Werden Vorhersagemärkte bis 2030 1 Billion US-Dollar erreichen?
Eine von CNBC berichtete Schätzung von Bernstein besagt, dass das jährliche Handelsvolumen von Vorhersagemärkten bis 2030 auf dieses Niveau steigen könnte.
Ob es passiert oder nicht: Die Richtung ist klar—mehr Vermögenswerte, mehr Märkte, mehr Kontrakte und mehr Nachfrage nach verlässlicher Auflösung.
Vorhersagemärkte verwandeln Fragen über die Zukunft in Preise.
Senkt die Fed die Zinsen?
Schafft Gold die Schwelle von 3.500 US-Dollar?
Schlägt die Inflation die Erwartungen?
Ein „JA“ zu 0,65 bepreist das Ergebnis effektiv auf etwa 65 %.
Doch jeder Vertrag braucht am Ende eine Antwort.
Bei preisbasierenden Märkten kann diese Antwort auf einen einzigen Datenpunkt hinauslaufen: welcher Preis, welcher Handelsplatz, welcher Zeitstempel und was passiert, wenn der zugrunde liegende Markt geschlossen wird.
Diese Details sind die Auflösung.
Pyth stellt bereits Marktdaten für einige der größten Anbieter der Branche bereit.
Kalshi nutzt Pyth Pro als Auflösungsquelle für seinen Commodities Hub und unterstützt Märkte, die mit Gold, Öl, Agrarprodukten, Industriemetallen und mehr verknüpft sind.
Polymarket nutzt Pyth Pro in traditionellen Asset-Märkten, darunter Commodities, wichtige Index-ETFs und US-Aktien.
Jupiter Predict nutzt Pyth Pro, um seine BTC- und SPCX-Märkte zu unterstützen.
Pyth entscheidet keine Ergebnisse. Die Handelsplätze legen die Regeln fest.
Pyth liefert die Marktdaten, die sie nutzen können, um sie aufzulösen.
Wenn sich Vorhersagemärkte auf mehr Assets und mehr Handelszeiten ausweiten, wird die Datenebene hinter der Auflösung immer schwerer zu ignorieren.
Mehr Abdeckung. Mehr Kontinuität. Höhere Einsätze für Genauigkeit und Transparenz.
Wenn es für alles Messbare einen Markt gibt, braucht alles Messbare einen Preis.
#predictons #PYTH
Eine von CNBC berichtete Schätzung von Bernstein besagt, dass das jährliche Handelsvolumen von Vorhersagemärkten bis 2030 auf dieses Niveau steigen könnte.
Ob es passiert oder nicht: Die Richtung ist klar—mehr Vermögenswerte, mehr Märkte, mehr Kontrakte und mehr Nachfrage nach verlässlicher Auflösung.
Vorhersagemärkte verwandeln Fragen über die Zukunft in Preise.
Senkt die Fed die Zinsen?
Schafft Gold die Schwelle von 3.500 US-Dollar?
Schlägt die Inflation die Erwartungen?
Ein „JA“ zu 0,65 bepreist das Ergebnis effektiv auf etwa 65 %.
Doch jeder Vertrag braucht am Ende eine Antwort.
Bei preisbasierenden Märkten kann diese Antwort auf einen einzigen Datenpunkt hinauslaufen: welcher Preis, welcher Handelsplatz, welcher Zeitstempel und was passiert, wenn der zugrunde liegende Markt geschlossen wird.
Diese Details sind die Auflösung.
Pyth stellt bereits Marktdaten für einige der größten Anbieter der Branche bereit.
Kalshi nutzt Pyth Pro als Auflösungsquelle für seinen Commodities Hub und unterstützt Märkte, die mit Gold, Öl, Agrarprodukten, Industriemetallen und mehr verknüpft sind.
Polymarket nutzt Pyth Pro in traditionellen Asset-Märkten, darunter Commodities, wichtige Index-ETFs und US-Aktien.
Jupiter Predict nutzt Pyth Pro, um seine BTC- und SPCX-Märkte zu unterstützen.
Pyth entscheidet keine Ergebnisse. Die Handelsplätze legen die Regeln fest.
Pyth liefert die Marktdaten, die sie nutzen können, um sie aufzulösen.
Wenn sich Vorhersagemärkte auf mehr Assets und mehr Handelszeiten ausweiten, wird die Datenebene hinter der Auflösung immer schwerer zu ignorieren.
Mehr Abdeckung. Mehr Kontinuität. Höhere Einsätze für Genauigkeit und Transparenz.
Wenn es für alles Messbare einen Markt gibt, braucht alles Messbare einen Preis.
#predictons #PYTH
