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多くの予測市場のクジラは元プロポーカー選手で、それは信じられないことです
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名前、シェイプ、デスティニー
1. ウェルナー・フォン・ブラウンの1940年代の火星小説における火星政府のリーダーはエロンと呼ばれています
2. サム・アルトマンは文字通り代替の人間を作っています
3. サム・バンクマンは詐欺的な暗号銀行を設立したため、刑務所で焼かれています
4. ラリー・ペイジはウェブ上のすべてのページをランク付けするためにグーグルを構築しました。
5. ズッカーバーグはドーパミン中毒で巨額の富を築いた。zuckは砂糖を意味し、bergは山を意味する。
6. ウサイン・ボルトは世界で最も速い男です
7. ウィリアム・ワーズワースの言葉は言語と詩を再形成した
8. クリス・マネーメイカーは2003年のワールドシリーズを制したポーカーの伝説です。
他にどんな名前が思い浮かびますか?
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これを読んでなお予測市場が社会に良くないと言えるか挑戦します。
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予測市場は現代ポートフォリオ理論が必要です (MPT)
TLDRの:
- モダンポートフォリオ理論は、投資家にリターンだけでなく相関によって資産をバランスさせる方法を示しました。
- 予測市場にはまだそのツールキットがありません。
- イベントパーレイ、相関行列、およびポートフォリオレベルのヘッジがそれを変える可能性があります。
1. 共分散が株式選びを殺した
1950年代以前、投資は主に株式選びでした。
トレーダーは個別名に焦点を当て、絶対リターンを追い求めました。
その後、ハリー・マルコウィッツはモダン・ポートフォリオ理論(MPT)を紹介しました。
彼の重要な洞察:重要なのはリターンだけではなく、資産がどのように一緒に動くかです。
- 低相関または負の相関を持つ資産を混ぜることで、リターンを削減することなくボラティリティを低下させることができました。
- これは効率的フロンティアを生み出しました:特定のリスクレベルに対する最大のリターン
影響は巨大でした:
- アセットアロケーション
- リスク管理
- ミューチュアルファンド、ETF、リスクパリティなどの全産業
金融は株式選定から真のポートフォリオ構築へと進化しました。
2. 独立は蜃気楼である
予測市場は今日、MPT(モダンポートフォリオ理論)以前の金融に似ています。各契約は孤立して価格設定され、取引されています。
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予測市場のブラック・ショールズの探求
TLDRの:
- オプションは、ブラック-ショールズがトレーダーにリスク価格設定の共通モデルを提供したときにのみ急成長しました。
- 予測市場にはそれが欠けている: 確率を構造化する普遍的な方法、イベントリスクをヘッジする方法、または不確実性をマッピングする方法がない。
- 確率面は欠けている部分かもしれません。
1. オプションが流動性を見つける方法
1973年以前、オプションは不透明で流動性がありませんでした。価格設定は推測に過ぎませんでした。
ブラック、ショールズ、マートンはトレーダーに共通の言語を提供するモデルを発表しました。
ブラック-ショールズが導入した:
(1) 暗示的ボラティリティ
(2) ダイナミックヘッジング
(3) 再現可能な価格設定フレームワーク
仮定は非現実的だったが、それは重要ではなかった。共有カーネルで十分だった。
流動性が爆発し、エコシステムは次のように進化しました:
- ボラティリティサーフェス
- 確率的ボラティリティモデル
- ジャンプ拡散過程
- エキゾチックデリバティブ
オプションは世界で最も深い市場の1つになりました。
2. 今日の予測市場
1973年以前のオプションに似ている: 可視化されているが断片的である。
普遍的なフレームワークはありません:
- 確率を調整する
- リスクヘッジ
- 構造の不
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予測市場におけるクリアリングハウスと証拠金
TLDRの:
- 市場はソフトウェアの不備で失敗するのではなく、勝者が利益を得られないときに失敗する。
- カウンターパーティリスクはすべての金融取引における隠れた悪者です:誰が実際に支払いを保証してくれますか?クリアリングハウスと証拠金。
- Polymarketは証拠金としてUSDCを使用し、清算にはスマートコントラクトを使用しています。KalshiはCFTCに登録されたDCOを通じて清算し、完全に担保されたUSDポジションについて毎日決済を行います。
- クロスマージン、中央清算、適応型リスクモデルは、予測市場の次のステップです。
1. 清算所の誕生 (シカゴ、1800年代)
先物取引のトレーダーは問題に直面しました:もし相手がデフォルトした場合はどうなるのでしょうか?
シカゴ商品取引所 (CBOT) は、売り手と買い手の間に立つクリアリングハウスを導入しました。
クリアリングハウスは取引を保証し、デフォルトリスクを軽減するために証拠金の預金を要求しました。
2. マージンが重要な理由
証拠金はリスクへの税金となった:
(1) 初期証拠金の前払い
(2) 変動証拠金は毎日清算されます
頻繁で小規模な決済は壊滅的なデフォルトを防ぎます。
3. 先物から現代のCCPへ
20世紀中頃までに、主要な先物取引所は証拠金を伴う中央清算を標準化し
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予測市場流動性アルゴリズム
TLDRの:
- 予測市場の流動性は、LMSRや定常積AMMのような単純な数学式から始まりました。
- これらはブートストラップには効果的でしたが、オペレーターに大きなリスクをもたらしました。
- 現在、プラットフォームは適応型アルゴリズムとオーダーブックに移行しており、マーケットメーカーがスプレッドを調整し、在庫をバランスさせ、手数料をリサイクルできるようにしています。
- 次の波は、クロスマーケットネットティング、パーレイ、および強化学習ボットになります。
1. 問題点
すべての金融市場は同じ疑問に悩まされてきました: 取引の反対側を引き受けるのは誰ですか?
> 株式では、専門家とマーケットメイカー。
> 先物取引において、フロアトレーダーとクリアリングメンバー。
> オプションにおいて、ボラティリティ曲面に関連した流動性供給アルゴリズム。
> 予測市場では、ツールが新しく、リスクが奇妙で、アルゴリズムはまだ進化しています。
- 各契約は継続的な両面見積もりが必要です。流動性がないと、市場は停滞します。ノイズが多すぎると、スプレッドは無駄なレベルに広がります。
- 株式やFXとは異なり、予測契約はキャッシュフローやヘッジに明確にマッピングされません。マーケットメーカーはリスクをより深いプールに移しているわけではなく、それ自体がプールです。
2.第1世
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すべての新しい金融市場は最初はギャンブルと呼ばれる

1700年代の生命保険から、株式オプション、穀物先物、インデックス先物、天候先物、CFDおよびスプレッドベット、そして今日の予測市場まで - サイクルは同じです。
ステップ1:これはギャンブルです
ステップ 2: これは便利です
ステップ3:これは不可欠です
保険は人命に対する賭けとして始まりました
- 1700年代、人々は見知らぬ人に保険をかけ、その死に賭けました。スキャンダルが議会に行動を強いることになりました。
- 現代のルールを作った二つの法律: あなたは保険の利益を持っていなければならない。
• 海上保険法1745は賭けのような船舶保険を禁止した。
• 生命保険法1774は生命保険契約にこの規則を拡張しました。
そのラインは「ベット」をリスク移転に変えました。
ロンドンの最初のオプションは文字通りギャンブルとして違法とされました。
- チェンジアレーでの時間の取引は、価格に対する賭けのように見えました。議会は株式投機を排除するためにサー・ジョン・バーナードの法案(1734)を可決しました。
- その法律は、1世紀にわたり非配達取引を禁止しました。1860年に廃止され、法的選択肢と現代のデリバティブの道が開かれました。
アメリカ合衆国はバケットショップと戦った、1880年代~1910年代。
- バケットショップは、顧客
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創業者: 我々は甘くなってきている、もっと努力する必要がある
創業エンジニア: おい、私は1日12時間働いている
創設者: 待って、さっきの話は一体何をしているの?
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予測市場ヘッジファンドについて
2015年:資産運用額が10億ドル以上の複数のビットコインヘッジファンド?不可能。
2020年:複数のオルトトークンヘッジファンドが10億ドル以上の運用資産を持つ?不可能。
2025: 複数の予測市場ヘッジファンドが$1b+の運用資産を持つ? "不可能"
振り返ってみると明らかになるでしょう。
どの予測市場ヘッジファンドが最初に10億ドルの運用資産を達成するのか?
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予測市場、DNA、LLMS
llmsは、プロンプトエンジニアリングが私たちの知識グラフの単一のノードを解放するすべての人間情報のロスレス圧縮です。
DNAは生命そのもののスクリプトであり、遺伝子はコードに書かれた古代の知恵を持ち、生命の形に展開されています。
ブロックチェーンはすべての商取引の決済レイヤーであり、予測市場は未来を現在に価格設定する確率エンジンです。
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今週末、誰が予測市場のデータを参照しましたか?
> 世界のトップ金融ハブの市長
> $30b+のヘッジファンドのCEO
> No.1のYouTubeチャンネル
> 2 トランプ内閣のメンバー
全部名前を挙げられますか?
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予測市場のデータはagiにとって重要になるでしょう
AGIへの道はデータ、計算、およびアルゴリズムによって制約されています。
コンピュートは政府の支援を受けて大手テクノロジー企業によって拡張されており、OpenAIやAnthropicのようなラボによってアルゴリズムが開発されています。
データはボトルネックです:ラベリングと合成データは役立ちますが、ほとんどのデータセットは過去を見ています。
予測市場は、構造化された未来志向の確率と、人間が不確実性を処理する方法の継続的に更新された信号をユニークにエンコードします。
予測市場の市場データは、AGIのトレーニングにとって重要になるでしょう。
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バイナリーオプション < イベントトレーディング < 情報市場 < 予測市場
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映画について議論するために使われるグループチャット。
彼らは今、ニッチなインターネットマジックマネーを取得するために、上場企業のデジタル資産トレジャリーを浮かべるために6億ドルを調達する方法を計画しています。
毎日、私たちは神の愛から遠ざかっています。
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MAGIC3.62%
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私の話を聞いてください
AIラッパーがGMVをARRとして偽装するのは、プロトコルが取引量を収益として偽装するようなものです。
ドミノが倒れる
感染は避けられない
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私たちは予測市場の前産業化段階にいます。
ここでのROI対リスクの設定は、ポンプファンの初期以来の何ものとも異なります:生の、混沌とした、そして機械が到着する前に利益をもたらすものです。
あなたには、永続的な下層階級から逃げるための6ヶ月があります。
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男たちは武道の栄光を渇望した
今彼らはただ時代の精神をアルゴサーフィンしたいだけです。
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@TomJrSrによる予測市場のユースケース
1.農業生産者:降雨量、干ばつ、気温、霜の日付
2. ユーティリティ会社: 平均月間温度
3. テーマパーク:季節の天候が来場者数に影響を与える
4. 航空会社: ハリケーンの頻度、雪嵐
5.ホテル:自然災害、観光客数
6. クルーズライン:旅行勧告レベル、アウトブレイクイベント、熱帯嵐
7. 小売チェーン:消費者信頼感指数、観光率
8.不動産開発業者:金利の発表、住宅販売台数
9. 物流会社:世界の海運料金、ポートストライキの結果、輸出入の数値
10. 製薬会社:FDAの承認/拒否イベント、規制変更イベント
11. 保険会社:自然災害、死亡者数、ワクチン接種率
12. エネルギー会社:OPECの産出割当、制裁の結果
13.防衛請負業者:国防予算の承認、紛争の結果、政治的結果
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. @Polymarketはマーケットメーカーを奨励するために月に$600kを支払います。
2028年の選挙ではその数字はどのように見えると思いますか?
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