Fill-Side Non-Retail Trading on Polymarket: An Empirical Study of Behavioral Tiers and Microstructure Signatures Under Quote-Attribution Constraints
पॉलीमार्केट के गैर-रिटेल ट्रेडिंग के इस अनुभवजन्य अध्ययन से पता चलता है कि प्लेटफॉर्म का ऑफ-चेन ऑर्डर बुक आर्किटेक्चर स्थायी रूप से एड्रेस-स्तरीय उद्धरण एट्रिब्यूशन (quote attribution) को रोकता है, जिसके परिणामस्वरूप एक यूनि-मोडल फिल-साइड व्यवहार वितरण प्राप्त होता है जो पूर्व-पंजीकृत आर्कटाइप परिकल्पनाओं का खंडन करता है जबकि यह पुष्टि करता है कि उच्च-वॉल्यूम वाले पतों का एक छोटा टियर कुल नोटional वॉल्यूम के 81.4% पर प्रभुत्व रखता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
यहाँ इस शोध पत्र (paper) का सरल भाषा और रोज़मर्रा के उदाहरणों के साथ विवरण दिया गया है।
बड़ी तस्वीर: खेल कौन खेल रहा है?
कल्पना कीजिए कि Polymarket एक विशाल, डिजिटल कैसीनो है जहाँ लोग भविष्य की घटनाओं पर दांव लगाते हैं (जैसे "क्या कल बारिश होगी?" या "चुनाव कौन जीतेगा?")।
इस कैसीनो को चलाने के लिए, आपको दो प्रकार के लोगों की आवश्यकता होती है:
- जुआरी (रिटेल/आम जनता): वे आम लोग जो छोटे दांव लगाते हैं।
- डीलर और व्हेल (गैर-रिटेल): वे लोग जो नकदी उपलब्ध कराते हैं, ऑड्स (odds) तय करते हैं, और यह सुनिश्चित करते हैं कि हर किसी के दांव लगाने के लिए पर्याप्त पैसा मौजूद हो।
यह शोध पत्र डीलर और व्हेल का एक वैज्ञानिक अध्ययन है। शोधकर्ता यह जानना चाहते थे: ये बड़े खिलाड़ी कौन हैं? क्या वे अलग-अलग समूहों में संगठित हैं (जैसे "स्पीड ट्रेडर्स" बनाम "लंबे समय के निवेशक")? और वे कैसा व्यवहार करते हैं?
मुख्य समस्या: "ब्लैक बॉक्स" कैसीनो
शोधकर्ताओं को तुरंत एक बड़ी बाधा का सामना करना पड़ा। एक सामान्य कैसीनो में, आप डीलर के हाथों की हरकत देख सकते हैं। आप देख सकते हैं कि वे कब कार्ड मेज पर रखते हैं, कब उसे वापस लेते हैं, और वह कितनी देर तक उसे पकड़ कर रखते हैं।
Polymarket पर, "डीलर" (मार्केट मेकर्स) अपना काम एक निजी, ऑफ-चेन कमरे में करते हैं।
- शोधकर्ता क्या देख सके: केवल एक दांव का अंतिम परिणाम (जिसे "फिल" कहा जाता है)। वे देख सकते थे कि किसने खरीदा, किसने बेचा, कितना, और कब।
- वे क्या नहीं देख सके: "कोट लाइफसाइकिल" (Quote Lifecycle)। वे यह नहीं देख सके कि जब किसी डीलर ने कोई कीमत प्रस्तावित की, जब उन्होंने उसे बदला, या जब उन्होंने बिना किसी ट्रेड के कोई प्रस्ताव रद्द कर दिया।
उदाहरण: कल्पना कीजिए कि आप एक शेफ (रसोइया) की खाना बनाने की शैली का अध्ययन करने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन आपको केवल खाना खाने के बाद खाली प्लेटें देखने की अनुमति है। आप देख सकते हैं कि क्या ऑर्डर किया गया था और कितना खाया गया, लेकिन आप यह नहीं देख सकते कि शेफ सब्जियां काट रहा है, सॉस चख रहा है, या परोसने से पहले किसी व्यंजन को फेंकने का निर्णय ले रहा है।
इस "ब्लैक बॉक्स" सीमा के कारण, शोधकर्ताओं को अपने मूल प्लान को छोड़ना पड़ा जिसमें वे शेफ की गतिविधियों का अध्ययन करना चाहते थे, और इसके बजाय उन्हें पूरी तरह से खाने की आदतों (जो ट्रेड वास्तव में हुए) पर ध्यान केंद्रित करना पड़ा।
बड़ी खोज: एक बड़ा समूह, अलग-अलग समूह नहीं
शोधकर्ताओं का एक अनुमान था: "हमारा मानना है कि बड़े खिलाड़ी 4 या 5 अलग-अलग समूहों में बँटे होंगे, जैसे चिड़ियाघर में जानवरों की अलग-अलग प्रजातियां होती हैं।" उन्होंने 77,000 से अधिक सक्रिय एड्रेस को इन समूहों में वर्गीकृत करने के लिए एक कंप्यूटर एल्गोरिदम (DBSCAN) का उपयोग किया।
परिणाम: एल्गोरिदम को शून्य समूह मिले।
अलग-अलग "प्रजातियों" को खोजने के बजाय, डेटा एक विशाल, निरंतर कोहरे के बादल जैसा दिखाई दिया। "डीलर," "व्हेल्स," और "आर्बिट्राजर्स" अलग-अलग द्वीप नहीं थे; वे एक ही चिकने ढलान के अलग-अलग बिंदु थे। "व्हेल्स" बस उस ढलान के सबसे ऊपरी हिस्से के लोग थे, और "रिटेल" ट्रेडर्स नीचे थे, लेकिन वे सभी एक ही निरंतर वितरण (distribution) का हिस्सा थे।
उदाहरण: कल्पना लीजिए कि आप रेत के एक ढेर को "छोटे कणों," "मध्यम कणों," और "बड़े कणों" में छाँटने की कोशिश कर रहे हैं। आप एक छलनी का उपयोग करते हैं, लेकिन आपको एहसास होता है कि रेत वास्तव में आकारों का एक निरंतर मिश्रण है। आप एक स्पष्ट रेखा नहीं खींच सकते कि "छोटा" कहाँ समाप्त होता है और "मध्यम" कहाँ शुरू होता है।
नया समाधान: "प्रकार" के बजाय "वजन" के आधार पर वर्गीकरण
चूंकि वे खिलाड़ियों को व्यवहार के प्रकार (क्योंकि वे सभी एक जैसे दिखते थे) के आधार पर वर्गीकृत नहीं कर सके, इसलिए शोधकर्ताओं ने उन्हें इस आधार पर वर्गीकृत करने का निर्णय लिया कि वे कितना पैसा हिलाते (move करते) हैं। उन्होंने दांव के आकार के आधार पर एक "टियर सिस्टम" बनाया:
- व्हेल्स (0.1% लोग): ये दिग्गज हैं। केवल 68 एड्रेस। इनके पास बाजार के कुल पैसे का 28% है।
- हाई-फ्रीक्वेंसी ऑपरेटर्स (3.8%): ये रफ्तार के सौदागर हैं, जो हजारों ट्रेड करते हैं।
- पावर ट्रेडर्स (8.7%): ये भारी मात्रा में ट्रेड करने वाले बड़े खिलाड़ी हैं।
- एपिसोडिक रिटेल (82%): अधिकांश लोग। ये 82% खिलाड़ियों का हिस्सा हैं लेकिन कुल पैसे का केवल 6.8% रखते हैं।
निष्कर्ष: बाजार अत्यधिक असमान है। बहुत कम लोगों (शीर्ष 12.6%) का ट्रेड किए जा रहे कुल पैसे पर 81.4% नियंत्रण है।
हेरफेर (Manipulation) के बारे में क्या?
शोधकर्ताओं ने "बुरे व्यवहार" की भी तलाश की, जैसे वॉश ट्रेडिंग (वॉल्यूम दिखाने के लिए खुद के साथ ही व्यापार करना) या स्पूफिंग (लोगों को डराने के लिए नकली ऑर्डर लगाना)।
- स्पूफिंग: उन्हें यह नहीं मिला। याद है "ब्लैक बॉक्स"? स्पूफर को पकड़ने के लिए, आपको उन्हें एक नकली ऑर्डर लगाते और फिर उसे रद्द करते हुए देखना होगा। चूंकि वह डेटा छिपा हुआ है, इसलिए उन्हें यह स्वीकार करना पड़ा: "हम इसे नहीं देख सकते।"
- वॉश ट्रेडिंग: उन्हें 3,980 एड्रेस मिले जिन्होंने लगभग समान मात्रा में खरीदा और बेचा, जिससे उनका शुद्ध बदलाव शून्य रहा। यह वॉश ट्रेडिंग जैसा लगता है, लेकिन वे यह साबित नहीं कर सके कि यह एक ही व्यक्ति द्वारा किया गया था। उन्होंने इन्हें "संदिग्ध" के रूप में लेबल किया लेकिन उन्हें दोषी नहीं ठहरा सके।
भविष्य के डिजाइनों के लिए "अहा!" क्षण
यह शोध पत्र एक पिछले पेपर (पेपर 1) के लेखकों से बात करके समाप्त होता है जिन्होंने इस कैसीनो के नियम बनाए थे।
चौंकाने वाली बात: पिछले पेपर ने माना था कि एक "सामान्य व्यक्ति" (रिटेल ट्रेडर) आमतौर पर एक बार में लगभग $1,000 का दांव लगाता है।
वास्तविकता की जाँच: नए अध्ययन में पाया गया कि औसत रिटेल दांव वास्तव में केवल $4.77 है।
उदाहरण: यह एक शहर योजनाकार द्वारा पुल डिजाइन करने जैसा है जो यह मानकर चलता है कि हर कोई 20 टन का ट्रक चला रहा है। वे पुल को बहुत मजबूत बनाते हैं। लेकिन फिर, एक नया अध्ययन खुलासा करता है कि 99% ट्रैफिक वास्तव में पीठ पर बैग लेकर चलने वाले पैदल यात्री हैं। पुल वास्तविक ट्रैफिक की तुलना में बहुत अधिक ओवर-इंजीनियर्ड है।
शोधकर्ता डिजाइनरों से कह रहे हैं: "आपको अपने नियमों को फिर से डिजाइन करने की आवश्यकता है क्योंकि 'औसत' खिलाड़ी आपकी सोच से कहीं अधिक छोटा है।"
निष्कर्ष (Summary of Findings)
- हम "ऑफर" चरण को नहीं देख सकते: Polymarket "ऑर्डर रखने" के डेटा को छिपा देता है, इसलिए हम केवल "ऑर्डर भरने" (filling of orders) का अध्ययन कर सकते हैं।
- कोई अलग समूह नहीं: बड़े खिलाड़ी स्पष्ट श्रेणियों में नहीं आते; वे एक ही बड़े, निरंतर समूह का हिस्सा हैं।
- अत्यधिक एकाग्रता: एक छोटा सा विशिष्ट वर्ग (व्हेल्स + पावर ट्रेडर्स) व्यापार किए जा रहे अधिकांश पैसे को नियंत्रित करता है।
- रिटेल बहुत छोटा है: औसत दांव 1,000।
- हेरफेर को साबित करना कठिन है: हम संदिग्ध पैटर्न देख सकते हैं, लेकिन "ऑफ-चेन" डेटा के बिना, हम यह साबित नहीं कर सकते कि कौन क्या कर रहा है।
यह शोध पत्र उन सभी के लिए एक "रियलिटी चेक" है जो इन प्रेडिक्शन मार्केट्स को समझने या विनियमित (regulate) करने की कोशिश कर रहे हैं: डेटा सीमित है, खिलाड़ी हमारी सोच से अधिक एक समान हैं, और पैसा बहुत कम हाथों में केंद्रित है।
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