In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Blockchain-Technologien zeichnet sich ein besonders interessantes Phänomen ab, das die Aufmerksamkeit von Datenanalysten und Investoren auf sich zieht: die außergewöhnliche Vorhersagefähigkeit von Polymarket. Neue Forschungsergebnisse des in New York ansässigen Datenwissenschaftlers Alex McCullough haben bestätigt, dass diese Blockchain-basierte Prognoseplattform eine Genauigkeit von 90 % bei ihren Vorhersagen erreicht., ein Ergebnis, das faszinierende Fragen über das Potenzial kollektiver Intelligenz aufwirft, zukünftige Ereignisse vorherzusehen.
Oracle Math: Beeindruckende Prozentsätze
Die von McCullough gesammelten und analysierten Daten, die über ein Dashboard auf der Dune-Analyseplattform angezeigt werden, bieten eine detaillierte Momentaufnahme der Zuverlässigkeit von Polymarket über mehrere Zeiträume hinweg. Die Genauigkeit der Plattform wird durch überraschende Prozentsätze belegt:
- 90,5 % Genauigkeit einen Monat vor der Marktauflösung
- 89,2 % eine Woche vor der Lösung
- 88,6 % vierundzwanzig Stunden vor der Veranstaltung
- 90,2 % in den letzten 12 Stunden
- 94,2 % in den letzten vier Stunden vor Wettende
McCulloughs Methode zur Messung der Genauigkeit basiert auf einem relativ einfachen Prinzip: Es werden Märkte gezählt, bei denen die Wahrscheinlichkeit über 50 % liegt und die Antwort korrekterweise entweder „Ja“ oder „Nein“ lautet. Die Tatsache, dass die Genauigkeit in den Stunden unmittelbar vor der Lösung des Ereignisses ihren Höhepunkt erreicht, verdeutlicht, dass die Informationsaggregation mit dem Näherrücken der Frist immer effizienter wird..
In einem Interview mit dem Blog „The Oracle“ von Polymarket erklärte McCullough, dass die Auswahl der analysierten Zeitfenster nicht zufällig erfolgte, sondern von dem Wunsch bestimmt wurde, die wichtigsten Muster in den Daten zu erfassen. Der Mindestzeitraum von vier Stunden spiegelt die betriebliche Realität der Plattform wider, wo Märkte nicht sofort aufgelöst werden, sondern eine gewisse Verarbeitungszeit benötigen, in einigen Fällen sogar Tage ab dem Auftreten des vorhergesagten Ereignisses.
Die Paradoxien der Prognose: Wenn die Langfristigkeit die Kurzfristigkeit schlägt
Ein kontraintuitives Ergebnis der Studie ist, dass Prognosen auf lange Sicht möglicherweise genauer sind als kurzfristige Vorhersagen. Längerfristige Märkte weisen tendenziell eine höhere Gesamtgenauigkeit auf, ein Phänomen, das der gängigen Logik widerspricht, dass sich Prognosen verbessern sollten, wenn das prognostizierte Ereignis näher rückt..
McCullough bietet eine überzeugende Erklärung für diese offensichtliche Anomalie: Langfristige Märkte beinhalten oft Szenarien mit extremen Wahrscheinlichkeiten, wie etwa das zitierte Beispiel von Gavin Newsom, der bei der letzten Wahl Präsident wurde. Die hohe Sicherheit, die mit einigen dieser Ergebnisse verbunden ist, trägt dazu bei, die Gesamtgenauigkeit des Prognosesatzes zu verbessern.
Trotz der beeindruckenden Vorhersageleistung von Polymarket wurden in der Studie auch einige Verzerrungen festgestellt, die sich auf die Ergebnisse der Plattform auswirken. Herdenmentalität, geringe Liquidität auf manchen Märkten und eine Tendenz zur Duldung sind Faktoren, die dazu führen, dass die Teilnehmer die Wahrscheinlichkeit der meisten Ereignisse leicht überschätzen. Das Ergebnis dieser Verzerrungen ist, dass viele Märkte überbewertet erscheinen und seltener als erwartet auf ein „Ja“ hinauslaufen.
Kollektive Intelligenz und ihre Grenzen
Die hohe Genauigkeit von Polymarket wirft grundlegende Fragen zur Vorhersagekraft kollektiver Intelligenz und zur Fähigkeit der Märkte auf, verstreute Informationen zu aggregieren. Die Theorie hinter Prognosemärkten geht davon aus, dass, wenn mehrere Personen echtes Geld auf zukünftige Ergebnisse setzen, der resultierende Marktpreis die beste verfügbare Schätzung der Wahrscheinlichkeit des Ereignisses widerspiegelt..
Die von McCullough identifizierten Verzerrungen verdeutlichen jedoch, dass selbst die ausgefeiltesten Systeme zur Wissensaggregation nicht vor kognitiven und verhaltensbezogenen Verzerrungen gefeit sind. Die Tendenz der Benutzer, dem Verhalten der Masse zu folgen, ihre Neigung, bestehende Überzeugungen zu bestätigen, und ihr ungleicher Zugang zu Informationen können die Ergebnisse erheblich beeinflussen.
Eine mögliche Interpretation des Genauigkeitsverlusts, der zwischen einem Monat und einem Tag vor der Auflösung beobachtet wurde, könnte die Zunahme der Spekulationsaktivität mit dem Näherrücken des Ablaufdatums sein. Händler neigen möglicherweise eher dazu, in der Spätphase riskantere Positionen einzugehen, was die Marktpreise vorübergehend verzerrt, bevor die Realität in den Schlussstunden das Gleichgewicht wiederherstellt.
McCulloughs Forschung liefert nicht nur wertvolle Erkenntnisse zum Potenzial von Polymarket als Prognosetool, sondern auch zu den umfassenderen Dynamiken, die Blockchain-basierte Prognosemärkte bestimmen. Durch die Integration dezentraler Technologien in Marktmechanismen entstehen neue Werkzeuge zur Bündelung kollektiven Wissens mit potenziell revolutionären Anwendungsmöglichkeiten in Bereichen von der Finanzwelt bis zur Politik, von der Meteorologie bis zum Katastrophenmanagement.
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