Alcuni Usi Alternativi Di Polymarket: Hedging (Predizioni)

Polymarket, per chi non lo conoscesse, è un mercato di previsione dove puoi predire eventi politici, sportivi, economici, cripto, etc Semplicemente carichi USDC da qualsiasi network (poi arrivano su rete Polygon) e puoi predire, se entro X data, quell'evento si verificherà oppure no. Ci sono ovviamente anche altri prediction market quali Kalshi e Limitless. Qui riporto alcuni usi collaterali futuri di Polymarket e dei mercati di previsione portati alla luce da a16z all'Hackaton. Utilizzabili da aziende e multinazionali. 

ENTERPRISE HEDGING

Le aziende potrebbero coprirsi da rischi politici o economici tramite i mercati di previsione. Oggi un’azienda non può assicurarsi facilmente contro eventi come:

"Il Congresso approverà un dazio del 40% sui chip elettronici?"

"Ci sarà una crisi nel mercato cinese?"

Qui si propone di trasformare queste incertezze in costi prevedibili. Il sistema crea una copertura sintetica: ad esempio, se un CFO teme una perdita di $5M in caso di dazio, il sistema compra o vende shares su mercati correlati (dazi, geopolitica, produzione, etc.) in modo da compensare quel rischio (scommettendo ad esempio sul rialzo di una materia prima o sulla crisi di una nazione: se si verifica l'evento perdo con l'azienda ma guadagno con la previsione). Le imprese potranno comprare una forma di "certainty-as-a-service", rendendo gestibili eventi politici o macroeconomici imprevedibili.

 

BORROWING AGAINST YOU BASKET OF PREDICTIONS

L'idea alla base è usare le proprie posizioni nei mercati di previsione come collaterale per ottenere prestiti. Normalmente, se hai comprato shares "YES" o "NO" su Polymarket (ad esempio "Trump vincerà nel 2028?"), quelle quote valgono di più o di meno a seconda delle probabilità di vittoria. Tramite ciò, potresti usare tutto il tuo portafoglio di previsioni come garanzia, non solo una singola posizione. Questo riduce il rischio di perdita se una previsione si muove contro di te. La valutazione del rischio avverrebbe off-chain con EigenCompute e verrebbe verificata on-chain tramite Trusted Execution Environments (TEE) che garantisce l’integrità. Sostanzialmente di creerebbe un sistema di prestiti e yield farming basato su previsioni future.

BAYESIAN ARBITRAGE VAULT FOR CROSS EVENT MISPRICINGS

Tramite arbitraggio on-chain si potrebbero sfruttare disallineamenti di prezzo tra eventi correlati. Il motore Bayesiano analizza relazioni probabilistiche tra eventi apparentemente indipendenti (es. "inflazione > 2%" ↔ "Fed taglia i tassi"). Quando le probabilità implicite dei mercati divergono troppo da quelle previste dal modello, il sistema effettua trades automatici per aumentare il profitto. Un hedge fund decentralizzato potrebbe trovare profitti sistematici derivanti da inefficienze lente a correggersi.

FINDING HIDDEN LINKS ACROSS PREDICTION MARKET EVENTS

L'idea è collegare mercati di previsione siloed (separati) per capire le correlazioni tra eventi. I traders spesso vedono solo un mercato ("chi vincerà le elezioni?") ma non come questo si collega ad altri ("politiche fiscali", "borsa", "inflazione"). Il sistema usa strumenti statistici e machine learning:

- Correlazione di Pearson: misura relazioni lineari.

- Regressione lineare: per stimare effetti diretti.

- Clustering su embedding: per trovare mercati simili.

Serve per creare portafogli diversificati, coperture incrociate o strategie macro. In pratica una rete di eventi collegati dove interpreti come un cambiamento in un mercato (es. tensioni geopolitiche) influisce su altri (es. energia, politica, economia).

STOCK INSIGHTS 

In questo caso si potrebbero collegare i mercati di previsione con la finanza tradizionale. Un sistema AI analizza:

- Le probabilità di Polymarket (es. “Recessione nel 2025 al 20%”).

- News finanziarie e sentiment.

- Spread di mercato e dati macro.

Poi produce analisi sintetiche per titoli azionari ("se le probabilità di recessione salgono, probabilmente X stock scenderà" oppure "se il dollaro si indebolisce, BTC sale" ). Diventa una sorta di Bloomberg con intelligenza predittiva, rendendo l’analisi più accessibile e quantitativamente fondata. Sostanzialmente collegare le previsioni collettive con investimenti nella finanza tradizionale.