Коротко (для тех, кто спешит): новое исследование Columbia University выяснило: в среднем до 25% объёма торгов на Polymarket за последние годы приходилось на «искусственные» транзакции (wash trading). В отдельные периоды доля достигала пика — почти 60% недельного объёма (декабрь 2024), а в некоторых категориях недельная доля подозрительных сделок подскакивала свыше 90%. Это не просто «косметика»: искажаются метрики, доверие и «мудрость толпы». Данные по состоянию на 08.11.2025.

Контекст: Polymarket — крупнейшая блокчейн-платформа предикшен-рынков: пользователи торгуют долями «да/нет» на событиях (политика, спорт и т. п.), как правило, через стейблкоин USDC. Итоги исследования заставляют пересмотреть то, как мы читаем графики объёмов, ранжируем рынки по «популярности» и трактуем рыночные вероятности исходя из цен и активности.

Что случилось

Суть. Команда исследователей Columbia University представила метод сетевого анализа для выявления wash trading — повторяющихся встречных сделок внутри замкнутых групп кошельков, почти не взаимодействующих с остальным рынком. Применив его к данным Polymarket, учёные оценили: в среднем порядка 25% исторического объёма могли приходиться на «искусственную» активность. Это «средняя температура», которая менялась от периода к периоду.

• Пики по времени: доля подозрительных сделок начала нарастать с июля 2024 г., достигла около 60% недельного объёма в декабре 2024 г., держалась повышенной до конца апреля 2025 г., затем снизилась и снова поднималась до ~20% в начале октября 2025 г.
• По категориям рынков: особо подвержены спорт и выборы; на отдельных неделях свыше 90% сделок в этих сегментах помечались как подозрительные. Зафиксированы крупные «кластера» взаимосвязанных кошельков (один из них — 43 тыс. кошельков), генерировавшие значительные объёмы микросделок.
• Почему это возможно: на платформе исторически отсутствовали торговые комиссии, а кошельки носят псевдонимный характер; мотивацией для фиктивной активности могла быть «гонка за будущими стимулами» (эйрдропы/рейтинги), а не прибыль от самих сделок.

Почему это важно: в индустрии предикшен-рынков объём и «популярность» торгов часто используются как косвенные индикаторы «мудрости толпы». Если значимая доля объёма — искусственная, то и метрики «интереса», и распределение ликвидности, и видимая ликвидность будут искажены, а допущения аналитиков — неверны.

Как именно это выявили: метод Columbia University

Авторы предложили итеративный сетевой алгоритм, опирающийся на ключевую гипотезу: wash-трейдеры формируют приближённо закрытые кластера со встречными сделками и редким выходом «наружу». Это позволяет отделить «естественную» рыночную активность (включая работу маркет-мейкеров) от аномалий, даже если последние стараются имитировать «нормальные» паттерны.

В практическом плане модель смотрит на:

• плотность внутренних связей между кошельками и долю сделок внутри кластера;
• частоту быстрых «раскрытий/закрытий» позиций в узком ценовом диапазоне;
• циклы транзакций (передача контрактов по «кольцу» многочисленных адресов);
• повторное использование капитала (перелив USDC между связанными кошельками).

Алгоритм не сводится к примитивному «пинг-понгу» между двумя адресами. Он ловит и более сложные сюжеты с длинными цепочками и множеством узлов, где основная масса объёма не меняет совокупных рисков участников, но создаёт иллюзию высокой активности.

Какие именно метрики искажаются и как

По инерции многие интерпретируют предикшен-рынки так же, как биржи: больше объёма — якобы больше информированности. На практике:

1. Рейтинги «популярных» рынков могут смещаться вверх «раскручиваемыми» темами. Из-за этого добросовестная ликвидность перераспределяется неправильно: одни рынки перегреваются, другие — недофинансируются.
2. Оценка цен/вероятностей. Цена контракта (например, 0,72 = 72% «за») сама по себе уже чувствительна к тонкой книге ордеров и ширине спреда. Если ещё и объём «косметический», то «видимая уверенность» в исходе может быть завышена.
3. Медиамониторинг и «мудрость толпы»: журналисты и аналитики любят ссылаться на «рынок думает так-то». Если метрика «популярности» искажена, то и нарративы в СМИ получают систематическое смещение.

В результате рождается парадокс: рынок, призванный давать агрегированную коллективную оценку вероятностей, сам подпитывает неверную эвристику принятия решений.

Риск для пользователей и провайдеров сигналов

Торговые риски. Трейдер, ориентирующийся на объём и «интерес аудитории», может встать против неблагоприятной структуры рынка: тонкая ликвидность + «искусственный» оборот = ловушки на проскальзывании. Цена отрывается от «справедливой», а возврат к равновесию сопровождается убытками для тех, кто поверил косметике.

Репутационные риски для платформ и их данных. Поставщики данных и СМИ, транслирующие «топ-рынки по объёму», невольно мультиплицируют искажения. Отсюда стратегическая задача индустрии — переосмыслить витрины, алгоритмы ранжирования и «системы наград».

Почему это вообще возможно на предикшен-рынках

Из исследовательских материалов и профильных публикаций следует: в механике Polymarket сошлись несколько факторов уязвимости — псевдонимность кошельков, нулевые торговые комиссии и внешняя мотивация «копить активность» (ожидания токена/эйрдропа). Комбинация делает wash trading дешёвым, а его «выгоду» — непривязанной к реальному PnL.

Это не уникально для одного ресурса: в крипторынках (в целом) «маскировка» участников и более мягкие процедуры идентификации традиционно создавали окно возможностей для искусственных оборотов — именно с этой реальностью академическое сообщество и попыталось справиться новыми методами детекции.

Влияние на цены и вероятности: моделируем сценарии

Допустим, рыночная цена контракта показывает 70% вероятность исхода. Если 25% заявленного объёма — «косметика», то:

• «косметический» объём может создавать иллюзию глубины стакана, тогда как реальные объёмы для агрессивного исполнения в 2–4 раза меньше ожидаемых;
• в кросс-сравнениях рынков («где толпа уверена сильнее?») те, что «накручены», будут казаться информированнее, чем есть на самом деле;
• алгоритмы ребалансировки портфеля по «популярности рынка»/«объёму» начнут переносить капитал на площадки с повышенным риском манипуляций.

На длинной дистанции это бьёт по эффективности «мудрости толпы»: цена продолжает аккумулировать информацию, но витрины/рейтинги/объёмные метрики «фантомны» — часть участников «голосует рублём», не принимая риска.

Практическая диагностика «косметики» объёмов: чек-лист

Ниже — набор эвристик, которые помогают оценить честность метрик. Это не «детектор на 100%», но хороший фильтр до появления инструментов с открытыми метками подозрительных сделок.

Важно подчеркнуть: часть честных стратегий (например, агрессивный маркет-мейкинг) формально может напоминать перечисленные паттерны. Поэтому ключ к верификации — совокупность признаков и их устойчивость во времени, а также сопоставление с поведенческими/бухгалтерскими маркёрами (переливы USDC, поведение PnL).

Кому выгодно, а кто проигрывает

Краткосрочно «накрутка» объёма делает рынок «живее» визуально, подталкивает новых пользователей и повышает медийность. Но средне- и долгосрочно это вредно всем:

• Пользователи переоценивают «массовое мнение» и недооценивают риск исполнения;
• Платформы получают регуляторные и репутационные риски, а также «токсичную» активность вместо устойчивой;
• Провайдеры данных/СМИ транслируют искаженную картину, теряя доверие аудитории.

Зато выигрывают арбитражёры шума — боты, выжимающие ребейты/стимулы/будущие эйрдропы, и спекулянты на нарративах, чьи тезисы выглядят убедительнее при «косметическом» объёме.

Что делать платформам: дорожная карта «оздоровления»

1. Внедрить базовые торговые комиссии (даже символические) и антиребейтные механики, снижающие стимулы для самоторговли.
2. На стороне инфраструктуры — модуль поведенческого скоринга: метрики кластеризации контрагентов, циклов, «внутригрупповой» доли и пр.
3. Маркет-дизайн: алгоритмы ранжирования рынков по «популярности» пересчитать, учитывая чистый/взвешенный объём, уникальных контрагентов и «коэффициент кластера».
4. Прозрачность: добавить публичные бейджи «подозрительной активности» и красные флажки на витринах рынков.
5. Идентификация поставщиков ликвидности (опционально): ввести «лёгкие» уровни KYC для крупных маркет-провайдеров.

Регуляторный фон: американское «окно возможностей» и риски

Polymarket в 2022 г. урегулировал претензии CFTC (штраф и ограничения), а в 2025-м получил зелёный свет на возвращение в США после приобретения лицензированного деривативного обменника QCX — важное условие легальной работы на американском рынке.

Если платформа продолжит движение к соответствию требованиям (надзор, отчётность, контроль манипуляций), то рынок может стать качественнее. С другой стороны, публикация академических результатов будет толкать регуляторов требовать «анти-wash»-политику в явном виде.

Для журналистов и аналитиков данных

Пересоберите свои дашборды: вместе с сырым объёмом выводите «очищенные» метрики — долю уникальных контрагентов, оценку кластеризации, глубину «реального» стакана и долю «быстрых» разворотов позиций. Это понизит риск непрозрачной популяризации «накрученных» рынков.

Шаблон краткого дисклеймера о метриках: «Объём сделок использовался как индикатор интереса, но может включать искусственную активность. Мы используем дополнительную фильтрацию, включая метрики уникальных контрагентов и внутрикластерной доли».

Мини-пример пересчёта «популярности» рынка

Идея: весить объём коэффициентом чистоты, где c — доля внешних контрагентов, k — обратная мера кластеризации (например, 1/модуль собственного вектора для подкластера), t — медианная длительность удержания позиции. «Чистый объём» = V × c × k × f(t). Рынок, где высокая оборачиваемость и замкнутый круг контрагентов, резко теряет «популярность» в таком ранжировании.

FAQ

#чек-лист: что делать пользователю прямо сейчас

• Смотреть на уникальных контрагентов: где «объём» идёт в замкнутом круге, высок риск косметики.
• Проверять глубину «реального» стакана: небольшими рыночными ордерами тестировать проскальзывание.
• Избегать стратегий на «популярность»: не ставить капитал только потому, что рынок «в топе по объёму».
• Соблюдать риск-менеджмент: дробить входы, ограничивать риск на событие, учитывать волатильность исходов.
• Сохранять скепсис к медийным тезисам: проверять источники и метод подсчёта метрик.

Факт-чек и источники

• «В среднем ~25% объёма Polymarket — искусственные сделки за последние годы» — Bloomberg по результатам исследования Columbia.
• «Пик почти 60% недельного объёма — декабрь 2024; тренд рос с июля 2024, затем спад и новый подъём» — абстракт SSRN.
• «В спорте/политике на отдельных неделях подозрительных сделок было >90%; обнаружены крупные кластера, в т.ч. ~43 тыс. кошельков» — CoinDesk.
• «Причины уязвимости: нулевые комиссии, псевдонимность, стимулы к будущим наградам» — CoinDesk.
• «Политико-регуляторный фон: возвращение Polymarket в США после покупки QCX» — Reuters.

Итоги

Академическая работа Columbia University — важная веха: она переводит дискуссию об искусственных объёмах из уровня «догадок и расследований» в плоскость воспроизводимой методологии. Для индустрии предикшен-рынков это шанс перерасти из азартной «крипто-грезы» в взрослый сегмент финтеха: с прозрачными витринами, публичными флагами «подозрительных» рынков и метриками, которые действительно помогают оценивать вероятности, а не подыгрывают нарративам.

Что делать дальше: платформам — внедрять фильтры и менять ранжирование; провайдерам данных — очищать витрины и снабжать метрики методологией; пользователям — переучиваться читать данные. Только так «мудрость толпы» перестанет быть жертвой косметики объёмов.

Полезные ссылки по теме

• KYC/AML: как проверяют участников
• Регулирование крипторынка: базовые понятия