需要了解的事项：Kalshi的一项研究发现，预测市场在预测通货膨胀方面的表现优于华尔街的共识估计，平均误差低40%，时间跨度为25个月。Kalshi的市场聚合了来自不同交易者的信息，这些交易者有财务激励，从而创造出一种“群体智慧”效应，更能响应变化的条件。研究结果表明，基于市场的预测可以成为机构决策者在不确定时期的有价值的补充工具。

根据预测市场Kalshi的一项研究，预测市场交易者在预测通货膨胀方面始终优于专业人士，尤其是在读数与估计值偏差较大时。

Kalshi将其平台上的通货膨胀预测与华尔街的共识估计进行比较，发现市场交易者在25个月的时间内比传统经济学家和分析师更准确，特别是在经济波动时期，CoinDesk分享的报告显示。

研究发现，2023年2月至2025年中期，基于市场的消费者价格指数（CPI）年同比变化的估计平均误差比共识预测低40%。当数据与预期大幅偏离时，这一差异更加明显。在这些情况下，Kalshi的预测比共识高出多达67%。

这项名为“危机阿尔法：预测市场何时优于专家共识？”的研究还考察了预测分歧的大小与意外发生的可能性之间的关系。

当Kalshi的CPI估计在发布前一周与共识的差异超过0.1个百分点时，实际CPI读数出现显著偏差的机会上升至约80%，而基线为40%。

与传统预测不同，传统预测通常反映一套共享的模型和假设，像Kalshi和Polymarket这样的预测市场聚合了来自个别交易者的预测，这些交易者有财务激励以准确预测结果。

随着预测市场与主要加密钱包Phantom的整合，Kalshi的用户基础最近有所增长。该公司本月早些时候以110亿美元的估值筹集了10亿美元，因为对预测市场的投注持续增长。10月份，Polymarket被报道正在谈判以高达150亿美元的估值筹集资金。

报告的作者指出，尽管大冲击的样本相对较小，但数据指向市场基础预测作为更广泛风险和政策规划工具的潜在作用。

“尽管冲击的样本量很小（因为在一个大多数情况下是意外的世界中，它应该是小的），但模式是明确的——当预测环境变得最具挑战性时，市场的信息聚合优势变得最有价值，”研究中写道。

今年早些时候，一位数据科学家的研究表明，Polymarket在预测事件发生的准确率为90%，而在实际事件发生前的几个小时内准确率为94%。然而，顺从偏见、从众心理和低流动性可能导致事件概率被高估。

预测市场在压力时期优于共识的原因可能在于它们如何聚合信息。研究表明，传统预测通常依赖于跨机构的相似数据和模型，这可能限制了它们在经济条件变化时的响应能力。

预测市场平台则反映了来自多样化交易者的观点，这些交易者利用从行业特定趋势到替代数据集的各种输入，创造了研究所描述的“群体智慧”效应。

激励机制也有所不同。机构预测者面临声誉和组织约束，这可能会抑制大胆的预测。然而，预测市场上的交易者则有金钱风险，他们的奖励或惩罚完全基于表现。

市场定价的连续性实时更新，也避免了共识估计中固有的滞后，后者通常在数据发布前几天就固定下来。

“研究建议，机构决策者可能考虑将基于市场的信号作为补充信息来源，而不是完全取代传统预测方法，这在结构性不确定性时期具有特别的价值。”

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