Crypto Crowが予測市場トレーディングボットの課題を詳述

Crypto Crowとして知られる Jason Appleton は、予測市場で取引するボットを構築する過程で直面した課題を概説した。最近のライブ配信で、複数の市場間の価格差から利益を狙う戦略に伴うコストと執行リスクについて語った。

Appleton は自身のボットの一つの数値を示し、流動性提供に対する報酬を活用する別の戦略についても説明した。また、有料のアルゴリズミック取引ツールである CrowTrader も紹介した。

予測市場におけるアービトラージの仕組み

予測市場では、参加者はイベントの結果に連動した契約を取引できる。二者択一の単純な市場では、勝ちの契約は市場が確定した時に $1 を支払い、負けの契約は何も支払われない。

Appleton は、将来の支払額を合計コストが下回る場合に両サイドを同時に購入する試みをアービトラージとして説明した。例えば一方を90セントでもう一方を4セントで買えば、合計は94セントになる。両方の契約を購入し、決済条件が一致すれば、手数料などのコスト前で1組あたり6セントの差益となる。

この機会は、発注時に利用可能な価格と数量に左右される。Appleton は、ボットは価格差を特定し両方の買いを素早く執行しなければならないと説明した。特定の価格で利用可能な数量が、取引規模の上限になることもある。

ライブ配信中に、彼は自身のアービトラージシステムの一つのダッシュボードを表示し、$9.39 の実現結果、別に$6.56 の予想結果、そして$13.44 の支払手数料が示されていた。彼は各プラットフォームでおよそ $90 の資金を用いたと述べ、手数料が自身の取引にどのように影響するかの例としてこれらの数値を示した。

イベントの照合と両建ての執行

Appleton は、プラットフォーム間でイベントを照合するプロセスが自動化システムにとっての課題だと指摘した。異なる予測市場が同一のイベントに異なる名称やタグ、データ形式を用いる場合があり、契約が同じ結果に対応しているかをボットが判別する必要がある。

彼のダッシュボードには、およそ5,929 件の照合成功イベントが表示され、一方で、システムが確信を持って照合できなかったため審査が必要なものが726件あった。

照合の不一致が起きると、トレーダーは異なるイベントや決済条件に紐づく契約を抱えることになり得る。そうしたポジションは、戦略が意図する相殺的な支払いをもたらさない可能性がある。

執行自体も別の課題となる。一方の注文だけが約定し他方が約定しない場合、トレーダーはイベントの結果や市場価格の変動にさらされた未決済ポジションを抱えることになる。利用可能な流動性が限られていると、注文規模が大きいほど、想定した価格で両サイドを完遂することが難しくなると Appleton は述べた。

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流動性報酬と CrowTrader

Appleton は、流動性提供者に報酬を用意する市場でアービトラージ機会を狙うよう設計された別のボットについても説明した。これらの参加者は他のトレーダーがぶつけられる注文を提示し、一部のプラットフォームは対象市場での活動に対してインセンティブを提供している。

彼は、報酬プールは個々のイベントごとに上限が設けられ、要件を満たす参加者で分配され得ると説明した。したがって一人のトレーダーが得られる額は、プラットフォームの規則や市場状況、他の流動性提供者との競争に左右される。

ライブ配信中に Appleton は、独立したアルゴリズミック取引製品である CrowTrader も紹介し、価格は$20 per monthとした。彼は、実資金を用いる前に歴史データで戦略を検証し取引をシミュレーションするためのツールについて説明した。

Appleton は、市場の変動や技術的な問題、取引所による変更が自動売買に影響を与え得ることを認めた。また、ボットを無期限に放置することに警鐘を鳴らし、状況の変化に応じてユーザーが設定を調整する必要がある場合があると説明した。