O que são mercados de previsão? Do conceito e da história à evolução on-chain
Esta lição apresenta uma visão completa dos principais conceitos, da lógica de funcionamento e da evolução histórica dos mercados de previsão. Além disso, discute os motivos pelos quais os mercados de previsão Web3 devem registrar um crescimento acelerado novamente em 2025, estabelecendo as bases para futuras lições sobre mecanismos, estrutura econômica e infraestrutura on-chain.
I. Definição básica dos mercados de previsão: por que são chamados de “oráculos de preços para o mundo real”?
O mercado de previsão é uma ferramenta de agregação de probabilidades fundamentada em mecanismos de mercado, na qual os participantes apostam em eventos futuros. O preço final do mercado representa a probabilidade de ocorrência desses eventos.
Em termos simples: mercados de previsão = utilizar negociações para obter probabilidades em tempo real de eventos futuros.
Exemplos
Se um contrato referente à vitória de um candidato nas eleições dos EUA sobe de 0,45 para 0,62, significa que o mercado considera que a probabilidade de vitória aumentou de 45% para 62%.
Se um contrato sobre a aprovação de um ETF até determinada data está cotado em 0,30, o mercado estima uma probabilidade de 30%.
Por que os mercados de previsão são mais eficazes do que pesquisas ou enquetes?
Os participantes “apostam o próprio dinheiro”—a informação tem custo real.
O mercado atualiza os preços de forma contínua—um mecanismo de previsão endógeno.
Negociação contínua—reflete dinamicamente as informações mais recentes.
Por esse motivo, os mercados de previsão são conhecidos como:
Barômetros de sentimento
Ferramentas de precificação via mercado para probabilidades de eventos futuros
Os melhores agregadores de informações (“sabedoria das multidões”)
Isenção de responsabilidade
* O investimento em criptomoedas envolve grandes riscos. Prossiga com cautela. O curso não se destina a servir de orientação para investimentos.
* O curso foi criado pelo autor que entrou para o Gate Learn. As opiniões compartilhadas pelo autor não representam o Gate Learn.
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