Tagapagtatag ng SIG: Bakit ako naniniwala sa potensyal ng prediction markets?

Pinagmulan: Generating Alpha Podcast

Pagsasalin: Jiahuan, Chaincatcher

Sino si Jeff Yass?

Ngayong linggo, ang “Generating Alpha” ay nag-imbita ng isang natatanging panauhin—Jeff Yass, siya ang tagapagtatag ng isa sa mga pinaka-matagumpay na kumpanya ng trading sa mundo, ang Susquehanna International Group (SIG).

Si Jeff ay isang alamat sa mundo ng pananalapi, inilapat niya ang mga prinsipyo ngpoker, probabilidad, at teorya ng pagpapasyasa merkado. Sa nakalipas na apatnapung taon, tahimik niyang itinayo ang isang pandaigdigang higante sa trading, lihim na aktibo sa likod ng Wall Street, nagte-trade mula saoptions hanggang cryptocurrency, lahat ay nakabatay samatematika at makatwirang pag-iisip. Isa rin siya sa pinaka-maimpluwensya ngunit misteryosong tao sa modernong pananalapi, at ito angkauna-unahang pagkakataon niyang magpa-interview sa isang podcast.

Sa maikling episode na ito, iisa lang ang aming tinalakay:prediction markets—bakit naniniwala si Jeff na ito ang kinabukasan ng paghahanap ngkatotohananng sangkatauhan, paano nito mapapabuti angdesisyon sa negosyo at gobyerno, at paano nito inilalantad anglakas ng insentibo, impormasyon, at pag-uugali ng tao.

Lubos kong na-enjoy ang pagre-record ng episode na ito, sana ay magustuhan ninyo rin.

Host: Jeff, talagang maraming salamat sa pagpunta, salamat sa oras mo.

Jeff Yass: Karangalan ko, Amir, simulan na natin.

Pangunahing Halaga at Kahalagahan ng Prediction Markets

Host: Para bigyan ng pundasyon ang usapan natin, gusto ko munang itanong: Ano ang pangkalahatang pananaw mo ngayon saprediction markets? Gaano ito kahalaga sa iyo at sa SIG?

Jeff Yass: Prediction markets ang tunay naming passion sa loob ng maraming taon. Malaki ang naidudulot nitong halaga sa mundo. Kungwala kang tumpak na probabilidad ng isang pangyayari, hindi ka makakagawa ng tamang desisyon. At prediction markets ang kasalukuyangpinakatumpak na paraan para tantiyahin ang mga probabilidad na ito. Kaya naniniwala kami na ito ay isangnapakahusay na kasangkapanna magdudulot ng malaking benepisyo sa lipunan.

Host: Sa mas malawak na pananaw, paano mo nakikita ang pag-unlad ng prediction markets sa susunod na sampung taon? Lalo na sa usapin ngregulasyon at batas sa pagsusugal?

Jeff Yass: Sa tradisyonal na pagsusugal, sa totoo lang hindi rin kami ganap na sigurado. Pero unti-unting namumulat ang mundo na ang modelo ng palitan tulad ng sa Europe na Betfair—kung saan ang mga tao ay nagbebenta at bumibili sa isa’t isa—ay isangmas patasna sistema na makakabawas ng malaki sa gastos. Sa ngayon, ang tradisyonal na pagsusugal ay may vig (VIG) na mga 5%, pero kung sa palitan ay magte-trade ang mga tao, naniniwala kaming kaya itong ibaba sa 1-2%. Malaking panalo ito para sa mga gustong sumali sa sports betting.

Pero ang tunay naming motibo sa pagtulak ng prediction markets ay paramailantad ang katotohanan. Paborito naming halimbawa angIraq War. Noong pumasok si Bush, sinabi niyang gagastos lang ng 2 billion USD, sinabi ng kanyang economic adviser na si Lawrence Lindsay na maaaring umabot ng 5 billion, pero dahil nagsabi siya ng totoo, naparusahan pa siya. Ang totoong halaga ay lumabas na nasa pagitan ng 2 trillion hanggang 6 trillion USD.

Kung noon ay may prediction market na nagtatanong “Magkano ang total cost ng digmaan na ito, over/under?”, sigurado akong hindi aabot sa 2-6 trillion, pero siguradong mas mataas sa 5 billion, maaaring umabot ng 50 billion. Kapag nakita ng mga tao ang numerong ito, sasabihin nila: “Teka, ayaw namin ng digmaang ito! Palaging sinasabi ng mga pulitiko na mabilis at mura ang digmaan, pero hindi naman totoo!” Kaya kailangan natin ng isangmapagkakatiwalaang pinagmulan, at prediction market angobhetibo at mapagkakatiwalaang pinagmulan—dahil kung mali ang taya ng tao, malulugi sila.

Kung noon ay nakita ang ganitong nakakatakot na numero, mas malakas ang boses ng anti-war. Prediction markets ay talagang kayangpabagalain ang patuloy na pagsisinungaling ng mga pulitiko, at ito ang dahilan kung bakit gusto kong makita itong lumago.

Host: Halos ito ay “katotohanan ng bayan,” hindi yung kontaminado o ipinapakain lang sa masa.

Jeff Yass: Eksaktong tama! At hindi lang para sa karaniwang tao, kahit para sa mga eksperto rin. Maaaring hindi natin alam kung magkano ang totoong gastos ng digmaan, pero may maliit na grupo ng mga tao na alam, sila ang tataya at itutulak ang presyo sa tamang antas. Hindi malalaman ng karaniwang tao ang gastos ng digmaan, pero kapag nakita mong naglalaban ang mga eksperto sa merkado, naglalagay ng totoong pera, maaari mongpagkatiwalaan ang numerong iyon. Sa pamamagitan lang ng pagtingin sa presyo ng prediction market, mas magiging propesyonal ka kaysa sa mga pulitikong nag-iimbento ng numero o sadyang nagsisinungaling.

Manipulasyon at Panganib

Host: Hula ko sa hinaharap, gagamitin pa ang prediction markets para magpresyo ng mas maraming bagay na parang financial instruments, at susuporta sa iba pang desisyon. Pero paano maiiwasan angmanipulasyon ng prediction markets?

Jeff Yass: Pareho lang ng pag-iwas sa manipulasyon sa anumang market—kung gusto mong manipulahin ang presyo, basta may sapat na kalahok sa market, kailangan mongikaw mismo ang malugi ng malaki. Halimbawa, gusto mong ibaba ang gastos ng Iraq War sa “mas mababa sa 5 billion,” sige, puwede ka naming tayaan ng ilang daang milyong dolyar, at sabihin na mali ka. Ang plano mong manipulasyon aysobrang mahal, maaaring mas mahal pa ng daan-daang beses kaysa sa paggawa ng ilang misleading ads (ang ads ay ilang milyon lang, ito ay ilang daang milyon). Kaya ito mismo angnagpoprotekta sa integridad ng market.

Host: Balikan natin, dati kang propesyonal na sugarol, naglalaro ng poker at karera ng kabayo. Ano ang mga pagkakatulad ngpagsusugal at prediction markets? At anong mgasystemic risk at oportunidadang dulot nito?

Jeff Yass: Sa totoo lang, hindi ko nakikita angsystemic risk. Ang nakikita ko aymas maraming katotohanan, mas makatwiran at obhetibong probabilidad sa market. Ang tunay na systemic risk aymga pulitikong niloloko tayo gamit ang kasinungalingan, at prediction markets ang lunas dito. Oo, maaaring may kaunting manipulasyon, pero kung ikukumpara sa manipulasyon na nararanasan natin ngayon, ito aynapakaliit.Ang kompetisyon sa marketang magpapantay ng anumang problema.

Komersyal na Aplikasyon at Hedging

Host: Sa kabuuan, paano mo nakikita na ang mga kumpanyang tulad ninyo ay mag-iintegrate ng prediction markets saaraw-araw na desisyon?

Jeff Yass: Halimbawa, sa loob ng 15 araw ay may eleksyon sa New York City (ang podcast ay inilabas noong Oktubre 23). Kung TV at balita lang ang titingnan mo, mahirap malaman ang totoong probabilidad—may nagsasabing “sobrang dikit,” may nagsasabing “imposibleng manalo si Maami sa New York.” Pero kapag tiningnan mo ang prediction market, higit sa 90%ang tsansa niyang manalo. Kung magpapasya kang lumipat sa New York, o ilipat ang kumpanya mo roon, kailangan mongmalaman ang probabilidad na ito, hindi mo ito makukuha sa dyaryo o balita. Ang malinaw na numerong ito ay malaking tulong sa desisyon mo.

Halimbawa, kung isa kang real estate developer at naniniwala kang babagsak ng 1 million USD ang halaga ng property mo kapag nanalo si Maami, puwede kang maghedgeagad. Mas mahalaga, makukuha moagad ang pinaka-maaasahang probabilidad,hindi mo na kailangang magbasa ng isang milyong artikulo o tumawag sa mga pollster, lahat ng trabaho ay nagawa na para sa iyo, makukuha mo agad ang pinakamahusay na numero para gabayan ang lahat ng desisyon mo.

Para sa SIG, lagi rin naming tinitingnan ang probabilidad ng presidential election, at kung paano apektado ang stock market depende sa kung sino ang nangunguna, ginagamit namin ang probabilidad mula sa prediction markets para malaman kung ang isang stock aysobra o kulang ang reaksyonsa political events.

Host: Naiisip ko, habang lumalaki ang trading volume ng prediction markets,malalaking institusyon ay magsisimulang sumali at gagamitin ang prediction markets imbes na tradisyonal na financial tools para mag-hedge. Kamakailan ay nakipag-collaborate ka sa Kalshi bilang isa sa kanilang pangunahing market makers. Paano mo nakikita ang proseso ng paglahok ng mga kumpanyang tulad ninyo habang lumalago ang market?

Jeff Yass: Sa ngayon, ang prediction markets ay isangcustomized na produkto, wala pa talagang institutional na pumasok, karamihan ng trading volume ay mula sa maliliit na player. Wala pang giant institution na tumataya ng malaki sa mga event tulad ng “magtaas ba ng rate ang Fed.” Pero naniniwala kami na kapag naging mas malinaw ang regulasyon at mas sumikat ang market,dadagsa ang mga institusyonat magkakaroon ngWall Street-level na malalaking taya. Ngayon, medyo maingat pa ang Goldman Sachs at Morgan Stanley, pero darating din ang panahon na magbabago sila.

Ang talagang inaasahan ko ay ang prediction markets ay makaapekto sainsurance industry. Sa ngayon, maraming lugar ang hindi makabili ng insurance, sobrang baba ng presyo dahil pinipilit ng gobyerno, kaya umaalis ang mga insurance company—tulad sa Florida. Pero kung gagamitin ang prediction market para sa insurance, puwede kang maglagay ng kontrata: “Sa susunod na 48 oras, lalampas ba sa 80 mph ang hangin sa lugar mo?” Kung 10% ang probabilidad, at nag-aalala kang masira ang bahay mo, puwede kang tumaya ng 10,000 USD para manalo ng 90,000 USD, halos sakop ang loss mo. At bibili ka lang kapag may banta ng bagyo, walang claim, advertising, o operating cost, kayamas muraat talagang on-demand.

Host: At mas quantifiable pa! Ang tradisyonal na insurance company ay laging gustong tantiyahin kung magkano ang kailangan mo, magkano ang ibabayad nila, atbp, pero sa prediction market, malinaw agad. Kapag naging ganap na regulated exchange ang mga market na ito, saan mo nakikita manggagaling ang liquidity—mula samalalaking institusyon ng Wall Streetoretail investors?

Jeff Yass: Pareho. At magbubukas ito ng napakalaking oportunidad. Halimbawa, isa kang weather enthusiast na nakatira sa Florida at eksperto sa probabilidad ng bagyo, puwede kang magbukas ng market at sabihing “ito ang tingin kong probabilidad ng disaster sa area na ito,” dati hindi mo ito mapagkakakitaan, ngayon puwede na, atmakakatulong ka pang pababain ang presyo ng insurance para sa karaniwang tao.

Epekto, Hadlang, at Pagkatuto

Host: Sa tingin mo ba, sa hinaharap aymaaapektuhan ng prediction markets ang mismong resulta ng mga event?

Jeff Yass: Hindi. Halimbawa, dati sa Polymarket, may isang Pranses na bumili ng malaki kay Trump, kalokohan lang iyon. Tinayaan namin siya ng kabaligtaran, tinaas niya ang presyo, ibinaba namin ulit, walang epekto sa resulta. Hindi zero ang posibilidad ng ganitong pangamba, pero ito aysobra ang pagkakalaki.

Host: Ano sa tingin mo angpinakamalaking hadlangsa malawakang paggamit ng prediction markets ngayon? Paano ito malalampasan?

Jeff Yass: Ang pinakamalaking hadlang ay, tulad ng mga tanong mo, makikita mo agad ang mgaposibleng pagkakamali. Ang mga bagay na ito ay agad pumapasok sa isip mo—may mga bagay na maaaring magkamali. Totoo, may mga bagay na maaaring magkamali, pero ngayon pa lang may mga bagay nang mali. Kaya habang nasasanay tayo, mawawala ang hadlang na iyon. Maaaring kailanganin ngpanahon, pero maytakotang mga tao, atpinalalaki nila ang negatibong epekto. Pero habang tinatanggap ang produkto, nauunawaan ang halaga at kung gaano itomakakatipidsa kanila, mawawala ang takot na iyon. Maaaring abutin ngilang taon, pero ako aynapaka-optimistikona maaabot natin ang layunin.

Host: May mga nag-aalala na may mga desisyon na hindi dapat i-quantify. Sa tingin mo ba may mga desisyon o prediction na dapat natingsadyaing hindi i-quantify?

Jeff Yass: Magandang tanong. Sa teorya, puwede ka pang magbukas ng market: “Dapat ba akong magpakasal sa babaeng ito?” Maaaring mas objective pa ang mga kaibigan at pamilya mo kaysa sa iyo... pero medyo sobra na iyon. Kaya ang sagot ko ay haloswala.

Host: Ano ang prediction markets na sa tingin mo ay magagawa sa hinaharap na hindi pa pinag-uusapan ngayon?

Jeff Yass: Pinakamahalaga: kaya nitongpigilan ang digmaan. Sa bawat digmaan, pinalalaki ng mga pulitiko ang pangako—mabilis matatapos, mura, kaunti ang casualties—lahat kasinungalingan. Noong American Civil War, pansamantalang itinigil ni Lincoln ang draft noong 1862, akala nila matatapos agad ang digmaan, pero650,000 buhayang nawala. Kung alam ng mga tao ang totoong gastos at trahedya, gagawin nila ang lahat para maiwasan ang digmaan.

Isa pang halimbawa ayself-driving cars. Maraming tutol ngayon dahil iniisip nilang maaaring makapatay ng tao ang robot. Pero sa susunod na 12 buwan, may mamamatay na 40,000 kataosa kalsada ng Amerika, at kung puro self-driving, hula ko ay bababa sa 10,000, maliligtas ang 30,000 buhay. Kung ipapakita ng prediction market na sa 2030 ay bababa nang malaki ang traffic deaths, magmamadali ang mga policymaker na ipatupad ang self-driving—dahil makikita natin kung ilang buhay ang maliligtas. Ngayon, nag-aalangan pa ang lahat: “Hindi natin alam kung maganda ba o hindi.” Kapag may objective na numero, mas bibilis ang progreso.

Isang Mensahe ni Jeff Yass sa Mundo

Host: Bago matapos, kung may isang mensahe kang ipapasa sa mundo tungkol saprediction markets, ano iyon?

Jeff Yass: Lagi akong sinasabihan ng nanay ko: “Kung talagang matalino ka, bakit hindi ka pa yumaman?”

Prediction markets ay obhetibo. Kung tingin mong mali ang market probability, tumaya ka at itama ito ayon sa paniniwala mo. Kung mas matalino ka talaga sa market, yayaman ka, at matutulungan mo pa ang lipunan na maitama ang presyo. Kung hindi ka kumikita, baka dapat kangtumahimik—baka mas alam ng market kaysa sa iyo.

Magagalit ang lahat ng propesor sa unibersidad, dahil gusto nilang maging eksperto, pero hindi sila ganoon. Ang grupo ng mgaaraw-araw na naglalaban gamit ang totoong peraay mas mahusay kaysa sa sinumang propesor. Para sa akin, maganda iyon.

Halimbawa: Noong 12 taong gulang ang anak kong babae, naglalaban sina Obama at Hillary sa Democratic primary. Ang pinaka-kilalang political scientist sa US ay nagsabing “Lamang si Hillary ng 30-40 points, panalo na.” Pinacheck ko sa anak ko sa TradeSports(ang tanging prediction market noon), sabi niya: “May 22% chance si Obama.” Nakita na agad ng market ang kakaibang galing at charisma ni Obama, at kahit mataas ang awareness kay Hillary, walang saysay ang lamang niya. Mas tama pa ang anak kong 12 anyos kaysa sa pinakamagaling na political scientist. Iyan ang kapangyarihan ng prediction markets.

Pagkatuto at Payo sa Buhay

Host: Huling tanong: Kung ikaw ay isanghigh school studentngayon, batay sa iyong tagumpay at karanasan sa pagre-recruit, ano ang irerekomenda mong pag-aralan ng mga kabataan ngayon?

Jeff Yass: Dapat matutunan ang computer, kailangang marunong mag-program at may alam sa AI. Pero kung gusto mo talagang maging isangtaong mahusay magdesisyon sa gitna ng kawalang-katiyakan—na siyang esensya ng tao—dapat mong pag-aralan angprobabilidad at estadistika.

Napakaraming desisyon sa mundo ang ginagawa sa gitna ng kawalang-katiyakan, at kung hindi mo alam ang batayang matematika ng probabilidad at estadistika, madali kang makakagawa ng mapaminsalang desisyon. Halimbawa, dumating ang hurricane season, maraming bagyo—malaking bagay ba ito? Ganito ba lagi taon-taon? Gaano kalaki ang volatility? Patunay ba ito ng global warming, o random lang? Kailangan ng kaalaman para maiba angsignal at ingay.

Noong 1958, naglunsad ng Sputnik ang Soviet Union, natakot ang Amerika na mapag-iwanan sa buwan, kaya ipinilit na lahat ay mag-aral ngcalculus. Ngayon, para makapasok sa magandang unibersidad o medical school, kailangan ng calculus—kalokohan, dahil 99% ng tao ay hindi ito magagamit. Pero angprobabilidad at estadistikaay itinuturing na pangalawa lang, walang sapilitang pag-aaral. Kaya may napakaraming tao sa bansa natin na marunong ng calculus, pero halos walang marunong ng probabilidad at estadistika, baligtad dapat.

Dapat mongkusang matutunanang probabilidad at estadistika, at dapat mong maintindihan angBayesian analysis. Ang mga estudyante ng Harvard Medical School ay nagkakamali ng 100 besessa mga probability questions tungkol sa sakit—mga sobrang talino, pero hindi tinuruan ng paaralan. Kahit doktor, kapag tinanong mo “Ano ang chance na may sakit ako?” Ang sagot lang “Maaaring meron, maaaring wala.” Gusto mong sabihin: Doktor, puwede bang gawing mas eksakto ang sagot?

Host: Nag-aaral ako ng calculus ngayon... Mukhang kailangan kong mag-aral ng statistics sa sarili ko.

Jeff Yass: Maganda ang calculus, paborito kong subject, ito ay sining, ito ang susi ng agham. Pero para sa karamihan ng tao,kaunti lang ang praktikal na gamit.

Host: Huling tradisyonal na tanong (naitanong ko na ito sa 39 na tao, ako ay 16 anyos ngayon): Kung magbibigay ka ng isang payo sa buhay para sa mga 16 anyos na kabataanngayon (puwedeng career, pag-ibig, o kahit ano), ano iyon?

Jeff Yass: Kung tungkol sa pag-ibig—naniniwala ako sa market.Huwag makipagrelasyon sa taong iniisip ng lahat ng kaibigan mo na baliw. Maraming tao ang napapasubo, kaya dapat mong tanungin ang mga kaibigan mo ng totoo. Puwede mong gawing anonymous, magtayo ng maliit na prediction market: “Mali ba akong makipagrelasyon sa taong ito?” Maraming tao ang nasisira ang buhay dahil sa maling tao, dahil walang nagsasabi ng totoo. Dapat kang magdisenyo ng mekanismo para lumitaw ang katotohanan.

Mayroon tayong isang problema:mas malaki ang desisyon, mas hindi tayo nag-iisip. Kapag bibili ng isang stock, matagal mag-isip (kahit maliit lang ang epekto), pero sa pagpili ng mapapangasawa o karelasyon—na makakaapekto sa buong buhay—madalas padalos-dalos lang. Mali ang pagkakahati natin ng oras.

Host: Kaunti pa lang ang karanasan ko sa buhay, pero sang-ayon ako! At inirerekomenda ko rin na pakinggan ninyo ang episode ko kasama si Annie Duke tungkol sa decision-making, bagay na bagay sa episode na ito. Jeff, maraming salamat talaga!

Jeff Yass: Good luck sa iyo, nag-enjoy din ako, paalam!