پریڈکشن مارکیٹس میں Mispriced Odds کیسے تلاش کریں

Prediction market میں mispriced odds ڈھونڈنے کے لئے دو چیزوں کا موازنہ کریں:

1. market implied probability (موجودہ قیمت)
2. آپ کی data-driven true probability estimate

اگر contract $0.40 (40%) پر ہے اور آپ کی estimate 55% ہے تو یہ positive EV موقع ہو سکتا ہے۔

یہ جیتنے والے کا اندازہ لگانے کا کھیل نہیں، بلکہ probability pricing کا کام ہے جہاں crowd behavior کی وجہ سے قیمت حقیقت سے ہٹ جاتی ہے۔

بنیادی نکتہ: آپ یقین نہیں خریدتے، آپ وہ probability خریدتے ہیں جو آپ کی fair estimate سے کم قیمت پر مل رہی ہو۔

فوری طریقہ: 5-Step Workflow

1. Price کو implied probability میں تبدیل کریں
2. True probability estimate کریں
3. Expected Value (EV) نکالیں
4. Execution quality چیک کریں (spread، depth، exit)
5. Entry سے پہلے risk size طے کریں

اگر کسی step میں کمزوری ہو تو trade نہ کریں۔

Prediction Markets کیا ہیں؟

یہ ایسے markets ہیں جہاں future events (انتخابات، شرح سود، ایوارڈز، موسم، معاشی ڈیٹا) پر contracts trade ہوتے ہیں۔

Binary contract عموماً یوں settle ہوتا ہے:

• $1.00 اگر event ہو جائے
• $0.00 اگر event نہ ہو

اسی لئے price براہ راست probability signal دیتا ہے۔

• "Yes" at $0.60 = 60% implied probability
• $0.60 پر buy کرکے درست ہونے پر $0.40 منافع
• غلط ہونے پر $0.60 نقصان

"Mispriced Odds" کا مطلب

جب market price اور objective probability میں قابلِ پیمائش فرق ہو تو اسے mispricing کہتے ہیں۔

• Market view: 45%
• Your estimate: 55%
• Value gap: 10 percentage points

یہی gap آپ کا ممکنہ edge ہے۔

مثال

ایک منفی tweet کے بعد "Positive Growth" contract $0.30 (30%) تک گر جاتا ہے۔ مگر آپ کی تاریخی data analysis کے مطابق امکان تقریباً 50% ہے۔

اگر آپ کا model درست ہے تو market نے overreact کیا اور contract undervalued ہے۔

Step 1: Implied Probability نکالیں

Contract price سے

Probability (%) = Price x 100

• $0.72 -> 72%

Decimal odds سے

Probability = 1 / Decimal Odds

• 2.50 -> 40%

موازنہ سے پہلے ہر چیز کو ایک ہی probability format میں لائیں۔

Step 2: True Probability Estimate کریں

1) Base rates

مشابہ حالات میں historical frequency سے شروعات کریں۔

2) Monte Carlo modeling

اگر 10,000 simulations میں outcome 6,500 بار آئے تو estimate 65% بنتی ہے۔

3) Cross-platform comparison

اگر ایک platform 55% اور دوسرا 48% دکھائے تو کم از کم ایک جگہ mispricing ہو سکتی ہے۔

Step 3: Expected Value (EV)

EV = (P(win) x profit_if_win) - (P(loss) x loss_if_wrong)

مثال:

• Market price: $0.40
• Your estimate: 55%
• Position size: $100
• Profit if right: $150
• Loss if wrong: $100

EV = (0.55 x 150) - (0.45 x 100) = +$37.50

Positive EV کا مطلب ہر ایک trade میں جیت نہیں، بلکہ طویل مدت میں بہتر expectation ہے۔

Step 4: Execution Quality چیک کریں

• Spread: بڑا spread edge کم کرتا ہے
• Depth: کم depth میں slippage بڑھتا ہے
• Exit path: ضرورت پر position بند ہو سکے
• Timing: بڑی خبروں کے آس پاس volatility زیادہ ہوتی ہے

Step 5: Risk Management

1. Smart money risk: market میں ایسی معلومات ہو سکتی ہیں جو آپ کے پاس نہ ہوں
2. Liquidity risk: مطلوبہ قیمت پر exit نہ ملنا
3. Black swan risk: نایاب واقعات model توڑ سکتے ہیں
4. Platform risk: settlement rules غیر واضح ہونا

عملی اصول:

• ہر trade پر position limit رکھیں
• ایک ہی theme میں زیادہ concentration نہ کریں
• پہلے سے max loss اور invalidation level طے کریں

Crowd غلط کیوں ہوتا ہے؟

• Breaking news پر overreaction
• Favorite bias
• کم liquidity
• Emotional trading

Arbitrage بمقابلہ Mispricing

Strategy	Core idea	Risk profile
Arbitrage	مختلف platforms کے درمیان price gap lock کرنا	مناسب hedge کے ساتھ نسبتاً کم directional risk
Mispricing	اپنی probability estimate کے مطابق directional bet	single outcome risk زیادہ

کیا Prediction Markets Efficient ہیں؟

عمومی طور پر prediction markets اچھی forecasting دیتے ہیں، خاص طور پر جب liquidity زیادہ ہو۔ کم liquidity والے niche markets میں inefficiencies زیادہ ملتی ہیں۔

Trade Checklist

1. کیا میری true probability estimate مضبوط evidence پر ہے؟
2. Fees/slippage کے بعد بھی price gap معنی خیز ہے؟
3. EV مثبت ہے؟
4. Entry اور exit دونوں کے لئے liquidity کافی ہے؟
5. Position size میری risk limit میں ہے؟

اگر 5 میں سے کوئی جواب "نہیں" ہو تو trade روکنا بہتر ہے۔