a16z: 예측 시장의 '슈퍼볼 순간'
- 핵심 관점: 예측 시장은 정보 집계와 자원 배분 도구로서, 사건 결과를 증권화하여 거래함으로써 분산된 정보를 효과적으로 통합하고 참여자들이 진실된 판단에 기반하여 행동하도록 유도하여 전통적인 조사나 도박보다 우수한 예측 능력을 제공할 수 있습니다. 그러나 그 광범위한 적용에는 여전히 사건 검증, 내부자 거래, 시장 조작 및 투명성 등의 핵심 과제를 해결해야 합니다.
- 핵심 요소:
- 예측 시장은 사건 결과와 연동된 자산을 발행하여 거래하며, 그 시장 가격은 시장 참여자들의 사건 발생 확률에 대한 집단적 판단을 직접 반영합니다.
- 전통적인 스포츠 베팅이 베팅 자금의 균형을 맞추는 것을 목표로 하는 반면, 예측 시장은 거래자들이 진실된 정보와 판단에 기반하여 매수매매하도록 유도함으로써 정보를 더 효과적으로 드러냅니다.
- 예측 시장은 동적 업데이트와 강력한 인센티브라는 장점을 가지고 있습니다. 참여자들은 '진짜 돈'을 투자해야 하므로, 이는 그들이 자신의 전문 지식을 신중하게 활용하도록 촉진하여 시장 정보가 최신 인식을 지속적으로 반영하도록 만듭니다.
- 예측 시장의 적용 범위는 광범위하여, 전통적인 금융 시장이 직접 거래할 수 없는 특정 사건(예: 과학 연구 난제 해결 시기)에 대한 예측이 가능하며, 이는 정보 통합의 경계를 확장합니다.
- 시장이 직면한 주요 과제로는 사건 결과의 객관적 검증, 내부자 거래자가 공정성을 훼손하는 것을 방지, 인위적 조작 시도에 대한 저항, 그리고 운영의 높은 투명성과 감사 가능성 확보 등이 포함됩니다.
원문 제목: The Super Bowl of prediction markets
원문 저자: Scott Duke Kominers, a16z crypto
원문 번역: Saoirse, Foresight News
미국 시간 2월 8일(중국 시간 2월 9일 오전 7:30), 수억 명의 미식축구(NFL) 팬들이 스크린 앞에서 슈퍼볼 경기를 지켜보는 동안, 많은 이들은 또 다른 스크린을 주시하고 있었습니다 — 예측 시장의 거래 동향을 살피며, 여기에는 경기 우승팀, 최종 점수부터 각 팀 쿼터백의 패싱 야드에 이르기까지 다양한 베팅 품목이 있었습니다.
지난 한 해 동안, 미국 예측 시장의 거래량은 적어도 2790억 달러에 달했으며, 거래 대상은 스포츠 경기 결과, 경제 정책 수립, 신제품 출시에 이르기까지 다양했습니다. 그러나 이러한 시장의 본질은 항상 논란의 대상이었습니다: 이것은 거래 행위인가, 아니면 도박인가? 대중의 지혜를 모으는 뉴스 도구인가, 아니면 과학적 검증의 수단인가? 그리고 현재의 발전 모델이 이미 최적의 해결책인가?
장기적으로 시장과 인센티브 메커니즘을 연구해 온 경제학자로서, 저의 답변은 간단한 전제에서 시작합니다: 예측 시장은 본질적으로 시장입니다. 그리고 시장은 자원을 배분하고 정보를 통합하는 핵심 도구입니다. 예측 시장의 작동 논리는 특정 사건과 연계된 자산을 출시하는 것입니다 — 해당 사건이 달성되면 자산을 보유한 거래자는 수익을 얻을 수 있으며, 사람들은 사건의 추세에 대한 자신의 판단에 따라 거래를 합니다. 시장의 핵심 가치는 여기서 발휘됩니다.
시장 설계의 관점에서 보면, 예측 시장의 정보를 참고하는 것은 단일 스포츠 평론가의 견해를 듣는 것보다, 심지어 라스베이거스의 도박 배당률을 보는 것보다도 더 참고할 만합니다. 전통적인 스포츠 도박 기관의 핵심 목적은 경기 승패를 예측하는 것이 아니라, 배당률을 조정하여 '베팅 자금을 균형있게' 만들어 어느 한쪽으로 자금이 몰리지 않도록 하는 것입니다. 라스베이거스 도박은 플레이어들이 약세 결과에 베팅하도록 유도하는 것을 추구하는 반면, 예측 시장은 사람들이 자신의 진정한 판단에 기반하여 거래를 완료할 수 있게 합니다.예측 시장은 또한 방대한 정보에서 효과적인 신호를 추출하는 것을 더 쉽게 만들어 줍니다. 예를 들어, 새로운 관세 도입 가능성을 예측하고 싶다면, 대두 선물 가격에서 추론하는 과정은 매우 간접적일 것입니다 — 선물 가격은 여러 요인의 영향을 받기 때문입니다. 그러나 예측 시장에서 직접 이 질문을 던지면 더 직관적인 답변을 얻을 수 있습니다.
이 모델의 초기 형태는 16세기 유럽으로 거슬러 올라갈 수 있으며, 당시 사람들은 심지어 '다음 교황 인선'에 대해 베팅하기도 했습니다. 현대 예측 시장의 발전은 현대 경제학, 통계학, 메커니즘 설계 및 컴퓨터 과학의 이론 체계에 뿌리를 두고 있습니다. 1980년대, 캘리포니아 공과대학의 찰스 플랫과 예일대학교의 샴 순더가 공식적인 학문적 틀을 구축했으며, 얼마 지나지 않아 최초의 현대 예측 시장인 아이오와 전자 시장(Iowa Electronic Markets)이 정식으로 등장했습니다.
예측 시장의 작동 메커니즘은 사실 매우 간단합니다. '시애틀 시호크스 쿼터백 샘 대널드가 상대팀 엔드존 1야드 라인 안에서 패스를 할 것인가'라는 내기를 예로 들면, 시장은 해당 거래 계약을 발행합니다. 만약 해당 사건이 발생하면, 각 계약은 보유자에게 1달러를 지급합니다. 거래자들이 이 계약을 끊임없이 매매함에 따라, 계약의 시장 가격은 사건 발생 확률로 해석될 수 있으며, 이는 거래자들의 결과에 대한 전체적인 판단을 나타냅니다. 예를 들어 각 계약이 0.5달러에 책정된다면, 이는 시장이 해당 사건 발생 확률을 50%로 본다는 것을 의미합니다.
만약 사건 발생 확률이 50%(예: 67%)보다 높다고 판단한다면, 이 계약을 매수할 수 있습니다. 최종적으로 사건이 실현되면, 0.5달러에 매수한 계약으로 1달러 수익을 얻을 수 있어 이론상 0.67달러의 이익을 낼 수 있습니다. 당신의 매수 행위는 계약의 시장 가격을 상승시키고, 이에 대응하는 확률 추정치도 상승시켜 시장에 다음과 같은 신호를 전달합니다: 누군가 현재 시장이 사건 발생 가능성을 과소평가하고 있다고 생각한다. 반대로, 누군가 시장이 확률을 과대평가하고 있다고 생각하면, 매도 행위는 가격과 확률 추정치를 낮출 것입니다.
예측 시장이 잘 작동할 때, 다른 예측 수단에 비해 뚜렷한 우위를 보여줄 수 있습니다. 여론 조사와 설문지는 단지 의견 비율만 도출할 뿐이며, 이를 확률 추정치로 전환하려면 통계학적 방법을 통해 조사 표본과 전체 인구의 연관성을 분석해야 합니다. 또한 이러한 조사 결과는 종종 특정 시점의 정적 데이터에 불과한 반면, 예측 시장의 정보는 새로운 참여자의 추가, 새로운 정보의 출현에 따라 지속적으로 업데이트됩니다.
더 중요한 것은, 예측 시장에는 명확한 인센티브 메커니즘이 있으며, 거래자들은 모두 '실제로 참여'하고 있다는 점입니다. 그들은 자신이 보유한 정보를 신중하게 정리해야 하며, 자신이 가장 잘 아는 분야에만 자금을 투입하고 위험을 감수해야 합니다. 예측 시장에서 사람들은 자신의 정보와 전문 능력을 수익으로 전환할 수 있으며, 이는 관련 분야의 정보를 깊이 있게 이해하도록 적극적으로 동기를 부여합니다.
마지막으로, 예측 시장의 커버리지는 다른 도구들보다 훨씬 뛰어납니다. 예를 들어, 석유 수요에 영향을 미치는 관련 정보를 보유한 사람은 원유 선물을 매수하거나 매도하여 이익을 얻을 수 있지만, 현실에서 우리가 예측하고 싶은 많은 결과들은 상품이나 주식 시장을 통해 실현될 수 없습니다. 예를 들어 최근에는 특정 수학 난제의 해결 시기를 예측하기 위해 각계의 판단을 통합하려는 전용 예측 시장이 등장했습니다 — 이 정보는 과학 발전에 매우 중요하며, 인공 지능 발전 수준을 측정하는 중요한 지표이기도 합니다.
장점이 뚜렷함에도 불구하고, 예측 시장이 진정으로 그 가치를 발휘하려면 여전히 많은 문제를 해결해야 합니다. 첫째는 시장 인프라 측면에서, 항상 명확히 해야 할 문제가 존재합니다: 특정 사건이 실제로 발생했는지 어떻게 검증하고, 시장이 합의에 도달하도록 할 것인가? 시장 운영의 투명성과 감사 가능성을 어떻게 보장할 것인가?
둘째는 시장 설계의 도전입니다. 예를 들어, 관련 정보를 보유한 참여자가 거래에 참여해야 합니다 — 모든 참여자가 아무것도 모른다면, 시장 가격은 어떤 유효한 신호도 전달할 수 없습니다. 반대로, 다양한 관련 정보를 보유한 각종 참여자들이 거래에 참여할 의사가 있어야 하며, 그렇지 않으면 예측 시장의 평가가 편향될 수 있습니다. 영국의 브렉시트 국민투표 이전의 예측 시장이 전형적인 반면 사례입니다.
그리고 절대적인 내부 정보를 보유한 참여자가 시장에 진입하면 새로운 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 시호크스의 공격 코디네이터는 샘 대널드가 1야드 라인 안에서 패스를 할지 여부를 명확히 알고 있으며, 심지어 이 결과에 직접 영향을 미칠 수 있습니다. 만약 이러한 인물이 거래에 참여한다면 시장 공정성이 심각하게 훼손될 것입니다. 잠재적 참여자들이 시장에 내부 거래자가 있다고 생각한다면, 그들은 합리적으로 시장을 떠날 것을 선택할 수 있으며, 결국 전체 시장이 붕괴될 수 있습니다.
또한, 예측 시장은 조작될 위험도 있습니다: 누군가는 대중의 판단을 통합하기 위한 이 도구를 여론을 조작하는 수단으로 바꿀 수 있습니다. 예를 들어, 특정 후보의 선거 캠프는 '승리가 눈앞에 있다'는 분위기를 조성하기 위해 선거 자금을 사용하여 예측 시장의 평가에 영향을 미칠 수 있습니다. 다행히도, 예측 시장은 이 측면에서 어느 정도의 자체 수정 능력을 갖추고 있습니다 — 만약 특정 계약의 확률 추정치가 합리적인 범위를 벗어난다면, 항상 거래자들이 반대 방향으로 거래를 선택하여 시장을 합리적으로 되돌릴 것입니다.
위와 같은 다양한 위험을 고려하여, 예측 시장 플랫폼은 운영 투명성을 높이고, 참여자 관리, 계약 설계, 시장 운영 등 각 단계의 규칙을 명확히 공개하는 데 주력해야 합니다. 만약 이러한 문제들이 성공적으로 해결된다면, 우리는 예측 시장이 미래의 예측 분야에서 점점 더 중요한 역할을 할 것이라고 예측할 수 있습니다.
