预测市场究竟知道什么
它们能回答其他市场无法回答的问题,以及仍需做对的地方。
允许人们就事件结果进行交易的预测市场于去年大规模进入美国,如今已被用于追踪从地缘政治到娱乐奖项得主等各种事件。 但它们究竟是什么?
作为一名长期研究市场和激励机制的经济学家,我的回答很简单:预测市场本质上就是市场 。市场是配置资源的基本工具——确保商品和服务流向最看重它们的人。在这一过程中,市场还会聚合信息 :市场出清过程会将参与者所掌握的一切信息提炼为价格等信号。
预测市场平台和产品直接利用这种信息聚合能力,试图预测特定的未来事件:它们引入一种与事件相关的资产,如果某一结果发生,该资产就会获得回报;随后,人们会根据自己对该结果是否会发生的判断来交易这种资产。
长期以来,各家公司一直采用预测市场,从员工那里获取隐性信息,以预测某个重要产品能否按时发布。我们也看到,科学家利用预测市场来评估哪些实验有可能被重复验证 。如今,我们还看到多家媒体机构与预测市场合作,获取“群体智慧”信息, 以补充其消息来源和传统记者的报道 。
通过直接收集市场参与者的信息——即他们各自对未来的判断——并将这些信息汇聚到一个市场中,预测市场试图回答各种事件发生概率的问题。人们可以对这些事件“下注”,就像他们可以在股票市场上“押注”一家公司的未来价值,或“押注”石油等大宗商品的未来价格一样。但与石油这类其需求同时取决于许多不同因素的资产不同,预测市场引入的是一种只有在特定事件发生时才会获得回报的资产。
如果我们看到油价上涨,那么我们知道,相对于供应而言,需求增加了;但我们不一定知道,例如,这究竟是因为人们预期中东冲突将升级,还是因为有人发现了石油的新用途。相比之下,预测市场可以把对每一种具体可能性的预测单独剥离出来。比如,一个针对“霍尔木兹海峡在某个特定日期和时间是否会保持开放”的预测市场,其核心可以围绕这样一种合约展开:如果该事件发生,每单位合约支付 1 美元。随着人们不断来回交易这一资产,市场价格就可以被理解为一种概率传感器 :即对交易者关于该事件发生可能性的总体信念的估计。
其运作方式如下:假设某一结果的市场单价为0.50美元——意味着概率为五五开。如果你认为该海峡保持开放的可能性高于50%——比如达到67%——那么你就会买入。如果你判断正确,你以0.50美元的价格买入,最终将获得0.67美元的总回报。反过来,这笔买入也会推高市场价格及其对应的概率估计,反映出有人认为市场此前低估了这一结果。这一机制反向同样成立:当有人认为市场定价过高时,他们就会以更低价格卖出(或做空),从而压低市场的整体概率估计。
当预测市场运作 良好时 ,它们相较于其他预测方法可以提供显著优势。首先,仅仅是能够给出一个概率估计这一点,本身就是一种“超能力”。相比之下,民调和调查只能提供意见占比——而要将其转化为概率,你还必须从统计学角度推断,你所测得的占比与整体人群之间究竟是什么关系。民调通常也只能反映某一时点的快照,而预测市场则能够随着新参与者加入和/或新信息出现而实时更新。
而且至关重要的是,预测市场具备激励机制:买方和卖方都“有切身利益”,因为一旦押错注,他们就可能蒙受损失。这促使潜在参与者认真思考自己掌握了哪些信息,并将资金投入到那些他们认为自己最了解的议题上。反过来说,在预测市场中利用信息和专业知识获利的机会,也会激励人们开展自己的研究,以更深入了解当前议题。( 众所周知 ,在 2024 年美国总统选举前夕,甚至有一名预测市场参与者自行开展了民意调查,采用一种非典型方法,试图获取标准民调机构未能掌握的信息。)
最后,预测市场的一大优势在于其覆盖范围之广。虽然了解可能影响石油需求事件的人,原则上可以在石油市场做空或做多,但我们希望预测的许多结果,并没有大型大宗商品或权益市场提供充分支持。对于这类情况,预测市场可能是理想选择。比如,近来已有预测市场出现,试图汇总关于哪些 AI 模型将在各种任务中表现最佳的估计——这一问题过于细分,难以在传统大宗商品市场中得到反映。任何人都可以建立并注资预测市场,来回答这类小众问题。

这些理念并不新鲜:至少从 16 世纪的欧洲起,它们就以某种形式存在,当时曾被用于预测下一任教皇 。当代预测市场根植于经济学、统计学、市场设计和计算机科学:Charles Plott 和 Shyam Sunder 在 20 世纪 80 年代提出了首批正式的学术框架。此后不久,首个现代预测市场——Iowa Electronic Markets——启动。得益于互联网,这一模式不断发展,能够汇聚全球分散、去中心化的信息。
与此同时,预测市场要兑现其承诺,仍有更多工作要做。其中包括基础设施层面的问题,比如如何验证并就某一特定事件是否已经发生达成共识,以及如何确保市场运作透明且可审计 。还有如何大规模地确定合约结算结果——而这可能引发争议,或遭到操纵—— 在规模化情况下 。
此外,还存在市场设计方面的挑战:首先,掌握相关信息的参与者必须进入市场。如果所有人都不了解情况,那么预测市场的价格信号实际上并不能告诉我们任何有价值的信息。反过来,掌握各种不同相关信息的人也必须决定是否参与,否则预测市场的估计就会出现偏差:我早在 2016 年就曾指出 ,预测市场之所以可能低估英国脱欧以及特朗普首次当选的可能性,是因为当时参与预测市场的人,对民粹主义兴起的了解和感知都不够深入。
与此同时,如果某个掌握“完美”信息的人出现——比如有人事先就知道真实结果会是什么——这就可能成为一个问题,尤其是在他们有能力影响事态发展的情况下。举例来说,如果教皇选举秘密会议内部有人在“下一任教皇”预测市场中下注,抢在公众宣布 Leo 教皇之前进行交易——甚至试图让教皇选举朝着自己押注的候选人倾斜!如果潜在参与者预期内部人士会在市场中交易,理性的选择就是避而远之,最终导致市场瓦解。
最后,还有一种可能性:人们可能试图扭曲预测市场价格,以影响公众对某一结果发生可能性的认知——让预测市场从用于汇聚信念的工具,变成用于操纵信念的工具。如果某位选举候选人的传播团队想让外界觉得自己正在获胜,他们就可能动用部分竞选资金,试图左右相关预测市场。话虽如此,预测市场在这方面也具有一定的自我纠偏能力,因为一旦某份合约似乎把概率估值推高到不合理的程度,人们总可以站到其对立面进行交易。
所有这些都说明,预测市场需要在参与管理、合约设计和运营方式上提供更高的透明度和更清晰的说明。但如果预测市场的设计者能够成功解决这些难题,它们就可能成为我们把握未来方式中的核心组成部分。