Tiger Research: действительно ли рынки прогнозов приносят практическую пользу?

Автор: Райан Юн, Tiger Research

Перевод: Чоппер, Foresight News

В наших предыдущих двух статьях мы рассмотрели определение рынков прогнозов, механизм их работы и пробелы в регулировании, с которыми сталкиваются азиатские рынки прогнозов. Наш главный вывод: ключевая ценность рынков прогнозов — это генерация данных, а не просто торговая площадка.

Ведущие финансовые СМИ и поставщики рыночной инфраструктуры уже начали использовать данные рынков прогнозов, что подтверждает их ценность. Google Finance, CNBC, CNN и The Wall Street Journal начали отображать вероятности с рынков прогнозов, а материнская компания Нью-Йоркской фондовой биржи Intercontinental Exchange (ICE) и платформа торговли облигациями Tradeweb теперь распространяют данные рынков прогнозов среди институциональных клиентов.

Процесс внедрения данных рынков прогнозов, ноябрь 2025 г. — июнь 2026 г.

Рабочий документ Федеральной резервной системы также рассматривает данные рынков прогнозов как эталон макроэкономических ожиданий, используемый для анализа таких показателей, как решения по процентным ставкам, инфляция, уровень безработицы и темпы роста ВВП. Экономист ФРС так оценил рынки прогнозов, подобные Kalshi: «Высокая частота, постоянное обновление, богатая информация о распределении — всё это чрезвычайно ценно как для исследователей, так и для политиков». Рынки прогнозов всё чаще воспринимаются как источник данных, а не как сайты для азартных игр.

Отрасль уже признала ценность данных рынков прогнозов и начала их практическое использование. В этой статье мы разберём практическую полезность таких данных, ответив на три вопроса:

• Почему цены сделок на рынках прогнозов могут быть ценными данными?
• В каких сценариях применяются данные рынков прогнозов?
• Могут ли современные рынки прогнозов производить качественные данные?

Почему цены рынков прогнозов становятся ценными данными?

Как отмечалось в предыдущих статьях, базовым активом рынков прогнозов являются бинарные контракты: если событие происходит, выплачивается 1 доллар, если нет — 0 долларов. Например, цена контракта «завтра будет дождь» на уровне 0,62 доллара означает, что участники рынка оценивают вероятность этого события в 62%.

Таким образом, цена на рынке прогнозов (0,62 доллара) может быть напрямую преобразована в вероятность будущего события (62%). Следующие четыре фундаментальные характеристики объясняют, почему эти цены могут использоваться глобальными финансовыми институтами и СМИ в реальных решениях, а не просто как букмекерские коэффициенты.

Четыре характеристики, делающие цену ценными данными

Связь с собственными интересами обеспечивает достоверность

Многие приравнивают торговлю на рынках прогнозов к азартным играм, но вложение собственных средств означает, что трейдеры действительно связаны со своими интересами.

Связь с интересами означает, что трейдеры несут риск и последствия за свои суждения. Высказывать мнение без каких-либо затрат легко, но если прогноз окажется неверным, трейдер понесёт реальные денежные убытки. Поэтому трейдеры отражают в котировках только проверенную информацию и реальные суждения.

Когда суждения, подкреплённые значительным капиталом, агрегируются, и при достаточной ликвидности рынка, цены рынков прогнозов формируют высоконадёжные вероятностные данные.

Постоянное обновление в реальном времени

Традиционные опросы и экспертные исследования фиксируют мнение лишь на момент проведения и не могут быстро уловить внезапные изменения. Например, перед решением центрального банка по процентной ставке, если происходит неожиданный экономический шок или важное заявление, опросы, проведённые несколько дней назад, или ежемесячно обновляемые экспертные исследования совершенно не отражают новые изменения.

Напротив, как только на рынок поступает новая информация, цены рынков прогнозов немедленно меняются. При появлении новостей, чрезвычайных событий или регуляторных объявлений трейдеры корректируют позиции, вызывая непрерывное изменение цен.

Вероятности рынков прогнозов — это не статичные цифры, застывшие в прошлом, а данные в реальном времени, меняющиеся синхронно с развитием событий.

Охват всех исходов и вывод полного распределения вероятностей

Традиционные индикаторы чаще всего дают лишь одно среднее или наиболее вероятное значение, сжимая множество точек зрения в одну цифру и теряя массу информации. Например, в опросах об ожиданиях снижения ставки центральным банком экспертные анкеты часто дают только один результат — «снижение на 0,25 процентного пункта», не отражая различные сценарии, связанные с изменением позиций членов комитета.

Рынки прогнозов же могут выводить распределение вероятностей для всех исходов, а не только один вывод. Пример: сохранение ставки без изменений — 20%, снижение на 0,25 п.п. — 70%, снижение на 0,5 п.п. — 10%, и этот набор вероятностей представляет собой непрерывный временной ряд.

Он позволяет не только оценить наиболее вероятный базовый сценарий, но и уловить хвостовые риски — то есть сценарии с низкой вероятностью, но с огромным воздействием в случае реализации. Таким образом, рынки прогнозов дают не только точечные ожидания; полное распределение вероятностей помогает оценить общую волатильность рынка и потенциальные риски.

Возможность последующей проверки

Самая важная причина, по которой академические круги и мировые финансовые рынки доверяют данным рынков прогнозов, заключается в том, что результаты могут быть полностью проверены постфактум.

Хотя обычные экспертные прогнозы и опросы также можно анализировать задним числом, критерии оценки допускают широкое толкование, и организации часто выбирают для цитирования только выгодные им исторические записи. Данные рынков прогнозов — это чётко квантифицируемые вероятностные записи, а итоговый расчёт имеет только два исхода — 0 или 1, критерии оценки полностью математизированы, и пространства для субъективной интерпретации не существует.

Любой может прозрачно сопоставить исторические цены с реальными результатами и проверить точность. Эта объективная, не поддающаяся подделке история позволяет специалистам по данным и институтам строго оценивать прошлую эффективность, что является надёжной основой для использования этих данных в качестве ключевого индикатора при принятии решений.

Сценарии применения данных рынков прогнозов

Рынки прогнозов появились в поле зрения широкой публики не так давно, но их истоки восходят к Электронному рынку Айовы (IEM) 1980-х годов. Долгое время самым известным их применением было прогнозирование выборов; в последние же годы сценарии использования быстро расширяются, а ценность становится ещё более очевидной.

Прогнозирование выборов: раньше и точнее, чем опросы

Электронный рынок Айовы (IEM) стал первым примером, доказавшим потенциал рынков прогнозов. Исследование, сравнившее 964 опроса на пяти президентских выборах в США с 1988 по 2004 год, показало, что в 74% случаев прогнозы IEM были точнее опросов.

Сравнение прогнозов IEM и опросов на президентских выборах в США

Это преимущество проявляется не только накануне выборов. Анализ выборов 1988–2000 годов показал: за неделю до выборов средняя ошибка прогноза IEM по доле голосов составляла 1,5 процентного пункта, что ниже ошибки последнего опроса Gallup в 2,1 процентного пункта; даже за 150 дней до выборов средняя ошибка составляла лишь около 5 процентных пунктов.

Однако эти два набора данных нельзя напрямую приравнивать: опросы отвечают на вопрос «каким был бы результат, если бы выборы состоялись сегодня», то есть дают текущий снимок; цены рынков прогнозов предсказывают «окончательный результат в день выборов», то есть являются долгосрочным ожиданием.

Некоторые исследования также указывают, что опросы, скорректированные с учётом оставшегося до выборов времени, превосходят рынки прогнозов по точности; однако другой анализ выборов 2008 года показал, что после корректировки собственных смещений рынков прогнозов, на ранних стадиях кампании и при напряжённой борьбе рынки прогнозов превосходят скорректированные опросы.

В итоге рынки прогнозов точнее нескорректированных сырых опросов и сопоставимы с тщательно откалиброванными опросами; дополнительная ценность в том, что за несколько месяцев до выборов они могут ежедневно обновлять прогнозы.

Макроэкономика: считывание рыночных ожиданий в реальном времени

По таким макроэкономическим показателям, как процентные ставки, инфляция и занятость, крайне важно понимать реальные ожидания рынка до официальной публикации.

Традиционные методы опираются на экспертные анкеты или цены традиционных финансовых инструментов. Анкеты обновляются раз в несколько недель, что недостаточно оперативно; фьючерсные цены дают лишь одно ожидаемое значение, а подразумеваемое распределение опционов покрывает лишь несколько показателей, таких как процентные ставки и общая инфляция. Рынки прогнозов же могут напрямую генерировать распределение вероятностей в реальном времени через цены контрактов, соответствующих разным исходам.

Эта количественная ценность была подтверждена ещё на рынке экономических деривативов в 2002–2005 годах. Исследование бинарных опционов на такие экономические данные, как занятость вне сельского хозяйства, розничные продажи и первичные заявки на пособие по безработице, показало: точность подразумеваемых рынком ожиданий равна или превосходит средние значения экспертных опросов, а распределение вероятностей, даваемое рынком, в высокой степени соответствует реальной частоте наступления событий.

Прогнозы рынка деривативов против прогнозов экспертных опросов (2002–2005)

Недавний рабочий документ ФРС сравнил прогнозы рынка прогнозов Kalshi с основными эталонами: за день до заседания FOMC медианный и модальный прогнозы Kalshi по ставке по федеральным фондам полностью совпали с фактом, значительно превзойдя фьючерсы на ставку по федеральным фондам. По сравнению с консенсусом Bloomberg, точность прогнозов Kalshi по общей инфляции CPI была значительно выше, а по базовой инфляции CPI и уровню безработицы — статистически сопоставима с консенсусом Bloomberg. Эти результаты показывают, что рынки прогнозов могут превосходить некоторые эталоны в одних аспектах и быть сопоставимыми в других.

В исследовании также упоминается более широкая практическая ценность: по таким ключевым макроэкономическим показателям, как темпы роста ВВП, базовая инфляция, уровень безработицы и занятость вне сельского хозяйства, ранее не хватало ликвидных деривативных индикаторов. Рынки прогнозов заполнили этот пробел, выводя в реальном времени рыночные ожидания и детальные распределения вероятностей, становясь эталоном для исследователей и политиков.

Обобщая: по таким показателям, как общая инфляция CPI, рынки прогнозов превосходят традиционные индикаторы по точности; прогнозы решений по процентным ставкам как минимум не уступают традиционным инструментам, при этом позволяют выводить распределения вероятностей макроэкономических ожиданий в реальном времени, которые традиционные финансовые рынки не покрывают, что обладает высокой практической ценностью.

Общественное здравоохранение: предупреждение о гриппе на 2–4 недели раньше

Центры по контролю и профилактике заболеваний США (CDC) еженедельно публикуют официальную статистику по гриппу, поэтому в отслеживании фактического распространения гриппа существует временная задержка.

Для решения этой проблемы исследователи из Университета Айовы создали пилотный рынок прогнозирования гриппа, в котором участвуют медицинские работники. Рынок агрегирует добровольно предоставляемую клиническую информацию от медицинских работников и может предсказывать интенсивность активности гриппа в штате Айова на 2–4 недели вперёд.

Такие прогнозы могут помочь в планировании лечения, противоэпидемических мерах и разработке государственной политики. Этот пример доказывает, что рынки прогнозов могут способствовать быстрому реагированию общественного здравоохранения, однако пилотный проект ограничен штатом Айова.

Корпорации и разведывательные службы: обход иерархии отчётности для получения информации с мест

В обычной корпоративной структуре негативные новости и неопределённые ожидания часто смягчаются или приукрашиваются по мере передачи вверх по цепочке. Внутренние рынки прогнозов позволяют сотрудникам напрямую делать ставки на такие внутренние события, как выручка, сроки запуска новых продуктов, цели по найму, и получать вознаграждение за правильные прогнозы. Это позволяет обойти жёсткие процессы отчётности и быстро агрегировать реальные суждения и информацию с мест в цены.

• Hewlett-Packard: на внутреннем рынке прогнозов продаж было 20–26 активных трейдеров; в 6 из 8 сопоставимых случаев точность прогнозов была выше официальных ожиданий руководства, и во всех 8 случаях было верно определено направление отклонения официальных ожиданий.
• Intel: из 979 внутренних рынков прогнозов, работавших с 2006 по 2013 год, более половины были точнее официальных прогнозов компании.
• Ford: в 2011 году, опираясь на торговые сигналы внутреннего рынка прогнозов по функциям, компания решила не устанавливать в последующих моделях фирменные велокрепления Ford и автомобильные пылесосы.
• Google: руководители на общем собрании отметили, что цель по найму на одну из руководящих должностей не достигалась шесть кварталов подряд, а внутренний рынок прогнозов предсказал этот результат заранее.
• Siemens: традиционный график программного проекта показывал возможность своевременной сдачи, но внутренний рынок прогнозов предупредил о задержке на 2–3 недели; в итоге проект действительно был завершён на 13 дней позже.

Рынки прогнозов также полезны для анализа геополитики и национальной безопасности. Агентство передовых исследовательских проектов в области разведки США (IARPA) в 2011–2015 годах провело конкурс геополитических прогнозов, сравнивая рынки прогнозов и прогнозные опросы (анкеты прогнозистов). В двух раундах эксперимента с более чем 2400 участниками и 261 событием точность рынков прогнозов была выше простого среднего по анкетам, но уступала командному опросу, взвешенному по исторической точности и статистически скорректированному.

В корпоративных сценариях многочисленные примеры доказывают, что рынки прогнозов могут улавливать информацию, упускаемую официальной отчётностью и официальными прогнозами. В разведывательных конкурсах рынки прогнозов превосходят простое среднее по анкетам, но уступают взвешенным и оптимизированным командным опросам. При этом в случаях HP и Siemens число трейдеров составляло всего 20–60 человек, что является малой выборкой и очевидным ограничением.

Могут ли современные рынки прогнозов производить качественные данные?

Могут ли действующие сегодня рынки прогнозов производить такие ценные данные? На основе публичных данных API ончейн-платформы прогнозов Limitless по состоянию на октябрь 2026 года мы проанализировали типы рынков и точность прогнозов.

Богатый ассортимент торговых категорий

На момент анализа на платформе было 556 активных рыночных контрактов, которые уже давно не ограничиваются простыми спортивными и развлекательными событиями, а охватывают политику и макроэкономические показатели, такие как решения по процентным ставкам крупнейших центральных банков, выборы, геополитические переменные, IPO технологических компаний, квартальные отчёты и т.д.

Ассортимент рынков прогнозов расширился от отдельных событий до всех категорий макроэкономических и политических переменных. Подтверждённые ранее точность, оперативность и проверяемость больше не ограничиваются отдельными областями, а распространяются на глобальную экономику и процессы принятия политических решений.

Неопределённость и будущую волатильность, которые трудно квантифицировать традиционными финансами и опросами, теперь можно преобразовывать в надёжные вероятностные данные для использования трейдерами и политиками при принятии решений.

Точность прогнозов

Чтобы проверить, насколько рыночные цены соответствуют реальной вероятности наступления событий, мы отобрали 2681 завершённый контракт (около 85% из них — спортивные рынки) и сравнили цену контракта за день до расчёта с фактическим результатом.

Цены контрактов за день до расчёта в сравнении с реальной частотой наступления событий

В 9 из 10 ценовых диапазонов расхождение между реальной частотой наступления и рыночной ценой не превышало 4 процентных пунктов. Например, из 165 контрактов, оценённых за день до расчёта в диапазоне 70%–80%, фактически исполнились 74,5%; из 113 контрактов с ценой выше 90% исполнились 97,3%.

Единственный диапазон с заметной ошибкой — 50%–60% (реальная частота исполнения 48,8%), что в основном связано с тем, что около трети контрактов в этом диапазоне (в основном спортивные события) до самого дня расчёта оставались на начальной цене 50% из-за очень низкой ликвидности.

После исключения таких неликвидных и маловостребованных спортивных контрактов цены рынков прогнозов с высокой точностью отражают реальную вероятность наступления событий.

Способность реагировать на новую информацию

Оперативность является основой точности. Мы отследили временные ряды цен контрактов, связанных с решением ФРС по процентной ставке, чтобы проверить, насколько быстро рынок усваивает новую информацию.

По контрактам на решение ФРС по ставке вероятность немедленно корректировалась при каждой публикации новых экономических данных или политических новостей. В середине августа вероятность сохранения ставки без изменений составляла около 70%; с конца августа по начало сентября, по мере выхода важных показателей, эта вероятность упала ниже 50%; после публикации данных по инфляции 11 сентября вероятности снижения ставки и сохранения без изменений опустились примерно до 20%; за день до решения они упали ещё ниже — до диапазона 10%. Соответственно, вероятность повышения ставки на 0,25 процентного пункта в день решения выросла до 86%–89%, что в целом близко к ожиданиям около 90%, подразумеваемым фьючерсами на ставку по федеральным фондам CME FedWatch. Аналогичной способностью мгновенно реагировать обладают и контракты на решения других крупных центральных банков на Limitless.

Рынок событий по решению ФРС по ставке на платформе Limitless в сентябре 2026 года: динамика вероятностей различных исходов

Таким образом, современные ончейн-платформы прогнозов уже удовлетворяют требованиям к оперативности и точности, необходимым для качественных данных. Эти примеры доказывают, что цены рынков прогнозов могут мгновенно абсорбировать новую информацию и непрерывно выдавать высокоточные вероятностные данные.

Действительно ли рынки прогнозов обладают практической ценностью?

Ключевая ценность рынков прогнозов не в спекулятивной торговле и получении прибыли. Многолетние академические исследования в сочетании с эмпирическим анализом в этой статье показывают: в таких сценариях, как выборы, макроэкономические показатели и корпоративные ожидания, вероятностные данные, генерируемые рынками прогнозов, превосходят традиционные опросы и экспертные прогнозы по точности и оперативности либо служат эффективным дополнением. Именно на этой практической полезности основано подключение глобальных финансовых СМИ и ключевой торговой инфраструктуры к данным рынков прогнозов.

Во многих странах Азии и других регионах рынки прогнозов по-прежнему обычно рассматриваются как азартные игры. Однако данный анализ показывает, что такие платформы, как Limitless, уже запустили контракты на важные региональные политические и экономические события, включая решения по процентным ставкам Банка Кореи и Банка Японии, хотя ликвидность торговли по таким контрактам остаётся слабой.

Чтобы такие данные стали надёжной инфраструктурой для принятия решений в глобальном масштабе, включая Азию, необходимо сделать три вещи:

• Во-первых, через дизайн механизмов снизить искажения цен и предотвратить манипуляции. Повышать ликвидность рынков важных макроэкономических и политических событий, расширять базу рациональных трейдеров, не допуская искажения цен небольшими объёмами капитала и спекулянтами.
• Во-вторых, активно вести диалог с регуляторами, меняя устоявшееся восприятие рынков прогнозов на уровне политики. Постоянно взаимодействовать с регулирующими органами крупнейших экономик Азии, выстраивать рамки сотрудничества и продвигать подход, при котором регулирование рассматривает рынки прогнозов как вспомогательный инструмент макроэкономического мониторинга, агрегирующий коллективную информацию общества, а не как объект простого контроля и запрета.
• В-третьих, сохранять прозрачность и открытость данных, развивать независимую исследовательскую экосистему. Регулярно публиковать показатели точности и наборы временных рядов, поддерживать исследования специализированных аналитических организаций, таких как Limitless Research, чтобы научные учреждения, СМИ и государственные ведомства могли легко получать данные и строить доверие на основе объективных доказательств.

Платформы рынков прогнозов находятся на переломном этапе, превращаясь из простых торговых площадок в инфраструктуру данных следующего поколения. Если они смогут продолжать прозрачно предоставлять и верифицировать вероятностные данные в реальном времени по политическим и экономическим событиям по всему миру, включая Азию, они станут объективным и практичным инструментом принятия решений в условиях неопределённости.