Noticia de Mars Finance: el investigador Ryan Yoon de la institución de investigación Tiger Research publicó el informe final de su serie sobre mercados de predicción, analizando si estos mercados tienen utilidad práctica. El informe señala que los participantes asumen riesgos financieros para juzgar resultados, y los precios se actualizan en tiempo real conforme a nueva información, generando distribuciones de probabilidad comparables con encuestas tradicionales, encuestas de expertos y pronósticos económicos; los mercados de predicción han evolucionado más allá de las predicciones deportivas y electorales para incluir infraestructuras de datos macroeconómicos y geopolíticos. El informe menciona que Google Finance, CNBC, CNN y el Wall Street Journal ya han presentado probabilidades de mercados de predicción, y la Intercontinental Exchange, matriz de la Bolsa de Nueva York, así como la plataforma electrónica de bonos Tradeweb, distribuyen estos datos a clientes institucionales. Un documento de trabajo del Consejo de la Reserva Federal describe al mercado de predicción Kalshi como una referencia de alta frecuencia, actualización continua y rica en información. El documento afirma que las predicciones medianas y modales de Kalshi sobre la tasa del fondo federal registraron una precisión perfecta el día anterior a las reuniones del FOMC, superando significativamente a los futuros del fondo federal en ese período; además, fue más precisa que la consenso de Bloomberg para el CPI total, y estadísticamente similar para el CPI subyacente y la tasa de desempleo. El informe también cita estudios del Iowa Electronic Markets: en cinco elecciones presidenciales estadounidenses entre 1988 y 2004, comparadas con 964 encuestas, sus predicciones fueron más precisas en el 74% de los casos; el error promedio en la participación de votos una semana antes de las elecciones fue de 1,5 puntos porcentuales, inferior a los 2,1 puntos porcentuales de las encuestas finales de Gallup. El informe propone que las plataformas deben aumentar la liquidez para resistir manipulaciones, comunicarse con autoridades regulatorias y posicionarse como herramientas de monitoreo, manteniendo datos abiertos, transparentes y respaldados por investigación independiente.
El informe de Tiger Research destaca a Predictive Markets como infraestructura de datos macro
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Resumen
El analista de Tiger Research, Ryan Yoon, destacó los mercados predictivos como una infraestructura de datos macro en un reciente informe diario de mercado. Estos mercados ofrecen actualizaciones de precios en tiempo real y distribuciones de probabilidad, compitiendo con las encuestas y pronósticos tradicionales. Los datos on-chain de plataformas como Kalshi y Iowa Electronic Markets muestran una alta precisión en la predicción de tasas de fondos federales, IPC y elecciones. Medios importantes ahora incluyen datos de mercados predictivos, y las instituciones acceden a ellos a través de ICE y Tradeweb. El informe sugiere aumentar la liquidez, involucrar a los reguladores y garantizar transparencia para un crecimiento a largo plazo.
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