编者按:预测市场正在从小众交易工具,进入更广泛的公共信息场。
它的逻辑并不复杂:把一个未来事件设计成可交易合约,让参与者用真实资金表达判断,再通过价格形成一个近似概率。相比民调、专家预测或传统资产价格,预测市场的优势在于,它可以把分散信息实时聚合起来,并通过「押错就亏钱」的机制,激励真正掌握信息的人参与进来。
这也是本文最值得关注的地方。作者并没有把预测市场神化为「预言机器」,而是把它放回市场机制本身来理解:市场不只分配资源,也聚合信息;预测市场则是把这种信息聚合能力,直接用于判断某个事件会不会发生。从地缘政治、选举结果,到 AI 模型表现、科学实验复现,许多过去难以被传统金融资产表达的细分问题,如今都可以被转化成一组可交易的概率。
但预测市场的有效性并不是自动成立的。它取决于谁在交易、合约如何设计、结果如何裁定,以及市场是否容易被内部人士或利益相关方操纵。如果真正有信息的人没有参与,价格可能只是噪音;如果内部人士提前下注,市场会失去公平性;如果政治团队或项目方用资金推高某个结果的概率,预测市场也可能从「信息聚合工具」变成「舆论操纵工具」。
因此,预测市场的下一步并不只是扩大交易规模,而是建立更可信的市场基础设施:透明的参与规则、清晰的合约设计、可审计的结算机制,以及对操纵行为的约束。它真正的价值,也不在于让人们「下注未来」,而在于在高度不确定的环境中,提供一种新的公共概率信号。
以下为原文:
预测市场允许人们围绕事件结果进行交易。去年,这类市场在美国开始大规模进入公众视野,如今已经被用来追踪从地缘政治到娱乐奖项得主等各类事件。但预测市场到底是什么?
作为一名长期研究市场与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,它确保商品与服务能够流向最重视它们的人。在这个过程中,市场也会聚合信息:市场出清机制会吸收参与者掌握的各种信息,并将其浓缩为价格这样的信号。
预测市场平台和产品,正是直接利用这种信息聚合能力,试图预测特定未来事件。它们会引入一种针对具体事件的资产:如果某个结果发生,这项资产就会获得支付;随后,人们根据自己对该事件是否会发生的判断来交易这项资产。企业长期以来已经在使用预测市场,例如从员工那里获取隐性信息,用于预测一款重要产品是否能按时发布。科学界也曾使用预测市场来评估哪些实验更可能被复现。如今,我们还看到多家媒体机构与预测市场合作,用这种「群体智慧」信息来补充来自信源和传统记者的报道。
预测市场通过直接收集市场参与者的信息,也就是他们对未来的个人判断,并将这些信息聚合到一个市场之中,试图回答不同事件发生概率的问题。人们可以像在股票市场上「押注」一家公司的未来价值,或在大宗商品市场上「押注」石油的未来价值一样,对这些事件进行「押注」。但预测市场不同的是,它并不依附于石油这类受多种因素共同影响的资产,而是引入一种只在某个特定事件发生时才会支付的资产。
如果我们看到油价上涨,我们知道相对于供给而言,需求增加了。但我们未必知道这背后的原因究竟是什么:是因为人们预计中东冲突会升级,还是因为有人发明了石油的新用途。相比之下,预测市场可以把每一种可能性单独拆出来。例如,一个关于「霍尔木兹海峡是否会在某个特定日期和时间保持开放」的预测市场,就可以围绕一份合约展开:如果该事件发生,每单位合约支付 1 美元。随着人们不断买卖这项资产,市场价格就可以被理解为一种「概率传感器」:它估计的是交易者整体对该事件发生可能性的判断。
具体运作方式如下:假设某一结果的市场价格是每单位 0.50 美元,也就是 50% 的概率。如果你认为霍尔木兹海峡开放的概率高于 50%,比如是 67%,那么你就会买入。如果你判断正确,你会以 0.50 美元的价格获得 0.67 美元的预期收益。你的买入行为又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事件发生的可能性。反过来也一样:如果有人认为市场价格过高,就会以更低价格卖出,或进行做空,从而拉低市场整体的概率估计。
当预测市场运转良好时,相比其他预测方法,它们具有显著优势。首先,仅仅是能够给出一个概率估计,本身就是一种强大能力。相比之下,民调和问卷通常只能给出意见占比;要把这种占比转化为概率,还需要从统计学角度推断你测得的比例与总体人群之间的关系。民调通常也只是某个时间点的快照,而预测市场可以随着新参与者和新信息的进入而实时更新。
更关键的是,预测市场具有激励机制。买方和卖方都有「利益押注」,如果判断错误就会遭受损失。这会激励潜在参与者认真思考自己掌握了什么信息,并把资金投入到他们认为自己最有信息优势的问题上。反过来说,预测市场也给了人们利用信息与专业知识的机会,从而激励他们主动开展研究,更深入地了解相关议题。一个著名案例是,在 2024 年美国总统大选前,有一名预测市场参与者甚至自行开展民意调查,并采用一种非典型方法,试图挖掘传统民调机构没有掌握的信息。
最后,预测市场还有一个重要优势:覆盖范围广。一个了解可能影响石油需求事件的人,原则上可以通过做空或做多石油来表达观点。但我们希望预测的许多结果,并没有大型大宗商品或股票市场可以有效承载。对于这些问题,预测市场可能是理想工具。例如,近期已经出现一些预测市场,用来聚合人们对不同 AI 模型在各种任务上表现优劣的判断。这类问题过于细分,难以反映在传统大宗商品市场中。任何人都可以建立并资助预测市场,用来回答这类小众问题。
这些想法并不新鲜。至少从 16 世纪的欧洲开始,它们就已经以某种形式存在,当时人们曾用类似机制来预测下一任教皇。现代预测市场则植根于经济学、统计学、市场设计和计算机科学。20 世纪 80 年代,Charles Plott 和 Shyam Sunder 提出了第一批正式的学术框架。随后,第一个现代预测市场——爱荷华电子市场(Iowa Electronic Markets)上线。得益于互联网,这一模式得以吸收来自全球各地分散、去中心化的信息。
与此同时,要让预测市场真正兑现其潜力,仍有许多问题需要解决。其中包括基础设施问题,例如如何验证并就某一事件是否已经发生达成共识,如何确保市场运行透明且可审计;还包括如何大规模处理合约结算问题,因为合约结果可能存在争议,也可能被操纵。
除此之外,还存在市场设计挑战。首先,掌握相关信息的参与者必须真正进入市场。如果所有人都没有信息优势,那么预测市场的价格信号其实并不能告诉我们什么。相反,各类掌握相关信息的人也必须愿意参与,否则预测市场的估计结果就会产生偏差。我曾在 2016 年指出,预测市场可能低估了英国脱欧和特朗普首次当选的可能性,原因就在于当时参与预测市场的人,对民粹主义兴起的真实情况缺乏足够感知。
与此同时,如果某个拥有「完美信息」的人进入市场,例如有人提前知道真实结果将是什么,这也可能成为问题,尤其是在这个人还能够影响事件走向的情况下。设想一下,如果有人身处教皇选举秘密会议内部,却在「下一任教皇」预测市场中下注,抢在教皇利奥公开宣布之前交易,甚至试图推动教皇选举向自己押注的候选人倾斜,那会怎样?如果潜在参与者预期内部人士会在市场中交易,那么理性的选择就是远离这个市场,最终导致市场机制瓦解。
最后,还有一种可能:有人试图扭曲预测市场价格,以影响公众对某一结果发生概率的感知。这样一来,预测市场就会从聚合信念的工具,变成操纵信念的工具。如果一名选举候选人的传播团队希望外界相信他们正在获胜,他们完全可以拿出部分竞选资金来试图影响相关预测市场。不过,预测市场在某种程度上具有自我纠偏能力,因为当某份合约的概率估计被推到明显不合理的位置时,总会有人选择站到交易的另一边。
所有这些问题都指向同一个需求:预测市场必须在参与者管理、合约设计和市场运行方面建立更高的透明度和更清晰的规则。但如果预测市场的设计者能够成功解决这些难题,它们可能会成为我们理解和应对未来的一项核心工具。
