【预测市场】Kalshi称通胀预测优于华尔街 CPI误差降40%

Kalshi Research发布研究称,比较2023年2月至2025年年中期间的CPI预测后,Kalshi预测市场的平均绝对误差较华尔街共识预测低40.1%,在偏离共识较大的“冲击”情境下误差优势可达约50%。研究还称在市场与共识分歧时胜率为75%。相关结论来自其内部研究,仍需更多样本与第三方验证。

华尔街铜牛与CPI预测误差对比图,Kalshi研究


Kalshi旗下研究部门发布新研究称,在预测美国消费者价格指数(CPI)月度数据方面,预测市场交易员的准确度持续高于华尔街经济学家共识。


该结论若成立,意味着预测市场在宏观波动期可能提供更有价值的预期信号与风险管理参考。


研究结论:Kalshi与华尔街共识对比出现“误差优势”


Research将华尔街经济学家的CPI共识预测,与Kalshi预测市场自2023年2月至2025年年中的隐含定价进行对照。


研究称,在“正常与冲击环境”下,Kalshi预测的平均绝对误差(MAE)较共识预测低40.1%。


研究进一步将偏离共识较大的情形称为“冲击”,并称在冲击期间误差优势更明显。

数据详细展示了Kalshi在预测CPI读数方面的能力。(图片:Kalshi Research)


冲击情境:偏离越大时,预测市场优势被强调


该研究指出,在一周预测窗口内,当“冲击”超过0.2个百分点、或处于0.1至0.2个百分点区间时,Kalshi预测的MAE较共识预测降低约50%。


研究还提出“冲击alpha”概念,用于描述在显著偏离共识的时段预测市场表现更好的现象。与此同时,研究也承认样本量不大,结论仍需更多数据验证。


分歧场景:当市场与共识不一致时胜率被描述为75%


研究称,在观察期内,当Kalshi市场定价与华尔街普遍预期出现分歧时,预测市场结果同样更接近最终公布值,胜率达到75%。


文中还举例称,11月CPI官方数据为2.7%,低于市场普遍预期的3%,用以说明预测市场在捕捉“意外值”方面的潜力。


上述描述主要来自Kalshi Research的研究结论,仍有待更多第三方研究交叉验证。


影响与后续:预测市场从体育走向宏观议题的路径


研究认为,“群体智慧”可作为传统宏观预测的补充,尤其在市场动荡期可能更具价值。


报道同时指出,预测市场若要实现长期增长,需要把应用场景从体育扩展到更广泛的经济数据与风险对冲工具。


Kalshi Research强调,对机构投资者、风险管理人员与政策制定者而言,在波动加剧时提升预测准确度的价值更高。

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