Antes de Kalshi, trabalhei em uma conhecida empresa de notícias convencional. Minha função girava em torno da narrativa baseada em dados (tradução de dados da fonte para a tela). Sinto-me qualificado para oferecer minha opinião sobre como os mercados de previsão democratizam a coleta de dados, corrigindo o problema de atraso de dados. Introdução Em minha última função, percebi como a coleta de dados tradicional vem com uma falha fatal: lag. Os conjuntos de dados reagem lentamente a mudanças rápidas. Os dados são coletados em períodos arbitrariamente longos de semanas e anos. 1. Leva um mês para um relatório de empregos ou inflação ser resolvido para um número. 2. Leva uma temporada ou um ano para medir os padrões climáticos cumulativos. 3. Leva um dia para avaliar como o mercado digere uma notícia. Instâncias de atraso criam bolsões de ineficiência, causando perdas aos atores downstream: 1. Um relatório de inflação de choque destrói seu 401K. 2. Um contador de feijão em um estado do Centro-Oeste aumenta seus prêmios de seguro residencial porque agora você está em uma zona de inundação. 3. Informações assimétricas em um teste de drogas afundam um estoque. (Posso listar mais 50, mas você entendeu) Como os mercados de previsão lidam com o atraso Os mercados de previsão transformam conjuntos de dados irregulares e lentos em um fluxo de probabilidade vivo. Em vez de esperar pelo próximo passo em uma escada instável, você obtém uma curva suave que se atualiza em tempo real. Essa fonte de verdade torna os modelos atuariais, financeiros e sociais melhores, comprimindo a função de perda de um meio de dados escalonado que leva uma quantidade arbitrária de tempo para ser liquidado. Mas, você não precisa de dados para que os PMs trabalhem com eficiência? Sim! É claro. Sem dados de apoio, os Mercados de Previsão são apenas Oito Bolas Mágicas. A coleta de dados sempre existirá – mas os mercados de previsão absorvem implicitamente esses dados de maneira lastreada em dólares. 1. Os mercados de previsão são agregadores de dados e defenderão as visões de fontes precisas, imparciais e atuais. 2. Eles são responsáveis por dados concretos e sinais suaves em tempo real. 3. O mercado eficiente recompensa os participantes por corrigir as probabilidades incorretas. O perfil do participante cria viés? Um pouco, mas não completamente. O perfil de quem participa é importante, mas o design dos mercados de previsão tende a autocorrigir o viés de maneiras que os tornam extraordinariamente robustos em comparação com a maioria dos sistemas de coleta de dados. 1. O tethering de resultado reduz o desvio. Todos os mercados acabam sendo resolvidos e os participantes são recompensados por renunciar a preconceitos. Com o tempo, os participantes procuram normalizar seu preconceito para maximizar o resultado pessoal. 2. O viés é arbedado. Se uma coorte tendenciosa de participantes fizer com que as probabilidades precificadas se desviem, outra coorte será incentivada a reavaliar o mercado à força. 3. Um mercado eficiente consiste em muitas transações de participantes heterogêneos. Como um mercado de ações, varejo, especialistas, fundos de hedge, etc., todos oferecem sua própria vantagem que é montada no preço certo de um mercado. Efeito líquido: O viés existe no nível individual, mas é continuamente precificado no nível do sistema. Os mercados de previsão transformam o ruído da convicção individual em uma curva de probabilidade mais suave e precisa que supera os conjuntos de dados unidimensionais e atrasados. Quem se importa? Existe um casamento entre dados e mercados de previsão. Um não pode existir sem o outro. Por meio de vários mecanismos de precificação correta, os mercados de previsão estabelecem uma curva contínua de probabilidades que reduz o ruído, comprime a perda de dados lentos e produz um "número final" melhor para modelagem. Os resultados no mundo real contínuo agora podem ser enraizados em métricas mais eficazes. Em um cenário do mundo real, isso significa referenciar os resultados do mercado de previsão diretamente em modelos, artigos de notícias, análises e muito mais. E isso está apenas começando com a adoção de formadores de mercado, empresas de notícias e plataformas de dados. TLDR Os dados geralmente vêm em intervalos arbitrários. Os mercados de previsão têm maneiras diferentes de comprimir a perda entre esses intervalos. Você pode usar esse mecanismo de precificação correta para aplicativos úteis do mundo real. Você ainda está adiantado.