Прогнозна платформа Kalshi опублікувала перший дослідницький звіт, який показує, що при прогнозуванні даних CPI середня абсолютна похибка (MAE) у них на 40% нижча за традиційні консенсусні очікування, а при великих ринкових шоках точність прогнозів зростає до 60%, що демонструє переваги «розуму мас» у сфері економічних прогнозів.
(Попередній огляд: Спільний прогнозний ринок CNBC Kalshi, миттєві котирування 2026, повний запуск телевізійних програм, новинних репортажів)
(Додатковий контекст: Від балерини до наймолодшої жінки-мільярдера: Як Luana створила багатомільярдний прогнозний ринок Kalshi)

Зміст статті

• Огляд
  • Основні моменти
• Контекст
• Методологія
  • Дані
  • Класифікація шоків
  • Оцінка ефективності
• Результати: показники прогнозування CPI
  • Загальна перевага точності
  • «Шоковий Alpha»: справді існує
• Додаткові обговорення
  • Гетерогенність учасників ринку та «розум мас»
  • Відмінності у мотиваційних структурах учасників
  • Ефективність агрегування інформації
• Обмеження та застереження
• Висновки

Редакторський закид:

Платформа провідних прогнозних ринків Kalshi вчора оголосила про запуск нової рубрики досліджень Kalshi Research, яка має на меті надати вченим і дослідникам, зацікавленим у тематиці прогнозних ринків, внутрішні дані Kalshi. Перший дослідницький звіт вже опубліковано, нижче наведено його оригінальний текст, перекладений Odaily Planet Daily:

Огляд

Зазвичай за тиждень до публікації важливих економічних статистичних даних аналітики великих фінансових інститутів та провідні економісти дають свої оцінки очікуваних значень. Ці прогнози зводяться у так званий «консенсус», який широко використовується як важливий орієнтир для розуміння ринкових змін та коригування позицій.

У цьому дослідженні ми порівнюємо приховане ціноутворення (іноді скорочено «ринковий прогноз») на платформі Kalshi з консенсусними очікуваннями щодо прогнозування одного й того ж ключового макроекономічного сигналу — річної інфляції (YOY CPI) — з точки зору точності.

Основні моменти

· Загальна перевага точності: у всіх ринкових умовах (нормальних та з шоками) середня абсолютна похибка (MAE) прогнозів Kalshi на 40.1% нижча за консенсусні очікування.

· «Шоковий Alpha»: при великих шоках (більше 0.2%) прогноз Kalshi у вікні за тиждень до публікації на 50% точніший за консенсус, а за день до публікації — ще на 60%; при середніх шоках (0.1–0.2%) у тому ж проміжку — також на 50%, а за день — на 56.2%.

· Прогнозний сигнал: коли різниця між ринковим прогнозом і консенсусом перевищує 0.1%, ймовірність виникнення шоку становить близько 81.2%, а за день до публікації — 82.4%. У випадках розбіжностей ринковий прогноз у 75% випадків є більш точним.

Контекст

Макроекономічні прогнозисти стикаються з внутрішнім викликом: найважливіші моменти прогнозування — коли ринок виходить з рівноваги, політика змінюється або виникають структурні злами — саме тоді моделі найчастіше дають збій. У періоди публікації ключових економічних даних аналітики великих інститутів зазвичай публікують консенсусні прогнози за кілька днів до цього, узагальнюючи думки експертів. Однак ці консенсуси, хоча й цінні, часто базуються на схожих методах і джерелах інформації.

Для інституційних інвесторів, менеджерів ризиків і політиків точність прогнозів має нерівномірне значення: у стабільні часи покращення прогнозу дає обмежену додану вартість, тоді як у хаосі — коли волатильність зростає, кореляції руйнуються або історичні зв’язки зникають — кращий прогноз може принести значний Alpha і зменшити втрати.

Тому важливо зрозуміти поведінку параметрів у періоди ринкової турбулентності. Ми зосереджуємося на одному з ключових макроекономічних індикаторів — річній інфляції (YOY CPI), що є основним орієнтиром для майбутніх рішень щодо ставок і важливим сигналом стану економіки.

Ми порівнюємо і оцінюємо точність прогнозів у кількох часових вікнах перед публікацією офіційних даних. Наш головний висновок — «шоковий Alpha» справді існує — у випадках крайніх подій, базуючись на ринкових прогнозах, можна досягти додаткової точності порівняно з базовим рівнем. Це надлишкове досягнення не лише академічне, а й має важливе економічне значення у моменти, коли похибки мають найвищу цінність. У цьому контексті головне питання — не чи «ринкові прогнози завжди правильні», а чи вони пропонують цінний сигнал, що варто враховувати у традиційних рішеннях.

Методологія

Дані

Ми аналізували щоденні приховані прогнози трейдерів на платформі Kalshi, охоплюючи три часові точки: за тиждень до публікації (у співпадінні з часом виходу консенсусу), за день до публікації, уранці дня публікації. Всі використані ринки були (або є) реальними торгівельними, що відображають реальні позиції за різних рівнів ліквідності. Для консенсусу ми зібрали прогнозні оцінки YoY CPI від інституційних гравців, які зазвичай публікуються приблизно за тиждень до офіційних даних Бюро статистики праці США.

Обсяг вибірки — з лютого 2023 до середини 2025 року, що охоплює понад 25 місячних циклів публікації CPI, у різних макроекономічних умовах.

Класифікація шоків

Ми класифікували події за «відхиленням» від історичних рівнів: «шок» — це абсолютна різниця між консенсусом і фактичними даними:

· Нормальні події: помилка прогнозу CPI менше 0.1%

· Помірні шоки: помилка між 0.1% і 0.2%

· Значні шоки: помилка понад 0.2%

Ця класифікація дозволяє досліджувати, чи зростає перевага прогнозу у міру ускладнення задачі.

Оцінка ефективності

Для оцінки точності ми використовували:

· Середню абсолютну похибку (MAE): основний показник точності, що обчислюється як середнє абсолютне відхилення прогнозу від фактичного значення.

· Відсоток більш точних прогнозів: коли різниця між консенсусом і ринковим прогнозом досягає або перевищує 0.1%, ми фіксуємо, який прогноз ближчий до реальності.

· Аналіз часових рамок прогнозу: відстежуємо, як змінюється точність прогнозів від тижня до дня публікації, щоб зрозуміти цінність постійного оновлення інформації.

Результати: показники прогнозування CPI

Загальна перевага точності

У всіх ринкових умовах прогноз Kalshi щодо CPI у середньому на 40.1% точніший за консенсусні. На всіх часових відрізках MAE прогнозів Kalshi менше за консенсусні на 40.1% (за тиждень) і до 42.3% (за день).

Крім того, у випадках розбіжностей між консенсусом і ринковими прихованими цінами прогноз Kalshi демонструє статистично значущу перевагу — від 75.0% за тиждень до 81.2% у день публікації. Якщо врахувати ситуації, коли прогноз збігається з консенсусом (з точністю до однієї десяткової), то у 85% випадків прогноз Kalshi є рівним або кращим.

Такий високий рівень напрямкової точності свідчить: коли ринок і консенсус розходяться, ця різниця сама по собі є цінним сигналом про ймовірність шоку.

«Шоковий Alpha»: справді існує

Різниця у точності особливо помітна під час шокових подій. У випадках середніх шоків, коли час публікації збігається, MAE прогнозів Kalshi на 50% менша за консенсус, а за день — до 56.2% і більше; при великих шоках — аналогічно, MAE прогнозів Kalshi на 50% менша, а за день — до 60% і більше. У нормальних умовах, без шоків, результати приблизно однакові.

Хоча кількість таких шокових випадків невелика (що логічно у світі з високою непередбачуваністю шоків), загальна картина ясна: у найскладніших умовах ринкові інформаційні переваги стають найціннішими.

Проте важливо підкреслити, що не лише переваги Kalshi у періоди шоків важливі, а й те, що розбіжності між ринковими прогнозами і консенсусом можуть бути самі по собі сигналами про майбутні шоки. У випадках розбіжностей ймовірність шоку становить близько 75%, а при перевірці порогових значень — понад 81%. За день до публікації ця ймовірність зростає до 84.2%.

Ці практичні відмінності мають велике значення: ринкові прогнози не лише конкурують із консенсусом, а й слугують «метасигналом» — індикатором потенційних несподіванок, що дозволяє раніше реагувати на можливі події.

Додаткові обговорення

Залишається питання: чому під час шоків ринкові прогнози перевищують за точністю консенсус? Ми пропонуємо три взаємодоповнюючі механізми для пояснення цього феномену.

Гетерогенність учасників і «розум мас»

Хоча традиційний консенсус об’єднує думки кількох інституцій, він часто базується на схожих методах і джерелах інформації. Моделі, дослідження та офіційні дані формують спільний базовий набір знань.

На відміну від цього, прогнозний ринок агрегує позиції учасників із різною інформаційною базою: власними моделями, галузевими інсайтами, альтернативними даними та інтуїтивними оцінками. Це створює різноманітність, яка у теорії «розуму мас» дозволяє отримати більш точний колективний сигнал, особливо у періоди змін стану.

Коли економіка «змінює стан», ця різноманітність стає особливо цінною — окремі учасники з локальними або фрагментарними даними формують з них цілісний сигнал.

Відмінності у мотиваційних структурах

Консенсусні прогнозисти — це професійні аналітики та інституційні гравці, які працюють у системі з репутаційними ризиками. Помилка може коштувати їм репутаційних втрат, а надмірне відхилення від колективної думки — зменшити шанси на кар’єрний успіх. Це створює стимул «йти за натовпом» і не ризикувати, навіть якщо приватна інформація вказує на інше.

У протилежність цьому, учасники прогнозних ринків мають мотивацію максимально точно прогнозувати, оскільки їхній дохід і репутація залежать від правильності. Відсутність репутаційних ризиків і можливість швидко отримати прибуток за правильний прогноз стимулює точність і незалежність.

Це сприяє «інтелектуальній дивергенції»: учасники з різною інформацією і моделями формують незалежні прогнози, які потім агрегуються у більш точний колективний сигнал.

Ефективність агрегування інформації

Цікаво, що навіть за тиждень до публікації — у час, коли консенсусні прогнози вже сформовані — ринкові прогнози демонструють значну перевагу. Це свідчить, що переваги ринку не зводяться лише до швидкості отримання інформації.

Насправді, ринок може більш ефективно агрегувати розрізнені, вузькоспеціалізовані або нечіткі дані, які важко формалізувати у традиційних моделях. Це дозволяє йому швидше і точніше формувати колективний прогноз, ніж опитування експертів.

Обмеження та застереження

Наші результати базуються на обмеженій вибірці — близько 30 місяців, і шокові події в цій вибірці є рідкісними. Це означає, що для більшої статистичної впевненості потрібно більше даних. Однак вже зараз очевидна тенденція — ринкові прогнози мають суттєву перевагу у складних ситуаціях.

Висновки

Ми зафіксували систематичну і значущу перевагу прогнозних ринків над експертним консенсусом, особливо під час шокових подій. Загалом, прогноз Kalshi щодо CPI має на 40% меншу помилку, а у періоди структурних змін — до 60%.

Ці результати відкривають шлях до подальших досліджень: чи можна через більший обсяг даних і інші макроіндикатори прогнозувати «шокові Alpha»; при яких рівнях ліквідності ринок стабільно перевищує традиційні методи; і як співвідносяться прогнози ринку з високочастотними даними.

У світі, де традиційні моделі базуються на сильних кореляціях і спільних джерелах інформації, прогнозні ринки пропонують альтернативний механізм агрегування, здатний швидше реагувати на зміни стану і більш ефективно обробляти гетерогенну інформацію. Це особливо важливо для прийняття рішень у періоди високої невизначеності та частих шоків, і «шоковий Alpha» може стати ключовим елементом у системі управління ризиками.