A16z Crypto última publicação: Por que precisamos de prever o mercado?

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Autor: Scott Kominers

Tradução: Jiahua, ChainCatcher

Mercados de previsão permitem às pessoas negociar com base no resultado de eventos. No ano passado, eles entraram em grande escala nos Estados Unidos, e agora são usados para acompanhar uma variedade de eventos, desde geopolítica até resultados de premiações de entretenimento. Mas o que exatamente são?

Como economista que estuda há muito tempo mercados e mecanismos de incentivo, minha resposta é simples: mercados de previsão são, essencialmente, mercados. Os mercados são a ferramenta fundamental para alocar recursos, garantindo que bens e serviços fluam para quem mais valoriza eles.

Nesse processo, os mercados também agregam informações: o equilíbrio de mercado (ou seja, atingir o equilíbrio entre oferta e demanda) é, na prática, uma síntese do conhecimento de todos os participantes, refinada em sinais de preço.

Plataformas e produtos de mercado de previsão utilizam essa capacidade de agregação de informações para prever eventos futuros específicos: eles criam um ativo vinculado a um evento, que gera lucro quando um resultado específico ocorre, e as pessoas negociam esse ativo com base em suas próprias avaliações sobre a probabilidade de o resultado acontecer.

Esse uso já existe há bastante tempo.

Empresas usam mercados de previsão há muito tempo para obter informações implícitas de seus funcionários, como prever se um produto importante será lançado no prazo; cientistas usam para avaliar quais experimentos têm maior chance de serem reproduzidos com sucesso; hoje, várias mídias colaboram com mercados de previsão, usando a "sabedoria das massas" para complementar suas fontes de informação e reportagens.

Mercados de previsão coletam informações diretamente dos participantes, ou seja, das avaliações de cada um sobre o futuro, e agregam esses dados em um mercado, respondendo a uma questão: qual a probabilidade de um evento ocorrer?

As pessoas podem apostar na "valorização futura" de uma empresa na bolsa de valores, ou na previsão do preço de commodities como petróleo, por exemplo. A diferença é que a demanda por ativos como petróleo é influenciada por muitos fatores, enquanto os ativos criados em mercados de previsão só geram lucro se um evento específico acontecer.

Se o preço do petróleo sobe, sabemos que a demanda aumentou relativamente à oferta, mas não necessariamente por quê: pode ser por uma expectativa de escalada de conflitos no Oriente Médio, ou por alguém ter descoberto uma nova aplicação para o petróleo.

Com os mercados de previsão, é possível prever cada uma dessas possibilidades individualmente.

Por exemplo, um mercado de previsão sobre "se o Estreito de Hormuz permanecerá aberto em um momento específico" pode ser estruturado assim: uma vez que o evento ocorra, cada contrato paga um dólar.

À medida que as pessoas compram e vendem esse ativo repetidamente, o preço de mercado se torna um "indicador de probabilidade", refletindo a avaliação geral dos negociantes sobre a chance do evento acontecer.

Como funciona na prática? Suponha que o preço de um contrato seja 0,50 dólares, o que equivale a uma probabilidade de 50%. Se você acredita que a probabilidade de o Estreito permanecer aberto é maior que 50%, digamos 67%, você compraria; se sua previsão estiver correta, você receberia 0,67 dólares de retorno com um custo de 0,50 dólares.

Essa compra aumenta o preço de mercado e a estimativa de probabilidade correspondente, como se dissesse: "Alguém acha que o mercado subestimou essa chance". Por outro lado, se alguém acha que o preço está alto demais, venderá a um preço mais baixo, puxando a estimativa geral de probabilidade para baixo.

Quando os mercados de previsão funcionam bem, eles oferecem algumas vantagens claras em relação a outros métodos de previsão.

Primeiro, eles podem fornecer uma estimativa de probabilidade diretamente, o que já é uma espécie de "superpoder".

Pesquisas de opinião e questionários apenas fornecem "opiniões em proporção", e para convertê-las em probabilidades, é preciso fazer inferências estatísticas, avaliando a relação entre a amostra e a população geral. Além disso, as pesquisas geralmente representam uma fotografia de um momento específico, enquanto os mercados de previsão podem ser atualizados em tempo real com a chegada de novos participantes e informações.

Mais importante, os mercados de previsão têm incentivos embutidos: compradores e vendedores colocam dinheiro real em jogo, e se estiverem errados, perdem. Isso incentiva os participantes a avaliarem cuidadosamente as informações que possuem, investindo na questão em que estão mais confiantes.

Por outro lado, a possibilidade de lucrar com informações e julgamentos especializados também motiva as pessoas a pesquisarem e esclarecerem as questões.

(Um exemplo bem conhecido é que, antes das eleições presidenciais dos EUA em 2024, um participante de mercado de previsão fez uma pesquisa própria, usando um método não convencional para obter informações que os institutos tradicionais de pesquisa não conseguiam acessar.)

Por fim, os mercados de previsão também têm uma grande vantagem em termos de abrangência. Quem conhece eventos que podem afetar a demanda por petróleo, por exemplo, pode fazer posições longas ou curtas nesse ativo; mas muitas das questões que queremos prever não têm um mercado de commodities ou ações correspondente. Nesses casos, os mercados de previsão se tornam uma ferramenta ideal.

Por exemplo, recentemente surgiram mercados de previsão específicos para avaliar "qual modelo de IA terá melhor desempenho em várias tarefas", uma questão muito detalhada para ser refletida em mercados tradicionais de commodities ou ações. Qualquer pessoa pode criar e financiar um mercado de previsão para essas questões específicas.

Essas ideias não são novas. Já no século XVI, na Europa, práticas semelhantes eram usadas para prever a eleição do próximo papa.

A base dos mercados de previsão modernos está na economia, estatística, design de mercados e ciência da computação. Charles Plott e Shyam Sunder propuseram, na década de 1980, o primeiro arcabouço acadêmico formal, e logo depois nasceu o primeiro mercado de previsão moderno, o "Iowa Electronic Markets".

Com a internet, esse modelo agora consegue reunir informações dispersas ao redor do mundo. No entanto, para que os mercados de previsão realmente atinjam seu potencial, há várias condições prévias.

Uma delas é a infraestrutura: como verificar e chegar a um consenso sobre "se um evento já ocorreu", garantir que o funcionamento do mercado seja transparente, auditável e que contratos que possam gerar controvérsia ou manipulação sejam tratados em larga escala.

Outra é o desafio no design do mercado. Primeiramente, os que possuem as informações relevantes precisam estar dispostos a participar. Se os participantes não souberem de nada, os sinais de preço não terão valor; por outro lado, só com a participação de quem possui informações diversas, as estimativas do mercado não serão distorcidas.

Já em 2016, eu indiquei que os mercados de previsão poderiam subestimar as probabilidades de Brexit e da vitória de Trump na primeira eleição, pois na época os participantes ainda não compreendiam totalmente o crescimento do populismo.

Outro problema ocorre se alguém possuir uma "informação perfeita", como saber o resultado real com antecedência, especialmente se puder influenciar o resultado.

Imagine: um insider de uma reunião secreta de eleição papal faz apostas no mercado de previsão do próximo papa, antes do anúncio oficial de quem foi eleito, ou tenta influenciar a eleição para que seu candidato favorito vença.

Por isso, quando os potenciais participantes percebem que há insiders negociando, a decisão racional é se afastar, e o mercado pode desmoronar.

Por fim, há o risco de manipulação: alguém pode tentar distorcer os preços do mercado de previsão para influenciar a percepção pública sobre a probabilidade de um resultado, transformando a ferramenta de "agregação de crenças" em uma de "manipulação de crenças".

Por exemplo, a equipe de campanha de um candidato pode gastar parte de sua verba para influenciar o mercado, fazendo parecer que sua vitória é mais provável do que realmente é.

No entanto, os mercados de previsão possuem uma certa capacidade de autocorreção: se uma probabilidade for levada a um nível irracional, sempre haverá alguém disposto a fazer a aposta contrária.

Tudo isso mostra que os mercados de previsão precisam de maior transparência e clareza na gestão, contratos e operação. Mas, se os criadores de mercado conseguirem resolver esses desafios, eles podem se tornar uma das principais ferramentas para prever o futuro.