Estimation du taux de croissance annuel du PIB du premier trimestre en Italie

La recherche d'un Black-Scholes des marchés de prévision TLDR: - Les options n'ont vraiment décollé qu'une fois que Black-Scholes a donné aux traders un modèle commun pour évaluer le risque. - Les marchés de prévision manquent de cela : aucune façon universelle de structurer les probabilités, de couvrir le risque d'événements ou de cartographier l'incertitude. - Une surface de probabilité pourrait être le morceau manquant. 1. Comment les options ont trouvé de la liquidité Avant 1973, les options étaient opaques et illiquides. La tarification était une conjecture. Black, Scholes et Merton ont publié un modèle qui a donné aux traders un langage commun. Black-Scholes introduit : (1) Volatilité implicite (2) Couverture dynamique (3) Un cadre de tarification réplicable Les hypothèses étaient irréalistes, mais cela n'avait pas d'importance. Un noyau partagé suffisait. La liquidité a explosé et l'écosystème a évolué en : - Surfaces de volatilité - Modèles de volatilité stochastique - Processus de saut-diffusion - Produits dérivés exotiques Les options sont devenues l'un des marchés les plus profonds du monde. 2. Marchés de Prédiction Aujourd'hui Semblable aux options avant 1973 : visibles mais fragmentées. Il n'existe pas de cadre universel pour : - Ajuster les probabilités - Couvrir le risque - Incertitude de structure Problèmes actuels : - Liquidité fragmentée - S'étend largement sur des événements de niche - Les teneurs de marché font face à des risques inexplorés Les plateformes expérimentent avec LMSR, AMM à produit constant et livres d'ordres, mais ce sont des mécanismes d'exécution, pas des modèles de tarification. Ce qui manque, c'est une formule partagée pour cartographier comment les probabilités se comportent au fil du temps et des conditions. 3. Vers une surface de probabilité Les options utilisent la surface de volatilité pour cartographier le risque. Les marchés de prédiction pourraient développer un analogue : la surface de probabilité. Dimensions clés : - Temps de résolution, similaire à l'échéance d'option - Conditionalité, similaire à la dépendance des grèves ( par exemple, "Trump remporte la présidence" lié à "les Républicains remportent le Sénat" ) - Volatilité de la croyance, lorsque les cotes passent de 40 % à 70 % puis à 50 %. Cette variance elle-même pourrait être négociable. Produits possibles : - Échanges de volatilité basés sur la croyance - Produits structurés sur des résultats conditionnels L'objectif est de montrer non seulement des cotes ponctuelles, mais la pleine forme de l'incertitude à travers le temps et les événements connexes. 4. Pourquoi c'est important Sans un modèle, les marchés restent fragmentés et peu profonds. Avec un modèle, les marchés de prédiction pourraient se développer en une classe d'actifs institutionnels. Les avantages incluent : - Les teneurs de marché cotent de manière cohérente, approfondissant la liquidité - Les traders se couvrent contre l'exposition comme dans les devises ou les matières premières - Nouveaux produits tels que des transactions de corrélation à travers des événements, des swaps de variance sur des probabilités et des produits structurés liés à des chemins conditionnels Le modèle Black-Scholes était erroné à des égards clés, mais il a ouvert un écosystème. Les marchés de prévision ont besoin de la même chose. Pas de perfection, juste le premier modèle largement adopté. 5. La question ouverte Qui créera le « Black-Scholes » des marchés de prédiction ? La formule qui transforme les contrats d'événements de curiosités en la base d'une classe d'actifs d'un trillion de dollars.

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