Ein Post getaggt mit "Ereigniskontrakte"

Prognosemärkte (der in Forschungs- und Unternehmenskontexten bevorzugte Begriff) und Wettmärkte (die gängigere Verbraucherbezeichnung) sind zwei Seiten derselben Medaille. Beide ermöglichen es den Teilnehmern, Kontrakte zu handeln, deren Endwert durch das Ergebnis eines zukünftigen Ereignisses bestimmt wird. Im US-amerikanischen Regulierungsrahmen werden diese allgemein als Ereigniskontrakte bezeichnet – Finanzderivate mit einer Auszahlung, die an ein spezifisches, beobachtbares Ereignis oder einen Wert gebunden ist, wie z. B. einen Inflationsbericht, die Intensität eines Sturms oder ein Wahlergebnis.

Das gebräuchlichste Format ist der binäre Kontrakt. Bei dieser Struktur wird ein „Ja“-Anteil auf \$1 abgerechnet, wenn das Ereignis eintritt, und auf \$0, wenn es nicht eintritt. Der Marktpreis dieses „Ja“-Anteils kann als die geschätzte Wahrscheinlichkeit des Kollektivs für das Eintreten des Ereignisses interpretiert werden. Wenn beispielsweise ein „Ja“-Anteil bei \$0.63 gehandelt wird, signalisiert der Markt eine ungefähre 63%ige Chance, dass das Ereignis eintreten wird.

Arten von Kontrakten​

• Binär: Eine einfache Ja/Nein-Frage zu einem einzelnen Ergebnis. Beispiel: „Wird das BLS den Kern-VPI im Jahresvergleich für Dezember 2025 mit ≥ 3,0% ausweisen?“
• Kategorisch: Ein Markt mit mehreren, sich gegenseitig ausschließenden Ergebnissen, bei dem nur eines der Gewinner sein kann. Beispiel: „Wer wird die Wahl zum Bürgermeister von New York City gewinnen?“ mit Optionen für jeden Kandidaten.
• Skalar: Ein Markt, bei dem das Ergebnis auf einem kontinuierlichen Spektrum liegt, oft mit Auszahlungen, die in Bereiche unterteilt oder durch eine lineare Formel bestimmt werden. Beispiel: „Wie viele Zinssenkungen wird die Federal Reserve im Jahr 2026 ankündigen?“

Preise lesen​

Wenn ein „Ja“-Anteil eines binären Kontrakts, der \$1 auszahlt, zum Preis $p$ gehandelt wird, dann beträgt die implizite Wahrscheinlichkeit ungefähr $p$, und die Quoten sind $p / (1-p)$. In einem kategorischen Markt mit mehreren Ergebnissen sollten die Preise aller Anteile zusammen ungefähr \$1 ergeben (Abweichungen sind normalerweise auf Handelsgebühren oder Liquiditätsspannen zurückzuführen).

Warum sind diese Märkte wichtig?​

Über die bloße Spekulation hinaus erfüllen gut konzipierte Prognosemärkte wertvolle Funktionen:

• Informationsaggregation: Märkte können große Mengen verstreuten Wissens zu einem einzigen, Echtzeit-Preissignal synthetisieren. Studien haben gezeigt, dass sie einfache Benchmarks und manchmal sogar traditionelle Umfragen übertreffen, wenn die Fragen gut spezifiziert sind und der Markt über ausreichende Liquidität verfügt.
• Operativer Wert: Unternehmen haben interne Prognosemärkte erfolgreich eingesetzt, um Produkteinführungsdaten vorherzusagen, die Nachfrage zu prognostizieren und das Risiko der Erreichung vierteljährlicher Ziele (OKRs) zu bewerten. Die akademische Literatur hebt sowohl ihre Stärken als auch das Potenzial für Verhaltensverzerrungen hervor, wie z. B. Optimismus in „Hausmärkten“.
• Öffentliche Prognosen: Langjährige akademische und politische Programme, wie die Iowa Electronic Markets (IEM) und die Nicht-Markt-Prognoseplattform Good Judgment, zeigen, dass sorgfältiges Fragedesign und angemessene Anreize hoch nützliche Daten zur Entscheidungsunterstützung liefern können.

Marktdesign: Drei Kernmechanismen​

Die Engine eines Prognosemarktes kann auf verschiedene Weisen aufgebaut werden, jede mit unterschiedlichen Eigenschaften.

1) Zentrale Limit-Orderbücher (CLOB)​

• Funktionsweise: Dies ist das klassische Börsenmodell, bei dem Händler „Limit“-Orders zum Kauf oder Verkauf zu bestimmten Preisen platzieren. Eine Engine gleicht Kauf- und Verkaufsorders ab und erzeugt so einen Marktpreis und eine sichtbare Orderbuchtiefe. Frühe On-Chain-Systeme wie Augur nutzten Orderbücher.
• Vorteile: Vertraute Preisfindung für erfahrene Händler.
• Nachteile: Kann unter geringer Liquidität leiden, wenn keine engagierten Market Maker ständig Geld- und Briefkurse stellen.

2) LMSR (Logarithmic Market Scoring Rule)​

• Idee: Von dem Ökonomen Robin Hanson entwickelt, ist die LMSR ein kostenfunktionsbasierter automatischer Market Maker, der stets Preise für alle Ergebnisse notiert. Ein Parameter, $b$, steuert die Markttiefe oder Liquidität. Die Preise werden aus dem Gradienten der Kostenfunktion abgeleitet: $C(\\mathbf{q})=b\\ln\\sum\_i e^{q\_i/b}$.
• Warum es verwendet wird: Es bietet elegante mathematische Eigenschaften, einen begrenzten Verlust für den Market Maker und unterstützt Märkte mit vielen Ergebnissen auf elegante Weise.
• Nachteile: Kann rechenintensiv und daher gasintensiv sein, um direkt On-Chain implementiert zu werden.

3) FPMM/CPMM (Fixed/Constant Product AMM)​

• Idee: Dieses Modell adaptiert die beliebte Konstante-Produkt-Formel ($x \\times y = k$) von DEXs wie Uniswap für Prognosemärkte. Ein Pool wird mit Tokens erstellt, die jedes Ergebnis repräsentieren (z. B. JA-Tokens und NEIN-Tokens), und der AMM liefert kontinuierliche Preisnotierungen.
• Wo verwendet: Die Omen-Plattform von Gnosis war Vorreiter bei der Verwendung des FPMM für bedingte Tokens. Es ist praktisch, relativ gas-effizient und für Entwickler einfach zu integrieren.

Beispiele und die aktuelle US-Landschaft (Stand August 2025)​

• Kalshi (U.S. DCM): Eine bundesstaatlich regulierte Börse (Designated Contract Market), die eine Vielzahl von Ereigniskontrakten listet. Nach günstigen Urteilen von Bezirks- und Berufungsgerichten im Jahr 2024 und der anschließenden Entscheidung der CFTC, ihren Einspruch im Jahr 2025 fallen zu lassen, konnte Kalshi bestimmte politische und andere Ereigniskontrakte listen, obwohl der Bereich weiterhin Gegenstand laufender politischer Debatten und einiger Herausforderungen auf Landesebene ist.
• QCX LLC d/b/a Polymarket US (U.S. DCM): Am 9. Juli 2025 hat die CFTC die QCX LLC als Designated Contract Market benannt. Einreichungen deuten darauf hin, dass das Unternehmen unter dem angenommenen Namen „Polymarket US“ firmieren wird. Dies schafft einen regulierten Weg für US-Benutzer, auf Ereigniskontrakte zuzugreifen, und ergänzt die globale On-Chain-Plattform von Polymarket.
• Polymarket (Global, On-chain): Eine führende dezentrale Plattform, die das Gnosis Conditional Token Framework (CTF) verwendet, um binäre Ergebnis-Tokens (ERC-1155) zu erstellen. Historisch gesehen blockierte sie US-Benutzer nach einer Einigung mit der CFTC im Jahr 2022, bewegt sich aber nun über QCX auf eine regulierte US-Präsenz zu.
• Omen (Gnosis/CTF): Eine vollständig On-Chain-Prognosemarkt-Plattform, die auf dem Gnosis-Stack basiert und einen FPMM-Mechanismus mit bedingten Tokens verwendet. Sie stützt sich auf Community-Governance und dezentrale Schlichtungsdienste wie Kleros zur Auflösung.
• Iowa Electronic Markets (IEM): Ein langjähriger, universitätsbetriebener Markt für akademische Forschung und Lehre, der mit kleinen Einsätzen arbeitet. Er dient als wertvolle akademische Basislinie für die Marktgenauigkeit.
• Manifold: Eine beliebte soziale Prognosemarkt-Website mit „Spielgeld“. Sie ist eine ausgezeichnete Umgebung, um mit dem Fragedesign zu experimentieren, Benutzererfahrungsmuster zu beobachten und das Community-Engagement ohne finanzielles Risiko zu fördern.

Hinweis zur Regulierung: Die Landschaft entwickelt sich weiter. Im Mai 2024 erließ die CFTC eine vorgeschlagene Regelung, die darauf abzielte, bestimmte Ereigniskontrakte (im Zusammenhang mit Wahlen, Sport und Auszeichnungen) kategorisch von der Listung an CFTC-registrierten Veranstaltungsorten zu verbieten. Dieser Vorschlag löste eine aktive Debatte aus, die sich mit dem Kalshi-Rechtsstreit und den nachfolgenden Maßnahmen der Behörde überschnitt. Entwickler und Benutzer sollten stets die aktuellen Regeln überprüfen.

Unter der Haube: Von der Frage zur Abrechnung​

Der Aufbau eines Prognosemarktes umfasst mehrere wichtige Schritte:

1. Fragedesign: Die Grundlage jedes guten Marktes ist eine gut formulierte Frage. Es muss eine klare, überprüfbare Aufforderung mit einem eindeutigen Auflösungsdatum, einer Uhrzeit und einer Datenquelle sein. Zum Beispiel: „Wird das Bureau of Labor Statistics den Kern-VPI im Jahresvergleich für Dezember 2025 in seiner ersten offiziellen Veröffentlichung mit ≥ 3,0% ausweisen?“ Vermeiden Sie zusammengesetzte Fragen und subjektive Ergebnisse.
2. Auflösung: Wie wird die Wahrheit ermittelt?

• Zentraler Resolver: Der Plattformbetreiber erklärt das Ergebnis basierend auf der vorher festgelegten Quelle. Dies ist schnell, erfordert aber Vertrauen.
• On-Chain-Orakel/Streitfall: Das Ergebnis wird von einem dezentralen Orakel bestimmt, mit einem Streitbeilegungsprozess (wie Community-Schlichtung oder Token-Inhaber-Abstimmungsspielen) als Absicherung. Dies bietet glaubwürdige Neutralität.

3. Mechanismus: Welche Engine wird den Markt antreiben?

• Orderbuch: Am besten, wenn Sie engagierte Market-Making-Partner haben, die enge Spreads gewährleisten können.
• AMM (FPMM/CPMM): Ideal für „Always-on“-Liquidität und einfachere On-Chain-Integration.
• LMSR: Eine gute Wahl für Märkte mit mehreren Ergebnissen, erfordert jedoch die Verwaltung von Gas-/Rechenkosten (oft über Off-Chain-Berechnungen oder ein L2).

4. Sicherheiten & Tokens: On-Chain-Designs verwenden oft das Gnosis Conditional Token Framework, das jedes potenzielle Ergebnis (z. B. JA und NEIN) als separate ERC-1155-Assets tokenisiert. Dies macht die Abrechnung, das Portfoliomanagement und die Kompatibilität mit anderen DeFi-Protokollen unkompliziert.

Wie genau sind diese Märkte wirklich?​

Eine große Menge an Beweisen in vielen Bereichen zeigt, dass marktgenerierte Prognosen typischerweise recht genau sind und oft moderate Benchmarks übertreffen. Auch Unternehmens-Prognosemärkte haben sich als wertsteigernd erwiesen, obwohl sie manchmal hausspezifische Verzerrungen aufweisen können.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass Prognoseplattformen ohne Finanzmärkte, wie Metaculus, ebenfalls hochpräzise Ergebnisse liefern können, wenn Anreize und Aggregationsmethoden gut konzipiert sind. Sie sind eine nützliche Ergänzung zu Märkten, insbesondere für Fragen mit langem Horizont oder Themen, die schwer sauber zu lösen sind.

Risiken und Fehlermodi​

• Auflösungsrisiko: Das Marktergebnis kann durch mehrdeutige Fragestellungen, unerwartete Datenrevisionen einer Quelle oder ein umstrittenes Ergebnis beeinträchtigt werden.
• Liquidität & Manipulation: Dünn gehandelte Märkte sind fragil, und ihre Preise können durch große Trades leicht bewegt werden.
• Überinterpretation: Preise spiegeln Wahrscheinlichkeiten wider, keine Gewissheiten. Berücksichtigen Sie immer Handelsgebühren, Geld-Brief-Spannen und die Liquiditätstiefe, bevor Sie starke Schlussfolgerungen ziehen.
• Compliance-Risiko: Dies ist ein stark regulierter Bereich. In den USA dürfen nur CFTC-regulierte Veranstaltungsorte Ereigniskontrakte legal US-Personen anbieten. Plattformen, die ohne ordnungsgemäße Registrierung betrieben werden, wurden mit Durchsetzungsmaßnahmen konfrontiert. Überprüfen Sie immer die lokalen Gesetze.

Für Entwickler: Eine praktische Checkliste​

1. Beginnen Sie mit der Frage: Es muss eine einzelne, falsifizierbare Behauptung sein. Geben Sie an, wer, was, wann und die genaue Auflösungsquelle.
2. Wählen Sie einen Mechanismus: Orderbuch (wenn Sie Market Maker haben), FPMM/CPMM (für „Set-and-Forget“-Liquidität) oder LMSR (für Klarheit bei mehreren Ergebnissen, unter Berücksichtigung der Rechenkosten).
3. Definieren Sie die Auflösung: Wird es ein schneller zentralisierter Resolver oder ein glaubwürdig neutrales On-Chain-Orakel mit einem Streitbeilegungsprozess sein?
4. Liquidität aufbauen: Versorgen Sie den Markt mit anfänglicher Tiefe. Erwägen Sie, Anreize, Gebührenrückerstattungen anzubieten oder mit gezielten Market Makern zusammenzuarbeiten.
5. Instrumentieren Sie die UX: Zeigen Sie die implizite Wahrscheinlichkeit deutlich an. Zeigen Sie die Geld-Brief-Spanne und die Liquiditätstiefe an und warnen Sie Benutzer vor Märkten mit geringer Liquidität.
6. Planen Sie die Governance: Definieren Sie ein Einspruchsfenster, verlangen Sie Streitbürgschaften und legen Sie Notfallverfahren für den Umgang mit fehlerhaften Daten oder unvorhergesehenen Ereignissen fest.
7. Sauber integrieren: Für On-Chain-Builds ist die Kombination Gnosis Conditional Tokens + FPMM ein bewährter Weg. Für Off-Chain-Anwendungen verwenden Sie die API eines regulierten Anbieters, wo dies zulässig ist.
8. Compliance beachten: Behalten Sie die sich entwickelnde Regelsetzung der CFTC zu Ereigniskontrakten und alle relevanten Vorschriften auf Landesebene genau im Auge.

Glossar​

• Ereigniskontrakt (US-Begriff): Ein Derivat, dessen Auszahlung vom Ergebnis eines bestimmten Ereignisses abhängt; oft binär (Ja/Nein).
• LMSR: Logarithmic Market Scoring Rule, eine Art von AMM, bekannt für ihre Eigenschaften des begrenzten Verlusts.
• FPMM/CPMM: Fixed/Constant Product Market Maker, ein AMM-Modell, das von DEXs für den Handel mit Ergebnis-Tokens adaptiert wurde.
• Bedingte Tokens (CTF): Ein von Gnosis entwickeltes Framework zur Ausgabe von ERC-1155-Tokens, die Positionen in einem Ergebnis repräsentieren und eine zusammensetzbare Abrechnung ermöglichen.

Verantwortungsvolle Nutzung & Haftungsausschluss​

Nichts in diesem Artikel stellt eine Rechts-, Steuer- oder Anlageberatung dar. In vielen Gerichtsbarkeiten sind Ereigniskontrakte streng reguliert und können als eine Form des Glücksspiels behandelt werden. In den USA ist es entscheidend, die CFTC-Regeln und alle Positionen auf Landesebene zu überprüfen und registrierte Veranstaltungsorte zu nutzen, wo dies erforderlich ist.

Weiterführende Literatur (Auswahl)​

• Mechanismen: Hansons LMSR-Paper; Berg & Proebsting Implementierungshinweise; Omen FPMM FAQ
• Evidenz: Wolfers & Zitzewitz zur Marktgenauigkeit; Google/Unternehmensfallstudien
• On-Chain-Infrastruktur: Gnosis Conditional Tokens Docs; Polymarket Developer Docs
• Regulatorisches: CFTC Erläuterung zu Ereigniskontrakten und NPRM (2024)