マルチレッグ戦略

なぜオプション戦略が Polymarket に適用できるのか

スプレッドを構築できる場面で、オプショントレーダーが裸のポジションを取ることはほとんどありません。同じ感覚は Polymarket にも当てはまります。vertical はアップサイドの大半を放棄せずにダウンサイドを限定し、pair trade は方向性のテーゼをマクロのノイズに対してヘッジし、マルチアウトカム市場での box-spread アービトラージは取引所において数少ないリスクフリー取引の 1 つです。Workstation のマルチレッグチケットプリミティブは、これらをレッグごとに手動でクリックする代わりに、ひとつのアトミックな単位として組み立てられるようにします。

各レッグは通常の CLOB 注文です。チケットはすべてのレッグをまとめて記録し、シングルレッグチケットと同じ OrderExecutor を介して順次送信し、ロールバックセマンティクスを備えています。いずれかのレッグが約定しなかった場合、約定済みのレッグは反対サイドの成行注文で逆建てされ、壊れた構造が残ることはありません。

Vertical スプレッド

同じ市場である価格で YES を買い、より高い価格で YES を売ります。ダウンサイドはネットデビットで限定され、アップサイドは 2 つのストライク差からデビットを差し引いた額に限定されます。Polymarket 版では、ストライクの代わりに同じ確率軸上の 2 つの価格の間にポジションを取ります。

long YES @ 0.30, short YES @ 0.55
  max loss = (0.30 − 0.0) − net premium = ~0.30 − 0.20 = 0.10
  max gain = (0.55 − 0.30) − net premium = 0.25 − 0.20 = 0.05

Calendar スプレッド

同じ結果、決着日が異なります。Polymarket では、同じ基本問題を共有しながら異なる時点で決済される 2 つの市場——例えば同じ暗号価格に関する日次版と週次版——にマップされます。インプライド確率の期間構造に対してポジションを取ることになり、これはオプショントレーダーがフロントマンス vol を売り、バックマンスを買い戻すときに行うのと同じ取引です。

Pair trade

ある市場をロングし、相関のある別の市場をショートします。マクロ要因をヘッジし、相対的な賭けを切り離します。絶対水準についての強い見解はないが、A が B を上回るという強い見解がある場合に有用です。Workstation の相関オーバーレイは既存ポジションから候補を浮かび上がらせます。「Trump-2024 YES のロングを保有している場合、システミックリスクをヘッジする 3 つの負相関 YES レッグを提示」。

マルチアウトカム市場での box-spread アービトラージ

マルチアウトカム Polymarket 市場——「NYC 市長の勝者」「ワールドカップ予選グループ首位」など——では、各結果の YES 価格の合計はおよそ $1.00 から手数料を引いた額になるはずです。そうでないとき、その乖離は誰が勝っても par で決済される、利益が確定したアービトラージとなります。アービトラージスキャナーはあらゆるマルチアウトカム市場で継続的に動作し、手数料控除後のエッジで機会をランキングし、ワンクリックでレッグをマルチレッグチケットに送り込みます。

計算が煩雑なため、ほとんどのトレーダーはこれを見ようとしません。Workstation はそれをスクリーナーの 1 行として表示します。行を選択し、スプレッドを確認し、提出をクリックするだけです。

アトミックな送信とロールバック

マルチレッグチケットは、レッグの半分しか約定しなければ役に立ちません。チケットは order_tickets テーブルに保持され、レッグごとに 1 つの trades.ticket_id 逆参照を持ち、TicketExecutor ワーカーを介して順次送信されます。レッグごとの失敗時、ワーカーは反対サイドの成行注文を送信して既に約定済みのレッグを逆建てし、チケットを rolled_back と記します。ロールバックレッグも失敗した場合、チケットはサポート照合のための注釈付きで failed ステータスに移行します。1 チケットあたり最大 8 レッグまでです。

ヘッジアシスタント

お客様のブックから既存ポジションを選ぶと、アシスタントはヘッジレシオでランク付けされた 3 つの負相関レッグを返します。イベントが近づき、ポジション全体を閉じずに値動きの一部を確定させたいときに有用です。pair-trade ビルダーが使用するのと同じ相関行列に基づいています。