A Arkham, referência em análise on-chain de criptomoedas, acaba de expandir seu portfólio de serviços com o lançamento de um sistema de classificação para usuários de mercados de previsão. A nova ferramenta avalia traders de plataformas como Polymarket utilizando uma metodologia baseada em pontuação Elo, diferente dos rankings tradicionais que consideram apenas os lucros obtidos.
Enquanto as próprias plataformas de previsão já oferecem tabelas de classificação convencionais, a solução desenvolvida pela Arkham adota uma abordagem mais sofisticada. A pontuação é calculada levando em conta a precisão das previsões, desconsiderando o valor das apostas realizadas. Isso significa que cada previsão correta contribui para aumentar a pontuação do usuário, sendo que previsões corretas em eventos com menores odds geram mais pontos do que aquelas em eventos mais prováveis.
O líder do ranking de elo é o usuário conhecido como "GardenerCx", que apresenta uma impressionante taxa de acerto de 66,1% em 2.598 mercados, com lucros de aproximadamente 49.800 dólares. O retorno sobre investimento desse trader chega a 44%. Segundo a Arkham, a estratégia desse jogador se concentra em negociar mercados de cripto de alta e baixa em janelas de apenas 5 minutos, demonstrando uma precisão notável.
Em comparação, o ranking padrão por lucro mostra outro cenário. O melhor usuário mensal conseguiu obter 3,3 milhões de dólares em lucros, com uma taxa de vitória de 70% em 999 apostas. Já o trader "swisstony" gerou impressionantes 11,4 milhões em lucros totais, mas sua inconsistência e menor taxa de acerto o mantêm distante dos primeiros lugares no sistema de classificação por elo.
O crescimento dos mercados de previsão tem sido expressivo nos últimos anos. Prova disso é que até mesmo a Meta, empresa de Mark Zuckerberg, estaria planejando o lançamento de uma plataforma nesse segmento. O interesse da Arkham nesse setor evidencia a forte conexão entre o universo das criptomoedas e essas novas plataformas de negociação de probabilidades.
Fonte: Livecoins
