Parecer | Jon Kimball, David Rees: PreverÉ jogo, não ciência política


(ilustração do Washington Post; imagens de iStockphoto/Getty Images)
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Jon Kimball e David Rees apresentam o podcast Election Profit Makers.

Como duas pessoas mais ou menos normais que não sabem muito sobre a regulamentação governamental das finanças, nunca esperamos ser emocionalmente investidos na revogação de uma carta de não ação da Commodity Futures Trading Commission (CFTC). No entanto, quando a CFTC anunciou este mês que estava retirando seu acordo de 2014 que permitia a operação do PredictIt.org, o mercado de previsão política online, ficamos abalados. Devemos muito ao PredictIt: reacendeu nossa amizade, nos permitiu formar uma comunidade de colegas entusiastas e nos rendeu milhares de dólares.

No entanto, estamos felizes por estar morrendo e agradecemos à CFTC por nos salvar de uma desgraça certa.

Como muitos outros experimentos online de alto nível, a descida do PredictIt à loucura parece inevitável em retrospecto. Um projeto da Aristotle, uma empresa de dados, e da Victoria University of Wellington, lançado em 2014. Foi lançado como um estudo científico sem fins lucrativos sobre a sabedoria das multidões, o que permitiu contornar as leis de jogo online. A teoria era que as previsões políticas das pessoas seriam mais precisas se elas investissem financeiramente nelas. Na prática, isso significa que você pode comprar em mercados como “Qual partido vencerá a corrida ao Senado da NC” em qualquer lugar de 1 a 99 centavos, dependendo de como é atualmente favorecido por seus colegas apostadores – ahem, investidores – e depois monte o mercado, se quiser, até a conclusão, quando receber um pagamento ou perder sua aposta .

Em uma época de capital sem precedentes na política, você pode ver uma espécie de apelo populista para poder intervir nas eleições de outra maneira, por apenas alguns centavos. PredictFoi meio veículo de investimento, meio desejo de bem, combinando o prestígio social de jogar no mercado com a alegria de agir sobre os próprios preconceitos políticos. Como tal, provou ser irresistível para sabe-tudo, haters e (principalmente) homens, que somos.

Estamos usando o PredictIt desde o verão de 2016, quando Jon começou a apostar contra os apoiadores obstinados de Trump que estavam convencidos de que Hillary Clinton iria para a prisão. Jon venceu a grande venda a descoberto de Donald Trump no Iowa Caucus e basicamente sentiu como se tivesse descoberto uma máquina de impressão de dinheiro. David, seu amigo desde a sétima série, sugeriu que começássemos um podcast com o tema PredictIt, porque ele sabia que era a única maneira de conseguir que Jon atendesse suas ligações. Acreditávamos que discutir política por meio de nossos portfólios do PredictIt provaria nossa integridade: ao contrário da maioria dos especialistas, estávamos literalmente colocando nosso dinheiro onde nossas bocas estavam.

PredictHavia mercados em tudo, desde qual candidato venceria uma determinada primária até quais palavras seriam pronunciadas durante os debates presidenciais. Em sua forma mais frenética e degradada, havia realmente mercados em quantas vezes Trump twittou em uma determinada semana. (Você poderia argumentar que foi aí que o PredictIt começou a sair dos trilhos como pesquisa científica, já que foi um passo à frente de adivinhar o número de jujubas em uma jarra.)

Os mercados que quase nos quebraram, no entanto, foram os índices de aprovação dos políticos. A PredictIt usou médias de pesquisa do site RealClearPolitics para esses mercados. Jon passava horas tentando descobrir quais pesquisas seriam incluídas na média do RCP. Ele acionava o alarme para as primeiras horas da manhã quando novas pesquisas eram divulgadas, às vezes maximizando seu investimento no limite de US$ 850 exigido pelo PredictIt, comprando até 90 centavos para obter um retorno de 8% (depois das taxas), apenas para ter tudo desmoronou quando uma pesquisa não programada foi lançada.

Isso fala de uma das deficiências do PredictIt como um estudo de sabedoria política: muitos negócios lucrativos eram simplesmente reações automáticas às últimas notícias. Um sinal do vício em PredictIt é sentir seu horizonte de eventos políticos diminuir para poucos segundos antes de você clicar em atualizar no Twitter pela 10 milésima vez desde o café da manhã. No auge de sua mania, Jon passava 16 horas por dia lendo o Twitter enquanto negociava no PredictIt, alimentado apenas por bebidas energéticas de postos de gasolina e avareza.

PredictIt recompensou não apenas a avareza, mas também a schadenfreude. Porque você está apostando contra outros comerciantes, todas as vezes que ganhamos dinheiro, foi às custas daqueles idiotas do outro lado do corredor político, pobres coitados que não tinham nossa decência, nossa humanidade e nosso gênio. Adorávamos pegar o dinheiro deles.

Acontece que eles adoraram pegar nosso dinheiro também. Na noite da eleição de 2016, quando o investimento de tudo ou nada de Jon na vitória de Clinton evaporou em questão de horas, os operadores do MAGA PredictIt se deliciaram com nosso trauma – financeiro e outros. Enquanto chorávamos em nossos microfones, eles riam até o banco. Gravamos o que pensávamos ser o último episódio do nosso podcast na manhã seguinte à vitória de Trump. Estávamos amargos. Estávamos quebrados. Estávamos quebrados. Juramos que nunca mais entraríamos no PredictIt.

Mas então o ciclo eleitoral de 2020 se acelerou. A velha coceira voltou. Nós nos voltamos para os melhores anjos de nossa natureza e ouvimos apenas um coro demoníaco gritando “Vingança!” Com certeza, Jon ganhou dinheiro suficiente apostando em Joe Biden que ele conseguiu alugar um carro novo. David chama isso de PredictItMobile, um veículo de investimento literal.

Mesmo assim, temos que admitir que a CFTC está certa em chamar o blefe do PredictIt. Provavelmente ficaríamos mais tristes com o fim do PredictIt se ainda o levássemos a sério como um empreendimento acadêmico, ou se fôssemos algumas das “baleias” que ganharam centenas de milhares de dólares negociando com ele. Do jeito que está, somos gratos pelas centenas de horas de conversa de podcast que inspirou, bem como pelo que nos ensinou sobre nós mesmos: ou seja, que nunca devemos tentar jogar de verdade.



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