Bot sui mercati predittivi: la fine dei soldi facili nel 2026

Ad agosto 2026 è arrivato un segnale che il settore aspettava da tempo: i volumi combinati di Polymarket e Kalshi, i due colossi dei mercati predittivi, sono scesi del 14,5%, fermandosi intorno ai 45,3 miliardi di dollari (circa 39 miliardi di euro) contro i 50,6 di luglio. È il primo calo mensile in dodici mesi, dovuto in buona parte alla fine dei Mondiali di calcio che avevano gonfiato l’estate; ma resta comunque un mercato del 76% più grande di quello di maggio. Numeri che raccontano un comparto ormai adulto, non più una nicchia per appassionati di politica e sport.

C’è però una storia più interessante dei volumi, ed è chi li produce. Su Polymarket gli agenti di intelligenza artificiale e i bot controllano ormai oltre il 30% dei wallet attivi e figurano tra gli account più profittevoli. Le macchine non si limitano più a osservare: leggono i feed di X, i terminali dati e le API di notizie, e piazzano ordini in USDC in pochi millisecondi. Il risultato è che il gioco è diventato molto più difficile per tutti gli altri.

Questo articolo non spiega da zero cosa sia un mercato predittivo, né si concentra su chi decide l’esito dei contratti. Guarda invece dentro la macchina: come si costruisce un agente, cosa cambia nella microstruttura di un mercato quando i bot diventano la maggioranza, e soprattutto se questi agenti guadagnano davvero. La risposta breve, supportata da dati accademici e dalle parole di chi ci lavora, è che i soldi facili sono finiti.

Agenti, non semplici bot: cosa cambia

La distinzione tecnica conta. Un bot di trading segue regole fisse: se il prezzo scende sotto una soglia, compra; se sale, vende. Un agente è un’altra cosa. Al centro c’è un modello linguistico che interpreta informazioni nuove (una dichiarazione, un dato macro, un sondaggio), pianifica una strategia, controlla un proprio wallet e firma da solo le transazioni. Non esegue soltanto un ordine: decide se e come reagire a un evento che non aveva mai visto prima. Per la microstruttura di un mercato questa differenza è tutto, perché un agente si muove in base all’informazione, non solo al prezzo.

I mercati predittivi sono l’habitat ideale per queste macchine, e non per caso. Il contratto è binario: paga 1 dollaro se l’evento accade, 0 se non accade, così ogni previsione ha alla fine una verità oggettiva contro cui misurarsi, cosa che un’azione o una valuta non offrono mai (un titolo non si «risolve» il mese prossimo con un sì o un no). Le API sono aperte e permissionless, il mercato è attivo 24 ore su 24, e bastano pochi dollari per iniziare. È l’ambiente perfetto per addestrare, testare e mettere a reddito un modello: un laboratorio di apprendimento con un punteggio finale che non si può falsare.

Va tenuta a mente anche l’altra faccia dell’automazione. Nei mercati predittivi ci sono due livelli di macchine: quelle che scommettono e quelle che decidono l’esito (gli oracoli, spesso guidati a loro volta da algoritmi). Qui parliamo del primo livello, il trading; il secondo lo riprendiamo più avanti, perché è diventato un vero costo di microstruttura per chi opera.

Il primo calo in un anno: i numeri di agosto

Il dato di agosto merita di essere letto con attenzione, perché segna una svolta di fase. Dopo mesi di crescita ininterrotta, il volume combinato è sceso a 45,3 miliardi di dollari, il 14,5% in meno rispetto a luglio. La causa immediata è banale: i Mondiali di calcio, disputati tra l’11 giugno e il 19 luglio, avevano gonfiato gli scambi estivi, e la loro conclusione ha tolto carburante al motore. Ma il quadro resta quello di un settore enorme, il 76% più grande dei 25,7 miliardi di maggio.

La tabella racconta anche una divergenza strutturale. Kalshi, piattaforma statunitense regolata dalla CFTC e sempre più orientata agli istituzionali, ha ceduto poco (il 7,3%) e domina con circa l’82% del volume; il suo giro d’affari su base annua ha toccato i 178 miliardi di dollari, con i volumi istituzionali cresciuti dell’800%. Polymarket, nativa crypto e globale ma oscurata in molti Paesi (Italia compresa), ha perso oltre un terzo. Il vento, per ora, soffia a favore della piattaforma con licenza e clienti professionali.

Perché i bot hanno preso il sopravvento

La dominanza delle macchine non è un’impressione, è una misura. Secondo CoinDesk, gli agenti autonomi rappresentano oltre il 30% dei wallet attivi su Polymarket e occupano gran parte delle posizioni più redditizie. Il caso più citato è Polystrat, l’agente lanciato a febbraio 2026 da Valory (la società dietro Olas, ex Autonolas): nel primo mese ha eseguito più di 4.200 operazioni, con punte del 376% su singole scommesse. David Minarsch, amministratore delegato di Valory, lo descrive a CoinDesk come «un agente di intelligenza artificiale autonomo che opera su Polymarket 24 ore su 24», e aggiunge una frase che riassume la tesi del settore: «gli agenti tendono a fare meglio degli umani».

Perché dovrebbero fare meglio? Le ragioni sono prosaiche. Un agente non dorme, non ha paura, non si innamora della sua posizione e reagisce a una notizia in millisecondi, quando un umano sta ancora aprendo la pagina. Costa poco farne girare tanti in parallelo, ciascuno specializzato su una categoria di mercati (politica, sport, cripto, macro). E impara: l’infrastruttura Olas Predict, che aggrega agenti previsionali su Gnosis Chain, dichiara un’accuratezza intorno al 79% con centinaia di agenti attivi ogni giorno. Numeri che, sommati alla velocità, spiegano perché in molti mercati il capitale «lento» degli umani sia diventato preda facile.

Attenzione però a non confondere la qualità del software con quella del token che lo finanzia. OLAS, la criptovaluta dell’ecosistema Olas, vale circa 0,022 euro per una capitalizzazione di appena 6,4 milioni di euro, oltre il 99% sotto il massimo storico di inizio 2024. Il framework funziona; il token è un’altra storia, un promemoria utile prima di comprare qualsiasi «gettone dell’intelligenza».

Come si costruisce un agente: lo stack Valory e Olas

Contrariamente a quanto si pensa, mettere in piedi un agente non richiede un laboratorio segreto. Il codice è pubblico. Il repository valory-xyz/trader su GitHub è un agente open source per operare sui mercati predittivi (Omen su Gnosis e Polymarket su Polygon): chi ha competenze tecniche può clonarlo, collegargli le proprie chiavi e farlo girare. Chi non le ha può usare l’app Pearl, pensata per far girare un agente in self-custody con pochi clic, mantenendo la proprietà delle chiavi e dei fondi.

La parte più interessante è l’economia tra agenti. Un agente di trading non deve sapere tutto: può comprare previsioni da altri agenti specializzati (i cosiddetti «Mech») attraverso il Mech Marketplace, un mercato dove operatori professionali competono sulla qualità delle stime e vengono pagati in micropagamenti crypto, senza intermediari, con una commissione del 15% sul servizio. È un’infrastruttura che dimostra dal 2023 una cosa tutt’altro che ovvia: macchine che pagano altre macchine per un lavoro, in tempo reale, senza un umano nel mezzo. Su questo si innestano i nuovi standard di pagamento tra agenti come x402 e AP2, che regolano gli scambi in stablecoin.

L’anatomia di un agente, ridotta all’osso, è sempre la stessa: un modello linguistico che interpreta e pianifica; un wallet (spesso uno smart account con chiavi di sessione) che detiene i fondi e firma; una serie di strumenti che collegano l’agente ai feed di dati e alle API dei mercati; un ciclo che tiene tutto insieme, dall’analisi all’ordine alla gestione del rischio. La differenza tra un agente mediocre e uno vincente non sta nel modello in sé, ormai una commodity, ma nei dati che riceve e nel modo in cui gestisce l’incertezza.

La microstruttura di un mercato predittivo

Che aspetto ha, davvero, un mercato dominato dalle macchine? Per la prima volta abbiamo una risposta rigorosa. Uno studio accademico firmato da Philipp D. Dubach, pubblicato ad aprile 2026, ha analizzato 30 miliardi di eventi del libro ordini di Polymarket su 52 giorni, distribuiti su 600 mercati pre-registrati. È la radiografia più dettagliata mai fatta di un mercato predittivo, e smonta qualche luogo comune.

Due conclusioni contano per chi opera. La prima è che Polymarket assomiglia sempre di più a un mercato finanziario serio: gli scambi fittizi con sé stessi (wash trading) sono rari, la profondità è reale, la latenza è da alta frequenza. La seconda è più insidiosa. Misurare bene questi mercati è difficilissimo: lo studio mostra che indicatori chiave come lo spread effettivo e il lambda di Kyle (una misura dell’impatto degli ordini informati sul prezzo) cambiano addirittura di segno nel 60-67% dei mercati a seconda del metodo usato per stimare la direzione degli scambi. Per un agente, l’errore di misura è rischio: se non sai leggere correttamente il flusso, stai operando alla cieca. Servono i dati on-chain grezzi, non il feed pubblico, per capire davvero chi sta comprando e chi sta vendendo.

La fine dei soldi facili: selezione avversa e prop firm

Fino a un anno fa, sui mercati predittivi si potevano trovare inefficienze grossolane: prezzi che non riflettevano notizie già pubbliche, sondaggi ignorati, arbitraggi tra piattaforme. Oggi quelle occasioni evaporano nel giro di secondi. Il meccanismo si chiama selezione avversa: quando scommetti contro un agente informato, di norma perdi, e più aumentano gli agenti più il capitale «ingenuo» viene setacciato via, gli spread si stringono e il margine sparisce. CryptoSlate lo sintetizza senza giri di parole: i soldi facili stanno scomparendo mentre le società di trading proprietario schierano i loro agenti.

Perché è cambiato tutto? Perché è arrivata gente che di mestiere fa questo. Prop firm come Propr, fondata dall’ex quant di Credit Suisse Louis Régis, hanno costruito modelli dedicati e copiano circa il 5% dei loro segnali su venue reali, tenendo il resto in simulazione interna. Broker e market maker come Clear Street, Marex e Jump Trading hanno costruito i livelli di accesso; nomi come AQR, Susquehanna e OKX hanno pubblicato annunci di lavoro per ruoli specializzati sui mercati predittivi. Régis descrive così l’umiltà necessaria in questo mestiere: si può essere «sicuri della direzione, non della grandezza» del movimento. È il linguaggio di Wall Street applicato a contratti che fino a ieri erano roba da forum.

Il risultato è un mercato a due velocità. Da un lato professionisti e agenti con feed dati costosi, latenza da millisecondi e gestione del rischio industriale; dall’altro il singolo che apre l’app pensando di aver capito le elezioni meglio di tutti. In mezzo, uno spread che si assottiglia proprio dove il capitale intelligente è più fitto. Non è un caso che le piattaforme stiano correndo a costruire strumenti pensati per i primi, non per i secondi.

Ma gli agenti guadagnano davvero? I benchmark dicono di no

Qui arriva la sorpresa. Se i bot dominano i wallet e le prop firm ci investono, verrebbe da pensare che le macchine facciano soldi a palate. I dati indipendenti dicono l’opposto. Il benchmark Prediction Arena, descritto in un paper del 2026, ha fatto operare sei modelli di frontiera con 10.000 dollari veri ciascuno per 57 giorni, tra il 12 gennaio e il 9 marzo. Su Kalshi i modelli hanno perso tra il 16% e il 30,8% del capitale, con una media del -22,6%. Su Polymarket sono rimasti quasi in pari, in media al -1,1%, con un checkpoint di grok-4 che ha toccato un tasso di vittoria del 71,4% sui contratti risolti. La conclusione degli autori è netta: il design della piattaforma conta più della potenza del modello.

Come si concilia questo con i titoli sul 376% di Polystrat? Con la statistica della sopravvivenza. Le singole operazioni spettacolari esistono, ma in media la maggior parte degli agenti non batte il mercato, e distinguere la vera abilità dalla fortuna richiede un campione enorme. Il benchmark Foresight Arena stima che per dimostrare con ragionevole confidenza un vantaggio di appena due punti percentuali servano circa 350 mercati binari risolti; per un punto percentuale ne servono quattro volte tanti. In altre parole, provare di avere un edge è statisticamente costoso, e la maggior parte di chi crede di averlo sta soltanto osservando rumore.

Ecco perché il divario tra Kalshi e Polymarket è istruttivo. Kalshi è più affilata, più istituzionale, con controparti professionali che non lasciano briciole: lì le macchine perdono. Polymarket, più globale e più affollata di capitale non informato, offre ancora qualche sacca di inefficienza da spremere. Ma è una finestra che si chiude, mano a mano che gli stessi agenti la rendono efficiente. La stessa dinamica, del resto, si osserva quando i modelli provano a leggere i mercati macro, dalle mosse della Fed al rafforzamento del dollaro: la direzione è intuibile, la grandezza quasi mai.

Il paradosso dell’insider: la catena è pubblica

C’è un aspetto dei mercati predittivi on-chain che li rende unici, e insieme fragili: ogni operazione è visibile a tutti sulla blockchain. Questa trasparenza radicale ha creato un’industria a sé. Polysights, una suite di analisi con dentro uno strumento chiamato Insider Finder, è nata proprio per stanare le scommesse sospette: posizioni fuori misura, wallet nuovi di zecca, tempismi troppo perfetti prima di un annuncio che muove il mercato. L’ha creata Tre Upshaw, 29 anni, ex trader di memecoin canadese; il progetto ha 24.000 utenti, un round da 2 milioni di dollari in chiusura e un finanziamento da 25.000 dollari ricevuto dalla stessa Polymarket. Circa l’85% delle operazioni che Upshaw segnala risulta vincente.

I casi fanno impressione. A inizio gennaio 2026 un account appena creato ha puntato 30.000 dollari sulla caduta del presidente venezuelano Maduro e ne ha incassati oltre 436.000 in poche ore. Un presunto insider ha guadagnato più di un milione scommettendo sulle classifiche di ricerca di Google prima dell’annuncio ufficiale. Nel complesso, secondo Bloomberg, Polymarket ha esaminato circa 34.000 transazioni segnalate come potenziale insider trading tra agosto 2025 e giugno 2026, per un valore intorno ai 200 milioni di dollari nel solo primo semestre. Upshaw la mette sul filosofico: «L’insider trading, in fondo, non fa che accelerare la verità».

Per gli agenti, questa trasparenza è un’arma a doppio taglio. Da un lato possono osservare la stessa catena pubblica e copiare, o anticipare, i wallet che sembrano informati: seguire il denaro intelligente è diventato una strategia. Dall’altro rischiano di fare da liquidità di uscita agli insider, comprando proprio ciò che qualcuno sta vendendo perché sa qualcosa. Anticipare il flusso informato è il nuovo alpha, ed è anche il nuovo modo di farsi male.

Riflessività: quando mille bot leggono lo stesso segnale

C’è una tesi affascinante dietro tutto questo, quella della finanza dell’informazione (infofinance): i mercati predittivi come macchine per estrarre la verità, dove le probabilità di prezzo sono la migliore stima collettiva su un evento futuro. Se gli agenti rendono i prezzi più rapidi e accurati, il mondo ottiene termometri migliori su elezioni, tassi, conflitti. È l’argomento che ha convinto gli istituzionali a investire non nella scommessa, ma nel dato.

C’è però un rovescio, e si chiama riflessività. Se migliaia di agenti attingono agli stessi feed (il firehose di X, gli stessi modelli linguistici, le stesse API di notizie), tendono a convergere sulle stesse operazioni. Il flusso diventa correlato: tutti comprano insieme, tutti vendono insieme, e un mercato sottile può fare salti bruschi o subire cascate di liquidazioni. È una monocultura cognitiva, esposta anche alla manipolazione degli input: avvelenare una fonte di notizie o iniettare un’istruzione nascosta in un feed (il prompt injection) può muovere decine di agenti nella stessa direzione sbagliata. E poiché il regolamento avviene on-chain, su Polygon, gli ordini degli agenti sono esposti al MEV, cioè al front-running e al sandwiching da parte di chi controlla l’ordine delle transazioni; la corsa alla latenza sotto i 50 millisecondi non è vanità, è sopravvivenza.

La domanda di fondo resta aperta: una maggioranza di bot rende i mercati più accurati o più fragili? La risposta onesta è: dipende dalla diversità. Finché gli agenti pensano in modo diverso, arbitrando gli errori altrui, il prezzo migliora. Nel momento in cui pensano tutti uguale, il mercato diventa preciso in tempi normali e catastroficamente sbagliato nei momenti che contano. È la stessa lezione, applicata al software, che i mercati finanziari hanno imparato a caro prezzo. Non stupisce che il tema si intrecci con quello, più ampio, dei mercati decentralizzati per l’intelligenza, dove il valore dipende dalla varietà dei modelli in gioco.

L’esito resta il tallone d’Achille

Anche l’operazione più brillante vale zero se il contratto viene risolto nel modo sbagliato. È il livello di automazione di cui parlavamo all’inizio: chi decide se l’evento è accaduto? Su Polymarket lo fa l’oracolo ottimistico di UMA, che assume corretta una proposta salvo contestazione; in caso di disputa, la parola passa a un voto dei possessori del token UMA. Il meccanismo funziona finché gli incentivi sono puliti, ma nel corso del 2026 le dispute sono cresciute a centinaia, e più di un’analisi ha rilevato che nei casi contestati il potere di voto tende a concentrarsi nei pochi wallet più grandi, alcuni dei quali con una posizione aperta proprio sul mercato in questione.

Per un agente, tutto questo è un costo di microstruttura reale, una coda di rischio difficile da coprire. Il token che governa quel meccanismo, del resto, non gode di grande fiducia: UMA vale circa 0,32 euro per una capitalizzazione intorno ai 29 milioni. Gli agenti più sofisticati hanno imparato a prezzare l’ambiguità di risoluzione dentro il loro margine: un mercato con criteri vaghi o con storia di dispute vale meno, a parità di probabilità. La verità, in questi sistemi, non è un fatto neutro; è una variabile con un suo prezzo.

Kalshi Pro, ICE e l’arrivo di Wall Street

Se il retail viene setacciato via, per chi si costruisce l’infrastruttura? Per le macchine e per gli istituzionali. Kalshi ha lanciato Kalshi Pro, una piattaforma desktop in beta pensata per i trader esperti («sharps») e le società quantitative: monitoraggio di circa 2.000 mercati contemporaneamente, ordini stop-loss e take-profit, perpetui, integrazione con i grafici di TradingView. Andy Chang, responsabile del prodotto, non usa mezzi termini: «I trader attivi di Kalshi già trattano le previsioni come Wall Street tratta azioni e obbligazioni; abbiamo costruito Pro per dare loro la cabina di comando che meritano». La stessa Kalshi è diventata la prima piattaforma statunitense a offrire perpetui su cripto sotto vigilanza CFTC, con un miliardo di dollari di volume nella prima settimana.

Il capitale istituzionale è già arrivato. ICE, la società madre del NYSE, ha impegnato fino a 2 miliardi di dollari in Polymarket (un miliardo a ottobre 2025 più 600 milioni a marzo 2026, per circa 1,6 miliardi versati), con una tesi esplicita: il valore è nei dati e nell’infrastruttura, non nella scommessa; da qui il tool «Signals and Sentiment» che rivende i segnali di mercato. Sul fronte delle valutazioni, Kalshi punta a una valutazione da circa 40 miliardi di dollari, contro i 15 di Polymarket. Bernstein prevede un volume di settore intorno ai 240 miliardi per il 2026, in traiettoria verso i mille miliardi entro il 2030. È l’atto in cui i mercati predittivi smettono di essere una curiosità e diventano una classe di infrastrutture di scambio, con tutto quello che comporta in termini di concorrenza e vigilanza.

Italia: perché Polymarket è oscurato e come vengono tassati i bot

Per il lettore italiano, la questione pratica è netta: con denaro reale, Polymarket qui non si usa. L’Agenzia delle Dogane e dei Monopoli (ADM) ha oscurato la piattaforma una prima volta il 22 ottobre 2025; dopo un ricorso respinto dal TAR del Lazio e una riabilitazione a dicembre (concessa solo dopo che Polymarket aveva limitato l’operatività reale per gli utenti italiani), è arrivato un nuovo oscuramento il 14 luglio 2026, dentro un provvedimento che ha colpito 293 domini, con gli operatori di rete obbligati a completare il blocco entro il 27 luglio. La base giuridica è la raccolta di scommesse senza concessione. Di rimbalzo, la vicenda ha imbarazzato la sponsorizzazione da circa 19 milioni di euro sulle maglie della Lazio.

Il nodo è di classificazione, ed è tutt’altro che risolto. Un contratto binario sì/no con pagamento fisso somiglia moltissimo a un’opzione binaria, cioè a uno strumento derivato di competenza Consob e MiFID II, non a una scommessa sportiva. L’Italia non ha ancora legiferato per sciogliere questa sovrapposizione, e nel frattempo l’ESMA ha chiarito a luglio 2026 che i contratti su eventi con esito binario, quando sono strumenti finanziari, ricadono nel divieto di vendita al retail delle opzioni binarie, a prescindere dal nome commerciale. La tabella qui sotto riassume le tre cornici che, in Italia, si contendono la materia.

E il fisco? Un agente software non ha personalità giuridica: i suoi guadagni sono attribuiti alla persona o alla società che lo gestisce. Dal 1 gennaio 2026 le plusvalenze in criptoattività sono tassate al 33% e la soglia di esenzione dei 2.000 euro è stata abolita; le stablecoin in euro conformi a MiCA restano invece al 26%, come spieghiamo nella guida sulle aliquote 26% contro 33%. C’è un rischio in più, spesso ignorato: un’attività ad alta frequenza e continuativa, come quella di un agente che opera 24 ore su 24, può essere riqualificata come reddito d’impresa, con tutte le conseguenze del caso. Chi paga con stablecoin in dollari, inoltre, genera una cessione tassabile a ogni piccola variazione di cambio, moltiplicando gli eventi fiscali; per questo la scelta della valuta di regolamento non è un dettaglio, e conviene anche capire quali tutele offre una stablecoin se il peg salta.

Come muoversi senza illudersi

Se i soldi facili sono finiti, cosa resta per un lettore che non sia una prop firm con feed dati da milioni? Prima di tutto, la lucidità. In Italia l’accesso con denaro reale è bloccato dall’ADM; dimostrare un vantaggio statistico richiede centinaia di mercati risolti; si opera contro professionisti e agenti con latenza da millisecondi; e sull’esito grava il rischio di risoluzione. Sommati, questi quattro fatti spiegano perché l’idea di «battere il mercato con un bot da weekend» sia, nella stragrande maggioranza dei casi, un’illusione.

C’è però un uso onesto e potente di questi mercati, ed è come fonte di dati. Le probabilità espresse dai prezzi sono un termometro in tempo reale su eventi che contano: durante l’ultima riunione della Fed, un contratto Kalshi molto liquido prezzava attorno all’87% la probabilità di tassi fermi, un segnale macro che nessun sondaggio offre con quella tempestività. È esattamente la tesi di ICE: il valore è nel dato, non nella puntata. Trattare i mercati predittivi come un cruscotto informativo, non come un bancomat, è probabilmente il modo più intelligente per usarli nel 2026.

E per chi vuole comunque costruire un agente, il consiglio è di partire dalla difesa: limiti di spesa giornalieri, capitale piccolo, un umano che approva le operazioni oltre una certa soglia, e una comprensione realistica del fatto che il modello è la parte facile; i dati, il rischio e la fiscalità sono la parte difficile. Chi lo capisce ha già un vantaggio su chi insegue il 376% visto in un titolo. Anche perché quel numero, come tante cose in questo settore, è la storia di un sopravvissuto, non la media di chi ci ha provato.

Domande frequenti

Cosa sono gli agenti AI sui mercati predittivi?

Sono programmi basati su un modello linguistico che leggono notizie e dati, elaborano una previsione, controllano un proprio wallet e firmano da soli gli ordini su piattaforme come Polymarket e Kalshi, operando 24 ore su 24. Si distinguono dai semplici bot a regole fisse perché interpretano informazioni nuove e adattano la strategia, invece di limitarsi a reagire al prezzo.

I bot su Polymarket guadagnano davvero?

In media no. Il benchmark Prediction Arena ha fatto operare sei modelli di frontiera con capitale reale per 57 giorni: hanno perso tra il 16% e il 30% su Kalshi e sono rimasti intorno alla parità su Polymarket. Alcune singole operazioni rendono molto, ma dimostrare un vantaggio statistico richiede centinaia di mercati risolti, e la concorrenza di prop firm e altri agenti erode i margini.

Perché i volumi di Polymarket e Kalshi sono calati ad agosto 2026?

Ad agosto 2026 il volume combinato è sceso del 14,5%, a circa 45,3 miliardi di dollari, il primo calo mensile in un anno. La causa principale è la fine dei Mondiali di calcio, che avevano gonfiato gli scambi estivi; il mercato resta comunque molto più grande di quello di primavera, quindi non si tratta di un declino strutturale.

Polymarket è legale in Italia nel 2026?

No, per il denaro reale. L’Agenzia delle Dogane e dei Monopoli (ADM) ha oscurato Polymarket una prima volta nell’ottobre 2025 e di nuovo nel luglio 2026, trattandolo come raccolta di scommesse senza concessione. Resta aperto il dibattito se questi contratti binari siano gioco d’azzardo (competenza ADM) o strumenti derivati di competenza Consob.

Come vengono tassati i guadagni di un agente di trading in Italia?

Un agente software non ha personalità giuridica, quindi i guadagni sono attribuiti alla persona o alla società che lo gestisce. Dal 1 gennaio 2026 le plusvalenze in criptoattività sono tassate al 33% senza più la soglia dei 2.000 euro, mentre le stablecoin in euro conformi a MiCA mantengono il 26%. Un’attività ad alta frequenza e continuativa rischia la riqualificazione come reddito d’impresa.

Marcus Okafor scrive di intelligenza artificiale, mercati on-chain e regolamentazione per HOGE Wire.