Зростання обсягів на Polymarket і Kalshi завдяки штучному інтелекту

Головне за хвилину:

• Сумарний 👉 обсяг торгів на Polymarket і Kalshi досяг піку в $13.7 млрд у червні 2026 року;
• AI-агенти та пропові фірми почали активно витісняти роздрібних трейдерів з найліквідніших контрактів;
• Kalshi збільшив річний обсяг втричі за півроку до $178 млрд, інституційний потік виріс на 800%;
• Тести показують: моделям треба 350+ закритих прогнозів, щоб підтвердити реальну перевагу в 2%;
• Пропфірма Propr планує надавати AI-агентам рахунки до $100,000 з можливістю масштабування до $300,000.

Команда аналітиків Octobit розібрала, як професіоналізація ринків прогнозів змінює правила гри і чому легкі 👉 гроші на Polymarket швидко зникають.

Обсяги зростають професійно швидко

Polymarket і Kalshi давно вийшли за межі нішевих майданчиків для ентузіастів. У червні 2026 сумарний місячний обсяг двох платформ досяг $13.7 млрд, а липень вже перетнув позначку $11 млрд. Це не експеримент, це професійний масштаб.

Kalshi заявив про потрійне зростання річного обсягу за півроку — з ~$59 млрд до $178 млрд у річному перерахунку. Інституційний потік виріс на 800%, а платформа провела першу кастомізовану блок-угоду. Це означає, що 👉 великі гравці вже не тестують воду — вони входять з капіталом і вимогами до інфраструктури.

Clear Street підключає інституційних клієнтів до Kalshi, Marex працює з обома платформами, Jump 👉 Trading будує прямий доступ до івент-маркетів. AQR, Susquehanna та OKX відкрили спеціалізовані ролі для трейдерів прогнозних ринків. Корпоративні казначейства тестують ці контракти для хеджування тарифних і регуляторних ризиків. Попит є, але він працює тільки тоді, коли хтось готовий постійно котирувати протилежну сторону угоди — і робити це швидко.

Більше контексту про розвиток крипторинків і нових фінтех-інструментів ми регулярно збираємо в розділі 👉 новини криптовалют.

Як пропфірми вимірюють реальну перевагу трейдера

Луї Режі, засновник он-чейн пропфірми Propr і колишній квант-трейдер Credit Suisse, стверджує: івент-контракти дозволяють відбирати трейдерів точніше, ніж класичні ринки. Чому? Тому що навичка тут зрозуміла, а ризик обмежений.

Контракт закривається за чітким результатом, тож алокатор може перевірити, чи трейдер систематично оцінював імовірність краще за ринок. Це чистіший тест навичок, ніж прибуток у класичній торгівлі, де напрямок і маржа змішуються в одну цифру.

Benchmark Foresight Arena підрахував: щоб виявити реальну перевагу в 2% з прийнятною статистичною впевненістю, потрібно близько 350 закритих бінарних прогнозів. Підтвердити перевагу в 1% — приблизно вчетверо більше. Коротка серія перемог на кількох контрактах по ФРС чи виборах може бути просто удачею, корельованою позицією або рідкісним результатом, який випадково співпав.

За даними ABC AI Lab, AI-агенти вже значно впливають на точність прогнозів у 2026 році, підвищуючи обсяги й конкуренцію на платформах.

Propr фінансує трейдерів і AI-агентів реальним капіталом

Propr планує розширити модель оцінки на Polymarket, надаючи трейдерам і AI-агентам рахунки до $100,000 з можливістю тримати до $300,000 на кількох акаунтах одночасно. Профіт-шер — 80% після проходження тесту.

Фірма розглядає кожну угоду як сигнал. Частину копіює на реальний майданчик (A-book), решту симулює внутрішньо (B-book), кредитуючи трейдеру ідентичний P&L незалежно від методу бронювання. Зараз Propr копіює приблизно 5% сигналів на живу платформу, решта залишається B-booked — Режі пояснює це необхідністю зібрати достатньо даних перед розгортанням казначейського капіталу.

Виплати проводяться он-чейн у USDC, незалежно від способу бронювання. Це прозорість, яку класичні пропфірми рідко надають.

Режі очікує, що AI-агенти особливо добре підходять для прогнозних ринків: кожен контракт має фіксовану структуру, видиму ціну та закривається за встановленим правилом. Агент може спостерігати за ринком і переоцінювати його щохвилини. Структуроване середовище плюс постійне переоцінювання дорівнює реальній торговій перевазі, твердить Режі.

AI-моделі поки програють реальним грошам

Benchmark Prediction Arena дав шести фронтальним моделям по $10,000 і дозволив їм автономно торгувати на Kalshi та Polymarket між 12 січня і 9 березня. Результат? Моделі втратили від 16% до 30.8% капіталу на Kalshi, а на Polymarket середня віддача склала мінус 1.1%.

Окрема робоча стаття про конвертацію прогнозів у прибуток стверджує: прогнозна точність стає очікуваним профітом тільки за правильної беттінг-стратегії і достатньої ліквідності для її виконання. Прогнозні ринки можуть стати ідеальною лабораторією для AI-трейдерів, де можна перевірити, наскільки добре моделі перетворюють передбачення в прибуткові угоди.

Детальніше про використання AI-ботів на Polymarket розповідає дослідження Hoge.gg, де обсяги торгів у 2026 році досягли $24 млрд на місяць.

Факт: AI поки не може стабільно перемагати людей у середовищі, де важлива не тільки точність прогнозу, а й вміння виконати його за прийнятну ціну. Це проблема екзекуції, а не передбачення.

💡 Ключовий інсайт

Прогнозні ринки переходять від краудсорсингу мудрості до професійного цінового виявлення. Якщо ви роздрібний трейдер без швидкої інфраструктури, ваша перевага тане. Легкі гроші на Polymarket і Kalshi зникають, бо на іншому боці угоди тепер стоять квант-фірми, маркет-мейкери та AI-агенти, які оновлюють ціни щосекунди. Касуальні гравці програватимуть постійно, поки не навчаться мислити як проп-трейдери або не знайдуть нішу, яку алгоритми ще не освоїли.