لماذا لا تُترجم الدقة دائماً إلى ربح؟ بحث جديد يُصلح حلقة مكسورة في أسواق التنبؤ

عائد بنسبة 80.33% خلال شهر واحد فقط، بمعدل شارب (Sharpe Ratio) بلغ 3.35، هو رقم كفيل بجذب أنظار أي صالة تداول في العالم. لكن مصدر هذا الرقم لم يكن نموذجاً خاصاً لصندوق تحوّط، بل تجربة تشغيل حقيقية على منصة "كالشي" (Kalshi)، سوق التنبؤ المرخّص، مبنية على نتيجة بحثية تتحدى افتراضاً أساسياً حول طريقة عمل هذه الأسواق.

الافتراض المطروح هنا بسيط: إذا كانت تنبؤاتك أدق من الاحتمالات التي يعكسها السعر في السوق، فمن المفترض أن تحقق أرباحاً من الرهان عليها. ورقة بحثية جديدة، قُدّمت إلى أرشيف "آركايف" (arXiv) في 7 يوليو 2026، تكشف أن هذا لا يصح دائماً في التطبيق العملي، وتحدد بدقة سبب ذلك.

تقوم أسواق التنبؤ على تحويل معتقدات فردية متناثرة حول أحداث مستقبلية إلى سعر واحد يعمل كتنبؤ جماعي. وتقول نظرية تصميم الأسواق الكلاسيكية إن الدقة والربح يجب أن يتحركا معاً، لكن هذا لا يصح إلا في ظل هياكل محددة من صانع السوق الآلي (Automated Market Maker - AMM). والمشكلة أن أكبر المنصات الفعلية لا تعتمد هذه الهياكل، بل تعمل عبر دفاتر الطلبات المركزية المحدودة (Central Limit Order Books)، وهي آلية المطابقة نفسها المستخدمة في تداول الأسهم والعقود الآجلة. ويخلص الباحثون إلى أن المتنبئين الحقيقيين، الأكثر دقة ومعايرة (Calibration)، يخسرون أموالهم بشكل روتيني على هذه المنصات القائمة على دفاتر الطلبات. بمعنى آخر: أن تكون محقاً بشأن المستقبل، وأن تُحقق ربحاً من كونك محقاً، مهارتان مختلفتان تماماً.

سدّ الفجوة بين الدقة والربح

يتمثل الإسهام الجوهري لهذا البحث في صياغة استراتيجية رهان رسمية تُعيد الربط بين مهارة التنبؤ والعائد المالي، وتقوم على قواعد التسجيل السليمة تماماً (Strictly Proper Scoring Rules)، وهي الأدوات الإحصائية نفسها المستخدمة لتقييم مدى صدق ومعايرة أي تنبؤ احتمالي. لا تعتمد هذه الاستراتيجية، من حيث الحجم والاتجاه، إلا على مدخلين: الاحتمال الذي يتوقعه المتنبئ نفسه، وسعر السوق الحالي. فحين ينحرف تقدير المتنبئ عن سعر السوق في الاتجاه الصحيح، ومع وجود سيولة كافية في السوق للتنفيذ بأسعار معقولة، تُولّد الاستراتيجية ربحاً متوقعاً إيجابياً.

ولاختبار هذه الفرضية، طبّق الباحثون الاستراتيجية على آلاف التنبؤات التي أنتجتها نماذج الذكاء الاصطناعي. وعلى مستوى العينة كاملة، كانت استراتيجية "الرهان السليم" هي الطريقة الوحيدة التي حوّلت دقة التنبؤ إلى ربح تجاري بشكل ثابت. أما الأساليب الأخرى الأكثر بساطة، بما فيها بعض الأساليب التي تبدو منطقية بديهياً، فقد فشلت في استغلال هذه الميزة بشكل موثوق، حتى عندما كانت التنبؤات الأساسية جيدة بالفعل.

لماذا يهم هذا الأمر خارج نطاق البحث الأكاديمي؟

التجربة الحية على منصة "كالشي" هي الجزء الأكثر جاذبية في هذه الورقة للجمهور خارج الأوساط الأكاديمية. فتحقيق عائد على الاستثمار بنسبة 80.33% ومعدل شارب بلغ 3.35 خلال شهر واحد، نتيجة لافتة لما هو في الأساس تطبيق منهجي لنظرية قواعد التسجيل على أسواق حقيقية تعمل بدفاتر الطلبات. وهذا يشير إلى أن المتنبئين المعتمدين على الذكاء الاصطناعي، إذا ارتبطوا باستراتيجية تنفيذ صحيحة بدلاً من منطق رهان عشوائي، يمكنهم استخلاص قيمة حقيقية من أسواق التنبؤ، بطريقة تُقيّدها تصاميم دفاتر الطلبات الحالية.

بالنسبة لمنصات مثل "كالشي" (Kalshi) و"بوليماركت" (Polymarket) وما يشابهها، تطرح هذه النتائج سؤالاً بنيوياً: إذا كان المتنبئون الأكثر كفاءة يُدفع لهم أقل من قيمتهم الحقيقية بشكل نظامي بسبب البنية المجهرية الحالية للأسواق (Market Microstructure)، فقد يكون هذا الخلل هو ما يحدد من يشارك في هذه الأسواق، وكم من قيمة معلوماتية تقدمها بالفعل.