah Edge menjadi posisi melalui rumus Kelly, pembuatan posisi secara batch, dan pengendalian risiko;
• Lapisan eksekusi menyelesaikan penempatan order multi-pasar, optimasi slippage dan gas, serta eksekusi arbitrase, membentuk loop otomatis yang efisien.

3. Kerangka strategis agen pasar prediksi

Berbeda dari lingkungan perdagangan tradisional, pasar prediksi memiliki perbedaan signifikan dalam mekanisme penyelesaian, likuiditas, dan distribusi informasi, dan tidak semua pasar dan strategi cocok untuk eksekusi otomatis. Agen pasar prediksi harus digunakan dalam skenario dengan aturan yang jelas, dapat dikodekan, dan sesuai dengan keunggulan strukturalnya. Berikut analisis dari tiga tingkat: pemilihan target, manajemen posisi, dan struktur strategi.

Pemilihan target pasar prediksi

Tidak semua pasar prediksi memiliki nilai yang dapat diperdagangkan, dan nilai partisipasi mereka tergantung pada: kejelasan penyelesaian (aturan yang jelas dan sumber data yang unik), kualitas likuiditas (kedalaman pasar, spread dan volume), risiko insider (tingkat asimetri informasi), struktur waktu (tanggal kedaluwarsa dan irama peristiwa), serta keunggulan informasi dan latar belakang profesional trader. Hanya ketika sebagian besar dimensi memenuhi persyaratan dasar, pasar prediksi memiliki dasar untuk partisipasi, dan peserta harus mencocokkan keunggulan mereka dengan karakteristik pasar:

• Kelebihan utama manusia: mengandalkan keahlian, penilaian, dan integrasi informasi kabur dengan jendela waktu yang relatif panjang (hari/minggu). Contoh: pemilihan politik, tren makro, dan tonggak perusahaan.
• Kelebihan utama Agen AI: mengandalkan pemrosesan data, pengenalan pola, dan eksekusi cepat dengan jendela pengambilan keputusan sangat singkat (detik/menit). Contoh: harga kripto frekuensi tinggi, arbitrase lintas pasar, dan pembuatan pasar otomatis.
• Bidang yang tidak cocok: pasar yang didominasi oleh informasi orang dalam atau yang murni acak/manipulatif tinggi, yang tidak memberikan keunggulan bagi siapa pun.

Manajemen posisi pasar prediksi

Rumus Kelly (Kelly Criterion) adalah teori manajemen uang yang paling representatif dalam skenario permainan berulang, dan tujuannya bukan memaksimalkan keuntungan tunggal, tetapi memaksimalkan pertumbuhan bunga majemuk jangka panjang dari dana. Berdasarkan estimasi tingkat kemenangan dan peluang, metode ini menghitung rasio posisi optimal secara teoretis untuk meningkatkan efisiensi pertumbuhan modal di bawah ekspektasi positif, dan banyak digunakan dalam investasi kuantitatif, taruhan profesional, poker, dan manajemen aset.

• Bentuk klasik: f^* = (bp - q) / b
• Di mana f^* adalah rasio taruhan optimal, b adalah peluang bersih, p adalah tingkat kemenangan, dan q=1−p
• Pasar prediksi dapat disederhanakan menjadi: f^* = (p - pasar\_price) / (1 - pasar\_price)
• Di mana p adalah probabilitas sejati subjektif, dan pasar_price adalah probabilitas tersirat pasar

Dalam praktiknya, petaruh profesional dan pelaku pasar prediksi lebih suka mengadopsi strategi yang lebih mudah dieksekusi dan kurang bergantung pada estimasi probabilitas:

• Sistem Unit: membagi dana menjadi unit tetap (misalnya 1%), dan menginvestasikan jumlah berbeda sesuai tingkat kepercayaan, serta secara otomatis membatasi risiko tunggal melalui batas unit.
• Taruhan Tetap: menggunakan rasio dana tetap setiap kali bertaruh, menekankan disiplin dan stabilitas, cocok untuk lingkungan yang menghindari risiko atau kepercayaan rendah.
• Tingkat Kepercayaan: menetapkan posisi diskrit dan batas atas mutlak untuk mengurangi kompleksitas pengambilan keputusan dan menghindari masalah presisi palsu dari model Kelly.
• Pendekatan Risiko Terbalik: mulai dari kerugian maksimum yang mampu ditanggung, kemudian menghitung kembali ukuran posisi, berangkat dari batas risiko daripada ekspektasi pengembalian, membentuk batas risiko yang stabil.

Bagi agen pasar prediksi, desain strategi harus memprioritaskan eksekusi dan stabilitas daripada optimal teoretis. Kuncinya adalah aturan yang jelas, parameter yang ringkas, dan toleransi terhadap kesalahan penilaian. Dalam batas ini, metode tingkat kepercayaan bertingkat yang dikombinasikan dengan batas posisi tetap adalah solusi manajemen posisi yang paling cocok untuk Agen PM. Metode ini tidak bergantung pada estimasi probabilitas yang akurat, tetapi membagi peluang menjadi level terbatas dan menyesuaikan posisi tetap sesuai sinyal kekuatan, bahkan dalam skenario kepercayaan tinggi, dengan batas atas yang jelas untuk mengendalikan risiko.

Strategi pemilihan pasar prediksi

Dari sudut pandang struktur strategi, pasar prediksi terutama dapat dibagi menjadi dua kategori: strategi arbitrase deterministik yang didasarkan pada aturan dan pengkodean yang jelas (Arbitrage), dan strategi spekulatif yang bergantung pada interpretasi informasi dan penilaian arah (Speculative); selain itu, ada strategi pembuatan pasar dan lindung nilai yang didominasi oleh institusi profesional dan membutuhkan modal serta infrastruktur tinggi.

Arbitrase

• Arbitrase Resolusi: arbitrase penyelesaian terjadi saat hasil suatu peristiwa sudah hampir pasti, tetapi pasar belum sepenuhnya memperhitungkannya, dan manfaat utamanya berasal dari sinkronisasi informasi dan kecepatan eksekusi. Strategi ini jelas, berisiko rendah, dan dapat dikodekan sepenuhnya, menjadikannya strategi utama yang paling cocok untuk dieksekusi agen.
• Arbitrase Dutch Book: arbitrase Dutch Book memanfaatkan ketidakseimbangan struktural yang terbentuk dari jumlah harga peristiwa yang saling eksklusif dan lengkap yang menyimpang dari kendala probabilitas konservatif (∑P≠1), untuk mengunci pengembalian risiko tanpa arah melalui pembuatan posisi portofolio. Strategi ini hanya bergantung pada hubungan aturan dan harga, berisiko rendah, dan sangat teratur, dan merupakan bentuk arbitrase deterministik khas yang cocok untuk otomatisasi oleh agen.
• Arbitrase lintas platform: arbitrase lintas platform mendapatkan keuntungan dari penyimpangan harga peristiwa yang sama di pasar berbeda, risiko rendah tetapi membutuhkan latensi tinggi dan pemantauan paralel. Strategi ini cocok untuk dieksekusi oleh agen dengan keunggulan infrastruktur, tetapi persaingan yang meningkat menyebabkan pengembalian marjinal terus menurun.
• Arbitrase bundel: arbitrase bundel memanfaatkan ketidakkonsistenan harga antara kontrak terkait, dengan logika yang jelas tetapi peluang terbatas. Strategi ini dapat dijalankan oleh agen, tetapi ada kebutuhan teknik tertentu untuk interpretasi aturan dan batasan kombinasi, dan tingkat kemampuan adaptasi agen sedang.

Strategi spekulatif

• Strategi berbasis informasi terstruktur: berfokus pada peristiwa eksplisit atau informasi terstruktur, seperti rilis data resmi, pengumuman, atau jendela keputusan. Selama sumber informasi jelas dan kondisi pemicu dapat didefinisikan, agen dapat memanfaatkan kecepatan dan disiplin dalam pemantauan dan eksekusi; tetapi ketika informasi berubah menjadi penilaian semantik atau interpretasi situasi, intervensi manusia masih diperlukan.
• Strategi mengikuti sinyal: mendapatkan keuntungan dengan mengikuti perilaku akun atau dana yang berkinerja baik di masa lalu, dengan aturan yang relatif sederhana dan dapat diotomatisasi. Risiko utama adalah degradasi sinyal dan eksploitasi balik, sehingga membutuhkan mekanisme penyaringan dan manajemen posisi yang ketat. Cocok sebagai strategi pendukung bagi agen.
• Strategi tidak terstruktur / berbasis kebisingan: sangat bergantung pada emosi, acak, atau perilaku partisipatif, tanpa keunggulan yang stabil dan dapat ditiru, dan harapan jangka panjangnya tidak stabil. Karena sulit dimodelkan dan sangat berisiko, tidak cocok untuk eksekusi sistematis oleh agen dan tidak disarankan sebagai strategi jangka panjang.

Strategi mikro pasar: mengandalkan jendela pengambilan keputusan yang sangat pendek, kutipan berkelanjutan, atau perdagangan frekuensi tinggi, sangat menuntut latensi, model, dan modal. Secara teori cocok untuk agen, tetapi pasar prediksi sering dibatasi oleh likuiditas dan tingkat kompetisi, sehingga cocok untuk peserta dengan keunggulan infrastruktur yang signifikan.

Pengendalian risiko dan lindung nilai: strategi ini tidak secara langsung mengejar pengembalian, tetapi digunakan untuk mengurangi eksposur risiko secara keseluruhan. Aturannya jelas, tujuannya tegas, dan berfungsi sebagai modul pengendalian risiko dasar yang berjalan dalam jangka panjang.

Secara umum, strategi yang cocok untuk dieksekusi oleh agen di pasar prediksi berfokus pada skenario dengan aturan yang jelas, dapat dikodekan, dan dengan penilaian subjektif yang lemah, di mana arbitrase deterministik harus menjadi sumber pendapatan utama, strategi berbasis informasi terstruktur dan mengikuti sinyal sebagai pelengkap, dan perdagangan kebisingan serta emosi harus dikecualikan secara sistematis. Keunggulan jangka panjang agen terletak pada disiplin tinggi, kecepatan eksekusi tinggi, dan pengendalian risiko.

4. Model bisnis dan bentuk produk agen pasar prediksi

Model bisnis ideal dari agen pasar prediksi memiliki ruang eksplorasi berbeda sesuai tingkatannya:

• Lapisan infrastruktur menyediakan agregasi data real-time multi-sumber, basis data alamat Smart Money, mesin eksekusi pasar prediksi terpadu, dan alat backtesting, mengenakan biaya B2B, dan memperoleh pendapatan stabil terlepas dari akurasi prediksi;
• Lapisan strategi memperkenalkan komunitas dan pihak ketiga untuk membangun ekosistem strategi yang dapat digunakan kembali dan dievaluasi, serta menangkap nilai melalui panggilan, bobot, atau berbagi eksekusi, sehingga mengurangi ketergantungan pada satu alpha.
• Lapisan Agen / Vault, agen secara langsung berpartisipasi dalam eksekusi nyata sebagai pengelola yang dipercayakan, mengandalkan catatan transparan di blockchain dan sistem pengendalian risiko yang ketat, dan mengumpulkan biaya pengelolaan dan biaya kinerja.

Bentuk produk yang sesuai dari model bisnis berbeda ini juga dapat dibagi menjadi:

• Mode hiburan / gamifikasi: menurunkan ambang partisipasi melalui interaksi intuitif seperti Tinder, dengan kekuatan terbesar dalam pertumbuhan pengguna dan edukasi pasar, merupakan pintu masuk ideal untuk memecahkan lingkaran, tetapi harus dimonetisasi melalui produk berlangganan atau eksekusi.
• Mode langganan / sinyal: tanpa pengelolaan dana, regulasi ramah, hak dan tanggung jawab jelas, dan struktur pendapatan SaaS relatif stabil, merupakan jalur komersialisasi paling layak saat ini. Keterbatasannya adalah strategi yang mudah ditiru, risiko eksekusi, dan plafon pendapatan jangka panjang yang terbatas, tetapi dapat secara signifikan meningkatkan pengalaman dan retensi melalui bentuk semi-otomatis “sinyal + eksekusi satu klik”.
• Mode hosting Vault: memiliki keunggulan skala dan efisiensi eksekusi, mirip produk pengelolaan aset, tetapi menghadapi kendala struktural seperti lisensi pengelolaan aset, ambang kepercayaan, dan risiko teknologi terpusat, dan model bisnis sangat bergantung pada kondisi pasar dan profitabilitas berkelanjutan. Kecuali memiliki rekam jejak jangka panjang dan dukungan tingkat institusi, jalur ini tidak disarankan sebagai jalur utama.

Secara keseluruhan, struktur pendapatan yang beragam dari “monetisasi infrastruktur + pengembangan ekosistem strategi + partisipasi kinerja” membantu mengurangi ketergantungan pada asumsi tunggal bahwa “AI terus mengalahkan pasar”. Bahkan jika alfa menyatu saat pasar matang, kemampuan dasar seperti eksekusi, pengendalian risiko, dan penyelesaian tetap memiliki nilai jangka panjang, membangun siklus bisnis yang lebih berkelanjutan.

5. Kasus proyek agen pasar prediksi

Saat ini, agen pasar prediksi masih dalam tahap eksplorasi awal. Meskipun pasar telah muncul dengan berbagai upaya dari kerangka dasar hingga alat tingkat atas, belum terbentuk produk standar yang matang dan dapat direplikasi dalam hal strategi, efisiensi eksekusi, sistem pengendalian risiko, dan lingkaran bisnis tertutup.

Kami membagi ekosistem saat ini menjadi tiga tingkat: Infrastruktur, Agen Otonom, dan Alat Pasar Prediksi.

Infrastruktur

Kerangka Agen Polymarket

Polymarket Agents adalah kerangka pengembang resmi yang dirancang untuk menyelesaikan masalah standardisasi teknik “koneksi dan interaksi”. Kerangka ini membungkus pengambilan data pasar, konstruksi order, dan antarmuka panggilan LLM dasar. Ia memecahkan masalah “cara menempatkan order dengan kode” tetapi secara fundamental menyisakan ruang kosong pada kemampuan perdagangan inti seperti pembuatan strategi, kalibrasi probabilitas, manajemen posisi dinamis, dan sistem backtesting. Lebih mirip sebagai “spesifikasi akses” resmi daripada produk lengkap dengan alpha. Agen komersial masih perlu membangun inti riset dan pengendalian risiko lengkap berdasarkan ini.

Alat Pasar Prediksi Gnosis

Gnosis Prediction Market Agent Tooling (PMAT) menyediakan dukungan lengkap baca dan tulis untuk Omen/AIOmen dan Manifold, tetapi hanya memberikan akses baca untuk Polymarket, dan hambatan ekologisnya cukup jelas. Cocok sebagai fondasi pengembangan agen dalam ekosistem Gnosis, tetapi terbatas untuk pengembang yang menggunakan Polymarket sebagai medan utama mereka.

Polymarket dan Gnosis adalah ekosistem pasar prediksi yang secara eksplisit mengkomersialkan “pengembangan agen” sebagai kerangka resmi. Pasar prediksi lain seperti Kalshi masih berada di lapisan API dan SDK Python, dan pengembang harus menyelesaikan kemampuan utama seperti strategi, pengendalian risiko, operasi, dan pemantauan secara mandiri.

Agen Otonom

Meskipun mereka disebut “Agen”, kemampuan aktual dan eksekusi loop tertutup otomatis yang terdesentralisasi masih jauh, dan umumnya kekurangan lapisan pengendalian risiko independen dan sistematis, serta manajemen posisi, stop loss, lindung nilai, dan kendala nilai yang diharapkan tidak termasuk dalam proses pengambilan keputusan, dan tingkat produk secara keseluruhan rendah dan belum membentuk sistem matang yang dapat berjalan lama.

Olas Predict

Olas Predict adalah ekosistem agen pasar prediksi yang paling matang saat ini. Produk utamanya, Omenstrat, dibangun di atas Omen dalam sistem Gnosis, menggunakan FPMM dan mekanisme arbitrase terdesentralisasi di bawah untuk mendukung interaksi bernilai kecil dan frekuensi tinggi, tetapi terbatas oleh kurangnya likuiditas di pasar tunggal Omen. “Prediksi AI” sangat bergantung pada LLM umum, tidak memiliki data real-time dan pengendalian risiko sistematis, dan tingkat kemenangan historisnya berbeda secara signifikan antar kategori. Pada Februari 2026, Olas meluncurkan Polystrat, memperluas kemampuan agen ke Polymarket — pengguna dapat mengatur strategi dalam bahasa alami, dan agen secara otomatis mengidentifikasi deviasi probabilitas di pasar penyelesaian dalam waktu 4 hari dan mengeksekusi perdagangan. Sistem ini mengendalikan risiko melalui operasi lokal Pearl, akun Safe yang dihosting sendiri, dan pembatasan kode keras, menjadi agen perdagangan otomatis kelas konsumen pertama yang ditujukan untuk Polymarket.

Strategi Polymarket UnifAI Network

Menawarkan agen perdagangan otomatis Polymarket, dengan strategi pengambilan risiko ekor utama: memindai dan membeli kontrak mendekati penyelesaian dengan probabilitas tersirat >95%, bertujuan mendapatkan spread 3–5%. Data on-chain menunjukkan tingkat kemenangan mendekati 95%, tetapi pengembalian sangat berbeda antar kategori, dan strategi sangat bergantung pada frekuensi eksekusi dan pemilihan kategori.

NOYA.ai

NOYA.ai berusaha mengintegrasikan “riset—penilaian—eksekusi—pemantauan” menjadi loop agen lengkap, dengan arsitektur mencakup lapisan intelijen, lapisan abstraksi, dan lapisan eksekusi. Omnichain Vaults saat ini sudah dikirimkan; Agen Pasar Prediksi masih dalam tahap pengembangan dan belum membentuk loop utama di mainnet secara lengkap, dan masih dalam periode verifikasi visi secara keseluruhan.

Alat Pasar Prediksi

Alat analisis pasar prediksi saat ini belum cukup untuk membentuk “agen pasar prediksi” lengkap, dan nilainya terutama terkonsentrasi pada lapisan informasi dan analisis dalam arsitektur agen, sementara eksekusi perdagangan, manajemen posisi, dan pengendalian risiko masih harus ditanggung sendiri oleh trader. Dari segi bentuk produk, lebih cocok untuk posisi “langganan strategi / bantuan sinyal / peningkatan riset”, dan dapat dianggap sebagai prototipe awal agen pasar prediksi.

Melalui penyisiran sistematis dan penyaringan empiris dari proyek yang termasuk dalam Awesome-Prediction-Market-Tools, makalah ini memilih proyek perwakilan yang sudah memiliki bentuk produk awal dan skenario penggunaan sebagai studi kasus. Fokus utama pada empat arah: analisis dan lapisan sinyal, sistem pelacakan peringatan dan paus, alat penemuan arbitrase, dan terminal perdagangan serta eksekusi agregat.

Alat analisis pasar

• Polyseer: Alat pasar prediksi berbasis riset, menggunakan arsitektur pembagian kerja multi-agen (Perencana / Peneliti / Kritikus / Analis / Reporter) untuk pengumpulan bukti bilateral dan agregasi probabilitas Bayesian, menghasilkan laporan riset terstruktur. Keunggulannya adalah metodologi yang transparan, proses rekayasa, dan sumber terbuka penuh serta dapat diaudit.
• Oddpool: Diposisikan sebagai “terminal Bloomberg untuk pasar prediksi”, menyediakan agregasi lintas platform, pemindaian arbitrase, dan dasbor data real-time dari Polymarket, Kalshi, dan CME.
• Polymarket Analytics: Platform analisis data Polymarket global yang menampilkan data trader, pasar, posisi, dan transaksi secara sistematis, dengan pemosisian yang jelas dan data yang intuitif, cocok sebagai basis pencarian data dan referensi riset.
• Hashdive: Alat data untuk trader yang secara kuantitatif menyaring trader dan pasar melalui Smart Score dan Multi-Dimensional Screener, berguna untuk “pengidentifikasian uang pintar” dan pengambilan keputusan mengikuti.
• Polifaktual: Fokus pada intelijen pasar AI dan analisis sentimen/risiko, menyematkan hasil analisis ke dalam antarmuka trading melalui ekstensi Chrome, lebih ke skenario B2B dan institusional.
• Predly: Platform deteksi kesalahan harga AI yang membandingkan harga pasar dan probabilitas yang dihitung AI untuk mengidentifikasi deviasi harga Polymarket dan Kalshi, dengan klaim tingkat akurasi alarm 89%, diposisikan untuk penemuan sinyal dan peluang.
• Polysights: Meliputi lebih dari 30 metrik pasar dan on-chain, dan menggunakan Insider Finder untuk melacak perilaku abnormal seperti dompet baru dan taruhan besar satu arah, cocok untuk pemantauan harian dan penemuan sinyal.
• PolyRadar: Platform analisis paralel multi-model yang menyediakan interpretasi waktu nyata, evolusi garis waktu, penilaian kepercayaan, dan transparansi sumber untuk satu peristiwa, menekankan validasi silang multi-AI dan analisis lintas AI.
• Alphascope: Mesin intelijen pasar prediksi berbasis AI yang menyediakan sinyal real-time, ringkasan riset, dan pemantauan perubahan probabilitas, masih dalam tahap awal dan lebih ke riset serta dukungan sinyal.

Peringatan / Pelacakan paus

• Stand: Menyediakan pelacakan salinan paus dan peringatan tindakan kepercayaan tinggi secara jelas.
• Whale Tracker Livid: Mengkomersialkan perubahan posisi paus.

Alat penemuan arbitrase

• ArbBets: Alat penemuan arbitrase berbasis AI yang fokus pada pasar taruhan Polymarket, Kalshi, dan olahraga, mengidentifikasi arbitrase lintas platform dan peluang +EV, diposisikan di lapisan pemindaian peluang frekuensi tinggi.
• PolyScalping: Platform analisis arbitrase dan scalping waktu nyata untuk Polymarket, mendukung pemindaian seluruh pasar setiap 60 detik, perhitungan ROI, dan push ke Telegram, serta dapat memfilter peluang berdasarkan likuiditas, spread, dan volume transaksi, cocok untuk trader aktif.
• Eventarb: Alat kalkulasi dan pengingat arbitrase lintas platform yang ringan, mencakup Polymarket, Kalshi, dan Robinhood, fungsi fokus dan gratis, cocok sebagai alat bantu arbitrase dasar.
• Prediction Hunt: Alat agregasi dan perbandingan pasar prediksi lintas bursa, menampilkan perbandingan harga real-time dan identifikasi arbitrase Polymarket, Kalshi, dan PredictIt (diperbarui sekitar 5 menit), untuk menemukan inefisiensi pasar dan ketidakseimbangan informasi.

Terminal perdagangan / eksekusi agregat

• Verso: Terminal perdagangan pasar prediksi tingkat institusional yang didukung YC Fall 2024, menyediakan antarmuka bergaya Bloomberg, pelacakan real-time lebih dari 15.000 kontrak dari Polymarket dan Kalshi, analisis data mendalam, dan intelijen berita AI, menargetkan trader profesional dan institusional.
• Matchr: Alat agregasi dan eksekusi pasar prediksi lintas platform, mencakup lebih dari 1.500 pasar, melakukan pencocokan harga optimal melalui routing cerdas, dan merencanakan strategi otomatis berbasis peristiwa probabilitas tinggi, arbitrase lintas pasar, dan otomatisasi berbasis peristiwa, diposisikan di lapisan eksekusi dan efisiensi modal.
• TradeFox: Agregator pasar prediksi profesional dan platform Prime Brokerage yang didukung oleh Alliance DAO dan CMT Digital, menyediakan eksekusi order tingkat tinggi (limit order, TP/SL, TWAP), perdagangan mandiri, dan routing cerdas multi-platform, menargetkan trader institusional, dan berencana memperluas ke platform seperti Kalshi, Limitless, dan SxBet.

6. Ringkasan dan prospek

Saat ini, agen pasar prediksi masih dalam tahap eksplorasi awal.

1. Fondasi pasar dan evolusi esensial: Polymarket dan Kalshi telah membentuk struktur duopoli, dan agen yang dibangun di sekitar mereka memiliki likuiditas dan dasar skenario yang cukup. Perbedaan utama antara pasar prediksi dan perjudian adalah eksternalitas positif, yaitu pengumpulan informasi tersebar melalui transaksi nyata dan penetapan harga publik untuk peristiwa nyata, secara bertahap berkembang menjadi “lapisan kebenaran global”.
2. Pemosisian utama: agen pasar prediksi harus diposisikan sebagai alat manajemen aset probabilistik yang dapat dieksekusi, dengan tugas utama mengubah berita, teks aturan, dan data on-chain menjadi deviasi harga yang dapat diverifikasi, dan mengeksekusi strategi dengan disiplin lebih tinggi, biaya lebih rendah, dan kemampuan lintas pasar. Arsitektur ideal dapat diabstraksi menjadi empat lapisan: informasi, analisis, strategi, dan eksekusi, tetapi kemampuan perdagangan yang sebenarnya sangat bergantung pada kejelasan penyelesaian, kualitas likuiditas, dan struktur informasi.
3. Pemilihan strategi dan logika pengendalian risiko: Dari tingkat strategi, arbitrase deterministik (termasuk arbitrase penyelesaian, arbitrase konservasi probabilitas, dan spread lintas platform) paling cocok untuk otomatisasi oleh agen, sedangkan spekulasi arah hanya sebagai pelengkap. Dalam manajemen posisi, prioritas diberikan pada kemudahan eksekusi dan toleransi kesalahan, dan metode tangga dengan batas posisi tetap paling cocok.
4. Model bisnis dan prospek: Komersialisasi terutama dibagi menjadi tiga lapisan: lapisan infrastruktur menggunakan infrastruktur data eksekusi untuk pendapatan B2B yang stabil, lapisan strategi melalui panggilan pihak ketiga atau berbagi hasil, dan lapisan agen/brankas yang berpartisipasi dalam eksekusi nyata dan mengumpulkan biaya manajemen serta biaya kinerja di bawah kendali risiko transparan di blockchain. Bentuknya termasuk pintu masuk hiburan / gamifikasi, langganan / sinyal strategi (saat ini paling layak), dan hosting brankas dengan ambang batas tinggi, dengan “infrastruktur + ekosistem strategi + partisipasi kinerja” sebagai jalur yang lebih berkelanjutan.

Meskipun ada upaya diversifikasi dari kerangka dasar ke alat tingkat atas dalam ekosistem agen pasar prediksi, saat ini belum ada produk standar matang dan dapat direplikasi dalam dimensi utama seperti pembuatan strategi, efisiensi eksekusi, pengendalian risiko, dan lingkaran bisnis tertutup, dan kami menantikan iterasi dan evolusi agen pasar prediksi di masa depan.