Paradigm revela manipulação de volume de negociação na Polymarket? Plataforma de dados calcula em duplicado e mostra sobreavaliação em dobro

O líder dos mercados de previsão, Polymarket, tornou-se uma das grandes sensações do ano, mas uma investigação recente da Paradigm aponta que o seu volume de transações on-chain poderá estar a ser contabilizado em duplicado pelas principais plataformas de análise, levando a que o volume real seja sobrestimado em cerca do dobro. Dado que a valorização e quota de mercado da Polymarket dependem fortemente dos dados de volume de transações, esta descoberta pode ter um forte impacto na sua captação de financiamento, além de expor problemas de fundo na transparência dos dados e nos critérios de cálculo nos mercados de previsão.

Volume de transações da Polymarket é duplicado: design dos eventos on-chain é um desastre estatístico

O investigador da Paradigm, Storm, descobriu que cada transação concluída na Polymarket gera dois eventos OrderFilled on-chain: um para o criador da ordem (maker) e outro para o tomador da ordem (taker).

No entanto, estes dois números, que descrevem a mesma transação, são “somados” por dashboards de referência como DefiLlama, Blockworks e Allium, levando a que o volume de transações seja inflacionado para o dobro.

Ele exemplificou com uma transação real: um utilizador comprou tokens YES por $4,13, mas apareceram dois registos OrderFilled de $4,13 cada na blockchain, fazendo com que o dashboard registasse um total de $8,26.

Segundo ele, isto não é causado por wash trading, mas sim por uma estrutura de dados redundante nos eventos de previsão, o que leva os analistas a interpretarem erradamente como se fossem duas transações distintas.

Que dados são afetados pela duplicação?

Storm aponta que este erro exagera os indicadores de “volume nominal de transações (notional volume)” e “volume de transações em fluxos de caixa (cashflow volume)”.

Impacto da duplicação nos dados de “volume nominal de transações” e “volume de transações em fluxos de caixa”

Sublinha ainda que, devido à complexidade das operações da Polymarket — que incluem swap (swap), divisão (split) e fusão (merge) —, os diferentes níveis de dados interligam-se, dificultando a identificação das relações entre eventos até mesmo para exploradores de blockchain, o que aumenta a probabilidade de erro por parte dos analistas.

Paradigm apela à adoção do padrão de cálculo de volume unilateral

A Paradigm afirmou oficialmente que as principais plataformas de dados têm, de facto, sobrestimado o volume real de transações da Polymarket devido a este erro e recomenda que os mercados de previsão adotem o “volume unilateral (one-sided volume)” como critério de medição, contabilizando, por exemplo, apenas as transações do lado do tomador (taker-side).

A empresa sublinha que o objetivo do artigo não é questionar se houve intenção deliberada de inflacionar o volume de transações, mas sim permitir que todas as plataformas possam comparar volumes de forma justa, estabelecendo critérios estatísticos de mercado uniformes e transparentes.

Importa referir que a Paradigm é também investidora na Kalshi, concorrente da Polymarket, pelo que as motivações para a publicação deste estudo são evidentes.

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Avaliação de 15 mil milhões de dólares pode ser revista, volume de transações é a maior incógnita

Não é difícil imaginar que, caso estes dados venham a ser reconhecidos como apenas metade do que se julgava, a liderança e os resultados impressionantes da Polymarket poderão ser postos em causa.

Em setembro deste ano, a Intercontinental Exchange (ICE) investiu na Polymarket com base em um volume acumulado de 25 mil milhões de dólares em transações e uma avaliação de 9 mil milhões de dólares; em outubro, a Bloomberg noticiava que a empresa estava a realizar uma ronda de financiamento com avaliação entre 12 e 15 mil milhões de dólares.

Storm afirma que os mercados de previsão estão rapidamente a tornar-se uma categoria relevante nos mercados financeiros e, à medida que o setor amadurece, é ainda mais necessário estabelecer padrões de dados unificados e objetivos, para evitar que dados incorretos moldem toda a narrativa do ecossistema.

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