El fundador de Paradigm señala un error de volumen de Polymarket en conjuntos de datos de trading ampliamente utilizados

Un nuevo análisis compartido por un destacado inversor en criptomonedas ha puesto en duda cómo se informa el volumen de Polymarket en las principales plataformas de datos.

El fundador de Paradigm destaca un error en el recuento de datos

El 9 de diciembre, Matt Huang, fundador de Paradigm, compartió en X una investigación del analista on-chain @notnotstorm en redes sociales, llamando la atención sobre un posible error en el volumen de operaciones de la plataforma de predicción Polymarket. Según la investigación, un fallo en la forma en que se agregan las actividades conduce a que las cifras divulgadas públicamente distorsionen significativamente la actividad real de los usuarios.

En este tuit, Huang enfatizó que el problema no se limita únicamente a los paneles de control propios de Polymarket. De hecho, la mayoría de paneles externos y herramientas de análisis que dependen de las mismas fuentes de datos probablemente heredaron el mismo error de cálculo, propagando cifras inexactas en múltiples plataformas. Sin embargo, el problema central parece originarse en cómo se suman y clasifican las operaciones en los feeds subyacentes.

Volumen de operaciones de Polymarket contado por duplicado en conjuntos de datos públicos

La investigación citada por Huang sugiere que el volumen contado por duplicado es la raíz de la discrepancia. En la práctica, esto significa que muchas herramientas pueden registrar ambos lados de una operación como contribuciones separadas al volumen total. Como resultado, lo que parece ser un aumento en el volumen de operaciones de Polymarket podría, en realidad, reflejar las mismas transacciones sumadas dos veces en lugar de una.

Dicho esto, las implicaciones van más allá de un panel de control específico. Dado que múltiples fuentes de datos públicas y conjuntos de datos de terceros extraen cifras de Polymarket, los datos de mercado on-chain inexactos pueden haberse propagado a plataformas de análisis ampliamente consultadas y paneles desarrollados por la comunidad. Además, los analistas que dependieron en gran medida de estos datos para comparaciones históricas y curvas de crecimiento podrían ahora verse obligados a revisar conclusiones anteriores.

Impacto en las métricas de mercado y comparaciones

Una de las principales preocupaciones es cómo este error puede afectar las interpretaciones del volumen mensual de Polymarket y cualquier métrica derivada, como el tamaño medio de ticket o la rotación de usuarios. Si el recuento doble es sistemático, el tamaño aparente del volumen total de Polymarket a lo largo del tiempo podría haber sido sobrestimado materialmente en muchos informes. Sin embargo, el comportamiento subyacente de los usuarios y la estructura del mercado permanecen iguales; es la medición la que requiere corrección.

El hallazgo también complica comparaciones como el volumen de Kalshi frente a Polymarket o análisis de tendencias más amplios. Muchos inversores, investigadores y medios de comunicación dependen de estos puntos de referencia multiplataforma para evaluar la tracción en el sector de los mercados de predicción. Además, si solo se informó incorrectamente el volumen de una plataforma, las narrativas previas sobre la cuota de mercado relativa podrían necesitar ser reconsideradas.

Fuentes de datos de volumen y necesidad de recalibración en Polymarket

La investigación original, amplificada por Huang, indica que stacks analíticos populares, incluidos varios dashboards de volumen de Polymarket en Dune y otros entornos de consultas personalizadas, pueden haber adoptado una lógica de agregación similar. Dicho esto, una vez que el error de volumen de Polymarket esté completamente documentado, debería ser posible reconstruir series temporales históricas que reflejen correctamente las transacciones contadas una sola vez.

Por ahora, se recomienda a los participantes del mercado tratar con cautela cualquier cifra histórica de volumen de Polymarket, especialmente si forman la base de modelos de valoración, proyecciones de crecimiento de usuarios o comparaciones sectoriales. Además, este episodio pone de relieve la importancia de examinar cómo se definen e implementan en el código los errores de volumen de operaciones y los métodos de recuento, en lugar de asumir que todas las plataformas comparten el mismo significado de volumen al publicar cifras.

En resumen, la investigación compartida por Matt Huang sugiere que un fallo estructural en el recuento podría haber distorsionado cómo se refleja la actividad de Polymarket en múltiples productos analíticos. Aunque los mercados subyacentes siguen funcionando, probablemente el sector tendrá que revisar los conjuntos de datos históricos y perfeccionar las metodologías para garantizar que las futuras estadísticas on-chain de operaciones sean tanto transparentes como comparables.