โดย Jacob Zhao @IOSG

ในรายงานการวิจัย Crypto AI ก่อนหน้านี้ เราได้เน้นย้ําอย่างต่อเนื่องว่าสถานการณ์การใช้งานที่ใช้งานได้จริงที่สุดในด้าน crypto นั้นมุ่งเน้นไปที่การชําระเงิน Stablecoin และ DeFi เป็นหลัก และตัวแทนเป็นอินเทอร์เฟซหลักสําหรับผู้ใช้ในอุตสาหกรรม AI ดังนั้น ในแนวโน้มของการรวม Crypto และ AI เส้นทางที่มีค่าที่สุดสองเส้นทางคือ: AgentFi ตามโปรโตคอล DeFi ที่ครบถ้วนที่มีอยู่ (กลยุทธ์พื้นฐาน เช่น การให้กู้ยืมและการให้กู้ยืมและการขุดสภาพคล่อง ตลอดจนกลยุทธ์ขั้นสูง เช่น Swap, Pendle PT และการเก็งกําไรอัตราการระดมทุน) ในระยะสั้น และ Agent Payment ซึ่งชําระรอบ Stablecoins ในระยะกลางถึงระยะยาว และอาศัยโปรโตคอลเช่น ACP/AP2/x402/ERC-8004

ตลาดการคาดการณ์ได้กลายเป็นเทรนด์ใหม่ในอุตสาหกรรมในปี 2025 ที่ไม่สามารถละเลยได้ โดยมีปริมาณการซื้อขายรวมต่อปีเพิ่มขึ้นจากประมาณ 9 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 เป็นมากกว่า 40 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 ซึ่งเพิ่มขึ้นมากกว่า 400% เมื่อเทียบเป็นรายปี การเติบโตอย่างมีนัยสําคัญนี้ได้รับแรงหนุนจากปัจจัยหลายอย่างรวมกัน: อุปสงค์ที่ไม่แน่นอนจากเหตุการณ์การเมืองมหภาค การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐานและรูปแบบการซื้อขาย และเรือตัดน้ําแข็งในสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบ (ชัยชนะของ Kalshi และการกลับมาของ Polymarket ในสหรัฐอเมริกา) ตัวแทนตลาดการคาดการณ์คาดว่าจะกลายเป็นรูปแบบผลิตภัณฑ์ที่เกิดขึ้นใหม่ในด้านตัวแทนในปีหน้า โดยแสดงต้นแบบในช่วงต้นปี 2026

1. ตลาดการทํานาย: จากเครื่องมือเดิมพันสู่ “ชั้นความจริงระดับโลก”

ตลาดการคาดการณ์เป็นกลไกทางการเงินที่ซื้อขายตามผลลัพธ์ของเหตุการณ์ในอนาคต และราคาสัญญาสะท้อนให้เห็นถึงการตัดสินโดยรวมของตลาดเกี่ยวกับความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ประสิทธิภาพของมันเกิดจากการผสมผสานระหว่างความฉลาดของกลุ่มและแรงจูงใจทางเศรษฐกิจ: ในสภาพแวดล้อมการเดิมพันแบบไม่ระบุตัวตนและด้วยเงินจริงข้อมูลที่กระจัดกระจายจะถูกรวมเข้ากับสัญญาณราคาอย่างรวดเร็วโดยถ่วงน้ําหนักด้วยความเต็มใจทางการเงินช่วยลดเสียงรบกวนและการตัดสินที่ผิดพลาดได้อย่างมาก

▲ แผนภูมิแนวโน้มปริมาณการซื้อขายตามสัญญาของตลาดคาดการณ์แหล่งที่มาของข้อมูล: Dune Analytics (ID แบบสอบถาม: 5753743)

ภายในสิ้นปี 2025 ตลาดการคาดการณ์ส่วนใหญ่ได้ก่อตัวเป็นโพลีมาร์เก็ตเทียบกับภูมิทัศน์ที่ครอบงําโดย Kalshi จากข้อมูลของ Forbes ปริมาณการซื้อขายทั้งหมดในปี 2025 จะสูงถึงประมาณ 44 พันล้านดอลลาร์ โดย Polymarket มีส่วนสนับสนุนประมาณ 21.5 พันล้านดอลลาร์ และ Kalshi มีส่วนสนับสนุนประมาณ 17.1 พันล้านดอลลาร์ ข้อมูลรายสัปดาห์สําหรับเดือนกุมภาพันธ์ 2026 แสดงให้เห็นว่าปริมาณการซื้อขายของ Kalshi (25.9 พันล้านดอลลาร์) แซงหน้า Polymarket (18.3 พันล้านดอลลาร์) เกือบ 50% ของส่วนแบ่งการตลาด และ Kalshi ประสบความสําเร็จในการขยายตัวอย่างรวดเร็วโดยอาศัยชัยชนะทางกฎหมายในคดีสัญญาการเลือกตั้งครั้งก่อน ปัจจุบันเส้นทางการพัฒนาของทั้งสองได้แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างที่ชัดเจน:

• Polymarket ใช้สถาปัตยกรรม CLOB แบบไฮบริดและกลไกการชําระบัญชีแบบกระจายอํานาจของ “การจับคู่นอกเครือข่ายและการชําระบัญชีแบบ on-chain” เพื่อสร้างตลาดที่มีสภาพคล่องสูงทั่วโลกที่ไม่ใช่การดูแลรักษา และสร้างโครงสร้างการดําเนินงานแบบ dual-track “บนบก + นอกชายฝั่ง” หลังจากกลับมาที่สหรัฐอเมริกาตามข้อกําหนด
• Kalshi รวมเข้ากับระบบการเงินแบบดั้งเดิมและเชื่อมต่อกับนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์รายย่อยกระแสหลักผ่าน API ดึงดูดผู้ดูแลสภาพคล่องของ Wall Street ให้มีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งในการซื้อขายตามสัญญาระดับมหภาคและตามข้อมูล

นอกจาก Polymarket และ Kalshi แล้ว ผู้เล่นคู่แข่งรายอื่นๆ ในพื้นที่ตลาดการคาดการณ์ได้พัฒนาไปตามสองเส้นทางหลัก:

• ประการแรกคือเส้นทางการกระจายการปฏิบัติตามข้อกําหนด ซึ่งฝังสัญญาเหตุการณ์ลงในบัญชีที่มีอยู่และระบบหักบัญชีของนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์หรือแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ โดยอาศัยความครอบคลุมของช่องทาง คุณสมบัติการปฏิบัติตามข้อกําหนด และความไว้วางใจของสถาบันเพื่อสร้างข้อได้เปรียบ (เช่น Interactive Brokers× ForecastTrader ของ ForecastEx, FanDuel × FanDuel Predicts ของ CME Group)
• ประการที่สองคือเส้นทาง Crypto native on-chain ซึ่งแสดงโดย Opinion.trade, Limitless และ Myriad ซึ่งใช้การขุดจุด สัญญารอบสั้น และการกระจายสื่อเพื่อให้ได้ปริมาณที่รวดเร็ว โดยเน้นประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของเงินทุน แต่ความยั่งยืนในระยะยาวและความแข็งแกร่งในการควบคุมความเสี่ยงยังคงต้องได้รับการตรวจสอบ

สองเส้นทางของทางเข้าการปฏิบัติตามข้อกําหนดทางการเงินแบบดั้งเดิมและข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพดั้งเดิมของการเข้ารหัสร่วมกันก่อให้เกิดรูปแบบการแข่งขันที่หลากหลายในระบบนิเวศของตลาดการคาดการณ์

ตลาดการทํานายดูเหมือนจะคล้ายกับการพนัน โดยพื้นฐานแล้วเป็นเกมที่มีผลรวมเป็นศูนย์ แต่ความแตกต่างหลักระหว่างทั้งสองคือมีปัจจัยภายนอกในเชิงบวกหรือไม่: ข้อมูลแบบกระจายอํานาจถูกรวบรวมผ่านธุรกรรมด้วยเงินจริง และเหตุการณ์จริงจะถูกกําหนดราคาต่อสาธารณะ แนวโน้มกําลังเปลี่ยนจากเกมไปสู่ “ชั้นความจริงระดับโลก” ด้วยการรวม CME, Bloomberg และสถาบันอื่น ๆ ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ได้กลายเป็นข้อมูลเมตาในการตัดสินใจที่สามารถเรียกใช้ได้โดยตรงโดยระบบการเงินและองค์กร

จากมุมมองของสถานะปัจจุบันของกฎระเบียบทั่วโลกเส้นทางการปฏิบัติตามข้อกําหนดของตลาดการคาดการณ์มีความแตกต่างกันอย่างมาก สหรัฐอเมริกาเป็นเศรษฐกิจหลักเพียงประเทศเดียวที่รวมตลาดการคาดการณ์ไว้ในกรอบการกํากับดูแลสําหรับอนุพันธ์ทางการเงินอย่างชัดเจน และตลาดต่างๆ เช่น ยุโรป สหราชอาณาจักร ออสเตรเลีย และสิงคโปร์โดยทั่วไปถือว่าเป็นการพนันและมีแนวโน้มที่จะเข้มงวดกฎระเบียบ ในขณะที่จีน อินเดีย ฯลฯ ห้ามโดยสิ้นเชิง และการขยายตัวของตลาดการคาดการณ์ทั่วโลกในอนาคตยังคงขึ้นอยู่กับกรอบการกํากับดูแลของแต่ละประเทศ

2. การออกแบบสถาปัตยกรรมของตัวแทนตลาดการคาดการณ์

ปัจจุบัน ตัวแทนตลาดการคาดการณ์กําลังเข้าสู่ขั้นตอนการปฏิบัติเบื้องต้น และคุณค่าของพวกเขาไม่ใช่ “การคาดการณ์ AI มีความแม่นยํามากขึ้น” แต่เพื่อขยายการประมวลผลข้อมูลและประสิทธิภาพการดําเนินการในตลาดการคาดการณ์ สาระสําคัญของตลาดการคาดการณ์คือกลไกการรวบรวมข้อมูล และราคาสะท้อนให้เห็นถึงการตัดสินโดยรวมของความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ ในความเป็นจริงความไร้ประสิทธิภาพของตลาดเกิดจากความไม่สมดุลของข้อมูลสภาพคล่องและข้อ จํากัด ด้านความสนใจ ตัวแทนตลาดเชิงคาดการณ์อยู่ในตําแหน่งที่สมเหตุสมผลในฐานะการจัดการพอร์ตโฟลิโอความน่าจะเป็นที่ปฏิบัติได้: การแปลงข่าวข้อความกฎและข้อมูลบนเครือข่ายให้เป็นการเบี่ยงเบนราคาที่ตรวจสอบได้ดําเนินการตามกลยุทธ์ในลักษณะที่รวดเร็วมีระเบียบวินัยมากขึ้นและต้นทุนต่ําและคว้าโอกาสเชิงโครงสร้างผ่านการเก็งกําไรข้ามแพลตฟอร์มและการควบคุมความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอ

ตัวแทนตลาดการคาดการณ์ในอุดมคติสามารถแยกออกเป็นสถาปัตยกรรมสี่ชั้น:

• เลเยอร์ข้อมูลรวบรวมข้อมูลข่าวสาร โซเชียล ออนเชน และข้อมูลอย่างเป็นทางการ
• เลเยอร์การวิเคราะห์ใช้ LLM และ ML เพื่อระบุการกําหนดราคาที่ผิดพลาดและคํานวณขอบ
• เลเยอร์กลยุทธ์แปลง Edge เป็นตําแหน่งผ่านสูตร Kelly การสร้างตําแหน่งแบทช์ และการควบคุมความเสี่ยง
• เลเยอร์การดําเนินการทําให้การวางคําสั่งซื้อหลายตลาดการเลื่อนหลุดและการเพิ่มประสิทธิภาพก๊าซและการเก็งกําไรเสร็จสมบูรณ์สร้างวงจรปิดที่มีประสิทธิภาพและเป็นอัตโนมัติ

###3. กรอบกลยุทธ์ของตัวแทนตลาดการคาดการณ์

ตลาดการคาดการณ์มีความแตกต่างอย่างมีนัยสําคัญในกลไกการชําระบัญชี สภาพคล่อง และการกระจายข้อมูล และไม่ใช่ทุกตลาดและกลยุทธ์ที่เหมาะสําหรับการดําเนินการอัตโนมัติ โดยหลักแล้วตัวแทนตลาดการคาดการณ์จะถูกนําไปใช้ในสถานการณ์ที่มีกฎที่ชัดเจนกฎที่เข้ารหัสได้และสอดคล้องกับข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้าง ต่อไปนี้จะวิเคราะห์จากสามระดับ: การเลือกเป้าหมาย การจัดการตําแหน่ง และโครงสร้างกลยุทธ์

การทํานายการเลือกเป้าหมายของตลาด

ไม่ใช่ว่าตลาดการคาดการณ์ทั้งหมดจะมีมูลค่าการซื้อขายได้ และมูลค่าการมีส่วนร่วมขึ้นอยู่กับความชัดเจนของการชําระบัญชี (กฎมีความชัดเจนหรือไม่ แหล่งข้อมูลไม่ซ้ํากัน) คุณภาพของสภาพคล่อง (ความลึกของตลาด สเปรด และปริมาณ) ความเสี่ยงภายใน (ระดับความไม่สมดุลของข้อมูล) โครงสร้างเวลา (เวลาหมดอายุและจังหวะของเหตุการณ์) และข้อได้เปรียบด้านข้อมูลของเทรดเดอร์เองและภูมิหลังทางวิชาชีพ เฉพาะเมื่อมิติส่วนใหญ่ตรงตามข้อกําหนดพื้นฐานเท่านั้นที่ตลาดการคาดการณ์จะมีพื้นฐานสําหรับการมีส่วนร่วม และผู้เข้าร่วมควรจับคู่ข้อได้เปรียบของตนเองกับลักษณะของตลาด:

• จุดแข็งหลักของมนุษย์: ตลาดที่อาศัยความเชี่ยวชาญ วิจารณญาณ และการรวมข้อมูลที่คลุมเครือพร้อมกรอบเวลาที่ค่อนข้างหลวม (วัน/สัปดาห์) ตัวอย่างทั่วไป ได้แก่ การเลือกตั้งทางการเมือง แนวโน้มมหภาค และเหตุการณ์สําคัญขององค์กร
• ข้อได้เปรียบหลักของ AI Agent: ตลาดที่ต้องพึ่งพาการประมวลผลข้อมูล การจดจํารูปแบบ และการดําเนินการที่รวดเร็วด้วยกรอบเวลาการตัดสินใจที่สั้นมาก (เป็นวินาที/นาที) ตัวอย่างทั่วไป ได้แก่ ราคาคริปโตความถี่สูง การเก็งกําไรข้ามตลาด และการทําตลาดอัตโนมัติ
• พื้นที่ที่ไม่เหมาะสม: ตลาดที่ถูกครอบงําโดยข้อมูลวงในหรือสุ่ม/บงการสูงล้วนๆ ซึ่งไม่ก่อให้เกิดความได้เปรียบต่อผู้เข้าร่วม

การจัดการตําแหน่งในตลาดการคาดการณ์

เกณฑ์ Kelly เป็นทฤษฎีการจัดการเงินที่เป็นตัวแทนมากที่สุดในสถานการณ์เกมซ้ํา ๆ และเป้าหมายไม่ใช่การเพิ่มผลตอบแทนเดียว แต่เพื่อเพิ่มอัตราการเติบโตของดอกเบี้ยทบต้นในระยะยาวของกองทุนให้สูงสุด จากการประมาณอัตราการชนะและอัตราต่อรองวิธีนี้จะคํานวณอัตราส่วนตําแหน่งที่เหมาะสมตามทฤษฎีเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการเติบโตของเงินทุนภายใต้สมมติฐานของความคาดหวังในเชิงบวกและใช้กันอย่างแพร่หลายในการลงทุนเชิงปริมาณการเดิมพันแบบมืออาชีพโป๊กเกอร์และการจัดการสินทรัพย์

• รูปแบบคลาสสิกคือ: f^* = (bp - q) / b
• โดยที่ f∗ คืออัตราส่วนการเดิมพันที่ดีที่สุด b คืออัตราต่อรองสุทธิ p คืออัตราการชนะ และ q=1−p
• ตลาดการคาดการณ์สามารถทําให้ง่ายขึ้นเป็น: f^* = (p - ตลาด\_price) / (1 - ตลาด\_price)
• โดยที่ p คือความน่าจะเป็นที่แท้จริงตามอัตนัย และ market_price คือความน่าจะเป็นโดยนัยของตลาด

ในทางปฏิบัติ นักพนันมืออาชีพและผู้เข้าร่วมตลาดการทํานายชอบที่จะใช้กลยุทธ์ที่มีกฎเกณฑ์ซึ่งสามารถดําเนินการได้มากกว่าและพึ่งพาการประมาณความน่าจะเป็นน้อยลง:

• ระบบหน่วยลงทุน: แนวทางปฏิบัติที่พบบ่อยที่สุดคือการแบ่งกองทุนออกเป็นหน่วยคงที่ (เช่น 1%) ลงทุนหน่วยต่างๆ ตามระดับความเชื่อมั่น และจํากัดความเสี่ยงเดียวโดยอัตโนมัติผ่านวงเงินหน่วย
• การเดิมพันแบบแบน: อัตราส่วนแบ๊งค์คงที่สําหรับการเดิมพันแต่ละครั้ง โดยเน้นวินัยและความมั่นคง เหมาะสําหรับสภาพแวดล้อมที่ไม่ชอบความเสี่ยงหรือมีความเชื่อมั่นต่ํา
• ระดับความเชื่อมั่น: ตั้งค่าระดับตําแหน่งที่ไม่ต่อเนื่องไว้ล่วงหน้าและกําหนดขีดจํากัดสูงสุดที่แน่นอนเพื่อลดความซับซ้อนในการตัดสินใจและหลีกเลี่ยงปัญหาความแม่นยําหลอกของแบบจําลองของ Kelly
• แนวทางความเสี่ยงกลับด้าน: เริ่มต้นจากการขาดทุนสูงสุดที่คุณสามารถสูญเสียได้คุณสามารถผลักดันขนาดตําแหน่งกลับได้โดยเริ่มจากข้อจํากัดด้านความเสี่ยงมากกว่าความคาดหวังผลตอบแทนสร้างขอบเขตความเสี่ยงที่มั่นคง

สําหรับตัวแทนตลาดการคาดการณ์การออกแบบกลยุทธ์ควรให้ความสําคัญกับความสามารถในการดําเนินการและความเสถียรมากกว่าความเหมาะสมทางทฤษฎี กุญแจสําคัญคือการมีกฎที่ชัดเจนพารามิเตอร์ที่กระชับและความทนทานต่อความผิดพลาดในการตัดสิน ภายใต้ข้อจํากัดนี้ วิธีการความมั่นใจของบันไดรวมกับขีดจํากัดตําแหน่งคงที่เป็นโซลูชันการจัดการตําแหน่งทั่วไปที่เหมาะสมที่สุดสําหรับตัวแทน PM วิธีนี้ไม่ได้อาศัยการประมาณความน่าจะเป็นที่แม่นยํา แต่แบ่งโอกาสออกเป็นระดับที่จํากัดและสอดคล้องกับตําแหน่งคงที่ตามความแรงของสัญญาณ แม้ในสถานการณ์ที่มีความเชื่อมั่นสูง ก็มีการกําหนดขีดจํากัดสูงสุดที่ชัดเจนเพื่อควบคุมความเสี่ยง

การเลือกกลยุทธ์ของตลาดการคาดการณ์

จากมุมมองของโครงสร้างกลยุทธ์ตลาดการคาดการณ์สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทเป็นหลัก: กลยุทธ์การเก็งกําไรที่โดดเด่นด้วยกฎและการเข้ารหัสที่ชัดเจนและกลยุทธ์ทิศทางการเก็งกําไรที่อาศัยการตีความข้อมูลและการตัดสินทิศทาง นอกจากนี้ยังมีกลยุทธ์การทําตลาดและการป้องกันความเสี่ยงที่ถูกครอบงําโดยสถาบันวิชาชีพและต้องการเงินทุนและโครงสร้างพื้นฐานสูง

การเก็งกําไร

• การเก็งกําไรการแก้ปัญหา: การเก็งกําไรการชําระบัญชีเกิดขึ้นเมื่อผลลัพธ์ของเหตุการณ์ถูกกําหนดโดยพื้นฐาน แต่ตลาดยังไม่ได้กําหนดราคาอย่างเต็มที่ และประโยชน์ส่วนใหญ่มาจากการซิงโครไนซ์ข้อมูลและความเร็วในการดําเนินการ กลยุทธ์นี้มีความชัดเจน ความเสี่ยงต่ํา และสามารถเข้ารหัสได้อย่างเต็มที่ ทําให้เป็นกลยุทธ์หลักที่เหมาะสมที่สุดสําหรับตัวแทนในการดําเนินการในตลาดการคาดการณ์
• Dutch Book Arbitrage :D utch Book Arbitrage ใช้ความไม่สมดุลเชิงโครงสร้างที่เกิดจากผลรวมของราคาของชุดเหตุการณ์ที่ไม่รวมกันและสมบูรณ์ซึ่งเบี่ยงเบนไปจากข้อจํากัดการอนุรักษ์ความน่าจะเป็น (∑P≠1) เพื่อล็อคความเสี่ยงและผลตอบแทนแบบไร้ทิศทางผ่านการวางตําแหน่งพอร์ตโฟลิโอ กลยุทธ์นี้อาศัยความสัมพันธ์ระหว่างกฎและราคาเท่านั้นมีความเสี่ยงต่ําและสามารถปรับให้เป็นมาตรฐานได้สูงและเป็นรูปแบบทั่วไปของการเก็งกําไรแบบกําหนดซึ่งเหมาะสําหรับการดําเนินการอัตโนมัติโดยตัวแทน
• การเก็งกําไรข้ามแพลตฟอร์ม: ผลกําไรจากการเก็งกําไรข้ามแพลตฟอร์มโดยการจับความเบี่ยงเบนของราคาระหว่างตลาดต่างๆ สําหรับเหตุการณ์เดียวกัน โดยมีความเสี่ยงต่ํา แต่มีข้อกําหนดสูงสําหรับเวลาแฝงและการตรวจสอบแบบขนาน กลยุทธ์นี้เหมาะสําหรับการดําเนินการโดยตัวแทนที่มีข้อได้เปรียบด้านโครงสร้างพื้นฐาน แต่การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นทําให้ผลตอบแทนส่วนเพิ่มลดลงอย่างต่อเนื่อง
• Bundle: การเก็งกําไรแบบรวมใช้ประโยชน์จากการกําหนดราคาที่ไม่สอดคล้องกันระหว่างสัญญาที่เกี่ยวข้องเพื่อซื้อขาย โดยมีตรรกะที่ชัดเจน แต่โอกาสที่จํากัด นโยบายนี้สามารถดําเนินการโดยตัวแทน แต่มีข้อกําหนดทางวิศวกรรมบางประการสําหรับการแก้ไขกฎและข้อจํากัดการรวมกัน และตัวแทนมีความสามารถในการปรับตัวในระดับปานกลาง

กลยุทธ์ทิศทางการเก็งกําไร (เก็งกําไร)

• การซื้อขายข้อมูลที่มีโครงสร้าง: กลยุทธ์เหล่านี้หมุนรอบเหตุการณ์ที่ชัดเจนหรือข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น การเผยแพร่ข้อมูลอย่างเป็นทางการ ประกาศ หรือหน้าต่างการปกครอง ตราบใดที่แหล่งข้อมูลมีความชัดเจนและสามารถกําหนดเงื่อนไขทริกเกอร์ได้ตัวแทนสามารถใช้ข้อได้เปรียบด้านความเร็วและระเบียบวินัยในระดับการตรวจสอบและการดําเนินการ อย่างไรก็ตามเมื่อข้อมูลถูกแปลงเป็นการตัดสินเชิงความหมายหรือการตีความสถานการณ์ยังคงต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์
• การติดตามสัญญาณ: กลยุทธ์นี้สร้างรายได้โดยทําตามพฤติกรรมของบัญชีหรือกองทุนที่ทํางานได้ดีในประวัติศาสตร์ด้วยกฎที่ค่อนข้างง่ายและการดําเนินการอัตโนมัติ ความเสี่ยงหลักคือการเสื่อมสภาพของสัญญาณและการแสวงหาประโยชน์แบบย้อนกลับ ดังนั้นจึงต้องมีกลไกการกรองและการจัดการตําแหน่งที่เข้มงวด กลยุทธ์รองที่เหมาะกับการเป็นตัวแทน
• กลยุทธ์ที่ไม่มีโครงสร้าง / ขับเคลื่อนด้วยเสียงรบกวน: กลยุทธ์เหล่านี้อาศัยอารมณ์ การสุ่ม หรือพฤติกรรมการมีส่วนร่วมเป็นอย่างมาก ขาดขอบที่มั่นคงและทําซ้ําได้ และความคาดหวังระยะยาวที่ไม่เสถียร เนื่องจากเป็นเรื่องยากที่จะสร้างแบบจําลองและมีความเสี่ยงสูง จึงไม่เหมาะสําหรับการดําเนินการอย่างเป็นระบบโดยตัวแทน และไม่แนะนําให้ใช้เป็นกลยุทธ์ระยะยาว

โครงสร้างจุลภาคของตลาด: กลยุทธ์เหล่านี้อาศัยกรอบเวลาการตัดสินใจที่สั้นมาก ราคาต่อเนื่อง หรือการซื้อขายความถี่สูง และมีความต้องการสูงในด้านเวลาแฝง แบบจําลอง และเงินทุน แม้ว่าในทางทฤษฎีจะเหมาะสมสําหรับตัวแทน แต่ตลาดการคาดการณ์มักจะถูกจํากัดด้วยสภาพคล่องและความเข้มข้นของการแข่งขัน ทําให้เหมาะสําหรับผู้เล่นไม่กี่รายที่มีข้อได้เปรียบด้านโครงสร้างพื้นฐานที่สําคัญ

การควบคุมความเสี่ยงและการป้องกันความเสี่ยง: กลยุทธ์เหล่านี้ไม่ได้แสวงหาผลตอบแทนโดยตรง แต่ใช้เพื่อลดความเสี่ยงโดยรวม กฎมีความชัดเจนเป้าหมายมีความชัดเจนและทํางานเป็นเวลานานในฐานะโมดูลควบคุมความเสี่ยงพื้นฐาน

โดยทั่วไปกลยุทธ์ที่เหมาะสําหรับการดําเนินการของตัวแทนในตลาดการคาดการณ์มุ่งเน้นไปที่สถานการณ์ที่มีกฎเกณฑ์ที่ชัดเจนการเข้ารหัสและการตัดสินเชิงอัตวิสัยที่อ่อนแอซึ่งควรใช้การเก็งกําไรแบบกําหนดเป็นแหล่งรายได้หลักควรเสริมข้อมูลที่มีโครงสร้างและกลยุทธ์การติดตามสัญญาณและการซื้อขายที่มีเสียงรบกวนสูงและอารมณ์ควรได้รับการยกเว้นอย่างเป็นระบบ ข้อได้เปรียบในระยะยาวของตัวแทนคือวินัยสูงความเร็วในการดําเนินการและการควบคุมความเสี่ยง

###4. ทํานายรูปแบบธุรกิจและรูปแบบผลิตภัณฑ์ของตัวแทนตลาด

การออกแบบโมเดลธุรกิจในอุดมคติของตัวแทนตลาดการคาดการณ์มีพื้นที่สําหรับการสํารวจในทิศทางที่แตกต่างกันในระดับต่างๆ:

• เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานให้การรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์หลายแหล่งไลบรารีที่อยู่ Smart Money เอ็นจิ้นการดําเนินการตลาดการคาดการณ์แบบครบวงจรและเครื่องมือทดสอบย้อนหลังเรียกเก็บค่าธรรมเนียม B2B และรับรายได้ที่มั่นคงโดยไม่ขึ้นกับความแม่นยําในการคาดการณ์
• เลเยอร์กลยุทธ์แนะนํานโยบายของชุมชนและบุคคลที่สามเพื่อสร้างระบบนิเวศกลยุทธ์ที่นํากลับมาใช้ใหม่ได้และประเมินค่าได้ และตระหนักถึงการจับมูลค่าผ่านการโทร การให้น้ําหนัก หรือการแบ่งปันการดําเนินการ ซึ่งจะช่วยลดการพึ่งพาอัลฟ่าเดียว
• ที่เลเยอร์ Agent/Vault ตัวแทนมีส่วนร่วมโดยตรงในการดําเนินการจริงในรูปแบบของการจัดการที่ได้รับมอบหมาย โดยอาศัยบันทึกที่โปร่งใสและระบบควบคุมความเสี่ยงที่เข้มงวดในห่วงโซ่เพื่อเก็บค่าธรรมเนียมการจัดการและค่าธรรมเนียมการปฏิบัติงาน

รูปแบบผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกันของโมเดลธุรกิจต่างๆ สามารถแบ่งออกเป็น:

• รูปแบบความบันเทิง/เกม: ลดเกณฑ์สําหรับการมีส่วนร่วมผ่านการโต้ตอบที่เหมือน Tinder ที่ใช้งานง่าย ด้วยการเติบโตของผู้ใช้ที่แข็งแกร่งที่สุดและความสามารถในการให้ความรู้เกี่ยวกับตลาด ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นในอุดมคติในการทําลายวงกลม แต่จําเป็นต้องสร้างรายได้ผ่านการสมัครสมาชิกหรือผลิตภัณฑ์การดําเนินการ
• รูปแบบการสมัครสมาชิก / สัญญาณกลยุทธ์: ไม่มีการดูแลกองทุนที่เกี่ยวข้องกฎระเบียบที่เป็นมิตรสิทธิและความรับผิดชอบที่ชัดเจนและโครงสร้างรายได้ SaaS ที่ค่อนข้างมั่นคงซึ่งเป็นเส้นทางการค้าที่เป็นไปได้มากที่สุดในขั้นตอนนี้ ข้อจํากัดของมันคือกลยุทธ์นั้นง่ายต่อการคัดลอกมีการสูญเสียการดําเนินการและเพดานรายได้ในระยะยาวมี จํากัด ซึ่งสามารถปรับปรุงประสบการณ์และการรักษาลูกค้าได้อย่างมีนัยสําคัญผ่านรูปแบบกึ่งอัตโนมัติของ “สัญญาณ + การดําเนินการในคลิกเดียว”
• รูปแบบการดูแลห้องนิรภัย: มีข้อดีของเอฟเฟกต์ขนาดและประสิทธิภาพการดําเนินการ และคล้ายกับผลิตภัณฑ์การจัดการสินทรัพย์ แต่ต้องเผชิญกับข้อจํากัดเชิงโครงสร้างหลายประการ เช่น ใบอนุญาตการจัดการสินทรัพย์ เกณฑ์ความน่าเชื่อถือ และความเสี่ยงด้านเทคโนโลยีแบบรวมศูนย์ และรูปแบบธุรกิจขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมของตลาดและความสามารถในการทํากําไรที่ยั่งยืนเป็นอย่างมาก เว้นแต่จะมีผลการดําเนินงานในระยะยาวและการรับรองระดับสถาบัน ก็ไม่เหมาะเป็นเส้นทางหลัก

โครงสร้างรายได้ที่หลากหลายของ “การสร้างรายได้จากโครงสร้างพื้นฐาน + การขยายระบบนิเวศเชิงกลยุทธ์ + การมีส่วนร่วมด้านประสิทธิภาพ” ช่วยลดการพึ่งพาสมมติฐานเดียวที่ว่า “AI ยังคงเอาชนะตลาด” แม้ว่าอัลฟ่าจะมาบรรจบกันเมื่อตลาดเติบโตเต็มที่ แต่ความสามารถพื้นฐาน เช่น การดําเนินการ การควบคุมความเสี่ยง และการชําระบัญชียังคงมีมูลค่าในระยะยาว ซึ่งจะสร้างวงปิดทางธุรกิจที่ยั่งยืนมากขึ้น

5. กรณีโครงการของตัวแทนตลาดเชิงคาดการณ์

ปัจจุบัน Prediction Market Agents ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการสํารวจ แม้ว่าตลาดจะเกิดขึ้นเพื่อกระจายความเสี่ยงจากกรอบพื้นฐานไปสู่เครื่องมือด้านบน แต่ก็ยังไม่ได้สร้างชุดผลิตภัณฑ์มาตรฐานที่ครบถ้วนในการสร้างกลยุทธ์ประสิทธิภาพการดําเนินการระบบควบคุมความเสี่ยงและธุรกิจแบบวงปิด

เราแบ่งระบบนิเวศปัจจุบันออกเป็นสามระดับ: โครงสร้างพื้นฐาน ตัวแทนอิสระ และเครื่องมือตลาดการคาดการณ์

โครงสร้างพื้นฐาน

กรอบงานตัวแทน Polymarket

ตัวแทนโพลีมาร์เก็ต Polymarket เป็นเฟรมเวิร์กนักพัฒนาอย่างเป็นทางการที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหามาตรฐานทางวิศวกรรมของ “การเชื่อมต่อและการโต้ตอบ” เฟรมเวิร์กนี้ห่อหุ้มการได้มาซึ่งข้อมูลตลาด การสร้างคําสั่งซื้อ และอินเทอร์เฟซการเรียก LLM พื้นฐาน มันแก้ปัญหาของ “วิธีการสั่งซื้อด้วยรหัส” แต่โดยพื้นฐานแล้วจะปล่อยให้ช่องว่างในความสามารถในการซื้อขายหลัก เช่น การสร้างกลยุทธ์ การสอบเทียบความน่าจะเป็น การจัดการตําแหน่งแบบไดนามิก และระบบการทดสอบย้อนหลัง มันเป็นเหมือน “ข้อกําหนดการเข้าถึง” ที่ได้รับการยอมรับอย่างเป็นทางการมากกว่าผลิตภัณฑ์สําเร็จรูปที่มีประโยชน์อัลฟ่า ตัวแทนระดับเชิงพาณิชย์ยังคงต้องสร้างการวิจัยการลงทุนและแกนควบคุมความเสี่ยงที่สมบูรณ์ของตนเองบนพื้นฐานนี้

เครื่องมือตลาด Gnosis Prediction

Gnosis Prediction Market Agent Tooling (PMAT) ให้การสนับสนุนการอ่านและเขียนอย่างสมบูรณ์สําหรับ Omen/AIOmen และ Manifold แต่มีเพียงการอนุญาตแบบอ่านอย่างเดียวสําหรับ Polymarket เท่านั้น และอุปสรรคทางนิเวศวิทยาก็ชัดเจน เหมาะสําหรับเป็นรากฐานที่สําคัญสําหรับการพัฒนาตัวแทนภายในระบบ Gnosis แต่ยูทิลิตี้ของมันมีจํากัดสําหรับนักพัฒนาที่ใช้ Polymarket เป็นสนามรบหลัก

Polymarket และ Gnosis เป็นระบบนิเวศของตลาดการคาดการณ์ที่ได้ทําการค้า “การพัฒนาตัวแทน” อย่างชัดเจนเป็นกรอบงานอย่างเป็นทางการ ตลาดการคาดการณ์อื่นๆ เช่น Kalshi ยังคงติดอยู่ในเลเยอร์ API และ Python SDK เป็นหลัก และนักพัฒนาจําเป็นต้องทําความสามารถของระบบที่สําคัญ เช่น กลยุทธ์ การควบคุมความเสี่ยง การดําเนินงาน และการตรวจสอบ

ตัวแทนอิสระ

แม้ว่าจะมีชื่อว่า “ตัวแทน” แต่ก็ยังมีช่องว่างที่สําคัญระหว่างความสามารถที่แท้จริงและการซื้อขายแบบวงปิดอัตโนมัติแบบกระจายอํานาจ และโดยทั่วไปจะขาดชั้นการควบคุมความเสี่ยงที่เป็นอิสระและเป็นระบบ และการจัดการตําแหน่ง การหยุดการขาดทุน การป้องกันความเสี่ยง และข้อจํากัดด้านมูลค่าที่คาดหวังจะไม่รวมอยู่ในกระบวนการตัดสินใจ และระดับการผลิตโดยรวมอยู่ในระดับต่ําและยังไม่ได้สร้างระบบที่ครบถ้วนซึ่งสามารถทํางานได้เป็นเวลานาน

Olas ทํานาย

Olas Predict เป็นระบบนิเวศของตัวแทนตลาดการคาดการณ์ที่มีประสิทธิผลมากที่สุดในปัจจุบัน ผลิตภัณฑ์หลัก Omenstrat สร้างขึ้นจาก Omen ในระบบ Gnosis โดยใช้ FPMM และกลไกอนุญาโตตุลาการแบบกระจายอํานาจที่ด้านล่างเพื่อรองรับการโต้ตอบที่มีมูลค่าน้อยและความถี่สูง แต่ถูกจํากัดด้วยการขาดสภาพคล่องในตลาดเดียว Omen “การคาดการณ์ AI” ส่วนใหญ่อาศัย LLM เอนกประสงค์ ขาดข้อมูลแบบเรียลไทม์และการควบคุมความเสี่ยงอย่างเป็นระบบ และอัตราการชนะในอดีตนั้นแตกต่างกันอย่างชัดเจนระหว่างหมวดหมู่ ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 Olas ได้เปิดตัว Polystrat โดยขยายความสามารถของตัวแทนไปยัง Polymarket — ผู้ใช้สามารถกําหนดกลยุทธ์ในภาษาธรรมชาติ และตัวแทนจะระบุความเบี่ยงเบนของความน่าจะเป็นในตลาดการชําระบัญชีโดยอัตโนมัติภายใน 4 วันและดําเนินการซื้อขาย ระบบควบคุมความเสี่ยงผ่านการดําเนินงานในพื้นที่ของ Pearl บัญชีที่ปลอดภัยในการดูแลตนเอง และข้อจํากัดแบบฮาร์ดโค้ด ทําให้เป็นตัวแทนซื้อขายอิสระระดับผู้บริโภครายแรกสําหรับ Polymarket

กลยุทธ์ UnifAI Network Polymarket

จัดหาตัวแทนการซื้อขายอัตโนมัติของ Polymarket ด้วยแกนหลักของกลยุทธ์การรับความเสี่ยงแบบหาง: สแกนและซื้อสัญญาที่ใกล้จะชําระด้วยความน่าจะเป็นโดยนัยที่ >95% โดยตั้งเป้าไว้ที่สเปรด 3-5% ข้อมูลบนเครือข่ายแสดงให้เห็นว่าอัตราการชนะใกล้เคียงกับ 95% แต่ผลตอบแทนนั้นแตกต่างกันอย่างชัดเจนระหว่างหมวดหมู่ และกลยุทธ์ขึ้นอยู่กับความถี่ในการดําเนินการและการเลือกหมวดหมู่เป็นอย่างมาก

NOYA.ai

NOYA.ai พยายามรวม “การวิจัย - การตัดสิน - การดําเนินการ - การตรวจสอบ” เข้ากับตัวแทนวงปิด และสถาปัตยกรรมครอบคลุมเลเยอร์อัจฉริยะ เลเยอร์นามธรรม และเลเยอร์การดําเนินการ ขณะนี้มีการส่งมอบ Omnichain Vaults ตัวแทนตลาดคาดการณ์ยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนาและยังไม่ได้สร้างวงปิดเมนเน็ตที่สมบูรณ์ และอยู่ในช่วงการตรวจสอบวิสัยทัศน์โดยรวม

เครื่องมือตลาดการคาดการณ์

เครื่องมือวิเคราะห์ตลาดการคาดการณ์ในปัจจุบันไม่เพียงพอที่จะสร้าง “ตัวแทนตลาดการคาดการณ์” ที่สมบูรณ์ และมูลค่าของมันส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่ในชั้นข้อมูลและชั้นการวิเคราะห์ในสถาปัตยกรรมตัวแทน และการดําเนินการซื้อขาย การจัดการตําแหน่ง และการควบคุมความเสี่ยงยังคงต้องรับผิดชอบโดยเทรดเดอร์เอง จากมุมมองของรูปแบบผลิตภัณฑ์ มันสอดคล้องกับการวางตําแหน่งของ “การสมัครสมาชิกกลยุทธ์/ความช่วยเหลือด้านสัญญาณ/การปรับปรุงการวิจัย” และถือได้ว่าเป็นต้นแบบแรกของตัวแทนตลาดการคาดการณ์

ผ่านการหวีอย่างเป็นระบบและการคัดกรองเชิงประจักษ์ของรายการที่รวมอยู่ใน Awesome-Prediction-Market-Tools บทความนี้จะเลือกโครงการตัวแทนที่มีรูปแบบผลิตภัณฑ์เบื้องต้นและสถานการณ์การใช้งานเป็นกรณีการวิจัย โดยมุ่งเน้นไปที่สี่ทิศทางเป็นหลัก: การวิเคราะห์และเลเยอร์สัญญาณ ระบบแจ้งเตือนและติดตามปลาวาฬ เครื่องมือค้นหาการเก็งกําไร และเทอร์มินัลการซื้อขายและการดําเนินการโดยรวม

เครื่องมือวิเคราะห์ตลาด

• Polyseer: เครื่องมือตลาดการคาดการณ์ตามการวิจัยที่ใช้การแบ่งงานหลายตัวแทนของสถาปัตยกรรมแรงงาน (นักวางแผน / นักวิจัย / นักวิจารณ์ / นักวิเคราะห์ / ผู้รายงาน) สําหรับการรวบรวมหลักฐานทวิภาคีและการรวมความน่าจะเป็นแบบเบย์เซียนเพื่อส่งออกรายงานการวิจัยที่มีโครงสร้าง ข้อดีของมันคือความโปร่งใสของระเบียบวิธีวิศวกรรมกระบวนการและโอเพ่นซอร์สเต็มรูปแบบและตรวจสอบได้
• Oddpool: วางตําแหน่งเป็น “เทอร์มินัล Bloomberg สําหรับตลาดการคาดการณ์” โดยให้บริการการรวมข้ามแพลตฟอร์ม การสแกนการเก็งกําไร และเทอร์มินัลแดชบอร์ดข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น Polymarket, Kalshi และ CME
• Polymarket Analytics: แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูล Polymarket ระดับโลกที่แสดงผู้ค้า ตลาด ตําแหน่ง และข้อมูลธุรกรรมอย่างเป็นระบบ พร้อมตําแหน่งที่ชัดเจนและข้อมูลที่ใช้งานง่าย เหมาะสําหรับการสืบค้นข้อมูลพื้นฐานและการอ้างอิงการวิจัย
• Hashdive: เครื่องมือข้อมูลสําหรับผู้ค้าที่คัดกรองผู้ค้าและตลาดในเชิงปริมาณผ่าน Smart Score และ Multi-Dimensional Screener ซึ่งมีประโยชน์สําหรับ “การระบุเงินอัจฉริยะ” และการตัดสินใจคัดลอกการซื้อขาย
• Polyfactual: มุ่งเน้นไปที่ข่าวกรองตลาด AI และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น/ความเสี่ยง ฝังผลการวิเคราะห์ลงในอินเทอร์เฟซการซื้อขายผ่านส่วนขยายของ Chrome โดยเอนเอียงไปทาง B2B และสถานการณ์ของผู้ใช้สถาบัน
• ก่อนหน้านี้: แพลตฟอร์มการตรวจจับการกําหนดราคาผิดพลาดของ AI ที่ระบุความเบี่ยงเบนของราคาระหว่าง Polymarket และ Kalshi โดยการเปรียบเทียบราคาตลาดกับความน่าจะเป็นที่คํานวณโดย AI โดยอ้างอย่างเป็นทางการว่ามีอัตราความแม่นยําในการแจ้งเตือน 89% ซึ่งวางตําแหน่งตัวเองสําหรับการค้นพบสัญญาณและการคัดกรองโอกาส
• Polysights: ครอบคลุมเมตริกตลาดและออนเชนกว่า 30+ รายการ และใช้ Insider Finder เพื่อติดตามพฤติกรรมที่ผิดปกติ เช่น กระเป๋าเงินใหม่และการเดิมพันทางเดียวขนาดใหญ่ เหมาะสําหรับการตรวจสอบรายวันและการค้นพบสัญญาณ
• PolyRadar: แพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบขนานหลายรุ่นที่ให้การ