TL;DR
Il settore dei mercati delle previsioni ha raggiunto $44B in volume di scambi nel 2025, rappresentando un cambiamento strutturale da curiosità accademica a infrastruttura finanziaria mainstream. Emergono due modelli dominanti: scambi centralizzati regolati dalla CFTC (Kalshi: $17.1B di volume, $1B di finanziamento) e protocolli decentralizzati nativi delle criptovalute (Polymarket: $21.5B di volume, $2.279B di finanziamento). Risultati principali: (1) i modelli senza token dimostrano una maggiore trazione di mercato rispetto alle alternative tokenizzate, (2) i meccanismi di order-book dominano nonostante i primi design AMSR AMM, (3) l'arbitraggio normativo consente la crescita ma crea rischio di frammentazione, (4) l'aggregazione delle informazioni supera i sondaggi tradizionali nei mercati ad alta liquidità ma fallisce durante la manipolazione o la partecipazione ridotta. Il settore affronta dinamiche di vincitore che prende la maggior parte a favore della concentrazione di liquidità, con il 73% del TVL DeFi ($423M totali) concentrato solo in Polymarket.
1. Panoramica del settore
Definizione e proposta di valore fondamentale
I mercati predittivi funzionano come meccanismi di aggregazione di informazioni in cui i partecipanti negoziano contratti pagando 1 dollaro se si verificano eventi specifici, 0 dollari altrimenti. I prezzi dei contratti vengono interpretati come probabilità stimate dalla folla: una quota di 0,75 dollari implica una probabilità del 75%. Questa struttura "skin-in-the-game" incentiva l'accuratezza rispetto alla distorsione, superando teoricamente i sondaggi e il giudizio degli esperti attraverso la responsabilità finanziaria.
La proposta di valore empirica del settore si basa su una superiore accuratezza previsionale: i mercati predittivi hanno raggiunto un'accuratezza del 95% 4 ore prima della risoluzione (punteggio Brier 0,046) rispetto ai punteggi Brier di 0,210-0,227 ottenuti dai sondaggi su 113 eventi geopolitici. Tuttavia, questo vantaggio si riduce in contesti di scarsa liquidità o durante tentativi di manipolazione coordinata.
Evoluzione storica
Le prime radici risalgono alle scommesse sulle elezioni papali del 1503 e ai mercati elettorali di Wall Street del 1884. La formalizzazione moderna è iniziata con Iowa Electronic Markets (1988), una piattaforma accademica che dimostra costanti vantaggi in termini di accuratezza rispetto ai sondaggi nelle previsioni presidenziali statunitensi.
L'era della blockchain ha introdotto tre ondate:
Prima generazione (2015-2018): Augur è stato lanciato nel luglio 2018 come primo mercato di previsione decentralizzato di Ethereum, raccogliendo 10 milioni di dollari tramite ICO. Utilizzava il token REP per la reportistica oracolare e la risoluzione delle controversie, aprendo la strada a mercati completamente permissionless, ma soffrendo di elevati costi del gas e scarsa liquidità.
Seconda generazione (2020-2023): Polymarket è stato lanciato nel 2020 su Polygon, eliminando i token nativi a favore del regolamento in USDC. Il modello ibrido combinava l'infrastruttura crittografica con la creazione centralizzata del mercato. Kalshi, regolamentato dalla CFTC, è stato lanciato nel 2021, offrendo mercati conformi basati su valute fiat principalmente per i partecipanti statunitensi.
Terza generazione (2024-2025): crescita esplosiva trainata dalle elezioni presidenziali statunitensi del 2024, con un volume annuo di 44 miliardi di dollari. I bookmaker tradizionali (DraftKings, FanDuel) e le società di brokeraggio (Robinhood) sono entrati nel mercato tramite partnership con la CFTC, convalidando l'adattamento del prodotto al mercato, al di là dei nativi delle criptovalute.
Categorie di mercato
CategoriaRappresentantiModello normativoRegolamento AssetGovernanceCentralizzato RegolamentatoKalshi, PredictIt, DraftKings Predicts, FanDuel PredictsApprovazione CFTC DCM/DCO; conformità al gioco stataleFiat USD, depositi in criptovalutaTeam centralizzatoDecentralizzato On-ChainPolymarket (Polygon), Augur (Ethereum), Drift (Solana), Limitless (Base)Offshore o geofenced; rischio di applicazione CFTCUSDC, DAI, token con rendimentoOracoli UMA, voto REP, multisigsIbridoRilancio di Polymarket negli Stati Uniti (novembre 2025 tramite acquisizione QCEX)Intermediario regolamentato + regolamento blockchainUSDC con gateway KYCMisto: oracolo + team di conformità
Distribuzione dei casi d'uso
Politica (crescita del 43% su base annua): risultati elettorali, decisioni politiche; volume di 1,2 miliardi di dollari nel 2025 concentrato nelle elezioni presidenziali/congressuali. Coinvolgimento elevato ma episodico: il volume aumenta di 10 volte durante i cicli elettorali, per poi crollare.
Sport (volume della piattaforma 70-85%): principale motore di fatturato per Kalshi (volume 85%) e Polymarket (volume 39%). DraftKings e FanDuel sono stati lanciati a dicembre 2025, sfruttando le basi utenti esistenti rispettivamente in 38 e 5 stati, ottenendo rispettivamente 16.000 e 900 download nei primi 2 giorni.
Macroeconomia (crescita del 905% su base annua): decisioni sui tassi della Fed, dati sull'inflazione, previsioni sul PIL; volume di 112 milioni di dollari nel 2025. Open interest 2,5x nonostante un volume di transazioni inferiore, il che indica casi d'uso di copertura ad alta intensità di capitale.
Eventi crypto (di nicchia ma in crescita): obiettivi di prezzo dei token, lanci di protocolli, votazioni sulla governance; volume settimanale di 17,3 milioni di dollari. Rischio elevato di riflessività: i prezzi di mercato influenzano i risultati attraverso le dinamiche dell'attenzione.
Scala del settore e traiettoria di crescita
A partire dal 25 dicembre 2025 UTC:
TVL DeFi totale: 423 milioni di dollari su tutti i protocolli (Polymarket 310 milioni di dollari, Augur 2,4 milioni di dollari, Omen 1,3 milioni di dollari)
Volume a 7 giorni: $ 3,018 miliardi; Interesse aperto: $ 335 milioni
Volume annuale 2025: 44 miliardi di dollari (21,5 miliardi di dollari Polymarket, 17,1 miliardi di dollari Kalshi)
Utenti attivi: 285.000 settimanali, 13 milioni di scambi/settimana
Fattori di crescita: (1) La frammentazione normativa delle scommesse sportive crea opportunità di arbitraggio CFTC, (2) Le elezioni del 2024 hanno dimostrato una domanda diffusa, (3) I finanziamenti istituzionali (2,279 miliardi di dollari Polymarket da ICE/Founders Fund, 1 miliardo di dollari Kalshi Series D) convalidano il settore, (4) L'integrazione con portafogli/società di intermediazione riduce gli attriti.
2. Progettazione dei meccanismi di mercato
Tipi di struttura del mercato
Mercati binari (dominanti): contratti Sì/No scambiati a 0-1$, con chiusura a esito binario. Rappresentano oltre il 90% del volume su tutte le piattaforme. La semplicità consente una rapida creazione di mercato e una maggiore facilità cognitiva per i partecipanti.
Mercati categoriali: 3-8 risultati reciprocamente esclusivi più l'opzione "Non valido" (specialità di Augur). Un risultato paga 1 $, gli altri 0 $. Esempio: "Quale partito controlla il Senato: Democratico/Repubblicano/Split/Non valido". Liquidità inferiore rispetto agli equivalenti binari a causa della frammentazione del portafoglio ordini.
Mercati scalari: risultati in intervalli numerici (ad esempio, "Prezzo BTC al 31 dicembre: $80.000-$120.000"). Pagamenti proporzionali al regolamento entro i limiti. Raro nella pratica: la complessità cognitiva e le difficoltà di arbitraggio ne limitano l'adozione. Augur supporta ma utilizza in modo minimo.
Mercati di tendenza: innovazione del protocollo Noise focalizzata sull'attenzione narrativa piuttosto che su eventi binari. Posizioni lunghe/corte su "hype dell'IA" o "stagione delle memecoin" con liquidità programmatica e leva finanziaria 5x su MegaETH L2. Pre-prodotto; speculativo.
Meccanismi di determinazione dei prezzi
Order Book (Central Limit Order Book): dominante su tutte le principali piattaforme, nonostante i primi progetti AMM. Meccanismo: i partecipanti pubblicano ordini limite, il matching prezzo-tempo prioritario, lo spread bid-ask rivela la profondità della liquidità.
Polymarket: portafoglio ordini ibrido decentralizzato, prezzo bid-ask medio o ultima transazione se spread >$0,10. Matching off-chain (bassa latenza), regolamento on-chain (verificabilità). Volume a 7 giorni di $469 milioni con ~11.246 utenti attivi.
Kalshi: CLOB tradizionale con sorveglianza CFTC. La somma delle coppie Sì/No è di 1 $, consentendo l'applicazione dell'arbitraggio. Incentivi di liquidità da 10 a 1.000 $ al giorno per i market maker (programma settembre 2025-settembre 2026).
Augur: ordini limite nativi di Ethereum, priorità prezzo-tempo. Bassa attività a causa dei costi del gas (~$10 in media contro $0,01 di Polygon). Volume nelle 24 ore a $40.000 a dicembre 2025.
Market Maker Automatizzati (LMSR): Regola di Scoring di Mercato Logaritmica, ideata da Robin Hanson, per un'erogazione di liquidità efficiente in termini di sussidi. Crea prezzi continui, ma richiede un impegno di capitale protocollare.
Stato: ampiamente abbandonato dalle principali piattaforme. Le prime versioni di Augur v1 utilizzavano LMSR; i leader attuali preferiscono i registri degli ordini peer-to-peer, eliminando i requisiti di sovvenzione. Persiste solo nei mercati accademici con denaro fittizio (Manifold) o in nicchie specializzate.
Ibrido/Programmatico: implementazione MegaETH di Noise per sintetici di tendenza. I pool programmatici consentono l'esecuzione istantanea di transazioni long/short su metriche di attenzione. Non testato su larga scala; non ci sono dati pubblici sul volume.
Modelli di provisioning della liquidità
Guidato dagli speculatori (peer-to-peer): Polymarket e Augur si basano interamente sugli ordini limite degli utenti. Nessun protocollo di market making o profondità sovvenzionata. Circolo virtuoso: il volume attrae i trader → spread più stretti → più volume. Rischio di concentrazione: il 15% dei trader più in alto contribuisce per il 25% al volume (trader informati), il 50% proviene da trader rumorosi con posizioni medie a $100.
Sussidi del protocollo: premi di Kalshi da 10 a 1.000 dollari al giorno per ordini in attesa vicini al miglior bid/ask, con snapshot ogni secondo. Obiettivo: compressione dello spread dell'1-5% per competere con i bookmaker. Efficace per l'avvio a freddo di nuovi mercati, ma insostenibile senza la copertura delle commissioni di transazione.
Incentivi per i creatori: Augur assegna commissioni (quota dei creatori derivante dai riscatti vinti) agli iniziatori del mercato. Il protocollo Rain offre l'1,2% del volume di mercato risolto ai creatori. Allinea gli incentivi per la progettazione del mercato di alta qualità e la selezione degli eventi, ma richiede un volume sufficiente per ottenere pagamenti significativi.
Market making istituzionale: implicito nelle partnership Kalshi/CME/ICE. I market maker professionisti (ad esempio, Susquehanna, analoghi di Jane Street) forniscono approfondimenti in cambio di sconti sulle commissioni o accesso ai dati. Non è reso pubblico, ma è dimostrato da spread costantemente ridotti (0,01-0,02 dollari) nei mercati Kalshi ad alto volume.
Logica di conciliazione e risoluzione delle controversie
Polymarket (UMA Optimistic Oracle): l'evento si conclude → il proponente pubblica un'obbligazione USDC da 750 $ + esito → finestra di attività di 2 ore. Se non contestata, la controversia viene risolta automaticamente. La prima controversia attiva una nuova proposta; la seconda passa al DVM UMA (voto del detentore del token). Circa il 99% della controversia non è contestata dal 2021, ma oltre 12 risoluzioni controverse del 2025 (causa Zelensky, elezioni in Venezuela, airdrop di LayerZero) evidenziano la fragilità interpretativa.
Economia delle controversie: obbligazioni confiscate per proposte/controversie non valide; ROI del 40% per le parti corrette. I costi di escalation aumentano in modo quadratico, scoraggiando contestazioni frivole ma consentendo la manipolazione delle balene (ad esempio, il mercato minerario Ucraina-Trump da 7 milioni di dollari risolto da un detentore di token UMA da 5 milioni di dollari).
Augur (staking di token REP): il reporter designato punta REP per l'esito iniziale (finestra di 24 ore). Controversie multi-round con obbligazioni crescenti; ROI del 40% per il lato corretto. Se vengono contestati più di 275.000 REP, si attiva il fork: i possessori di REP migrano nell'universo vincente. Il mercato di controllo della casa originale del 2018 richiedeva 6 round di controversia (~$700.000 di interesse aperto), dimostrando la robustezza del meccanismo ma un'elevata latenza/costo.
Stato 2025: Attività minima; riavvio della ricerca e sviluppo (Fondazione Lituus) per lo sviluppo di Generalized Augur con PBFM (forking coniabile basato sul prezzo) per oracoli cross-chain. Non pronto per la produzione.
Kalshi (Risoluzione centralizzata del team): il team dei mercati determina i risultati in base a regole e fonti di verifica specifiche (ad esempio, certificazioni elettorali ufficiali, annunci della Federal Reserve). Gli utenti richiedono la risoluzione; il team esamina la questione da 1 a 12 ore dopo l'evento. Finalità immediata, costi contenuti, ma fallimento della fiducia in un singolo punto. I reclami sulla risoluzione "Miami" precedenti al 2025 illustrano il rischio di errore.
Rain (IA + Fallback decentralizzato): i mercati pubblici utilizzano un oracolo di IA Delphi o un creatore (esploratori multi-agente + estrattore). Intervallo di risoluzione delle controversie di 15 minuti; le garanzie (volume dello 0,1% o minimo di 1.000 $) vengono inoltrate agli oracoli umani decentralizzati. Tasso di controversia dichiarato dello 0,01%. Mercati privati: risoluzione solo tramite creatore.
Drift (Governance Multisig): il Consiglio di sicurezza aggiorna l'oracolo Pyth a 0 (NO) o 1 (SÌ) dopo l'evento, impostando la scadenza. I controlli di validità di Pyth (slot obsoleti 10/120, non validi <0, volatili 5x, incerti >10%) impediscono la manipolazione. Modalità di sola riduzione dopo la scadenza, quindi liquidazione (ammanco socializzato in caso di esaurimento dell'assicurazione). Risolutore centralizzato ma trasparente on-chain.
3. Teoria dell'informazione e analisi degli incentivi
Meccanismo di aggregazione delle informazioni
I mercati predittivi rendono operativo il "problema della conoscenza" di Hayek del 1945: nessun pianificatore centrale aggrega informazioni disperse detenute da individui. I prezzi emergono da scambi decentralizzati in cui i partecipanti scommettono sulla base di conoscenze private, bilanciando la pressione di acquisto/vendita per riflettere le stime di probabilità collettive.
Fondamento teorico: i trader con informazioni superiori acquistano contratti sottovalutati o vendono quelli sopravvalutati, realizzando profitti e spingendo i prezzi verso i risultati attesi. I previsori errati perdono capitale e abbandonano il mercato, marginalizzando il rumore nel tempo. Il meccanismo premia l'accuratezza tramite incentivi finanziari, convergendo teoricamente alle probabilità reali in condizioni specifiche.
Condizioni di convergenza
I mercati convergono verso probabilità accurate quando:
Liquidità sufficiente: le opportunità di arbitraggio attraggono capitali, correggendo le anomalie di prezzo. I mercati sottili sono privi di meccanismi correttivi: singole grandi operazioni modificano i prezzi del 5-10% senza nuove informazioni.
Informazioni disperse: credenze eterogenee e segnali privati assicurano prospettive diverse. Partecipanti omogenei (ad esempio, le camere di risonanza di Twitter) creano un bias di correlazione.
Nessun insider dominante: l'asimmetria informativa sfruttata dagli insider (ad esempio, i dipendenti di Google nei mercati degli eventi aziendali) distorce i prezzi allontanandoli dal consenso informativo pubblico.
Partecipanti neutrali al rischio: i modelli teorici presuppongono che i trader massimizzino il valore atteso. Realtà: l'avversione al rischio e l'avversione alle perdite creano distorsioni sistematiche (bias del favorito/sfavorito nello sport).
Ribilanciamento dinamico: la continua individuazione dei prezzi richiede un trading attivo. I mercati stagnanti con posizioni bloccate non riescono a incorporare nuove informazioni.
Evidenze empiriche: Polymarket ha raggiunto una precisione del 95% 4 ore prima della risoluzione (Brier 0,046) in eventi ad alta liquidità. Lo studio Vanderbilt su oltre 2.500 mercati ha mostrato una precisione del 67-93%, ma ha rilevato una bassa efficienza (gap di arbitraggio, lenta incorporazione delle notizie).
Modalità di guasto
Bassa partecipazione: gli eventi di nicchia con un open interest di circa 10.000 dollari mostrano una divergenza di prezzo del 20-30% rispetto alle probabilità razionali. I book degli ordini ridotti creano spread elevati (0,10-0,20 dollari), scoraggiando i trader informati. Auto-rinforzante: bassa liquidità → prezzi bassi → ulteriore uscita dei partecipanti.
Incentivi alla manipolazione: i grandi trader sfruttano i mercati a bassa liquidità per gonfiare/sgonfiare artificialmente le probabilità. Incidenti di Polymarket del 2025:
Mercato delle tute Zelensky (volume 58 milioni di $): la balena UMA ha contestato l'esito basato sull'interpretazione del tessuto della giacca
Ucraina-Trump Minerals (volume di 7 milioni di $): risoluzione favorevole per il detentore del token UMA da 5 milioni
Google Search Insider (oltre 1 milione di dollari): un dipendente aziendale ha vinto 22/23 scommesse consecutive utilizzando dati interni
Wash Trading: uno studio della Columbia ha rilevato che il volume medio del 25% derivante dall'auto-trading multi-wallet aumenta la liquidità apparente
Incentivo economico: i manipolatori guadagnano se (1) inefficienza del mercato × dimensione della posizione > costo della manipolazione, o (2) alterazione riflessiva del risultato (ad esempio, modificando le narrazioni dei media tramite probabilità visualizzate).
Riflessività e dominanza narrativa: i prezzi pensati per riflettere la realtà, invece di plasmarla. Meccanismo:
Le scommesse sulle balene spostano la probabilità di mercato (ad esempio, le probabilità di elezione di Trump 45% → 65%)
I media riportano che "i mercati prevedono la vittoria di Trump"
I donatori/elettori rispondono allo slancio percepito
Il risultato effettivo si sposta verso la previsione
La "Balena Francese" del 2024 ne è un esempio: le posizioni di Polymarket da oltre 30 milioni di dollari su Trump hanno alterato le narrative dei sondaggi e potenzialmente il comportamento dei donatori. A rafforzarlo è stato il mercato di ricerca di Google "d4vd", dove la manipolazione del volume delle scommesse ha gonfiato i trend di ricerca, innescando la condizione di risoluzione del mercato stesso.
Trading ideologico: il 15% dei partecipanti opera in base a preferenze di segnalazione piuttosto che alla massimizzazione del profitto. Crea persistenti errori di prezzo: i mercati politici mostrano una propensione del 5-10% verso i risultati preferiti dai trader in contesti a basso rischio. Esempio: i mercati repubblicani del Senato di Polymarket hanno sovrastimato la probabilità repubblicana dell'8% (67% contro il 59% effettivo) nonostante l'elevata liquidità.
Confronto con sondaggi e panel di esperti
Accuratezza empirica: uno studio Cambridge/IARPA (113 eventi geopolitici) ha rilevato che le auto-segnalazioni aggregate corrispondevano/superavano l'accuratezza del mercato (Brier 0,210 vs 0,227). I sondaggi hanno avuto performance migliori dei mercati nelle fasi iniziali dei cicli degli eventi, quando la liquidità era ridotta; i modelli ibridi (combinazione mercato + sondaggio) si sono dimostrati complessivamente superiori.
Prestazioni specifiche del dominio: l'analisi di Vanderbilt su oltre 2.500 mercati ha mostrato:
Sport: Sondaggi competitivi o superiori (calcio)
Elezioni: mercati inefficienti con lacune di arbitraggio e divergenze tra le piattaforme (disaccordo tra PredictIt/Polymarket/Kalshi)
Eventi di nicchia: i mercati sono meno accurati; dominano i panel di esperti con contesto
Differenze del meccanismo:
DimensionPrediction MarketsSondaggiGruppi di espertiIncentiviPerdita/guadagno finanziarioReputazionale, minimoReputazionale, carrieraUtilizzo delle informazioniSegnali privati aggregati tramite prezziConvinzioni auto-riportateAnalisi strutturataAggiornamenti in tempo realeContinuoEpisodico (settimanale)Episodico (su richiesta)Rischio di manipolazioneAttacchi di balene, wash tradingBias del campione, inquadramento delle domandePensiero di gruppo, ancoraggioRiflessivitàAlta (i prezzi influenzano i risultati)Media (i sondaggi pubblicizzati modificano il comportamento)Bassa (consulenza privata)
Tassonomia della motivazione del trader
Massimizzatori di profitto (25% dei partecipanti, "Trader informati"): sfruttano i prezzi errati tramite vantaggi informativi. Elevati tassi di vincita (>60%), posizioni concentrate. Richiedono controparti "stupide" per liquidità ed estrazione di profitti. Offrono valore di price discovery ma estraggono rendite.
Noise Trader (50%): Piccole posizioni (in media a $100), guidati dall'intrattenimento. Offrono liquidità, ma perdono contro gli spread e i trader informati. Essenziali per il funzionamento del mercato, nonostante i rendimenti attesi negativi. Analoghi agli acquirenti al dettaglio di lotterie o agli scommettitori sportivi occasionali.
Partecipanti ideologici (15%): Segnalazione motivata politicamente, disposti ad accettare perdite per "sostenere" il risultato preferito. Concentrati sui mercati politici. Creano persistenti opportunità di errore di prezzo per i trader informati.
Arbitraggisti (10%): sfruttano le inefficienze tra piattaforme o combinazioni di risultati. Esempio: i mercati multi-opzione per le elezioni presidenziali, in cui la somma delle probabilità è >100%, consentono profitti senza rischi tramite scommesse simultanee contrapposte. I bot automatizzano sempre di più questo processo; segnalate opportunità a rischio negativo nel 2025.
Hedgers (al 5% ma con capitale elevato): aziende/istituzioni compensano i rischi legati agli eventi. Ad esempio: le franchigie sportive coprono i risultati dei playoff; i protocolli crittografici coprono i risultati delle votazioni sulla governance; i fondi macro coprono le decisioni della Fed. Le partnership Kalshi/SIG illustrano la domanda di copertura istituzionale.
4. Oracle e infrastruttura di regolamento
Modelli di verifica dei risultati
Risolutori centralizzati affidabili (modello Kalshi): il team della piattaforma determina i risultati utilizzando fonti predefinite (certificazioni elettorali ufficiali, annunci della Federal Reserve, dati dei campionati sportivi). Vantaggi: bassa latenza (1-12 ore), definitività immediata, costi minimi. Rischi: fallimento dell'affidabilità a livello di singolo punto, potenziale distorsione, censura (restrizioni sugli argomenti), propagazione degli errori (incidente di risoluzione di Miami). Richiede la supervisione e l'infrastruttura di sorveglianza della CFTC.
Reti Oracle Decentralizzate (modello Polymarket/UMA): Meccanismo di controversia ottimistico: il proponente garantisce l'esito, il periodo di vitalità consente contestazioni, passa al voto dei detentori di token in caso di contestazione. Vantaggi: Resistente alla censura, trasparente, allineato agli incentivi tramite il taglio delle obbligazioni. Rischi: Manipolazione delle balene (5 milioni di token UMA risolti, mercato da 7 milioni di dollari), ambiguità interpretativa (dibattito sulla giacca di Zelensky), lenta definitività (il voto DVM aggiunge giorni). Circa il 99% delle risoluzioni non è contestato, ma oltre 12 sono controverse entro il 2025.
Risoluzione tramite tribunale/voto (modello Augur/REP): staking delle controversie multi-round con obbligazioni crescenti, meccanismo di fork per disaccordi REP >275.000. Vantaggi: elevata decentralizzazione, sicurezza economica grazie ai costi di fork, comprovata robustezza (mercato immobiliare a 6 round nel 2018). Rischi: elevata latenza (settimane per le controversie), costo elevato (blocco del capitale di staking REP), bassa attività nel 2025 (volume giornaliero a 40.000 $).
AI + Fallback umano (modello Rain/Delphi): gli agenti AI (multi-explorer + extractor) propongono risultati per i mercati pubblici; la finestra di 15 minuti per le controversie viene inoltrata a oracoli umani decentralizzati. Vantaggi: risoluzione iniziale rapida, conveniente, scalabile. Rischi: pregiudizi/allucinazioni dell'AI, nuovi vettori di attacco, non dimostrato ad alto rischio. Tasso di controversia dichiarato dello 0,01%, ma dati di produzione limitati.
Governance Multisig (modello Drift): il Security Council aggiorna l'oracolo Pyth in modo che fornisca risultati binari post-evento con controlli di validità (obsolescenza, limiti, volatilità). Vantaggi: Flessibile, efficiente, trasparente on-chain. Rischi: Fiducia centralizzata nel Council, compromissione multisig, nessun diritto di contestazione da parte dell'utente. L'approccio ibrido bilancia velocità e verificabilità.
Compromessi tra latenza, finalità e costi
ModelloLatenza alla liquidazioneGaranzia di definitivitàCosto per mercatoDisponibilità dei datiCentralizzato (Kalshi)1-12 oreImmediato (decisione del team)~$0 (infrastruttura fiat)Documenti/regole off-chainOracolo ottimistico (Polymarket/UMA)2 ore non contestato; 2-7 giorni contestatoProbabilistico → voto DVM$750 bond + gas (~$5 Polygon)Verifica on-chainVotazione token (Augur/REP)24 ore iniziali; settimane in caso di contestazioneEconomico (costo di fork)Partecipazione REP ($1K+) + gas ($10 ETH)Ethereum on-chainAI + Fallback (Rain)15 minuti non contestati; ore se intensificatoIbrido (riduzione delle garanzie)Garanzia di $ 1.000 o volume dello 0,1%Arbitrum/Base on-chainMultisig (Drift)Post-scadenza da parte del consiglioConsenso di governanceTrascurabile (aggiornamento oracolo)Solana on-chain (Pyth)
Vettori di attacco Oracle ed economia delle controversie
Proposte in malafede: l'attaccante propone un risultato errato sperando di non trovare avversari. Mitigazione: confisca del bond (Polymarket da $750, REP che riduce Augur). Costo dell'attacco: bond × probabilità di sfida. Tasso di successo: circa l'1% sui mercati di alto valore grazie ai bot di monitoraggio, ma sfruttabile su eventi di nicchia/ambigui.
Acquisto di voti/controllo delle balene: i grandi detentori di UMA o REP risolvono le controversie favorevolmente alle posizioni. Casi di polimercato: 5 milioni di token UMA (offerta >1%) hanno risolto il mercato Ucraina-Trump da 7 milioni di dollari; il mercato di Zelensky da 58 milioni di dollari è stato contestato da una balena. Mitigazione: costi crescenti (il DVM richiede una distribuzione più ampia di token), danno reputazionale. Fattibilità: elevata per mercati da 10 milioni di dollari rispetto a partecipazioni concentrate di token.
Definizioni di eventi ambigue: sfruttare la flessibilità interpretativa nelle descrizioni di mercato. Esempio: "Zelensky indosserà un abito?" vs "una giacca che fa parte di un abito". Ciò favorisce controversie anche in caso di risultati chiari. Mitigazione: linguaggio di mercato preciso, ma la complessità riduce l'usabilità. Compromesso fondamentale tra precisione e partecipazione.
Censura/manipolazione delle fonti: i resolver centralizzati (Kalshi) possono rifiutare i mercati o manipolare i dati di origine. Gli oracoli decentralizzati (Polymarket) sono vulnerabili se la risoluzione si basa su un'unica fonte (ad esempio, un sito web governativo) che può essere modificata. Mitigazione: verifica multi-fonte, dati ancorati alla blockchain (rari). Realtà: la maggior parte dei mercati utilizza fonti singole fragili.
Alterazione riflessiva dei risultati: i prezzi di mercato influenzano i risultati reali, corrompendo la funzione oracolare. Esempio: "Volume di ricerca Google per 'd4vd'", mercato in cui il volume di trading stesso ha guidato le ricerche, innescando una risoluzione SÌ. Mitigazione: escludere i mercati autoreferenziali, utilizzare dati basati su snapshot. Sfida: distinguere l'aggregazione di informazioni riflessiva da quella legittima.
Riepilogo dell'economia delle controversie:
Polymarket: cauzione di 750 $ persa per proposte non valide; ROI del 40% per controversie corrette; DVM richiede il voto tramite token UMA (giorni di latenza, costi del gas)
Augur: staking REP con ROI del 40% per i reporter corretti; round crescenti; fork se >275K REP (attacco con costo più elevato: ~$270K a $0,98/REP)
Pioggia: riduzione dello 0,1% del volume o di 1.000 $ di garanzia se errata; escalation dell'oracolo decentralizzato
Drift/Kalshi: nessuna controversia tra utenti; risoluzione di governance/team
Ruolo della disponibilità e verificabilità dei dati
Verificabile on-chain: Ethereum (Augur), Polygon (Polymarket), Solana (Drift), Arbitrum/Base (Rain) consentono la verifica crittografica della logica di regolamento e delle fonti dei risultati. Gli utenti possono verificare in modo indipendente la correttezza della risoluzione se i dati sono on-chain. Realtà: la maggior parte degli oracoli fa ancora riferimento a fonti off-chain (risultati elettorali, annunci della Fed), limitando la verificabilità a "l'oracolo ha riportato correttamente i dati esterni" piuttosto che a "i dati stessi sono corretti".
Centralizzato off-chain: il regolamento di Kalshi è poco trasparente al di là delle regole e delle fonti pubblicate. Gli utenti si fidano della supervisione della CFTC e della reputazione della piattaforma. Nessuna verifica indipendente possibile. Compromesso: velocità e conformità normativa contro trasparenza.
Modelli ibridi: le proposte UMA di Polymarket fanno riferimento a eventi off-chain, ma il processo di contestazione è on-chain e trasparente. In teoria, il meglio di entrambi i mondi, ma le lacune interpretative (causa Zelensky) ne rivelano i limiti.
Sfide relative alla disponibilità dei dati: la maggior parte degli eventi non dispone di dati di base basati sulla blockchain. Elezioni certificate settimane dopo il voto; risultati sportivi da campionati centralizzati; dati macro da agenzie governative. I mercati predittivi ereditano la fragilità delle fonti upstream. Potenziale futuro: gli eventi basati sulla blockchain (governance on-chain, metriche DeFi) consentono una vera verificabilità end-to-end.
5. Tokenomics e sostenibilità economica
Analisi della necessità del token
Domanda fondamentale: i mercati predittivi necessitano di token nativi per la funzionalità o per l'acquisizione di valore?
Risposta empirica: no. Le due piattaforme con il volume più elevato operano senza token:
Polymarket: volume di 21,5 miliardi di dollari nel 2025, finanziamento di 2,279 miliardi di dollari, valutazione di 9 miliardi di dollari, regolamento solo USDC, nessun token
Kalshi: volume di 17,1 miliardi di dollari nel 2025, finanziamento di 1 miliardo di dollari, valutazione di 11 miliardi di dollari: depositi fiat/cripto, nessun token
L'88% del volume complessivo del settore (38,6 miliardi di dollari / 44 miliardi di dollari) passa attraverso modelli tokenless. Le alternative tokenizzate faticano: Augur (REP) registra un volume giornaliero di 39.000 dollari nonostante lo status pionieristico; i nuovi entranti (Rain/RAIN, Drift/DRIFT) mostrano una trazione iniziale ma una sostenibilità non comprovata.
Casi d'uso dei token nei modelli tokenizzati
Governance (Augur/REP, Rain/RAIN, Drift/DRIFT): i detentori di token votano sugli aggiornamenti del protocollo, sulle modifiche dei parametri e sulle regole di mercato. Proposta di valore: controllo decentralizzato vs rischio di team centralizzato. Realtà: bassa partecipazione alla governance (tipica affluenza alle urne del 10%), dominanza delle balene (i primi 10 detentori di Augur controllano il 53,62%, Rain ~65%, Drift il 57,17%).
Dispute Staking (Augur/REP): REP in stake per la rendicontazione dei risultati; le controversie richiedono obbligazioni REP con un ROI del 40% per il lato corretto; meccanismo di fork a >275K REP. Proposta di valore: verità decentralizzata tramite sicurezza economica. Realtà: utilizzo minimo nel 2025 (fase di riavvio di R&S); storicamente dimostrato di essere robusto ma costoso ($1K+ stake, settimane di latenza).
Incentivi di liquidità (Rain/RAIN): gli LP guadagnano l'1,2% del volume di mercato risolto, richiedendo il mantenimento di RAIN per il potere di negoziazione. Proposta di valore: allineare la fornitura di liquidità al successo del protocollo. Realtà: il volume di 24 ore di 68 milioni di dollari (dicembre 2025) mostra una trazione iniziale, ma il 35% di retention suggerisce un rischio di abbandono.
Commissioni di riacquisto/burn (Rain/RAIN): 2,5% del volume di trading allocato al riacquisto e burn di RAIN (deflazionistico). Proposta di valore: Apprezzamento del prezzo del token dall'accumulo di commissioni. Realtà: Non dimostrato su larga scala; richiede un volume sostenuto (attualmente 68 milioni di $ al giorno × 2,5% = 1,7 milioni di $ di riacquisto giornaliero se tutto viene bruciato).
Valutazione empirica: studio del caso Augur
Contesto di lancio (2015-2018): ICO da 10 milioni di dollari, mercato pionieristico di previsione di Ethereum, token REP per governance e reporting. Promessa teorica: decentralizzazione, resistenza alla censura, accesso globale.
Prestazioni 2018-2023:
Bassa liquidità: i costi del gas (in media 10 $) hanno scoraggiato le negoziazioni; l'interesse aperto raramente superava 1 milione di $ per mercato
Delisting degli exchange: Binance ha rimosso REP 2019-2022 citando il basso volume
Controversie minime: <10 controversie importanti all'anno; utilità REP sottoutilizzata
Il fork non è mai stato attivato: la soglia di <275K REP non è mai stata raggiunta nonostante le controversie
Stato 2025:
Capitalizzazione di mercato: $ 8 milioni (11 milioni di offerta completamente circolante × $ 0,98/REP)
Volume giornaliero: $ 39.000 (25 dicembre 2025)
Volatilità dei prezzi: intervallo di dicembre $ 0,70-$ 0,99 (oscillazione del 41%)
Riavvio di R&S: la Lituus Foundation sta sviluppando Generalized Augur; non è ancora pronto per la produzione
Lezioni: il modello token non è riuscito a raggiungere l'adattamento prodotto-mercato nonostante l'innovazione tecnica. Motivi: (1) costi elevati del gas rispetto alle alternative centralizzate, (2) volume insufficiente per un'utilità REP significativa, (3) i concorrenti senza token (Polymarket) hanno catturato liquidità tramite una migliore UX, (4) l'incertezza normativa ha limitato l'adozione istituzionale.
Strutture tariffarie nei vari modelli
Polymarket (senza token): 0,75-0,95% tramite aggregatori (Cowswap, 1 pollice); la piattaforma copre il gas su Polygon (~$0,01 in media). Modello di ricavi: spread implicito + future commissioni di cambio post-scala. L'attuale fase di sussidio è finanziata da 2,279 miliardi di dollari di capitale di rischio.
Kalshi (senza token): commissioni di negoziazione non divulgate al pubblico; sconti per i market maker (programma di liquidità da 10 a 1.000 dollari al giorno). Modello di ricavi: commissioni di transazione + licenza per i dati di mercato. Requisiti di trasparenza delle commissioni regolamentati dalla CFTC.
Pioggia (tokenizzata): allocato il 5% del volume di scambi del mercato risolto:
1,2% al creatore
1,2% agli LP
0,1% al risolutore
2,5% al riacquisto/bruciatura RAIN
Ulteriore +$1 o 1% per l'oracolo AI nei mercati pubblici
Augur (tokenizzato): modello storico con commissioni di staking REP; dati attuali del 2025 non disponibili a causa della bassa attività.
Sostenibilità a lungo termine senza sussidi
Modelli senza token: Polymarket e Kalshi prosperano grazie ai sussidi di venture capital per il market making, il bootstrapping della liquidità e l'acquisizione di utenti. Acquisizione di valore attraverso l'apprezzamento del capitale azionario (valutazioni: Polymarket 9 miliardi di dollari, Kalshi 11 miliardi di dollari) senza diluizione dei token. Percorso verso la sostenibilità: cambi di commissioni su larga scala, licenze dati, partnership istituzionali.
Sfide: (1) Richiede un volume sostenuto (attuale fatturato settimanale di 3 miliardi di dollari × 0,5% = 15 milioni di dollari se vengono attivate le commissioni), (2) la pressione competitiva limita gli aumenti delle commissioni, (3) costi normativi (conformità, legali, lobbying).
Modelli tokenizzati: si basano sull'accumulo di commissioni sul valore del token tramite riacquisti (Rain) o utilità (Augur). Storicamente, molti mostrano bassi volumi post-lancio, ad eccezione dei nuovi entranti. Rain dimostra un potenziale di crescita basato sulle commissioni (68 milioni di dollari di volume giornaliero × 5% = 3,4 milioni di dollari di commissioni giornaliere, se sostenuto).
Sfide: (1) Valore del token dipendente dal volume sostenuto: rischio di spirale mortale se il volume diminuisce → il prezzo del token diminuisce → la governance si indebolisce → ulteriore uscita dal volume, (2) diluizione tramite inflazione della governance, (3) classificazione normativa (rischio di legge sui titoli).
Dipendenza strutturale dai sussidi: entrambi i modelli storicamente richiedevano capitale esterno per la rilevazione della liquidità. I mercati elettronici dell'Iowa erano sovvenzionati dall'università; i primi protocolli crittografici da finanziamenti ICO/VC. Problema centrale: i mercati sottili forniscono informazioni scarse, creando il problema dell'uovo e della gallina. La soluzione richiede (1) sussidi ai protocolli (inflazionistici o finanziati dal Tesoro), (2) partnership tra market maker o (3) sovvenzioni incrociate dai mercati ad alto volume agli eventi di nicchia.
Consenso di Twitter (dicembre 2025): i protocolli redditizi preferiscono l'equity ai token per mantenere il rialzo senza diluizione. I mercati predittivi dipendono strutturalmente dai sussidi fino al raggiungimento della velocità di fuga dalla liquidità (soglia di volume giornaliero di circa 1 miliardo di dollari, oltre la quale il market making organico diventa autosufficiente).
Confronto tra tokenizzato e non tokenizzato
DimensioneNon tokenizzato (Polymarket, Kalshi)Tokenizzato (Rain, Augur)Leadership di volumeVolume del settore 88% (38,6 miliardi di $ / 44 miliardi di $)Volume del settore 12%Successo di finanziamentoFinanziamento VC combinato di 3,3 miliardi di $ a 100 milioni di $ combinatiProgresso normativoPercorsi di conformità CFTCIncertezza della legge sui titoliProfondità di liquiditàPolymarket TVL di 310 milioni di $; Kalshi >1 miliardo di $ a settimanaRain/Augur a 5 milioni di $ di TVL combinatiAdozione degli utenti285.000 utenti attivi settimanali a 10.000 combinatiDecentralizzazioneCreazione di mercato centralizzata, regolamento ibridoMercati senza autorizzazione, voto tramite oracoloCattura del valoreApprezzamento del capitaleApprezzamento del prezzo del tokenGovernanceControllato dal teamDAO dei titolari di token (bassa partecipazione)ComponibilitàLimitato (elementi di custodia)Alto (DeFi-nativo)
Implicazione strategica: i modelli non tokenizzati dominano nel breve termine grazie a un'esperienza utente superiore, chiarezza normativa e partnership istituzionali. I modelli tokenizzati mantengono la loro opzionalità a lungo termine grazie all'innovazione permissionless e alla componibilità, ma necessitano di una crescita dei volumi rivoluzionaria o di incentivi normativi per competere.
6. Comportamento degli utenti e dinamiche di mercato
Distribuzione degli archetipi utente
Trader informati (25% dei partecipanti): Elevati tassi di vincita (>60%), posizioni concentrate (media superiore a 1.000 dollari), strategie analitiche che utilizzano modelli di intelligenza artificiale e teoria del portafoglio. Offrono valore di price discovery tramite arbitraggio di prezzi errati. Esempi: trader quantitativi che utilizzano le probabilità dei tassi della Fed per la copertura macro, trader di criptovalute con insight on-chain.
Dati: il 15% dei migliori trader di Polymarket contribuisce con il 25% del volume; dimensione media della posizione $ 1.100 contro $ 100 dei trader rumorosi.
Noise Trader (50%): Piccole posizioni (media a 100$), guidate dall'intrattenimento, basse percentuali di vincita (45%). Forniscono liquidità essenziale nonostante i rendimenti attesi negativi. Demografico: Utenti al dettaglio, scommettitori occasionali, partecipanti ai social. Fondamentale per il funzionamento del mercato: senza noise trader, i trader informati non hanno controparti.
Dati: 70% delle transazioni Polymarket inferiori a $ 100; ritenzione media del 60% (tasso di restituzione a 7 giorni).
Partecipanti ideologici (15%): motivati politicamente, disposti ad accettare perdite per "sostenere" risultati preferiti o esprimere convinzioni. Concentrati nei mercati politico/culturali. Creano persistenti errori di prezzo: i mercati repubblicani del Senato hanno mostrato un'inclinazione dell'8% verso i risultati repubblicani, nonostante l'elevata liquidità.
Dati sociali: le discussioni su Twitter enfatizzano i mercati di previsione come "principi del libero mercato" e "saggezza collettiva", attirando una domanda di segnalazione che va oltre la motivazione del profitto.
Arbitraggisti (10%): sfruttano le inefficienze tra piattaforme o combinazioni di risultati. Impiegano bot per opportunità a rischio negativo (mercati multi-opzione con somma >100%). Esempi: scommesse sulle elezioni presidenziali su Polymarket/Kalshi/PredictIt con spread garantiti del 2-5%.
Dati: i modelli di transazione multipiattaforma mostrano che il 5% degli utenti è attivo contemporaneamente su più siti di mercato predittivo.
Frequenza e fidelizzazione della partecipazione
Polymarket (massima fidelizzazione): il 60% dei nuovi utenti ritorna entro 7 giorni; 28.000-75.000 utenti attivi giornalieri (probabilmente entro la fine del 2023); 230.000 utenti attivi settimanali; 510.000 utenti attivi mensili. Forte fidelizzazione guidata dall'impegno episodico in ambito sportivo/politico.
Protocollo Drift: 50% di fidelizzazione; 3.800 utenti attivi settimanali; elevato tasso di abbandono nei mercati di previsione rispetto al business dei principali perp (maggioranza di 779 milioni di $ TVL).
Augur: fidelizzazione al 20%; 100 utenti attivi al giorno; coinvolgimento minimo dopo il 2023 a causa degli elevati costi del gas e della scarsa liquidità.
Rain/Limitless: 25-35% di fidelizzazione; piattaforme in fase iniziale (<2.000 utenti attivi al mese); il 50-60% dei partecipanti una tantum suggerisce una scarsa aderenza prodotto-mercato o liquidità insufficiente.
Stagionalità: i mercati politici mostrano picchi di volume pari a 10 volte durante le elezioni, seguiti da un tasso di abbandono degli utenti dell'80%. I mercati sportivi mantengono una partecipazione costante durante tutto l'anno, ma si concentrano nelle stagioni NFL/NBA. I mercati macroeconomici mostrano la più alta fidelizzazione (tasso di ritorno a 90 giorni del 45%) grazie ai casi d'uso di copertura.
Concentrazione di liquidità ed effetti balena
Polymarket: TVL $310 milioni dominato dai mercati principali: i mercati elettorali statunitensi hanno registrato un picco di open interest di $150 milioni a novembre 2024. Effetti balena: singole posizioni da $30 milioni ("balena francese") hanno spostato le probabilità presidenziali di 10-15 punti percentuali, influenzando la copertura mediatica e potenzialmente il comportamento di elettori/donatori.
I trader più importanti controllano il 15% del volume; le posizioni individuali più grandi raggiungono oltre 5 milioni di dollari in eventi ad alto rischio. I mercati a bassa liquidità (con un open interest di 100.000 dollari) mostrano oscillazioni di prezzo del 5-10% da singole operazioni da 10.000 dollari.
Concentrazione dei token (protocolli tokenizzati):
Augur (REP): I primi 10 detentori controllano il 53,62%; il primo detentore controlla il 9,62%
Drift (DRIFT): I primi 10 controllano il 57,17%; il detentore del primo posto è il 26,97%
Pioggia (RAIN): Top 10 stimato ~65%; detentore del primo posto ~20%
Limitless (LMTS): i primi 10 controllano il 96,05%; il detentore principale il 39,04%
Implicazioni: l'estrema concentrazione dei detentori nei modelli tokenizzati crea centralizzazione della governance e rischio di manipolazione delle controversie. I singoli detentori di grandi dimensioni possono risolvere esiti favorevoli alle posizioni di trading (come dimostrato dai casi di whale di UMA). I modelli tokenless evitano questo problema, ma affrontano diversi rischi di whale nei prezzi di mercato.
Correlazione tra mercati e rischio di affollamento
Mercati politici: sovrapposizione del 30% nei mercati ad alto volume su Polymarket, Kalshi e PredictIt. Correlazione di volume pari a 0,65 tra le piattaforme durante le elezioni. Rischio di affollamento: il 40% del volume totale del settore si concentra nelle elezioni presidenziali/congressuali durante i cicli, creando frammentazione della liquidità e opportunità di arbitraggio.
Mercati sportivi: 70% del volume di Kalshi e 39% del volume di Polymarket. Alta correlazione (0,7) con le quote dei bookmaker tradizionali, a suggerire fonti di informazione condivise e flussi di arbitraggio. L'affollamento in NFL/NBA crea una concentrazione stagionale dei volumi.
Mercati delle criptovalute: bassa correlazione (0,3-0,4) tra le piattaforme; il posizionamento di nicchia limita l'affollamento. Eccezione: eventi importanti (obiettivi di prezzo di BTC, approvazione dell'ETF di Ethereum) mostrano una correlazione dello 0,6 tra Polymarket e Drift.
Mercati macroeconomici: correlazione moderata (0,5) tra le piattaforme; le decisioni sui tassi della Fed e i dati sull'inflazione creano un trading sincronizzato. Open interest 2,5x nonostante il volume di transazioni inferiore, a indicare un posizionamento ad alta intensità di capitale e una domanda di copertura.
Dinamiche di arbitraggio: le inefficienze multipiattaforma persistono nonostante la correlazione: le probabilità presidenziali hanno registrato una divergenza del 5-10% tra Polymarket/Kalshi/PredictIt durante le elezioni del 2024. I bot sfruttano le opportunità di rischio negativo multi-wallet, contribuendo al 25% del volume di wash trading (studio Columbia).
Rischi di affollamento: la concentrazione su eventi popolari (politica 40% del volume, sport 70% specifico della piattaforma) crea fragilità: la risoluzione di controversie o la manipolazione nei mercati principali erodono la credibilità della piattaforma a livello globale. Esempio: la controversia sulla causa Zelensky di Polymarket (volume di 58 milioni di dollari) ha avuto un impatto sul sentiment più ampio della piattaforma, pur avendo interessato un singolo mercato.
7. Panorama normativo e legale
Intersezione del quadro giurisdizionale
I mercati predittivi occupano zone grigie legali che intersecano la legge sul gioco d'azzardo (commissioni statali per il gioco d'azzardo), la legge sui derivati (CFTC Commodity Exchange Act) e la regolamentazione delle materie prime (contratti evento come attività sottostanti).
Classificazione del gioco d'azzardo: gli enti regolatori statali considerano i contratti di eventi sportivi/politici come moneyline, spread e parlay, ovvero prodotti di scommesse tradizionali che richiedono licenze di gioco e tutele per i consumatori (età minima 21 anni, segnalazione di integrità, risorse per il gioco d'azzardo problematico). Esempio: ordinanze di cessazione e desistenza del Dipartimento per la protezione dei consumatori del Connecticut (dicembre 2025) contro Kalshi, Robinhood e Crypto.com per "scommesse senza licenza".
Classificazione dei derivati: la CFTC classifica i contratti evento come derivati regolamentati dalla CEA negoziati sui mercati contrattuali designati (DCM). I payoff binari sì/no su eventi futuri costituiscono swap o future ai sensi della legge federale. Esempio: Kalshi opera come DCM/DCO (Derivatives Clearing Organization) approvata dalla CFTC.
Conflitto normativo: gli Stati affermano la supremazia della legge sul gioco d'azzardo attraverso poteri di polizia; la CFTC sostiene la prelazione della clausola di supremazia: la regolamentazione federale sui derivati prevale sulle restrizioni statali sul gioco d'azzardo. Corti divise: i tribunali distrettuali del Nevada e del New Jersey hanno stabilito la prelazione sul campo della CEA; il Maryland ha negato l'ingiunzione; contenzioso in corso.
Panorama normativo degli Stati Uniti
Approccio CFTC e precedente Kalshi:
2020: la CFTC ha approvato Kalshi come DCM, consentendo contratti di eventi regolamentati dalla CFTC
2024: Contratti per eventi politici consentiti dopo la vittoria di KalshiEX contro CFTC nel circuito di Washington D.C.; appello della CFTC archiviato nel maggio 2025
Gennaio 2025: Kalshi autocertifica i contratti sportivi; la CFTC non ha intrapreso alcuna azione di divieto nonostante la norma speciale della CEA consenta divieti contrattuali relativi al gioco d'azzardo "contrari all'interesse pubblico"
Precedente: la supervisione federale stabilisce l'accesso al mercato delle previsioni a livello nazionale tramite l'approvazione della CFTC, aggirando le licenze di gioco statali
Sfide statali (2025):
Connecticut (dicembre): ordini C&D a Kalshi/Robinhood/Crypto.com; Kalshi ha intentato causa sostenendo la prelazione federale
Massachusetts (settembre): causa del procuratore generale contro Kalshi per scommesse sportive senza licenza; in attesa di rinvio a giudizio
Nevada (sciolto a dicembre): annullata l'ingiunzione contro Kalshi; ricorso per la pianificazione statale
New Jersey/Maryland/Ohio/Illinois/Montana/Arizona: emessi C&D o intentate cause; sentenze contrastanti dei tribunali sulla prelazione
Traiettoria dei risultati: i tribunali favoriscono la prelazione della CFTC in alcune giurisdizioni (dottrina della prelazione sul campo), ma i contenziosi in corso mettono alla prova i limiti della clausola di supremazia. L'accesso a livello statale rimane frammentato: Kalshi opera a livello nazionale, ad eccezione degli stati contesi; DraftKings/FanDuel sfruttano le licenze di gioco esistenti per lanci specifici per ogni stato.
Cronologia delle misure di applicazione della CFTC:
Polymarket: multa di 1,4 milioni di dollari (2022) per swap non registrati; l'ordinanza modificata (novembre 2025) consente il rilancio negli Stati Uniti tramite l'acquisizione di QCEX e un intermediario regolamentato
PredictIt: azione CFTC del 2022 per la chiusura; contenzioso risolto a luglio 2025, consentendo operazioni limitate incentrate sulla politica in base alle restrizioni della lettera di esonero dall'azione (NALR) del 2014
Panorama normativo europeo
Regno Unito: la FCA vieta le opzioni binarie al dettaglio (2019); la Gambling Commission classifica i mercati di previsione come exchange di scommesse, non come derivati. Matchbook verrà lanciato a gennaio 2026 con licenza della Gambling Commission per i mercati sportivi/politici.
Unione Europea: divieto ESMA sulle opzioni binarie al dettaglio (2018); la normativa MiCA si applica ai mercati basati sulle criptovalute, ma le previsioni sono considerate gioco d'azzardo a livello nazionale. Esempio: l'AMF francese classifica i giochi d'azzardo come tali.
Implicazione: i mercati pronosticatori europei richiedono licenze di gioco d'azzardo anziché l'approvazione di titoli/derivati. Costi di conformità più elevati (verifica dell'età, antiriciclaggio, strumenti per il gioco responsabile), ma un percorso normativo più chiaro rispetto ai conflitti federali/statali statunitensi.
Giurisdizioni offshore
Licenze a basso costo: Anjouan, Tobique e Kahnawake offrono licenze annuali per il gioco d'azzardo e le criptovalute da 10.000 a 50.000 dollari con una supervisione minima. Consentono l'accesso globale, ma rischiano azioni legali nei principali mercati.
Hub emergenti: Nevis, Emirati Arabi Uniti, rilascia licenze remote (2025); prima licenza di mercato per la previsione B2B/B2C degli Emirati Arabi Uniti, ma con rigorosi requisiti di conformità (costi di installazione superiori a 500.000 dollari).
Caso di studio Polymarket: gestita offshore prima del 2025; la multa della CFTC ha spinto al geofencing negli Stati Uniti. Dopo l'acquisizione di QCX (luglio 2025), persegue un rilancio conforme negli Stati Uniti tramite un intermediario regolamentato, mantenendo al contempo le operazioni globali offshore.
Strategia di arbitraggio: l'offshore consente l'arbitraggio regolamentare (basso costo, senza autorizzazioni), ma sacrifica la legittimità e l'accesso istituzionale. La sostenibilità a lungo termine richiede un percorso di conformità per le principali giurisdizioni.
Implicazioni KYC, AML e censura
Piattaforme regolamentate dalla CFTC (Kalshi, Crypto.com):
KYC/AML completo: documento d'identità governativo, verifica dell'indirizzo, età 18+
Applicazione della geolocalizzazione: blocco IP, verifica GPS
Limiti di deposito/scommessa: $ 25.000 al giorno, strumenti di autoesclusione
Monitoraggio delle transazioni: requisiti di sorveglianza CFTC, segnalazione di attività sospette
Piattaforme cripto-native (pre-conformità Polymarket):
Solo connessione al portafoglio: nessun KYC per gli utenti non statunitensi
Geofencing: blocchi IP per giurisdizioni limitate
Compromessi sulla privacy: cronologia delle transazioni pseudo-anonime ma on-chain
Dinamiche della censura:
Le piattaforme centralizzate (Kalshi) limitano gli argomenti di mercato: nessun mercato di assassinio, attività illegali, speculazioni dannose
Piattaforme decentralizzate (Polymarket) creazione di mercati senza autorizzazione ma censura dell'oracolo (gli elettori dell'UMA possono rifiutare la risoluzione)
Richieste statali: blocchi geografici per gli sport negli stati contesi; restrizioni politiche del mercato in alcune giurisdizioni
Arbitraggio normativo vs legittimità a lungo termine
Modello di arbitraggio: l'approvazione del DCM della CFTC consente l'accesso a livello nazionale negli Stati Uniti, aggirando le licenze e le tasse di gioco statali. Kalshi elabora un volume annuo di 17,1 miliardi di dollari senza costi di licenza statali (stimati tra 10 e 50 milioni di dollari per stato).
Compromessi di legittimità:
Vigilanza federale: sorveglianza della CFTC, norme sulla manipolazione, tutela degli investitori
Tutele statali: età 21+ vs 18+, segnalazione dell'integrità alle leghe, risorse per il gioco d'azzardo problematico, condivisione delle entrate
Decisione della Corte: il contenzioso in corso determinerà se la regolamentazione federale sui derivati prevarrà sulle leggi statali sul gioco d'azzardo. L'attuale andamento favorisce la CFTC in alcuni circuiti, ma è probabile che persistano risultati frammentati. Previsione: una decisione della Corte Suprema entro 2-3 anni stabilirà un precedente nazionale.
Matrice del rischio giurisdizionale
Modello di piattaformaRischio federaleRischio stataleNon statunitense Punteggio di legittimità del rischioCFTC DCM USA (Kalshi, Crypto.com)Basso (regolamentato)Medio-alto (oltre 8 C&D statali, sentenze miste dei tribunali)N/D (solo USA)Alto (supervisione federale)Crypto Offshore/Conforme (Polymarket post-QCX)Medio (multa CFTC precedente; rilancio in sospeso)Medio (geofenced ma in espansione)Basso (base offshore)Medio (in miglioramento tramite conformità)Licenza di gioco d'azzardo UK/UE (Matchbook)N/D/ABasso (se conforme come exchange di scommesse)Medio (il divieto binario al dettaglio limita i derivati)Offshore puro (piattaforme Anjouan, Tobique)Alto (rischio di applicazione della CFTC se utenti USA)Alto (violazioni di gioco statali)Basso (immunità offshore)Basso (barriere istituzionali)NALR legacy (PredictIt)Basso (rimedio di non azione del 2014, contenzioso risolto)Basso (solo politica, scala limitata)N/D (accademico statunitense)Medio (ambito limitato)
Raccomandazioni strategiche:
Istituzioni: dare priorità alle piattaforme regolamentate dalla CFTC (Kalshi) per conformità e legittimità nonostante i rischi di contenzioso statale
Retail Global: le piattaforme cripto-native (Polymarket) offrono la migliore liquidità e accesso; monitorare gli sviluppi della conformità
Utenti europei: aspettate Matchbook o alternative con licenza; le opzioni attuali sono limitate rispetto agli Stati Uniti.
Sviluppatori: l'offshore consente l'innovazione senza autorizzazione ma limita l'adozione istituzionale; i percorsi ibridi (modello Polymarket QCX) bilanciano innovazione e conformità
8. Panorama competitivo e fossati
Compromessi tra centralizzazione e decentralizzazione
DimensioneCentralizzata (Kalshi)Decentralizzata (Polymarket)Esperienza utenteRamp di accesso Fiat, regolamento istantaneo, mobile-firstFrizione di connessione al portafoglio, commissioni del gas (minime su Polygon), DeFi-nativeStato normativoApprovato CFTC DCM/DCO; conforme a KYC/AMLOffshore (pre-conformità); storico delle multe CFTC; rilancio negli Stati Uniti in sospesoModello di custodiaCustodia centralizzata, depositi bancariNon custodiale (portafogli utente), regolamento di contratti intelligentiCreazione del mercatoArgomenti centralizzati approvati dal teamSenza autorizzazione (in teoria); nella pratica curato dal team PolymarketRisoluzione OracleBasata sul team con supervisione CFTCUMA Optimistic Oracle con controversie tra i titolari di tokenResistenza alla censuraBassa (restrizioni sugli argomenti, blocchi geografici)Alta (design senza autorizzazione, sebbene gli elettori UMA possano rifiutare)Velocità di regolamento1-12 ore (centralizzata)2 ore senza contestazioni; giorni se escalation DVM Componibilità Nessuna (sistema chiuso) Alta (integrazioni DeFi, regolamento on-chain) Profondità di liquidità Volume settimanale superiore a 1 miliardo di dollari; partnership con market maker TVL di 310 milioni di dollari; volume annuale di 21,5 miliardi di dollari; più profondo rispetto ai concorrenti Accesso istituzionale Alta (conformità, fiat, supervisione CFTC) Bassa (solo criptovalute, incertezza normativa pre-conformità)
Posizionamento di mercato: Kalshi cattura la domanda istituzionale regolamentata e al dettaglio negli Stati Uniti (quota del 60-70% negli Stati Uniti); Polymarket domina il mercato crypto-native e al dettaglio globale (quota globale del 32%, operazioni offshore). DraftKings/FanDuel sfruttano le basi di utenti dei bookmaker per una rapida distribuzione (16.000/900 download nei primi 2 giorni); Robinhood integra i mercati di previsione nell'app di brokeraggio (quota del 30-35%).
Effetti di rete: liquidità, reputazione, dati
Effetti della rete di liquidità (moat più forte):
Meccanismo: il volume attrae i trader → spread più stretti → determinazione più rapida dei prezzi → più trader (circolo virtuoso). Empirico: Polymarket con un TVL di 310 milioni di dollari e un volume annuo di 21,5 miliardi di dollari crea una liquidità statica: gli utenti si rivolgono di default ai mercati più profondi per ottenere la migliore esecuzione.
Evidenze: il 73% del TVL del mercato delle previsioni DeFi si concentra su Polymarket, nonostante oltre 20 protocolli concorrenti. Kalshi raggiunge una posizione dominante simile nei mercati regolamentati statunitensi (quota del 60-70%).
Effetti della rete di reputazione:
Una risoluzione accurata crea fiducia → fidelizzazione degli utenti → la piattaforma diventa una fonte autorevole → i media citano le probabilità → adozione più ampia. Polymarket ha raggiunto questo obiettivo durante le elezioni del 2024: CNBC, Bloomberg e NYT hanno citato le probabilità di Polymarket come "previsioni dei mercati...", promuovendo la consapevolezza del grande pubblico.
Controrischio: le controversie sulla risoluzione (causa Zelensky, elezioni in Venezuela) erodono la reputazione in modo sproporzionato. Un singolo errore di alto profilo può innescare l'esodo degli utenti.
Effetti della rete dati (emergenti):
Le piattaforme accumulano dati proprietari sul flusso degli ordini, sullo storico dei prezzi e sul comportamento degli utenti. La partnership Kalshi/CME sfrutta questi dati per la progettazione di derivati; i dati di Polymarket alimentano le analisi istituzionali. Crea fossati di monetizzazione secondaria (licenze dati) e di intelligence competitiva.
Costi di passaggio per utenti e creatori di mercato
Utenti:
Bassi costi di commutazione: nessun contratto vincolante; le posizioni possono essere chiuse o trasferite (limitate)
Frizione tra abitudini/esperienza utente: apprendimento di una nuova interfaccia, rideposito di fondi (in particolare transizioni fiat/cripto)
Viscosità della liquidità: gli utenti si abituano alle piattaforme con la migliore esecuzione; il passaggio a concorrenti illiquidi aumenta lo slittamento
Empirico: una fidelizzazione del 60% a 7 giorni di Polymarket suggerisce costi di cambio moderati; una fidelizzazione del 20% di Augur indica una bassa fedeltà quando le alternative offrono un'esperienza utente superiore.
Creatori di mercato:
Piattaforme centralizzate: costi di commutazione elevati: processo di approvazione del mercato, revisione della conformità, nessuna portabilità
Piattaforme decentralizzate: costi di commutazione bassi in teoria (senza autorizzazione), ma reputazione/base di follower legata alla piattaforma
Realtà: i creatori di mercato cambiano raramente; si concentrano sulle piattaforme con la massima liquidità per massimizzare la visibilità e il volume degli scambi.
Dinamica del vincitore che prende di più
Quadro teorico: gli effetti di rete (liquidità, reputazione, dati) creano distribuzioni di potenza: le piattaforme dominanti acquisiscono quote di mercato sproporzionate. Analogie: CME (derivati), Binance (exchange di criptovalute), Google (ricerca).
Prove empiriche:
Mercati di previsione DeFi: Polymarket quota TVL del 73% ($ 310 milioni / $ 423 milioni totali)
Mercati regolamentati degli Stati Uniti: Kalshi ha una quota del 60-70% nonostante le iscrizioni a DraftKings/FanDuel/Robinhood
Concentrazione del volume: le prime 2 piattaforme (Polymarket + Kalshi) rappresentano l'88% del volume del settore (38,6 miliardi di $ / 44 miliardi di $)
Contendibilità: i nuovi operatori con una distribuzione superiore (la base utenti di DraftKings in 38 stati, i milioni di account di Robinhood) possono competere con gli operatori storici attraverso l'acquisizione di utenti piuttosto che attraverso la crescita organica della liquidità. L'integrazione delle scommesse sportive riduce i costi di acquisizione clienti.
Rischi di frammentazione: le divisioni nella giurisdizione normativa (Stati Uniti vs. offshore, licenze Stato per Stato) impediscono un vero sistema in cui il vincitore prende tutto. Probabili diversi leader regionali validi: Kalshi (regolamentato negli Stati Uniti), Polymarket (criptovaluta globale), Matchbook (con licenza per il gioco d'azzardo nel Regno Unito e nell'UE).
Prospettive a lungo termine: si prevedono 2-3 piattaforme dominanti a livello globale (quota combinata dell'80%) con operatori di nicchia che servono mercati verticali specifici (cripto-native, AI-resolved, eventi esotici). Analogamente ai mercati dei derivati: CME domina, ma ICE ed Eurex detengono quote significative tramite prodotti specializzati.
9. Vincoli di crescita e modalità di fallimento
Problema di avvio a freddo della liquidità
Sfida: i nuovi mercati/protocolli richiedono volumi di trading sufficienti per una determinazione accurata dei prezzi e spread ridotti. La scarsa liquidità crea ampi spread bid-ask (0,10-0,20 $), scoraggiando la partecipazione: una dinamica simile a quella dell'uovo e della gallina.
Impatto empirico:
I mercati Polymarket a bassa liquidità (interesse aperto di <$ 10.000) mostrano una divergenza di prezzo del 20-30% rispetto alle probabilità razionali
Gli elevati costi del gas di Augur (in media 10 $) hanno scoraggiato le negoziazioni, creando una liquidità permanentemente debole nonostante il merito tecnico
I nuovi protocolli (Limitless, Hedgehog) hanno difficoltà a gestire un volume giornaliero di circa 1 milione di dollari nonostante l'innovazione del prodotto
Soluzioni tentate:
Sussidi del protocollo: ricompense per i market maker Kalshi da 10 a 1.000 dollari al giorno; sussidi storici LMSR AMM (abbandonati)
Partnership con i market maker: le aziende istituzionali (analoghe a Susquehanna e Jane Street) forniscono profondità in cambio di sconti sulle commissioni
Sovvenzioni incrociate: i mercati sportivi ad alto volume finanziano la liquidità di eventi di nicchia sulla stessa piattaforma
Tasso di successo: Misto. Polymarket/Kalshi ha raggiunto la velocità di fuga dalla liquidità (soglia settimanale di oltre 1 miliardo di dollari oltre la quale il market making organico diventa autosufficiente). I protocolli più piccoli rimangono dipendenti dai sussidi o non vengono lanciati.
Formazione dell'utente e carico cognitivo
Barriere della piattaforma decentralizzata:
Configurazione del portafoglio: installazione di MetaMask/Phantom, gestione delle frasi seed, comprensione delle commissioni del gas
Interazione on-chain: firma delle transazioni, commutazione di rete (Polygon/Ethereum/Solana), utilizzo del bridge
Meccanica di mercato: comprendere la determinazione del prezzo di probabilità, il rimborso delle azioni, la risoluzione degli oracoli
Empirico: Augur/Rain/Limitless mostrano una fidelizzazione di 7 giorni del 25-35% rispetto al 60% di Polymarket (UX ibrida) e un implicito 70%+ per Kalshi (fiat-native).
Semplificazione della piattaforma centralizzata:
Kalshi/DraftKings/FanDuel offrono un'esperienza utente di scommesse familiare con depositi fiat, regolamento istantaneo e design mobile-first
Compromesso: rischio di custodia e censura contro accessibilità
Complessità dell'interpretazione del mercato:
I mercati scalari (intervalli numerici) non riescono a ottenere adozione a causa del carico cognitivo
I mercati categoriali multi-esito registrano un volume inferiore rispetto agli equivalenti binari
I mercati condizionali ("X dato Y") raramente vengono scambiati nonostante il valore teorico
Vincolo di scalabilità educativa: i mercati predittivi richiedono intrinsecamente una certa alfabetizzazione probabilistica, ovvero la consapevolezza che 0,70 $ ≠ 70% di certezza ma 70% di probabilità. L'adozione mainstream è limitata dal divario di alfabetizzazione statistica (adulti statunitensi con una probabilità di comprensione del 50% secondo gli studi).
Eventi cigno nero e risoluzione delle controversie
Scenari di errore di Oracle:
Risultati ambigui: eventi con interpretazione soggettiva (tessuto "abito" di Zelensky, elezioni "giuste" in Venezuela) scatenano controversie nonostante un chiaro verificarsi fisico. Casi Polymarket del 2025: oltre 12 risoluzioni controverse per un volume totale di oltre 100 milioni di dollari.
Manipolazione delle fonti dati: le dipendenze di risoluzione da una singola fonte creano vettori di attacco. Esempio: siti web governativi modificati post-factum, manipolazione del volume di ricerca (mercato di ricerca Google "d4vd", in cui il volume delle scommesse stesso ha guidato la metrica).
Cigni neri: eventi senza precedenti privi di chiari quadri di risoluzione. Esempio: parità di voti nei collegi elettorali o scenari di crisi costituzionale non contemplati dalle regole di mercato.
Fallimento economico delle controversie: UMA whale (5 milioni di token) ha risolto favorevolmente il mercato da 7 milioni di dollari nonostante il disaccordo della community. Il meccanismo di fork di REP non si è mai attivato nonostante le controversie, il che suggerisce che i costi delle controversie superano i benefici.
Impatto della risoluzione: esiti controversi erodono in modo sproporzionato la credibilità della piattaforma: rischio di esodo degli utenti a causa di un singolo errore di alto profilo. La controversia su Polymarket Zelenskyy ha generato una copertura mediatica negativa, nonostante rappresenti lo 0,3% del volume annuale.
Credibilità della piattaforma ed erosione della fiducia
Incidenti di sicurezza:
Violazione di Polymarket Magic Labs (2025): la vulnerabilità di autenticazione ha esposto i dati degli utenti; l'impatto sulla fiducia non è quantificato, ma le metriche di conservazione mostrano resilienza
Multe CFTC: Polymarket 1,4 milioni di dollari (2022) per swap non registrati crea una percezione di incertezza normativa
Scandali di manipolazione:
Insider Trading: un dipendente di Google ha vinto 22/23 mercati di eventi aziendali utilizzando informazioni interne (oltre 1 milione di dollari)
Wash Trading: uno studio della Columbia ha rilevato che il 25% del volume medio deriva dall'auto-trading; gonfia l'apparente liquidità e inganna gli utenti
Manipolazione delle balene: le posizioni da 30 milioni di dollari della "balena francese" hanno alterato le narrazioni elettorali e potenzialmente i risultati
Qualità della risoluzione:
Incidente Kalshi "Miami" (pre-2025): reclami per risoluzione errata; credibilità del team messa in discussione
Elezioni polimercato in Venezuela: la risoluzione centralizzata dell'oracolo contraddetta dagli osservatori internazionali
Rischio di ciclo di feedback:
Manipolazione/controversie → copertura mediatica → scetticismo degli utenti → calo dei volumi → deterioramento della liquidità → ulteriore vulnerabilità alla manipolazione. Non ancora osservata a livello di sistema, ma i singoli fallimenti del mercato ne dimostrano il meccanismo.
Barriera istituzionale: l'erosione della fiducia limita l'adozione istituzionale: hedge fund e aziende necessitano di una risoluzione credibile e di chiarezza normativa per i casi d'uso di copertura macroeconomica. L'attuale volatilità in entrambe le dimensioni limita il mercato a cui rivolgersi.
10. Prospettive strategiche
Mercati di previsione vs istituzioni di previsione tradizionali
Scenario complementare (più probabile):
I mercati predittivi forniscono stime di probabilità in tempo reale per decisioni urgenti, laddove i sondaggi/le analisi degli esperti risultano troppo lenti o costosi. Casi d'uso:
Integrazione dei media: CNBC/Bloomberg citano le probabilità di Polymarket/Kalshi come dati supplementari ai sondaggi
Gestione del rischio aziendale: le aziende coprono le esposizioni legate agli eventi (risultati elettorali, decisioni normative)
Validazione della ricerca: competizioni di previsione accademica (IARPA/GJP) utilizzando i mercati come benchmark
Prove: la copertura elettorale del 2024 ha integrato i dati di mercato delle previsioni insieme ai sondaggi tradizionali; le partnership di Kalshi con CME/ICE suggeriscono una domanda istituzionale di strumenti di copertura.
Scenario sostitutivo (domini limitati):
I mercati di previsione ad alta liquidità superano i metodi tradizionali in contesti specifici:
Risultati sportivi: i mercati battono costantemente le scelte degli esperti in NFL/NBA (precisione superiore al 70% rispetto al 60% degli esperti)
Eventi a breve termine: decisioni sui tassi della Fed, annunci sugli utili in cui i mercati incorporano le informazioni più rapidamente dei report degli analisti
Vincoli: i mercati a bassa liquidità falliscono (accuratezza del 67% rispetto al 75%+ dei sondaggi nello studio Vanderbilt); i mercati ideologici (elezioni) mostrano parzialità.
Modello ibrido (migliore pratica emergente):
Combinando le probabilità di mercato predittive con i dati dei sondaggi e l'analisi degli esperti, uno studio Cambridge/IARPA ha dimostrato che i modelli ibridi raggiungono un Brier di 0,15 rispetto a 0,21 auto-segnalazioni aggregate o 0,23 mercati puri.
Per saperne di più: https://www.kkdemian.com/blog/polymarket_kalshi_prediction_2026
