🔎 预测市场的核心悖论：因遗漏而定价 理论上，预测市场必须对极其庞大的状态空间内的概率进行定价。即使是看似二元的合约，例如“候选人X赢得选举”，实际上也受到无数变量的影响：宏观经济、法律因素、媒体报道、资金流动、选民行为等等。如果涉及n个变量，那么可能的世界状态多达2ⁿ种。 然而，预测市场永远无法完全反映整个领域的价值。交易者受限于时间、认知和信息，因此他们只会选择极小一部分变量进行交易。 因此，市场价格并非“纯粹的”概率，而是购买一系列隐含相关情景敞口的成本，其中包含一系列并非为定价目的而单独考虑的假设。 更重要的是，预测市场具有反身性：价格不仅反映现实，还会影响潜在条件——影响媒体、资金、选民行为等等。这就形成了一个反馈循环，其中信念和基本面是内生相互联系的。 🚨 悖论就在于此： 市场正朝着一个无法被完全涵盖的状态空间发展。 但正是通过忽略大部分空间，定价才变得在计算上可行，并在行为方面产生影响。 -挖矿的低效性往往存在于“被遗忘的尾部”——即大多数交易者关注之外的有效场景。 这并非缺陷，而是结构性特征：预测市场需要研究的不对称性和信念才能生存。如果所有人对事物的理解都相同，不确定性就会倒于共识，从而失去优势和交易理由。 因为不可能列出 2ⁿ 个状态，交易员被迫压缩信息。 事实上，大多数信仰波动通常可以用几类关键参数来解释： 📍结构基线——缓慢变化的基线（党派、人口统计、制度）。 📍宏观方向性指标——提供总体叙述方向的宏观经济指标。 📍催化事件——具有高度韧性的颠覆性事件（法律、丑闻、地缘政治）。 📍行为和叙事先验——媒体、支持、现金流、选民情绪。 📍无模型动量——价格波动可以作为未来可能性的代理指标。 简而言之，预测市场的优势不在于列出每一种情况，而在于能够识别出最有效地压缩成叙事的那些不确定性变量的层次——而这些领域在很大程度上被市场所忽视。 来源：@polyfactual - 一个拥有 14,000 名粉丝的市场分析和预测频道。