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Empirical Evaluation of Deadline-Resolved Information Leakage on Documented Polymarket Insider Cases

Dieser Artikel bewertet empirisch den Deadline-Aufgelösten Informationsleck-Score (ILS-dl) an dokumentierten Insiderhandelsfällen von Polymarket, spezifisch innerhalb des Clusters des Konflikts zwischen den USA und dem Iran im Jahr 2026, und zeigt dabei die Fähigkeit der Metrik auf, echte Signale von Proxy-Artefakten zu unterscheiden, validiert gleichzeitig ihre Anpassung an exponentielle Hazard-Modelle für militärgeopolitische Märkte und identifiziert Einschränkungen bei der Wallet-Rückverfolgbarkeit.

Ursprüngliche Autoren: Maksym Nechepurenko

Veröffentlicht 2026-05-05

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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 einen riesigen, globalen Wettshop namens Polymarket vor. Hier setzen Menschen Wetten auf zukünftige Ereignisse, wie etwa: „Werden US-Truppen bis zum 30. April in den Iran einmarschieren?" oder „Wird ein bestimmtes Unternehmen einen geheimen Bericht veröffentlichen?"

Manchmal gewinnen Menschen enorme Geldsummen mit diesen Wetten. Die große Frage lautet: Haben sie gewonnen, weil sie Glück hatten, oder weil sie etwas wussten, das der Rest der Welt nicht wusste? (Dies wird als „Insiderhandel" oder „informierter Handel" bezeichnet).

Dieser Artikel ist eine Detektivgeschichte. Die Autoren entwickelten ein neues mathematisches Werkzeug (eine „Punktekarte"), um diese klugen Wettenden zu fangen. Sie testeten dieses Werkzeug auf eine spezifische Gruppe von Wetten zum Konflikt zwischen den USA und dem Iran im Jahr 2026.

Hier ist die Aufschlüsselung ihrer Untersuchung in einfachen Worten:

1. Das Problem: Die „falsche Uhr"

Das neue Werkzeug der Autoren, Deadline-ILS, ist darauf ausgelegt, zu messen, wie stark sich der Wettkurs vor dem tatsächlichen Bekanntwerden der Nachricht bewegt hat.

Der alte Weg (Die fehlerhafte Uhr): Früher betrachteten Forscher den Kurs einer Wette nur eine Stunde vor der offiziellen Bekanntgabe des Ergebnisses.
Der neue Weg (Die echte Uhr): Die Autoren erkannten, dass für viele Wetten die „echte" Nachricht Tage oder Wochen vor dem offiziellen Ergebnis bekannt wird.
- Vergleich: Stellen Sie sich eine Wette auf „Wird es morgen regnen?" vor. Das offizielle Ergebnis wird um Mitternacht bekanntgegeben. Aber wenn es um 14:00 Uhr zu regnen beginnt, kauften die klugen Wettenden ihre Tickets um 14:00 Uhr, nicht um 23:59 Uhr. Wenn Sie nur den Kurs um 23:59 Uhr betrachten, verpassen Sie die ganze Geschichte.

2. Die Untersuchung: Testen des Werkzeugs

Die Autoren versuchten, ihr neues Werkzeug auf 18 verschiedene Wetten im Zusammenhang mit dem US-Iran-Konflikt anzuwenden. Allerdings stießen sie auf einige Hindernisse:

Fehlende Daten: Für die meisten Wetten konnten sie den exakten Zeitpunkt des Nachrichtenbruchs nicht finden.
Fehlende Kurse: Für viele Wetten konnten sie die vollständige Historie der Kursänderungen jede Sekunde (wie einen Aktienkurs) nicht erhalten.
Der einzige Erfolg: Nur eine Wette bestand alle Tests: „Werden US-Streitkräfte bis zum 30. April in den Iran einmarschieren?"

3. Die große Entdeckung: Das „gefälschte" Signal

Bei dieser einen erfolgreichen Wette stellten die Autoren etwas Schockierendes fest.

Mit der alten Uhr (1 Stunde vor dem Ende): Das Werkzeug sagte, der Kurs habe sich gegen den Gewinner bewegt. Es sah so aus, als lägen die klugen Wettenden falsch! Die Punktzahl betrug -0,33.
Mit der neuen Uhr (Als die Nachricht tatsächlich bekannt wurde): Das Werkzeug sagte, der Kurs habe sich mit dem Gewinner bewegt. Die Punktzahl betrug +0,11.

Der Vergleich:
Stellen Sie sich ein Rennen vor.

Die alte Methode betrachtet die Läufer eine Minute vor dem Ziel. Zu diesem Zeitpunkt sind alle müde und verlangsamen sich. Es sieht so aus, als hätte niemand schnell gelaufen.
Die neue Methode betrachtet die Läufer, wenn das Startsignal gegeben wird. Sie erkennt einen Geschwindigkeitsschub gleich zu Beginn.

Die Autoren stellten fest, dass die „alte Methode" sie belogen hatte. Bis das offizielle Ergebnis nahe war, hatte der Markt bereits die Idee aufgegeben, dass das Ereignis eintreten würde. Die „neue Methode" fing den kleinen, frühen Hinweis darauf auf, dass das Ereignis vielleicht eintreten würde. Dies beweist, dass die Verwendung der tatsächlichen Nachrichtenzeit entscheidend ist, um die Wahrheit zu finden.

4. Das „Wallet"-Rätsel

Die Autoren versuchten auch, die digitalen Wallets (Konten) der Personen zu verfolgen, die diese Wetten platzierten, um festzustellen, ob dieselben Personen auf mehrere verwandte Ereignisse wetteten.

Das Ergebnis: Sie fanden 332 Wallets, die sowohl auf „US marschiert in Iran ein" als auch auf „Waffenstillstand" wetteten.
Der Haken: Sie konnten nur die Wetten sehen, die nach dem Ereignis getätigt wurden (während des Abrechnungszeitraums).
Die Schlussfolgerung: Diese Personen waren keine „Insider", die vor der Nachricht wetteten; sie waren lediglich „Arbitrageure" (Personen, die auf das Endergebnis wetteten, um nach Bekanntwerden der Nachricht einen schnellen Gewinn zu erzielen).
Die Einschränkung: Die Autoren geben zu, dass sie die „Vor-Ereignis"-Wetten nicht sehen konnten, weil das von ihnen verwendete Datensystem diese Historie nicht speichert. Es ist wie der Versuch, ein Verbrechen aufzuklären, wenn die Überwachungskamera erst nach dem Verlassen des Gebäudes durch den Dieb zu filmen beginnt.

5. Das Urteil: „Proof of Concept"

Die Autoren sind sehr ehrlich bezüglich ihrer Erkenntnisse. Sie sagen:

Dies ist eine Testfahrt, kein endgültiger Bericht. Sie haben das Werkzeug nur erfolgreich auf eine spezifische Wette getestet.
Das Werkzeug funktioniert: Es unterschied erfolgreich zwischen einem „echten Signal" und einem „gefälschten Artefakt", das durch den Blick auf die falsche Zeit verursacht wurde.
Das Werkzeug braucht Upgrades: Um dies im großen Maßstab einzusetzen (wie das Überprüfen von Millionen Wetten), müssen sie fünf Dinge beheben:
1. Sicherstellen, dass die Wette vor Beginn des Ereignisses platziert wird (nicht danach).
2. Verschiedene Arten von Nachrichten trennen (z. B. „geplante Reden" vs. „lange Gerichtsverfahren"), da sie mit unterschiedlicher Geschwindigkeit auftreten.
3. Mehr Daten zu Unternehmensnachrichten erhalten.
4. Entscheidend: Ein System aufbauen, das den Kurs jeder Wette ab der allerersten Sekunde der Markteröffnung aufzeichnet, nicht nur beim Schließen.
5. Entscheidend: Ein System aufbauen, das jeden einzelnen Trade jeder Person von Anfang an aufzeichnet, nicht nur die finale Abrechnung.

Zusammenfassung

Dieser Artikel ist ein „Proof of Concept". Er sagt: „Wir haben ein neues Radar gebaut, um Insiderhandel auf Wettmärkten aufzuspüren. Wir haben es an einem Fall getestet, und es funktionierte viel besser als das alte Radar, weil es auf den richtigen Zeitpunkt schaute. Unser Radar ist jedoch derzeit blind für den wichtigsten Teil der Geschichte (die frühen Trades), weil unser Datenaufzeichnungssystem noch nicht schnell genug ist. Wir müssen bessere Datenaufzeichner bauen, bevor wir die großen Fische fangen können."

1. Problemstellung

Dezentrale Vorhersagemärkte (z. B. Polymarket) haben erhebliche Hinweise auf vermuteten Insiderhandel gesammelt, insbesondere bei „deadline-resolved"-Kontrakten (z. B. „Findet Ereignis X bis Datum Y statt?"). Während ein begleitendes Methodologiepapier den Information Leakage Score (ILS) und seine deadline-resolved-Erweiterung (ILS $_{dl}$ ) eingeführt hatte, fehlte dem Rahmenwerk eine end-to-end empirische Validierung an realen Fällen.

Zu den behandelten Hauptherausforderungen gehören:

Ankerqualität: Traditionelle ILS-Berechnungen stützen sich oft auf einen Proxy-Anker (z. B. $T_{resolve} - 1$ Stunde), der den Informationsfluss vor dem Ereignis nicht erfasst, wenn der Marktpreis aufgrund des öffentlichen Glaubens, dass das Ereignis nicht vor der Auflösung stattfinden wird, kollabiert.
Datenlücken: Eine genaue Berechnung erfordert wiederhergestellte Ereigniszeitstempel ( $T_{event}$ ), kontinuierliche Orderbuchdaten (CLOB) seit Markteröffnung und Wallet-Historien pro Trade.
Methodische Strenge: Die Feststellung, ob beobachtete Preisbewegungen echten informierten Handel oder lediglich Marktfehlbewertungen und Unsicherheit bezüglich der Auflösungskriterien darstellen.

2. Methodik

Das Papier implementiert das Deadline-ILS (ILS $_{dl}$ )-Rahmenwerk end-to-end am 2026 U.S.–Iran-Konflikt-Cluster aus dem ForesightFlow Insider Cases (FFIC)-Inventar.

Kern-Definitionen

ILS $_{dl}$ -Formel:
$ILS_{dl}(M) = \frac{\Delta_{pre}^{dl}}{\Delta_{total}^{dl}} = \frac{p(T_{event}^-) - p(T_{open})}{p_{T_{resolve}} - p(T_{open})}$
Dabei ist $p(T_{event}^-)$ der Preis eine Minute vor dem öffentlichen Ereignis und $p_{T_{resolve}}$ der finale Auflösungspreis.
Geltungsbereichsbedingungen: Der Score ist nur gültig, wenn $|\Delta_{total}| \geq \epsilon$ (der Markt hat sich signifikant bewegt), der Markt nahe 0,5 eröffnet (Randeffekt-Check) und das Ergebnis gegenüber Anker-Verschiebungen robust ist.
$T_{event}$ -Wiederherstellung: Ein Tier-3-LLM (Claude Haiku 4.5) mit Web-Such-Tools stellt den Zeitstempel des ersten öffentlichen Auftretens des zugrunde liegenden Ereignisses wieder her und verifiziert diesen gegen $\geq 3$ unabhängige Nachrichtenquellen.
Hazard-Rate-Schätzung: Das Rahmenwerk geht von einer exponentiellen Zeit-zu-Ereignis-Verteilung $S(\tau) = \exp(-\lambda\tau)$ aus. Die Hazard-Rate $\lambda$ wird mittels Maximum-Likelihood-Schätzung (MLE) für spezifische Kategorien (Militär, Unternehmen, Regulierung) angepasst.

Evaluations-Pipeline

Hazard-Rate-Anpassung: Schätzung von $\lambda$ pro Kategorie unter Verwendung von 20 gelösten Märkten pro Kategorie.
Einzel-Fall-Berechnung: Anwendung der Pipeline auf den größten anwendbaren Markt („US-Truppen betreten Iran bis zum 30. April").
Cross-Market-Wallet-Analyse: Analyse von Wallet-Überlappungen zwischen korrelierten Kontrakten zur Erkennung von Koordination.
Methodische Verfeinerung: Identifizierung von Infrastruktur- und Klassifizierungslücken, die eine Skalierung verhindern.

3. Hauptbeiträge

Erste End-to-End Empirische Validierung: Das Papier führt das ILS $_{dl}$ -Rahmenwerk von der theoretischen Definition zur quantitativen Anwendung an einem dokumentierten Insiderhandels-Cluster über.
Demonstration der Anker-Sensitivität: Es wird empirisch bewiesen, dass die Verwendung eines artikelbasierten $T_{event}$ ein grundlegend anderes (und genaueres) Signal liefert als ein auflösungsankerbasierter Proxy.
Charakterisierung der Hazard-Rate: Es werden die ersten empirischen Schätzungen von Zeit-zu-Ereignis-Verteilungen für Vorhersagemärkte bereitgestellt, die zwischen militärischen/geopolitischen und regulatorischen Ereignissen unterscheiden.
Identifizierung von Infrastruktur-Lücken: Es wird explizit das Fehlen einer kontinuierlichen Datenerfassung pro Trade als primärer Engpass für die Erkennung von Vor-Ereignis-Koordination identifiziert.

4. Hauptergebnisse

A. Hazard-Rate-Schätzung

Die Studie passte exponentielle Verteilungen für drei Kategorien an (Stichprobengröße $n=20$ pro Kategorie, wo möglich):

Militär/Geopolitik: Angemessene Anpassung ( $KS\ p=0,609$ ). Halbwertszeit: 2,3 Tage. Medianer Vorlaufzeitraum: 2,2 Tage.
Unternehmensmitteilungen: Vorläufige angemessene Anpassung ( $n=5$ , $KS\ p=0,616$ ). Halbwertszeit: 4,5 Tage.
Regulatorische Entscheidung: Abgelehnt ( $KS\ p=0,013$ ). Die Verteilung ist bimodal und mischt Märkte mit kurzen Ankündigungen mit Märkten langer Beratungen. Diese Kategorie erfordert eine Unterkategorisierung, bevor das Modell verwendet werden kann.

B. Einzel-Fall-Analyse: „US-Truppen betreten Iran bis zum 30. April"

Dies war der einzige Markt im Cluster, der alle vier Anforderungen erfüllte (wiederhergestelltes $T_{event}$ , positives $\tau$ , CLOB-Abdeckung, gültiges $\Delta_{total}$ ).

Marktkontext: Eröffnet bei $p=0,25$ , erreichte einen Höhepunkt bei 0,46, kollabierte dann bis zum 8. April (Tag vor der Auflösung) auf nahe Null, bevor er am 9. April mit JA aufgelöst wurde.
ILS $_{dl}$ -Vergleich:
- Artikelbasiertes Anker ( $T_{event}$ = 3. April): $ILS_{dl} = \mathbf{+0,113}$ . Zeigt eine leichte positive Vorab-Beladung an (ca. 11 % der gesamten Bewegung ereigneten sich vor dem Ereignis).
- Legacy-Proxy ( $T_{resolve} - 1h$ ): $ILS_{dl} = \mathbf{-0,331}$ . Zeigt an, dass sich der Preis gegen das Ergebnis bewegte.
- Bedeutung: Der Proxy versagte, weil er den Kollaps des Marktglaubens (die Annahme, das Ereignis werde nicht eintreten) erfasste, anstatt den Informationsfluss vor dem Ereignis. Die Werte unterscheiden sich um 0,444 und liegen auf entgegengesetzten Seiten von Null.
Drift-Analyse: Kurzzeit-Varianten (30 Min., 2 Std.) waren exakt Null, was einen „informed spike" in letzter Minute ausschließt. Das Signal war eine leichte, frühe Drift, kein konzentrierter Spike.

C. Cross-Market-Wallet-Analyse

Dateneinschränkung: Die verfügbare Transaktionshistorie deckte nur das Auflösungs-Settlement-Fenster (8. bis 11. April) ab, nicht den Zeitraum vor dem Ereignis.
Ergebnisse: 332 Wallets waren in beiden großen Iran-Cluster-Märkten aktiv. Top-Wallets handelten zwischen 170.000 $ und 1,97 Mio. $.
Interpretation: Da die Daten nach dem Ereignis stammen, repräsentiert dieses Signal Settlement-Arbitrage (Handel auf Basis des Auflösungsergebnisses) und keine vor-Ereignis informierte Koordination. Die Methodik kann aufgrund von Datenlücken derzeit nicht die „kanonische" Insiderhandels-Signatur erkennen.

5. Bedeutung und zukünftige Arbeit

Erforderliche methodische Verfeinerungen

Die Evaluation förderte fünf kritische Einschränkungen für die Skalierung der Methodik zutage:

Anforderung an positives $\tau$ : Märkte müssen vor Eintritt des Ereignisses eröffnen ( $T_{event} > T_{open}$ ). Laufzeitmärkte, die nach Beginn eines Ereignisses erstellt werden, fallen nicht in den Geltungsbereich.
Regulatorische Unterkategorisierung: Regulatorische Märkte müssen in „Ankündigung" vs. „formale Beratung" aufgeteilt werden, um die bimodale Hazard-Verteilung zu beheben.
Stichprobenerweiterung: Die Stichprobe für Unternehmensmitteilungen ( $n=5$ ) ist für eine stabile Hazard-Schätzung zu klein.
Kontinuierliche CLOB-Erfassung: Die aktuelle Infrastruktur verpasst aufgrund von Indexierungs-Latenzen 82 % der relevanten Märkte. Eine kontinuierliche Erfassung ab $T_{open}$ ist erforderlich.
Kontinuierliche Erfassung pro Trade: Um Koordination zu erkennen, muss das System einzelne Trades ab Markterfassung erfassen, nicht nur Settlement-Daten.

Fazit

Das Papier dient als methodischer Proof of Concept. Es zeigt, dass die Deadline-ILS-Erweiterung erfolgreich Signal von Proxy-Artefakten unterscheidet, wenn genaue Ereigniszeitstempel verwendet werden. Die derzeitige Unfähigkeit, auf Transaktionshistorien vor dem Ereignis zuzugreifen, verhindert jedoch eine vollständige populationsweite Evaluierung des Insiderhandels. Die Autoren schlagen ein „Arbeitsprogramm" vor, das sich auf den Aufbau kontinuierlicher Datenpipelines und die Verfeinerung von Klassifizierungstaxonomien konzentriert, um eine zukünftige groß angelegte Erkennung zu ermöglichen.

Datenverfügbarkeit: Das FFIC-Inventar und die Auflösungs-Typologie-Klassifizierung von 911.237 Polymarket-Märkten werden als offene Datensätze auf GitHub veröffentlicht.