Prognosemärkte, die es den Teilnehmern ermöglichen, auf die Ergebnisse zukünftiger Ereignisse zu handeln, gewinnen als Vorhersageinstrumente zunehmend an Bedeutung. Sie stehen jedoch vor erheblichen strukturellen Ineffizienzen, die ihre Zuverlässigkeit einschränken. Zu den Hauptproblemen gehören das Fehlen von "dummen Geldern", anhaltende Arbitragemöglichkeiten sowie der Einfluss von Bots und algorithmischem Handel, die Marktpreise und Signale verzerren können. Diese Märkte leiden zudem unter sich selbst verstärkenden Rückkopplungsschleifen, Fehlinformationen, Insiderhandel und geringer Liquidität in Nischenmärkten. Solche Ineffizienzen können zu irreführenden Wahrscheinlichkeiten und unfairen Ergebnissen führen, was die Effektivität der Märkte als Vorhersageinstrumente infrage stellt. Um diese Probleme zu beheben, ist ein Umdenken der zugrunde liegenden Architektur erforderlich, um die Genauigkeit und das Vertrauen in Prognosemärkte zu verbessern.