فخاخ سوق التوقعات: لماذا دائماً تخسر المحفظة التي تشتريها

المؤلف: تيري لي

العنوان الأصلي: لماذا تتسبب أسواق التوقعات في تسعير خاطئ للربط المتعدد – النقطة العمياء في الارتباط

الترجمة والتنظيم: BitpushNews

مقدمة

على منصات مثل Polymarket، غالبًا ما يكون تقييم سعر “الربط المتعدد” (Parlay، أي الرهانات على مجموعة من الأحداث المتعددة) بسيطًا: ضرب احتمالات كل حدث بشكل مباشر.

على سبيل المثال:

• احتمال حدوث الحدث أ P(A) = 80%
• احتمال حدوث الحدث ب P(B) = 70%
• احتمال حدوث الحدث ج P© = 60%

إذن، الاحتمال الكلي للربط = 80% × 70% × 60% = 33.6%

(ملاحظة: مصطلح Parlay هو مصطلح في المراهنات والاستثمار، ويُطلق عليه عادة “الربط” أو “المرور”. التعريف: تربط بين حدثين أو أكثر في رهان واحد. القاعدة: فقط إذا كانت جميع الأحداث صحيحة، تحصل على الجائزة. وإذا أخطأت في واحد منها، يخسر الرهان كله.)

يبدو الأمر بسيطًا، أليس كذلك؟

المشكلة ليست في الحساب الرياضي، بل في الافتراضات الخفية.

هذا الحساب يفترض أن كل حدث مستقل عن الآخر. بمعنى أن نتيجة الحدث أ لا تؤثر على الحدث ب. لكن في الواقع، الأمر ليس كذلك.

على سبيل المثال:

1. قرار الاحتياطي الفيدرالي في اجتماع معين يؤثر بشكل كبير على قراره في الاجتماع التالي.
2. فوز مرشح رئاسي في ولايات “الصدأ” يشير إلى احتمالية فوزه في بنسلفانيا، مما يؤثر على فرصه في الانتخابات الرئاسية بشكل عام.

في الواقع، معظم الأحداث التي تستحق الربط مرتبطة ببعضها. إذا أغفلت هذا الترابط، فمن المحتمل أن تدفع أسعارًا مبالغ فيها، أو تفوت فرص الربح.

سوف أقدم إطارًا بسيطًا يعلمك كيف يتم تسعير الربط بشكل علمي، تمامًا كما كانت الصناعة المالية التقليدية تسعر “خيارات متعددة الأقدام” (Multi-leg options) منذ عقود.

لماذا يوجد أخطاء في التسعير؟

برأيي، أغلب أدوات سوق التوقعات تركز على “التنفيذ” وليس على “تحليل الارتباط”. بالإضافة إلى ذلك، فإن هذه الأسواق لا تزال في مراحلها المبكرة. على الرغم من أن “الربط” شائع في المراهنات الرياضية، إلا أن آليات التسعير في الأحداث الاجتماعية/الاقتصادية لا تزال غير متطورة، نظرًا لحداثة السوق.

دراسة حالة: قرار سعر الفائدة للاحتياطي الفيدرالي

(الشكل 1: يميل الاحتياطي الفيدرالي إلى تكرار نفس الإجراءات، حيث أن 83% من الحالات التي قرر فيها “الحفاظ على سعر الفائدة” يتكرر فيها نفس القرار لاحقًا)

باستخدام بيانات من بنك الاحتياطي الفيدرالي في سانت لويس (FRED) من 1994 حتى أوائل 2026، أنشأت مصفوفة انتقال (Transition Matrix) تستخرج التغيرات في قرارات الاحتياطي بين اجتماعين متتاليين.

النتائج واضحة جدًا:

• الحفاظ على السعر -> الحفاظ على السعر: الاحتمال 83.1%
• خفض الفائدة -> خفض الفائدة: الاحتمال 69.2%
• رفع الفائدة -> رفع الفائدة: الاحتمال 62.5%

من الواضح أن عمل الاحتياطي الفيدرالي يتسم بـ“الاتساق”. كهيئة تعتمد على البيانات، تميل إلى تكرار نفس الإجراءات حتى يحدث “تحول نظامي” (Regime Shift).

مدى قوة هذا “الاتساق”؟

لتحليل ذلك، أنشأت نموذجًا للتعرف على “اتجاهات القرارات” المتكررة عبر التاريخ (أي كل دورة من الحفاظ، أو الخفض، أو الرفع المستمر).

النتائج:

• الحفاظ على السعر: 32 دورة، ومتوسط مدة كل دورة 5.4 اجتماعات
• خفض الفائدة: 12 دورة، ومتوسط مدة كل دورة 3.3 اجتماعات

ثم قمت بمحاكاة 1000 “عالم موازٍ” لتاريخ الاحتياطي الفيدرالي. في هذه المحاكاة، كل اجتماع مستقل (مثل رمي عملة). استنادًا إلى البيانات التاريخية، حددت احتمالات ثابتة: الحفاظ 66%، خفض 15%، رفع 19%، مع عدم وجود ارتباط بين القرارات.

(الشكل 2: الترابط في قرارات الاحتياطي الفيدرالي يتجاوز الاحتمالات العشوائية بمقدار 2-3 مرات)

في فرضية الاستقلال، كانت مدة استمرار الاتجاهات في الحفاظ على السعر حوالي 2.9 اجتماعات، وخفض الفائدة 1.2 اجتماعات، ورفع الفائدة 1.2 اجتماعات.

مقارنةً بالواقع:

• الحفاظ: الحقيقي 5.4 اجتماعات مقابل 2.9 عشوائي (أطول بمقدار 1.9 مرة)
• خفض الفائدة: الحقيقي 3.3 مقابل 1.2 عشوائي (أطول بمقدار 2.8 مرة)
• رفع الفائدة: الحقيقي 2.6 مقابل 1.2 عشوائي (أطول بمقدار 2.1 مرة)

مما يوضح أن الترابط في الواقع يتجاوز الاحتمالات العشوائية بمقدار 2-3 مرات. السبب هو أن خفض الفائدة عادةً يكون رد فعل على تدهور مستمر في الاقتصاد، وهذه الحالة لا تُحل في اجتماع واحد. يبدؤون في خفض الفائدة، ثم يقيمون البيانات، وإذا استمرت الحالة السيئة، فمن المرجح أن يكرروا الخفض.

حساب “الربط” عبر الضرب البسيط يتجاهل تمامًا هذه الترابطات. الواقع يظهر أن الترابط أقوى بمقدار 2-3 مرات من النموذج العشوائي.

ماذا يحدث بعد اجتماعَيْن متتاليين؟

الاعتماد على نتيجة الاجتماع السابق فقط غير كافٍ. لتسعير “ثلاثة أحداث متتالية” (ثلاثة ربطات)، نحتاج إلى دراسة الاحتمالات الشرطية بناءً على نتائج الاجتماعين السابقين.

التحليل ينقسم إلى قسمين:

استمرار المسار السابق

@image.png@

(الشكل 3: بعد تكرار نفس الإجراء مرتين، الاحتمال أن يتكرر الإجراء للمرة الثالثة هو كبير جدًا)

من الشكل 3، يتضح أن بعد تكرار نفس قرار الاحتياطي مرتين، الاحتمال أن يكرر نفس القرار للمرة الثالثة يتجاوز 68%:

• مرتين الحفاظ -> الحفاظ للمرة الثالثة: 87%
• مرتين رفع -> رفع للمرة الثالثة: 84%
• مرتين خفض -> خفض للمرة الثالثة: 68% (أقل قليلًا)

ومن الجدير بالذكر أن خلايا المصفوفة التي قيمتها 0%، مثل أن يرفع الاحتياطي مرتين ثم يخفض فجأة، أو العكس، لم تحدث أبدًا. دائمًا يمرون عبر مرحلة “توقف (حفاظ)”. فقط إدراك ذلك يساعد على استبعاد نماذج “ساذجة” تتوقع احتمالات غير واقعية لمجموعات غير منطقية.

بعد التحول النظامي

(الشكل 4: بعد التحول النظامي، الاختلافات في الاتجاهات كبيرة جدًا)

هذه هي الجزء الأكثر إثارة للمستثمرين. ليست كل التغيرات في الاتجاهات متساوية:

• الحفاظ -> خفض الفائدة -> خفض الفائدة: الاحتمال 75%. بمجرد أن يبدأ الاحتياطي في خفض الفائدة، فإن “الباب يفتح”، واحتمالية الاستمرار عالية جدًا.
• خفض الفائدة -> الحفاظ -> الحفاظ: الاحتمال 100%. في التاريخ الحديث، لم يُعد الاحتياطي الفيدرالي إلى خفض الفائدة بعد توقفه مرة واحدة.
• الحفاظ -> رفع -> الحفاظ: الاحتمال 79%. أول رفع بعد الحفاظ غالبًا يكون استكشافيًا، ويوقفون ليراقبوا الأثر.
• رفع -> الحفاظ -> رفع/حفاظ: 60% و40% على التوالي. على عكس الخفض، التوقف أثناء الرفع يحمل عدم يقين حقيقي.

هذه الاختلافات غير المتساوية هي جوهر الفكرة. “الحفاظ -> خفض الفائدة -> خفض الفائدة” له قيمة أعلى بكثير من السعر الناتج عن الضرب البسيط. أما “خفض الفائدة -> الحفاظ -> خفض الفائدة” فتكاد تكون بلا قيمة في التاريخ. نفس الأحداث، لكن الترتيب يغير القيمة بشكل كبير. النموذج العشوائي غير قادر على التقاط ذلك.

ماذا يعني التسعير الكلي؟

هذه هي الصورة الكاملة. لا ينبغي الاعتماد على احتمالات متوسطة عمياء، بل على الاحتمالات الشرطية المستقاة من البيانات التاريخية.

مثال: “ثلاثة اجتماعات متتالية من الحفاظ على السعر (Hold-Hold-Hold)”

• النموذج الأولي: باستخدام الاحتمال العام (67% للحفاظ)، نحصل على: 67% × 67% × 67% = 30.1%
• النموذج المعدل: باستخدام الاحتمالات الشرطية، نحصل على: 67% (الأول) × 83% (الثاني|الأول) × 87% (الثالث|الاثنين السابقين) = 48.4%

(الشكل 5: مجموعات العمليات ذات الاتجاه الواحد تُقدّر بأقل من قيمتها الحقيقية، بينما المجموعات التي تتغير فيها الاتجاهات تُقدّر بأعلى من قيمتها)

مراقبة السوق في الوقت الحقيقي

باستخدام بيانات Polymarket كمثال:

(الشكل 6: مقارنة بين توزيع الأسعار في Polymarket والاحتمالات الحقيقية)

المجموعة الأولى: الحفاظ – الحفاظ – الحفاظ (مُقدّر بشكل منخفض جدًا)

• السعر الأولي: 93% (مارس) × 75% (أبريل) × 38% (يونيو) ≈ 26%
• السعر الشرطي: 87% × 87% × 87% ≈ 65.8%
• الاستنتاج: السوق يُقدّر احتمالية منخفضة جدًا، بفرق يصل إلى 39 نقطة مئوية.

المجموعة الثانية: الحفاظ – الحفاظ – خفض الفائدة (مُقدّر بشكل مرتفع جدًا)

• السعر الأولي: 93% × 75% × 49% = 34.2%
• السعر الشرطي: 87% × 87% × 8.5% = 6.4%
• الاستنتاج: السوق يُقدّر الاحتمال بـ 34%، بينما الاحتمال الحقيقي هو 6.4%. السوق يبالغ في السعر بأكثر من 5 أضعاف.

هل يمكن الربح من ذلك؟

قمت باختبار بسيط. منذ عام 1994، إذا كانت قيمة السعر المعدل أعلى من سعر السوق (أي أن السوق يُقدّر الاحتمال بشكل منخفض)، أضع رهانًا بقيمة 100 دولار على ذلك.

(الشكل 7: مثال على الأرباح والخسائر من ربطتين متتاليتين)

(الشكل 8: مثال على الأرباح والخسائر من ثلاث ربطات متتالية)

من 1994، إذا راهنت بـ100 دولار على كل مجموعة منخفضة التقدير، كانت الأرباح:

• على ربطتين: حوالي 169,000 دولار
• على ثلاث ربطات: أكثر من مليون دولار

الزيادة الكبيرة في الأرباح تتزامن مع فترات التيسير التي شهدتها الاحتياطي الفيدرالي في 2001، 2008، 2020، و2024-2025. خلال هذه الفترات، تكررت نفس الإجراءات، لكن النموذج الأولي كان دائمًا يقدّر الترابط بشكل منخفض.

النتيجة: أن الأرباح تأتي من خلال الاستفادة من فترات استمرار السياسات، حيث أن السوق غالبًا يُقدّر بشكل منخفض الترابط الحقيقي.

لكن، المشكلة أن سوق التوقعات في التسعينات وأوائل الألفين لم يكن متطورًا بما يكفي لتنفيذ هذه الاستراتيجيات.

أين يمكن تطبيق هذا الإطار غير فقط على الاحتياطي الفيدرالي؟

بالطبع، الحالة مع الاحتياطي الفيدرالي مثالية بسبب توفر البيانات وقوة الترابط. لكن نفس الإطار يمكن تطبيقه على أي أحداث مرتبطة:

1. الانتخابات التمهيدية للرئاسة: فوز مرشح في ولاية يؤثر على فرصه في ولايات أخرى ذات التركيبة السكانية المشابهة.
2. العملات الرقمية والأسهم ذات النمو: حركة البيتكوين مرتبطة بالمخاطر الكلية، وشراء “بيتكوين فوق X” و”نازداك فوق Y” يكون أكثر قيمة من احتمالاتها المستقلة، لأنها تتشارك في عوامل مشتركة.

في كل حالة، المبدأ هو نفسه: استعرض البيانات التاريخية، قيّم الترابط الحقيقي بين الأحداث، استبدل الافتراضات العشوائية ببيانات أفضل، وقارن مع أسعار السوق.

الخلاصة

لا تزال أسواق التوقعات في مراحلها الأولى. معظم المشاركين المبتدئين في تقييم “الربط” يعتمدون على طريقة “الضرب البسيط، والتوكل على الله”.

لكن هذا الإطار يتطلب فهمًا للسياق، لكنه في جوهره يطرح سؤالًا واحدًا: هل يمكن لنتيجة الحدث الأول أن تخبرك بشيء عن الحدث التالي؟ إذا كانت الإجابة نعم، فإن السعر البسيط للربط هو خاطئ، وبيانات التاريخ ستوضح لك مدى الخطأ.

دراسة حالة الاحتياطي الفيدرالي تظهر أن هذا التفوق حقيقي وقابل للقياس. لكن المبدأ عام، ويمكن تطبيقه على أي سياق يُظهر ارتباطًا بين الأحداث، حيث قد توجد فرص غير مكتشفة.

المسألة الوحيدة هي: هل تستطيع أن تلاحظ ذلك وتتخذ إجراءً؟