ตลาดการทำนายแบบกระจายศูนย์ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเติบโตอย่างรวดเร็ว โดย Polymarket ถือเป็นตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุด อย่างไรก็ตาม งานวิจัยและการวิเคราะห์เชิงเทคนิคที่เพิ่งเปิดเผยออกมาแสดงให้เห็นว่ามีความผิดเพี้ยนของราคาที่ซ่อนอยู่ในตลาดเหล่านี้จำนวนมาก ซึ่งแทบมองไม่เห็นด้วยตาเปล่า ทำให้เทรดเดอร์เชิงปริมาณระดับมืออาชีพสามารถทำกำไรได้อย่างมั่นคงและต่อเนื่อง
อ้างอิงจากกระทู้วิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมบน X เมื่อปีที่ผ่านมา นักเทรดเชิงปริมาณใช้โมเดลคณิตศาสตร์ขั้นสูงและระบบเทรดความเร็วสูงในการสะสมกำไรบน Polymarket รวมมูลค่ากว่า 40 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยเทรดเดอร์อันดับหนึ่งเพียงคนเดียวทำกำไรเกิน 2 ล้านดอลลาร์ แสดงให้เห็นว่ากลไกการตั้งราคาของตลาดทำนายยังคงมีช่องว่างด้านประสิทธิภาพเชิงโครงสร้างอยู่
(อะไรคือตลาดทำนาย? คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น Polymarket: วิธีเดิมพัน วิธีชำระเงิน และการวิเคราะห์ความเสี่ยง)
งานวิจัยเปิดเผย: ตลาดทำนายซ่อนโอกาสในการทำกำไรแบบอาร์บิทราจขนาดใหญ่
การสนทนานี้เริ่มต้นจากโพสต์วิเคราะห์เชิงเทคนิคยาวบน X เมื่อวันที่ 30 มกราคม 2026 โดย Roan วิศวกรด้านหลังบ้านและเทรดเชิงปริมาณ ซึ่งเป็นผู้เผยแพร่ข้อมูลนี้ กระทู้ดังกล่าวเป็นการสรุปจากบทความวิจัยเปิดเผยที่วิเคราะห์อย่างละเอียดว่าระบบเทรดเชิงปริมาณสามารถสแกนหาโอกาสอาร์บิทราจในตลาดทำนายได้อย่างไร
งานวิจัยชี้ให้เห็นว่า ระบบเชิงปริมาณสามารถสแกนตลาดหลายพันแห่งที่เชื่อมโยงกันในเวลาเพียงไม่กี่มิลลิวินาที เพื่อค้นหาความไม่สอดคล้องของตรรกะราคา ความไม่สอดคล้องเหล่านี้อาจไม่ชัดเจน แต่เมื่อวิเคราะห์ด้วยโมเดลคณิตศาสตร์แล้ว จะสามารถสร้างแนวคิด “อาร์บิทราจไร้ความเสี่ยง” ขึ้นมาได้
ทีมวิจัยวิเคราะห์เงื่อนไขตลาดจำนวน 17,218 รายการ พบว่า:
41% ของตลาดที่มีเงื่อนไขเดียวกัน มีโอกาสอาร์บิทราจ
ความผิดเพี้ยนของราคาสำหรับการเดิมพัน 1 ดอลลาร์ มีค่ากลางอยู่ที่ 0.40 ดอลลาร์
ในช่วงรอบเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐปี 2024 พบว่ามีการรวมกลุ่มของตลาดที่พึ่งพาอาศัยกันจำนวน 1,576 คู่
ซึ่งหมายความว่า แม้ Polymarket จะดูเหมือนเป็นตลาดที่มีประสิทธิภาพ แต่ก็ยังมีความผิดพลาดด้านการตั้งราคาที่เป็นโครงสร้างซ่อนอยู่จำนวนมาก
ทำไมราคาบนหน้าจอจึงดูถูกต้อง แต่ตลาดยังคงเกิดความไม่สมดุล?
ในแง่พื้นฐาน ราคาตลาดทำนายดูเป็นเรื่องตรงไปตรงมา เช่น สัญญา YES ราคาที่ 0.62 ดอลลาร์ และ NO ที่ 0.38 ดอลลาร์ รวมกันเป็น 1 ดอลลาร์ ซึ่งดูเหมือนจะไม่มีโอกาสอาร์บิทราจ
แต่ปัญหาคือ มีความเชื่อมโยงเชิงตรรกะระหว่างตลาดต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น:
“ทรัมป์จะชนะในเพนซิลเวเนียไหม?”
“พรรครีพับลิกันจะชนะในเพนซิลเวเนียเกินกว่า 5 เปอร์เซ็นต์ไหม?”
สองเหตุการณ์นี้ไม่ได้เป็นอิสระสมบูรณ์ แต่ตลาดมักจะตั้งราคาต่างกัน ซึ่งอาจทำให้เกิดความขัดแย้งเชิงตรรกะ เช่น ความน่าจะเป็นรวมของผลลัพธ์บางชุดเกิน 100% หรือต่ำกว่าค่าทฤษฎี
สำหรับเทรดเดอร์มนุษย์ การตรวจสอบทุกสถานการณ์ทีละรายการแทบเป็นไปไม่ได้ ตัวอย่างเช่น การแข่งขัน NCAA ที่มี 63 เกม การคำนวณผลลัพธ์ทั้งหมดอาจสร้างผลลัพธ์ได้มากกว่า 9 ควินติลเลียน (9×10^18) ชุด
ในทางกลับกัน ระบบเชิงปริมาณใช้การบีบอัดปัญหาโดยอาศัยข้อจำกัดเชิงเส้นและโมเดลคณิตศาสตร์ ทำให้สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้ภายในไม่กี่วินาที
เครื่องมือทางคณิตศาสตร์สำคัญ: การฉาย Bregman และอัลกอริทึม Frank-Wolfe
เมื่อพบโอกาสอาร์บิทราจแล้ว คำถามต่อมาคือ: ควรจะวางเดิมพันเท่าไหร่ ซื้อในทิศทางไหน เพื่อให้ได้กำไรสูงสุด?
เนื่องจากตลาดทำนายมักใช้กลไกการตั้งราคาด้วย LMSR (Logarithmic Market Scoring Rule) วิธีวัดระยะทางหรือความผิดพลาดของความน่าจะเป็นแบบดั้งเดิมจึงไม่เหมาะสม นักวิจัยจึงนำเข้า Bregman divergence เพื่อคำนวณระยะห่างระหว่างราคาตลาดปัจจุบันกับ “พื้นที่ราคาที่ไม่มีอาร์บิทราจ”
โดยใช้การฉาย Bregman (Bregman projections) ระบบสามารถฉายราคาตลาดปัจจุบันไปยังพื้นที่ทางคณิตศาสตร์ที่ไม่มีโอกาสอาร์บิทราจ ซึ่งเรียกว่า มาร์จิแนนพลอต (marginal polytope) และความแตกต่างระหว่างสองจุดนี้คือกำไรสูงสุดที่สามารถล็อคได้ในเชิงทฤษฎี
แต่ปัญหายังคงใหญ่โต: พื้นที่ผลลัพธ์อาจประกอบด้วยผลลัพธ์หลายพันล้านหรือหลายล้านล้านชุด เพื่อให้การคำนวณเป็นไปได้ในเชิงปฏิบัติ นักเทรดเชิงปริมาณจึงใช้ อัลกอริทึม Frank-Wolfe ค่อย ๆ ใกล้เคียงคำตอบที่ดีที่สุด โดยไม่ต้องสร้างผลลัพธ์ทั้งหมดขึ้นมา
ในทางปฏิบัติ:
ระบบมักใช้รอบการทำงานเพียง 50–150 ครั้ง
เวลาการคำนวณน้อยกว่า 30 นาที
และใช้ตัวแก้ปัญหาเชิงเส้นแบบเต็มจำนวน (เช่น Gurobi) เพื่อทำการปรับแต่ง
สิ่งนี้ทำให้ปัญหาที่เคยแทบเป็นไปไม่ได้ กลายเป็นกลยุทธ์ที่สามารถเทรดได้แบบเรียลไทม์
ความท้าทายที่แท้จริง: การดำเนินการเทรดและความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง
แม้โมเดลคณิตศาสตร์จะสมบูรณ์แบบ แต่หากการดำเนินการเทรดไม่ดี โอกาสอาร์บิทราจก็อาจกลายเป็นขาดทุนได้
Polymarket ใช้ระบบคำสั่งซื้อขายแบบ CLOB (Central Limit Order Book) บนเครือข่าย Polygon ซึ่งหมายความว่าการเทรดไม่ได้เป็นการดำเนินการแบบอะตอม กล่าวคือ กลยุทธ์อาร์บิทราจมักต้องวางคำสั่งหลายรายการพร้อมกัน แต่ในความเป็นจริง การดำเนินการอาจเกิดขึ้นแยกกัน
หากคำสั่งหนึ่งดำเนินการและอีกคำสั่งหนึ่งเกิดการเปลี่ยนแปลงราคาหรือเกิดการลื่นไหลของราคา โอกาสอาร์บิทราจที่เคยอยู่ที่ 0.40 ดอลลาร์ อาจกลายเป็นขาดทุน 0.08 ดอลลาร์ในพริบตา
นักวิจัยวิเคราะห์ข้อมูลการเทรดบนบล็อกเชนพบว่า โอกาสอาร์บิทราจที่มีกำไรอย่างน้อย 0.05 ดอลลาร์เท่านั้น จึงจะสามารถชดเชยต้นทุนด้านสภาพคล่องและการลื่นไหลของราคาได้ในสภาพแวดล้อมจริง
เพื่อให้เทรดทันตลาดก่อนที่ราคาจะปรับตัว นักเทรดเชิงปริมาณระดับมืออาชีพมักจะ:
ใช้ WebSocket และเชื่อมต่อโดยตรงกับ RPC
ส่งคำสั่งภายใน 30 มิลลิวินาที
ส่งคำสั่งหลายรายการแบบขนานพร้อมกัน
ในทางตรงกันข้าม เทรดเดอร์ทั่วไปอาจตรวจสอบราคาทุก 30 วินาที ซึ่งความเร็วต่างกันอย่างมาก
การทำกำไรเกือบ 40 ล้านดอลลาร์ในหนึ่งปี: สัญญาณเตือนของตลาดทำนาย?
สถิติจากการวิจัยแสดงให้เห็นว่า ตั้งแต่เดือนเมษายน 2024 ถึงเมษายน 2025 เทรดเดอร์เชิงปริมาณที่ทำกำไรใน Polymarket มีมูลค่ารวมประมาณ:
อาร์บิทราจในเงื่อนไขเดียว: 10.58 ล้านดอลลาร์
อาร์บิทราจสมดุลตลาด: 29.01 ล้านดอลลาร์
อาร์บิทราจแบบข้ามตลาด: 95,634 ดอลลาร์
เทรดเดอร์ 10 อันดับแรกครองส่วนแบ่งกำไรรวมกันถึง 20.5%
โดยเทรดเดอร์อันดับหนึ่งทำการเทรดทั้งหมด 4,049 รายการ โดยมีกำไรเฉลี่ยต่อรายการอยู่ที่ 496 ดอลลาร์ แสดงให้เห็นว่า การทำกำไรไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เป็นกลยุทธ์ที่เป็นระบบอย่างสูง
Roan ระบุในวิเคราะห์ว่า ระบบเทรดระดับสูงในปัจจุบันได้ผสมผสานเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น:
สายข้อมูลแบบเรียลไทม์
การตรวจสอบความสัมพันธ์ของตลาดด้วย LLM (Large Language Models)
การปรับแต่งด้วยการวางแผนเชิงจำนวนเต็ม
การบริหารความเสี่ยงด้วยกลยุทธ์ Kelly ที่ปรับตามความเสี่ยง
เทคโนโลยีเหล่านี้ทำให้ทีมเชิงปริมาณได้เปรียบอย่างมากในตลาดทำนาย
อนาคตของตลาดทำนาย: โอกาสอาร์บิทราจจะปิดตัวลงไหม?
เมื่อกลยุทธ์เหล่านี้ถูกเปิดเผยและเข้าใจมากขึ้น ตลาดทำนายก็เผชิญกับคำถามใหม่: เมื่อเทรดเดอร์จำนวนมากสามารถเข้าถึงเทคนิคเดียวกัน โอกาสอาร์บิทราจจะหายไปอย่างรวดเร็วหรือไม่?
งานวิจัยและเครื่องมือที่เกี่ยวข้องก็เปิดเผยอยู่แล้ว รวมถึงโมเดลการสร้างตลาดอาร์บิทราจ โครงสร้างทางคณิตศาสตร์ และซอฟต์แวร์พื้นฐาน เช่น Gurobi บริการโหนด Polygon และเครื่องมือ LLM ต่าง ๆ ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่พร้อมใช้งานอยู่แล้ว
ดังนั้น จุดสนใจในการแข่งขันจริงจะเปลี่ยนไปเป็นความสามารถในการบูรณาการระบบและความเร็วในการดำเนินการ
บทความนี้บน X ได้รับความนิยมอย่างมาก มีผู้ชมหลายล้านครั้ง และได้จุดประกายการสนทนาอย่างร้อนแรงในชุมชนเทรดเดอร์และนักพัฒนา หลายคนเริ่มเรียกร้องให้ผู้เขียนเผยแพร่เนื้อหาในส่วนที่สอง เพื่อวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับการปรับใช้งานจริงและโค้ดโปรแกรม
สำหรับตลาดทำนาย คำถามหนึ่งที่กำลังปรากฏขึ้นคือ: เมื่อเทคนิคอาร์บิทราจแพร่หลายมากขึ้น โอกาสอาร์บิทราจมูลค่า 40 ล้านดอลลาร์ในอนาคตจะยังคงอยู่หรือไม่? หรือว่าหน้าต่างของประสิทธิภาพตลาดได้เริ่มปิดลงแล้ว
บทความนี้เปิดเผยว่า: นักเทรดเชิงปริมาณจะทำกำไรเกือบ 40 ล้านดอลลาร์ใน Polymarket ได้อย่างไร? โมเดลเปิดเผยช่องโหว่ซ่อนเร้นในตลาดทำนาย ซึ่งปรากฏครั้งแรกใน Chain News ABMedia
