ChainCatcher informa que el investigador Ryan Yoon de la institución de investigación Tiger Research ha publicado 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 con 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 plazo; además, es más precisa que la consenso de Bloomberg para el CPI total, y estadísticamente similar para el CPI núcleo 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, Kalshi fue más precisa en el 74% de los casos; la diferencia promedio en el porcentaje 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 su liquidez para resistir manipulaciones, comunicarse con reguladores y posicionarse como herramientas de monitoreo, manteniendo datos abiertos, transparentes y respaldados por investigación independiente.
Informe de Tiger Research: Los mercados de predicción evolucionan hacia infraestructura de datos macro
ChaincatcherCompartir
Resumen
El analista de Tiger Research, Ryan Yoon, publicó un informe que destaca cómo los mercados de predicción se están convirtiendo en infraestructura de datos macro. Estos mercados generan datos de probabilidad en tiempo real, a menudo superando las previsiones tradicionales. Plataformas como Kalshi proporcionaron datos de predicción de precio de bitcoin más precisos para las reuniones del FOMC y el CPI que el Consenso de Bloomberg. Los Iowa Electronic Markets también demostraron una fuerte capacidad de pronóstico electoral. El informe sugiere mejorar la liquidez y el compromiso regulatorio.
Fuente:Mostrar original
Descargo de responsabilidad: La información contenida en esta página puede proceder de terceros y no refleja necesariamente los puntos de vista u opiniones de KuCoin. Este contenido se proporciona solo con fines informativos generales, sin ninguna representación o garantía de ningún tipo, y tampoco debe interpretarse como asesoramiento financiero o de inversión. KuCoin no es responsable de ningún error u omisión, ni de ningún resultado derivado del uso de esta información.
Las inversiones en activos digitales pueden ser arriesgadas. Evalúa con cuidado los riesgos de un producto y tu tolerancia al riesgo en función de tus propias circunstancias financieras. Para más información, consulta nuestras Condiciones de uso y la Declaración de riesgos.