Les chercheurs de Paradigm dirigés par Storm Slivkoff ont découvert que les chiffres du volume total du trading de Polymarket ont été comptés deux fois sur presque tous les tableaux de bord majeurs.Les chercheurs de Paradigm dirigés par Storm Slivkoff ont découvert que les chiffres du volume total du trading de Polymarket ont été comptés deux fois sur presque tous les tableaux de bord majeurs.

Paradigm signale des volumes comptés en double dans les données de trading de Polymarket

2025/12/09 16:03

Les chercheurs de Paradigm, dirigés par Storm Slivkoff, ont découvert que les chiffres du volume des tradings de Polymarket, non liés au Wash Trading, ont été comptés en double sur presque tous les tableaux de bord majeurs. Slivkoff, qui est partenaire de recherche chez Paradigm, a déclaré que cela est dû au fait que les données on-chain de Polymarket contiennent des événements blockchain redondants.

Slivkoff a affirmé qu'une analyse de la structure du marché de Polymarket, des smart contracts et des données d'événements a révélé que l'approche habituelle consistant à additionner les événements OrderFilled de la plateforme est la principale raison de ce double comptage. Cette approche compte en double les flux de trésorerie (en USD) et le nombre de contrats négociés.  

Par exemple, Slivkoff a découvert qu'une simple vente de token OUI/NON de 4,13 $ est enregistrée comme un volume de 8,26 $ car des événements OrderFilled distincts représentent le côté taker et le côté maker de la transaction. Le chercheur souligne que le volume sur ces marchés de prédiction devrait être mesuré en utilisant soit le côté taker, soit le côté maker, mais pas les deux.

Slivkoff dissèque l'anatomie des transactions de Polymarket

Le partenaire de recherche de Paradigm a commencé par décrire les données on-chain associées à chaque transaction sur la plateforme Polymarket. Il a souligné que toutes les transactions de la plateforme suivent un modèle rigide, qui inclut au maximum un groupe d'ordres correspondants Polymarket par transaction Polygon. 

Slivkoff a expliqué en outre que chaque ensemble d'ordres correspondants comporte au moins un maker et précisément un taker. Il a également noté que les transactions de trading sont soumises par environ 50 EOA affiliés à Polymarket, et que chaque transaction sur la plateforme suit la même séquence d'événements.

Selon Slivkoff, le bug comptable gonfle les deux types de métriques de volume couramment utilisés pour le volume des flux de trésorerie et le volume notionnel, ainsi que le marché de prédiction. Il a noté que les données de la plateforme ont été déroutantes pour les analystes de données crypto qui trouvent difficile de démêler les nombreuses couches interactives à l'aide d'un explorateur de blocs. 

Slivkoff a déclaré que cette difficulté survient parce que les transactions sur la plateforme peuvent être soit de simples swaps, soit des fusions et des divisions, où les deux parties échangent des positions opposées contre de l'argent. Il a également déclaré que les smart contracts présentent des événements redondants pour le suivi, que les explorateurs blockchain standard ne parviennent souvent pas à distinguer clairement.   

Paradigm construit un simulateur pour illustrer le comportement du volume de trading

Polymarket double-counts trading figures, Paradigm reveals.Feuille de calcul du simulateur de volume Polymarket. Source: Paradigm.

Paradigm a révélé que son équipe a construit un simulateur pour illustrer comment différentes métriques de trading se comportent sous au moins huit types de trading. Le simulateur calcule les changements de solde maker/taker, les changements d'intérêt ouvert et diverses métriques de volume pour chaque type de transaction. 

Slivkoff a également révélé que le prix OUI et le nombre de contrats négociés sont les deux seules entrées requises pour la simulation. Il a également suggéré que les analystes de données crypto peuvent faire des copies de la feuille de calcul et modifier les paramètres pour effectuer leurs propres simulations. 

Cependant, Slivkoff a souligné que les analystes utilisant ce simulateur devraient prendre note de quelques invariants. Il a précisé que pour chaque type de transaction, le maker et le taker prennent toujours des positions opposées. L'un est une résolution OUI longue, et l'autre est une résolution OUI courte. 

Slivkoff a également noté que les deltas OUI et NON du maker et du taker ont toujours des valeurs absolues similaires. Cependant, il a ajouté que cela diffère de leurs deltas USDC, qui peuvent avoir des valeurs absolues différentes.

Le chercheur a également souligné que les transactions de division augmentent toujours l'intérêt ouvert, tandis que les transactions de fusion le diminuent toujours. Cependant, les transactions de swap laissent toujours l'intérêt ouvert inchangé. 

Slivkoff a noté que le calcul du volume notionnel et du volume des flux de trésorerie pour les transactions de swap est simple. Il a également observé que la somme OrderFilled de Polymarket présentait une valeur deux fois supérieure au chiffre correct pour ces deux métriques. Cependant, il a souligné que le calcul de ces métriques pour les transactions de fusion et de division est plus complexe que pour un swap conventionnel.

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