Porozmawiajmy o kalibracji, stronniczości i dokładności na rynkach prognoz. Niedawno opublikowałem post na temat tego, jak Hipoteza Efektywnych Rynków sprawia, że kursy rynków prognozowych są użytecznym ciągłym źródłem danych. Wszyscy pytaliście, czy jestem: 1. Stronniczy? 2. Dokładny? 3. Zakładający różne rzeczy? Chcę więc ustalić jedną rzecz: Rynki prognozowe są naprawdę dobre w tym, co robią. Duży wykres, który widzicie, nazywa się Wykresem Kalibracyjnym. Po prostu pokazuje, jak często rynek Kalshi (próbkowany w punkcie środkowym jego trwania) rozwiązuje się na przewidywany wynik. W idealnym świecie, zdarzenie z 20% szansą na wystąpienie zdarzyłoby się dokładnie 20% czasu. Jeśli szanse mówią 80%, powinno się zdarzyć 80% czasu… Rozumiecie. Nasz świat nie jest idealny, ale rynki prognozowe (prawie) są. Chcemy, aby nasze szanse podążały za szarym wykresem tak bardzo, jak to możliwe, a jak ten wykres jasno pokazuje: prawie zawsze jesteśmy absurdalnie blisko. A wraz ze wzrostem uczestnictwa i płynności, to tylko się poprawia. Jak to się przekłada na rzeczywistość? Mogę mówić o abstrakcyjnej dokładności, więc ugruntuję swoją argumentację w realnych terminach. Rynki prognozowe są: 1. Najbardziej dokładnymi meteorologami na świecie. 2. Wiodącymi wskaźnikami oczekiwanych dostaw Tesli. 3. Bardziej dokładnymi niż CME w prognozowaniu stóp procentowych Rezerwy Federalnej. I to tylko początek... ale o tym innym razem.