stringtranslate.com

Рынок прогнозов

Рынки предсказаний , также известные как рынки ставок , информационные рынки , рынки решений , фьючерсы идей или деривативы событий , являются открытыми рынками, которые позволяют прогнозировать конкретные результаты с использованием финансовых стимулов. Это биржевые рынки, созданные для торговли ставками на исход различных событий. [ 1] Рыночные цены могут указывать на то, что толпа думает о вероятности события . Типичный контракт рынка предсказаний устанавливается для торговли между 0 и 100%. Наиболее распространенной формой рынка предсказаний является рынок бинарных опционов , который истекает по цене 0 или 100%. Рынки предсказаний можно рассматривать как принадлежащие к более общей концепции краудсорсинга , которая специально разработана для агрегирования информации по конкретным темам, представляющим интерес. Основные цели рынков предсказаний — выявление агрегированных убеждений относительно неизвестного будущего результата. Трейдеры с разными убеждениями торгуют контрактами, выплаты которых связаны с неизвестным будущим результатом, а рыночные цены контрактов считаются агрегированным убеждением.

История

До эпохи научных опросов ранние формы рынков предсказаний часто существовали в форме политических ставок . Одна из таких политических ставок датируется 1503 годом, когда люди делали ставки на то, кто станет папским преемником. Даже тогда это уже считалось «старой практикой». [2] По словам Пола Рода и Колемана Штрумпфа, исследовавших историю рынков предсказаний, существуют записи о ставках на выборы на Уолл-стрит, датируемые 1884 годом. [3] Род и Штрумпф подсчитали, что средний оборот ставок на президентских выборах в США эквивалентен более 50 процентам расходов на кампанию.

Еще в 1907 году Фрэнсис Гальтон обнаружил, что медианная оценка группы может быть точнее индивидуальных экспертных оценок. [4] Сейчас это известно как мудрость толпы . [5]

Экономическая теория идей, лежащих в основе рынков предсказаний, может быть приписана Фридриху Хайеку в его статье 1945 года « Использование знаний в обществе » и Людвигу фон Мизесу в его статье « Экономический расчет в социалистическом содружестве ». Современные экономисты согласны, что аргумент Мизеса в сочетании с его разработкой Хайеком является правильным. [6] Рынки предсказаний отстаиваются в книге Джеймса Шуровецки 2004 года «Мудрость толпы» , в книге Касса Санстейна 2006 года «Инфотопия» и в книге Дугласа Хаббарда « Как измерить что угодно: поиск ценности нематериальных активов в бизнесе» . [7] Исследовательская литература собрана в рецензируемом журнале The Journal of Prediction Markets, редактируемом Лейтоном Воганом Уильямсом и опубликованном издательством Университета Букингема .

Вехи

Точность

Способность рынка прогнозов агрегировать информацию и делать точные прогнозы основана на гипотезе эффективного рынка , которая постулирует, что цены на активы полностью отражают всю общедоступную информацию. Например, согласно гипотезе эффективного рынка, существующие цены акций всегда включают всю соответствующую связанную информацию для фондового рынка, чтобы делать точные прогнозы.

Хотя рынки предсказаний, как правило, работают лучше, чем опросы для прогнозирования результатов выборов, исследование показало, что агрегация убеждений участников, которых просят количественно оценить силу их убеждений, может превзойти рынки предсказаний. [12] Когда участники рынка имеют некоторый внутренний интерес в попытке предсказать результаты, даже рынки со скромными стимулами или без них, как было показано, являются эффективными. Когда группа более оптимистична, они будут «ставить» больше в совокупности, чем пессимисты, повышая рыночную цену. Движение цены будет отражать больше информации, чем простое среднее значение или подсчет голосов. Исследования показали, что большая точность рынков предсказаний в значительной степени заключается в превосходных методах агрегации, а не в превосходном качестве или информативности ответов. [12]

Джеймс Шуровецки выдвигает три необходимых условия для коллективной мудрости: разнообразие информации, независимость решений и децентрализация организации. [13] В случае предиктивного рынка каждый участник обычно имеет диверсифицированную информацию от других и принимает свое решение независимо. Сам рынок имеет характер децентрализации по сравнению с экспертными решениями. По этим причинам предиктивный рынок, как правило, является ценным источником для сбора коллективной мудрости и составления точных прогнозов.

Рынки прогнозов могут объединять информацию и убеждения вовлеченных инвесторов и давать хорошую оценку среднего убеждения этих инвесторов. Последние имеют финансовый стимул для ценообразования информации. Это позволяет рынкам прогнозов быстро включать новую информацию и затрудняет манипулирование ими. [14]

Точность прогнозов рынков изучалась многочисленными исследователями:

Благодаря точности рынка прогнозов, он применялся в различных отраслях для принятия важных решений. Вот некоторые примеры:

Хотя рынки предсказаний часто довольно точны и успешны, во многих случаях рынок не может сделать правильный прогноз или сделать его вообще. Основываясь в основном на идее, выдвинутой в 1945 году австрийским экономистом Фридрихом Хайеком , рынки предсказаний являются «механизмами для сбора огромных объемов информации, хранящейся у отдельных лиц, и синтеза ее в полезную точку данных». [21]

Один из способов, которым рынок прогнозов собирает информацию, — это фраза Джеймса Шуровецки « Мудрость толпы », в которой группа людей с достаточно широким спектром мнений может быть коллективно умнее любого отдельного человека. Однако этот метод сбора информации может также привести к провалу рынка прогнозов. Зачастую люди в этих толпах искажены в своих независимых суждениях из-за давления со стороны сверстников, паники, предвзятости и других сбоев, возникших из-за отсутствия разнообразия мнений.

Одним из главных ограничений и пределов мудрости толпы является то, что некоторые вопросы прогнозирования требуют специальных знаний, которых нет у большинства людей. Из-за этого недостатка знаний ответы толпы иногда могут быть очень неверными. [22]

Вторым рыночным механизмом является идея гипотезы маржинального торговца. [21] Согласно этой теории, «всегда найдутся индивидуумы, ищущие места, где толпа ошибается». [21] Эти индивидуумы, в некотором роде, возвращают рынок предсказаний на правильный путь, когда толпа терпит неудачу и ценности могут быть искажены.

В начале 2017 года исследователи Массачусетского технологического института разработали «удивительно популярный» алгоритм, помогающий повысить точность ответов от больших толп. Метод основан на идее учета уверенности при оценке точности ответа. Метод задает людям две вещи для каждого вопроса: что они думают о правильном ответе и что они думают о популярном мнении. Разница между двумя совокупными ответами указывает на правильный ответ. [23]

Эффекты манипуляции и предубеждений также являются внутренними проблемами, с которыми приходится сталкиваться рынкам прогнозирования, например, ликвидность или другие факторы, не предназначенные для измерения, принимаются во внимание участниками рынка как факторы риска , искажая рыночные вероятности. Рынки прогнозирования также могут быть подвержены спекулятивным пузырям . Например, на рынках президентских фьючерсов IEM 2000 года кажущаяся «неточность» возникает из-за покупок, которые произошли в день выборов или после него, 11/7/00, но к тому времени тенденция была ясна.

Также могут быть прямые попытки манипулировать такими рынками. На президентских рынках Tradesports 2004 имело место явное манипулирование. Анонимный трейдер продал так много фьючерсных контрактов на президента Буша 2004, что цена упала до нуля, что подразумевает нулевой процент вероятности победы Буша. Единственной рациональной целью такой торговли была бы попытка манипулировать рынком с помощью стратегии, называемой « медвежий набег ». Однако если это была преднамеренная попытка манипулирования, она провалилась, поскольку цена контракта быстро вернулась к прежнему уровню. Поскольку все больше внимания прессы уделяется рынкам прогнозов, вполне вероятно, что больше групп будут мотивированы манипулировать ими. Однако на практике такие попытки манипулирования всегда оказывались очень недолговечными. В своей статье под названием «Информационная агрегация и манипуляция на экспериментальном рынке» (2005) [24] Хансон, Опреа и Портер (Университет Джорджа Мейсона) показывают, как попытки рыночных манипуляций на самом деле могут привести к повышению точности рынка, поскольку они обеспечивают гораздо больший стимул для получения прибыли, чтобы делать ставки против манипулятора.

Использование контрактов на рынке прогнозов реальных денег в качестве формы страхования также может повлиять на цену контракта. Например, если выборы лидера воспринимаются как негативно влияющие на экономику, трейдеры могут покупать акции этого избранного лидера в качестве хеджирования . [ 25]

Эти неточности рынка прогнозов были особенно распространены во время Brexit и президентских выборов в США 2016 года . В четверг, 23 июня 2016 года, Соединенное Королевство проголосовало за выход из Европейского Союза . Даже до момента подсчета голосов рынки прогнозов в значительной степени склонялись к тому, чтобы остаться в ЕС, и не смогли предсказать результаты голосования. По словам Майкла Трауготта , бывшего президента Американской ассоциации исследований общественного мнения , причина провала рынков прогнозов кроется в влиянии манипуляции и предвзятости, затененных массовым мнением и общественным мнением. [26] Затуманенные схожим мышлением пользователей на рынках прогнозов, они создали парадоксальную среду, в которой они начали самоподкреплять свои первоначальные убеждения (в данном случае, что Великобритания проголосует за то, чтобы остаться в ЕС). [26] [27] Здесь мы можем наблюдать пагубное влияние предвзятости и отсутствия разнообразия мнений на успех рынка прогнозов. Аналогично, во время президентских выборов в США 2016 года рынки прогнозов не смогли предсказать результат, повергнув мир в массовый шок. Как и в случае с Brexit, торговцы информацией попали в бесконечный цикл самоусиления после того, как были измерены первоначальные шансы, что привело к тому, что трейдеры «использовали текущие шансы прогноза в качестве якоря» и, по-видимому, полностью обесценили входящие шансы прогноза. [28] Трейдеры по сути относились к шансам рынка как к правильным вероятностям и не обновляли их в достаточной степени, используя внешнюю информацию, в результате чего рынки прогнозов были слишком стабильны, чтобы точно отражать текущие обстоятельства. [29] Колеман Штрампф, профессор экономики бизнеса в Университете Канзаса, также предполагает, что во время выборов в США имел место эффект смещения; толпа не желала верить в результат с победой Дональда Трампа , и заставили рынки прогнозов превратиться в «эхо-камеру», где циркулировала одна и та же информация, что в конечном итоге привело к застою на рынке. [30]

Рынки прогнозов могут дать лучшие оценки среднего мнения среди населения, чем опросы общественного мнения. Исследование показало, что для пяти президентских выборов в США между 1988 и 2004 годами рынки прогнозов дали более точную оценку результата голосования, чем 74% изученных опросов общественного мнения. [31] С другой стороны, рандомизированный эксперимент 2016 года показал, что рынки прогнозов были на 12% менее точными, чем опросы прогнозов, альтернативный метод выявления и статистического агрегирования вероятностных суждений от толпы. [32]

Другие вопросы

Законность

Поскольку азартные игры в Интернете запрещены в Соединенных Штатах федеральными законами и законами многих штатов, большинство рынков прогнозов, ориентированных на пользователей США, работают с «игровыми деньгами», а не с «реальными деньгами»: они бесплатны для игры (покупка не требуется) и обычно предлагают призы лучшим трейдерам в качестве стимула для участия. Известными исключениями являются Iowa Electronic Markets , который управляется Университетом Айовы под прикрытием письма о непринятии мер от Комиссии по торговле товарными фьючерсами , и PredictIt , который управляется Университетом Виктории в Веллингтоне под прикрытием аналогичного письма о непринятии мер. [33]

Спорные стимулы

Некоторые виды рынков предсказаний могут создавать противоречивые стимулы. Например, рынок, предсказывающий смерть мирового лидера, может быть весьма полезен для тех, чья деятельность тесно связана с политикой этого лидера, но он также может превратиться в рынок убийств . [34]

Список рынков предсказаний

Существует ряд коммерческих и академических рынков прогнозов, работающих публично.

Публичные рынки прогнозов

Типы

Основанный на репутации

Некоторые сайты предсказаний, иногда классифицируемые как рынки предсказаний, не предполагают ставок на реальные деньги, а скорее добавляют или вычитают из очков репутации предсказателя на основе точности предсказания. Эта система стимулирования может быть более подходящей, чем традиционные рынки предсказаний для нишевых или долгосрочных вопросов. [36] [37] К ним относятся Manifold (рынок предсказаний) , [38] Metaculus и Good Judgment Open .

Исследование 2006 года показало, что рынки прогнозов на реальные деньги были значительно точнее рынков прогнозов на игровые деньги для неспортивных событий. [39]

Рынки комбинаторных предсказаний

Комбинаторный рынок предсказаний — это тип рынка предсказаний, на котором участники могут делать ставки на комбинации результатов. [40] Преимущество ставок на комбинации результатов заключается в том, что теоретически условная информация может быть лучше включена в рыночную цену.

Одна из трудностей рынков комбинаторного предсказания заключается в том, что количество возможных комбинаторных сделок экспоненциально увеличивается с количеством обычных сделок. Например, рынок всего со 100 бинарными контрактами будет иметь возможные комбинации контрактов. Эти экспоненциально большие структуры данных могут быть слишком большими для отслеживания компьютером, поэтому были предприняты попытки разработать алгоритмы и правила, чтобы сделать данные более читаемыми. [41] [42]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ «Рынок предсказаний». Investopedia.
  2. ^ Род, Пол; Штрумпф, Колеман (2008). «Исторические рынки ставок на выборы: международная перспектива» (PDF) . Перспективы политики .
  3. ^ Род, Пол; Штрумпф, Колеман (2004). «Исторические рынки президентских ставок» (PDF) . Журнал экономических перспектив . 18 (2): 127–142. CiteSeerX 10.1.1.360.4347 . doi :10.1257/0895330041371277. 
  4. ^ Гальтон, Фрэнсис (1907). «Голос народа». Природа . 75 (1949): 450–451. дои : 10.1038/075450a0 . ISSN  0028-0836.
  5. ^ Ян Лоренц, Хайко Раухут, Франк Швейцер и Дирк Хелбинг (16 мая 2011 г.). «Как социальное влияние может подорвать мудрость эффекта толпы». Труды Национальной академии наук . 108 (22): 9020–9025. Bibcode : 2011PNAS..108.9020L. doi : 10.1073/pnas.1008636108 . PMC 3107299. PMID  21576485 . {{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  6. ^ «Биография Людвига Эдлера фон Мизеса (1881–1973)», Краткая энциклопедия экономики
  7. ^ Дуглас Хаббард «Как измерить что угодно: определение ценности нематериальных активов в бизнесе» John Wiley & Sons, 2007
  8. ↑ Стэнли В. Энгрист (28 августа 1995 г.). «Рынок Айовы оценивает кандидатов в президенты (перепечатано с разрешения THE WALL STREET JOURNAL)». Университет Айовы, Колледж бизнеса Генри Б. Типпи. Архивировано из оригинала 30 ноября 2012 г. Получено 7 ноября 2012 г.
  9. ^ Полгрин, П. М.; Нельсон, Ф. Д.; Нойманн, Г. Р.; Вайнштейн, Р. А. (15 января 2007 г.). «Использование рынков прогнозирования для прогнозирования активности инфекционных заболеваний». Клинические инфекционные заболевания . 44 (2): 272–279. doi : 10.1086/510427 . ISSN  1058-4838. PMID  17173231.
  10. ^ ab "Использование рынков прогнозирования для расширения возможностей разведки США". Центральное разведывательное управление . 6 апреля 2007 г. Архивировано из оригинала 13 июня 2007 г. Получено 3 февраля 2017 г.
  11. ↑ Оливер (22 октября 2007 г.). "PMIA". Приходите узнать . Архивировано из оригинала 30 октября 2018 г.
  12. ^ ab Dana, Jason; Atanasov, Pavel; Tetlock, Philip; Mellers, Barbara (1 января 2023 г.). «Являются ли рынки более точными, чем опросы? Удивительная информационная ценность «просто спросить»». Judgment and Decision Making . 14 (2): 135–147. doi : 10.1017/S1930297500003375 . Рынки предсказаний, по-видимому, являются победой экономического подхода, поскольку они дали более точные оценки вероятности, чем опросы общественного мнения или эксперты для самых разных событий.
  13. ^ Surowiecki, James (2005). Мудрость толпы . Нью-Йорк: Anchor Books.
  14. ^ Озимек, Адам (2014). «Регулирование и ценность рынков прогнозов» (PDF) . mercatus.org/system/files/Ozimek_PredictionMarkets_v1.pdf .
  15. ^ Стивен Джерстад. ""Неприятие риска, убеждения и прогнозирование рыночного равновесия"" (PDF). Econ.arizona.edu . Архивировано из оригинала (PDF) 12 апреля 2014 года. Получено 20 августа 2016 года.
  16. ^ Джастин Вулферс; Эрик Зитцевиц. ""Интерпретация прогнозируемых рыночных цен как вероятностей"" (PDF). Bpp.wharton.upenn.edu . Архивировано из оригинала (PDF) 12 ноября 2012 года. Получено 20 августа 2016 года.
  17. ^ Пейдж, Лайонел; Клемен, Роберт Т. (2013). «Производят ли рынки предсказаний хорошо откалиброванные вероятностные прогнозы?» (PDF) . The Economic Journal . 123 (568): 491–513. doi :10.1111/j.1468-0297.2012.02561.x. S2CID  152567648.
  18. ^ Берг, Джойс (2007). «В поисках ценности Google: использование рынков прогнозирования для прогнозирования рыночной капитализации до первичного публичного размещения акций» (PDF) .
  19. ^ Полгрин, Филип М.; Нельсон, Форрест Д.; Нойманн, Джордж Р. (15 января 2007 г.). «Использование рынков прогнозирования для прогнозирования активности инфекционных заболеваний». Клинические инфекционные заболевания . 44 (2): 272–279. doi : 10.1086/510427 . ISSN  1537-6591. PMID  17173231.
  20. ↑ Лор, Стив (9 апреля 2008 г.). «Ставки для улучшения шансов». The New York Times . ISSN  0362-4331 . Получено 3 февраля 2017 г.
  21. ^ abc Mann, Adam. «Market Forecasts». Nature 538 (2017): 308–10. Web. 3 февраля 2017 г.
  22. ^ О'Грейди, Кэтлин (28 января 2017 г.). «Толпы достаточно мудры, чтобы знать, когда другие люди ошибаются». Ars Technica . Condé Nast . Получено 19 апреля 2021 г. .
  23. ^ Дизикес, Питер. «Лучшая мудрость от толпы». MIT News. MIT News Office, 25 января 2017 г. Веб. 3 февраля 2017 г.
  24. ^ "manipulation2.dvi" (PDF) . Hanson.gmu.edu . Получено 20 августа 2016 г. .
  25. ^ "Idea Futures Exchanges". Архивировано из оригинала 20 апреля 2008 года . Получено 5 октября 2008 года .
  26. ^ ab Levingston, Ivan (28 июля 2016 г.). «Почему политические опросы и коэффициенты ставок так сильно расходятся друг с другом». CNBC . Получено 3 февраля 2017 г.
  27. ^ «Кто сказал, что Brexit был сюрпризом?». The Economist . 24 июня 2016 г. ISSN  0013-0613 . Получено 3 февраля 2017 г.
  28. ^ Гельман, Эндрю; Ротшильд, Дэвид (12 июля 2016 г.). «Что-то странное в рынках политических ставок». Slate . ISSN  1091-2339 . Получено 3 февраля 2017 г. .
  29. ^ Ротшильд, Эндрю Гельман, Дэвид (12 июля 2016 г.). «Что-то странное на рынках политических ставок». Журнал Slate . Получено 12 февраля 2019 г.{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  30. ^ «Как и опросы, рынки прогнозов не смогли предвидеть победу Трампа, говорит экономист». Университет Канзаса . 9 ноября 2016 г. Получено 3 февраля 2017 г.
  31. ^ Берг, Джойс Э.; Нельсон, Форрест Д.; Риц, Томас А. (1 апреля 2008 г.). «Точность прогнозирования рынка в долгосрочной перспективе». Международный журнал прогнозирования . Прогнозирование президентских выборов в США. 24 (2): 285–300. doi :10.1016/j.ijforecast.2008.03.007. ISSN  0169-2070.
  32. ^ Атанасов, Павел; Рескобер, Филлип; Стоун, Эрик; Свифт, Сэмюэл А.; Серван-Шрайбер, Эмиль; Тетлок, Филипп; Унгар, Лайл; Меллерс, Барбара (22 апреля 2016 г.). «Извлечение мудрости толпы: рынки прогнозов против опросов прогнозов». Management Science . 63 (3): 691–706. doi :10.1287/mnsc.2015.2374. ISSN  0025-1909.
  33. ^ Кэти Бахман (31 октября 2014 г.). «Знакомьтесь, «фондовый рынок» для политики». Politico . Получено 25 января 2015 г.
  34. ^ сценарий, описанный Джимом Беллом в 1997 году. Белл, Джим (3 апреля 1997 г.). "Assassination Politics" (PDF) . Infowar . Архивировано (PDF) из оригинала 27 января 2011 г. . Получено 28 февраля 2011 г. .
  35. ^ Ласки, КБ; Хансон, Р.; Тварди, К. (9 июля 2015 г.). «Комбинаторные рынки предсказаний для слияния информации от распределенных экспертов и моделей». 2015 18-я Международная конференция по слиянию информации (слияние) : 1892–1898.
  36. ^ ab Mann, Adam (20 октября 2016 г.). «Сила рынков предсказаний». Nature News . 538 (7625): 308–310. Bibcode :2016Natur.538..308M. doi : 10.1038/538308a . PMID  27762382.
  37. ^ Пайпер, Келси (8 апреля 2020 г.). «Прогнозы делать трудно, особенно в отношении коронавируса». Vox . Получено 28 ноября 2020 г. .
  38. ^ «Как потратить миллион долларов», Сэм Бэнкман-Фрид. Financial Times . 19 декабря 2022 г. Получено 22 декабря 2022 г.
  39. ^ Розенблум, ES; Нотц, Уильям (1 февраля 2006 г.). «Статистические тесты рынков прогнозирования реальных денег и игровых денег». Electronic Markets . 16 (1): 63–69. doi :10.1080/10196780500491303. ISSN  1019-6781.
  40. ^ Хансон, Робин (январь 2003 г.). «Комбинаторное проектирование информационного рынка» (PDF) . Information Systems Frontiers . 5 (1): 107–119. doi :10.1023/A:1022058209073. S2CID  7429015.
  41. ^ Сан, Вэй; Хансон, Робин; Ласки, Кэтрин; Тварди, Чарльз (16 октября 2012 г.). «Вероятность и обновление активов с использованием байесовских сетей для рынков комбинаторного прогнозирования». Труды Двадцать восьмой конференции по неопределенности в искусственном интеллекте (UAI2012) . arXiv : 1210.4900 . Bibcode : 2012arXiv1210.4900S.
  42. ^ Сан, Вэй; Ласки, Кэтрин; Тварди, Чарльз; Хансон, Робин; Голдфеддер, Брэндон (2014). «Торговая модель активов с использованием динамического дерева соединений для рынков комбинаторного прогнозирования». arXiv : 1406.7583 . Bibcode :2014arXiv1406.7583S. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )

Источники

Научные статьи

Внешние ссылки