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Information Leakage at Population Scale: An Evaluation of the Polymarket Insider-Relevant Subpopulation, 2020-2026

Diese Arbeit bewertet das Information Leakage Score-Framework an 12.708 Polymarket-Märkten von 2020 bis 2026 und zeigt auf, dass dessen effektive Anwendung durch Auflösungsambiguität und geringe Ankerempfindlichkeit stark eingeschränkt ist, wodurch demonstriert wird, dass die Erkennung informierter Ströme methodische Verfeinerungen in der Auflösungstypologie und der Baseline-Korrektur erfordert und nicht nur die Berechnung des Scores.

Ursprüngliche Autoren: Maksym Nechepurenko

Veröffentlicht 2026-05-04

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CC BY 4.0

Ursprüngliche Autoren: Maksym Nechepurenko

Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen

Stellen Sie sich eine riesige, globale Wett-Halle namens Polymarket vor. Menschen wetten auf alles, von „Wird der Präsident dieses Gesetz unterzeichnen?" bis „Wird dieser Film einen Oscar gewinnen?". Das Papier, das Sie lesen, untersucht, ob einige Menschen betrügen, indem sie auf Geheimnisse wetten, die sie kennen, bevor der Rest der Öffentlichkeit davon erfährt.

Der Autor, Maksym Nechepurenko, entwickelte ein spezielles „Lügendetektor"-Werkzeug namens Information Leakage Score (ILS). Bei einem vorherigen Test funktionierte dieses Werkzeug perfekt bei nur einer spezifischen Wette. Dieses Papier fragt: Funktioniert dieses Werkzeug, wenn wir versuchen, es auf Tausende von Wetten gleichzeitig anzuwenden?

Hier ist die Geschichte dessen, was sie fanden, einfach erklärt.

1. Das Werkzeug ist zu wählerisch (Das „Filter"-Problem)

Der Autor versuchte, dieses Werkzeug auf 12.708 verschiedene Wettmärkte anzuwenden. Das Ziel war es, die „Betrüger" (Menschen, die auf Insiderinformationen wetten) zu finden.

Das Ergebnis: Das Werkzeug funktionierte nur bei 88 dieser Märkte (weniger als 1 %).
Die Analogie: Stellen Sie sich einen Metalldetektor vor, der Goldmünzen in einem riesigen Feld finden soll. Sie durchsuchen das gesamte Feld, aber das Gerät piepst nur an 88 Stellen. Warum? Weil das Gerät so konstruiert ist, dass es nur bei Münzen piepst, die perfekt rund und glänzend sind.
Das eigentliche Problem: Die meisten Wettfragen waren zu unübersichtlich. Zum Beispiel könnte eine Wette lauten: „Wird der Anführer entfernt?". Aber „entfernt" könnte entlassen werden, zurücktreten oder sterben bedeuten. Das Werkzeug benötigt einen einzigen, klaren Zeitpunkt (wie ein spezifisches Datum, an dem ein Gesetz unterzeichnet wird), um zu funktionieren. Wenn die Frage vage ist, gibt das Werkzeug auf.
Die Überraschung: Selbst als sie sich 32 berühmte Fälle ansahen, bei denen bekannt war, dass Betrug stattgefunden hatte, funktionierte das Werkzeug nur bei einem davon. Die anderen 31 waren für das Werkzeug zu vage, um sie zu verstehen.

2. Das „Ereignis" ist schwer zu fassen

Um einen Betrüger zu fangen, muss das Werkzeug genau wissen, wann die Nachricht bekannt wurde.

Das Problem: Das Werkzeug versuchte, mithilfe von KI den exakten Moment zu finden, in dem eine Nachricht veröffentlicht wurde. Es traf das richtige Datum nur etwa 58 % der Zeit.
Die Analogie: Es ist wie der Versuch, einen Dieb zu fassen, indem man genau weiß, in welcher Sekunde er durch die Haustür ging. Wenn Sie denken, er sei um 14:00 Uhr hereingekommen, er aber tatsächlich um 14:05 Uhr hereingekommen ist, verpasst Ihre Kamera ihn.
Die Konsequenz: Da das Werkzeug so empfindlich auf den genauen Zeitpunkt reagiert, funktioniert es nur bei den „saubersten" Wetten, bei denen die Nachricht zu einem einzigen, klaren Moment passiert (wie ein Sportergebnis). Bei unübersichtlichen, politischen oder rechtlichen Wetten gerät das Werkzeug in Verwirrung.

3. Die „Negativen" Werte waren nur Mathematik, kein Betrug

Wenn das Werkzeug endlich funktionierte, lieferte es meist negative Werte.

Das Missverständnis: Zuerst dachte der Autor, ein negativer Wert bedeute, dass Menschen gegen die Wahrheit wetten (eine seltsame Art von Betrug).
Die Korrektur: Der Autor erkannte, dass dies nur ein Trick der Mathematik war.
Die Analogie: Stellen Sie sich einen Countdown-Timer für einen Raketenstart vor. Wenn die Zeit vergeht und die Rakete noch nicht startet, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass sie gerade jetzt startet, natürlich. Wenn die Rakete schließlich in der allerletzten Sekunde startet, sieht der Preis auf dem Wettmarkt so aus, als wäre er vor dem Anstieg eingebrochen. Das Werkzeug sah diesen „Einbruch" und dachte, es sei Betrug.
Die Lösung: Der Autor fügte eine „Basislinienkorrektur" hinzu (wie das Abziehen des natürlichen Countdown-Effekts). Nach dieser Korrektur verschwand ein Teil des „Betrugs", aber bei einer bestimmten Art von Wette (regulatorische Ankündigungen) blieben die negativen Werte bestehen. Dies deutet darauf hin, dass bei diesen spezifischen Wetten Menschen möglicherweise tatsächlich vor dem Bekanntwerden der Nachricht gegen das Ergebnis wetten.

4. Die „Einheitsgröße"-Annahme war falsch

Das Werkzeug ging davon aus, dass alle Ereignisse mit einer konstanten, vorhersehbaren Rate stattfinden (wie Regen, der mit konstanter Geschwindigkeit fällt).

Die Erkenntnis: Die Daten zeigten, dass Ereignisse nicht mit einer konstanten Rate stattfinden. Manchmal passieren sie in Schüben; manchmal dauern sie lange.
Die Analogie: Das Werkzeug verwendete ein „konstanter Regen"-Modell, aber die reale Welt war mehr wie ein „Sturm", gefolgt von einer „Dürre". Der Autor musste das Werkzeug auf ein flexibleres Modell umstellen (genannt Weibull), um die Stürme und Dürren korrekt zu handhaben.

Das Fazit im Großen und Ganzen

Das Papier kommt zu dem Schluss, dass das „Lügendetektor"-Werkzeug echt und funktionsfähig ist, aber derzeit zu eng gefasst ist, um auf den gesamten Wettmarkt angewendet zu werden.

Es funktioniert gut bei klaren, diskreten Ereignissen (wie „Gewinnt Team X das Spiel?").
Es versagt bei vagen, komplexen Ereignissen (wie „Wird die Regierung ihre Politik ändern?").

Der Autor sagt: „Wir haben festgestellt, dass das Werkzeug funktioniert, aber wir müssen es aufrüsten, um vage Fragen zu handhaben und die Mathematik darüber zu korrigieren, wie die Zeit vergeht." Er plant, dies in einem zukünftigen Papier (Paper 3b) zu tun, indem er intelligentere KI verwendet, um unübersichtliche Fragen zu verstehen, und dieses Werkzeug mit anderen Methoden kombiniert, die die Wallets einzelner Wettender untersuchen.

Kurz gesagt: Das Werkzeug ist ein hochpräzises Scharfschützengewehr. Es funktioniert perfekt, wenn Sie ein klares Ziel haben. Aber der Wettmarkt ist voller nebliger, sich bewegender Ziele, sodass das Gewehr die meisten verfehlt. Der Autor versucht nun, ein Zielfernrohr zu bauen, das im Nebel funktioniert.

1. Problemstellung

Das Papier adressiert die Herausforderung, informierten Handel (Insiderhandel) auf dezentralen Vorhersagemärkten, insbesondere Polymarket, zu erkennen. Während frühere Arbeiten (z. B. Mitts & Ofir [2026], Gómez-Cram et al. [2026]) erfolgreich informierte Händler auf Wallet- oder Kontenebene anhand aggregierter Handelsmuster identifiziert haben, besteht ein Bedarf nach einer marktweiten, Echtzeit-Diagnose, die Informationslecks vor der Auflösung eines Ereignisses erkennen kann.

Der Autor strebt an, den Information Leakage Score (ILS) und seine deadline-aufgelöste Erweiterung (ILSdl), die zuvor an Einzelfällen getestet wurden, auf Bevölkerungsebene zu skalieren. Das Kernproblem besteht darin, festzustellen, ob das Framework informierte Flüsse über Tausende von Märkten hinweg effektiv erkennen kann oder ob strukturelle Einschränkungen (wie mehrdeutige Ereignisdefinitionen) die Methode für die Mehrheit der „insider-relevanten" Märkte unanwendbar machen.

2. Methodik

Die Studie verwendet einen rigorosen, mehrstufigen Prozess, um 12.708 Kandidatenmärkte aus dem Polymarket-Korpus (Oktober 2020 – April 2026) innerhalb drei insider-relevanter Kategorien zu evaluieren: Militär/Geopolitik, Regulatorische Entscheidungen und Unternehmensmitteilungen.

A. Das ILSdl-Framework

Der Information Leakage Score (ILSdl) quantifiziert den Anteil der gesamten Preisbewegung eines Marktes, der vor der öffentlichen Beobachtung des zugrunde liegenden Ereignisses ( $T_{event}$ ) stattfand.
$ILSdl(M) = \frac{p(T_{event}^-) - p(T_{open})}{p(T_{resolve}) - p(T_{open})}$
Wobei:

$p(T_{event}^-)$ der Preis eine Minute vor dem Ereignis ist.
$p(T_{open})$ der Eröffnungspreis ist.
$p(T_{resolve})$ der finale Auflösungspreis ist (1 für JA, 0 für NEIN).

B. Rahmenbedingungen und Filter

Um einen gültigen Score zu berechnen, müssen Märkte vier sequenzielle Filter bestehen:

Auflösungstypologie: Muss „deadline-resolved" sein (Ereignis tritt bis zum Datum $D$ ein) und nicht „nicht klassifizierbar".
Ergebnis: Muss als JA aufgelöst werden (NEIN-Ergebnisse haben keinen wiederherstellbaren $T_{event}$ ).
$T_{event}$ -Wiederherstellung: Der Zeitstempel des zugrunde liegenden Ereignisses muss über eine LLM-gestützte Multi-Quellen-Verifizierungspipeline mit einem Konfidenzwert von $\ge 0,7$ wiederhergestellt werden.
Rahmenbedingungen: Positive Vorlaufzeit, Randeffekt-Beschränkungen (Eröffnungspreis nicht zu extrem) und Anker-Sensitivität (Score-Stabilität über kurze Anker-Versatzintervalle).

C. Hazard-Decay-Basiskorrektur

Eine kritische methodische Innovation ist die Einführung eines hazard-decay-adjustierten Scores ( $ILSdl_{adj}$ ).

Problem: Bei Deadline-Verträgen neigen Preise mechanisch dazu, gegen Null zu fallen, wenn die Zeit vergeht und das Ereignis nicht eintritt (rationales Bayes-Update). Dies erzeugt einen negativen Bias im rohen ILSdl, selbst ohne Insiderhandel.
Lösung: Die Autoren subtrahieren den erwarteten Preis unter einer Überlebenswahrscheinlichkeits-Baseline (abgeleitet aus einem Weibull-Hazard-Modell) vom beobachteten Preis.
$ILSdl_{adj}(M) = \frac{p(T_{event}^-) - E[p(T_{event}^-) | T_{open}, D, \hat{\lambda}]}{p(T_{resolve}) - p(T_{open})}$

D. Validierung

Ground Truth: Das Inventar ForesightFlow Insider Cases (FFIC) (32 dokumentierte Insiderhandels-Episoden) dient als gelabelter Validierungssatz.
Zweite-Pass-Validierung: Ein unabhängiger LLM-Lauf auf einer Stichprobe von 50 Märkten validiert die Genauigkeit der $T_{event}$ -Wiederherstellung.

3. Hauptbeiträge und Ergebnisse

Ergebnis 1: Strukturelle Ausschlüsse (Der „Nicht klassifizierbare"-Korb)

Ergebnis: Nur 0,7 % (88 von 12.708) der Kandidatenmärkte liefern berechenbare ILSdl-Werte.
Ursache: Der primäre Ausschluss (43,8 % des FFIC-Inventars) ist die Mehrdeutigkeit der Auflösungskriterien. Märkte mit Prädikaten wie „die Wahl gewinnen", „als Supreme Leader entlassen" oder „in Gewahrsam" fehlen ein einzelner, diskreter öffentlicher Zeitstempel ( $T_{event}$ ).
Implikation: Der effektive Anwendungsbereich des Frameworks ist strukturell enger als ursprünglich dargestellt. Der „nicht klassifizierbare" Korb enthält echte Mehrdeutigkeit, nicht nur Klassifikator-Rauschen.

Ergebnis 2: Anker-Sensitivität und Verengung der Stichprobe

Ergebnis: Von den 88 berechenbaren Märkten erfüllen nur 12 (13,6 %) die Anker-Sensitivitäts-Bedingung (stabile Scores über kurze Zeitfenster).
Validierung: Die unabhängige $T_{event}$ -Wiederherstellung erreichte insgesamt nur eine **57,8 %**ige Übereinstimmung der exakten Daten (gegenüber einem Ziel von $\ge 90\%$ ). Die Übereinstimmung war bei diskreten Ereignissen hoch (Militär/Unternehmen: 78,9 %), aber bei mehrstufigen Prozessen niedrig (Regulatorisch Formal: 35,7 %).
Implikation: Der operationell bedeutsame Stichprobenumfang ist auf die 12 anker-robusten Märkte beschränkt. Die Mehrheit der berechneten Scores ist wahrscheinlich Rauschen aufgrund mehrdeutiger Ereigniszeitpunkte.

Ergebnis 3: Negativer Bias und Hazard-Korrektur

Ergebnis: Die Mediane des rohen ILSdl sind über alle Untergruppen hinweg negativ (im Bereich von -0,88 bis -0,16).
Interpretation: Zunächst deutet dies darauf hin, dass Märkte gegen das Ergebnis preisen. Nach Hazard-Decay-Anpassung jedoch:
- Regulatorisch Formal (Post-2024): Verschiebt sich von -0,21 auf -0,02 (im Wesentlichen null). Die Negativität war rein rationale Decay.
- Regulatorische Ankündigung (Post-2024): Bleibt stark negativ (-0,80 $\to$ -0,84). Dies deutet auf einen echten „Anti-Information"-Fluss oder Selektionsbias bei geplanten Ankündigungen hin.
- MilGeo/Unternehmen: Teilweise korrigiert, behält aber ein negatives Signal bei.
Implikation: Rohe negative Scores sind oft Artefakte der Deadline-Mechanik; hazard-adjustierte Scores sind für eine gültige Interpretation erforderlich.

Ergebnis 4: Hazard-Rate-Spezifikation

Ergebnis: Das konstante Hazard-exponentielle Modell (verwendet in früheren Einzelfall-Arbeiten) wird für die gepoolte Post-2024-Population zugunsten einer Weibull-Verteilung abgelehnt.
Nuance: Bei Analyse pro Unterkategorie passt das exponentielle Modell oft besser. Die Präferenz für Weibull in der gepoolten Stichprobe wird durch die Kategorienmischung getrieben (Kombination von Kurzfrist-Ankündigungen mit langfristigen formalen Prozessen) und nicht durch echte zeitabhängige Dauer innerhalb der Kategorien.
Implikation: Zukünftige Modelle müssen entweder Weibull für gepoolte Daten verwenden oder Hazards pro Unterkategorie neu schätzen.

4. Bedeutung und Einschränkungen

Bedeutung

Scope-Entdeckung: Das Papier zeigt, dass das Skalieren eines Erkennungs-Frameworks strukturelle Einschränkungen (semantische Mehrdeutigkeit) aufdeckt, die Einzelfallstudien übersehen.
Methodische Verfeinerung: Es etabliert, dass eine Hazard-Decay-Korrektur für Deadline-Verträge essenziell ist, um zwischen rationalem Preisverfall und informiertem Handel zu unterscheiden.
Komplementäre Erkennung: Die marktweite Perspektive (ILSdl) bietet eine Echtzeit-, während-des-Prozesses-Diagnose für eine schmale Teilmenge von Märkten und ergänzt Wallet-Level- (Mitts & Ofir) und Account-Level-Methoden (Gómez-Cram), die zwar nachträglich sind, aber eine breitere Population abdecken.

Einschränkungen und zukünftige Arbeiten (Paper 3b)

Abdeckung: Das aktuelle Framework schließt aufgrund von Typologie- und Anker-Beschränkungen etwa 99 % der Kandidatenstichprobe aus.
Mehrdeutigkeit: Der „nicht klassifizierbare" Korb erfordert eine LLM-gestützte Neuklassifizierung und eine Multi-Anker-Erweiterung (Behandlung mehrerer Kandidaten- $T_{event}$ -Werte), um Märkte mit mehrdeutigen Prädikaten einzubeziehen.
Daten: Die Studie stützt sich auf einen einzigen Pipeline-Lauf; zukünftige Arbeiten werden auf unabhängigen Snapshots validieren und Wallet-Level-Features (PIN, VPIN, etc.) integrieren, um einen gradientenverstärkten Detektor zu trainieren.

Fazit

Das Papier kommt zu dem Schluss, dass das ILSdl-Framework zwar operational ist, seine Anwendung auf Bevölkerungsebene derzeit jedoch auf eine kleine, hochspezifische Teilmenge von Märkten beschränkt ist (ca. 12 von 12.708), bei denen Ereignisse diskret sind, Zeitstempel wiederherstellbar sind und Anker robust sind. Das primäre Hindernis für eine breitere Erkennung ist nicht die Score-Berechnung, sondern die Auflösungssemantik. Die Autoren schlagen einen Fahrplan vor, der eine LLM-gestützte Neuklassifizierung und Multi-Anker-Erweiterungen umfasst, um die Abdeckung des Frameworks in zukünftigen Arbeiten zu erweitern.