Precio de Eigen

Las 5 mejores ideas de mercados de predicción del hackathon 10² de @a16z Hace un par de semanas, @calblockchain organizó el hackathon 10², con los mercados de predicción como una de las principales categorías, patrocinado por @Polymarket y @eigenlayer, entre otros. Me tomé un tiempo para profundizar en los proyectos y seleccionar los cinco que más me llamaron la atención. No estoy seguro de si estos equipos planean convertirlos en startups reales, pero la creatividad y profundidad aquí valen la pena compartir. 1. Préstamos contra tu cesta de predicciones La belleza de esta idea es que puedes colateralizar todas tus posiciones juntas como una cesta, disminuyendo el riesgo de liquidación en cualquier posición individual. Introduce un pool de préstamos global donde los usuarios pueden depositar liquidez para obtener rendimiento, mientras que los traders de Polymarket pueden pedir prestado USDC contra sus tokens de Polymarket YES/NO, con factores de salud y valores colaterales calculados fuera de la cadena a través de EigenCompute y verificados en la cadena mediante Entornos de Ejecución Confiables (TEEs). Fuente: 2. Cobertura empresarial con mercados de predicción ¿Qué pasaría si las empresas pudieran usar mercados de predicción para cubrir riesgos políticos o económicos, como aranceles, regulaciones o choques geopolíticos? Este proyecto convierte riesgos inciertos y basados en eventos en costos fijos y presupuestables utilizando eventos correlacionados de Polymarket. Un CFO puede definir un riesgo (por ejemplo, “pérdida de $10M si se aprueba un arancel sobre chips”), y la plataforma construye una cobertura sintética utilizando mercados correlacionados conectados a través de un gráfico de dependencia bayesiana, ajustando dinámicamente la exposición a medida que las probabilidades cambian. Toda la lógica de ejecución y precios se ejecuta dentro de Entornos de Ejecución Confiables de EigenLayer (TEEs) para un cálculo verificable y la integridad de los datos. El resultado es una capa descentralizada y automatizada de certeza como servicio que convierte futuros caóticos en gastos predecibles. Fuente: 3. Bóveda de arbitraje bayesiano para errores de precios entre eventos Piensa en esto como un fondo de cobertura en la cadena para arbitraje de eventos. Un motor bayesiano mapea conexiones entre eventos de Polymarket mayormente no correlacionados, asigna pesos de confianza a cada relación y escanea continuamente por breves momentos cuando las probabilidades implícitas del modelo divergen de los precios de mercado en vivo. Cuando un desajuste cumple con la latencia, el deslizamiento y las barreras de liquidez, ejecuta una operación, todo registrado y atestiguado de manera verificable para que los depositantes puedan auditar los cálculos. El resultado es un pool de arbitraje minimizado en confianza que identifica ineficiencias más profundas y lentas de corregir, descubriendo alfa estructural en los mercados de predicción. Fuente: 4. Encontrando enlaces ocultos entre eventos de mercados de predicción Los mercados de predicción a menudo están aislados: un mercado para elecciones, otro para eventos macro, otro para cripto. Este sistema los conecta. Los traders pueden mapear correlaciones de precios, estimar probabilidades condicionales o conjuntas y detectar derrames de sentimiento (por ejemplo, cómo un mercado de aranceles repercute en las probabilidades de semiconductores o elecciones). Bajo el capó: correlación de Pearson, normalización de series temporales, regresión lineal para enlaces de primer orden y agrupamiento basado en incrustaciones para eliminar mercados casi idénticos. Básicamente, ayuda a los traders a ver el panorama general: dónde las probabilidades interactúan entre eventos aparentemente no relacionados para cobertura, construcción de portafolios y apuestas estructuradas. Fuente: 5. Perspectivas de acciones impulsadas por datos de mercados de predicción Esta idea conecta las finanzas tradicionales con los mercados de predicción, permitiendo que la IA analice cómo las probabilidades de Polymarket podrían mover acciones del mundo real. El sistema lee noticias financieras, diferenciales de mercado y datos de sentimiento para producir perspectivas breves y basadas en evidencia sobre el rendimiento de las acciones. Actúa como un feed de Bloomberg consciente de los mercados de predicción, haciendo que el razonamiento financiero de grado profesional sea accesible para traders, analistas e inversores minoristas por igual. Fuente: La belleza de los mercados de predicción es que no dependen completamente de los ciclos de cripto. Podríamos estar viendo finalmente un sector que crece independientemente de los estados de ánimo del mercado. Con el aumento del interés abierto y el volumen, espera que más creadores elijan este espacio como su campo de juego. Si alguien está trabajando en estas ideas, etiquétalos abajo. Tan temprano como siempre 🤝