Cours de Eigen

Top 5 Idées de Marché de Prédiction du Hackathon 10² de @a16z Il y a seulement quelques semaines, @calblockchain a organisé le Hackathon 10² - avec les Marchés de Prédiction comme l'un des principaux axes, sponsorisé par @Polymarket et @eigenlayer parmi d'autres. J'ai pris le temps d'explorer plus en profondeur les projets et de sélectionner les cinq qui m'ont le plus marqué. Je ne suis pas sûr que ces équipes prévoient de les transformer en véritables startups, mais la créativité et la profondeur ici valent la peine d'être partagées. 1. Emprunter Contre Votre Panier de Prédictions La beauté de cette idée est que vous pouvez mettre en garantie toutes vos positions ensemble comme un panier, réduisant ainsi le risque de liquidation sur une position unique. Cela introduit un pool de prêt global où les utilisateurs peuvent déposer de la liquidité pour un rendement, tandis que les traders de Polymarket peuvent emprunter des USDC contre leurs tokens YES/NO de Polymarket, avec des facteurs de santé et des valeurs de garantie calculés hors chaîne via EigenCompute et vérifiés sur chaîne via des Environnements d'Exécution de Confiance (TEE). Source : 2. Couverture d'Entreprise avec des Marchés de Prédiction Que se passerait-il si les entreprises pouvaient utiliser des marchés de prédiction pour couvrir des risques politiques ou économiques - comme les tarifs, les réglementations ou les chocs géopolitiques ? Ce projet transforme les risques incertains et liés aux événements en coûts fixes et budgétisables en utilisant des événements corrélés de Polymarket. Un CFO peut définir un risque (par exemple, "perte de 10 millions de dollars si un tarif sur les puces est adopté"), et la plateforme construit une couverture synthétique en utilisant des marchés corrélés connectés par un graphe de dépendance bayésien, ajustant dynamiquement l'exposition à mesure que les probabilités évoluent. Toute la logique d'exécution et de tarification fonctionne à l'intérieur des Environnements d'Exécution de Confiance d'EigenLayer (TEE) pour un calcul vérifiable et une intégrité des données. Le résultat est une couche de certitude décentralisée et automatisée transformant des futurs chaotiques en dépenses prévisibles. Source : 3. Coffre d'Arbitrage Bayésien pour les Mauvaises Évaluations Inter-Événements Considérez cela comme un fonds de couverture sur chaîne pour l'arbitrage d'événements. Un moteur bayésien cartographie les connexions entre des événements de Polymarket principalement non corrélés, attribue des poids de confiance à chaque relation, et scanne en continu pour des moments brefs où les cotes implicites du modèle divergent des prix du marché en direct. Lorsqu'un décalage rencontre des garde-fous de latence, de glissement et de liquidité, il exécute un trade - tout étant vérifiably enregistré et attesté afin que les déposants puissent auditer les calculs. Le résultat est un pool d'arbitrage minimisé en confiance qui identifie des inefficacités plus profondes et plus lentes à corriger - découvrant un alpha structurel dans les marchés de prédiction. Source : 4. Trouver des Liens Cachés à Travers les Événements des Marchés de Prédiction Les marchés de prédiction sont souvent cloisonnés - un marché pour les élections, un autre pour les événements macro, un autre pour la crypto. Ce système les connecte. Les traders peuvent cartographier les corrélations de prix, estimer des probabilités conditionnelles ou conjointes, et repérer des débordements de sentiment (par exemple, comment un marché de tarifs se répercute sur les cotes des semi-conducteurs ou des élections). En coulisses : corrélation de Pearson, normalisation des séries temporelles, régression linéaire pour les liens de premier ordre, et clustering basé sur l'incorporation pour dédupliquer les marchés presque identiques. En gros, cela aide les traders à voir la vue d'ensemble - où les probabilités interagissent à travers des événements apparemment non liés pour la couverture, la construction de portefeuille et les paris structurés. Source : 5. Insights Boursiers Alimentés par les Données des Marchés de Prédiction Cette idée connecte la finance traditionnelle avec les marchés de prédiction - permettant à l'IA d'analyser comment les probabilités de Polymarket pourraient influencer les actions du monde réel. Le système lit les nouvelles financières, les écarts de marché et les données de sentiment pour produire des perspectives courtes et basées sur des preuves sur la performance des actions. Il agit comme un flux Bloomberg conscient des marchés de prédiction - rendant le raisonnement financier de qualité professionnelle accessible aux traders, analystes et investisseurs particuliers. Source : La beauté des marchés de prédiction est qu'ils ne dépendent pas entièrement des cycles crypto. Nous pourrions enfin voir un secteur qui croît indépendamment des humeurs du marché. Avec l'augmentation de l'intérêt ouvert et du volume, attendez-vous à ce que plus de constructeurs choisissent cet espace comme leur terrain de jeu. Si quelqu'un travaille sur ces idées - taguez-les ci-dessous. Tôt comme toujours 🤝