#预测市场 Ver los cambios en los datos del mercado de predicción de Kalshi me ha hecho reflexionar y quiero compartirlo.
A principios de año, la probabilidad de victoria de Gemini era solo del 30%, y ahora ha subido al 86% — este cambio refleja la verdadera trayectoria de la evolución de la tecnología AI. Los 14 millones de dólares en volumen de operaciones también indican el interés del mercado. Pero quiero recordar que, aunque los mercados de predicción pueden ayudarnos a observar el sentimiento del mercado y estimar probabilidades, no deben ser la base directa para nuestra asignación de activos.
El mayor valor de este tipo de información radica en ayudarnos a entender las dinámicas de la industria y a captar la dirección del desarrollo tecnológico, no en hacer apuestas a corto plazo. He visto a demasiadas personas que, al ver una probabilidad de predicción alta, apuestan en consecuencia, pero el mercado siempre puede tener reversiones inesperadas. La verdadera estrategia sólida es: incorporar esta información en un marco de observación a largo plazo, usarla para optimizar nuestra comprensión del sector tecnológico y activos relacionados con AI, pero al hacer la asignación concreta, seguir manteniendo nuestros principios de gestión de posiciones.
Las probabilidades cambian, el mercado evoluciona, solo una mentalidad clara y un método científico de asignación pueden acompañarnos más lejos.
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#预测市场 Ver los cambios en los datos del mercado de predicción de Kalshi me ha hecho reflexionar y quiero compartirlo.
A principios de año, la probabilidad de victoria de Gemini era solo del 30%, y ahora ha subido al 86% — este cambio refleja la verdadera trayectoria de la evolución de la tecnología AI. Los 14 millones de dólares en volumen de operaciones también indican el interés del mercado. Pero quiero recordar que, aunque los mercados de predicción pueden ayudarnos a observar el sentimiento del mercado y estimar probabilidades, no deben ser la base directa para nuestra asignación de activos.
El mayor valor de este tipo de información radica en ayudarnos a entender las dinámicas de la industria y a captar la dirección del desarrollo tecnológico, no en hacer apuestas a corto plazo. He visto a demasiadas personas que, al ver una probabilidad de predicción alta, apuestan en consecuencia, pero el mercado siempre puede tener reversiones inesperadas. La verdadera estrategia sólida es: incorporar esta información en un marco de observación a largo plazo, usarla para optimizar nuestra comprensión del sector tecnológico y activos relacionados con AI, pero al hacer la asignación concreta, seguir manteniendo nuestros principios de gestión de posiciones.
Las probabilidades cambian, el mercado evoluciona, solo una mentalidad clara y un método científico de asignación pueden acompañarnos más lejos.