예측 시장

예측 시장(prediction market)은 베팅 시장, 정보 시장, 의사결정 시장, 아이디어 선물 또는 이벤트 파생상품으로도 알려져 있으며, 금융 인센티브를 활용하여 특정 결과를 예측할 수 있도록 하는 공개 시장이다. 이는 다양한 사건의 결과에 대한 베팅을 거래하기 위해 설립된 거래 시장이다. 시장 가격은 대중이 해당 사건의 확률을 어떻게 생각하는지 나타낼 수 있다. 일반적인 예측 시장 계약은 0%에서 100% 사이에서 거래되도록 설정된다. 가장 흔한 형태의 예측 시장은 이항 옵션 시장으로, 0% 또는 100% 가격으로 만기된다. 예측 시장은 특정 관심 주제에 대한 정보를 집계하기 위해 특별히 고안된 더 일반적인 개념인 크라우드소싱에 속한다고 볼 수 있다. 예측 시장의 주요 목적은 알려지지 않은 미래 결과에 대한 믿음을 이끌어내고 집계하는 것이다. 서로 다른 믿음을 가진 거래자들은 알려지지 않은 미래 결과와 관련된 계약을 거래하며, 계약의 시장 가격은 집계된 믿음으로 간주된다.

역사
과학적 여론조사 시대 이전에는 초기 형태의 예측 시장이 종종 정치 베팅의 형태로 존재했다. 그러한 정치 베팅 중 하나는 1503년으로 거슬러 올라가는데, 당시 사람들은 교황 후임자가 누가 될 것인지에 대해 베팅했다. 당시에도 이는 이미 "오래된 관행"으로 여겨졌다. 예측 시장의 역사를 연구한 폴 로드(Paul Rhode)와 콜먼 스트럼프(Koleman Strumpf)에 따르면, 월가에는 1884년부터 선거 베팅 기록이 존재한다. 로드와 스트럼프는 미국 대통령 선거당 평균 베팅 총액이 선거 캠페인 지출의 50% 이상에 해당한다고 추정한다.

일찍이 1907년에 프랜시스 골턴은 집단의 중간 추정치가 개별 전문가 추정치보다 더 정확할 수 있다는 것을 발견했다. 이는 현재 집단 지성으로 알려져 있다.

예측 시장의 배후에 있는 경제 이론은 프리드리히 하이에크의 1945년 논문 "사회에서의 지식의 사용"과 루트비히 폰 미제스의 "Economic Calculation in the Socialist Commonwealth"에서 비롯되었다. 현대 경제학자들은 미제스의 주장이 하이에크의 정교화와 결합되어 옳다고 동의한다. 예측 시장은 제임스 서로위키의 2004년 저서 《군중의 지혜》, 캐스 선스타인의 2006년 《인포토피아》, 그리고 더글러스 허바드의 《측정할 수 없는 것을 측정하는 방법: 비즈니스에서 무형의 가치를 찾는 방법》에서 옹호되었다. 연구 문헌은 레이튼 본 윌리엄스(Leighton Vaughan Williams)가 편집하고 버킹엄 대학교 출판부에서 발행하는 동료 검토 학술지인 예측 시장 저널에 수집되어 있다.

주요 사건들
 최초의 현대 전자 예측 시장 중 하나는 아이오와 대학교의 아이오와 전자 시장으로, 1988년 미국 대통령 선거 기간에 도입되었다.
 1990년경 제너두 프로젝트에서 로빈 핸슨은 최초로 알려진 기업 예측 시장을 활용했다. 직원들은 이를 이용해 예를 들어, 상온 핵융합 논란에 대해 베팅했다. 
 1991년 시장으로 지정되고 상품선물거래위원회의 규제를 받은 헤지스트리트(HedgeStreet)는 인터넷 거래자들이 경제 이벤트에 대해 투기할 수 있도록 한다.
 1996년에 설립되었고 현재 칸토 피츠제럴드의 한 부문인 할리우드 증권거래소(Hollywood Stock Exchange)는 영화, 배우, 감독, 영화 관련 옵션에 대한 예측 주식을 사고파는 가상 시장 게임으로, 2006년 오스카 주요 부문 후보 39개 중 32개와 상위 8개 부문 수상자 중 7개를 정확하게 예측했다.
 2001년, 인트레이드닷컴(Intrade.com)은 아일랜드에서 예측 시장 거래 플랫폼을 출시하여 회원 간에 비즈니스 문제, 시사, 금융 주제 등 다양한 범주의 계약에 대해 실제 돈 거래를 허용했다. 인트레이드는 2013년에 거래를 중단했다.
 2003년 7월, 미국 국방부는 웹사이트에 정책 분석 시장을 공개했으며, 추가 시장 주제에 테러리스트 공격이 포함될 수 있다고 추측했다. 비판적인 반발이 이 프로그램을 "테러리즘 선물 시장"으로 빠르게 비난했고 펜타곤은 서둘러 프로그램을 취소했다.
 2005년, 과학 월간지 네이처는 주요 제약회사인 일라이 릴리 앤드 컴퍼니가 예측 시장을 사용하여 내부 시장을 통해 약물 연구 및 개발 노력의 결과를 예측함으로써 어떤 개발 약물이 임상 시험을 통과할 가능성이 가장 높은지 예측하는 데 도움을 주었다고 밝혔다.
 또한 2005년, 구글은 제품 출시일, 새 사무실 개장, 그리고 전략적으로 중요한 많은 것들을 예측하기 위해 예측 시장을 사용해왔다고 발표했다. HP와 마이크로소프트와 같은 다른 회사들도 통계적 예측을 위해 사설 시장을 운영한다.
 2007년 10월, 미국, 아일랜드, 오스트리아, 독일, 덴마크의 기업들이 예측 시장 산업 협회(Prediction Market Industry Association)를 결성하여 예측 시장에 대한 인식, 교육, 검증을 증진하는 임무를 맡았다. 현재 이 협회는 활동을 중단한 것으로 보인다.
 2018년 7월, 최초의 탈중앙화 예측 시장인 어거가 이더리움 블록체인에 출시되었다.
 2024년 10월, 금융 거래소이자 예측 시장인 칼시(Kalshi)는 규제 기관인 상품선물거래위원회(CFTC)를 상대로 한 소송에서 승소했으며, 워싱턴의 미국 연방항소법원은 미국에서 최초로 완전 규제되는 선거 예측 시장을 부활시키는 것을 허용했다. 칼시가 CFTC를 상대로 한 법정 승리는 선거 시장을 열었다.

정확도
예측 시장은 결과에 금전적 이해관계가 있는 개인이 어떤 단일 전문가보다도 집단적으로 더 정확하게 예측할 수 있다는 이론에 기반한다. 참가자들이 정보가 충분하지 않더라도, 금전적 손실을 피하려는 공통된 인센티브에서 집단 지혜가 나타난다. 다트머스 경제학 교수 에릭 지체비츠(Eric Zitzewitz)는 "금융 시장은 일반적으로 상당히 효율적이며, 예측 시장도 마찬가지라는 증거가 있다. 익명 시장에서 베팅할 때는 미덕을 과시할 필요가 없다"고 설명하며, "시장에서 보는 것은 모든 다른 의견들의 평균이며, 이는 자신의 말에 돈을 걸 의지에 따라 가중치가 부여된다"고 말한다.

예측 시장이 정보를 집계하고 정확한 예측을 하는 능력은 자산 가격이 모든 공개된 정보를 완전히 반영한다는 효율적 시장 가설에 기반한다. 예를 들어, 효율적 시장 가설에 따르면 기존 주가는 주식 시장이 정확한 예측을 하는 데 필요한 모든 관련 정보를 항상 포함한다.

예측 시장은 선거 결과 예측에서 여론 조사보다 더 나은 성과를 보이는 경향이 있지만, 한 연구에 따르면 자신의 믿음의 강도를 수량화하도록 요청받은 참가자들의 믿음 집계가 예측 시장을 능가할 수 있음이 밝혀졌다. 시장 참가자들이 결과를 예측하는 데 내재된 관심이 있을 때, 적은 인센티브나 인센티브가 없는 시장조차도 효과적인 것으로 나타났다. 집단이 더 낙관적일수록 비관론자들보다 총체적으로 더 많이 '베팅'하여 시장 가격을 상승시킨다. 가격의 움직임은 단순한 평균이나 투표 수보다 더 많은 정보를 반영한다. 연구에 따르면 예측 시장의 높은 정확도는 응답의 우수한 품질이나 정보성보다는 우수한 집계 방법론에 주로 기인한다.

제임스 서로위키는 집단 지혜에 필요한 세 가지 조건을 제시한다: 정보의 다양성, 의사 결정의 독립성, 조직의 탈중앙화. 예측 시장의 경우, 각 참가자는 일반적으로 다른 사람들과 차별화된 정보를 가지며 독립적으로 의사 결정을 내린다. 시장 자체는 전문가의 결정과 비교할 때 탈중앙화의 특성을 가지고 있다. 이러한 이유로, 예측 시장은 일반적으로 집단 지혜를 포착하고 정확한 예측을 하는 데 귀중한 원천이 된다.

예측 시장은 관련 투자자들의 정보와 믿음을 집계하여 그 투자자들의 평균 믿음에 대한 좋은 추정치를 제공할 수 있다. 투자자들은 정보에 가격을 매길 금전적 유인을 가지고 있다. 이를 통해 예측 시장은 새로운 정보를 빠르게 통합할 수 있으며 조작하기 어렵게 만든다.

예측 시장의 정확성은 수많은 연구자들에 의해 연구되었다.
 스티븐 그제르스타드(Steven Gjerstad, 퍼듀 대학교)는 그의 논문 "위험 회피, 신념, 그리고 예측 시장 균형"("Risk Aversion, Beliefs, and Prediction Market Equilibrium")에서 시장 참여자들이 위험 회피적이고 신념의 분포가 넓게 퍼져 있을 경우(예: 정규 분포와 같이), 예측 시장 가격이 시장 참여자들의 평균 신념과 매우 가깝다는 것을 보여주었다.
 저스틴 울퍼스(Wharton)와 에릭 지체비츠(Eric Zitzewitz, Dartmouth)는 그들의 논문 "예측 시장 가격을 확률로 해석하기"("Interpreting Prediction Market Prices as Probabilities")에서 그제르스타드의 결론과 유사한 결과를 얻었다.
 라이오넬 페이지(Lionel Page)와 로버트 클레멘(Robert Clemen)은 미래에 일어날 사건에 대한 예측의 질을 살펴보았고, favourite-longshot bias에 대한 증거를 제시한다. 그들은 예측이 사건이 가까운 시기에 일어날 때 더 좋다는 것을 발견했다. 먼 미래에 일어날 사건(예: 1년 이상 남은 선거)의 경우, 가격은 50%에 가깝게 편향된다. 이러한 편향은 거래자들의 "시간 선호"에서 비롯된다(자금을 장기간 자산에 묶어두지 않으려는 선호).
예측 시장의 정확성 때문에 중요한 결정을 내리기 위해 다양한 산업에 적용되었다. 몇 가지 예는 다음과 같다.
 예측 시장은 예측을 개선하는 데 활용될 수 있으며, 정보 집계 기능을 기반으로 실험실 기반 정보 이론을 테스트하는 데 잠재적인 응용이 가능하다. 연구자들은 구글의 IPO 가치를 사전에 평가하기 위해 예측 시장을 적용했다.
 의료 분야에서 예측 시장은 감염병 확산을 예측하는 데 도움이 될 수 있다. 시험 연구에서 아이오와 주의 독감은 이 시장에서 참여 의료 종사자들이 자발적으로 제공한 임상 데이터를 사용하여 2-4주 전에 예측되었다.
 일부 기업은 내부 예측 시장을 의사 결정 및 예측에 활용했다. 이러한 경우, 직원들은 가상 통화를 사용하여 미래에 회사에 어떤 일이 일어날지에 대해 베팅할 수 있다. 가장 정확하게 예측한 사람은 보상으로 상금을 받는다. 예를 들어, 베스트 바이(Best Buy)는 한때 상하이 매장이 제때 문을 열 수 있을지 예측하기 위해 예측 시장을 사용하는 실험을 했다. 시장에서 가상 달러가 하락한 것은 사업의 지연을 성공적으로 예측하고 회사가 추가적인 금전적 손실을 막는 데 기여했다.

예측 시장은 종종 상당히 정확하고 성공적이지만, 올바른 예측을 하지 못하거나 아예 예측에 실패하는 경우가 많다. 주로 오스트리아 경제학자 프리드리히 하이에크의 1945년 아이디어에 기반한 예측 시장은 "개인이 보유한 방대한 양의 정보를 수집하여 유용한 데이터 포인트로 종합하는 메커니즘"이다.

예측 시장이 정보를 수집하는 한 가지 방법은 제임스 서로위키의 문구인 "군중의 지혜"를 통하는 것인데, 이는 충분히 다양한 의견을 가진 집단이 어떤 개별 주체보다도 집단적으로 더 똑똑할 수 있다는 의미이다. 그러나 이러한 정보 수집 기술은 예측 시장의 실패로 이어질 수도 있다. 종종 이러한 군중 속의 사람들은 동료 압력, 공포, 편견, 그리고 의견 다양성의 부족으로 인해 발생하는 다른 문제들 때문에 독립적인 판단이 왜곡될 수 있다.

군중의 지혜가 가지는 주요 제약과 한계 중 하나는 일부 예측 질문이 대부분의 사람들이 가지지 못하는 전문 지식을 요구한다는 점이다. 이러한 지식 부족으로 인해 군중의 답변은 때때로 매우 틀릴 수 있다.

두 번째 시장 메커니즘은 한계 거래자 가설(marginal-trader hypothesis)이다. 이 이론에 따르면, "군중이 틀린 곳을 찾아낼 개인은 항상 있을 것"이다. 이러한 개인들은 군중이 실패하고 가치가 왜곡될 때 예측 시장을 다시 정상 궤도로 돌려놓는 역할을 한다.

2017년 초, MIT 연구진은 대규모 군중의 답변 정확도를 높이기 위한 "놀랍도록 인기 있는" 알고리즘을 개발했다. 이 방법은 답변의 정확도를 평가할 때 신뢰도를 고려하는 아이디어에 기반한다. 이 방법은 사람들에게 각 질문에 대해 두 가지를 묻는다: 올바른 답변이 무엇이라고 생각하는지, 그리고 대중의 의견이 무엇일 것이라고 생각하는지. 두 집계된 응답 사이의 차이가 올바른 답변을 나타낸다.

조작과 편향의 영향 또한 예측 시장이 다루어야 할 내부적인 문제이다. 즉, 유동성이나 측정하려는 의도가 아닌 다른 요소들이 시장 참여자들에 의해 위험 요인으로 고려되어 시장 확률을 왜곡한다. 예측 시장은 또한 투기 거품의 대상이 될 수 있다. 예를 들어, 2000년 IEM 대통령 선물 시장에서 나타난 "부정확성"은 2000년 11월 7일 선거일 또는 그 이후에 발생한 매수에서 비롯된 것이지만, 그때쯤이면 추세는 이미 명확했다.

이러한 시장을 조작하려는 직접적인 시도도 있을 수 있다. 2004년 대선 트레이드스포츠(Tradesports) 시장에서는 명백한 조작 시도가 있었다. 익명의 거래자가 부시 2004년 대선 선물 계약을 너무 많이 공매도하여 가격이 0으로 떨어졌고, 이는 부시가 당선될 가능성이 0%임을 의미했다. 이러한 거래의 유일한 합리적인 목적은 "베어 레이드"라는 전략으로 시장을 조작하려는 시도였을 것이다. 그러나 이것이 의도적인 조작 시도였다면 실패했는데, 계약 가격은 빠르게 이전 수준으로 반등했기 때문이다. 예측 시장에 대한 언론의 관심이 높아질수록, 더 많은 집단이 이를 조작하려는 동기를 가질 가능성이 있다. 그러나 실제로는 이러한 조작 시도는 항상 매우 단명으로 판명되었다. 그들의 논문 "실험 시장에서의 정보 집계와 조작"(Information Aggregation and Manipulation in an Experimental Market)(2005)에서 핸슨(Hanson), 오프레아(Oprea), 포터(Porter)(조지 메이슨 대학교)는 시장 조작 시도가 실제로 시장의 정확성을 높일 수 있음을 보여준다. 왜냐하면 조작자에 맞서 베팅할 수익 인센티브를 그만큼 더 많이 제공하기 때문이다.

실제 돈 예측 시장 계약을 보험 형태로 사용하는 것도 계약 가격에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 지도자의 선출이 경제에 부정적인 영향을 미칠 것으로 인식된다면, 거래자들은 해당 지도자의 선출 주식을 헤지 목적으로 매수할 수 있다.

이러한 예측 시장의 부정확성은 브렉시트와 2016년 미국 대통령 선거 기간 동안 특히 두드러졌다. 2016년 6월 23일 목요일, 영국은 유럽 연합 탈퇴를 투표했다. 투표가 집계되는 순간까지 예측 시장은 EU 잔류 측에 크게 기울어져 있었고, 투표 결과를 예측하는 데 실패했다. 미국 여론 연구 협회의 전 회장이었던 마이클 트로거트(Michael Traugott)에 따르면, 예측 시장의 실패 이유는 대중 의견과 여론에 의해 가려진 조작과 편향의 영향 때문이라고 한다. 예측 시장 사용자들의 유사한 사고방식에 가려져, 그들은 초기 믿음(이 경우 영국이 EU에 잔류할 것이라는 믿음)을 스스로 강화하기 시작하는 역설적인 환경을 만들었다. 여기에서 우리는 편향과 의견 다양성 부족이 예측 시장의 성공에 미칠 수 있는 파괴적인 영향을 관찰할 수 있다.
마찬가지로, 2016년 미국 대선 기간 동안 예측 시장은 결과를 예측하는 데 실패하여 전 세계를 큰 충격에 빠뜨렸다. 브렉시트 사례와 마찬가지로, 정보 거래자들은 초기 확률이 측정된 후 자체 강화의 무한 루프에 갇혔고, 이는 거래자들이 "현재 예측 확률을 앵커로 사용"하고 들어오는 예측 확률을 완전히 할인하는 것처럼 보이게 만들었다. 거래자들은 본질적으로 시장 확률을 정확한 확률로 취급했으며 외부 정보를 사용하여 충분히 업데이트하지 않아, 예측 시장이 현재 상황을 정확하게 나타내기에는 너무 안정적이었다. 캔자스 대학교의 경영 경제학 교수인 콜먼 스트럼프(Koleman Strumpf) 또한 미국 선거 기간 동안 편향 효과가 발생했다고 제안한다. 군중은 도널드 트럼프의 승리라는 결과를 믿으려 하지 않았고, 예측 시장이 "메아리방"으로 변하여 동일한 정보가 순환되고 결국 시장이 정체되게 만들었다고 한다.

예측 시장은 여론 조사보다 모집단의 평균 의견에 대한 더 나은 추정치를 산출할 수 있다. 한 연구에 따르면 1988년에서 2004년 사이의 5번의 미국 대통령 선거에서 예측 시장은 연구된 여론 조사의 74%보다 더 정확한 투표 결과 추정치를 제공했다. 반면, 2016년의 무작위 실험에서는 예측 시장이 군중으로부터 확률 판단을 이끌어내고 통계적으로 집계하는 대체 방법인 예측 여론 조사보다 12% 덜 정확한 것으로 나타났다.

기타 문제
법적 문제
미국 내 예측 시장은 상품선물거래위원회의 감독을 받는다.

미국에서는 연방법 및 여러 주법에 따라 온라인 도박이 불법이므로, 미국 사용자를 대상으로 하는 대부분의 예측 시장은 "실제 돈"이 아닌 "가상 화폐"로 운영된다. 즉, 무료로 플레이할 수 있으며(구매 불필요) 일반적으로 최고의 거래자에게 인센티브로 상품을 제공한다. 주목할 만한 예외는 아이오와 대학교가 상품선물거래위원회의 비조치의견서에 따라 운영하는 아이오와 전자 시장과 웰링턴 빅토리아 대학교가 유사한 비조치 의견서에 따라 운영하는 PredictIt이다.

논란의 여지가 있는 인센티브
일부 예측 시장은 논란의 여지가 있는 인센티브를 만들 수 있다. 예를 들어, 세계 지도자의 죽음을 예측하는 시장은 해당 지도자의 정책과 강하게 연관된 활동을 하는 사람들에게는 매우 유용할 수 있지만, 이는 암살 시장으로 변질될 수도 있다.

예측 시장 목록
 어거 (소프트웨어)는 이더리움 블록체인 기반의 현재는 없어진 탈중앙화 예측 시장 플랫폼이다.
Good Judgment Open은 명성 기반 예측 웹사이트이다.
 아이오와 전자 시장은 500달러로 포지션이 제한되는 선거를 조사하는 학술 시장이다.
iPredict는 뉴질랜드의 예측 시장이었다.
칼시(Kalshi)는 미국 상품선물거래위원회 규제 베팅 시장으로 미국 거주자만 이용할 수 있다.. 로빈후드는 또한 칼시와 제휴하여 자체 플랫폼에서 예측 시장을 제공한다.
 매니폴드 (예측 시장)는 명성 기반 예측 시장이다.
메타큘러스(Metaculus)는 SciCast에서 영감을 받아 숫자 범위 또는 날짜 범위 예측이 가능한 명성 기반 예측 웹사이트이다.
폴리마켓(Polymarket)은 폴리곤 체인에 구축된 탈중앙화 예측 시장으로, USD 코인 스테이블코인을 사용한다.
아주로 프로토콜(Azuro Protocol)은 폴리곤 체인에서 여러 스포츠 예측 시장을 운영하는 탈중앙화 예측 인프라 개발사로, 테더(USDT) 스테이블코인을 사용하여 유럽, 아프리카, 라틴 아메리카 및 아시아 국가에서 이용 가능하다. 북메이커(Bookmaker)와 덱스윈(DexWin)은 인프라 계층에 구축된 인기 있는 스포츠북이다.
PredictIt은 정치 및 금융 이벤트에 대한 예측 시장이다.
SciCast는 과학 및 기술 예측에 중점을 둔 평판 기반 조합 예측 시장이었다.

유형

명성 기반
일부 예측 웹사이트는 예측 시장으로 분류되기도 하지만, 실제 돈을 베팅하는 대신 예측의 정확도에 따라 예측자의 평판 점수를 더하거나 뺀다. 이러한 인센티브 시스템은 틈새 시장이나 장기 예측 질문에 전통적인 예측 시장보다 더 적합할 수 있다. 여기에는 Manifold, 메타큘러스(Metaculus), Good Judgment Open이 포함된다.

2006년 연구에 따르면 비스포츠 이벤트의 경우 실제 돈을 거는 예측 시장이 가상 화폐 예측 시장보다 훨씬 더 정확한 것으로 나타났다.

조합 예측 시장
조합 예측 시장은 참가자들이 결과의 조합에 베팅할 수 있는 유형의 예측 시장이다. 결과 조합에 베팅하는 이점은 이론적으로 조건부 정보를 시장 가격에 더 잘 통합할 수 있다는 것이다.

조합 예측 시장의 한 가지 어려움은 가능한 조합 거래의 수가 일반 거래 수에 따라 기하급수적으로 증가한다는 점이다. 예를 들어, 단 100개의 이진 계약을 가진 시장은 개의 가능한 계약 조합을 가질 것이다. 이러한 기하급수적으로 큰 데이터 구조는 컴퓨터가 추적하기에는 너무 커서, 데이터를 더 다루기 쉽게 만들기 위한 알고리즘과 규칙을 개발하려는 노력이 있었다.

선거 예측 시장
선거 예측 시장은 거래되는 계약의 최종 가치가 선거 결과에 기반하는 예측 시장의 한 유형이다. 선거 주식 시장의 주요 목적은 선거 결과, 예를 들어 입법부 또는 의회에서 각 정당이 얻는 대중 투표 점유율 또는 의석 점유율을 예측하는 것이다.

제2차 세계 대전 이전에는 조지 워싱턴의 선거부터 시작하여 링컨 시대에 체계화되기까지 미국에서 선거 베팅이 널리 퍼졌다. 종종 불법이었음에도 불구하고, 지분을 보유하고 5%의 수수료를 부과하는 "베팅 커미셔너"를 통해 공개적으로 운영되었다. 뉴욕이 중심지였으며, 활동은 당구장에서 Curb Exchange(아메리카 증권거래소의 전신)와 월가 사무실로 이동했다. 1930년대에는 익명의 기업 및 연예계 인사들이 대규모 금액을 걸었다. 일부 선거에서는 거래량이 주식 및 채권의 거래량과 맞먹었으며, 뉴욕 타임스와 같은 주요 신문에서 일일 확률이 보도되었다.

CFTC는 선거 시장이 감독하는 금융 파생 상품보다는 도박과 유사하다는 이유로 이를 제한하려고 시도했다. 이전에 PredictIt과 같은 제한된 학술적 사용을 허용했지만, 2022년에 지원을 철회하고 해당 프로젝트와 소송에 휘말렸다. CFTC는 또한 암호화폐 기반 예측 시장인 Polymarket을 목표로 삼았고, 그 결과 회사는 역외로 이전하고 140만 달러의 벌금을 지불했다.

2024년 10월, 예측 시장 칼시(Kalshi)는 규제 기관인 상품선물거래위원회(CFTC)를 상대로 한 소송에서 승소했으며, 워싱턴의 미국 연방항소법원은 미국에서 최초로 완전 규제되는 선거 예측 시장을 부활시키는 것을 허용했다. 칼시가 CFTC를 상대로 한 법정 승리는 선거 시장을 열었다.

 같이 보기 
 푸타르키
 선물시장
 사이먼-얼릭 내기

 각주 

출처
학술 논문
 Bell, Tom W. Prediction Markets For Promoting the Progress of Science and the Useful Arts – PDF file – George Mason Law Review (14 Geo. Mason L. Rev 37) (2006)
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 Gjerstad, Steven. "Risk Aversion, Beliefs, and Prediction Market Equilibrium," University of Arizona Working Paper 04-17, 2005.
 
 
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 Manski, Charles F. Interpreting the Predictions of Prediction Markets – PDF file – Revised Aug 2005—Manski suggests that there needs to be a better theoretic basis for interpreting market prices as probability, and provides a simple model for this.
 Provides a detailed history of political prediction markets in the US, and shows early markets in the 19th and early 20th Centuries provided accurate forecasts and satisfied market efficiency.
 Discusses history of prediction markets internationally, as well as additional details on the historical US markets.
 
 
 Spann, Martin & Skiera, Bernd."Internet-Based Virtual Stock Markets for Business Forecasting" – PDF file – Discusses theory, design options and presents empirical comparisons on forecasting accuracy of prediction markets
 Wolfers, Justin, & Eric Zitzewitz. Prediction Markets – PDF file – 2004-05-00
 Wolfers, Justin, & Eric Zitzewitz.Interpreting Prediction Market Prices as Probabilities – PDF file – Draft version 2007-01-08 – Expands on the work of Manski, providing a more general model wherein it is somewhat rational to interpret market prices as probabilities
 Watkins, Jennifer H.Prediction Markets as an Aggregation Mechanism for Collective Intelligence – Proceedings of 2007 UCLA Lake Arrowhead Human Complex Systems Conference, Lake Arrowhead, CA, 25–29 April 2007.
 Storkey, A.J. Machine Learning Markets – Journal of Machine Learning Research C&WP 15:AISTATS. 2011.
 Storkey A.J., Millin, J., Geras, K. Isoelastic agents and wealth updates in machine learning markets – International Conference in Machine Learning. 2012.

 외부 링크 
 2008년 헬싱키 '인공지능 불확실성' 컨퍼런스에서 로빈 핸슨의 조합 예측 시장 강의 비디오

분류:사회적 정보 처리
분류:조사
분류:시장 (경제학)