Antes de Kalshi, trabajé en una conocida empresa de noticias convencional. Mi papel se centraba en contar historias basadas en datos (traduciendo datos de la fuente a la pantalla). Me siento calificado para ofrecer mi opinión sobre cómo los mercados de predicción democratizan la recolección de datos al solucionar el problema del retraso en los datos. Introducción En mi último trabajo, me di cuenta de que la recolección de datos tradicional tiene un defecto fatal: el retraso. Los conjuntos de datos reaccionan lentamente a los cambios rápidos. Los datos se recopilan en períodos arbitrariamente largos de semanas y años. 1. Toma un mes para que un informe de empleo o inflación se resuelva en un número. 2. Toma una temporada o un año medir patrones climáticos acumulativos. 3. Toma un día evaluar cómo el mercado digiere una noticia. Los casos de retraso crean bolsillos de ineficiencia, causando en última instancia pérdidas a los actores posteriores: 1. Un informe de inflación impactante destruye tu 401K. 2. Un contador en un estado del Medio Oeste aumenta tus primas de seguro de hogar porque ahora estás en una zona de inundación. 3. La información asimétrica sobre un ensayo clínico hunde una acción. (Puedo enumerar 50 más, pero ya entiendes la idea) Cómo los Mercados de Predicción Abordan el Retraso Los mercados de predicción convierten conjuntos de datos irregulares y lentos en un flujo de probabilidad vivo. En lugar de esperar el siguiente paso en una escalera irregular, obtienes una curva suave que se actualiza en tiempo real. Tal fuente de verdad mejora los modelos actuariales, financieros y sociales al comprimir la función de pérdida de un medio de datos escalonado que toma un tiempo arbitrario para netearse. Pero, ¿No Necesitas Datos para que los Mercados de Predicción Funcionen Eficientemente? ¡Sí! Por supuesto. Sin datos de respaldo, los Mercados de Predicción son solo bolas mágicas de ocho. La recolección de datos siempre existirá, pero los mercados de predicción absorben implícitamente esos datos de una manera respaldada por dólares. 1. Los mercados de predicción son agregadores de datos y defenderán las opiniones de fuentes precisas, imparciales y actuales. 2. Tienen en cuenta datos duros y señales suaves en tiempo real. 3. El mercado eficiente recompensa a los participantes por corregir probabilidades que son incorrectas. ¿El perfil del participante crea sesgo? Algo, pero no completamente. El perfil de quién participa sí importa, pero el diseño de los mercados de predicción tiende a autocorregir el sesgo de maneras que los hacen inusualmente robustos en comparación con la mayoría de los sistemas de recolección de datos. 1. La vinculación de resultados reduce la deriva. Todos los mercados, en última instancia, se resuelven, y los participantes son recompensados por renunciar a sesgos. Con el tiempo, los participantes buscan normalizar su sesgo para maximizar el resultado personal. 2. El sesgo se arbitra. Si un grupo sesgado de participantes hace que las probabilidades de precios se desvíen, otro grupo será incentivado a reajustar forzosamente el mercado. 3. Un mercado eficiente consiste en muchas transacciones de participantes heterogéneos. Al igual que en un mercado de valores, minoristas, expertos, fondos de cobertura, etc., todos ofrecen su propia ventaja que se ensambla en el precio correcto de un mercado. Efecto neto: El sesgo existe a nivel individual pero se elimina continuamente a nivel del sistema. Los mercados de predicción transforman el ruido de la convicción individual en una curva de probabilidad más suave y precisa que supera a los conjuntos de datos unidimensionales y rezagados. ¿A quién le importa? Hay un matrimonio entre los datos y los mercados de predicción. Uno no puede existir sin el otro. A través de varios mecanismos de fijación de precios correctos, los mercados de predicción establecen una curva continua de probabilidades que corta el ruido, comprime la pérdida de datos rezagados y produce un "número final" mejor para la modelización. Los resultados en el mundo real continuo ahora pueden estar arraigados en métricas más efectivas. En un escenario del mundo real, esto significa referenciar los resultados del mercado de predicción directamente en modelos, artículos de noticias, análisis y más. Y esto es solo el comienzo con la adopción de creadores de mercado, empresas de noticias y plataformas de datos. Resumen Los datos suelen llegar en intervalos arbitrarios. Los mercados de predicción tienen diferentes formas de comprimir la pérdida entre estos intervalos. Puedes usar este mecanismo de fijación de precios correcto para aplicaciones útiles en el mundo real. Aún estás a tiempo.