Почему точность и прибыльность на рынках предсказаний — это две разные вещи

ИИ, который угадывает верную сторону в 80% случаев, всё равно может терять деньги на рынках предсказаний. А тот, что угадывает лишь в 25%, способен сколотить состояние. Эти две метрики измеряют разное, и путаница между ними заставляет трейдеров либо гнаться за не тем ИИ, либо списывать со счетов прибыльный. Вот математика, с реальными примерами Polymarket.

Две метрики: определения

Направленная точность измеряет вот что: когда ИИ присвоил вероятность выше 50% исходу ДА, случилось ли ДА? Когда присвоил ниже 50%, случилось ли НЕТ? Это метрика классификации: угадал ли ИИ верную сторону бинарного исхода, игнорируя цену?

Прибыльность ставки измеряет вот что: когда сигнал ИИ запустил ставку (а это происходит, только если есть достаточный эдж над рыночной ценой), заработала ли ставка? Это экономическая метрика: чистая прибыль на единицу ставки по всем сработавшим ставкам.

Две метрики часто расходятся, потому что цены на рынках предсказаний не 50/50. Рынок, котирующий ДА по $0.85, уже закладывает, что вероятность ДА равна 85%. Ставка на ДА по этой цене приносит лишь $0.18 на каждый вложенный доллар. Ставка на НЕТ по $0.15 приносит $5.67 на доллар. Исход тот же, а выплаты кардинально разные в зависимости от выбранной стороны.

Фундаментальная асимметрия

На Polymarket ставка $1 на сторону с ценой P выплачивает $1/P, если эта сторона выигрывает. Итого:

• Ставка $1 на ДА по $0.50 → выигрыш даёт $2 (прибыль +$1)
• Ставка $1 на ДА по $0.20 → выигрыш даёт $5 (прибыль +$4)
• Ставка $1 на ДА по $0.10 → выигрыш даёт $10 (прибыль +$9)
• Ставка $1 на ДА по $0.05 → выигрыш даёт $20 (прибыль +$19)

Проигрыш всегда −$1, независимо от цены. Асимметрия усиливается с уверенностью: чем дешевле сторона, тем больше вы выигрываете на каждом верном прогнозе и тем меньше теряете на каждом неверном (относительно).

Эта асимметрия и есть вся игра на рынках предсказаний. Стратегии, которая ставит на крайних аутсайдеров, для прибыльности хватит выигрывать менее чем в 50% случаев. А той, что ставит на явных фаворитов, нужно выигрывать более чем в 80% случаев только чтобы выйти в ноль.

Разбор примера: 25% точности могут быть очень прибыльными

Допустим, ИИ стабильно ставит на аутсайдеров с ценой $0.10 (10% подразумеваемой вероятности). ИИ утверждает, что его реальная оценка вероятности для таких рынков — 25%, существенно выше рыночных подразумеваемых 10%.

На 100 ставках ожидаемые исходы ИИ, если его оценка в 25% верна:

• 25 выигрышей × $9 прибыли каждый = +$225 валовой прибыли
• 75 проигрышей × −$1 каждый = −$75 валового убытка
• Итого: +$150 на $100 ставок = в среднем +150% ROI на ставку

Направленная точность здесь 25%. Заголовочная цифра выглядит ужасно. Прибыльность ставки +150%. Экономическая реальность превосходна.

Обратный случай: ИИ ставит на явных фаворитов по $0.85 и заявляет реальную вероятность 90%. На 100 ставках:

• 90 выигрышей × $0.18 прибыли каждый = +$16.20 валовой прибыли
• 10 проигрышей × −$1 каждый = −$10 валового убытка
• Итого: +$6.20 на $100 ставок = +6.2% ROI на ставку

Направленная точность этого ИИ 90%, заголовочная цифра выглядит роскошно. А прибыльность ставки всего +6.2%. В двадцать пять раз менее прибыльно, чем у ИИ на аутсайдеров с точностью 25%.

Что на самом деле определяет прибыльность

Экономическое тождество простое. Для бинарной ставки с вероятностью P, входящей по рыночной цене M:

EV на $1 ставки = P × (1/M − 1) − (1 − P) × 1
= P/M − P − 1 + P
= P/M − 1

Ставка прибыльна в матожидании тогда и только тогда, когда P/M > 1, то есть P > M, то есть оценка вероятности от ИИ превышает подразумеваемую вероятность рынка. Именно это и означает «иметь эдж».

Величина прибыльности масштабируется с отношением P/M, а не с одним лишь P. Ставка на рынок $0.30 при вероятности ИИ 0.40 даёт EV = 0.40/0.30 − 1 = +33%. Ставка на рынок $0.05 при вероятности ИИ 0.10 даёт EV = 0.10/0.05 − 1 = +100%. У первого рынка выше направленная точность (40% > 10%), но второй куда прибыльнее на ставку.

Почему это сбивает с толку большинство наблюдателей

Большинство ритейл-трейдеров оценивают сервисы рынков предсказаний по заголовочной точности. «ИИ прав в 70% случаев» звучит убедительно. Они упускают вопрос, на какие рынки ИИ ставит, потому что не понимают: сторона цены важна не меньше, чем верная сторона.

Сервис, заявляющий 70% точности, может выбирать только очевидных фаворитов по $0.85+ и быть правым в 70% случаев. Реальный ROI при этом ужасен. А другой сервис с заявленными 30% точности может выбирать аутсайдеров по $0.10−$0.20 и угадывать достаточно часто, чтобы быть колоссально прибыльным.

Без разбивки PnL по каждой ставке кажется, будто один «лучше» другого. Экономика говорит обратное.

Что спрашивать у любого ИИ-сервиса рынков предсказаний

Пять честных диагностических вопросов:

1. Какой у вас средний ROI на ставку? Не заголовочная точность. ROI на ставку: вот правильная сводка.
2. Какая у вас точность, взвешенная по ставке? Взвесьте исход каждой ставки по её размеру. У многих сервисов отличная невзвешенная точность рушится, когда ставки взвешиваются по эджу.
3. Какая у вас средняя рыночная цена на входе в ставку? Если всегда выше $0.5, сервис играет против фаворитов и выживает только на высокой точности. Если в среднем ниже $0.3, сервис ставит на аутсайдеров.
4. Какой у вас винрейт относительно подразумеваемой вероятности? Если средняя цена ставки $0.30, подразумеваемая вероятность 30%. Если реальный винрейт 35%, у сервиса 5 процентных пунктов эджа на ставку, и это складывается в ощутимый ROI.
5. Какова ваша дисперсия и максимальная просадка? У стратегий на аутсайдеров дисперсия выше. Сервис на аутсайдеров с отличным ROI может иметь многомесячные просадки, которые выглядят чудовищно, хотя долгосрочный EV положителен.

Наши собственные метрики, без прикрас

PREDICT, наш внутренний ИИ-сервис для рынков предсказаний, за последние 60 дней рассчитанных ставок имеет такой профиль:

• Направленная точность по всем оценённым рынкам: 67.5%. ИИ выбирает верную сторону бинарных исходов большую часть времени, независимо от цены.
• Винрейт ставок (реально сработавших): 25.2%. ИИ сознательно играет против рыночных цен, часто на аутсайдерах, поэтому винрейт выглядит куда хуже направленной точности.
• Средний ROI на ставку: +19.4%. Несмотря на винрейт 25%, стратегия ощутимо прибыльна, потому что выигрышные ставки платят кратно, а проигрышные платят −1x.

Винрейт 25% в отрыве выглядит плохо. ROI на ставку 19.4% — вот метрика, которая оплачивает счета. Мы публикуем обе цифры, потому что разрыв между ними и есть настоящая история, и потому что хотим, чтобы подписчики понимали: низкий винрейт не баг, а вся стратегия целиком.

Что это значит для ритейл-трейдеров

Если вы торгуете рынки предсказаний напрямую, те же принципы применимы к вашим решениям. Прибыльные стратегии обычно те, что:

• Целятся в аутсайдеров, где у вас есть структурная причина считать рынок неправым;
• Принимают низкий винрейт по отдельной ставке в обмен на высокую выплату за ставку;
• Отслеживают ROI на ставку, а не направленную точность, как главную метрику успеха;
• Принимают многонедельные и многомесячные просадки как цену дисперсии.

Если ваша торговая психология не выносит 75% доли проигрышей даже при положительном долгосрочном EV, ставки на аутсайдеров на рынках предсказаний структурно вам не подходят, каким бы хорошим ни был лежащий в основе ИИ. Многие в остальном рациональные трейдеры не выносят такой доли проигрышей, даже когда математика говорит, что это прибыльно.

Систематическая версия

Те же компромиссы применимы к любому ИИ-сервису предсказаний, включая наш. Если вы предпочитаете не считать самому и не выбирать правильные метрики, альтернатива такая: подписаться на сервис, построенный вокруг ROI на ставку как главной цели, который честно публикует и точность, и прибыльность, и позволяет вам включать или отключать высокодисперсные стратегии на аутсайдеров по требованию вашей психологии.

Порог выдачи по тарифу в PREDICT позволяет управлять вашей экспозицией к дисперсии. Тариф Basic выдаёт только пики с наибольшей уверенностью, при более высоких порогах эджа; тариф Whale выдаёт больше ставок, включая более дисперсные игры на аутсайдеров. Вы выбираете нужную дисперсию, стратегия выдаёт соответственно.