ロビン l 予測市場

予測市場の研究・開発・実装を行っています。

[ロビン l 予測市場 @robinpredict]

過去記事が散らばっていたので、Robinが執筆した予測市場に関する記事をこちらのnote📔にまとめています。ぜひご覧ください。
https://t.co/qJUzOtwkpV

[Japan Blockchain Week @JBCWeek]

We’re thrilled to welcome Ikuma Mutobe (@ikuma), Founder & CEO at Tané, to the stage at JBWS2026!

Join us in Tokyo for insights on the future of blockchain and innovation.

📅 July 12, 2026
📍 Shibuya, Tokyo
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#JBWS2026

[Mai🧬zERC20🎭INTMAX @missbitcoin_mai]

私がフリーだったら絶対応募してる。
あ、ただ私は経理は苦手なんだった..。

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📰 予測市場トレンドNEWS（5/22号）

1️⃣ 米SEC、予測市場関連の「ETF（上場投資信託）」上場申請への審査を急ストップ

SEC（米国証券取引委員会）は5月20日、BitwiseやRoundhillなどが申請していた約24件の予測市場（イベント契約）連動型ETFについて、承認手続きを一時停止しパブリックコメントを求めると発表しました。急拡大するイベントベッティング市場を一般投資家向けの投資信託として認めるべきか、当局は慎重な姿勢を強めています。
🔗 https://t.co/g56rJtqfD5

2️⃣ ガーディアン紙が特集：予測市場の急拡大で「ギャンブル依存症」の相談数が過去最高に

米国内でKalshiやPolymarketのユーザー数が爆発的に増加する中、専門家が「イベント契約は金融デリバティブを謳っているが、実態は依存性の高いギャンブルと同じ」と強い警鐘を鳴らしています。各州での規制強化や、プラットフォームに対する依存症対策への出資圧力が一���と強まっています。
🔗 https://t.co/R9pBHvP7n7

3️⃣ 米連邦準備制度（FRB）が論文発表：予測市場データはマクロ経済の「リアルタイム指標」として有用

FRB（米連邦準備制度理事会）が公表した最新の研究論文で、CFTC管轄下の予測市場（Kalshi等）の取引データが、インフレ率（CPI）や雇用統計、FRBの金利政策予測において非常に高精度かつリアルタイムな「密度予測」を提供していると評価されました。専門家の定期調査とは異なり、24時間更新される「市場の合意」として、金融政策や経済研究の新たなベンチマークになりつつあります。
🔗 https://t.co/UXPRGROnyI

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予測市場のイベント構造を理解して類型化できないか、ということを書きました。

https://t.co/3ec84bTvcs

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過去記事が散らばっていたので、Robinが執筆した予測市場に関する記事をこちらのnote📔にまとめています。ぜひご覧ください。
https://t.co/qJUzOtwkpV

[ロビン l 予測市場 @robinpredict]

ありがとうございます🙂
予測市場で勝つのは関連カテゴリの深い知識があったとしても全く簡単ではないので、賭博罪故はもちろんですが、お金を増やす手段としても相対的には微妙な気がします（AIの性能実験場としては良い可能性あり）。
ただし、1つの情報源として見たときのポテンシャルは凄いと思っています。

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予測市場でアビトラは成立するのか？

アービトラージ screener「https://t.co/7MEJPunDLI」。1,088 件の「���定機会」を掲示しているが、本当に裁定として機能するのか公開 API で全件突合してみた。

PM-Kalshi ペア 975 件の内訳:
・64% (624) は構造的に不成立
・36% (351) は紙の上では成立 — ただし IRR 0.43%

「無リスクの差額」を謳うアビトラ機会の実体は、短期米国債に届かない数字だった。

[QASH_NFT @qash_NFT]

https://t.co/8rVbkUueo3
も含めて良記事。予測市場は日本だと手が出ないけど、この系でのデルニューステーブルとかでないかなあ

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違うと思います！
今回のポストはbendbasisのような支援サービス起点のアビトラが成立するか（自明で成立しない）の答え合わせです。ミスプライスを狙うならここに載っている類のペアではなく、MegaETHのコミット金額的なEventが相性○かなとも思います。

1️⃣厳密アビトラ×数msのミスプライス
2️⃣アビトラ風ヒゲキャッチ×数秒のミスプライス

データフィードの優位性がなければ、この2つかなと思ってまして、1️⃣はかなり競争が激しいので、2️⃣でどこまで不確実性を許容しながらリスクコントロ���ルするかで個性が出そうだなと思ってます。

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まとめ。

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screener が失敗している理由を 3 階層で整理:

① 構造: 解決ルール不整合とゴースト ask で 64% が約定不可
② 経済: 残り 36% も最小 tick 起源のスプレッド + 多年資本拘束 + 不算入の手数料 (Kalshi per-contract / PM gas / USDC bridge) で T-bill 劣後
③ 実務: PM オンチェーン・KS オフチェーン、atomic 約定の手段が存在��ない

代表 6 ペアをライブ API で突合した結果、全てセント単位でスナップショットと一��。失敗原因はスナップショットの古さではなく screener モデルそのもの。

掲示 spread 10pp 以上の派手なペアは実利益 $2 未満、実額が大きい C 区分ペアは多年資本拘束で sub-1% APRという構造。

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取引される価格帯が0.95~1に集中している理由として「締切直前の駆け込みが多いから」と書きましたが、実データが示しているのは、「締切直前の駆け込みトレードのシェアは小さく、10日以上前のトレードが支��的である」でした。

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これはPolymarketのデータ（出処は二枚目の画像）なのですが、取引が0.95-1の価格帯（≒確率帯）に集中していることが分かります。おそらく期日間近にトレードが賑わうことが原因。0~0.05のcontracts(=notional)が大きいのは、価格が0.01であれば1USDで100contracts売買できるからであって動いているcashは少ないです。

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Contractsベースはこちら。

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Kalshiはもう少し不確定ゾーンの取引高が厚い。

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これはPolymarketのデータ（出処は二枚目の画像）なのですが、取引が0.95-1の価格帯（≒確率帯）に集中していることが分かります。おそらく期日間近にトレードが賑わうことが原因。0~0.05のcontracts(=notional)が大きいのは、価格が0.01であれば1USDで100contracts売買できるからであって動いているcashは少ないです。

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これはPolymarketのデータ（出処は二枚目の画像）なのですが、取引が0.95-1の価格帯（≒確率帯）に集中していることが分かります。おそらく期日間近にトレードが賑わうことが原因。0~0.05のcontracts(=notional)が大きいのは、価格が0.01であれば1USDで100contracts売買できるからであって動いているcashは少ないです。

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📰 予測市場トレンドNEWS（5/12号）

1️⃣ Polymarket、仮想通貨規制法案「Clarity Act」の成立確率が73%に急騰

今週14日に控える米上院銀行委員会の重要採決を前に、Polymarket上の法案成立予想が月初めの46%から73%へ一気に跳ね上がりました。この法案は仮想通貨の規制枠組みを明確化するもので、予測市場がワシントンの政治動向を占う最も鋭敏な先行指標として機能しています。
🔗 https://t.co/C7FYCKlQ5T

2️⃣ ケンタッキー州、Kalshiを「違法ギャンブル」として集団訴訟

5月11日、ケンタッキー州の住民がKalshiに対し、無許可でギャンブルサービスを提供したとして損失補填を求める集団訴訟を提起しました。州司法長官も「予測市場のスポーツ契約とスポーツ賭博に違いはない」と断言。連邦政府による容認姿勢とは裏腹に、州単位での法廷闘争が泥沼化しています。
🔗 https://t.co/cmttAMQNPC

3️⃣ Hyperliquid、BTC関連の予測市場（Outcome Contracts）の取引高で既存大手を圧倒

DEX（分散型取引所）大手のHyperliquidが新たに開始した予測市場が、ビットコイン価格予想銘柄においてPolymarketやKalshiを上回る流動性を記録。注文板（オーダーブック）形式と高い資本効率を武器に、DeFiネイティブな層を急速に吸収しており、予測市場の勢力図を塗り替えつつあります。
🔗 https://t.co/uxdc9pwzC7

[ロビン l 予測市場 @robinpredict]

PolymarketやKalshiの取引高等のデータを論じる際の落とし穴と解決策についてnoteにまとめました。
https://t.co/ZTylOdj6RT

公式APIやデータプロバイダ、メディアが提供する取引高は①ドルマーク($)がついていてもUSD建てではないことが多い、②二重���上されていることが多い、③予測市場の構造の認知度が低いために誤解が生じやすい等の問題があります。

noteでは予測市場の構造（eventとmarket）やnotionalとactualの違いなど基本的な要素をまとめています。