予測市場

予測市場は、賭け市場、情報市場、決定市場、アイデア先物、イベントデリバティブとも呼ばれ、金銭的インセンティブを使用して特定の結果を予測できる公開市場です。これらは、さまざまなイベントの結果に賭けをするために設立された取引所市場です。^[1]市場価格は、群衆がイベントの確率をどのように考えているかを示します。一般的な予測市場契約は、0〜100％の間で取引するように設定されています。予測市場の最も一般的な形式はバイナリオプション市場で、0または100％の価格で期限切れになります。予測市場は、特定の関心のあるトピックに関する情報を集約するように特別に設計された、より一般的なクラウドソーシングの概念に属するものと考えることができます。予測市場の主な目的は、未知の将来の結果に対する集約された信念を引き出すことです。異なる信念を持つトレーダーは、支払いが未知の将来の結果に関連する契約で取引し、契約の市場価格は集約された信念と見なされます。

科学的な世論調査の時代以前には、初期の予測市場は政治賭博の形で存在することが多かった。そのような政治賭博の1つは1503年に遡り、教皇の後継者が誰になるかを賭けるというものだった。当時から、それはすでに「古い習慣」と考えられていた。^[2]予測市場の歴史を研究したポール・ロードとコールマン・ストゥランプによると、ウォール街での選挙賭博の記録は1884年に遡る。^[3]ロードとストゥランプは、米国大統領選挙1回あたりの平均賭博売上高は選挙運動費の50%以上に相当すると推定している。

1907年にフランシス・ゴルトンは、集団の中央値の推定値は個々の専門家の推定値よりも正確であることを発見しました。^{[4]これは現在、}群衆の知恵として知られています。^[5]

Economic theory for the ideas behind prediction markets can be credited to Friedrich Hayek in his 1945 article "The Use of Knowledge in Society" and Ludwig von Mises in his "Economic Calculation in the Socialist Commonwealth". Modern economists agree that Mises' argument combined with Hayek's elaboration of it, is correct.^[6] Prediction markets are championed in James Surowiecki's 2004 book The Wisdom of Crowds, Cass Sunstein's 2006 Infotopia, and Douglas Hubbard's How to Measure Anything: Finding the Value of Intangibles in Business.^[7] The research literature is collected together in the peer-reviewed The Journal of Prediction Markets, edited by Leighton Vaughan Williams and published by the University of Buckingham Press.

• One of the first modern electronic prediction markets is the University of Iowa's Iowa Electronic Markets, introduced during the 1988 US presidential election.^[8]
• Around 1990 at Project Xanadu, Robin Hanson used the first known corporate prediction market. Employees used it in order to bet on, for example, the cold fusion controversy.
• HedgeStreet, designated in 1991 as a market and regulated by the Commodity Futures Trading Commission, enables Internet traders to speculate on economic events.
• The Hollywood Stock Exchange, a virtual market game established in 1996 and now a division of Cantor Fitzgerald, LP, in which players buy and sell prediction shares of movies, actors, directors, and film-related options, correctly predicted 32 of 2006's 39 big-category Oscar nominees and 7 out of 8 top category winners.
• In 2001, Intrade.com launched a prediction market trading platform from Ireland allowing real money trading between members on contracts related to a number of different categories including business issues, current events, financial topics, and more. Intrade ceased trading in 2013.
• In July 2003, the U.S. Department of Defense publicized a Policy Analysis Market on their website, and speculated that additional topics for markets might include terrorist attacks. A critical backlash quickly denounced the program as a "terrorism futures market" and the Pentagon hastily canceled the program.
• 2005年、科学月刊誌ネイチャーは、大手製薬会社イーライリリー・アンド・カンパニーが、社内市場を利用して医薬品の研究開発の成果を予測し、どの開発薬が臨床試験を通過する可能性が高いかを予測するために予測市場をどのように活用したかを掲載した。^{[9] [10]}
• また、2005年にGoogle社は、製品の発売日や新オフィスの開設など、戦略的に重要な多くの事柄を予測するために予測市場を利用していると発表した。HPやMicrosoftなどの他の企業も、統計予測のためのプライベート市場を運営している。^[10]
• 2007年10月、米国、アイルランド、オーストリア、ドイツ、デンマークの企業が予測市場に関する認知度の向上、教育、検証を促進することを目的とした予測市場産業協会^[11]を設立した。現在、この協会は解散している模様。
• 2018年7月、イーサリアムブロックチェーン上で初の分散型予測市場「Augur」が立ち上げられました。
• 2024年10月、金融取引所および予測市場のカルシは、規制当局である商品先物取引委員会に対する訴訟に勝訴し、ワシントンの連邦控訴裁判所は、米国で初めて完全に規制された選挙予測市場の復活を認めた。カルシのCFTCに対する法廷での勝利により、選挙市場の市場が開かれた。^{[12] [13] [14]}

予測市場は、結果に金銭的な利害関係を持つ個人が、単独の専門家よりも集団でより正確に結果を予測できるという理論に基づいています。参加者が十分な情報を持っていない場合でも、金銭的損失を避けたいという共通の動機から集団の知恵が生まれます。ダートマス大学の経済学教授であるエリック・ジッツウィッツは、「金融市場は一般的にかなり効率的であり、証拠は予測市場でも同じことが当てはまることを示しています。匿名の市場では、賭けをするときに美徳を示すことはなく、「市場で目にするのは、口先だけでなく実際にお金を投じる意欲によって重み付けされた、さまざまな意見の平均値です」と説明しています。^[15]

予測市場が情報を集約し、正確な予測を行う能力は、資産価格がすべての公開情報を完全に反映していると仮定する効率的市場仮説に基づいています。たとえば、効率的市場仮説によれば、既存の株価には常に、株式市場が正確な予測を行うために必要なすべての関連情報が含まれています。

選挙結果を予測する上で、予測市場は世論調査よりも良い結果を出す傾向があるが、ある研究では、参加者に信念の強さを数値化するよう依頼し、その信念を集約すると予測市場よりも良い結果が出ることがわかった。^[16]市場参加者が結果を予測しようとすることに何らかの本質的な関心を持っている場合、インセンティブが控えめな市場やインセンティブのない市場でさえも効果的であることがわかっている。グループが楽観的であればあるほど、悲観的なグループよりも全体的に「賭け」が多くなり、市場価格が上昇する。価格の動きは、単純な平均や投票数よりも多くの情報を反映する。研究によると、予測市場の精度が高いのは、回答の質や情報量の多さではなく、主に優れた集約方法によるものであることが示唆されている。^[16]

ジェームズ・スロウィッキは、集合知に必要な3つの条件として、情報の多様性、意思決定の独立性、組織の分散化を挙げています。^[17]予測市場の場合、各参加者は通常、他の参加者から多様な情報を持ち、独立して意思決定を行います。市場自体は、専門知識による意思決定と比較して分散化の特徴を持っています。これらの理由から、予測市場は一般的に集合知を捉え、正確な予測を行うための貴重な情報源です。

予測市場は、関与する投資家の情報と信念を集約し、投資家の平均的な信念を適切に推定することができます。投資家は情報を価格に反映させる経済的インセンティブを持っています。これにより、予測市場は新しい情報を迅速に取り入れることができ、操作が困難になります。^[18]

予測市場の精度は多くの研究者によって研究されてきました。

• スティーブン・ジェルスタッド（パデュー大学）は、論文「リスク回避、信念、予測市場の均衡」^{[19]で、エージェントが}リスク回避的であり、信念の分布が広がっている場合（たとえば、正規分布の場合）、予測市場の価格は市場参加者の平均信念に非常に近くなることを示しました。
• ジャスティン・ウォルファーズ（ウォートン）とエリック・ジッツェヴィッツ（ダートマス）は、論文「予測市場価格を確率として解釈する」で、ゲルスタッドの結論と同様の結果を得ている。^[20]
• ライオネル・ペイジとロバート・クレメンは、将来起こる出来事の予測の質を研究し、本命-大穴バイアスの証拠を示した。彼らは、予測される出来事が近いほど予測精度が高くなることを発見した。より遠い将来に起こる出来事（例えば、1年以上先の選挙）の場合、価格は50%に偏る。この偏りは、トレーダーの「時間的選好」（資金を資産に長期間固定しないという選好）から生じる。^[21]

予測市場の精度の高さから、さまざまな業界で重要な意思決定を行うために応用されてきました。例としては、次のようなものがあります。

• 予測市場は予測を改善するために利用することができ、情報集約の特徴に基づいて実験室ベースの情報理論をテストするための潜在的な応用があります。研究者は予測市場を適用して、GoogleのIPO評価における観測不可能な情報を事前に評価しました。^[22]
• 医療分野では、予測市場は感染症の蔓延を予測するのに役立ちます。パイロットスタディでは、参加した医療従事者から提供された臨床データを使用して、予測市場によってアイオワ州全体でのインフルエンザの流行が2～4週間前に予測されました。^[23]
• 一部の企業は、意思決定や予測のために社内予測市場を活用しています。このような場合、従業員は仮想通貨を使用して、この会社で将来何が起こるかを予想して賭けることができます。最も正確に推測した人は、賞金として賞金を獲得します。たとえば、ベストバイはかつて、予測市場を使用して上海の店舗が時間どおりに開店できるかどうかを予測する実験を行いました。^[24]市場での仮想ドルの下落により、ビジネスの遅れを予測し、会社の余分な金銭的損失を防ぐことができました。

予測市場は多くの場合かなり正確で成功しているが、市場が正しい予測をできなかったり、そもそも予測できなかったりすることも多々ある。予測市場は、1945年にオーストリアの経済学者フリードリヒ・ハイエクが提唱したアイデアに基づいており、「個人が持つ膨大な量の情報を収集し、それを有用なデータポイントに統合するメカニズム」である。^[25]

予測市場が情報を収集する方法の 1 つは、ジェームズ・スロウィッキの「群衆の知恵」というフレーズです。これは、十分に幅広い意見を持つ人々の集団は、集団として個人よりも賢くなる可能性があるというものです。ただし、この情報収集手法は、予測市場の失敗につながる可能性もあります。多くの場合、これらの群衆の人々は、仲間からのプレッシャー、パニック、偏見、および意見の多様性の欠如から生じるその他の障害のために、独自の判断がゆがんでいます。

群衆の知恵の主な制約と限界の1つは、予測に関する質問の中には、大多数の人が持っていない専門知識を必要とするものがあることです。この知識不足により、群衆の答えは時には非常に間違っていることがあります。^[26]

2つ目の市場メカニズムは、限界トレーダー仮説という考え方です。^[25]この理論によれば、「群衆が間違っているところを探し求める個人は常に存在する」ことになります。^[25]これらの個人は、群衆が失敗して価値が歪む可能性があるときに、ある意味で予測市場を軌道に戻します。

2017年初頭、MITの研究者は、大勢の回答者の回答精度を向上させるために「驚くほど人気」のアルゴリズムを開発した。この方法は、回答の精度を評価する際に信頼度を考慮するという考えに基づいている。この方法では、各質問に対して2つのことを尋ねます。正しい答えは何だと思うか、そして世論はどうなると思うかです。2つの回答の集合間の差が正解を示します。^[27]

操作やバイアスの影響も、予測市場が対処しなければならない内部的な課題です。つまり、流動性や、測定を意図していない他の要因が市場参加者によってリスク要因として考慮され、市場の確率が歪められるのです。予測市場は投機バブルの影響を受けることもあります。たとえば、2000 年の IEM 大統領先物市場では、一見「不正確」に見えるのは、2000 年 11 月 7 日の選挙日以降に行われた買いによるものですが、その時点では傾向は明らかでした。

こうした市場を直接操作しようとする試みもある。トレードス​​ポーツの 2004 年大統領選市場では、明らかに操作が試みられた。匿名のトレーダーがブッシュ 2004 年大統領選先物契約を空売りしすぎたため、価格がゼロになり、ブッシュが勝つ可能性がゼロになった。こうした取引の唯一の合理的な目的は、「ベア レイド」と呼ばれる戦略で市場を操作しようとする試みだろう。しかし、これが意図的な操作だった場合、契約価格が急速に以前のレベルに回復したため、失敗に終わった。予測市場に対するマスコミの注目が高まるにつれ、市場を操作しようとするグループが増える可能性が高い。しかし、実際には、こうした操作の試みは常に非常に短命であることが証明されている。ハンソン、オプレア、ポーター（ジョージ・メイソン大学）は、論文「実験市場における情報の集約と操作」（2005年）の中で、^[28]市場操作の試みが、操作者に賭ける利益の誘因をより多く与えるため、実際には市場の精度を高める結果になる可能性があることを示している。

リアルマネー予測市場契約を保険の一形態として利用することで、契約価格に影響を与えることもできる。例えば、リーダーの選出が経済に悪影響を及ぼすと認識されている場合、トレーダーはヘッジとして選出されるリーダーの株式を購入する可能性がある。 [ ^29]

こうした予測市場の不正確さは、特にBrexitや2016年の米国大統領選挙で顕著だった。2016年6月23日木曜日、英国は欧州連合（EU）からの離脱を投票で決定した。投票が集計される瞬間まで、予測市場はEU残留に大きく傾いており、投票結果を予測できなかった。アメリカ世論調査協会の元会長マイケル・トラウゴット氏によると、予測市場の失敗の理由は、大衆の意見や世論に隠れた操作と偏見の影響によるものだという。^[30]予測市場のユーザーの似たような考え方に惑わされて、逆説的な環境が生み出され、ユーザーは当初の信念（この場合は、英国はEU残留に投票するだろう）を自ら強化し始めた。^{[30] [31]}ここで、偏見と意見の多様性の欠如が予測市場の成功に及ぼす可能性のある破滅的な影響を見ることができる。同様に、2016年の米国大統領選挙では、予測市場は結果を予測できず、世界に大ショックを与えた。Brexitの場合と同様に、情報トレーダーは最初のオッズが測定されると、自己強化の無限ループに陥り、トレーダーは「現在の予測オッズをアンカーとして使用」し、入ってくる予測オッズを完全に無視するようになった。^[32]トレーダーは基本的に市場のオッズを正しい確率として扱い、外部情報を使用して十分に更新しなかったため、予測市場は現在の状況を正確に表すには安定しすぎた。^{[33]カンザス大学のビジネス経済学教授であるコールマン・ストランプ氏も、米国の選挙中にバイアス効果が生じたと示唆している。群衆は}ドナルド・トランプが勝つという結果を信じようとせず、予測市場が「エコーチェンバー」に変わり、同じ情報が循環して最終的に停滞した市場につながった。^[34]

予測市場は世論調査よりも人口全体の平均的な意見をより正確に推定することができます。ある研究によると、1988年から2004年までの5回の米国大統領選挙では、予測市場は調査対象の世論調査の74％よりも投票結果の正確な推定値を示しました。^[35]一方、2016年のランダム化実験では、予測市場は、群衆から確率判断を引き出し、統計的に集計する代替方法である予測世論調査よりも12％精度が低いことがわかりました。^[36]

米国の予測市場は商品先物取引委員会によって監督されている。^[37]

米国ではオンラインギャンブルは連邦法および多くの州法によって違法とされているため、米国のユーザーをターゲットとする予測市場のほとんどは「リアルマネー」ではなく「プレイマネー」で運営されている。つまり、無料でプレイでき（購入の必要はない）、参加のインセンティブとして優秀なトレーダーに賞品を提供するのが一般的である。注目すべき例外としては、アイオワ大学が商品先物取引委員会からのノーアクションレターを隠れ蓑にして運営するアイオワエレクトロニックマーケットと、ビクトリア大学ウェリントン校が同様のノーアクションレターを隠れ蓑にして運営するプレディクトイットがある。 ^[38]

予測市場の種類によっては、物議を醸すインセンティブを生み出す可能性がある。例えば、世界指導者の死を予測する市場は、その指導者の政策に深く関わる人々にとっては非常に有用かもしれないが、暗殺市場に変わる可能性もある。^[39]

• Augur（ソフトウェア）は、Ethereum ブロックチェーン上に構築された分散型予測市場プラットフォームです。
• Good Judgment Open は評判に基づいた予測ウェブサイトです。
• アイオワ電子市場は、ポジションが 500 ドルに制限されている選挙を調査する学術的な市場です。
• iPredict はニュージーランドの予測市場でした。
• カルシは、米国CFTC規制の賭博市場であり^[40]、米国居住者のみが利用できます。^{[41] [42]}
• Manifold は評判に基づいた予測市場で、実際の現金を引き出すことができる「Sweepcash」も備えています。
• Metaculusは、 SciCastに触発された、数値範囲または日付範囲の予測を行う機能を備えた評判ベースの予測ウェブサイトです。^[43]
• Polymarket は、USDC ステーブルコインを使用する分散型予測市場です。
• PredictIt は、政治および金融イベントの予測市場です。
• SciCastは科学技術予測に焦点を当てた評判ベースの組み合わせ予測市場でした。^[44]

予測ウェブサイトの中には、予測市場として分類されるものもあり、実際のお金を賭けるのではなく、予測の精度に応じて予測者の評判ポイントを増減するものがあります。このインセンティブシステムは、ニッチな問題や長期的なタイムラインの問題には、従来の予測市場よりも適している可能性があります。^{[43] [45]これらには、} Manifold、^[46] Metaculus、[ 47] Good Judgment Openなどがあります。

2006年の研究では、スポーツ以外のイベントでは、リアルマネー予測市場の方がプレイマネー予測市場よりも大幅に正確であることが判明しました。^[47]

組み合わせ予測市場は、参加者が結果の組み合わせに賭けることができるタイプの予測市場です。^[48]結果の組み合わせに賭ける利点は、理論的には、条件付き情報が市場価格にうまく組み込まれることです。

組み合わせ予測市場の難しさの1つは、可能な組み合わせ取引の数が通常の取引の数に指数関数的に比例することです。たとえば、バイナリ契約が100件しかない市場では、契約の組み合わせが可能です。これらの指数関数的に大きなデータ構造は、コンピューターが追跡するには大きすぎる可能性があるため、データをより扱いやすくするためのアルゴリズムとルールを開発する取り組みが行われてきました。^{[49] [50]}${\displaystyle 2^{100}}$

選挙予測市場は、取引される契約の最終価値が選挙の結果に基づいて決まる予測市場の一種です。選挙株式市場の主な目的は、一般投票の割合や各政党が議会や国会で獲得する議席の割合など、選挙結果を予測することです。

第二次世界大戦前、米国では選挙賭博が広く行われていた。その始まりはジョージ・ワシントンの選挙にまで遡り、リンカーンの時代には組織化されていた。多くの場合は違法であったが、賭け金を保有し5%の手数料を課す「賭博委員」を通じて公然と運営されていた。ニューヨークが中心地となり、賭博活動はビリヤード場からカーブ・エクスチェンジ（AMEXの前身）やウォール街のオフィスへと移っていった。1930年代までには、匿名の実業家や芸能人から多額の賭け金が賭けられた。一部の選挙では、取引量が株や債券に匹敵し、ニューヨーク ・タイムズなどの主要新聞で毎日のオッズが報道された。^[51]

CFTCは、選挙市場はCFTCが監督する金融派生商品ではなくゲームに似ていると主張し、選挙市場の制限を試みてきた。以前はPredictItなどの学術的利用を限定的に許可していたが、2022年に支援を撤回し、同プロジェクトとの訴訟に巻き込まれた。CFTCはまた、暗号ベースの予測市場であるPolymarketを標的とし、その結果同社は海外に移転し、140万ドルの罰金を支払った。^[52]

2024年10月、予測市場のカルシは、規制当局である商品先物取引委員会に対する訴訟に勝訴し、ワシントンの連邦控訴裁判所は、米国で初めて完全に規制された選挙予測市場の復活を認めた。カルシのCFTCに対する法廷での勝利により、選挙市場の市場が開かれた。^{[12] [13] [14]}

• フタルキー
• 先物取引所
• 予測ゲーム
• 賭け取引所
• 予測
• サイモン・エーリッヒ賭け

学術論文

• ベル、トム W. 科学と有用な芸術の進歩を促進するための予測市場 – PDF ファイル –ジョージ メイソン ロー レビュー(14 Geo. Mason L. Rev 37) (2006)
• バーグ、ジョイス E.、トーマス A. リーツ。アイオワ電子市場: 学んだ教訓と切望された答え – PDF ファイル – 2005-01-00
• エリクソン、ロバート S.、クリストファー・ウレジエン。「政治市場は本当に選挙予測として世論調査より優れているか？」Public Opinion Quarterly 72(2)、2008 年夏、190 ～ 215 ページ。
• Gjerstad, Steven. 「リスク回避、信念、および予測市場均衡」、アリゾナ大学ワーキングペーパー 04-17、2005 年。
• Graefe, A .; Armstrong, JS (2011)。「推定タスクにおける対面会議、名目グループ、デルファイ法、予測市場の比較」。International Journal of Forecasting。27 ( 1): 183–195。doi :10.1016 / j.ijforecast.2010.05.004。S2CID  883456。
• Gruca, Thomas S.; Berg, Joyce E.; Cipriano, Michael (2005). 「電子予測市場における意見の一致と相違」. Electronic Markets . 15 (1): 13–22. doi :10.1080/10196780500034939.
• ハンソン、ロビン。情報に通じた報道機関は政策分析市場を支持 - PDF ファイル - 2005-05-05
• Manski、Charles F. 予測市場の予測の解釈 – PDF ファイル – 2005 年 8 月改訂 – Manski は、市場価格を確率として解釈するためのより優れた理論的根拠が必要であると示唆し、そのための簡単なモデルを提供しています。
• ポール・ロード、コールマン・ストランプ（2004年）。「大統領選の賭け市場の歴史的変遷」（PDF ）。経済展望誌。18 （2）：127-142。CiteSeerX 10.1.1.360.4347。doi ：10.1257 /0895330041371277。 米国の政治予測市場の詳細な歴史を提供し、19 世紀および 20 世紀初頭の初期の市場が正確な予測と満足のいく市場効率を提供したことを示しています。
• ポール・ロード、コールマン・ストランプ（2008年）。「歴史的選挙賭博市場：国際的視点」（PDF）。政治の視点。国際的な予測市場の歴史と、米国の歴史的な市場に関する追加の詳細について説明します。
• Rosenbloom, ES; Notz, William (2006). 「リアルマネーとプレイマネーの予測市場の統計的検定」. Electronic Markets . 16 (1): 63–69. doi :10.1080/10196780500491303.
• Servan-Schreiber, Emile; Wolfers, Justin; Pennock, David M.; Galebach, Brian (2004). 「予測市場: お金は重要か?」Electronic Markets . 14 (3): 243–251. doi :10.1080/1019678042000245254.
• Spann, Martin & Skiera, Bernd.「ビジネス予測のためのインターネットベースの仮想株式市場」 – PDF ファイル – 理論、設計オプションについて説明し、予測市場の予測精度に関する実証的な比較を提示します。
• ウルファーズ、ジャスティン、エリック・ツィッツェヴィッツ。予測市場 – PDF ファイル – 2004-05-00
• Wolfers、Justin、Eric Zitzewitz。予測市場価格を確率として解釈する – PDF ファイル – ドラフト版 2007-01-08 – Manski の研究を拡張し、市場価格を確率として解釈することがある程度合理的である、より一般的なモデルを提供します。
• Watkins、Jennifer H.「集団知能の集約メカニズムとしての予測市場」 - 2007 UCLA Lake Arrowhead Human Complex Systems Conference の議事録、カリフォルニア州レイクアローヘッド、2007 年 4 月 25 ～ 29 日。
• Storkey、AJ 機械学習市場 – 機械学習研究ジャーナル C&WP 15:AISTATS。2011。
• Storkey AJ、Millin、J.、Geras、K. 機械学習市場における等弾性エージェントと富の更新 – 機械学習の国際会議。2012 年。

• 2008 年ヘルシンキで開催された「人工知能における不確実性」会議におけるロビン ハンソン氏の組み合わせ予測市場に関する講演のビデオ