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Delphi研究员:预测市场有效吗?

原文作者:Benjamin Sturisky,Delphi Digital 研究员

原文编译:Shaofaye 123 ,Foresight News

预测市场结构可以发挥作用。然而,它们依赖于许多不同的组成部分,因此无法始终如一地提供准确概率。

这些系统依赖于完全的市场效率是不现实的。

在第一篇关于预测市场的文章中,我大致介绍了预测市场如何充当乌云密布市场下的真相来源。我还列举了阻碍特定市场达到真实概率的三个谬误。这第二篇文章试图则深入探讨这三种谬误:偏见偏差、对冲偏差和时间偏差。

市场效率

市场效率对于预测市场的准确性至关重要,因为如果没有效率,就会存在概率偏差。

举一个最纯粹的市场效率的例子:

  1. 以抛硬币建立一个市场,做市商以 55 c 赔率出售抛硬币。做市商实际上从每次抛硬币中获得 10% 的优势,因为他以 0.55 的价格出售 0.5 的赔率。在这个例子中,买家预计每次抛硬币将损失 5 美分。

  2. 另一位做市商看到了市场并想参与。他以低于另一位卖家的价格开出赔率,将赔率设定为 52.5 c。他每次投掷硬币的优势是 5% ,而买方每次投掷硬币的预期损失是 2.5 美分。

  3. 第三位做市商加入进来,以 51 c 的赔率进行低价交易。他每抛一次硬币的优势是 2% ,而买家预计每抛一次硬币将损失 1 美分。

关键在于,在有效市场中,盈利机会会减少,直到达到风险溢价。对于抛硬币来说,由于结果高度可预测,风险溢价非常低,因此市场将非常有效( /- ~ 1 个基点)。然而,对于像保险这样结果不确定性更高的事情,风险溢价更大(例如,森林火灾摧毁一个社区)。这要求预期成本和保险价格之间有更大的差距,以确保保险公司盈利。

偏见偏差

如果没有纯粹的市场效率,预测市场的预测就会出现偏差(通常是向上偏差)。

当人们观察市场时,他们会偏向于自己能从中受益的结果。这导致他们间接地将该事件发生的概率定价得高于实际概率(例如,切尔西球迷比阿森纳球迷更有可能竞标切尔西赢得冠军联赛的投注)。

问题在于,在低效的市场中,没有人愿意将切尔西的股价出价恢复到「真实」概率。

我还想用一个与大家最喜欢的话题相关的现实世界的例子:美国总统选举。

目前,Polymarket 对特朗普 YES 的预测为约 57% ,对哈里斯 YES 的预测为约 39.5% 。

这与其他预测工具相比如何?

  • Silver Bulletin:特朗普(56.9% )和哈里斯(42.5% )。

  • Manifold Markets:特朗普(54% )和哈里斯(43% )。

  • Metaculus:特朗普(55% )和哈里斯(45% )。

  • PredictIT:哈里斯(51% )% 特朗普(50% )。

Polymarket 的核心用户群由倾向于政治右翼的加密货币用户组成。这一点显而易见,因为 Polymarket 将特朗普获胜概率定得高于任何其他预测工具 / 市场。

Polymarket 是全球流动性最强的预测市场,本次选举的总交易量已超 4.6 亿美元。如果说有哪个市场是高效的,那一定是这个市场。但它无论如何都不是高效的。

如果预测市场依赖于效率,但在偏见扭曲赔率时无法恢复到真实概率,那么它们应该被用作概率来源吗?

时间偏差

预测市场效率并不像上述抛硬币场景那么简单。如果有人想让市场恢复到真实概率,他们获得的优势必须是值得的。

如果一个市场向上偏差 1 %,但六个月后解决,那么对冲优势的人不会通过套利将市场恢复到真实概率。这是因为六个月的 1% 相当于每年 2% ,低于无风险利率。

让这样的市场恢复到真实概率的唯一方法就是,有人对相反的方向感兴趣。

因此,市场不会反映出效率,直到偏差增加或解决时间减少(扮演做市商并击败无风险利率为 EV)。

对冲偏差

对冲通过将赔率推高或推低,来扭曲实际概率。

以下是对冲如何操纵预测市场概率的例子:

  1. 一位交易员在 FOMC 会议召开当天早上购买了价值 100 万美元的 SPY EOD 看涨期权。

  2. 交易员认为降息将提高 SPY,而利率不变将降低 SPY。目前市场对这两种情况的定价为 50: 50 。

  3. 在做出决定之前不久,交易员临阵退缩,想要降低方向性风险。他不想出售 SPY 看涨期权,因为该期权的流动性相对较差(请记住,该示例是理论上的)。

  4. 为了解决这个问题,交易员在利率变动市场上购买了价值 20 万美元的 NO,将降息概率推高至 48/52 。

  5. 如果市场共识是 50: 50 ,而预测市场是 48/52 ,市场效率会要求交易者购买 YES 股票,直到市场恢复到 50: 50 。但这并不总是会发生。

有许多原因导致该市场无法恢复到真正的 50/50 概率。

第一个最明显的是:没有交易员愿意承担套利市场的方向性风险来获取微弱优势。

与可以无限重复的抛硬币不同,FOMC 会议每年仅举行 12 次。这种不频繁性导致风险溢价显著增加,因为每次事件都具有重大影响。

下面的 EV 公式显示 48 美分的投资预计平均回报 2 美分。

EV = (.5 * 1) (.5 * 0) – .48 = 0.02 

鉴于 FOMC 会议召开频率不高,我们可能找不到愿意承担该头寸方向性风险的交易员。此外,由于这个市场不规则是由于一次性对冲造成的,这个特定的市场机会不太可能在下一次 FOMC 会议上出现。忽略外部市场对冲 / 使用(这些并不总是存在),套利这个市场实际上就像以 48 美分购买一个单一的抛硬币。

第二个原因是理论上的,强调了信息不对称。如果预测市场被用作事件概率的唯一真实来源,交易者很可能不愿意套利市场,因为他们不知道出价者是否能够获得他们无法获得的信息。他们无法知道出价者是否只是希望对冲他们的 SPY 看涨期权。这显著改变了模型,因为现在交易者不仅需要愿意承担方向性风险,还需要同时押注 5 2c 的出价者没有不对称信息。

我怎么看?

我相当相信预测市场。然而,将它们作为概率的唯一真相是错误的。

它们在信息发现方面非常出色——我相信预测市场将成为查看任何事件实时赔率的「首选」场所。同时,我不同意它们总是完全准确的观点。

对于大型事件,我认为在预测中增加误差幅度有利于解决偏见、对冲或时间造成的偏差。


SUI新高之际,从用户角度谈谈三大Move公链区别

Aptos 和 Sui 的架构相当特殊,严格来说它们甚至不能算是一条「区块链」,而是由「检查点、checkpoints」组成的「有向无环图」(Directed Acyclic Graph,DAG,一种特殊的数据结构),而 Movement 则和常规的链一致,是由区块组成、线性的链。同样采取 DAG 架构的知名项目还有 PoW 矿工们的新宠,号称要复兴比特币最初理念的 kaspa(KAS)。DWF Ventures 在上图中就错误的将 Aptos 视作线性链 —— Aptos 在刚上线时确实是一条线性链,但在后来改为了 DAG。 

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在 DAG 中的交易关系

架构之外的差异还包括共识机制、对并行交易的不同实现等。

Sui 和 Aptos 的共识都是基于 DAG 的 BFT(拜占庭容错) ,但 Leader 选取等具体机制不同,而 Movement 则采用了雪崩协议 Avalanche 的 Snowman 共识。不同的共识机制带来了不同的 TTF(交易确认时间),目前 Sui 的 Mysticeti 共识最快,能在 0.5 秒内确认。Aptos 将在之后升级到 RAPTR 共识,表现同样值得期待。

对于并行交易,Aptos 和 Movement 都采用了 Block-STM 的并行引擎,是一种乐观并行化的机制,假设所有交易都可以并行处理,若遇到错误交易则重新执行。Sui 则采用的是一种「状态访问」的方法,将交易分类、排序、确认无冲突后执行。

虽然同样采用 Move 语言,但 Move 语言已演变为 Sui Move 和 Aptos Move 两大变种。Movement 理论上都兼容,但其实主要支持 Aptos Move。

用户体验

(Movement 尚处于测试网阶段,本文不讨论实际体验。)

速度、费用

对于高性能公链而言,快和便宜是核心竞争力。实际使用中,几乎感知不到速度的差异,交互都几乎是即时完成。

而在费用方面,Aptos 上所有类型的交互都保持着可以忽略的费用,而 Sui 在执行某些交易时 Gas 成本会偏高(如下图,在 Navi 领取 Rewards 花费 0.14 美元手续费)。Gas 费高还与合约代码质量相关,但明显 Aptos 综合成本更可控。

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稳定性

稳定性也是一大重要考量 —— 谁都不想使用一条经常宕机的区块链进行高频金融活动。Sui 自主网上线来从未宕机,且成功经受住了铭文、符文天量交易的考验。但 Aptos 曾在去年 10 月短时停止出块。

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硬件钱包适配

笔者将资金量较大的代币存储在硬件钱包中,使用过程中,我发现:

Sui 的 Ledger 适配很差,早期每次打开 App 都需要重新设置 blind signing 选项,且软件更新、维护的频率非常低。同时。Sui 的所有主流移动端钱包都不支持硬件钱包!

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而 Aptos 不同,Ledger 的适配、维护频率都不错,而官方团队推出的 Petra 钱包除支持多款硬件钱包外,签名甚至适配了专属的动画 —— 对细节的关注让人好感拉满。SUI新高之际,从用户角度谈谈三大Move公链区别

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