Чи можуть ринки прогнозів перевершити Уолл-Стріт? Як колективний інтелект перемагає консенсусні прогнози щодо CPI

Коли йдеться про прогнозування критичних економічних сигналів, таких як Індекс споживчих цін (CPI), виникає захоплююче питання: чи можуть різноманітні маси перевершити закріплену експертну консолідовану думку? Згідно з новими дослідженнями Kalshi, платформи prediction market, відповідь однозначна — так, і перевага у точності вражає.

Останні дослідження Kalshi показують, що прогнози CPI, засновані на ринкових даних, постійно перевищують традиційний консенсус Уолл-стріт, забезпечуючи набагато більш точні передбачення, особливо під час економічних шоків. Але це не просто ще одна історія про “мудрість мас”. Дані розкривають більш тонку та економічно значущу картину про те, чому розподілена інтелектуальна діяльність може перевершити інституційний досвід.

Прогалини у точності: ринкова інтелігенція проти експертного консенсусу

Головний висновок простий, але потужний: ринкові прогнози перевищують консолідовані прогнози на значну величину. Аналіз Kalshi показав, що середня абсолютна похибка (MAE)—середній розрив між прогнозованими та фактичними значеннями CPI—є приблизно на 40% нижчою у prediction market порівняно з інституційним експертним консенсусом.

Ця перевага зберігається і при різних часових горизонтах. За тиждень до публікації даних CPI (коли зазвичай публікується консенсус), прогнози ринку мають перевагу у точності на 40,1%. Цей розрив зростає до 42,3% за день до релізу, оскільки ринки постійно враховують нові сигнали.

Але чиста точність — це лише половина історії. Порівнюючи випадки, коли прогнози ринку і очікування консенсусу розходяться, ринкові прогнози виявляються правильними приблизно у 75% випадків—статистично значуща перевага, яка перетворює розбіжності у цінну ринкову інформацію.

“Shock Alpha”: перевага під час шоків

Найяскравіше свідчення переваги ринку з’являється під час економічних криз і несподіваних шоків—самих моментів, коли прогнозування має найбільше значення, але традиційні моделі зазвичай терплять катастрофічні поразки.

Розглянемо:

• Під час помірних шоків (помилки прогнозу 0,1-0,2%) prediction market зменшують похибку на 50-56% порівняно з консенсусом, і ця перевага зростає до 56% за день до релізу.

• Під час великих економічних шоків (помилки понад 0,2%) перевага ринку сягає 50-60%, іноді досягаючи 60% напередодні оголошення.

• У стабільних умовах прогнози ринку і консенсусні прогнози працюють приблизно однаково—що свідчить про те, що справжня конкурентна перевага саме у кризових ситуаціях.

Це явище—вища точність під час волатильних і невизначених умов—Kalshi називає “Shock Alpha”, і воно має економічне значення. Коли інфляція несподівано зростає і руйнує ринки та портфелі, здатність передбачати шоки приносить суттєві прибутки і захист від ризиків.

Розбіжності як рання сигналізація: читання між прогнозами

Можливо, найцікавіше—це те, що розбіжності між ринками і консенсусом стають потужним передбачувальним сигналом. Коли ціна на Kalshi відхиляється від експертного консенсусу більш ніж на 0,1%, ймовірність настання реального економічного шоку зростає до приблизно 81%—і ще вище, до 82%, за день до релізу.

Це перетворює prediction market із простих прогнозистів у “метасигнали” щодо невизначеності прогнозів. Іншими словами, коли маси і експерти не погоджуються, ринок фактично сигналізує: “Щось несподіване може статися.” Ця мета-прогностична здатність дає менеджерам ризиків і інвесторам ранню попереджувальну систему саме тоді, коли вона найбільше потрібна.

Чому ринки перемагають інституційний консенсус: три механізми

Звичайне питання: чому розподілена ринкова інтелігенція постійно перевищує колективну думку Уолл-стріт? Дослідження Kalshi пропонує три додаткові пояснення.

Гетерогенність і колективний інтелект

Традиційний консенсус об’єднує думки кількох інституцій, але тут є критична недолік: ці інституції часто використовують майже однакові методології, моделі та джерела інформації. Економетричні фреймворки, термінали Bloomberg, урядові релізи—спільна база знань велика. Вони фактично є складними версіями одного й того ж підходу.

Prediction markets, навпаки, агрегують позиції учасників із справді різноманітною інформаційною базою: власними торговими моделями, галузевими інсайтами, альтернативними даними, спеціалізованою експертизою та інтуїцією на основі досвіду. Ця гетерогінність—заснована на десятиліттях досліджень колективного інтелекту—є найціннішою саме під час раптових “змін стану” макроекономіки. Коли структурні умови несподівано змінюються, розрізнені джерела інформації ринку об’єднуються у колективний сигнал, який ізольовані експерти не можуть сформувати.

Структури стимулів: прибуток проти репутації

Професійні прогнозисти у великих інституціях працюють у складних організаційних системах, де репутаційні питання часто переважають над чистою точністю. Це створює асиметрію: значні помилки прогнозу несуть величезні репутаційні втрати, тоді як навіть дуже точні прогнози—особливо ті, що різко відрізняються від колективної думки—можуть не приносити професійних нагород.

Це породжує “стадневе” поведінку. Прогнозисти масово орієнтуються на консенсус, щоб уникнути ізоляції, навіть якщо їхні моделі говорять інакше. Вартість “бути неправим наодинці” перевищує вигоду “бути правим самотужки”.

Prediction markets цю рівновагу повністю перевертають. Учасники мають прямі економічні стимули: точність—це прибуток; помилки—це збитки. Репутація тут не має значення. Це створює набагато сильніший відбір. Трейдери, які систематично виявляють помилки консенсусу, накопичують капітал і вплив через більші позиції, тоді як ті, хто механічно слідує за консенсусом, зазнають постійних збитків. Конкурентна перевага у точності прогнозу безпосередньо перетворюється на економічний дохід.

Ефективність агрегації інформації

Цікавий емпіричний факт: навіть за тиждень до релізу CPI prediction market вже демонструє значну перевагу у точності. Це означає, що ринки не просто швидше реагують на інформацію, а більш ефективно її синтезують, ніж опитувальні механізми.

Ринкові прогнози здатні агрегувати розрізнену, галузево-специфічну, неформальну та фрагментовану інформацію, яку традиційні економетричні моделі важко формально врахувати. Хоча опитування можуть пропустити нішеві сигнали, що розкидані по економіці, ринки природно інтегрують цю розподілену інформацію через реальний час торгів.

Важливі обмеження і застереження

Період досліджень (лютий 2023 — середина 2025) охоплює приблизно 25-30 циклів релізів CPI—значний, але все ж невеликий зразок для рідкісних шокових подій. За визначенням, великі економічні шоки трапляються рідко, що обмежує статистичну впевненість у прогнозах на краях розподілу. Подальші дослідження з довшими часовими рядами допоможуть підтвердити висновки щодо довгострокової передбачуваності шоків.

Ці результати не стверджують, що prediction markets є універсальним рішенням у всіх сферах прогнозування—скоріше, у просторі CPI особливі переваги проявляються саме під час підвищеної макроекономічної невизначеності та структурних змін.

Практичний висновок: переосмислення систем управління ризиками

Дослідження має чіткі наслідки для інституцій, що керують ризиками у все більш волатильних умовах. Консенсусні прогнози залишаються цінними, але базуються на взаємопов’язаних моделях і спільних джерелах інформації—саме ті умови, що найчастіше призводять до колективних провалів під час криз.

Prediction markets пропонують справжню альтернативну систему агрегації інформації, здатну раніше виявляти зміни стану і більш ефективно обробляти гетерогенні дані. Для портфельних менеджерів, ризик-менеджерів і політиків, що працюють у середовищах з зростаючою частотою крайових подій і структурних змін, інтеграція сигналів “Shock Alpha” у системи управління ризиками—це не просто поступове покращення прогнозів, а необхідна інфраструктура для прийняття рішень.

Головний висновок полягає не в тому, що prediction markets завжди перемагають експертний консенсус. Скоріше, коли вони не погоджуються—особливо при розбіжностях понад 0,1%—альтернативний сигнал ринку несе економічно важливу інформацію, яку варто враховувати у традиційних системах прийняття рішень. У світі, де колективні очікування часто провалюються саме у найважливіші моменти, це і є той перевага, що перетворює виживання у стратегічну перевагу.