Paradigm entdeckt doppelt gezählte Volumina bei Polymarket – Vertrauensfrage im DeFi-Handel
Ein Daten-Fiasko erschüttert die Transparenz-Grundsätze der DeFi-Welt. Der Research-Riese Paradigm legt offen, dass Handelsvolumina auf der Prognoseplattform Polymarket systematisch doppelt erfasst wurden – ein klassischer Fall von Schönrechnerei, der an die kreative Buchführung traditioneller Finanzinstitute erinnert.
Wie das Volumen in die Höhe getrieben wurde
Die Analyse zeigt kein technisches Versehen, sondern ein strukturelles Problem in der Datenerfassung. Jeder Handel zwischen zwei Parteien tauchte zweimal in den öffentlichen Metriken auf und blähte die scheinbare Marktaktivität künstlich auf. Für eine Branche, die sich Transparenz auf die Fahnen schreibt, ein peinlicher Offenbarungseid.
Die Konsequenzen für Marktintegrität
Volumendaten gelten als vitaler Vertrauensindikator – Investoren lesen aus ihnen Liquidität, Interesse und Marktreife ab. Wenn diese Kennziffer manipuliert erscheint, bröckelt das Fundament für fundierte Entscheidungen. Besonders heikel: Polymarket operiert im politischen Prognosebereich, wo Datenintegrität über mehr als nur Geld entscheidet.
Ein Weckruf für die gesamte Branche
Der Vorfall unterstreicht, dass DeFi-Projekte nicht nur smarte Verträge, sondern auch smarte Reporting-Standards benötigen. Während die Branche regulatorische Anerkennung anstrebt, liefert sie mit solchen Pannen munition für skeptische Aufseher – die dann mit umso strengeren Vorschriften reagieren dürften.
Die Korrektur erfolgte zwar umgehend, doch der Vertrauensschaden bleibt. In einem Ökosystem, das sich der Unveränderlichkeit und Nachvollziehbarkeit verschrieben hat, wirkt doppelt gezähltes Volumen wie ein schlechter Witz – und erinnert daran, dass auch im vermeintlich transparenten Crypto-Space die Zahlen manchmal zu schön sind, um wahr zu sein.
Slivkoff analysiert die Handelsstruktur von Polymarket
Der Forschungspartner von Paradigm begann mit der Beschreibung der On-Chain-Daten, die mit jedem Handel auf der Polymarket- Plattform verbunden sind. Er wies darauf hin, dass alle Transaktionen der Plattform einem starren Muster folgen, das maximal eine Gruppe übereinstimmender Polymarket-Aufträge pro Polygon-Transaktion umfasst.
Slivkoff erklärte weiter, dass jede Gruppe zusammengeführter Aufträge mindestens einen Maker und genau einen Taker aufweist. Er merkte außerdem an, dass die Handelsgeschäfte von etwa 50 mit Polymarket verbundenen EOAs (Executive Owners Associations) übermittelt werden und dass jede Transaktion auf der Plattform demselben Ablauf folgt.
„Die On-Chain-Daten von Polymarket sind recht komplex, was zu einer weitverbreiteten Anwendung fehlerhafter Buchhaltungsmethoden geführt hat.“
– Storm Slivkoff , Forschungspartner bei Paradigm
Laut Slivkoff führt der Buchhaltungsfehler zu einer Aufblähung sowohl gängiger Kennzahlen für cash -Volumen als auch für Nominalvolumen sowie des Prognosemarktes. Er merkte an, dass die Daten der Plattform für Krypto-Datenanalysten verwirrend seien, da es ihnen schwerfalle, die vielen interagierenden Ebenen mithilfe eines Block-Explorers zu entwirren.
Slivkoff erklärte, diese Schwierigkeit entstehe, weil Transaktionen auf der Plattform entweder einfache Tauschgeschäfte oder Fusionen und Aufteilungen sein können, bei denen beide Parteien gegeneinander getauschte Positionen gegen casheintauschen. Er führte außerdem aus, dass die Smarttracredundante Ereignisse für tracdarstellen, die von herkömmlichen Blockchain-Explorern oft nicht klar unterschieden werden können.
Paradigm entwickelt einen Simulator zur Veranschaulichung des Handelsvolumenverhaltens
Paradigm gab bekannt , dass sein Team einen Simulator entwickelt hat, der veranschaulicht, wie sich verschiedene Handelskennzahlen bei mindestens acht verschiedenen Handelsarten verhalten. Der Simulator berechnet für jede Handelsart die Veränderungen der Maker-/Taker-Balance, die Veränderungen des Open Interest und verschiedene Volumenkennzahlen.
Slivkoff gab außerdem bekannt, dass der YES-Preis und die Anzahl der gehandeltentracdie einzigen beiden für die Simulation benötigten Eingangsgrößen sind. Er schlug zudem vor, dass Krypto-Datenanalysten Kopien der Tabelle erstellen und die Parameter anpassen können, um eigene Simulationen durchzuführen.
Slivkoff wies jedoch darauf hin, dass Analysten, die diesen Simulator verwenden, einige Invarianten beachten sollten. Er stellte klar, dass Maker und Taker bei jedem Handelstyp stets entgegengesetzte Positionen einnehmen: eine Long-Position mit positiver Ja-Antwort und eine Short-Position mit positiver Ja-Antwort.
Slivkoff merkte außerdem an, dass die YES- und NO-Deltas für Maker und Taker stets ähnliche Absolutwerte aufweisen. Er fügte jedoch hinzu, dass dies anders Sei als bei ihren USDC- Deltas, deren Absolutwerte variieren können.
Der Forscher betonte außerdem, dass Split-Trades das offene Interesse stets erhöhen, während Merge-Trades es stets verringern. Swap-Trades hingegen lassen das offene Interesse immer unverändert.
Slivkoff merkte an, dass die Berechnung des Nominalvolumens und cash -Volumens bei Swap-Geschäften unkompliziert sei. Er stellte außerdem fest, dass die von Polymarket angezeigte OrderFilled-Summe für beide Kennzahlen doppelt so hoch wie der korrekte Wert sei. Er betonte jedoch, dass die Berechnung dieser Kennzahlen für Merge- und Split-Trades komplexer SEI als für herkömmliche Swaps.
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