Jupiter lance un marché de prévisions pour le Grand Prix du Mexique de Formule 1
Jupiter, une plateforme d’échange décentralisée basée sur Solana, a inauguré un marché de prévisions en relation avec le prochain Grand Prix du Mexique de Formule 1, qui se déroulera le 27 octobre à 19h00 UTC, et comportera 71 tours, rapporte TopTribune.
Cette plateforme, soutenue par Kalshi, un leader dans le domaine du trading basé sur des événements, permet aux fans et aux traders de spéculer sur le vainqueur de la course parmi des pilotes tels que Max Verstappen, Lando Norris, Oscar Piastri, George Russell, et d’autres encore.
Le soutien de Kalshi s’avère essentiel, car il apporte une liquidité établie et une conformité réglementaire au marché, renforçant ainsi la confiance et la stabilité pour les utilisateurs. Cette initiative pourrait transformer la manière dont les utilisateurs s’engagent avec des événements du monde réel en proposant des paris rapides, peu coûteux et transparents.
L’industrie des marchés de prévisions a connu une croissance rapide, combinant des éléments de finance, de jeu et d’engagement social, permettant aux utilisateurs de spéculer sur des événements réels avec transparence et liquidité. Selon Dune Analytics, les principales plateformes, Kalshi et Polymarket, ont récemment enregistré un volume de trading hebdomadaire record de plus de 2 milliards de dollars.
Les participants au marché peuvent acheter et vendre des actions « oui » et « non » sur diverses options liées au vainqueur de la Grand Prix. Les prix de ces actions sont déterminés par l’offre et la demande, les traders conservant la flexibilité de sortir de leurs positions à tout moment avant la fin du contrat de paris. À la fin de l’événement, les positions gagnantes paient 1 dollar chacune, tandis que les paris qui se révèlent erronés expirent sans valeur.
En tant qu’offre bêta, Jupiter a mis en œuvre des limites de trading initiales pour assurer la stabilité du marché, y compris un maximum global de 100 000 contrats et un maximum de 1 000 contrats par position individuelle.
