Wisdom of the crowd: Prediction markets में कौन पैसा कमाता है?

​हाल के वर्षों में, prediction markets चुनावों, खेल आयोजनों, केंद्रीय बैंक के फैसलों और यहाँ तक कि भू-राजनीतिक संघर्षों के परिणामों का आकलन करने का एक लोकप्रिय साधन बन गए हैं। उनकी कीमतें भविष्य की घटनाओं की संभावना को काफ़ी सटीकता से दर्शा सकती हैं, लेकिन फिर भी अधिकांश प्रतिभागी पैसे क्यों गंवाते हैं और अंततः फ़ायदा किसे होता है?

Polymarket और Kalshi पर उपयोगकर्ता अपनी अपेक्षाओं के साथ वास्तविक धन लगाते हैं। यदि कोई contract $0.70 पर trade कर रहा है, तो market संबंधित घटना की लगभग 70% probability निर्धारित कर रहा होता है, और यदि वह घटना घटित होती है, तो holder को $1 मिलता है।

इस सरल mechanism के पीछे outcomes का कहीं अधिक असमान distribution छिपा है।

2022 से 2025 के बीच Polymarket trading के एक study के अनुसार, लगभग 71% users को net losses हुए, जबकि top 1% traders ने कुल profits का लगभग 95% हासिल किया। इससे एक paradox पैदा होता है: अधिकांश participants के पैसे गंवाने के बावजूद market भविष्य का काफ़ी सटीक अनुमान लगा सकता है।

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लेकिन हमने सब कुछ सहेज लिया 🙂.

यह concentration prediction markets को “wisdom of the crowd” की सीधी अभिव्यक्ति मानने की पारंपरिक धारणा को चुनौती देती है। यदि हज़ारों लोग मिलकर reasonably accurate probability estimates तैयार कर सकते हैं, तो इतने कम लोग इस प्रक्रिया से profit क्यों कमा पाते हैं?

परिणाम का अनुमान लगाना पर्याप्त नहीं है

किसी event का सही अनुमान लगाना और उसकी probability का सही आकलन करना दो अलग-अलग tasks हैं।

मान लीजिए कोई trader मानता है कि किसी candidate के election जीतने की 80% संभावना है। यदि संबंधित contract $0.60 पर trade कर रहा है, तो यह assessment संभावित रूप से आकर्षक opportunity का संकेत देता है। लेकिन यदि price पहले ही $0.90 तक पहुँच चुकी है, तो उसी candidate की जीत पर confidence purchase को profitable नहीं बनाता।

महत्वपूर्ण केवल चुना गया outcome नहीं, बल्कि trader के अपने probability estimate की तुलना में contract price भी है।

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इस अंतर को नज़रअंदाज़ करना आसान है क्योंकि prediction markets सरल दिखाई देते हैं: “yes” या “no,” किसी candidate की जीत, या किसी विशेष price level का हासिल होना। ऐसी structures users को trade को अपनी राय पर लगाया गया bet समझने के लिए प्रेरित करती हैं, न कि किसी specific price पर की गई purchase के रूप में।

Behavioral biases इस प्रभाव को और मज़बूत करते हैं। जुलाई 2021 से मार्च 2026 के बीच अमेरिकी unemployment figures से जुड़े 287 Kalshi contracts के एक study में पाया गया कि $0.30 से कम price वाले contracts, जो unlikely outcomes को दर्शाते थे, केवल लगभग 4% मामलों में payout देते थे और औसतन overpriced थे।

Betting markets में भी लंबे समय से ऐसा ही pattern देखा गया है: लोग बड़े payoff की छोटी-सी संभावना के लिए overpay करने को तैयार रहते हैं। कुछ cents की कीमत वाला contract सस्ता लग सकता है, भले ही event की probability के reasonable estimate की तुलना में उसकी price अधिक हो।

Personal beliefs गलतियों का एक और source हैं। Political prediction markets पर research से पता चला है कि participants उन candidates और parties से जुड़े contracts खरीदने की अधिक संभावना रखते हैं, जिनका वे personally support करते हैं। नतीजतन, कोई व्यक्ति election winner का सही अनुमान लगाकर भी उस outcome के लिए बहुत अधिक भुगतान करके खराब trade कर सकता है।

बहुमत के विरुद्ध एक छोटा समूह

Profits के इस असमान distribution के पीछे के कारण सबसे सफल participants के behavior की जाँच करने पर अधिक स्पष्ट होते हैं।

2026 में, London Business School और Yale University के researchers ने 1.72 million Polymarket accounts में transactions का analysis किया। Authors ने लगभग 3.14% participants को consistently skilled के रूप में classified किया।

इस छोटे समूह ने यह निर्धारित करने में disproportionate रूप से बड़ी भूमिका निभाई कि नई information कितनी तेज़ी से market prices में शामिल होती है।

उनका advantage केवल private information तक पहुँच नहीं था। इन traders ने अलग-अलग markets में अच्छा प्रदर्शन किया, publicly available information पर अधिक तेज़ी से react किया और related contracts के बीच discrepancies की पहचान की।

एक अन्य study ने $67 billion volume वाले 588 million Polymarket trades का analysis किया। Profitable users के top 1% ने कुल profits का 76.5% हासिल किया।

Researchers ने trading behavior में भी अंतर पाया: successful traders limit orders के माध्यम से liquidity provide करने की अधिक संभावना रखते थे, जबकि losing participants market में पहले से उपलब्ध prices को अधिक बार accept करते थे।

इसके अलावा, professional participants को हमेशा future predict करने की आवश्यकता नहीं होती। वे related contracts के बीच inconsistencies की पहचान कर सकते हैं और outcome की परवाह किए बिना price differences से profit कमा सकते हैं।

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Mature markets में ऐसे opportunities जल्दी समाप्त हो जाते हैं। Polymarket पर 173 NBA game markets के एक study ने 75 million से अधिक order-book states का analysis किया और games के दौरान simple arbitrage के केवल सात executable instances की पहचान की।

ऐसी discrepancy की median duration केवल 3.6 seconds थी।

इसलिए किसी event का manually assessment करने वाला user शायद उसी news को पढ़ने वाले किसी अन्य व्यक्ति से नहीं, बल्कि professional traders और automated systems से compete कर रहा हो।

Market अपने losers के माध्यम से अधिक smart बनता है

“Wisdom of the crowd” का classic idea मानता है कि कई independent estimates मिलकर अधिक accurate result दे सकते हैं।

हालाँकि, Polymarket data कुछ अलग mechanism की ओर संकेत करता है। Participants का एक बड़ा हिस्सा opinions की diversity और trades का continuous flow प्रदान करता है, जबकि एक छोटा समूह resulting errors के विरुद्ध systematically trade करता है।

Researchers इसे “wisdom of the informed minority” कहते हैं।

Skilled accounts ने contracts के short-term price movements और ultimate outcomes, दोनों का लगातार सही अनुमान लगाया। वहीं, unskilled या unlucky participants के रूप में classified 67% accounts ने sample में हुए सभी aggregate losses उत्पन्न किए।

ऐसा प्रत्येक trade एक साथ money redistribute करता है और price को correct करने में मदद करता है। यदि कोई contract overpriced है, तो बेहतर तैयारी वाले participants उसे sell करते हैं या opposite side लेते हैं। उनके actions market price और available information के बीच के gap को धीरे-धीरे कम करते हैं।

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लेकिन हमने सब कुछ सहेज लिया 🙂.

इससे एक असामान्य system बनता है: market को future predict करने में अच्छा होने के लिए अपने अधिकांश participants की आवश्यकता नहीं होती। उसे केवल ऐसे relatively small group की आवश्यकता होती है, जो अन्य participants की गलतियों को पहचान सके और उनके विरुद्ध trade करने के लिए financially motivated हो।

इसलिए एक ordinary user की समस्या आवश्यक रूप से politics, sports या economics की समझ की कमी नहीं होती। वे eventual winner की सही पहचान कर सकते हैं, लेकिन contract के लिए बहुत अधिक भुगतान कर सकते हैं, information पर बहुत धीमी प्रतिक्रिया दे सकते हैं या trade execute करने का कम efficient तरीका चुन सकते हैं।

यही prediction markets का central contradiction है। System overall accurate बना रह सकता है, जबकि अधिकांश participants पैसे गंवाते हैं, क्योंकि उनकी गलतियाँ अधिक efficient traders के एक छोटे समूह के लिए opportunities पैदा करती हैं।

इस अर्थ में, “wisdom of the crowd” समान रूप से अच्छी predictions का sum नहीं है। इसके बजाय, यह इसलिए उभरती है क्योंकि participants का एक छोटा समूह majority द्वारा की गई गलतियों की लगातार पहचान और correction करता है।