Przed Kalshi pracowałem w znanej, mainstreamowej firmie informacyjnej. Moja rola koncentrowała się na opowiadaniu historii opartych na danych (tłumaczenie danych z źródła na ekran). Czuję się wykwalifikowany, aby przedstawić swoje zdanie na temat tego, jak rynki prognozowe demokratyzują zbieranie danych, rozwiązując problem opóźnienia danych. Wprowadzenie W mojej ostatniej roli zdałem sobie sprawę, że tradycyjne zbieranie danych ma fatalną wadę: opóźnienie. Zbiory danych reagują wolno na szybkie zmiany. Dane są zbierane w arbitralnie długich okresach tygodni i lat. 1. Rozwiązanie raportu o zatrudnieniu lub inflacji zajmuje miesiąc. 2. Zmierzenie skumulowanych wzorców pogodowych zajmuje sezon lub rok. 3. Ocena, jak rynek przetwarza wiadomość, zajmuje dzień. Przypadki opóźnienia tworzą kieszenie nieefektywności, co ostatecznie prowadzi do strat dla uczestników downstream: 1. Szokujący raport o inflacji niszczy twoje 401K. 2. Księgowy w stanie Midwest podnosi twoje składki na ubezpieczenie domu, ponieważ teraz jesteś w strefie powodziowej. 3. Asymetryczne informacje o próbie leku obniżają wartość akcji. (Mogę wymienić 50 więcej, ale rozumiesz o co chodzi) Jak rynki prognozowe rozwiązują problem opóźnienia Rynki prognozowe przekształcają poszarpane, wolno przybywające zbiory danych w żywy strumień prawdopodobieństwa. Zamiast czekać na następny krok na wyboistej klatce schodowej, otrzymujesz gładką krzywą, która aktualizuje się w czasie rzeczywistym. Tego rodzaju źródło prawdy poprawia modele aktuarialne, finansowe i społeczne, kompresując funkcję straty z opóźnionego medium danych, które zajmuje arbitralną ilość czasu, aby się zbilansować. Ale czy nie potrzebujesz danych, aby rynki prognozowe działały efektywnie? Tak! Oczywiście. Bez danych wspierających, rynki prognozowe to tylko Magic Eight Balls. Zbieranie danych zawsze będzie istniało – ale rynki prognozowe w sposób niejawny absorbują te dane w sposób wspierany przez dolary. 1. Rynki prognozowe są agregatorami danych i będą promować poglądy dokładnych, bezstronnych i aktualnych źródeł. 2. Uwzględniają twarde dane i miękkie sygnały w czasie rzeczywistym. 3. Efektywny rynek nagradza uczestników za korygowanie błędnych szans. Czy profil uczestnika tworzy stronniczość? Częściowo, ale nie całkowicie. Profil uczestników ma znaczenie, ale projekt rynków prognozowych ma tendencję do samokorygowania stronniczości w sposób, który czyni je niezwykle odpornymi w porównaniu do większości systemów zbierania danych. 1. Tethering wyników redukuje dryf. Wszystkie rynki ostatecznie się rozwiązują, a uczestnicy są nagradzani za rezygnację z uprzedzeń. Z biegiem czasu uczestnicy dążą do normalizacji swoich uprzedzeń, aby zmaksymalizować osobisty wynik. 2. Stronniczość jest arbitrażowana. Jeśli stronnicza grupa uczestników powoduje dryf cen szans, inna grupa będzie zachęcana do przymusowego przeliczenia rynku. 3. Efektywny rynek składa się z wielu transakcji od heterogenicznych uczestników. Podobnie jak na giełdzie, detaliści, eksperci, fundusze hedgingowe itp. oferują swoje własne przewagi, które są składane w odpowiednie wyceny rynku. Efekt netto: Stronniczość istnieje na poziomie indywidualnym, ale jest nieustannie wyceniana na poziomie systemowym. Rynki prognozowe przekształcają hałas indywidualnej pewności w gładszą, dokładniejszą krzywą prawdopodobieństwa, która przewyższa opóźnione, jednowymiarowe zbiory danych. Kogo to obchodzi? Istnieje małżeństwo między danymi a rynkami prognozowymi. Jedno nie może istnieć bez drugiego. Dzięki różnym mechanizmom prawidłowej wyceny, rynki prognozowe ustanawiają ciągłą krzywą prawdopodobieństw, która redukuje hałas, kompresuje straty z opóźnionych danych i przynosi lepszą "ostateczną liczbę" do modelowania. Wyniki w ciągłym świecie rzeczywistym mogą teraz opierać się na bardziej skutecznych metrykach. W rzeczywistym scenariuszu oznacza to bezpośrednie odniesienie wyników rynków prognozowych w modelach, artykułach prasowych, analizach i nie tylko. A to dopiero początek z adopcją ze strony twórców rynku, firm informacyjnych i platform danych. TLDR Dane zazwyczaj przychodzą w arbitralnych odstępach. Rynki prognozowe mają różne sposoby kompresji strat między tymi odstępami. Możesz wykorzystać ten mechanizm prawidłowej wyceny do użytecznych zastosowań w rzeczywistym świecie. Wciąż jesteś na początku.