La investigación recomienda una aplicación equilibrada del tráfico de información privilegiada en los mercados de predicción, publicada el 2 de junio

De acuerdo con una investigación publicada el 2 de junio, el profesor de Stevens Institute of Technology Balbinder Singh Gill recomienda que los reguladores de los mercados de predicción adopten un enfoque equilibrado sobre el uso de información privilegiada en lugar de imponer prohibiciones absolutas. En un modelo económico formal, Gill halló que la precisión del mercado sigue una relación de “forma de joroba” con la intensidad de la aplicación de la ley: demasiada poca aplicación permite que los insiders dominen y desplacen a otros participantes, mientras que una aplicación excesiva elimina la información valiosa que aportan los insiders. Gill concluyó que la aplicación óptima se sitúa en el punto medio, diferenciando entre distintas fuentes de información: permitir investigaciones legítimas mientras se regula estrictamente la información procedente de filtraciones o de una apropiación indebida. Los hallazgos coinciden con un mayor escrutinio regulatorio, incluidas advertencias de la CFTC en abril y las investigaciones del Congreso sobre plataformas de mercados de predicción en mayo.
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