预测市场研究建议对内幕交易执法保持平衡
史蒂文斯理工学院金融助理教授 Balbinder Singh Gill 于 6 月 2 日发布了一篇研究论文,审查预测市场中的内幕交易执法。该研究得出结论称,监管机构应采取兼顾的执法方式,而非直接实施全面禁令,因为完全禁止可能通过消除有价值的信息而降低市场准确性。该研究之际监管审查力度有所加大:美国商品期货交易委员会在 4 月警告称,内幕交易者可能面临执法行动;美国国会议员则在 5 月启动了针对包括 Kalshi 和 Polymarket 在内的平台的调查,理由是涉嫌内幕交易和市场操纵。 Gill 的研究揭示内幕交易的双重影响 Gill 制定了一个形式化的经济模型,研究内幕交易如何影响预测市场。研究发现,内幕交易能够通过引入有价值的信息来提升市场准确性,因为内幕交易者往往掌握能够帮助价格更快反映现实世界概率的信息。然而,研究也发现,过度的内幕交易活动可能会抑制参与并降低流动性,因为普通参与者可能会选择不参与市场。 Gill 将这种现象描述为一种悖论:同一笔能在短期内提升价格准确性的内幕交易,最终可能会降低维持未来市场准确性所需的参与度。他的模型发现,市场准确性与执法强度呈“驼峰形”关系
KALSHI-2.28%
POLYMARKET-3.07%
Ethan Brooks·06-10 08:52
