作者:Scott Duke Kominers,a16z研究合伙人;来源:a16z crypto;编译:金色财经
周末,数以万计的美国国家橄榄球联盟(NFL)球迷将坐下来观看超级碗,许多人还会同时盯着第二块屏幕——关注预测市场的交易动态。在这里,投注覆盖了从总冠军归属、最终比分到各队四分卫传球码数等所有赛事细节。
过去一年,美国的预测市场交易额至少达到279 亿美元,涵盖体育赛事、经济政策决策、新产品发布等各类事件。但它们的本质一直备受争议:这是交易?还是赌博?它们是众包新闻工具,还是科学复现工具?而当前的发展模式是否最优?
作为长期研究市场与激励机制的经济学家,我的答案始于一个简单前提:预测市场就是市场,而市场是配置资源、聚合信息的基础工具。它们通过创设与特定事件挂钩的资产 —— 若某一结果发生则兑付收益 —— 让人们基于自身对未来的判断进行交易,从而发挥这一核心作用。
从市场设计角度看,这比只听单一体育评论员、甚至参考拉斯维加斯盘口更有优势。传统体育博彩公司并非要预测胜负,而是通过调整赔率 “平衡投注”,吸引资金较少的一方下注。拉斯维加斯的目标是让人们愿意押注冷门,而预测市场则允许人们基于真实信念交易。
预测市场还能更轻松地从噪音中提取信号。若想估算新关税出台的概率,你或许能从大豆期货价格间接推断,但期货价格同时受多重因素影响;而通过预测市场提出问题,获取信息则直接得多。
这一理念的雏形至少可追溯至 16 世纪的欧洲,当时人们就会下注谁将成为下一任教皇。当代预测市场则植根于现代经济学、统计学、机制设计与计算机科学。加州理工学院的查尔斯・普洛特与耶鲁大学的希亚姆・森德于 20 世纪 80 年代为其搭建了正式学术框架,首个 “现代” 预测市场 ——爱荷华电子市场—— 也随之诞生。
其运作机制如下:以 “海鹰队四分卫萨姆・达诺德是否会在一码线内传球” 为例,预测市场会围绕一份合约展开 —— 若该传球发生,每份合约兑付 1 美元。随着人们反复交易该资产,市场价格可被解读为概率,即交易者对该结果的集体信念估值:每份合约 0.5 美元的价格,意味着发生概率为 50%。
若你认为达诺德完成该传球的概率高于 50%(比如 67%),便会买入合约;若结果成真,你以 0.5 美元的成本可获得 0.67 美元收益。同时,你的买入会推高市场价格与对应概率估值,反映出你认为市场低估了该事件的可能性(反之,若有人认为市场高估概率,则会卖出)。
运行良好的预测市场,相比其他预测方法优势显著。民调与调查仅能反映意见占比,要将其转化为概率估值,需通过统计学推导测量占比与总体人群的关联;且民调通常只是时间快照,而预测市场会随新参与者、新信息持续更新。
关键在于,预测市场具备激励性。买卖双方都 “押上了真金白银”,必须审慎评估自身信息,在自认最具信息优势的领域投入资本。而在预测市场中利用信息与专业知识获利的机会,也会激励人们深入研究相关议题。
最后,预测市场在覆盖广度上优势巨大。了解石油需求影响因素的人可做多或做空原油,但大量我们想预测的结果,并未得到大宗商品或股票市场的充分支撑。例如,近期涌现的预测市场,正尝试聚合特定数学问题的解决时间 —— 这对科学进步至关重要,也是评估 AI 能力的基准。
然而,预测市场要兑现潜力,仍需解决诸多问题。始终存在关键的市场基础设施问题:如何验证并就某一事件是否发生达成共识?如何确保市场运作透明、可审计?
同时还有市场设计层面的挑战。比如,掌握相关信息的参与者必须参与进来 —— 若所有人都缺乏信息,市场价格信号便毫无价值。反之,若各类相关信息持有者未参与,预测市场的估值就会出现偏差(英国脱欧公投前的情况或可佐证)。
但另一方面,若掌握完全信息的人参与其中 —— 比如海鹰队进攻协调员清楚达诺德是否会在一码线内传球 —— 也会引发问题,尤其当此人能影响事件走向时。若潜在参与者认为内部人士会在市场交易,便会理性选择离场,导致市场崩溃。
最后,还存在一种风险:有人可能将预测市场从聚合信念的工具,变为操纵信念的工具。若某候选人的竞选团队想让外界认为其会胜选,便可动用竞选资金试图左右预测市场。不过,预测市场在这方面具备一定自我修正能力:人们总能对将概率估值推至不合理水平的合约进行反向交易。
鉴于这些风险,预测市场平台必须着力提升透明度,明确参与管理、合约设计与运营规则。若能成功破解这些难题,我们可以预见:预测市场将在未来的预测领域中,扮演愈发重要的角色。
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