市場予測のマニピュレーション対策. 実証的な暗号経済学におけるGnosisの取り組み | by Nadja Beneš | GnosisDAO
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国、企業、都市、クラブなどの組織が下した決定が、どれほど重要なものだったのか、決定が下った後で気づかされることがよくあります。
決定が下される前に、確かにその決断内容について深く知る専門家の中には、否定を勧める人もいたでしょう。しかし、これらの関連する専門家は、適切に動機付けられた意思決定者と知識を共有するほどの力はなく、否定を唱えることをしなかったのかもしれません。
最も重要なことは、意思決定者は、最終的に下されてた結果が、自分の意見と違う場合、責任を負わないということです。
現代の情報機関の失敗
上記で述べたような、非効率的な意思決定が起こってしまう原因は、広報チーム、利益団体、ニュースメディア、会話フォーラム、シンクタンク、大学、雑誌、エリート委員会などの政府機関が一般市民に関連情報を共有しないということです。
Futarchyの創立者であり、現代の市場予測の父である、George Mason University大学の経済学教授Robin Hanson氏は、投機的な市場制度（システム）を持つ（政治的な）情報機関を増やすことを検討すべきだと主張します。 投機的な市場は、人々に情報の入手を促し、取引を通じてそれを共有させ、多くの参加者を納得させるコンセンサス価格（説得価格）へ集約させることに優れているため、理想的な情報機関である。と彼は語ります。
意思決定の新しい形式、「Futarchy」
投機的市場の情報集約力にインスパイアされ、HansonはFutarchyのコンセプトを次のように設定しました。
投機的市場が福祉国家の質を高めると明確に推計したガバナンスの一形態。
投機的市場の価格は、提案された政策が条件付きであることを前提とした国家の福祉メトリック（GDPなど）を推計することができますが、そのポリシーは採用されません。しかし、これは、測定された福祉厚生に比例して支払う資産として、コールオフ取引によって可能になるでしょう。（例えば、提案された方針が採用されている場合は無効となるなど。）
最終的に、このポリシーは、市場が現状と比較して国の福祉を向上させることを期待している場合にのみ採用されることになります。
Futarchyによると、意思決定者（つまり、市場参加者）が説明責任を持つ
予測結果（例えば、福祉メトリックの見積もりなど）が予測通りにならなかった場合、意思決定者に損失が課せられます。投機的市場に影響を及ぼすためには、文字通り、あなたの口がある場所にお金（損益）発生させる必要があります。
Futarchyの概念は、多くの種類の組織に意思決定に適用することができます。
組織は公的に検証可能なメトリックを定義するだけでよく、意思決定はそのメトリックの予測に対する結果に依存します。
2014年にVitalikButerinがブログで述べているように、最初のマーケットは、ある会社がAと決定すると$1でペイアウトされ、そうでなければ、$0といった仕組みでした。次のマーケットは、ある会社がBと決定すると$1でペイアウトされ、そうでなければ$0という仕組みです。 つまり、最初のマーケットは、例えば、Aが決定されるなど、条件が満たされた場合のみ価値が見出されます。同じく、第二のマーケットは、決定Bが成立した場合のみ、価値が見出されます。Futarchyで管理された市場では、より高い価格を推定した決定のみが行われます。
企業環境におけるFutarchyの適用を説明するために、ある企業が、CEO AまたはCEO Bを月末までに雇用することを条件として、今後5年間の収入について2つの予測市場を設定すると仮定します。
採用決定前の2つの予測市場
決定時（例えば、月末など）、マーケットBの予測価値（CEO Bを雇用した場合）は、マーケットA（CEO Aを雇用した場合）よりも明らかに高くなっています。これにより、CEO Bが雇用されます。
採用結果が市場全体の積分、過去1日の積分、もしくは、1週間分の積分によって、どれによって選択されるは、事前にスマート・コントラクトで決定メトリックが指定されている限り重要ではありません。
採用決定後の予測市場
CEO Bは条件付き予測市場の勝者となります。CEO Aは雇用されないため、CEO Aのトークンには価値が生まれず、CEO Aにかけた市場参加者の投資は、払い戻しされます。
CEO Bにかけた人は、採用結果が下されたため、もう条件付きではなくなった予測市場の参加者となります。
マーケット解決のペイアウト
予測市場の最後である時間Xにおいて、誰が勝つのでしょうか？
敗北結果（CEO A）にかけた市場参加者には、利益も損失も発生しません。
勝利結果（CEO B）にかけ、CEO BトークンをX時点より高い金額で購入した人は損をし、CEO BトークンをX時点より低い金額で購入した人は、利益を受けます。
これは、より高い収益を予測する長寿トークンについては少なくとも真実です。長い賭けをする時には、短い賭けのような、支払い構造がちょうど反対のものが必要です。
予測市場におけるマニピュレーション対策
予測市場の結果に関して、歪んだ参加者が決定に影響を与えることを、把握しておく必要があります。
投機的市場では特にマニピュレーションが存在することが明白です。
これは、ノイズトレード、すなわち共通資産価値に関する情報以外の理由による取引を処理する方法によるものです。価格を歪めるためのマニピュレーター取引は、実際には資産価値情報以外の理由で取引されるため、ノイズトレーダーと言えます。
Hansonは、ノイズトレーダーについて明確に予測することが困難な場合、反対取引の平均を予測すること、より多くの取引して、関連する情報を必死に集めることでバリエーションを予測することで補う、と述べています。すなわち、理論的には、トレーダーのリスク回のために、努力が増すにつれてより多くの情報が得られることを考慮すると、ノイズトレーダーの増加は実際には価格の正確さを高めるのです。
つのクリプトエコノミックの実験
Gnosisの組織構造 — 暗号経済学の実証の紹介
Ethereumのインフラストラクチャで構築された予測市場にマニピュレーター（またはノイズトレーダー）を追加しても平均価格の精度は低下しないことが経験的に証明されたいので、予測市場は操作に最も耐性があります。
Ethereum基盤を利用して、Futarchyの生存率をテストするためにVitalik Buterinの提案した5つの実験を行っています。
実験の詳細は、また別の記事でお知らせいたしますので、もうしばしお待ちくださいね！
マニピュレーション・ストラテジーについて、こちらのフォーラムで意見交換をしませんか？皆さまのご参加をぜひお待ちしております。
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