توقعات السوق منصة Kalshi تصدر أول تقرير بحثي يكشف عن أن متوسط الخطأ المطلق في التوقعات أقل بنسبة 40% من التوقعات الجماعية التقليدية عند قياس بيانات CPI، وأن دقة التوقعات تكون أعلى بنسبة تصل إلى 60% خلال فترات الصدمات السوقية الكبرى، مما يبرز ميزة “حكمة الجماعة” في مجال التوقعات الاقتصادية.
(ملخص سابق: سوق التوقعات بالتعاون مع CNBC، الأسعار الفورية 2026، بث تلفزيوني، تقارير إخبارية)
(معلومات إضافية: من راقصة باليه إلى أصغر مليارديرة: كيف بنت Luana سوق التوقعات بقيمة مئات المليارات Kalshi)

فهرس المحتوى

• نظرة عامة
  • النقاط الرئيسية
• الخلفية
• المنهجية
  • البيانات
  • تصنيف الصدمات
  • مؤشرات الأداء
• النتائج: أداء توقعات CPI
  • التفوق في الدقة العامة
  • وجود “ألفا الصدمة” (Shock Alpha)
• مناقشات مشتقة
  • تباين المشاركين في السوق و"حكمة الجماعة"
  • اختلافات هيكل الحوافز للمشاركين
  • كفاءة تجميع المعلومات
• القيود والملاحظات
• الخلاصة

ملاحظة المحرر:

أعلن منصة التوقعات الرائدة Kalshi أمس عن إطلاق قسم جديد للأبحاث بعنوان Kalshi Research، يهدف إلى تزويد الباحثين والأكاديميين المهتمين بمواضيع سوق التوقعات ببيانات داخلية من Kalshi. وقد نُشر التقرير البحثي الأول لهذا القسم الآن، وفيما يلي نص التقرير الأصلي مترجماً بواسطة Odaily Star Daily:

نظرة عامة

عادةً، قبل أسبوع من إصدار البيانات الاقتصادية المهمة، يقوم محللو المؤسسات المالية والخبراء الاقتصاديون الكبار بتقديم تقديراتهم للقيم المتوقعة. يُجمع هذه التوقعات معًا ويُطلق عليها “التوقعات الجماعية”، وتُعتبر مرجعًا هامًا لفهم تحركات السوق وتعديل مراكز التداول.

في هذا التقرير، نقارن أداء التوقعات الجماعية وتوقعات سوق Kalshi المضمنة (التي سنختصرها لاحقًا بـ"توقعات السوق") في التنبؤ بنفس الإشارة الاقتصادية الأساسية — معدل التضخم السنوي (YOY CPI) — للقيمة الحقيقية.

النقاط الرئيسية

· التفوق في الدقة: في جميع بيئات السوق (بما فيها الظروف العادية وظروف الصدمات)، يكون متوسط الخطأ المطلق (MAE) لتوقعات Kalshi أقل بنسبة 40.1% من التوقعات الجماعية.

· “ألفا الصدمة” (Shock Alpha): عند حدوث صدمة كبيرة (أكثر من 0.2 نقطة مئوية)، خلال نافذة التوقع قبل أسبوع، تكون توقعات Kalshi أقل بنسبة 50% من MAE التوقعات الجماعية، وإذا كانت التوقعات قبل يوم من الإعلان، يتسع الفرق ليصل إلى 60%. وعند حدوث صدمة متوسطة (بين 0.1 و0.2 نقطة مئوية)، خلال نفس النافذة، تكون توقعات Kalshi أقل بنسبة 50% من MAE التوقعات الجماعية، وتصل إلى 56.2% قبل يوم من الإعلان.

· إشارة التوقع (Predictive Signal): عندما يتجاوز انحراف توقعات السوق عن التوقعات الجماعية 0.1 نقطة مئوية، يكون احتمال حدوث صدمة في التوقعات حوالي 81.2%، ويرتفع إلى 82.4% قبل يوم من الإعلان. وعند عدم توافق توقعات السوق مع التوقعات الجماعية، يكون التوقعات السوقية أدق في 75% من الحالات.

خلفية

يواجه المتنبئون الاقتصاديون تحديًا داخليًا: أهم لحظات التنبؤ — أي عندما يختل السوق، ويتغير السياسات، وتحدث انقطاعات هيكلية — هي ذاتها اللحظات التي تكون فيها النماذج التاريخية أكثر عرضة للفشل. عادةً، ينشر المشاركون في الأسواق المالية توقعاتهم الجماعية قبل إصدار البيانات الاقتصادية الرئيسية بعدة أيام، حيث يُجمع رأي الخبراء في توقعات سوقية.

لكن، رغم قيمة هذه التوقعات الجماعية، غالبًا ما تتشارك في منهجيات ومصادر معلومات متشابهة.

بالنسبة للمستثمرين المؤسساتيين، ومديري المخاطر، وصانعي السياسات، فإن أهمية دقة التوقعات غير متساوية. ففي فترات الهدوء، تكون التحسينات الطفيفة في التوقعات ذات قيمة محدودة؛ لكن في فترات الاضطراب السوقي — حيث تتصاعد التقلبات، وتنهار العلاقات الترابطية، وتفشل العلاقات التاريخية — فإن دقة أعلى يمكن أن تؤدي إلى عوائد ألفا ملحوظة وتقليل الخسائر.

لذا، من الضروري فهم سلوك المعلمات خلال فترات التقلبات السوقية. نركز هنا على مؤشر اقتصادي رئيسي — معدل التضخم السنوي (YOY CPI) — وهو مؤشر أساسي لاتخاذ قرارات أسعار الفائدة المستقبلية، ويمثل إشارة مهمة لصحة الاقتصاد.

نقارن ونقيم دقة التوقعات قبل إصدار البيانات الرسمية في عدة نوافذ زمنية. وتتمثل نتائجنا الأساسية في وجود “ألفا الصدمة” — أي أن التوقعات السوقية، خاصة في حالات الأحداث النادرة، يمكن أن توفر دقة إضافية مقارنة بالمرجع الجماعي. وهذه الأداء المتميز لا يقتصر على الجانب الأكاديمي، بل هو مهم جدًا في اللحظات التي تكون فيها أخطاء التوقع ذات تكلفة اقتصادية عالية، حيث يمكن أن يعزز جودة الإشارة بشكل كبير. في هذا السياق، السؤال الحقيقي ليس عما إذا كانت توقعات السوق “دائمة الصحة”، بل عما إذا كانت تقدم إشارة ذات قيمة مضافة يمكن الاعتماد عليها في إطار القرارات التقليدية.

منهجية

البيانات

قمنا بتحليل توقعات المتداولين على منصة Kalshi يوميًا، عبر ثلاث نقاط زمنية: أسبوع قبل إصدار البيانات (متطابقة مع توقيت إصدار التوقعات الجماعية)، قبل يوم من الإصدار، صباح يوم الإصدار. جميع الأسواق المستخدمة كانت (أو كانت سابقًا) أسواقًا قابلة للتداول، تعكس مراكز مالية حقيقية ذات سيولة مختلفة. أما توقعات التوقعات الجماعية، فجمعناها من توقعات المؤسسات على مستوى الولايات المتحدة، والتي عادةً تُنشر قبل أسبوع تقريبًا من إصدار بيانات مكتب إحصاءات العمل الأمريكي.

تغطي العينة الفترة من فبراير 2023 حتى منتصف 2025، وتشمل أكثر من 25 دورة إصدار CPI شهرية، عبر بيئات اقتصادية متنوعة.

تصنيف الصدمات

صنفنا الأحداث إلى ثلاثة أنواع استنادًا إلى “الفرق غير المتوقع” مقارنة بالمستويات التاريخية. يُعرف “الصدم” على أنه الفرق المطلق بين التوقع الجماعي والبيانات الفعلية:

· الحدث الطبيعي: خطأ التوقع أقل من 0.1 نقطة مئوية؛

· الصدمة المتوسطة: بين 0.1 و0.2 نقطة مئوية؛

· الصدمة الكبرى: أكثر من 0.2 نقطة مئوية.

يسمح هذا التصنيف باختبار ما إذا كانت ميزة التوقع تتغير مع صعوبة التنبؤ.

مؤشرات الأداء

لتقييم أداء التوقعات، استخدمنا المؤشرات التالية:

· المتوسط الحسابي للخطأ المطلق (MAE): المقياس الرئيسي للدقة، يُحسب كمتوسط الفروق المطلقة بين التوقعات والقيم الحقيقية.

· نسبة النجاح: عندما يتجاوز الفرق بين التوقع الجماعي وتوقع السوق 0.1 نقطة مئوية (مقربًا إلى رقم عشري واحد)، نحدد أي التوقعات أقرب للنتيجة الفعلية.

· تحليل مدى التوقع عبر الزمن: نتابع كيف تتطور دقة التقييم السوقي من أسبوع قبل الإصدار حتى يوم الإصدار، للكشف عن قيمة المعلومات المستمرة.

نتائج: أداء توقعات CPI

التفوق في الدقة العامة

في جميع بيئات السوق، كانت توقعات Kalshi المبنية على السوق أقل خطأً بمقدار 40.1% من التوقعات الجماعية. عبر جميع النوافذ الزمنية، كانت MAE لتوقعات السوق أقل بنسبة تتراوح بين 40% (قبل أسبوع) و42.3% (قبل يوم).

علاوة على ذلك، في الحالات التي يختلف فيها التوقع الجماعي عن القيمة المضمنة في السوق، تظهر توقعات Kalshi أداءً ذا دلالة إحصائية، حيث تتراوح نسبة النجاح من 75.0% قبل أسبوع إلى 81.2% في يوم الإصدار. وإذا أُدرجت الحالات التي تتساوى فيها التوقعات، فإن توقعات السوق تتطابق أو تتفوق على التوقعات الجماعية في حوالي 85% من الحالات قبل أسبوع.

هذه النسبة العالية من التوافق الاتجاهي تشير إلى أن: عندما يختلف السوق عن التوقع الجماعي، فإن هذا الاختلاف يحمل قيمة معلوماتية كبيرة حول احتمالية حدوث صدمة.

وجود “ألفا الصدمة” (Shock Alpha)

يظهر الفرق في الدقة بشكل واضح خلال فترات الصدمات. في الصدمات المتوسطة، عندما يكون توقيت الإصدار متطابقًا، تكون MAE توقعات السوق أقل بنسبة 50% من التوقعات الجماعية، وتصل إلى 56.2% قبل يوم من البيانات. وفي الصدمات الكبرى، يكون الفرق مماثلاً، مع MAE أقل بنسبة 50%، ويصل إلى 60% أو أكثر قبل يوم من الإصدار. أما في الظروف العادية، حيث لا توجد صدمات، يكون أداء توقعات السوق والتوقعات الجماعية متقاربًا.

رغم أن عدد حالات الصدمة أقل (وهو أمر منطقي في عالم تتسم فيه الصدمات بعدم التوقع)، إلا أن النمط واضح جدًا: عندما يكون التنبؤ أكثر تحديًا، تكون ميزة تجميع المعلومات في السوق أكثر قيمة.

لكن، الأهم ليس فقط أن توقعات Kalshi تتفوق خلال الصدمات، بل أن الاختلاف بين توقعات السوق والتوقعات الجماعية قد يكون إشارة مبكرة لحدوث الصدمة. ففي الحالات التي يوجد فيها تباين، يكون احتمال حدوث صدمة في التوقعات حوالي 75% (داخل نفس النافذة الزمنية). ويُظهر تحليل العتبات أن عندما يتجاوز الفرق بين السوق والتوقع الجماعي 0.1 نقطة مئوية، يكون احتمال حدوث صدمة حوالي 81.2%، ويرتفع إلى 84.2% قبل يوم من البيانات.

هذه الفروق ذات الأهمية العملية تشير إلى أن سوق التوقعات ليس مجرد أداة تنافسية مع التوقعات الجماعية، بل يمكن أن يكون إشارة “ميتا” عن عدم اليقين، حيث يُحول التباين بين السوق والتوقع الجماعي إلى مؤشر مبكر يمكن استخدامه للتحذير من نتائج غير متوقعة.

مناقشات مشتقة

سؤال واضح يبرز هنا: لماذا تتفوق توقعات السوق على التوقعات الجماعية خلال فترات الصدمات؟ نقدم ثلاث آليات تكميلية لشرح هذه الظاهرة.

تباين المشاركين و"حكمة الجماعة"

رغم أن التوقعات الجماعية تجمع آراء مؤسسات متعددة، إلا أنها غالبًا تتشارك في منهجيات ومصادر معلومات متشابهة. النماذج الاقتصادية، تقارير وول ستريت، وبيانات الحكومة تشكل قاعدة معرفة مشتركة ومتداخلة.

بالمقابل، تجمع توقعات السوق مراكز مالية من مشاركين يمتلكون مصادر معلومات متنوعة: نماذج خاصة، رؤى صناعية، بيانات بديلة، وتقديرات تعتمد على الخبرة. هذا التنوع في المشاركين يدعم نظرية “حكمة الجماعة”، التي تقول إنه عندما يمتلك المشاركون معلومات ذات صلة، وكانت أخطاؤهم غير مترابطة، فإن تجميع التوقعات المستقلة من مصادر متنوعة يؤدي إلى نتائج تقديرية أفضل.

وفي حالات التحول في الحالة الاقتصادية، تتعزز قيمة هذا التنوع المعلوماتي — حيث تتفاعل المعلومات المبعثرة والجزئية، وتُجمع لتكوين إشارة جماعية.

اختلافات هيكل الحوافز للمشاركين

المتوقعون المؤسساتيون غالبًا في إطار منظومات معقدة من السمعة والمكانة، والتي قد تؤدي إلى انحرافات منهجية عن هدف الدقة المطلقة. المخاطر المهنية، وتكاليف الأخطاء، تدفعهم نحو التمركز حول التوقعات الجماعية، حيث يفضلون تجنب المخاطر على حساب الدقة. حتى لو كانت توقعاتهم دقيقة، خاصة إذا كانت تنحرف عن التوقعات الجماعية، قد لا يُكافأون بشكل متناسب.

هذه الديناميكية تؤدي إلى “السلوك الجمعي” (herding)، حيث يميل المتنبئون إلى التمركز حول التوقعات الجماعية، حتى لو كانت معلوماتهم الخاصة تشير لنتائج مختلفة. السبب هو أن تكلفة الخطأ الفردي عالية، بينما مكافأة الدقة الفردية غير مضمونة، خاصةً في إطار سمعة مهنية.

أما توقعات السوق، فهي تعمل وفق حوافز مباشرة: الدقة تعني الربح، والخطأ يعني الخسارة. في هذا النظام، لا توجد سمعة شخصية، والتباين مع التوقعات الجماعية هو مجرد خسارة مالية، تعتمد على صحة التوقع. هذا يفرض ضغطًا على المشاركين لتمييز أنفسهم عن التوقع الجماعي، خاصة في فترات عدم اليقين، حيث يكون التكاليف المهنية أعلى.

خلال فترات ارتفاع عدم اليقين، عندما تصل تكلفة الانحراف عن التوقع الجماعي إلى أعلى مستوياتها، تتضح هذه الاختلافات بشكل أكبر، وتصبح ذات أهمية اقتصادية.

كفاءة تجميع المعلومات

ملاحظة مهمة: حتى قبل أسبوع من إصدار البيانات — وهو نفس توقيت نشر التوقعات الجماعية — تظهر توقعات السوق تفوقًا واضحًا في الدقة. هذا يدل على أن ميزة السوق ليست فقط في سرعة الوصول إلى المعلومات.

بل، ربما يكون السوق أكثر كفاءة في تجميع المعلومات المتنوعة، التي قد تكون مبعثرة، صناعية، أو غامضة، ويصعب إدراجها في نماذج التوقعات التقليدية. تفوق السوق لا يكمن في الوصول المبكر إلى المعلومات العامة، بل في قدرته على دمج المعلومات المتنوعة بشكل أكثر فاعلية في نفس الإطار الزمني.

القيود والملاحظات

نتائجنا تتطلب توضيحًا مهمًا: العينة الزمنية قصيرة، حوالي 30 شهرًا، مع ندرة أحداث الصدمات الكبرى، مما يحد من قوة الإحصائيات في تحليل الأحداث النادرة. مع ذلك، تشير النتائج الحالية بقوة إلى تفوق توقعات السوق، وأن إشاراتها ذات قيمة.

الخلاصة

سجلنا أن توقعات السوق تتفوق على التوقعات الجماعية من حيث الأداء المنهجي، خاصة خلال فترات الصدمات، حيث يكون التوقع أكثر أهمية. وتُظهر توقعات CPI المبنية على السوق أن متوسط الخطأ أقل بنسبة حوالي 40%، ويمكن أن ينخفض خلال فترات الصدمات الكبرى بنسبة تصل إلى 60%.

هذه النتائج تفتح آفاقًا للبحث المستقبلي: هل يمكن توسيع العينة، ودراسة مؤشرات التذبذب والتباين، للتنبؤ بحدوث الصدمات؟ وما هي الشروط التي تضمن استقرار تفوق توقعات السوق على الطرق التقليدية؟ وكيف تتفاعل توقعات السوق مع أدوات مالية عالية التردد تتضمن توقعات ضمنية؟

وفي بيئة تعتمد بشكل كبير على نماذج ذات فرضيات مترابطة ومعلومات مشتركة، تقدم توقعات السوق آلية بديلة أكثر كفاءة في تجميع المعلومات، وتلتقط التحولات في الحالة بشكل مبكر، وتتعامل بشكل أفضل مع المعلومات المتنوعة. بالنسبة للجهات التي تتخذ قرارات في بيئات غير مستقرة، وتزداد فيها احتمالات الأحداث النادرة، فإن “ألفا الصدمة” قد لا تكون مجرد تحسين تدريجي، بل ضرورة أساسية لبنية إدارة المخاطر.