Могут ли рынки предсказаний обойти Уолл-Стрит? Как коллективный интеллект побеждает консенсусные прогнозы по инфляции (CPI)

Когда речь заходит о прогнозировании критических экономических сигналов, таких как Индекс потребительских цен (CPI), возникает увлекательный вопрос: могут ли разнообразные группы людей превзойти устоявшийся экспертный консенсус? Согласно новым исследованиям платформы предсказательных рынков Kalshi, ответ однозначный — да, и превосходство заметно.

Последние исследования Kalshi показывают, что рыночные прогнозы CPI постоянно превосходят традиционный консенсус Уолл-стрит, предоставляя предсказания, которые значительно точнее, особенно во время экономических шоков. Но это не просто история о «мудрости толпы». Данные рассказывают более тонкую и экономически важную историю о том, почему распределённый интеллект может превосходить институциональную экспертизу.

Разрыв в точности: рыночный интеллект против экспертного консенсуса

Основной вывод прост и мощен: предсказательные рынки значительно превосходят прогнозы консенсуса. Анализ Kalshi показал, что средняя абсолютная ошибка (MAE) — средний разрыв между предсказанными и фактическими значениями CPI — примерно на 40% ниже в предсказательных рынках по сравнению с институциональным экспертным мнением.

Это преимущество сохраняется при различных временных горизонтах. За неделю до публикации данных CPI (когда обычно публикуется консенсус-прогноз), рыночные прогнозы показывают преимущество в точности на 40,1%. За день до публикации этот разрыв увеличивается до 42,3%, поскольку рынки постоянно включают новые сигналы.

Но чистая точность — лишь половина истории. Когда сравнивать случаи, когда рыночные прогнозы и консенсус расходятся, рыночные предсказания оказываются правильными примерно в 75% случаев — статистически значимое преимущество, которое превращает разногласия в ценную рыночную информацию.

Преимущество “Shock Alpha”: рынки превосходят в условиях давления

Самое яркое свидетельство превосходства рынка проявляется во время экономических кризисов и неожиданных шоков — именно в эти моменты прогнозирование наиболее важно, но традиционные модели зачастую терпят катастрофические неудачи.

Рассмотрим:

• Во время умеренных шоков (ошибки прогноза 0,1-0,2 процентных пункта) предсказательные рынки сокращают ошибку прогноза на 50-56% по сравнению с консенсусом, а это преимущество увеличивается до 56% за день до публикации данных.

• Во время крупных экономических шоков (ошибки прогноза более 0,2 процентных пункта) преимущество рынка достигает 50-60%, иногда достигая 60% накануне объявления.

• В нормальных, стабильных условиях прогнозы рынка и консенсусные прогнозы работают примерно одинаково — что говорит о том, что реальное конкурентное преимущество проявляется именно в кризисных ситуациях.

Это явление — превосходство в предсказаниях во время волатильных и неопределённых условий — Kalshi называет “Shock Alpha”, и оно имеет экономическую значимость. Когда инфляция удивляет рынки и портфели, способность предвидеть шоки приносит существенную прибыль и защиту от рисков.

Расхождения как ранняя сигнализация: чтение между прогнозами

Возможно, самое интересное — это то, что разногласия между рынками и консенсусом сами по себе становятся мощным предсказательным сигналом. Когда implied market prices Kalshi расходятся с экспертным мнением более чем на 0,1 процентных пункта, вероятность реального экономического шока возрастает до примерно 81%, а за день до публикации — до 82%.

Это превращает предсказательные рынки из простых конкурентов в “метасигналы” о неопределённости прогнозов. Иными словами, когда толпа и эксперты расходятся, рынок фактически сигнализирует: «Что-то неожиданное может произойти». Эта мета-прогностическая способность предоставляет менеджерам по рискам и инвесторам ранние предупреждения именно тогда, когда они в этом наиболее нуждаются.

Почему рынки превосходят институциональный консенсус: три механизма раскрыты

Естественный вопрос: почему распределённый рыночный интеллект постоянно превосходит коллективное мнение Уолл-стрит? Исследование Kalshi предлагает три взаимодополняющих объяснения.

Гетерогенность и коллективный интеллект

Традиционный консенсус объединяет взгляды множества институтов, но есть критический недостаток: эти институты часто используют очень похожие методологии, модели и источники информации. Эконометрические модели, терминалы Bloomberg, правительственные отчёты — общий информационный базис огромен. Они по сути используют усовершенствованные версии одного и того же подхода.

Рынки, напротив, объединяют позиции участников с действительно разными источниками информации: собственными торговыми моделями, отраслевыми инсайтами, альтернативными данными, специализированной экспертизой и интуицией, основанной на опыте. Эта гетерогенность — основанная на десятилетиях исследований коллективного интеллекта — оказывается наиболее ценной именно в моменты внезапных «состояний изменений» макроэкономической среды. Когда структурные условия неожиданно меняются, разнородные источники информации рынка объединяются в коллективный сигнал, который изолированная экспертиза не может сформировать.

Структуры стимулов: прибыль против репутации

Профессиональные прогнозисты в крупных институтах работают в сложных организационных системах, где репутационные риски зачастую важнее точности. В этом есть смысл: значительные ошибки в прогнозах наносят огромный урон репутации, тогда как даже очень точные прогнозы — особенно если они расходятся с мнением большинства — могут принести мало профессиональных наград.

Это порождает «стадное поведение». Прогнозисты склонны объединять свои прогнозы с мнением большинства, чтобы избежать профессиональной изоляции, даже если их собственные модели говорят иное. Профессиональные издержки «быть неправым в одиночку» превышают выгоды «быть правым в одиночку».

Рынки полностью меняют эту схему. Участники сталкиваются с прямыми экономическими стимулами: точность — это прибыль; ошибки — это убытки. Репутация становится неважной. Это создаёт гораздо более сильное селективное давление. Трейдеры, систематически выявляющие ошибки консенсуса, накапливают капитал и влияние через крупные позиции, тогда как те, кто механически следует за мнением большинства, терпят постоянные убытки. Конкурентное преимущество в точных прогнозах напрямую превращается в экономическую выгоду.

Эффективность агрегирования информации

Обнаружено эмпирически: даже за неделю до публикации CPI — точного момента появления консенсус-прогнозов — предсказательные рынки уже демонстрируют значительное преимущество в точности. Это означает, что рынки не просто быстрее проходят через информационные потоки; они более эффективно синтезируют информацию.

Рынки способны агрегировать разрозненные, отраслевые, неформальные и фрагментированные данные, которые традиционные эконометрические модели с трудом включают формально. В то время как опросы консенсуса могут пропускать нишевые сигналы по всей экономике, рынки естественным образом включают это распределённое знание через трейдинг в реальном времени.

Важные ограничения и предостережения

Период исследования (февраль 2023 — середина 2025) охватывает примерно 25-30 циклов публикации CPI — значительный, но всё же небольшой выбор для редких шоковых событий. По определению, крупные экономические шоки случаются редко, что ограничивает статистическую уверенность в предсказаниях экстремальных событий. В будущем, при использовании более длинных временных рядов, можно будет сделать более уверенные выводы о долгосрочной предсказуемости шоков.

Полученные результаты не означают, что предсказательные рынки универсально превосходят все остальные методы прогнозирования — скорее, в пространстве CPI в периоды повышенной макроэкономической неопределённости и структурных изменений преимущества особенно заметны.

Практическое значение: переосмысление инфраструктуры управления рисками

Это исследование ясно показывает, что для организаций, управляющих рисками в условиях всё более волатильной среды, важно учитывать преимущества предсказательных рынков. Консенсусные прогнозы остаются ценными, но основаны на моделях с взаимосвязанными предположениями и перекрывающейся информацией — именно в кризисных ситуациях это может привести к коллективной ошибке.

Предсказательные рынки предоставляют действительно альтернативный механизм агрегирования информации, который способен обнаруживать переходы состояний раньше и более эффективно обрабатывать разнородные данные. Для управляющих портфелями, риск-менеджеров и политиков, работающих в условиях растущей частоты экстремальных событий и структурных изменений, интеграция сигналов “Shock Alpha” в системы управления рисками — не просто улучшение прогноза, а необходимая инфраструктура для принятия устойчивых решений.

Главный вывод не в том, что предсказательные рынки всегда превосходят экспертов. Скорее, когда они расходятся — особенно при расхождениях более 0,1 процентных пункта — альтернативный сигнал рынка содержит экономически значимую информацию, которую стоит учитывать в традиционных моделях принятия решений. В мире, где ожидания большинства часто терпят неудачу именно в самые важные моменты, такой преимущество превращает выживание в стратегическое преимущество.