🔎 預測市場的核心悖論：因遺漏而定價 理論上，預測市場必須對極其龐大的狀態空間內的概率進行定價。即使是看似二元的合約，例如“候選人X贏得選舉”，實際上也受到無數變量的影響：宏觀經濟、法律因素、媒體報道、資金流動、選民行為等等。如果涉及n個變量，那麼可能的世界狀態多達2ⁿ種。 然而，預測市場永遠無法完全反映整個領域的價值。交易者受限於時間、認知和信息，因此他們只會選擇極小一部分變量進行交易。 因此，市場價格並非“純粹的”概率，而是購買一系列隱含相關情景敞口的成本，其中包含一系列並非為定價目的而單獨考慮的假設。 更重要的是，預測市場具有反身性：價格不僅反映現實，還會影響潛在條件——影響媒體、資金、選民行為等等。這就形成了一個反饋循環，其中信念和基本面是內生相互聯繫的。 🚨 悖論就在於此： 市場正朝著一個無法被完全涵蓋的狀態空間發展。 但正是通過忽略大部分空間，定價才變得在計算上可行，並在行為方面產生影響。 -挖礦的低效性往往存在於“被遺忘的尾部”——即大多數交易者關注之外的有效場景。 這並非缺陷，而是結構性特徵：預測市場需要研究的不對稱性和信念才能生存。如果所有人對事物的理解都相同，不確定性就會倒於共識，從而失去優勢和交易理由。 因為不可能列出 2ⁿ 個狀態，交易員被迫壓縮信息。 事實上，大多數信仰波動通常可以用幾類關鍵參數來解釋： 📍結構基線——緩慢變化的基線（黨派、人口統計、制度）。 📍宏觀方向性指標——提供總體敘述方向的宏觀經濟指標。 📍催化事件——具有高度韌性的顛覆性事件（法律、醜聞、地緣政治）。 📍行為和敘事先驗——媒體、支持、現金流、選民情緒。 📍無模型動量——價格波動可以作為未來可能性的代理指標。 簡而言之，預測市場的優勢不在於列出每一種情況，而在於能夠識別出最有效地壓縮成敘事的那些不確定性變量的層次——而這些領域在很大程度上被市場所忽視。 來源：@polyfactual - 一個擁有 14,000 名粉絲的市場分析和預測頻道。