Прогнозные рынки — не новинка
Идея использовать рынки для агрегирования прогнозов не является изобретением XXI века. Политические букмекерские рынки существовали в Соединённых Штатах уже в 1860-х годах, когда внебиржевые площадки Уолл-стрит принимали ставки на президентские выборы. За этими рынками широко следили, и они часто оказывались точнее современных им опросов. Iowa Electronic Markets, запущенные в 1988 году, дали одни из первых академических свидетельств точности прогнозных рынков в современной форме.
Академический послужной список
Berg, Nelson и Rietz из Университета Айовы опубликовали серию исследований, сопоставляющих прогнозы Iowa Electronic Markets с данными опросов по президентским выборам с 1988 по 2004 год. Рынки превосходили опросы в 74% случаев при сравнении на одних и тех же датах. Преимущество было особенно заметным, когда прогнозы делались более чем за 100 дней до выборов.
Метаанализ 2023 года в International Journal of Forecasting, подготовленный Atanasov и коллегами, рассмотрел прогнозные рынки, опросы и экспертов-прогнозистов в нескольких областях. Они обнаружили, что лучшие прогнозы, как правило, комбинируют все три источника, причём рынки показывают наилучший результат, когда вопрос чётко сформулирован, критерии расчёта ясны, а ликвидность достаточна.
Где рынки ошибались
Прогнозные рынки небезупречны, и их ошибки поучительны. Рынки систематически недооценивают вероятность экстремальных событий (чёрных лебедей), потому что их базовая частота очень низкая, а большинство участников рынка с ними не сталкивались. Рынки также плохо справляются с событиями, где исход зависит от одного лица, принимающего решение, чей ход мыслей по-настоящему закрыт (подаст ли в отставку конкретный CEO, вынесет ли конкретный судья определённое решение).
Выборы в США 2024 года дали неоднозначный случай. Polymarket корректно определил Трампа как вероятного победителя, когда опросы показывали равенство шансов, но вероятность 57% всё же означала 43% шансов оказаться неправым. В этот раз рынок оказался прав, но прогноз с вероятностью 57%, оказавшийся верным, не означает, что прогноз был идеальным. Это означает, что рынок корректно оценил неопределённость, — а это совсем другое и более тонкое утверждение.
Калибровка — правильная метрика
Правильный способ оценивать точность прогнозных рынков со временем — калибровка: действительно ли события, которые рынок оценивает в 30%, происходят в 30% случаев? Происходят ли события с ценой 70% в 70% случаев? Идеальная калибровка означает, что рынок не является систематически переуверенным или недоуверенным на каком-либо уровне вероятности.
Исследования калибровки прогнозных рынков в целом показывают хорошие результаты в диапазоне 20–80%, но некоторую переуверенность в крайних зонах (события с ценой 95% происходят несколько реже, чем в 95% случаев). Это согласуется с теоретическими ожиданиями: экстремальные вероятности труднее оценивать точно, потому что малые абсолютные изменения вероятности требуют крупных процентных изменений позиции для корректировки.
Исследуйте эти инструменты на Blockcircle: Prediction Markets Mispricing Engine