Antes de Kalshi, trabajé en una conocida empresa de noticias convencional. Mi función se centró en la narración basada en datos (traducir los datos de la fuente a la pantalla). Me siento calificado para ofrecer mi opinión sobre cómo los mercados de predicción democratizan la recopilación de datos al solucionar el problema del retraso de los datos. Introducción En mi último puesto, me di cuenta de que la recopilación 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. Se necesita un mes para que un informe de empleo o inflación se resuelva en un número. 2. Se necesita una temporada o un año para medir los patrones climáticos acumulativos. 3. Se necesita un día para evaluar cómo el mercado digiere una noticia. Los casos de retraso crean focos de ineficiencia, lo que en última instancia causa pérdidas a los actores posteriores: 1. Un informe de inflación de choque destruye su 401K. 2. Un contador de frijoles en un estado del Medio Oeste aumenta las primas de su seguro de hogar porque ahora se encuentra en una zona de inundación. 3. La información asimétrica sobre un ensayo de medicamentos acumula una acción. (Puedo enumerar 50 más, pero 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 entrecortada, 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 tarda una cantidad arbitraria de tiempo en compensarse. Pero, ¿no necesita datos para que los PM trabajen de manera eficiente? ¡Sí! Claro. Sin datos de respaldo, los mercados de predicción son solo Magic Eight Balls. La recopilación 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 los datos duros y las señales suaves en tiempo real. 3. El mercado eficiente recompensa a los participantes por corregir las cuotas incorrectas. ¿El perfil del participante crea sesgos? Un poco, pero no completamente. El perfil de quién participa sí importa, pero el diseño de los mercados de predicción tiende a autocorregir el sesgo de manera que los hace inusualmente robustos en comparación con la mayoría de los sistemas de recopilación de datos. 1. El anclaje de resultados reduce la deriva. Todos los mercados finalmente se resuelven y los participantes son recompensados por renunciar a los sesgos. Con el tiempo, los participantes buscan normalizar su sesgo para maximizar el resultado personal. 2. El sesgo se arruina. Si una cohorte sesgada de participantes hace que las probabilidades de precios se desvíen, otra cohorte se verá incentivada a revalorizar el mercado por la fuerza. 3. Un mercado eficiente consiste en muchas transacciones de participantes heterogéneos. Al igual que un mercado de valores, el comercio minorista, los expertos, los 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 descuenta 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 rezagados. ¿A quién le importa? Existe un matrimonio entre los mercados de datos y 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 reduce el ruido, comprime la pérdida de datos lentos y produce un mejor "número final" para el modelado. Los resultados en el mundo real continuo ahora se pueden basar en métricas más efectivas. En un escenario del mundo real, esto significa hacer referencia a los resultados del mercado de predicción directamente en modelos, artículos de noticias, análisis y más. Y esto apenas comienza con la adopción por parte de los creadores de mercado, las empresas de noticias y las plataformas de datos. TLDR Los datos suelen venir en intervalos arbitrarios. Los mercados de predicción tienen diferentes formas de comprimir la pérdida entre estos intervalos. Puede utilizar este mecanismo de fijación de precios correcto para aplicaciones útiles del mundo real. Todavía es temprano.