原文：'Maximal' ban on insider trading would hurt prediction markets, says researcher
巴尔宾德·辛格·吉尔 (Balbinder Singh Gill) 表示：“今天提高价格准确性的内幕交易可能会减少明天价格信息丰富的参与度。”
史蒂文斯理工学院一位学者的研究表明，预测市场监管机构应该考虑采取审慎的内幕交易执法方法，而不是彻底禁止。
在 6 月 2 日发布的一篇论文中，金融学助理教授 Balbinder Singh Gill 开发了一个正式的经济模型来回答应如何严格监管预测市场内幕交易的问题。
他表示，存在一个悖论，“今天提高价格准确性的内幕交易可能会减少明天价格信息量的参与”。
该模型显示，预测市场价格的准确性在执行强度上呈“驼峰形”，执行过少会导致内部人员排挤参与者，而执行过多则会消除内部人员的真实信息贡献。
他说：“更严格的执法会限制内部人士，提高参与度，因此准确性是驼峰形的，最佳执法是内部的，既不是自由放任，也不是禁令。”
内幕交易一直是预测市场的一个长期问题，监管机构一直在推动打击或彻底禁止平台。
CFTC 首席执法总监四月份警告预测市场内部交易者，违规者将面临执法行动。 5月，美国众议院议员对Kalshi和Polymarket的内幕交易展开调查。
需要不同程度的执法
辛格·吉尔认为，执法力度应根据内幕信息的来源来确定。
交易者努力学习的研究信息应该得到最少的执行，或者没有强制执行，并补充说，对此级别的任何打击都会阻碍有价值的信息生产。
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