I mercati previsionali portano realmente valore? – Tiger Research

Punti Chiave

• Grazie alla struttura "skin in the game" con denaro reale in gioco, i mercati previsionali offrono una distribuzione di probabilità precisa e aggiornata in tempo reale, la cui accuratezza è costantemente pari o superiore a quella dei sondaggi d'opinione, delle indagini tra esperti e delle previsioni economiche.
• I mercati previsionali si sono evoluti da previsioni sportive e elettorali a infrastrutture dati chiave che trattano macroeconomia e geopolitica, con importanti media finanziari, ricercatori delle banche centrali e piattaforme di mercato istituzionali che li adottano ampiamente.
• Per affermarsi come infrastruttura decisionale affidabile a livello globale, i dati dei mercati previsionali devono aumentare la liquidità per resistere a manipolazioni, comunicare attivamente con le autorità di regolamentazione per ridefinire i mercati previsionali come strumenti di monitoraggio e mantenere dati aperti e trasparenti supportati da ricerche indipendenti.

1. Da scommesse a dati di valore

Il primo rapporto ha trattato la definizione e il funzionamento dei mercati previsionali, mentre il secondo rapporto ha esaminato lo stato attuale della regolamentazione. Il punto centrale di entrambi i rapporti è che i mercati previsionali agiscono come dati di valore, oltre a essere semplici scommesse.

Il fatto che importanti media finanziari e aziende di infrastruttura di mercato stiano iniziando ad adottare i dati dei mercati previsionali ne conferma il valore.

Google Finance, CNBC, CNN e il Wall Street Journal (WSJ) hanno iniziato a mostrare le probabilità dei mercati previsionali sui loro schermi, e la Intercontinental Exchange (ICE), la società madre della Borsa di New York, insieme alla piattaforma di trading elettronico Tradeweb, forniscono i dati dei mercati previsionali ai clienti istituzionali insieme ai dati di mercato esistenti.

Un working paper del Consiglio della Federal Reserve degli Stati Uniti ha descritto i dati dei mercati previsionali come un punto di riferimento per le aspettative macroeconomiche, come decisioni sui tassi d'interesse, inflazione, disoccupazione e crescita del PIL.

Gli economisti del Consiglio della Federal Reserve e co-autori hanno valutato il mercato di Kalshi come "un punto di riferimento prezioso, ad alta frequenza di aggiornamento e ricco di informazioni distribuzionali per ricercatori e autorità politiche" (Diercks, Katz e Wright, 2026). Si è iniziato a vedere i mercati previsionali non solo come siti di scommesse, ma come fonti di dati.

Nel settore, i dati dei mercati previsionali sono già riconosciuti e utilizzati come dati di valore. Pertanto, in questo ultimo rapporto della serie sui mercati previsionali, esamineremo l'utilità dei dati dei mercati previsionali attraverso tre domande.

1. Come diventano i prezzi dei mercati previsionali dati di valore?
2. Dove vengono utilizzati i dati dei mercati previsionali?
3. I mercati previsionali attuali stanno generando tali dati?

2. Come diventano i prezzi dei mercati previsionali dati di valore?

Come trattato nel primo rapporto, il meccanismo centrale dei mercati previsionali, il contratto binario, prevede una struttura in cui viene pagato normalmente 1 dollaro o 0 dollari a seconda che si verifichi un determinato evento. Ad esempio, se un contratto che afferma "domani pioverà" viene scambiato a 0,62 dollari, ciò significa che i partecipanti al mercato stimano la probabilità di verifica dell'evento al 62%.

In questo modo, il prezzo del mercato previsionale (0,62 dollari) funge da dati di probabilità intuitivi per situazioni future (62%). Tuttavia, il fatto che i mercati previsionali si siano affermati come "dati di valore" adottati come indicatori decisionali concreti da istituzioni finanziarie globali e media, e non come semplici probabilità di scommessa, è dovuto a quattro caratteristiche strutturali.

2.1. Affidabilità attraverso il "Skin in the Game"

Esiste una percezione che le scommesse nei mercati previsionali siano semplicemente un gioco d'azzardo, ma le scommesse con interessi monetari attivi attivano un forte meccanismo di "skin in the game".

Qui, "skin in the game" si riferisce a una struttura in cui si assumono i rischi e le responsabilità delle proprie decisioni. A differenza di espressioni soggettive o semplici opinioni senza costi, i partecipanti devono affrontare il rischio di perdere denaro reale in caso di errore di previsione, quindi riflettono solo informazioni verificate e convinzioni reali nei prezzi.

Quando molte previsioni con interessi economici si uniscono, e assumendo che ci sia sufficiente liquidità nel mercato, il "prezzo" dei mercati previsionali diventa dati di probabilità altamente affidabili.

2.2. Aggiornamenti continui in tempo reale per garantire tempestività

I sondaggi d'opinione tradizionali o le indagini tra esperti forniscono solo indicatori frammentari di un determinato momento in cui viene condotta l'indagine, rendendo difficile catturare tempestivamente i cambiamenti in una realtà in rapida evoluzione. Ad esempio, se si verifica un'improvvisa crisi economica esterna o una dichiarazione d'emergenza prima della decisione sui tassi d'interesse della banca centrale che sarà annunciata domani, tali cambiamenti in tempo reale non saranno affatto riflessi nei sondaggi d'opinione esistenti, che sono stati completati giorni prima.

Al contrario, il prezzo dei mercati previsionali viene immediatamente riflesso nelle fluttuazioni di prezzo non appena nuove informazioni entrano nel mercato. Ogni volta che emergono nuove notizie, variabili impreviste o annunci normativi, i partecipanti riaggiustano le loro posizioni, quindi i prezzi vengono continuamente aggiornati.

Grazie a ciò, il "prezzo" dei mercati previsionali diventa dati altamente tempestivi che riflettono immediatamente i cambiamenti del momento presente, non semplici probabilità passate.

2.3. Analisi tridimensionale attraverso la fornitura di distribuzioni di probabilità dei risultati

Gli indicatori tradizionali, che si concentrano su un singolo valore medio o picco, comprimono molte opinioni in un solo numero, causando una perdita di informazioni. Ad esempio, quando si prevede un abbassamento dei tassi d'interesse da parte della banca centrale, i sondaggi tra esperti tradizionali mostrano solo un singolo valore medio, come "riduzione di 0,25 punti percentuali", senza mostrare gli scenari dettagliati in base ai cambiamenti nelle dichiarazioni dei membri.

Al contrario, i mercati previsionali producono una "distribuzione di probabilità" per tutti i possibili risultati. Qui, la "distribuzione di probabilità" non mostra solo un singolo risultato, ma presenta anche la probabilità di tutti gli scenari possibili (ad esempio: mantenimento 20%, riduzione di 0,25 punti percentuali 70%, riduzione di 0,5 punti percentuali 10%). Inoltre, è anche un dato di serie temporale continuo.

In questo modo, è possibile misurare non solo la mediana più probabile, ma anche i rischi estremi (tail risk) che, sebbene abbiano una bassa probabilità di verificarsi, possono avere un impatto enorme. In questo modo, i mercati previsionali forniscono dati di distribuzione di probabilità tridimensionali che consentono di valutare complessivamente la volatilità futura del mercato e i potenziali rischi.

2.4. Obiettività attraverso la possibilità di verifica posteriore

La ragione decisiva per cui l'affidabilità dei dati dei mercati previsionali è riconosciuta nel mondo accademico e nei mercati finanziari globali deriva dalla perfetta "possibilità di verifica posteriore".

Sebbene le previsioni o i sondaggi degli esperti possano essere verificati dopo che i risultati sono stati pubblicati, la loro valutazione è spesso soggetta a interpretazioni e le istituzioni tendono a presentare solo risultati favorevoli. Al contrario, nei mercati previsionali, i dati stessi sono registrati come "prezzo (probabilità)", un numero quantitativo chiaro, e alla fine vengono generalmente liquidati a 0 o 1. Ciò consente una valutazione matematica perfetta senza possibilità di interpretazione soggettiva.

Grazie a ciò, chiunque può confrontare e analizzare senza errori le discrepanze tra i dati dei prezzi delle serie temporali passate e i risultati reali. Poiché è possibile dimostrare in qualsiasi momento un "report card" oggettivo che non può essere manipolato, il "prezzo" dei mercati previsionali diventa la base più affidabile per i professionisti dei dati e le istituzioni per giudicare rigorosamente l'accuratezza passata e adottare come indicatori decisionali chiave.

3. Dove vengono utilizzati i dati dei mercati previsionali?

Sebbene i dati dei mercati previsionali abbiano iniziato a ricevere attenzione pubblica solo di recente, la loro storia risale ai mercati elettronici dell'Iowa (IEM) degli anni '80. A lungo, l'uso più noto è stato per le previsioni elettorali, e con l'applicazione dei mercati previsionali in aree molto più ampie, il loro valore sta diventando sempre più chiaro.

3.1. Elezioni: Previsione e Accuratezza oltre i Sondaggi

Il primo esempio che ha mostrato le potenzialità dei mercati predittivi è il Iowa Electronic Market (IEM). L'IEM è stato confrontato con un totale di 964 risultati di sondaggi elettorali nelle cinque elezioni presidenziali statunitensi dal 1988 al 2004, e in 74% dei casi ha previsto i risultati elettorali con maggiore precisione rispetto ai sondaggi (Berg, Nelson e Rietz, 2008).

Questo vantaggio non è emerso solo poco prima delle elezioni. Secondo l'analisi delle elezioni del 1988-2000, l'errore di previsione del voto dell'IEM una settimana prima delle elezioni (differenza rispetto al voto reale) era in media di 1,5 punti percentuali, inferiore all'errore finale dei sondaggi Gallup (2,1 punti percentuali), e anche 150 giorni prima delle elezioni, l'errore medio era solo di 5 punti percentuali (Arrow et al., 2008).

Naturalmente, è difficile confrontare semplicemente i due valori. Se i sondaggi chiedono "Se si votasse oggi", i prezzi dei mercati predittivi sono un indicatore futuro che stima "il risultato finale del giorno delle elezioni".

In effetti, ci sono studi che dimostrano che, correggendo i risultati dei sondaggi per riflettere le variabili del tempo rimanente fino alle elezioni, la loro accuratezza era superiore a quella dei mercati predittivi (Erikson e Wlezien, 2008). Tuttavia, secondo un altro studio che ha analizzato le elezioni del 2008, quando si correggono i bias noti dei prezzi dei mercati predittivi, la loro capacità predittiva era superiore rispetto ai sondaggi corretti in situazioni di incertezza e nelle fasi iniziali delle elezioni (Rothschild, 2009).

In definitiva, i prezzi dei mercati predittivi sono più accurati rispetto ai sondaggi generali non corretti e mostrano prestazioni comparabili anche rispetto ai sondaggi altamente corretti. Inoltre, forniscono previsioni aggiornate quotidianamente a partire da diversi mesi prima delle elezioni, aumentando ulteriormente il loro valore.

3.2. Economia: Uno Strumento per Leggere in Tempo Reale le Aspettative Macroeconomiche

È fondamentale comprendere con precisione le aspettative che il mercato forma prima della pubblicazione di indicatori macroeconomici come tassi d'interesse, inflazione e occupazione.

In passato, queste aspettative venivano misurate attraverso sondaggi tra esperti o prezzi di prodotti finanziari tradizionali. Tuttavia, i sondaggi vengono aggiornati con intervalli di settimane, perdendo tempestività, mentre i prezzi dei futures forniscono solo un singolo valore e le distribuzioni di probabilità derivate dalle opzioni esistono solo per alcune variabili come i tassi d'interesse e l'inflazione headline. Al contrario, i mercati predittivi calcolano direttamente i dati delle distribuzioni di probabilità in tempo reale attraverso i prezzi di ciascun scenario di risultato.

Questa utilità quantitativa è stata già dimostrata attraverso il mercato dei derivati economici (Economic Derivatives) dal 2002 al 2005. Analizzando i dati delle transazioni di opzioni binarie collegate ai valori di pubblicazione di indicatori come l'occupazione non agricola, le vendite al dettaglio e le richieste di sussidi di disoccupazione, si è scoperto che le previsioni formate nei mercati predittivi mostravano un'accuratezza di previsione pari o superiore alla media dei sondaggi tra esperti, e la distribuzione di probabilità aggregata dal mercato corrispondeva strettamente alla frequenza degli eventi reali (Gürkaynak e Wolfers, 2006).

Recentemente, un working paper del Consiglio della Federal Reserve degli Stati Uniti (Diercks, Katz e Wright, 2026) ha confrontato le previsioni dei mercati predittivi con indicatori di riferimento esistenti. Secondo gli autori, le previsioni della mediana e della moda del tasso dei fondi federali il giorno prima della riunione del FOMC non hanno mai sbagliato e sono state significativamente superiori rispetto ai futures sui tassi dei fondi federali nello stesso periodo. Rispetto al consenso di Bloomberg, le previsioni della moda erano significativamente più accurate per l'indice dei prezzi al consumo (CPI) headline, mentre per il CPI core e il tasso di disoccupazione erano statisticamente simili. Questo significa che i mercati predittivi mostrano previsioni migliori rispetto ad alcuni indicatori di riferimento e prestazioni equivalenti rispetto ad altri.

Questa ricerca non solo si concentra sull'accuratezza, ma anche sulle ampie possibilità di utilizzo pratico. In passato, non esistevano indicatori basati su derivati liquidi per indicatori macroeconomici chiave come il tasso di crescita del PIL, l'inflazione core, il tasso di disoccupazione e l'occupazione non agricola. I mercati predittivi eliminano queste limitazioni fornendo in tempo reale le aspettative basate sul mercato e le distribuzioni di probabilità dettagliate, diventando così un punto di riferimento prezioso per ricercatori e autorità politiche.

In sintesi, i mercati predittivi sono stati più accurati rispetto agli indicatori tradizionali per l'indice CPI headline e hanno mostrato almeno un'accuratezza equivalente nelle decisioni sui tassi d'interesse, presentando le aspettative macroeconomiche in tempo reale come distribuzioni di probabilità. In questo senso, i mercati predittivi sono una fonte di informazioni pratica.

3.3. Salute Pubblica: Allerta Precoce che Rileva le Fasi dell'Epidemia di Influenza 2-4 Settimane Prima

Le statistiche ufficiali sull'influenza esistenti sono pubblicate settimanalmente dai Centri per il Controllo e la Prevenzione delle Malattie (CDC) degli Stati Uniti, il che comporta limiti temporali nella rapida comprensione della reale diffusione sul campo.

Per superare queste limitazioni, un gruppo di ricerca dell'Università dell'Iowa ha sperimentato un mercato predittivo dedicato all'influenza, in cui i medici partecipanti scommettono. Questo mercato ha previsto l'attività influenzale in tutto lo stato dell'Iowa con un anticipo di 2-4 settimane raccogliendo informazioni cliniche fornite volontariamente dai medici (Polgreen, Nelson e Neumann, 2007).

Queste previsioni possono essere utili per il trattamento, la prevenzione e le decisioni politiche. Questo caso dimostra che i mercati predittivi possono essere utilizzati per una risposta rapida nel campo della salute. Tuttavia, si tratta di uno studio pilota e presenta limitazioni in quanto è stato condotto solo a livello statale in Iowa.

3.4. Aziende e Agenzie di Informazione: Raccolta di Informazioni sul Campo che Elude i Sistemi di Reporting

Nelle organizzazioni aziendali comuni, le notizie negative o le prospettive incerte tendono a essere attenuate o ridotte nel processo di reporting ai livelli superiori. Al contrario, un "mercato predittivo interno" opera in modo tale che i dipendenti scommettono direttamente sul successo di questioni interne come vendite, lancio di nuovi prodotti e assunzioni, ricevendo ricompense se le previsioni si rivelano corrette. Questa struttura consente di aggirare i rigidi sistemi di reporting esistenti, raccogliendo rapidamente giudizi e informazioni oneste sul campo come dati di prezzo.

• HP: I mercati di previsione aziendale, con 20-26 partecipanti attivi, sono stati più precisi rispetto alle previsioni ufficiali in 6 su 8 occasioni, e in tutte le 8 occasioni hanno previsto la direzione sbagliata delle previsioni ufficiali (Chen e Plott, 2002).
• Intel: Più della metà dei 979 mercati di previsione aziendale operati dal 2006 al 2013 ha registrato una precisione superiore a quella delle previsioni ufficiali dell'azienda (Gillen, Plott e Shum, 2017).
• Ford: Basandosi sui risultati delle transazioni nei mercati di previsione delle funzionalità delle nuove auto, Ford ha annunciato nel 2011 che non avrebbe incluso i portabiciclette del marchio Ford e gli aspirapolvere per auto nei futuri modelli (Cowgill e Zitzewitz, 2015).
• Google: Un alto dirigente ha dichiarato in una riunione aziendale che l'obiettivo di riempire una posizione di alto livello non è stato raggiunto per 6 trimestri consecutivi e che i mercati di previsione aziendale lo avevano previsto in anticipo (Cowgill e Zitzewitz, 2015).
• Siemens: I mercati di previsione aziendale hanno avvertito di un ritardo di 2-3 settimane su un progetto software che, secondo il piano originale, sembrava ancora completabile entro la scadenza; il progetto è stato effettivamente completato con 13 giorni di ritardo (Ortner, 1998).

L'utilità è stata confermata anche in questioni di sicurezza nazionale e geopolitica. Durante una competizione di previsione geopolitica condotta dall'Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) dal 2011 al 2015, i ricercatori hanno confrontato i mercati di previsione con sondaggi di previsione (sondaggi rivolti ai previsori).

Con oltre 2.400 partecipanti che hanno previsto 261 eventi, i prezzi dei mercati di previsione sono stati più precisi rispetto alla semplice media delle risposte ai sondaggi in entrambe le stagioni. Anche se non hanno raggiunto le previsioni dei sondaggi di squadra corrette statisticamente e pesate in base alla precisione passata, dimostrano che i mercati di previsione aggregano bene le informazioni senza alcuna elaborazione (Atanasov et al., 2017).

In sintesi, sono stati ripetutamente segnalati casi in cui i mercati di previsione hanno catturato informazioni che le previsioni ufficiali o i sistemi di reporting hanno trascurato. Anche nei concorsi delle agenzie di intelligence, i mercati di previsione sono stati più precisi rispetto alla semplice media delle risposte ai sondaggi. Tuttavia, non hanno raggiunto le previsioni dei sondaggi di squadra pesate in base alla precisione passata, e come nei casi di HP e Siemens, alcuni mercati avevano un numero di partecipanti compreso tra 20 e 60, il che rappresenta un limite.

4. I mercati di previsione attuali producono dati di valore?

Allora, i mercati di previsione attualmente operativi producono dati di valore? Per verificarlo, abbiamo analizzato i dati API pubblici della piattaforma di mercato di previsione on-chain Limitless, aggiornati a ottobre 2026, per esaminare la varietà dei mercati e la loro precisione di previsione.

4.1. Diversità dei tipi di mercato

Al momento dell'analisi, erano stati aperti un totale di 556 mercati, che non si limitavano a eventi sportivi o di intrattenimento, ma coprivano ampiamente indicatori macroeconomici e politiche, come le decisioni sui tassi di interesse delle banche centrali dei principali paesi, le elezioni e le variabili geopolitiche, così come le IPO delle aziende tecnologiche e i risultati trimestrali.

La diversificazione dei mercati di previsione, che in passato si limitavano a eventi ristretti, verso indicatori macroeconomici e variabili politiche, suggerisce che l'utilità dei mercati di previsione (accuratezza, tempestività, verificabilità post-evento) dimostrata nei capitoli precedenti si sta ora espandendo oltre specifici settori verso l'economia globale e le decisioni politiche in generale.

In altre parole, le varie incertezze e le fluttuazioni future che i sistemi finanziari tradizionali o i sondaggi di opinione faticano a catturare vengono quantificate in dati probabilistici quantitativi affidabili, fungendo da punti di riferimento per le decisioni pratiche sia per i partecipanti al mercato che per le autorità politiche.

4.2. Precisione delle previsioni

Per verificare quanto precisamente i prezzi formati in questi mercati riflettano la probabilità di eventi reali, abbiamo confrontato i prezzi del giorno prima della scadenza con i risultati effettivi per 2.681 mercati di eventi (circa l'85% dei quali sono mercati sportivi) per i quali il giudizio è stato completato.

I risultati dell'analisi mostrano che in 9 delle 10 fasce di prezzo, la differenza tra la percentuale di eventi reali e il prezzo previsto è stata entro il 4%p. Ad esempio, tra i 165 contratti che indicavano una probabilità del 70-80% il giorno prima del giudizio, il 74,5% si è effettivamente realizzato, mentre tra i 113 contratti valutati oltre il 90%, il 97,3% si è concretizzato.

L'unica fascia di prezzo in cui si sono verificati errori evidenti è stata quella del 50-60% (con un tasso di realizzazione effettivo del 48,8%), poiché circa un terzo di questi contratti era rimasto al prezzo iniziale del 50% fino al giorno prima del giudizio, e la maggior parte di essi apparteneva ai mercati sportivi.

In sintesi, a parte alcuni mercati sportivi poco popolari con bassa liquidità, i prezzi dei mercati di previsione riflettono con alta precisione la probabilità di eventi reali.

4.3. Reazione a nuove informazioni

Alla base di questa accuratezza c'è la tempestività. Per verificare se i prezzi di mercato riflettono immediatamente nuove informazioni, abbiamo tracciato le variazioni temporali dei prezzi relativi alle decisioni sui tassi di interesse della Federal Reserve.

In effetti, seguendo le variazioni di prezzo del mercato delle decisioni sui tassi di interesse della Federal Reserve, abbiamo potuto confermare un'elevata tempestività, poiché le probabilità di mercato venivano immediatamente aggiustate ogni volta che venivano pubblicati nuovi indicatori economici e variabili politiche. La probabilità di mantenere i tassi di interesse, che era intorno al 70% a metà agosto, è scesa sotto il 50% tra la fine di agosto e l'inizio di settembre, e dopo la pubblicazione dell'indice dei prezzi il 11 settembre è scesa a circa il 20%, per poi scendere negli ultimi giorni prima della decisione a livelli del 10%. Al contrario, la probabilità di un aumento di 0,25% è aumentata fino all'86-89% il giorno della decisione, raggiungendo quasi il livello delle probabilità di previsione basate sui futures sui tassi di interesse federali (CME FedWatch, circa il 90%) (Diercks, Katz e Wright, 2026; Daiwa Capital Markets, 2026). Questa tempestività in tempo reale è stata confermata anche nei prezzi di Limitless formati poco prima delle decisioni delle banche centrali dei principali paesi.

In sintesi, le piattaforme di mercato di previsione on-chain attualmente operative dimostrano fedelmente nel mondo reale i requisiti fondamentali dei "dati di valore" precedentemente esaminati, ovvero tempestività e precisione. In altre parole, i prezzi dei mercati di previsione assorbono le informazioni in tempo reale, fornendo costantemente dati probabilistici di alta precisione, come dimostrato da casi reali.

5. I mercati di previsione portano realmente utilità?

Come abbiamo visto finora, il valore intrinseco dei mercati di previsione non si limita a semplici transazioni speculative o alla generazione di profitti. La lunga storia di ricerca accademica e i risultati di questa analisi empirica mostrano che i mercati di previsione generano dati probabilistici con accuratezza e tempestività superiori rispetto a sondaggi tradizionali o previsioni di gruppi di esperti in vari ambiti, come elezioni, indicatori macroeconomici e previsioni aziendali. In particolare, il fatto che i principali media finanziari globali e le infrastrutture di mercato chiave abbiano iniziato a adottare i dati dei mercati di previsione come indicatori principali in tempo reale si basa su questa reale utilità.

Tuttavia, in alcuni dei principali paesi asiatici, esiste ancora una visione che considera i mercati di previsione come un'area di gioco d'azzardo. Tuttavia, come confermato in questa analisi, i mercati di previsione come Limitless hanno già aperto mercati che trattano questioni politiche ed economiche chiave nella regione, come le decisioni sui tassi di interesse della Banca di Corea e della Banca del Giappone, anche se il volume delle transazioni non è ancora elevato.

Perché i dati dei mercati di previsione diventino un'infrastruttura di decisione affidabile per la società globale, inclusa l'Asia, sono necessari tre sforzi di supporto.

Primo, si tratta di sforzi strutturali per ridurre la distorsione dei prezzi e combattere la manipolazione del mercato. È necessario espandere attivamente la liquidità del mercato in eventi macro e politici chiave e ampliare la base di partecipazione sana, in modo da bloccare alla radice la possibilità che i prezzi vengano distorti da pochi capitali o forze speculative.

Secondo, è un lavoro attivo di lobbying (GR) e comunicazione per guidare un cambiamento nella consapevolezza politica riguardo ai mercati previsionali. Le autorità politiche e gli organismi di regolamentazione dei principali paesi asiatici devono costruire un sistema di persuasione e cooperazione continuo affinché i mercati previsionali siano accettati non come soggetti di regolamentazione e blocco, ma come indicatori ausiliari di monitoraggio macroeconomico condensati dall'intelligenza collettiva privata.

Terzo, si tratta di promuovere la trasparenza nella pubblicazione dei dati e di creare un ecosistema di ricerca indipendente. È necessario aprire in modo trasparente indicatori di verifica della precisione e set di dati temporali regolari e attivare le attività di ricerca di soggetti di analisi specializzati come Limitless Research, in modo che istituti di ricerca, media e autorità politiche possano accedere facilmente ai dati basati su prove oggettive e creare un ambiente affidabile.

Attualmente, le piattaforme di mercato previsionali si trovano a un punto di svolta, evolvendo oltre il semplice scambio verso una nuova infrastruttura dati. Se i dati probabilistici in tempo reale, che catturano con precisione le varie questioni politiche ed economiche della società globale, inclusa l'Asia, possono essere forniti e verificati in modo trasparente, ciò potrebbe diventare uno strumento decisionale oggettivo e utile per affrontare le incertezze future.

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