Pelajaran 1

Apa Itu Prediction Markets? Dari Konsep dan Sejarah hingga Perkembangan On-Chain

Pelajaran ini menyajikan pengenalan menyeluruh tentang konsep dasar, logika operasional, dan perkembangan historis prediction market. Selain itu, pelajaran ini juga mengulas alasan mengapa prediction market Web3 diproyeksikan kembali tumbuh pesat pada tahun 2025—sebagai fondasi untuk pelajaran selanjutnya terkait mekanisme, desain ekonomi, dan infrastruktur on-chain.

I. Definisi Dasar Prediction Markets: Mengapa Disebut “Price Oracles untuk Dunia Nyata”?


Sumber: https://polymarket.com/

Prediction market merupakan alat agregasi probabilitas yang berbasis mekanisme pasar, di mana para peserta bertaruh pada peristiwa yang akan terjadi di masa depan. Harga pasar pada akhirnya merefleksikan probabilitas terjadinya peristiwa tersebut.

Secara sederhana: Prediction markets = Memanfaatkan perdagangan untuk memperoleh probabilitas waktu nyata atas peristiwa di masa depan.

Contoh

  • Jika kontrak kemenangan kandidat pemilu AS naik dari 0,45 menjadi 0,62, berarti pasar menilai peluang kemenangan kandidat tersebut meningkat dari 45% menjadi 62%.
  • Jika kontrak persetujuan ETF pada tanggal tertentu dihargai 0,30, pasar memperkirakan peluang sebesar 30%.

Mengapa prediction markets lebih efektif dibandingkan survei atau polling?

  • Peserta benar-benar mempertaruhkan uang mereka—informasi memiliki nilai nyata.
  • Pasar secara terus-menerus memperbarui harga—mekanisme prediksi yang bersifat endogen.
  • Perdagangan berlangsung secara berkelanjutan—secara dinamis merefleksikan informasi terbaru.

Karena itu, prediction markets dikenal sebagai:

  • Barometer sentimen
  • Alat penetapan harga berbasis pasar untuk probabilitas peristiwa di masa depan
  • Aggregator informasi terbaik (“kebijaksanaan kerumunan”)
Pernyataan Formal
* Investasi Kripto melibatkan risiko besar. Lanjutkan dengan hati-hati. Kursus ini tidak dimaksudkan sebagai nasihat investasi.
* Kursus ini dibuat oleh penulis yang telah bergabung dengan Gate Learn. Setiap opini yang dibagikan oleh penulis tidak mewakili Gate Learn.