預測市場簡史：從博彩到預測機器

原文作者：Benny Attar

編譯：LlamaC

「推薦寄語：主要介紹了預測市場的發展歷程、工作原理以及與傳統民調相比的優勢，並通過 2024 年美國總統大選的例子展示了預測市場在實際預測中的成功應用」

11 月 4 日

現在是 2024 年 11 月 4 日。美國總統大選只剩下一天。民調、歷史模型和專家們一致認爲這場選舉將異常膠着。著名政治預測家 Nate Silver 今早進行了 80,000 次模擬 ，並宣布卡馬拉·哈裏斯僅以 12 票險勝唐納德·川普，僅有 0.0015%的優勢。然而，第二天的實際結果卻是，最終的獲勝者以壓倒性優勢獲勝。但專家們計算得出絕無可能會發生這種情況！誰能預見這一切？

事實是，就在同一天，兩大預測市場 Polymarket 和 Kalshi 都給出了唐納德·川普贏得大選約 60%的概率。最終結果與這一概率相符，川普贏得了所有七個搖擺州和普選票。

在那之前，預測市場一直被認爲是賭博、骯髒且不受監管的對沖產品。然而，它們在準確預測總統大選中的成功，讓全世界看到了它們的真正價值：預測機器。我們是如何走到這一步的？它們爲什麼真的有效？

預測市場是針對現實世界事件的市場。交易者可以選擇押注於二元結果，比如“唐納德·川普”或“卡馬拉·哈裏斯”。每個選項（稱爲合約）的價格與當時他們獲勝的概率成正比。例如，唐納德·川普的0.62美元合約就相當於他有62%的獲勝概率。最終獲勝的合約將獲得一美元的全額支付，其它所有合約的成本總和則成爲利潤。像任何市場一樣，合約價格由供需因素決定，類似於股票市場。當交易者在某個合約中發現信息優勢時，他們會買入該合約，價格也會隨之漲。

2024 年 11 月 1 日 Polymarket 總統大選獲勝者

與傳統民調和專家預測相比，預測市場的不同之處在於它們能夠實時聚合分散的私人信息、持續更新，並且參與者有經濟利益。要理解這一觀點，需要了解預測市場的歷史。

簡史

市場和賭博已經流行了幾個世紀。對教皇選舉的投注是一種最近又重新出現的做法，也是最早有記載的選舉市場之一，起源於16世紀初。知情的紅衣主教泄露的內部消息會迅速影響並滲透到投注賠率中，使商人能夠對自己的經濟利益進行對沖。盡管教皇格裏高利十四世於1591年頒布法令大力打壓此類賭博，但在20世紀初這一做法再次出現。從那時起，主要的博彩公司開始提供對選舉結果下注的服務。如今，這一做法已經根深蒂固——對現實世界事件進行投注已變得司空見慣。

雖然互聯網出現之前的預測和博彩市場在準確性和影響力方面已有一定程度的發展，但在線交易和博彩的興起爲這些市場的增長提供了必要的推動力。數字預測市場的出現始於 20 世紀 80 年代末，由愛荷華大學率先發起。在學術政治領域取得早期成功後，出現了多次商業化嘗試。2000 年代初，Intrade 和 Cantor Exchange 這兩家由大型金融支持者和機構控股的子公司，推出了預測市場，作爲對經濟和文化事件進行投機和對沖的工具。PredictIt，另一家至今仍活躍的交易所，也在這一時期進入市場。然而，監管挑戰最終迫使大多數平台要麼關閉，要麼失去大量用戶。直到 2020 年大選，預測市場才變得更加主流，其受歡迎程度因政治興趣和加密貨幣領域的進步而上升。2022 年，Kalshi 成爲首個獲得 CFTC 批準的零售預測市場平台，標志着監管方面的重要一步。

雖然現在預測市場通常被認爲是面向零售的“類似賭博”的產品，是賭博的延伸，但它們最初的用途卻完全不是這樣。在 21 世紀初，許多公司利用預測市場來預測其內部的裏程碑。 Google 爲了實現“整合全球信息，使人人皆可訪問並從中受益”的使命，推出了一個名爲 Prophit 的內部預測市場項目。 高管們會針對他們關心的目標和關鍵結果創建市場，發送給他們的團隊，然後觀察員工集體智慧的聚合結果。

例如，一位高級經理需要爲新推出的 Gmail 產品預測未來的計算需求。他們會提出一個簡單的問題：“到第二季度末，Gmail 會有多少用戶？”，然後將其發送給工程團隊、客戶成功團隊、產品經理以及任何可能對結果有見解的人。與該產品相關的人會在午休或等待代碼編譯時進行投票。通過這種方式，管理層能夠從最了解情況的人那裏匯集直接的數據來源，並發現那些常常被官僚渠道所掩蓋的隱藏信息。幾天後，經理們可以看到誰投了什麼票、出於什麼原因，並且能夠精確量化公司整體觀點的預測。Google 預測市場的創始人 Bo Cowgill 後來解釋說 ，當時有 10% 的 Google 員工（約 1500 人）參與了市場投票，這一結果“優於管理層可獲得的其他預測”。事實上，Google 最初的目標是將預測市場作爲一款公開產品推出，但由於 2008 年後對金融創新的擔憂，這一願景被擱置了。

谷歌內部預測市場的市場準確性（Dan Schwarz）)

博彩

除了企業環境之外，預測市場在其他幾個領域也取得了顯著成功。值得注意的是，DARPA 和 CIA 選擇利用預測市場來提升美國的情報能力。運營人員、政策專家和特工會在內部市場上對未來事件的可能性進行下注，以便爲戰略情報做準備並進行量化。在國會以“恐怖主義賭博場所”爲由叫停之前，這一方法展現出了高度成功的前景和強大的情報收集能力。CIA 行動人員 Puong Fei Yeh 在他的事後報告中強調，國會的決定“爲時過早”，並且“大量關於預測市場的證據表明，它們是可靠的分散信息聚合器”。自那以後，隨着預測市場的復興，多個政府機構已經開始與智庫 RAND 合作，在內部使用預測市場。

正如在谷歌一樣，CIA 內部的市場因其獨特的能力而展現出潛力，能夠通過投注者對他們認爲會發生的事情進行交易，從而在大量無關人羣中匯聚信息。與民意調查相比，後者的受訪者只表達一次靜態的觀點，預測市場則允許根據新獲得的信息或交易者發現的信息，對概率進行貝葉斯式的更新。有效市場假說的支持者認爲，市場上的信息和交易者越多，其結果就越接近真實的概率。在谷歌和 CIA，每位受訪者都擁有獨特的信息來源，這些信息在匯總後，對房間裏真正專家的預測提供了更深入的見解。正如那句諺語所說：羣衆的智慧帶來最佳的判斷。

在谷歌和中情局取得成功，以及無數學術出版物強調這些市場的益處之後，越來越多的公司開始嘗試預測市場。例如，微軟利用預測市場來制定產品開發時間表，並稱其在發現工程進度表中的隱藏瓶頸方面“極其準確，有時甚至令人驚訝”。福特使用預測市場來預測每週汽車銷量，實現了“均方誤差降低 25%”，大大優於他們的專家預測。禮來公司利用預測市場來預測新發傳染病，並跟蹤哪些藥物能夠通過 FDA 審批。在傳染病的案例中，數據顯示市場能夠“提前 2-4 周準確預測全州季節性流感活動”。在所有這些案例中，受益於改進市場的高管們都提到，預測市場能夠以快速、準確且低成本的方式，整合整個組織中大量成員的數據。

預測機器

在取得這些成功之後，Polymarket 和 Kalshi 都在 2020 年代初期成立，旨在將這些預測工具帶給大衆。作爲一種針對現實世界事件的新型金融工具——某種事件衍生品——這些市場很快就在與散戶交易者相關的話題上獲得了關注，比如地緣政治、體育賽事結果和宏觀經濟指標。然而，它們的影響力真正得以鞏固是在 2024 年總統大選前夕。隨着拜登的突然退選以及川普遇刺未遂後新聞週期的劇烈波動，投資者們希望從靜態且發布頻率低的民調中尋求一些安慰。預測市場自然而然地成爲了獲取即時、概率化且大體準確的市場觀點的渠道，讓人們了解大選走向。相比之下，民調存在時間滯後，有時值得信賴的報告之間會間隔一周左右，而預測市場的持續在線則讓任何人都能即時查看最新動態。

此外，在聯邦選舉這樣激烈且充滿爭議的領域，民意調查被發現容易產生偏見並且易受抽樣誤差影響。歷史上，共和黨候選人的實際表現往往優於民調結果，因爲受訪者通常會在回答時撒謊。另一方面，交易者在選舉中“用真金白銀下注”這一事實，有助於預測更準確地反映結果的真實加權概率。當任一候選人的負面視頻開始流行時，市場能夠立即將其反映出來。

微軟研究院的 David Rothschild 對預測市場和民意調查做了明確區分：“我可以創建一個在各方面都能模仿預測市場的民意調查，”他說，“但預測市場有一種激勵機制，會讓你在凌晨兩點回來更新你的答案。”實際上，擁有信息優勢的交易者——在金融領域通常被稱爲“阿爾法”——被迫調整他們的交易以反映最新的預期，從而增強了市場生成準確、動態更新預測的能力。

數據顯示，選舉市場確實發揮了作用。《經濟學人》在 Polymarket 上寫道：“盡管卡馬拉·哈裏斯加入競選引發了狂熱情緒，並使她在許多搖擺州的民調中領先，但川普的勝選幾率從未大幅低於 50%。”Polymarket 發布的一條 X 動態顯示，在所有七個搖擺州，該州最終獲勝者的市場概率在美聯社宣布結果前數小時就已超過 95%。在選舉之夜的海湖莊園，“房間裏的每個人都在用 Polymarket 判斷選情，甚至包括總統本人” 一位總統顧問解釋道 。Kalshi 創始人 Tarek Mansour 透露，選舉日當天，Kalshi 有 5 億獨立訪客——相當於全球人口的 7%。毫無疑問，預測市場在這次選舉中留下了深刻印記。

*來源：The Economist

那麼，爲什麼這些市場能夠運作？正如來自谷歌、中情局以及衆多其他使用過這些工具的公司的證據所解釋的那樣，預測市場在匯聚大量信息並以平等的方式統一這些信息方面表現出色。當分析師、產品設計師、高管和工程師的想法都直接匯集到一個市場中時，一個準確的加權平均值將它們統一起來。這就引出了下一個觀點：當某個人擁有比其他人更強的信息來源時，市場會鼓勵其下注更多。在民意調查中，所有的投票和觀點權重都是相等的。而在預測市場中，加權的下注會根據交易者所擁有的信息優勢成比例地推動市場。因此，市場會通過向擁有獨特信息的人傾斜來偏愛他們。此外，正如社會心理學家、預測模型研究者 Russ Clay 所解釋的，金錢激勵是信息共享的有力回報。

“讓‘專家’對經濟、政治或載人登月任務發表看法是一回事，但除了對聲譽有一定影響外，當專家的預測出錯時，通常並不會帶來太大後果，而且他們通常還能事後給出一個看似合理的解釋，說明爲什麼他們的預測沒有實現。然而，如果許多人在預測出錯時都可能因此虧錢，這就有助於消除每個人預測中的偏見來源，而當以這種方式做出的衆多個人預測被平均後，我們實際上就得到了一個相當有用的預測工具。”

在這種情況下，我會引用查理·芒格那句恰如其分的話：“給我看激勵機制，我就能告訴你結果。”

巴黎交易員Théo

2024 年 10 月下旬，就在大選前幾周，一位名叫 Théo 的巴黎交易員展示了預測市場相較於民調的優勢。當時，所有民調一致認爲卡馬拉·哈裏斯明顯領先，Théo 卻在 Polymarket 上押注了 3000 萬美元支持川普。他後來將自己的“賭注本質上視爲對民調數據準確性的反向押注”。在向記者解釋自己獲勝的賭注時，他指出，沒有任何民調機構能爲他提供如此精確的判斷，也無法像預測市場那樣實時反應：調查結果往往相隔數周，而且結果無法直接輸入交易算法。相比之下，預測市場能將每一個謠言、每一條數據發布、每一個小道消息都轉化爲不斷更新的價格，這種價格既反映也獎勵了準確信息。因此，Théo 才有足夠的信心下注。Théo 的經歷——以及最終獲得的 5000 萬美元獎金——證明了市場不僅僅是民調的替代品，對於任何需要將不確定性轉化爲可操作情報的人來說，市場都是一種根本上更優越的工具。 這種將不確定性量化爲實時輸入而非滯後快照的能力，使得市場優於靜態的民意調查數據，並自然而然地促使我們重新思考，爲什麼我們很少將其視爲默認的預測工具。

Polymarket 選舉廣告。來源：The Information

在回顧預測市場的歷史時，有一個主題始終貫穿其中：市場總能比靜態調查更有效地利用私人信息和實時激勵。最初只是教皇選舉的投機，如今已發展成一種預測引擎，能夠匯聚分散的見解、持續更新概率，並將每一次預測與實際的金錢利益掛鉤。盡管預測市場的優異表現有目共睹——超越了專家模型、企業預測和所有主要選舉民調——但它們仍然活在傳統民調的陰影下，也受限於人們對賭博的誤解。如果我們的目標是在不確定性下做出更明智的判斷，那麼每四年依賴同樣的民調週期、事後再抱怨其失敗的做法，必須讓位於市場。現在是時候改變默認選擇，擁抱市場了。這樣做，我們將擁有洞察未來最清晰的視角：羣體的智慧。