Antes da Kalshi, trabalhei em uma conhecida empresa de notícias mainstream. Meu papel girava em torno da narrativa orientada por dados (traduzindo dados da fonte para a tela). Sinto-me qualificado para oferecer minha opinião sobre como os mercados de previsão democratizam a coleta de dados ao resolver o problema da defasagem de dados. Introdução Em meu último cargo, percebi como a coleta de dados tradicional vem com uma falha fatal: a defasagem. 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 se resolver em um número. 2. Leva uma temporada ou um ano para medir padrões climáticos acumulados. 3. Leva um dia para avaliar como o mercado digere uma notícia. Instâncias de defasagem criam bolsões de ineficiência, causando, em última análise, perdas para os atores a jusante: 1. Um relatório de inflação chocante destrói seu 401K. 2. Um contador em um estado do Meio-Oeste aumenta seus prêmios de seguro residencial porque você agora está em uma zona de inundação. 3. Informação assimétrica sobre um ensaio clínico derruba uma ação. (Posso listar mais 50, mas você entendeu a ideia) Como os Mercados de Previsão Abordam a Defasagem 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 irregular, você obtém uma curva suave que se atualiza em tempo real. Tal fonte de verdade torna modelos atuariais, financeiros e sociais melhores ao comprimir a função de perda de um meio de dados escalonado que leva um tempo arbitrário para se equilibrar. Mas, Você Não Precisa de Dados para os PMs Funcionarem de Forma Eficiente? Sim! Claro. Sem dados de apoio, os Mercados de Previsão são apenas Bolas Mágicas. A coleta de dados sempre existirá – mas os mercados de previsão absorvem implicitamente esses dados de uma maneira respaldada por dólares. 1. Os mercados de previsão são agregadores de dados e defenderão as opiniões de fontes precisas, imparciais e atuais. 2. Eles contabilizam dados duros e sinais suaves em tempo real. 3. O mercado eficiente recompensa os participantes por corrigir probabilidades que estão incorretas. O perfil do participante cria viés? De certa forma, mas não completamente. O perfil de quem participa importa, mas o design dos mercados de previsão tende a autocorrigir o viés de maneiras que os tornam incomumente robustos em comparação com a maioria dos sistemas de coleta de dados. 1. O anexo de resultados reduz a deriva. Todos os mercados, em última análise, se resolvem, e os participantes são recompensados por renunciar a viéses. Com o tempo, os participantes buscam normalizar seu viés para maximizar o resultado pessoal. 2. O viés é arbitrado. Se um grupo de participantes tendenciosos faz com que as probabilidades precificadas se desviem, outro grupo será incentivado a reprecificar o mercado à força. 3. Um mercado eficiente consiste em muitas transações de participantes heterogêneos. Como em um mercado de ações, varejistas, especialistas, fundos de hedge, etc., todos oferecem sua própria vantagem que é montada na precificação correta 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 conjuntos de dados unidimensionais e defasados. Quem se importa? Há um casamento entre dados e mercados de previsão. Um não pode existir sem o outro. Através de vários mecanismos de precificação correta, os mercados de previsão estabelecem uma curva contínua de probabilidades que corta o ruído, comprime a perda de dados defasados e produz um "número final" melhor para modelagem. Resultados no mundo real contínuo agora podem ser enraizados em métricas mais eficazes. Em um cenário do mundo real, isso significa referenciar resultados de mercados de previsão diretamente em modelos, artigos de notícias, análises e 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 diferentes maneiras de comprimir a perda entre esses intervalos. Você pode usar esse mecanismo de precificação correta para aplicações úteis no mundo real. Você ainda está no início.