Web 3.0預測市場的崛起與未來發展趨勢分析


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2024 年美國總統大選的最新民調顯示,唐納德·川普(Donald Trump) 和卡馬拉·哈里斯(Kamala Harris) 勢均力敵。

每隔幾天,這些民調就會更新一次,顯示一位領先者,但領先優勢卻被微弱的優勢超越。

當我關注選舉及其預測市場時,我不禁注意到Web 3.0 市場如何狂熱地押注誰將成為下一任美國總統,質押價值超過15 億美元。

人們對預測市場的興趣大幅上漲似乎不僅僅是一種轉瞬即逝的趨勢,而是我們預測未來事件方式的變革性轉變。

Polygon 上的Polymarket、Solana 上的Drift 和Gnosis 上的Azuro 等Web 3.0 協議已經獲得了巨大的關注,尤其是在這次高風險的美國大選期間。

即使是傳統平台,例如盈透證券,最近也宣布了針對散戶投資者的預測合約。

這些預測市場的影響力如此之大,以至於主要新聞媒體現在將其賠率與傳統民意調查一起報告,這標誌著衡量公眾情緒和預測結果的轉變。

預測市場的核心是使用者利用「群體的智慧」原則對未來事件結果進行押注的平台。

這種方法表明,來自大型、多樣化群體的集體預測往往優於個別專家的意見。

參與者購買潛在結果的份額,價格反映了感知的機率。

這種機制創建了一個動態、即時的市場情緒指標,能夠在趨勢在更廣泛的背景下實現之前發出訊號。

Web 3.0 預測市場的累計投注額超過15 億美元,我發現自己想知道– 是什麼吸引用戶進入這些基於區塊鏈的預測市場?

「去信任環境」的承諾是否真正帶來了顯著的好處,還是Web 3.0 只是提供了一個被傳統系統忽視的替代市場?

我認為兩者都是正確的。政治評測員中的資料造假和選民詐欺指控等問題導致了不準確並削弱了對傳統系統的信任。

透過在鏈上記錄每次民意調查、投票或投注,區塊鏈的分散式帳本透過不可變的智慧合約確保透明度。

這增強了參與者之間的信任並減少了中心化監督的需要。

此外,區塊鏈消除了傳統市場中經常需要的中介機構,因為智能合約有助於在網路上分配交易、記錄保存和獎勵。

這並不是說Web 3.0 平台沒有借鏡傳統的做法。

雖然政治事件歷來推動預測市場活動大幅上漲,但這些平台現在正在擴大其關注點,以在選舉週期之外維持用戶參與。

Polymarket 等平台正在效仿Web 2.0 平台(例如Betting.com 和Kalshi),涉足運動、娛樂、科學和技術等領域。

這種戰略擴展允許用戶推測廣泛的主題,從電影發行日期到科學突破,從而擴大他們的吸引力和實用性。

然而,預測市場的興起並非沒有挑戰。

由於政府努力在現有法律框架內對這些平台進行分類,因此監管不確定性構成了重大障礙。

過去流行的預測市場,如曾經領先的平台Intrade,由於金融調查和違規行為而被關閉,凸顯了市場需求與監管之間不穩定的平衡。

在金融市場中,預測市場通常代表零和局面——一個參與者贏得一美元,另一個參與者就會損失一美元。

與傳統投資不同,預測市場的投注不會創造新價值——它們只是在參與者之間轉移現有價值。

這帶來了另一個挑戰——參與者通常期望快速獲得結果,並在質押的某一方面投入了大量資金。

然而,預測市場通常涉及更長期的視野,除非該賽事是重大的全國性或全球性賽事,否則這些市場可能缺乏體育博彩中常見的社區參與和興奮。

此外,雖然「群眾的智慧」在許多情況下被證明是有效的,但它並不是絕對正確的。

從眾心理可能會導致機率扭曲,而這些平台中某些人口統計數據的代表性過高可能會扭曲結果,從而破壞促進準確預測的多樣性。

儘管面臨這些挑戰,我還是親眼目睹了預測市場的巨大潛力。

在正在進行的2024 年美國大選期間,一些預測平台根據正在發生的事件即時調整賠率,其準確度往往超過傳統新聞媒體和民意調查。

這些事例凸顯了他們快速吸收資訊並將其反映在市場情緒中的能力。

展望未來,我相信預測市場平台的成功將取決於它們適應不斷變化的用戶興趣和全球環境的能力。

透過機器學習和人工智慧增強預測分析可以顯著提高其準確性,使它們成為更有價值的預測工具。

透過順應新興趨勢並利用創新技術,這些平台站在預測新時代的前端。

這不僅僅是關於預測結果,而是關於塑造一個更知情和反應靈敏的社會。

當我們擁抱這些進步時,我相信預測市場將成為應對未來不確定性不可或缺的工具。

Ryan Sze Tho 是aelf 的投資經理,負責領導策略投資計畫並監督第一層區塊鏈的投資組合管理。 Ryan 曾擔任KuCoin Labs 的投資和研究經理,在領導端到端投資交易和談判方面發揮了關鍵作用。他擁有新加坡管理大學定量金融理學碩士學位和西澳大利亞大學會計和金融商業學士學位。

《Web 3.0 預測市場的崛起》一文首先出現在The Daily Hodl 上。

資訊來源:由0x資訊編譯自DAILYHODL。版權歸作者Ryan Sze Tho所有,未經許可,不得轉載

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