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Kalshi에서 초기에 저의 실수는 전통적인 옵션처럼 취급하고 잠재적 배당금을 기준으로 규모를 조정했다는 것입니다. 예를 들어, 특정 경제 보고서 결과 예측 계약이 '예'로 만료될 확률이 10%이고 10배를 지급한다면, 저는 소액으로 승산이 낮은 것으로 간주했습니다. 제가 했어야 할 일은 시장의 내재된 확률과 다를 수 있는 이벤트에 대한 실제 평가된 확률을 기준으로 규모를 조정하고, 시장 가격이 아닌 그것에 맞춰 지분을 조정하는 것이었습니다. 결국 확률이 높은 장기 투자에서 괜찮은 배당금을 놓치고, 배당금이 좋아 보여서 확률이 낮은 계약에 과도하게 투자하게 되었습니다. 경험을 통해 배웁니다.
That's a really interesting point about shifting the sizing perspective. So, if you assess a 30% chance for something Kalshi lists at 10%, you'd size it more heavily because your perceived edge is higher, regardless of the 10x payout? I'm still trying to wrap my head around the best way to approach these.
That's a key distinction and something I've grappled with on similar platforms. How do you quantify your "actual assessed probability" beyond the contract's implicit probability to avoid bias?
That's a key distinction and a solid lesson learned. Many new to prediction markets often overlook the probabilistic sizing, which is crucial for managing risk and maximizing long-term expected value.
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