Прогнозування за участю масової аудиторії зменшує помилку прогнозу на 40% — чому ринкові прогнози CPI перевищують результати Уолл-Стріт

Коли наступного місяця індекс споживчих цін США знизиться, інституційні прогнозисти з Уолл-стріт заздалегідь подадуть свої очікування за кілька тижнів. Однак, згідно з революційним дослідженням платформи Kalshi, провідної prediction market, ці експертні прогнози часто помиляються — іноді суттєво. Винуватець? Не відсутність експертизи, а фундаментальна помилка у тому, як помилка прогнозу накопичується під час економічних збурень.

Комплексний аналіз понад 25 місяців даних CPI показує, що прогнози, засновані на ринкових даних — отримані з тисяч трейдерів, які ставлять реальні гроші на результати — зменшують помилку прогнозу приблизно на 40% у порівнянні з традиційним інституційним консенсусом. Ще більш вражаюче, що під час економічних шоків ця перевага зростає. Під час помірних несподіванок помилка прогнозу знижується на 50-56% порівняно з консенсусом. Під час великих шоків вона падає на 50-60%. Це не просто поступове покращення; це структурне переосмислення способу прогнозування непередбачуваного.

Фундаментальна зміна: ринки проти консенсусу щодо інфляції

Основна різниця полягає у тому, що саме агрегується. Очікування Уолл-стріт об’єднують прогнози від великих фінансових інститутів, що використовують переважно однакові моделі, методології досліджень і публічні дані. Коли ці прогнозисти публікують прогнози приблизно за тиждень до кожного оголошення CPI, вони фактично поєднують варіації одного й того ж інтелектуального підходу.

Prediction markets Kalshi працюють зовсім інакше. Вони об’єднують позиції трейдерів із різною інформацією — власними моделями, галузевими інсайтами, альтернативними наборами даних і інтуїцією на основі досвіду. Ця різноманітність стає конкурентною перевагою ринку.

Чисельні дані вражають:

• Загальна перевага: у всіх умовах ринкові прогнози CPI мають середню абсолютну помилку (MAE) на 40.1% нижчу за консенсусні. Ця різниця зберігається на всіх часових горизонтах: за тиждень — (40.1% нижче), за день — (42.3% нижче), і у день оголошення — (43.2% нижче).

• Відсоток перемог над консенсусом: коли існує розбіжність між ринковими і консенсусними прогнозами, ринкові прогнози виявляються точнішими у 75% випадків у порівнянних часових рамках. Враховуючи випадки, коли вони збігаються, ринкові прогнози співпадають або перевищують точність консенсусу приблизно у 85% випадків за тиждень до.

Коли настають шоки — помилка прогнозу зростає, але ринки звужують її

Дослідження класифікувало невдачі CPI у три категорії: нормальні події (error <0.1 процентних пунктів), помірні шоки (0.1-0.2 пунктів) і великі шоки (>0.2 пунктів).

У стабільних умовах ринкові і консенсусні прогнози працюють приблизно однаково. Вражаюча різниця з’являється саме тоді, коли помилка прогнозу має найбільше значення — під час несподіваних економічних збурень.

Показники під час помірних шоків:

• За тиждень: помилка прогнозу ринку на 50% нижча за консенсус
• Перед днем оголошення: помилка зменшується до 56.2% нижчої

Показники під час великих шоків:

• За тиждень: помилка прогнозу ринку на 50% нижча за консенсус
• Перед днем оголошення: помилка досягає 60% нижчої

Ця модель показує важливий висновок: інформаційна перевага ринку полягає не у швидкості, а у точності саме в ті моменти, коли точність визначає результати інвестицій. Навіть за тижневим вікном — коли консенсусні прогнози щойно оприлюднені — prediction markets вже демонструють суттєву перевагу.

Сигнал розбіжності: прогнозування помилки прогнозу

Крім високої точності, ринки видають додатковий сигнал із глибоким практичним значенням. Коли ціна на ринку відхиляється від очікувань консенсусу більш ніж на 0.1 процентних пунктів, ймовірність реального економічного шоку зростає до приблизно 81.2%. Це підвищується до 82.4% за день до оголошення.

Інакше кажучи, сама розбіжність стає метасигналом — кількісною ранньою системою попередження про крайові події. Коли натовп (ринкові) і експерти (консенсус) не погоджуються, щось несподіване готується. Інвестори і політики можуть інтерпретувати цю розбіжність як індикатор «ймовірності шоку» без необхідності покладатися на один конкретний прогноз.

Три основні механізми: чому колективний інтелект перемагає професійний консенсус

1. Гетерогенне агрегування інформації

Prediction markets досягають того, що поведінкові економісти називають «мудрістю натовпів» — коли учасники мають релевантну інформацію і їхні помилки не корелюють, агрегування різних прогнозів перевищує однорідний інституційний аналіз.

Консенсус Уолл-стріт об’єднує погляди, що мають спільну «ДНК»: однакові економетричні рамки, перекриваючі дані постачальників і схожі часові горизонти. Коли макроекономічні умови «змінюють стан» — переходять із нормального у кризовий режим — ці корельовані припущення руйнуються одночасно.

Трейдери prediction markets приносять розкидану, локальну і нішеву інформацію: інсайти з логістики, сигнали з ринку праці від HR-спеціалістів, спостереження за поведінкою споживачів від роздрібних операторів. Ця фрагментована інформація, агрегована через цінові сигнали, створює більш багатий колективний сигнал під час структурних переходів.

2. Неправильна мотиваційна структура у традиційному прогнозуванні

Професійні прогнозисти працюють у складних організаційних і репутаційних системах, що систематично відрізняються від чистої точності прогнозу. Велика помилка шкодить репутації суттєво; дуже точний прогноз, що різко відрізняється від консенсусу, рідко приносить відповідне професійне нагородження.

Це створює викривлені стимули: прогнозисти зосереджуються навколо значень консенсусу, навіть якщо їхні власні моделі вказують інакше. Професійна ціна «бути неправим самотужки» перевищує вигоду «бути правим самотужки».

Учасники prediction markets мають зворотні стимули: точні прогнози приносять прибуток, неточні — збитки. Репутаційні питання зникають. Ті, хто систематично виявляє помилки консенсусу, накопичують капітал і вплив на ринку. Ті, хто механічно слідує за консенсусом, зазнають постійних збитків, коли він провалюється.

Ця різниця стає економічно вирішальною під час періодів високої невизначеності — саме тоді професійні прогнозисти відчувають максимальний тиск залишатися в межах консенсусу, а ринкові стимули найсильніше винагороджують відхилення.

3. Вища інформаційна ефективність у межах однакових часових рамок

Дослідження показує, що перевага ринку зберігається навіть за тиждень — стандартний час публікації прогнозів. Це свідчить, що ринкові прогнози не просто швидше отримують інформацію, а більш ефективно обробляють фрагментовані дані.

Консенсусні очікування базуються на анкетуванні; навіть за однакового доступу до інформації ця методика важко синтезує розкидані, неформальні або галузево-специфічні дані у формальні економетричні моделі. Prediction markets, навпаки, синтезують цю гетерогенну інформацію через безперервне відкриття цін.

Ринки краще за все фіксують інформацію, яка занадто нішова, занадто розпливчаста або занадто розсіяна для традиційних опитувань — саме цей сигнал стає критичним під час змін стану.

Помилка прогнозу як економічна реальність: чому це важливо

Для інвесторів, менеджерів ризиків і політиків ставки навколо помилки прогнозу є асиметричними. У стабільні періоди додаткові покращення прогнозу мають обмежене економічне значення. У волатильних — коли кореляції руйнуються, моделі зазнають невдач, а крайові ризики реалізуються — висока точність прогнозу перетворюється на суттєвий альфа і захист від просадок.

Дослідження чесно визнає свою обмеженість: з приблизно 30 місяців даних великі шокові події залишаються статистично рідкісними, що обмежує силу висновків. Більш довгі ряди даних зміцнили б висновки, хоча й нинішні результати вже чітко підтверджують перевагу ринкового прогнозування і цінність сигналу розбіжності.

Майбутні напрямки і наслідки

З’являються три дослідницькі фронти:

1. Прогнозування шоків: Чи можуть метрики волатильності і розбіжності самі по собі прогнозувати «шоковий альфа» за допомогою більших вибірок і кількох макроекономічних індикаторів?

2. Порогові рівні ліквідності: За яким обсягом торгів і глибиною ринку prediction markets стабільно перевищують традиційні методи?

3. Перевірка на інших інструментах: Як прогноз, закодований у цінах фінансових інструментів високої частоти, співвідноситься з ринковими прогнозами?

Висновок: від поступового покращення до структурної переваги

Це фундаментальне відкриття змінює підхід організацій до економічного прогнозування. У середовищах, де консенсусні прогнози базуються на корельованих моделях і спільних даних, prediction markets пропонують альтернативний механізм агрегування — той, що раніше виявляє зміни стану і більш ефективно обробляє гетерогенну інформацію.

Ринкові прогнози CPI зменшили помилку прогнозу приблизно на 40% у цілому і до 60% під час великих шоків. Цей розрив не є незначним; він становить структурну перевагу у виявленні моментів, коли консенсусні моделі зазнають невдачі.

Для інституцій, що орієнтуються на економічне середовище з структурною невизначеністю і зростаючою частотою крайових подій, впровадження сигналів prediction market — зокрема, системи попередження про шок через розбіжність — має стати фундаментальною інфраструктурою, а не просто додатковим інструментом прогнозування. Там, де помилка прогнозу коштує найбільше, натовп перемагає у розумінні ситуації.