Informação Financeira: Novas Perspectivas Além do Mercado de Previsão
O mercado de previsão como uma aplicação emergente de blockchain está atraindo cada vez mais atenção. Como fundador do Ethereum, sempre tive um grande interesse pelo mercado de previsão. Já em 2014, escrevi um artigo explorando um modelo de governança baseado em previsões. Em 2015, participei ativamente e apoiei o desenvolvimento do mercado de previsão Augur. Nas eleições norte-americanas de 2020, obtive um lucro de 58.000 dólares através do mercado de previsão. Recentemente, tenho acompanhado de perto e apoiado o desenvolvimento do Polymarket.
Para muitas pessoas, o mercado de previsão é apenas uma forma de apostas eleitorais, mas é outra forma de jogo. Sob essa perspectiva, a minha paixão pelo mercado de previsão pode parecer um pouco incrível. Mas, na realidade, o que valorizo é o conceito profundo por trás do mercado de previsão. Eu acredito que:
O mercado de previsão existente já é uma ferramenta muito útil;
Mais importante ainda, o mercado de previsão é apenas o pioneiro de um campo mais amplo chamado "finanças da informação". As finanças da informação prometem ser aplicadas em várias áreas, incluindo redes sociais, ciência, notícias e governança.
Polymarket: A dupla identidade de um site de apostas e plataforma de notícias
Recentemente, nas eleições nos Estados Unidos, a Polymarket demonstrou sua vantagem como fonte de informação. Além de fornecer uma previsão de 60/40 para a taxa de vitória, a Polymarket revelou diretamente a verdade no momento em que os resultados foram anunciados: a probabilidade de um candidato vencer ultrapassava 95%, enquanto a probabilidade de conquistar o controle de todos os departamentos do governo ultrapassava 90%. Isso contrasta fortemente com os relatórios enganosos de muitos especialistas e fontes de notícias.
O valor do Polymarket não se limita apenas a eventos significativos. Durante as eleições presidenciais da Venezuela em julho deste ano, vi no Polymarket que havia pessoas dispostas a apostar mais de 100 mil dólares na probabilidade de 23% de Maduro ser derrubado. Isso chamou minha atenção e me fez perceber que a oposição adotou uma estratégia incomum, que vale a pena acompanhar. Se não fosse pelo sinal inicial do Polymarket, eu provavelmente não teria notado a importância deste evento.
Claro, não devemos acreditar cegamente nos dados dos gráficos. Se todos apenas olharem para os gráficos, aqueles com capital podem manipular o mercado. Da mesma forma, depender completamente das notícias tradicionais também não é aconselhável, pois as notícias muitas vezes exageram os eventos para aumentar a taxa de cliques. A abordagem sensata é combinar a leitura de notícias com a verificação dos dados do mercado. Se você ver relatórios sensacionalistas, mas a probabilidade de previsão do mercado não mudou, então deve manter a dúvida. Por outro lado, se o mercado apresentar probabilidades inesperadas de alta ou baixa ou oscilações súbitas, então vale a pena investigar as razões por trás disso.
Em suma, ao combinar notícias e dados de mercado, conseguimos obter informações mais abrangentes. Para os apostadores, o Polymarket é uma plataforma de apostas. Para outros, é um site de dados de notícias. Embora não se deva depender completamente dos dados gráficos, incluí a visualização de dados de mercado como parte do meu processo de coleta de informações, ao lado da mídia tradicional e das redes sociais. Isso me ajuda a obter informações de forma mais eficiente.
O vasto potencial das finanças da informação
Prever o resultado das eleições é apenas uma aplicação da informação financeira. O conceito mais amplo é utilizar as finanças como um mecanismo de incentivo para coordenar e fornecer informações valiosas ao público. Alguns podem dizer que todas as finanças estão essencialmente relacionadas à informação. Diferentes participantes tomam decisões de compra e venda com base em diferentes visões sobre o futuro, e podemos inferir muito sobre o mundo a partir dos preços de mercado.
Mas a informação financeira é uma disciplina mais precisa, que nos exige:
Começar a partir dos fatos que se deseja entender;
Projetar cuidadosamente o mecanismo do mercado para obter essa informação da melhor maneira possível dos participantes.
O mercado de previsão é um exemplo típico: queremos saber o que acontecerá no futuro, então criamos um mercado para que as pessoas apostem nisso. Outro exemplo é o mercado de decisão: queremos saber se a decisão A ou B terá um resultado melhor, para isso criamos um mercado condicional, permitindo que as pessoas apostem nos valores dos indicadores sob diferentes decisões.
A inteligência artificial provavelmente terá um enorme impacto na indústria financeira na próxima década. Isso ocorre porque muitas aplicações de finanças da informação envolvem questões "micro": milhões de pequenas decisões de mercado. Tradicionalmente, mercados com baixo volume de negociação têm dificuldade em operar de forma eficiente, porque os participantes profissionais não têm incentivos financeiros suficientes. Mas a inteligência artificial mudou esse cenário, mesmo em mercados com apenas 10 dólares de volume, podemos obter informações de alta qualidade. Mesmo que sejam necessários subsídios, a escala dos subsídios para cada questão é suportável.
Informação Financeira: Refinar o Julgamento Humano
Suponha que temos um mecanismo de julgamento humano confiável, mas de alto custo, e queremos ter acesso à sua "versão barata" em tempo real a um custo baixo. Robin Hanson propôs um esquema: sempre que uma decisão precisa ser tomada, estabelecer um mercado de previsão, prevendo qual seria o resultado se o mecanismo caro fosse acionado. O mercado funciona e investe uma pequena quantia de dinheiro para subsidiar os formadores de mercado.
Na grande maioria dos casos, não chamaremos realmente mecanismos caros: poderemos tomar decisões diretamente com base no preço médio do mercado. Apenas em casos muito raros, talvez escolhendo aleatoriamente ou no mercado com maior volume de transações, é que realmente executaremos mecanismos caros e compensaremos os participantes com base nisso.
Dessa forma, foi fornecida uma "versão refinada" confiável, neutra, rápida e barata, que reflete aproximadamente o comportamento do mecanismo original. Pois apenas os participantes que ajudam a alcançar esse resultado podem lucrar, enquanto os outros terão prejuízo.
Este método é aplicável não só às redes sociais, mas também às organizações autônomas descentralizadas ( DAO ). Um dos principais problemas de uma DAO é o excesso de decisões, o que leva a que a maioria das pessoas não queira participar. Se na DAO as votações reais forem raras e a maioria dos assuntos forem decididos pelo mercado de previsão, onde humanos e IA preveem conjuntamente os resultados das votações, então essa DAO pode funcionar melhor.
Outras aplicações de informação financeira
Tokens pessoais: criar tokens negociáveis para cada pessoa, refletindo as expectativas sobre o seu futuro status. Embora projetos atuais como o friend.tech ainda não estejam suficientemente maduros, com um design econômico mais cuidadoso, há esperança de resolver questões importantes como a descoberta de talentos.
Publicidade: Com base no "sinal caro mas confiável" do comportamento de compra real, a informação financeira pode ajudar as pessoas a tomar melhores decisões de compra.
Revisão por pares científica: determinar os resultados de pesquisa que precisam de reavaliação através do mercado de previsão, ajudando os leitores a avaliar a credibilidade de resultados específicos. Experimentos preliminares já tiveram sucesso.
Financiamento de bens públicos: ao rastrear todo o gráfico de dependências, determinar a contribuição de cada projeto para os resultados positivos, espera-se melhorar o problema da "competição de popularidade" no atual mecanismo de financiamento.
Conclusão
Embora essas ideias tenham sido discutidas por muitos anos, acredito que a informação financeira tem um grande potencial nesta década, e os principais motivos são três:
A informação financeira resolveu o problema de confiança que existe nas áreas política, científica e comercial.
A tecnologia de blockchain escalável fornece a infraestrutura para realizar essas ideias;
A participação da inteligência artificial torna possível estabelecer mercados eficazes em problemas de pequena escala.
Para aproveitar plenamente esta oportunidade, precisamos ir além das previsões eleitorais e explorar as amplas perspectivas de aplicação das finanças da informação.
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ContractHunter
· 13h atrás
Onde há dinheiro para ganhar, eu vou para lá.
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OnchainGossiper
· 13h atrás
Cachorros apostadores devem morrer. Não aposte. Não há um bom final.
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NFTFreezer
· 13h atrás
Brincando há alguns anos, ainda estou a perder Rekt
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PrivacyMaximalist
· 13h atrás
Consenso é a verdadeira força. O jogo também é uma forma de treino.
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UnluckyMiner
· 13h atrás
Outra máquina de fazer as pessoas de parvas, hahaha
Informação financeira: a próxima revolução emcriptação além do mercado de previsão
Informação Financeira: Novas Perspectivas Além do Mercado de Previsão
O mercado de previsão como uma aplicação emergente de blockchain está atraindo cada vez mais atenção. Como fundador do Ethereum, sempre tive um grande interesse pelo mercado de previsão. Já em 2014, escrevi um artigo explorando um modelo de governança baseado em previsões. Em 2015, participei ativamente e apoiei o desenvolvimento do mercado de previsão Augur. Nas eleições norte-americanas de 2020, obtive um lucro de 58.000 dólares através do mercado de previsão. Recentemente, tenho acompanhado de perto e apoiado o desenvolvimento do Polymarket.
Para muitas pessoas, o mercado de previsão é apenas uma forma de apostas eleitorais, mas é outra forma de jogo. Sob essa perspectiva, a minha paixão pelo mercado de previsão pode parecer um pouco incrível. Mas, na realidade, o que valorizo é o conceito profundo por trás do mercado de previsão. Eu acredito que:
O mercado de previsão existente já é uma ferramenta muito útil;
Mais importante ainda, o mercado de previsão é apenas o pioneiro de um campo mais amplo chamado "finanças da informação". As finanças da informação prometem ser aplicadas em várias áreas, incluindo redes sociais, ciência, notícias e governança.
Polymarket: A dupla identidade de um site de apostas e plataforma de notícias
Recentemente, nas eleições nos Estados Unidos, a Polymarket demonstrou sua vantagem como fonte de informação. Além de fornecer uma previsão de 60/40 para a taxa de vitória, a Polymarket revelou diretamente a verdade no momento em que os resultados foram anunciados: a probabilidade de um candidato vencer ultrapassava 95%, enquanto a probabilidade de conquistar o controle de todos os departamentos do governo ultrapassava 90%. Isso contrasta fortemente com os relatórios enganosos de muitos especialistas e fontes de notícias.
O valor do Polymarket não se limita apenas a eventos significativos. Durante as eleições presidenciais da Venezuela em julho deste ano, vi no Polymarket que havia pessoas dispostas a apostar mais de 100 mil dólares na probabilidade de 23% de Maduro ser derrubado. Isso chamou minha atenção e me fez perceber que a oposição adotou uma estratégia incomum, que vale a pena acompanhar. Se não fosse pelo sinal inicial do Polymarket, eu provavelmente não teria notado a importância deste evento.
Claro, não devemos acreditar cegamente nos dados dos gráficos. Se todos apenas olharem para os gráficos, aqueles com capital podem manipular o mercado. Da mesma forma, depender completamente das notícias tradicionais também não é aconselhável, pois as notícias muitas vezes exageram os eventos para aumentar a taxa de cliques. A abordagem sensata é combinar a leitura de notícias com a verificação dos dados do mercado. Se você ver relatórios sensacionalistas, mas a probabilidade de previsão do mercado não mudou, então deve manter a dúvida. Por outro lado, se o mercado apresentar probabilidades inesperadas de alta ou baixa ou oscilações súbitas, então vale a pena investigar as razões por trás disso.
Em suma, ao combinar notícias e dados de mercado, conseguimos obter informações mais abrangentes. Para os apostadores, o Polymarket é uma plataforma de apostas. Para outros, é um site de dados de notícias. Embora não se deva depender completamente dos dados gráficos, incluí a visualização de dados de mercado como parte do meu processo de coleta de informações, ao lado da mídia tradicional e das redes sociais. Isso me ajuda a obter informações de forma mais eficiente.
O vasto potencial das finanças da informação
Prever o resultado das eleições é apenas uma aplicação da informação financeira. O conceito mais amplo é utilizar as finanças como um mecanismo de incentivo para coordenar e fornecer informações valiosas ao público. Alguns podem dizer que todas as finanças estão essencialmente relacionadas à informação. Diferentes participantes tomam decisões de compra e venda com base em diferentes visões sobre o futuro, e podemos inferir muito sobre o mundo a partir dos preços de mercado.
Mas a informação financeira é uma disciplina mais precisa, que nos exige:
Começar a partir dos fatos que se deseja entender;
Projetar cuidadosamente o mecanismo do mercado para obter essa informação da melhor maneira possível dos participantes.
O mercado de previsão é um exemplo típico: queremos saber o que acontecerá no futuro, então criamos um mercado para que as pessoas apostem nisso. Outro exemplo é o mercado de decisão: queremos saber se a decisão A ou B terá um resultado melhor, para isso criamos um mercado condicional, permitindo que as pessoas apostem nos valores dos indicadores sob diferentes decisões.
A inteligência artificial provavelmente terá um enorme impacto na indústria financeira na próxima década. Isso ocorre porque muitas aplicações de finanças da informação envolvem questões "micro": milhões de pequenas decisões de mercado. Tradicionalmente, mercados com baixo volume de negociação têm dificuldade em operar de forma eficiente, porque os participantes profissionais não têm incentivos financeiros suficientes. Mas a inteligência artificial mudou esse cenário, mesmo em mercados com apenas 10 dólares de volume, podemos obter informações de alta qualidade. Mesmo que sejam necessários subsídios, a escala dos subsídios para cada questão é suportável.
Informação Financeira: Refinar o Julgamento Humano
Suponha que temos um mecanismo de julgamento humano confiável, mas de alto custo, e queremos ter acesso à sua "versão barata" em tempo real a um custo baixo. Robin Hanson propôs um esquema: sempre que uma decisão precisa ser tomada, estabelecer um mercado de previsão, prevendo qual seria o resultado se o mecanismo caro fosse acionado. O mercado funciona e investe uma pequena quantia de dinheiro para subsidiar os formadores de mercado.
Na grande maioria dos casos, não chamaremos realmente mecanismos caros: poderemos tomar decisões diretamente com base no preço médio do mercado. Apenas em casos muito raros, talvez escolhendo aleatoriamente ou no mercado com maior volume de transações, é que realmente executaremos mecanismos caros e compensaremos os participantes com base nisso.
Dessa forma, foi fornecida uma "versão refinada" confiável, neutra, rápida e barata, que reflete aproximadamente o comportamento do mecanismo original. Pois apenas os participantes que ajudam a alcançar esse resultado podem lucrar, enquanto os outros terão prejuízo.
Este método é aplicável não só às redes sociais, mas também às organizações autônomas descentralizadas ( DAO ). Um dos principais problemas de uma DAO é o excesso de decisões, o que leva a que a maioria das pessoas não queira participar. Se na DAO as votações reais forem raras e a maioria dos assuntos forem decididos pelo mercado de previsão, onde humanos e IA preveem conjuntamente os resultados das votações, então essa DAO pode funcionar melhor.
Outras aplicações de informação financeira
Tokens pessoais: criar tokens negociáveis para cada pessoa, refletindo as expectativas sobre o seu futuro status. Embora projetos atuais como o friend.tech ainda não estejam suficientemente maduros, com um design econômico mais cuidadoso, há esperança de resolver questões importantes como a descoberta de talentos.
Publicidade: Com base no "sinal caro mas confiável" do comportamento de compra real, a informação financeira pode ajudar as pessoas a tomar melhores decisões de compra.
Revisão por pares científica: determinar os resultados de pesquisa que precisam de reavaliação através do mercado de previsão, ajudando os leitores a avaliar a credibilidade de resultados específicos. Experimentos preliminares já tiveram sucesso.
Financiamento de bens públicos: ao rastrear todo o gráfico de dependências, determinar a contribuição de cada projeto para os resultados positivos, espera-se melhorar o problema da "competição de popularidade" no atual mecanismo de financiamento.
Conclusão
Embora essas ideias tenham sido discutidas por muitos anos, acredito que a informação financeira tem um grande potencial nesta década, e os principais motivos são três:
A informação financeira resolveu o problema de confiança que existe nas áreas política, científica e comercial.
A tecnologia de blockchain escalável fornece a infraestrutura para realizar essas ideias;
A participação da inteligência artificial torna possível estabelecer mercados eficazes em problemas de pequena escala.
Para aproveitar plenamente esta oportunidade, precisamos ir além das previsões eleitorais e explorar as amplas perspectivas de aplicação das finanças da informação.