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Odaily 星球日报 · 文章线索·· 2 小时前

Tiger Research 研报:预测市场是否真能产出高价值数据

Tiger Research:预测市场真的有实际用处吗?

内容摘要

Tiger Research 收官研报认为预测市场本质是高价值数据来源而非单纯博彩,并基于链上平台 Limitless 截至 2026 年 10 月的公开 API 数据做了实证。报告筛选 2681 个已结算事件市场(约 85% 为体育类),在 10 个价格档位中有 9 个的实际发生率与盘口价格偏差在 4 个百分点以内,50% 至 60% 档位因约三分之一合约缺乏交易而偏差较大。报告还援引美联储工作论文称 Kalshi 对联邦基金利率的预测在 FOMC 议息会议前一日表现优于期货,Google Finance、CNBC、ICE 等已展示或分发预测市场数据;同时指出行业仍需提升流动性以防操纵、与监管沟通并保持数据透明。

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Tiger Research 报告评估预测市场数据精度

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    ChainCatcher 消息,Tiger Research 研究员 Ryan Yoon 发布预测市场系列终篇报告,讨论预测市场是否具备实际效用。报告称,参与者以资金承担判断结果,价格随新信息实时更新,形成可与传统民调、专家调查和经济预测相比的概率分布;预测市场已从体育和选举预测扩展至宏观经济与地缘政治数据基础设施。报告列举,Google Finance、CNBC、CNN 与《华尔街日报》已展示预测市场概率,纽约证券交易所母公司洲际交易所及债券电子交易平台 Tradeweb 向机构客户分发相关数据。美联储理事会工作论文将预测市场 Kalshi 描述为高频、持续更新且分布信息丰富的基准,称其对联邦基金利率的中位数与众数预测在 FOMC 会议前一日记录完美,并在该期限显著优于联邦基金期货;相较彭博共识,其对整体 CPI 更准确,对核心 CPI 与失业率则统计上相近。报告还引用爱荷华电子市场研究:在 1988 年至 2004 年五次美国总统选举、964 项民调对比中,74% 的情况下其预测更准确;选举前一周投票份额误差平均为 1.5 个百分点,低于盖洛普终期民调的 2.1 个百分点。报告提出,平台需加深流动性以抵御操纵、与监管机构沟通并将其定位为监测工具,并保持开放透明、有独立研究支持的数据。

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    Tiger Research 发文分析预测市场的数据价值,认为其核心价值是产出可核验的概率数据而非交易场所。文章援引美联储工作论文称,Kalshi 对 FOMC 会议前联邦基金利率的中位数、众数预测完全命中,对总体 CPI 的预测准确率显著高于彭博共识。基于 Limitless 截至 2026 年 10 月的公开 API 数据,2681 个已结算标的中 10 档价格区间有 9 档的真实发生频率与定价差距在 4 个百分点以内,但作者指出宏观政策类标的流动性仍偏弱。

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