Ефективність у ринках прогнозування. Зазвичай на фінансових ринках кінцева мета угоди — безпосередньо отримати прибуток від кінцевої вартості, тобто ціни активу. Припустимо, ви купуєте акції транспортної компанії за $30 і продаєте за $90 — ви виграєте у 3 рази, що дуже добре, але остаточна форма цієї діяльності — забрати свій прибуток. Можна стверджувати, що акції транспортної компанії, які зростають на 300%, особливо за короткий проміжок часу, дають певну інформацію про зростання транспортної галузі — але це майже все, принаймні на абстрактному рівні У випадку з ринками прогнозування ціни на коефіцієнти не є останнім каналом у цих ринках. Якщо у вас є кандидат, який ставить 70% за перемогу на виборах — звісно, з точки зору прибутку є 30 центів за долар, що досить круто, якщо ви збираєтеся торгувати з розміром. Але наступний крок у процесі pipeline — що безпосередньо означає перемога цього кандидата, серед інших секторів? Якщо цей гіпотетичний кандидат базував свою кампанію на зниженні транспортних витрат, покращенні інфраструктури та зниження цін на продукти. Тепер у нас є три сектори фокусу — транспорт, будівництво та харчування, від яких можна розумно захистити перед завершенням виборів На основі ваших досліджень ви зможете визначити найкращий спосіб підходу до ринків цих секторів для прямого прибутку. Основна думка тут полягає в тому, що коефіцієнти PM, хоча й дають простір для прибутку, відіграють ще більшу роль у оцінці умов для останнього етапу портфеля класу активів Це породжує питання: якщо алгоритми/високорівневі боти захоплять обсяг торгівлі на ринках прогнозування, чи буде це чистий позитив чи негатив? Це, безумовно, позитивно, бо інформація тепер представлена ефективніше, а шанси стали ще кориснішими та надійнішими. Звісно, це не дуже хороша новина для тих, хто торгує лише цими ринками, бо вони можуть бути «фронтран» або «затиснуті» цими алгоритмами, але навіть тоді можна стверджувати, що це пов'язано з більшою ліквідністю ринків, що завжди добре для трейдерів