不要高估 Polymarket 的效率

中级9/10/2024, 7:18:19 AM
本文深入分析Polymarket 预测市场平台在事件预测中的有效性,探讨了其在处理小机率变动时的限制,文中讨论市场流动性和预测代币对提高预测准确性的潜在影响,并对比了Polymarket 与传统市场预测工具的不同,作者认为尽管Polymarket 在预测重大政治事件方面可能优于传统民调和专家模型,但它并非精确的预测工具。

原文标题《Don’t overestimate the efficiency of Polymarket 》

TL;DR

我正在讨论RFK(Robert F. Kennedy)对特朗普的支持时,一位参与者信心满满地声称,这使特朗普的胜算提高了2%,因为Polymarket从传闻到正式支持时上涨了2%。这是个不错的观察,因为事件发生得相对迅速,没有太多其他新闻可能影响市场。如果这是一个高效的市场,这种说法可能是合理的。

问题在于,Polymarket仍然是一个效率不高的新兴市场,无法为你提供关于小于5%变动的准确信息。

高效市场之所以能提供小于5%变动的信息,是因为有相当数量的投资者基于信息进行交易。如果你认为某个支持能使特朗普的胜算提高10%,那么你就会大量买入(并使用杠杆)以获得可观回报。如果你认为会使特朗普的胜算下降2%,那么你就会大量卖出(并使用杠杆)。市场能够对这些深思熟虑的预测进行加权平均,从而反映更新后的信息。

Polymarket的问题在于,相对于与共识的小幅偏离,它经历了巨大的价格影响。在下面的市场中,我可能看到特朗普的胜算为50%,并可能认为RFK的支持会使其达到55%。问题是,我不能实际进行100万美元的交易来赚取10万美元(假设我对~50%到~55%的判断是正确的),因为买入100万美元的股份会使我的平均每股价格飙升至62%,如果市场重新调整到55%,我实际上会亏损。

这些问题可以通过提高流动性和允许对预测代币进行杠杆交易来解决。提高流动性将允许我以50%的价格对特朗普下注100万美元,并在55%时退出,不会有滑点,从而赚取10%的回报。初步(且略显武断)估计,我认为Polymarket在100万美元赌注的价格影响水平上是有效的。当100万美元的赌注使市场变动小于5%时,市场在小于5%的范围内将是有效的。

允许对代币进行杠杆交易可以大大提高Polymarket的效率。我认为10%的回报对这种投资来说太低了——你必须是正确的,并承担新兴加密平台的风险,假设你对结果100%确定才能获得约10%的回报。如果你认为你有约80%的概率是正确的,在错误的情况下损失5%,那么我们谈论的是相对于市场共识而言应该是一个很好的预测的约7%的预期回报。这太低了。

允许对Polymarket股份进行杠杆交易将使我能够构建25%的交易,通过将我的”是”股份以4比1的比例杠杆化,并留出足够的资金向借贷平台支付5%的贷款利息。这对于花费精力和努力找到好交易并对自己的结论承担风险的研究者来说,是一个更合适的资本回报。

传统市场可以讨论利率20个基点的变动,因为它们有足够的流动性和杠杆,使得整个分析师生态系统能够通过正确预测小幅变动来获得高回报。Polymarket可以讨论选举概率约20%的变动,甚至可能是约10%的变动,但它还不够有效,无法在小于5%的水平上提供信息。

反驳的论点是,Polymarket已经达到了足够的规模,可以受益于群众智慧。这个想法是,成千上万的小交易者(包括许多来自摇摆州的交易者)不断使用最新信息对选举进行小额下注。这些投资者有偏见和不完整的信息,但偏见的来源是不相关的,会相互抵消,而市场则汇总了许多不同的信息来源。

这个反驳论点的问题在于,Polymarket每天只有约4,000名活跃交易者在对美国选举下注,这些交易者集中在纽约市和加利福尼亚州,并且不成比例地关注Twitter上的相同账户。在这约4,000名交易者中,我预计有一半人在交易时并没有进行深入的尽职调查,只是为了获得空投收益——即交易以赚取Polymarket代币,因为Polymarket可能会奖励活跃交易者空投。然后还有集中度的问题,20名交易者占据了Polymarket 95%的交易量。

Polymarket是一个出色的业务和信息来源。我认为它在预测重大政治事件方面比民意调查、专家模型和观点文章要好得多。Polymarket已经证明了在重大变动被主流媒体报道之前预测它们的能力。但这并不意味着Polymarket是一个可以像我们许多人习惯的流动性金融市场那样讨论小于5%变动的精确预测工具。

声明:

  1. 本文转载自[@TheiaResearch],原文标题《Don’t overestimate the efficiency of Polymarket 》,著作权归属原作者[@TheiaResearch],如对转载有异议,请联系Gate Learn团队,团队会根据相关流程尽速处理。
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不要高估 Polymarket 的效率

中级9/10/2024, 7:18:19 AM
本文深入分析Polymarket 预测市场平台在事件预测中的有效性,探讨了其在处理小机率变动时的限制,文中讨论市场流动性和预测代币对提高预测准确性的潜在影响,并对比了Polymarket 与传统市场预测工具的不同,作者认为尽管Polymarket 在预测重大政治事件方面可能优于传统民调和专家模型,但它并非精确的预测工具。

原文标题《Don’t overestimate the efficiency of Polymarket 》

TL;DR

我正在讨论RFK(Robert F. Kennedy)对特朗普的支持时,一位参与者信心满满地声称,这使特朗普的胜算提高了2%,因为Polymarket从传闻到正式支持时上涨了2%。这是个不错的观察,因为事件发生得相对迅速,没有太多其他新闻可能影响市场。如果这是一个高效的市场,这种说法可能是合理的。

问题在于,Polymarket仍然是一个效率不高的新兴市场,无法为你提供关于小于5%变动的准确信息。

高效市场之所以能提供小于5%变动的信息,是因为有相当数量的投资者基于信息进行交易。如果你认为某个支持能使特朗普的胜算提高10%,那么你就会大量买入(并使用杠杆)以获得可观回报。如果你认为会使特朗普的胜算下降2%,那么你就会大量卖出(并使用杠杆)。市场能够对这些深思熟虑的预测进行加权平均,从而反映更新后的信息。

Polymarket的问题在于,相对于与共识的小幅偏离,它经历了巨大的价格影响。在下面的市场中,我可能看到特朗普的胜算为50%,并可能认为RFK的支持会使其达到55%。问题是,我不能实际进行100万美元的交易来赚取10万美元(假设我对~50%到~55%的判断是正确的),因为买入100万美元的股份会使我的平均每股价格飙升至62%,如果市场重新调整到55%,我实际上会亏损。

这些问题可以通过提高流动性和允许对预测代币进行杠杆交易来解决。提高流动性将允许我以50%的价格对特朗普下注100万美元,并在55%时退出,不会有滑点,从而赚取10%的回报。初步(且略显武断)估计,我认为Polymarket在100万美元赌注的价格影响水平上是有效的。当100万美元的赌注使市场变动小于5%时,市场在小于5%的范围内将是有效的。

允许对代币进行杠杆交易可以大大提高Polymarket的效率。我认为10%的回报对这种投资来说太低了——你必须是正确的,并承担新兴加密平台的风险,假设你对结果100%确定才能获得约10%的回报。如果你认为你有约80%的概率是正确的,在错误的情况下损失5%,那么我们谈论的是相对于市场共识而言应该是一个很好的预测的约7%的预期回报。这太低了。

允许对Polymarket股份进行杠杆交易将使我能够构建25%的交易,通过将我的”是”股份以4比1的比例杠杆化,并留出足够的资金向借贷平台支付5%的贷款利息。这对于花费精力和努力找到好交易并对自己的结论承担风险的研究者来说,是一个更合适的资本回报。

传统市场可以讨论利率20个基点的变动,因为它们有足够的流动性和杠杆,使得整个分析师生态系统能够通过正确预测小幅变动来获得高回报。Polymarket可以讨论选举概率约20%的变动,甚至可能是约10%的变动,但它还不够有效,无法在小于5%的水平上提供信息。

反驳的论点是,Polymarket已经达到了足够的规模,可以受益于群众智慧。这个想法是,成千上万的小交易者(包括许多来自摇摆州的交易者)不断使用最新信息对选举进行小额下注。这些投资者有偏见和不完整的信息,但偏见的来源是不相关的,会相互抵消,而市场则汇总了许多不同的信息来源。

这个反驳论点的问题在于,Polymarket每天只有约4,000名活跃交易者在对美国选举下注,这些交易者集中在纽约市和加利福尼亚州,并且不成比例地关注Twitter上的相同账户。在这约4,000名交易者中,我预计有一半人在交易时并没有进行深入的尽职调查,只是为了获得空投收益——即交易以赚取Polymarket代币,因为Polymarket可能会奖励活跃交易者空投。然后还有集中度的问题,20名交易者占据了Polymarket 95%的交易量。

Polymarket是一个出色的业务和信息来源。我认为它在预测重大政治事件方面比民意调查、专家模型和观点文章要好得多。Polymarket已经证明了在重大变动被主流媒体报道之前预测它们的能力。但这并不意味着Polymarket是一个可以像我们许多人习惯的流动性金融市场那样讨论小于5%变动的精确预测工具。

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  1. 本文转载自[@TheiaResearch],原文标题《Don’t overestimate the efficiency of Polymarket 》,著作权归属原作者[@TheiaResearch],如对转载有异议,请联系Gate Learn团队,团队会根据相关流程尽速处理。
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