Polymarketの1日の取引高のうち、自動売買戦略によるものの割合は増え続けていて、一部の契約では注文板の大部分を一握りのボットが供給しています。ほかの人間を相手に取引していると思っている予測市場ですが、実際にはそうでないことがますます増えています。
この半年で、静かな革命が予測市場の仕組みそのものを作り変えました。単純な裁定取引のスクリプトから、言語モデルで動く高度なシステムまで、さまざまな戦略を走らせるアルゴリズムトレーダーが、エコシステムの周縁から中心へと移ってきたのです。その存在は、流動性、価格付けの効率、市場がニュースに反応するスピード、そして自分たちこそ賢いお金だと思っていた個人トレーダーの体験まで、あらゆるものを変えつつあります。
水面下で実際に何が起きているのかを示すため、この記事では主要な戦略ごとに1人ずつ、3人の合成的なトレーダーを追います。トレーダーA、トレーダーB、トレーダーCは、ボットの運営者が自分の仕組みを公の場でどう説明しているかをもとに組み立てた例示であり、実名の人物や取材した個人ではありません。
機械の台頭
予測市場での自動売買は新しいものではありません。PolymarketやKalshiといったプラットフォーム間の価格差を突くスクリプトである単純な裁定取引ボットは、両方のプラットフォームにスプレッドを狙う価値があるほどの流動性が生まれたころから存在しています。変わったのは、その高度さです。
今の世代の予測市場のボットは、大まかに3つのカテゴリーに分けられます。
裁定取引ボットは、プラットフォーム間の価格のずれをリアルタイムで監視します。Polymarketがある契約を43¢で、Kalshiが同等の契約を38¢で価格付けしていれば、ボットは安い側を買って高い側を売り、手数料とスリッページを差し引いたスプレッドを手にします。最も単純で、最もよく理解されているカテゴリーです。
マーケットメイキングボットは、契約の両側に買い注文と売り注文を出して流動性を供給し、売買スプレッドを稼ぎます。注文の流れ、ボラティリティ、在庫リスクに応じて、気配値を動的に調整します。厚く流動性の高い注文板があるように見えるPolymarketの契約のいくつかは、実際には2つか3つの自動マーケットメイカーがほぼ全面的に支えています。
シグナルボットは、最も新しく、最も興味深いカテゴリーです。こうしたシステムは、ニュース配信、ソーシャルメディアのセンチメント、経済指標、さらには大規模言語モデルの出力といった外部データを取り込み、その情報をどんな人間よりも速く売買の判断に変えます。予測市場での取引を通じて意見を表明する、ニュースを読む機械だと考えてみてください。
ボット運用の内側
「トレーダーA」は、私たちが組み立てたシグナル型の運営者で、Polymarketの政治やマクロの契約で、週に約20万ドルの名目取引高を動かす運用をしています。
その仕組みは、表面上は拍子抜けするほど単純です。クラウドサーバーの集まりが、厳選したデータソースを監視しています。APとロイターのニュース配信、X上の信頼できる数人の政治アナリスト、連邦準備制度の発信、マクロ経済データの発表です。LLMが入ってくる情報を処理し、取引するそれぞれの契約について確率の推定値を出します。モデルの推定値が市場価格から大きく離れると、システムが注文を出します。
「強みはモデルそのものではありません」と彼は説明します。「まともなLLMならどれでも確率は推定できます。強みはスピードと規律です。FRBの理事が地方の会議で原稿にない発言をしたとき、私のシステムは、ほとんどの人間のトレーダーが見出しを目にする前に、関連する契約の価格を付け直しています」
このシステムには、フィードバックの仕組みも組み込まれています。自分の過去の的中率を記録し、それに応じて確信度を調整するのです。過去に成績のよかった契約ではポジションを大きくし、成績がまちまちな契約ではポジションを小さくするか、まったく手を出しません。
この種のシステムを運用する人がリターンを公表することはめったになく、彼らはこの仕事を控えめに語ります。「一攫千金の話ではありません。地道に稼ぐお金です。何百もの小さな優位が積み重なっていくのです」
裁定取引のレイヤー
「トレーダーB」は、純粋なプラットフォーム間の裁定取引の戦略を運用しています。彼女のシステムはPolymarket、Kalshi、そしていくつかの小規模なプラットフォームで同等の契約を監視し、スプレッドがコストのしきい値を超えると取引を執行します。
「裁定取引はタダでもらえるお金だと思われていますが、違います」と彼女は言います。「決済の仕組みも、手数料体系も、入出金にかかる時間も違いますし、2つのプラットフォームで同じに見える契約でも、結果確定の基準が微妙に違うかもしれないというリスクが常にあります」
裁定取引をする人が恐れるシナリオはこうです。PolymarketとKalshiで、同等に見える契約に反対のポジションを持っているとします。対象の出来事の結果が確定し、Polymarketは支払いを済ませますが、結果確定の文言がわずかに異なるKalshiの契約は、あいまいさをめぐる異議のせいで、さらに3週間確定しないままです。トレーダーは一方では利益を出しながら、もう一方では資金を拘束されてしまいます。
「予測市場の裁定取引の本当のリスクは、価格のリスクではありません。結果確定のリスクと、プラットフォームのリスクです」
こうした難しさはあるものの、裁定取引のレイヤーは、この1年でプラットフォーム間のスプレッドを大きく縮めました。以前はプラットフォーム間で5〜8セントの差があった契約が、今では通常1〜2セント以内に収れんしています。「正直に言って、私たちは市場の役に立っています。エコシステム全体で価格をより正確にしているのです」
マーケットメイキングをめぐる問い
3人目の運営者「トレーダーC」は、Polymarketでマーケットメイキングの戦略を運用しています。約30の活発な契約で流動性を供給し、買いと売りの両方の気配を出して、スプレッドを稼いでいます。
「ほとんどの個人トレーダーは、注文板に見えている流動性が自然に生まれたものではないことに気づいていません。私と、せいぜいあと2人くらいです」と彼は言います。「明日私たちがボットを止めたら、Polymarketの中堅クラスの契約の半分で、売買スプレッドが1〜2セントから8〜10セントに跳ね上がるでしょう」
これは、エコシステムにとって居心地の悪い問いを突きつけます。予測市場は、人間の考えを集めて正確な確率の推定値にするための仕組みのはずです。注文の流れのかなりの部分が、ほかのアルゴリズムに反応するアルゴリズムによって生み出されているのなら、その結果としての価格は実際に何を表しているのでしょうか。
トレーダーCはこの懸念に反論します。「私たちは価格をゆがめているのではありません。市場をより効率的にしているのです。私たちの気配は、注文の流れのパターン、インプライド・ボラティリティ、市場をまたぐシグナルといった、本物の情報に基づいています。ノートパソコンの前に座っている人間より、速く、一貫してその情報を処理しているだけです」
しかし、ほかの市場参加者はそれほど確信を持てずにいます。
個人トレーダーの体験
個人のトレーダーにとって、ボットの台頭は良し悪しが入り混じったものでした。
良い面としては、市場の流動性はかつてないほど高く、スプレッドはかつてないほど狭くなっています。2024年にPolymarketの主要な契約で500ドルの注文を出した個人トレーダーは、3〜5セントのスリッページに直面することもありました。今では、同じ取引のスリッページは1セントに満たないことがよくあります。
悪い面としては、かつて知識のある個人トレーダーを引きつけていた情報面の優位が失われつつあります。速報ニュースを読んでPolymarketを開き、新しい情報で取引しようとするタイプの人なら、ほぼ確実に手遅れです。見出しを理解して契約にたどり着くころには、シグナルボットがすでに価格を動かしています。
アクティブな個人トレーダーは、これを手札を見られている相手とポーカーをするようなものだと例えます。誰かがズルをしているからではなく、ボットが人間の意思決定のプロセスを無意味にしてしまうスピードで動いているからです。
この構図は、伝統的な金融市場の進化を見てきた人にはおなじみのものです。株式市場は2000年代から2010年代にかけて、高頻度取引の会社が支配力を強めるなかで、同じような変化を経験しました。その結果、一般の投資家にとってはスプレッドが狭まり、約定も良くなりましたが、情報面の優位で市場に勝とうとするアクティブなトレーダーにとっては、はるかに厳しい環境になりました。
予測市場も同じ道をたどっているのかもしれません。ただし、数十年ではなく、わずか数年に凝縮された形で。
プラットフォームはどう対応しているか
Polymarketは、自社のプラットフォームに自動売買が存在することを公に認めており、おおむね容認する姿勢をとっています。開かれた流動性の高い市場こそが最も正確な確率の推定値を生むという同社の中心的な考え方は、その流動性が人間から来るのかアルゴリズムから来るのかを問いません。
Kalshiは自社の方針についてそれほど明言していませんが、レート制限や、注文数と約定数の比率の監視を導入しており、一部の高頻度戦略を間接的に制約しています。CFTCの監督のもとでの規制上の義務も、トレーダーが人間か自動かにかかわらず適用される、相場操縦に対する一定の歯止めになっています。
小規模なプラットフォームの対応はさまざまです。人間のトレーダーにとって少しでも公平な競争の場になるよう、遅延や「スピードバンプ」を導入したところもあります。逆にボットのエコシステムに乗り、アルゴリズムトレーダーと彼らがもたらす流動性を呼び込むために特別に設計されたAPIアクセスとドキュメントを提供しているところもあります。
LLMという要素
おそらく最も興味深い動きは、LLMを使った取引が独立したカテゴリーとして現れてきたことです。構造化されたデータや統計的なパターンに頼る従来のクオンツ戦略と違って、LLMベースのシステムは、演説、インタビュー、政策文書、ソーシャルメディアの投稿といった構造化されていない情報を処理し、確率の推定値に変えることができます。
いくつかの研究グループや個人の運営者が、大規模言語モデルに予測市場の問いを与え、関連する文脈を示して確率を出させる実験をしています。その確率が市場価格から離れていれば、取引を執行するのです。
初期の結果からは、こうしたシステムが、大量の公開情報を統合できるかどうかで答えが決まる問いについて、かなりうまく機能することがうかがえます。それはまさに、予測市場が答えるために作られている種類の問いです。
ここから導かれる示唆は挑発的です。LLMが市場全体と同じ情報を読んで、より良い確率の推定値にたどり着けるのだとしたら、予測市場の土台である「群衆の知恵」という考え方について、それは何を意味するのでしょうか。群衆は、たった一台の、非常に博識な機械に取って代わられつつあるのでしょうか。
今のところ、答えはおそらくノーです。LLMベースのトレーダーは全体の取引高のごく一部にすぎず、その優位は限られていて安定しないようです。それでも方向性ははっきりしています。モデルが進化し、参入する運営者が増えるにつれて、予測市場の価格形成におけるAIの役割は大きくなる一方でしょう。
これから起きること
予測市場のボットのエコシステムは、まだ初期の段階にあります。現在の運営者は、主に趣味でやっている人、小さなチーム、そしてたまたまこの分野に入ってきた暗号資産ネイティブのトレーダーです。インフラは手作り感のあるもので、クラウドサーバー、自作のスクリプト、手動の監視といった具合です。
しかし、このチャンスはより洗練されたプレーヤーの関心を集めています。伝統的なトレーディング会社はすでに参入していて、サスケハナ・インターナショナル・グループ（Susquehanna International Group）は2024年にKalshi初の機関投資家のマーケットメイカーになりました。機関投資家レベルの資金とインフラが本格的にやってくれば、構図は再び変わるでしょう。
個人トレーダーにとっての実践的な教訓は単純です。予測市場での情報面の優位は縮んでいます。スピード勝負の戦略は、ボット相手には勝ち目がありません。今も通用するのは、特定のテーマについての深い専門知識、値動きの荒い時期にもポジションを持ち続ける忍耐、そしてボットの優位が最も小さい、より長い時間軸で取引する意欲です。
プラットフォームにとっての課題は、予測市場の価格が一握りの資金力のあるアルゴリズムの出力ではなく、本物の集合知を反映しているという認識、そしてその現実を保つことです。それは伝統的な金融の世界が何年も苦労してきたバランスです。
予測市場は「真実の市場」になると約束しました。今問われているのは、真実にAPIがあるのかどうかです。
開示：PredictReportはPolymarketおよびKalshiとアフィリエイト関係にあります。この記事は独立した編集上の分析であり、公開前にどちらのプラットフォームのレビューも受けていません。
予測市場の自動売買について情報をお持ちですか？support@predictreport.ioまでメールでお寄せください。
