史蒂文斯理工学院一位学者的研究表明，预测市场监管机构应该考虑采取审慎的方式来打击内幕交易，而不是彻底禁止。
6 月 2 日发表的一篇论文中，金融学助理教授 Balbinder Singh Gill 建立了一个正式的经济模型，以回答应该如何严格监管预测市场中的内幕交易这一问题。
他说：“这其中存在一个悖论，那就是，今天提高价格准确性的内幕交易，明天可能会减少使价格具有信息价值的参与度。”
该模型显示，预测市场价格准确性与执法强度呈“驼峰形”，执法力度过小会导致内部人士排挤其他参与者，而执法力度过大则会消除内部人士的真实信息贡献。
“更严格的执法可以遏制内部人员，提高参与度，因此准确率呈驼峰状，最佳执法方式是内部执法，既不是放任自流也不是全面禁止，”他说。
内幕交易一直是预测市场的一个长期存在的问题，监管机构一直在推动严厉打击或彻底取缔相关平台。
美国商品期货交易委员会（CFTC）首席执法官在4月份警告预测市场内幕交易者，违规者将面临执法行动。5月份，美国众议院议员对Kalshi和Polymarket公司展开了内幕交易调查。
需要不同级别的执法
辛格·吉尔认为，执法力度应该取决于内幕信息的来源。
交易员辛辛苦苦研究得出的信息应该受到最少的监管，或者完全不予监管；此外，任何针对这一层面的打击都会阻碍有价值信息的产生。
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被盗用的信息，例如泄露的数据或机密信息，属于内幕信息，应该受到更严厉的执法。
与此同时，对于内部人员能够影响结果的案件，例如政治候选人押注自己的竞选活动，应该予以最严厉的执法。
“基于真正经过独立研究的优势进行交易，是社会最不应该惩罚的行为。[...]而那些能够左右结果的人进行的交易，更应该受到最严厉的惩罚，因为他们的立场容易招致操纵。”
他总结道，预测市场的执法力度应该“适度而不是最大限度”。
均衡执法可实现最佳福利。来源：巴尔宾德·辛格·吉尔
Kalshi 将检查用户就业详情
这份文件发布之际， Kalshi正在推出新的措施来打击内幕交易，要求一些敏感市场的用户披露就业信息。
在公司业绩或国家安全等敏感市场进行投注的用户，需要通过在线表格披露其雇主信息。此外，该机构还制定了一套“特定风险评分”，用于评估存在较高内幕交易或操纵风险的市场。
这些变化源于审计委员会的一份报告，该报告建议改进数据收集，以及来自立法者和监管机构的压力。
Singh Gill 的论文中提到了最近两起备受瞩目的内幕交易案件，这两起案件均涉及竞争对手 Polymarket。
今年 5 月，一名谷歌员工被指控利用公司搜索趋势的内部信息在 Polymarket 上获利 120 万美元；今年 4 月，一名美国士兵被指控利用军事行动的机密信息进行交易。
杂志报道：越南筹备加密货币试点项目，香港推进代币化：《亚洲快报》
