当球队利用预测市场对冲风险时,一个价值数十亿美元的金融市场应运而生

By: blockbeats|2026/02/24 18:00:07
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原文标题:游戏背后的游戏
原文作者:Vaidik Mandloi,TOKEN DISPATCH
原文翻译:Luffy,Foresight News

预测市场不再仅仅是粉丝交易的地方:现在,球队本身也开始使用它。

举一个简单的例子:一家篮球俱乐部向主教练承诺,如果球队进入季后赛,将获得2000万美元的奖金。这是一个直接且明确的激励措施,如果球队赢得足够多的比赛进入季后赛,奖金将被支付。

然而,从财务角度来看,这一承诺代表了重大的责任。一旦进入季后赛,必须支付这 2000 万美元,无论球队的年度收入或财务状况如何。

为了管理这种风险,球队通常会购买保险。代理人将设计保险单,并找到愿意承保的保险公司;保险公司可能会将部分风险转嫁给再保险公司,以避免独自承担全部风险敞口。这种保险的最终价格由双方私下协商确定。保费隐含地反映了对球队晋级概率的评估,但这个数字从未公开,只存在于提供给球队的报价中。

现在,同样的风险有另一个解决方案。

球队的晋级概率已经在其他地方被定价。在预测市场中,这个概率每天都在交易,所有人都能看到,并且随着预期的变化实时波动。

团队不再需要完全依赖私人保险报价;它可以参考公共市场概率来对冲一些奖金风险。

体育保险如何运作

要了解该系统如何运作,我们首先来看看过去20年体育行业的发展。

如今,职业体育的年收入接近5600亿美元,年增长率约为7%。收入主要来自媒体权利、赞助、许可、流媒体平台和全球商业合作。

当球队利用预测市场对冲风险时,一个价值数十亿美元的金融市场应运而生

随着收入来源的扩大,与之相关的合同也在扩大。

如今,团队的赔偿不仅包括本赛季的基本工资,还包括许多与特定里程碑挂钩的绩效条款。例如,如果球队进入会议决赛,主教练可能会获得额外的500万美元奖金;球员可以通过达到1000码冲锋、25个进球或达到最低出场次数来获得额外的奖励;有些合同甚至规定,如果球队在季后赛中表现更好,奖金将进一步增加。这些条款被写入了合同中,作为自动触发条件,一旦条件得到满足,相应的赔偿必须支付。

团队将通过保险来管理这种风险敞口,而不是被动地承担风险,希望激励措施不会集中起来并引发危机。他们与专业经纪人合作,这些经纪人会找到愿意承保基于绩效的赔付的保险公司;这些保险公司通常会将部分风险敞口转账给再保险公司,从而将风险分散到更大的资金池中。合同中一个简单的奖金条款在幕后将变成整个金融链。

保险公司使用一个叫做“可保险价值”的概念来衡量风险敞口的规模,简单来说就是:未来收入取决于持续的绩效,包括工资、奖励、代言收入等。一旦球员无法参加比赛,所有这些收入都会受到影响。

从数据中可以直观地看到这种风险敞口呈爆炸性增长。例如,在2014年FIFA世界杯期间,所有参赛球队的可保险价值总额估计约为730亿美元。然而,到2022年世界杯,这个数字已经飙升至约2500亿美元。在不到十年的时间里,直接与绩效挂钩的金融价值翻了一番还多。

当如此多的收入与绩效挂钩时,不确定性不能被随意对待;必须加以管理。因此,一个整个行业已经出现,目前全球体育保险和再保险市场的规模估计约为90亿美元,预计到2030年将翻一番。其覆盖范围从活动取消、运动员伤残到赞助保证和绩效奖金。

在市场上,像Game Point Capital这样的专业经纪人每年处理数亿美元的体育保险业务;另一边是像瑞士再保险这样的承销实体,每年签署超过2亿美元的体育相关事故和健康保险费,还有大型再保险公司也承保飓风和航空事故等灾难。因为季后赛奖金在定价逻辑中与风暴和地震属于同一类风险。

因此,定价过程谨慎且保密。经纪人与保险公司谈判,保险公司与再保险公司谈判,各方使用自己的模型来估计达到里程碑的概率并计算保费。球队只看到成本,但看不到潜在的概率。

为什么私人再保险价格更高

体育保险的价格不仅取决于球队实现目标的概率,还取决于大量的外部风险。

理想情况下,如果一个团队有10%的概率达到一个里程碑,那么保费大致反映了10%的风险+一小部分利润率。然而,再保险市场不是一个理想的世界。

再保险公司资本有限。每投资 1 美元用于季后赛奖金保险,用于飓风、航空、灾害债券和其他业务的资金就减少 1 美元。他们必须在不同地区和风险类型之间不断平衡其投资组合。因此,在评估体育风险时,他们会全面考虑:概率、保留的资本、结果波动率以及与现有风险的相关性。

另一个限制是:体育再保险市场高度集中。少数全球参与者占据了大部分承保能力。球队是否能获得保险以及能获得多少保险通常取决于再保险公司的投资组合。

所有这些因素加在一起,形成了最终向球队提供的保费,这不仅包括纯粹的里程碑概率,还包括球队看不到的许多隐性成本。

当概率不再隐藏在黑箱中

到目前为止,结果的概率已经渗透到每个步骤中:再保险建模、经纪人谈判、保费最终确定。但这个数字从未公开过。

现在,想象一下:当这个概率在公开市场上定价时会发生什么?预测市场以一种非常有趣的方式实现了这一点。

像 Kalshi 这样的平台已经推出了针对离散现实世界事件(包括体育赛事结果)的合约。这些合约提出了一个简单的问题:X 队能否进入季后赛?

每个合约最终以 1 美元或 0 美元结算。例如,如果一份合约以 0.06 美元的价格交易,这意味着隐含概率为 6%。

这个数字不是由承销委员会设定的,而是由真正的买家和卖家用真金白银交易,并根据他们对概率和价格的实时判断不断调整。

这个机制已经付诸实践。例如,Game Point Capital 使用 Kalshi 市场对冲与篮球相关的绩效奖金。在一个案例中,与季后赛相关的合约在交易所交易价格约为 6%,而场外市场暗示的价格约为 12-13%。在另一个案例中,第二轮晋级合约在交易所交易价格接近 2%,而私人再保险市场的价格为 7-8%。

这远非微不足道的差异。对于 2000 万美元的风险敞口,6% 和 12% 的概率差意味着保费差异数百万美元。

你可能会问:这些只是交易员指出的数字,我们为什么要认真对待它们?为什么它们比保险公司的模型更值得信赖?

大量的研究表明,基于市场的赔率是预测现实世界结果的有力工具。几十年来关于体育博彩市场的学术研究表明,博彩公司的赔率在预测比赛结果方面非常有效。最近,直接比较预测市场与传统的体育博彩:在对2024-25赛季约1000场比赛的研究中,Polymarket的预测成功率几乎与传统博彩平台相同。

在市场隐含概率超过95%的比赛中,双方的准确率均超过90%。

选举市场的结论更为明显。在2024年美国总统选举期间,一项将Polymarket与传统民意调查进行比较的研究表明,Polymarket在预测最终结果方面更为准确,特别是在摇摆州。

当数千人实时更新他们的预期时,集体概率通常会惊人地与现实相符。

预测市场促进了持续的价格发现。任何进入系统的最新信息都会得到持续的更新和定价,无需等待下一次承销委员会的审查。

然而,为了使市场真正具有实际价值,它必须能够处理大规模交易。在最近的超级碗等重大活动中,Kalshi处理了约2200万美元的交易,而价格波动并不显著。这表明市场上的多头和空头头寸都有真正的深度,可以支持大规模的对冲,而不会影响价格。

随着这些市场的增长,围绕预测市场出现了一套新的非许可型金融工具。

例如,Kalshinomics涉及分析事件合约,就像分析师分析股票和债券一样,跟踪概率随时间的变化、主要活动周围的流动性表现,以及价格是否偏离基本面。

像 PredictionIndex 这样的平台集中跟踪和排名各种预测市场,您可以在其中查看总计 交易量,合约类型、公有链、交易机制,将整个领域整合在一起,以直观的方式展示市场规模。

当结果的概率可以动态定价并有效吸引资金时,它就成为机构可以真正使用的工具。团队现在可以直接使用公开交易的概率对冲绩效奖金,赞助商可以对冲与收视率目标相关的风险,制片厂可以对冲票房里程碑。原则上,任何依赖明确且可验证的结果的收入都可以转化为可交易的合约。

机构不再需要谈判定制保险合约;结果本身就可以公开交易。

为了使这种结构真正可供机构使用,还有一个最终的拼图:身份。传统保险之所以有效,是因为交易对手方经过验证,合约可执行,风险敞口可审计,这些都是公开市场中缺失的要素。

像Dflow这样的公司正在将现实世界中的身份与交易行为绑定。这意味着市场参与者可以被识别、筛选,并与现实世界中的实体相关联,而不是完全匿名。这也使得在现有的合规框架内进行合同结算、风险敞口管理和持仓对齐成为可能。

实际上,它越来越不像一个典型的交易场所,而更像一个直接在公共概率之上运行的功能性保险层。

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击碎AI崩溃论:为什么建制惯性与软件荒原将拯救我们

原文标题:Contra Citrini7原文作者:John Loeber,研究员原文编译:Ismay,BlockBeats


编者按:Citrini7 那篇充满赛博朋克色彩的 AI 终局预言引发全网热议,但这篇文章呈现的是一个更具实用主义色彩的反面视角。如果说 Citrini 看到的是数字海啸瞬间吞没文明,那本文作者看到的则是人类官僚体制的顽强抵抗、烂到透顶的现有软件生态,以及被长期忽视的重工业基石。这是一场硅谷幻想与现实铁律的正面交锋,它提醒我们奇点或许会降临,但它绝不会在一天之内发生。


以下为原文内容:


知名市场评论员 Citrini7 最近发表了一篇引人入胜且广为流传的 AI 灾难小说。虽然他承认其中的某些场景发生的概率极低,但我作为一个见证过多次经济崩盘预言的人,想对他的观点提出质疑,并展示一个更具确定性、也更乐观的未来。


永远不要低估「建制惯性」


2007 年,人们认为在「石油见顶」的背景下,美国的地缘政治地位已宣告终结;2008 年,人们觉得美元体系几近崩溃;2014 年,大家认为 AMD 和 NVIDIA 气数已尽。接着 ChatGPT 横空出世,人们又觉得谷歌药丸……然而每一次,拥有深厚惯性的既有机构都证明了,它们远比旁观者想象的要坚韧。


当 Citrini 谈到机构更迭和劳动力被迅速取代的恐惧时,他写道:「即使是那些我们认为靠人际关系维系的领域也显得弱不禁风。比如房地产行业,几十年来买家之所以忍受 5%-6% 的佣金,是因为经纪人与消费者之间的信息不对称……」


看到这儿我不禁哑然失笑。人们喊「房地产经纪人消亡」已经喊了 20 年了!这根本不需要什么超级智能,有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就够了。但这个例子恰恰证明了与 Citrini 相反的观点:尽管这种劳动力在大多数人眼中早已过时,但由于市场惯性和监管俘获(Regulatory Capture),房地产经纪人的生命力比十年前任何人的预期都要顽强。


我几个月前刚买了一套房。交易过程强制要求我们聘请经纪人,理由冠冕堂皇。我的买方经纪人在这笔交易中赚了大约 5 万美元,而他实际做的工作——填表和多方协调——满打满算也就 10 小时,我完全可以自己搞定。这个市场最终会走向高效,给劳动力合理定价,但这需要漫长的过程。


我深谙惯性与变革管理之道:我曾创立并卖掉过一家公司,核心业务是推动保险经纪公司从「人工服务」转型为「软件驱动」。我学到的铁律是:现实世界中的人类社会极其复杂,任何事情所需的时间总是比你想象的要长——即便你已经考虑到了这条铁律。这并不意味着世界不会发生剧变,而是意味着变化会更温和,给我们留出应对和调整的时间。


软件行业对劳动力有着「无限需求」


最近软件板块走势低迷,因为投资者担心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的后端系统缺乏护城河,极易被复制。Citrini 等人认为 AI 编程预示着 SaaS 公司的终结:一是产品变得同质化、零利润,二是工作岗位消失。


但大家都忽略了一点:现在的这些软件产品简直烂透了。


我有资格这么说,因为我在 Salesforce 和 Monday 上花过几十万美元。诚然,AI 能让竞争对手复制这些产品,但更重要的是,AI 能让竞争对手做出更好的产品。股价下跌并不奇怪:一个靠长期捆绑、缺乏竞争力、充斥着劣质老牌企业的行业,终于要重新迎来竞争了。


从更广义的角度看,几乎所有现有的软件都是垃圾,这已是不争的事实。我付钱买的每一个工具都充满了 Bug;有些软件烂到我想付钱都付不了(过去三年我一直没法用花旗银行的网银汇款);大多数 Web 应用连移动端和桌面的适配都搞不定;没有一个产品能完全实现你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 这样的硅谷宠儿之所以能收获大量拥泵,仅仅是因为它们做得不像竞争对手那样令人发指地难用。如果你问一个资深工程师:「给我看一个真正完美的软件」,得到的只会是长久的沉默和茫然的对视。


这里隐藏着一个深刻的真相:即使我们迎来了「软件奇点」,人类对软件劳动力需求也近乎无限。众所周知,最后几个百分点的完善往往需要投入最多的工作。按这个标准,几乎每个软件产品在达到需求饱和前,其复杂度和功能至少还有 100 倍的提升空间。


我觉得那些断言软件行业即将消亡的评论员,大多缺乏开发软件的直觉。软件行业存在 50 年了,尽管进步巨大,但它永远处于「不足」的状态。作为 2020 年的程序员,我的生产力抵得上 1970 年的几百人,这种杠杆极其惊人,但结果依然留有巨大的优化空间。人们低估了「杰文斯悖论」(Jevons Paradox):效率的提高往往会带来总需求的爆炸式增长。


这并不意味着软件工程是个永远不倒的铁饭碗,但这个行业吸收劳动力的能力和惯性远超想象,饱和过程会非常缓慢,足以让我们从容应对。


「再工业化」的救赎


当然,劳动力转移必然发生,比如驾驶领域。正如 Citrini 所言,许多白领工作会经历震荡。对于像房地产经纪人这种早已失去实质价值、全靠惯性拿钱的岗位,AI 可能是压死骆驼的最后一根稻草。


但我们的救命稻草在于:美国在再工业化方面有着近乎无限的潜力和需求。你可能听说过「制造业回流」,但这远不止于此。我们已经基本丧失了制造现代生活核心构建模块的能力:电池、电机、小型半导体——整个电力产业链几乎完全依赖海外。如果发生军事冲突怎么办?甚至更糟,你知道中国生产了全球 90% 的合成氨吗?一旦断供,我们连化肥都造不出来,只能挨饿。


只要你把目光投向物理世界,你就会发现无穷无尽的工作机会,这些都是造福国家、创造就业的基础设施建设,且在政治上能获得跨党派的支持。


我们已经看到经济和政治风向在往这个方向转——谈论制造业回流、深科技、以及「美国活力」。我的预测是,当 AI 冲击白领层时,政治阻力最小的路径将是资助大规模再工业化,通过「就业巨型工程」来吸纳劳力。幸好,物理世界不存在「奇点」,它受制于摩擦力。


我们会重新修桥铺路。人们会发现,看到实实在在的劳动成果,比在数字抽象世界里打转更有成就感。那个失去 18 万美元年薪的 Salesforce 高级产品经理,或许会在「加州海水淡化厂」找到新工作,去终结那场持续 25 年的干旱。这些设施不仅要建成,还要追求极致,并且需要长期的维护。只要我们愿意,「杰文斯悖论」同样适用于物理世界。


迈向丰饶


大规模工业工程的终点是丰饶。美国将重新实现自给自足,实现大规模、低成本的生产。超越物质匮乏是关键:长远来看,如果我们真的因为 AI 失去了大部分白领工作,我们必须有能力维持民众高质量的生活。而由于 AI 将利润率压至零,消费品将变得极其廉价,这部分目标会自动实现。


我的观点是,经济的不同部门会以不同的速度「起飞」,而几乎所有领域的转型都会比 Citrini 预想的要慢。澄清一下,我极度看好 AI,也预见到有一天我的劳动也会过时。但这需要时间,而时间给了我们制定良策的机会。


在这一点上,防止 Citrini 想象中的市场崩盘其实并不难。美国政府在疫情期间的表现证明了其应对危机时的积极与果敢。一旦需要,大规模刺激政策会迅速介入。虽然承认其效率低下让我有些不快,但这并非重点。重点是保障民众生活中的物质繁荣——一种能赋予国家合法性、维系社会契约的普遍福祉,而不是去死守过去的会计指标或经济教条。


如果我们能在这场缓慢但确定的技术变革中保持敏锐和响应,我们终将安然无恙。


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