Índice de precios al consumidor del PIB de Japón, valor final anual del primer trimestre

La búsqueda de un Black-Scholes de los mercados de predicción TLDR: - Las opciones solo despegaron una vez que Black-Scholes proporcionó a los traders un modelo compartido para la valoración del riesgo. - Los mercados de predicción carecen de eso: no hay una forma universal de estructurar probabilidades, cubrir riesgos de eventos o mapear la incertidumbre. - Una superficie de probabilidad podría ser la pieza que falta. 1. Cómo las Opciones Encontraron Liquidez Antes de 1973, las opciones eran opacas e ilíquidas. La fijación de precios era una conjetura. Black, Scholes y Merton publicaron un modelo que dio a los traders un lenguaje común. Black-Scholes introducido: (1) Volatilidad implícita (2) Cobertura dinámica (3) Un marco de precios replicable Las suposiciones eran irreales, pero no importaba. Un núcleo compartido era suficiente. La liquidez explotó y el ecosistema evolucionó en: - Superficies de volatilidad - Modelos de volatilidad estocástica - Procesos de salto-difusión - Derivados exóticos Las opciones se convirtieron en uno de los mercados más profundos del mundo. 2. Mercados de Predicción Hoy Similar a las opciones anteriores a 1973: visibles pero fragmentadas. No hay un marco universal para: - Ajustar probabilidades - Cubrir riesgo - Estructura de incertidumbre Problemas actuales: - Liquidez fragmentada - Se expande ampliamente en eventos de nicho - Los creadores de mercado enfrentan riesgos inexplorados Las plataformas experimentan con LMSR, AMMs de producto constante y libros de órdenes, pero estos son mecanismos de ejecución, no modelos de precios. Lo que falta es una fórmula compartida para mapear cómo se comportan las probabilidades a lo largo del tiempo y las condiciones. 3. Hacia una superficie de probabilidad Las opciones utilizan la superficie de volatilidad para mapear el riesgo. Los mercados de predicción podrían desarrollar un análogo: la superficie de probabilidad. Dimensiones clave: - Tiempo hasta la resolución, similar a la madurez de la opción - Condicionalidad, similar a la dependencia de strike (e.g., “Trump gana la presidencia” vinculado a “Los republicanos ganan el Senado”) - La volatilidad de creencias, cuando las probabilidades oscilan del 40% al 70% y luego al 50%. Esa variación en sí misma podría ser negociable. Productos posibles: - Swaps de volatilidad sobre creencias - Productos estructurados sobre resultados condicionales El objetivo es mostrar no solo las probabilidades de un solo punto, sino la forma completa de la incertidumbre a lo largo del tiempo y los eventos relacionados. 4. Por qué es importante Sin un modelo, los mercados permanecen fragmentados y superficiales. Con un modelo, los mercados de predicción podrían escalar a una clase de activo institucional. Los beneficios incluyen: - Creadores de mercado cotizando de manera consistente, profundizando la liquidez - Los comerciantes cubriendo la exposición como en FX o materias primas - Nuevos productos como operaciones de correlación entre eventos, swaps de varianza sobre probabilidades y productos estructurados vinculados a rutas condicionales Black-Scholes estaba equivocado en aspectos clave, pero desbloqueó un ecosistema. Los mercados de predicción necesitan lo mismo. No perfección, solo el primer modelo adoptado ampliamente. 5. La Pregunta Abierta ¿Quién creará el "Black-Scholes" de los mercados de predicción? La fórmula que convierte los contratos de eventos de curiosidades en la base de una clase de activos de un billón de dólares.

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