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Tarek Mansour
Nerd de matemática do MIT.
Vamos sediar nossa primeira Conferência de Mercado de Previsões em março de 2026.
Pesquisadores, economistas, formuladores de políticas e traders discutirão grandes questões sobre mercados de previsão e agregação de conhecimento.
As vagas serão limitadas. Responda aqui com um tema se tiver interesse em participar.

Tarek Mansour23 de dez., 22:39
Em 1945, Friedrich Hayek delineou o Problema do Conhecimento que qualquer sociedade enfrenta:
O problema econômico central não é a alocação de recursos – é como usar o conhecimento disperso entre milhões de indivíduos.
Ele argumenta que a informação é fragmentada, local, dinâmica e frequentemente oculta. Ele explica que nenhum governo ou planejador central poderá possuí-la totalmente, o que os torna alocadores de recursos ineficientes.
Ele propõe os mercados como solução: o conhecimento é descentralizado e os preços são como a sociedade o agrega.
Essa ideia é a base intelectual dos mercados de previsão modernos.
Décadas depois, em 1988, a Universidade de Iowa lançou os Mercados Eletrônicos de Iowa (IEM), que permitiam negociações de pequeno porte em eleições e eventos macro nos EUA. Os resultados: mesmo mercados fracos e de baixo desempenho superaram as pesquisas. Essa foi a primeira prova empírica crível de que os preços de mercado são agregadores eficazes das crenças públicas.
Uma variedade de experimentos corporativos e de políticas públicas se seguiram nos anos 2000. Google, HP e Microsoft tentaram suas próprias versões internas de mercados de previsão para prever lançamentos de produtos e metas de vendas. A DARPA criou sua própria para prever eventos geopolíticos. Os resultados foram consistentes: ampla participação com incentivos monetários levou a previsões precisas.
Depois, em 2015, Philip Tetlock publicou Superforecasting. O livro, que é o ápice de décadas de pesquisa sobre o julgamento humano, mostra que grupos de "previsores" curiosos e humildes superaram dramaticamente analistas de inteligência e especialistas em previsão.
Ao mostrar que amadores inteligentes podem superar especialistas, Tetlock colocou em dúvida figuras de autoridade e se deveríamos confiar nelas para previsões sobre o futuro.
Hoje, Kalshi possui um dos maiores repositórios de dados de mercado de alta qualidade do mundo.
Pela primeira vez, crenças públicas em diversos domínios – de economia, política e cultura – são agregadas em escala por meio dos preços de mercado e atualizadas em tempo real à medida que novas informações chegam.
Nossos dados contêm respostas para perguntas em aberto sobre mercados de previsão – por que eles superam os métodos tradicionais de agregação de crenças, como detectar mudanças no sentimento coletivo e quais players impulsionam a precisão do mercado.
Esses dados proprietários foram fechados ao público. Estamos lançando @KalshiResearch para mudar isso.
Convidamos acadêmicos, pesquisadores, economistas, filósofos e interessados a trabalhar conosco para estudar e desvendar os fundamentos que sustentam a formação de crenças e os mercados de previsão.
Como Hayek propôs há 80 anos, os mercados de previsão têm o potencial de melhorar a tomada coletiva de decisões e a alocação de recursos da sociedade.
O objetivo da Kalshi Research é realizar sua visão.
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Em 1945, Friedrich Hayek delineou o Problema do Conhecimento que qualquer sociedade enfrenta:
O problema econômico central não é a alocação de recursos – é como usar o conhecimento disperso entre milhões de indivíduos.
Ele argumenta que a informação é fragmentada, local, dinâmica e frequentemente oculta. Ele explica que nenhum governo ou planejador central poderá possuí-la totalmente, o que os torna alocadores de recursos ineficientes.
Ele propõe os mercados como solução: o conhecimento é descentralizado e os preços são como a sociedade o agrega.
Essa ideia é a base intelectual dos mercados de previsão modernos.
Décadas depois, em 1988, a Universidade de Iowa lançou os Mercados Eletrônicos de Iowa (IEM), que permitiam negociações de pequeno porte em eleições e eventos macro nos EUA. Os resultados: mesmo mercados fracos e de baixo desempenho superaram as pesquisas. Essa foi a primeira prova empírica crível de que os preços de mercado são agregadores eficazes das crenças públicas.
Uma variedade de experimentos corporativos e de políticas públicas se seguiram nos anos 2000. Google, HP e Microsoft tentaram suas próprias versões internas de mercados de previsão para prever lançamentos de produtos e metas de vendas. A DARPA criou sua própria para prever eventos geopolíticos. Os resultados foram consistentes: ampla participação com incentivos monetários levou a previsões precisas.
Depois, em 2015, Philip Tetlock publicou Superforecasting. O livro, que é o ápice de décadas de pesquisa sobre o julgamento humano, mostra que grupos de "previsores" curiosos e humildes superaram dramaticamente analistas de inteligência e especialistas em previsão.
Ao mostrar que amadores inteligentes podem superar especialistas, Tetlock colocou em dúvida figuras de autoridade e se deveríamos confiar nelas para previsões sobre o futuro.
Hoje, Kalshi possui um dos maiores repositórios de dados de mercado de alta qualidade do mundo.
Pela primeira vez, crenças públicas em diversos domínios – de economia, política e cultura – são agregadas em escala por meio dos preços de mercado e atualizadas em tempo real à medida que novas informações chegam.
Nossos dados contêm respostas para perguntas em aberto sobre mercados de previsão – por que eles superam os métodos tradicionais de agregação de crenças, como detectar mudanças no sentimento coletivo e quais players impulsionam a precisão do mercado.
Esses dados proprietários foram fechados ao público. Estamos lançando @KalshiResearch para mudar isso.
Convidamos acadêmicos, pesquisadores, economistas, filósofos e interessados a trabalhar conosco para estudar e desvendar os fundamentos que sustentam a formação de crenças e os mercados de previsão.
Como Hayek propôs há 80 anos, os mercados de previsão têm o potencial de melhorar a tomada coletiva de decisões e a alocação de recursos da sociedade.
O objetivo da Kalshi Research é realizar sua visão.

Kalshi23 de dez., 03:33
Apresentando: @KalshiResearch
A Kalshi Research fornecerá dados internos da Kalshi para acadêmicos e outros pesquisadores interessados em explorar temas relacionados a mercados de previsão.
A primeira pesquisa está em produção: Kalshi supera Wall Street na previsão de inflação.

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