Основатель Paradigm указывает на ошибку в объёмах Polymarket в широко используемых торговых наборах данных

Новый анализ, опубликованный ведущим криптоинвестором, поставил под вопрос то, как объемы Polymarket отражаются на основных аналитических платформах.

Основатель Paradigm указывает на ошибку в подсчете данных

9 декабря основатель Paradigm Мэтт Хуанг сделал репост исследования ончейн-аналитика @notnotstorm в социальной сети X, обратив внимание на возможную ошибку в подсчете торгового объема на платформе прогнозирования Polymarket. Согласно исследованию, ошибка в способе агрегации активности приводит к тому, что публикуемые данные значительно искажают реальную пользовательскую активность.

В своем твите Хуанг подчеркнул, что проблема не ограничивается только внутренними дашбордами Polymarket. Большинство внешних дашбордов и аналитических инструментов, которые используют те же исходные данные, вероятно, унаследовали ту же ошибку при подсчете, распространяя некорректные показатели на различных платформах. Однако корень проблемы заключается в том, как сделки суммируются и классифицируются в исходных данных.

Двойной подсчет объема торгов Polymarket в общедоступных датасетах

Как отмечается в исследовании, на которое ссылается Хуанг, причиной расхождения стал двойной подсчет объема. На практике это означает, что многие инструменты фиксируют обе стороны сделки как отдельные взносы в общий оборот. В результате то, что выглядит как всплеск торгового объема на Polymarket, на самом деле может отражать одни и те же транзакции, посчитанные дважды вместо одного раза.

Следовательно, последствия выходят за рамки одного конкретного дашборда. Поскольку несколько публичных источников данных и сторонних датасетов используют показатели Polymarket, некорректные данные могли быть распространены на популярных аналитических платформах и дашбордах, созданных сообществом. Более того, аналитикам, которые полагались на эти данные для исторических сравнений и построения кривых роста, возможно, теперь придется пересмотреть свои предыдущие выводы.

Влияние на рыночные метрики и сравнения

Одна из главных проблем заключается в том, как эта ошибка может повлиять на интерпретацию ежемесячного объема Polymarket и производных метрик, таких как средний размер сделки или пользовательский оборот. Если двойной подсчет был систематическим, то кажущийся размер общего объема Polymarket со временем мог быть серьезно завышен во многих отчетах. Однако сама пользовательская активность и структура рынка остались прежними; корректировка требуется именно в измерении.

Обнаружение ошибки также усложняет сравнения, такие как соотношение Kalshi и Polymarket по объему торгов или анализы более широких трендов. Многие инвесторы, исследователи и СМИ полагаются на такие кроссплатформенные метрики, чтобы оценить динамику в секторе рынков прогнозов. Кроме того, если только сделки одной платформы подсчитывались некорректно, прежние представления о долях рынка могут потребовать пересмотра.

Источники данных по объему и необходимость пересчета на Polymarket

Оригинальное исследование, которое распространил Хуанг, указывает, что популярные аналитические решения, включая различные дашборды Polymarket volume на Dune и другие кастомные среды запросов, могли использовать аналогичную логику агрегации. Тем не менее, когда ошибка будет полностью задокументирована, появится возможность восстановить исторические временные ряды с корректным учетом уникальных транзакций.

Пока участникам рынка рекомендуется относиться к историческим данным по объему Polymarket с осторожностью, особенно если они служат основой для моделей оценки, прогнозов роста пользователей или сравнений между секторами. Этот случай также подчеркивает важность тщательной проверки, как определяется ошибка торгового объема и какие методы подсчета реализованы в коде, а не предполагать, что все платформы одинаково трактуют понятие объема при публикации данных.

В итоге, исследование, на которое ссылается Мэтт Хуанг, указывает на структурную ошибку в подсчете, которая могла исказить отражение активности Polymarket во множестве аналитических продуктов. Хотя фундаментальные рынки продолжают функционировать, индустрии, вероятно, потребуется пересмотреть исторические датасеты и ужесточить методологию, чтобы обеспечить прозрачность и сопоставимость будущей ончейн-статистики торгов.