Nieuw onderzoek door Kalshi naar voorspellingsmarkten suggereert dat deze platforms traditionele Wall Street-schattingen kunnen overtreffen als het gaat om het voorspellen van de inflatie in de VS.
Summary
Kalshi-studie toont aan dat voorspellingsmarkten Wall Street overtreffen bij inflatiegegevens
Volgens een nieuwe studie van Kalshi verslaan voorspellingsmarkten de consensusramingen van Wall Street over de inflatie in de VS met een 40% lagere gemiddelde fout over een periode van 25 maanden. Bovendien toont de analyse aan dat deze markten bijzonder nauwkeurig waren wanneer de inflatie sterk afweek van de verwachtingen van economen.
Bij het vergelijken van inflatievoorspellingen op zijn platform met de professionele consensus, ontdekte Kalshi dat marktgebaseerde handelaren conventionele economen en analisten gedurende de 25 maanden die werden beoordeeld, overtroffen. Het prestatievoordeel was het meest zichtbaar tijdens perioden van verhoogde economische volatiliteit, wanneer traditionele modellen de neiging hebben om te worstelen.
Marktgebaseerde schattingen van jaar-op-jaar veranderingen in de Consumentenprijsindex (CPI) noteerden een 40% lagere gemiddelde fout dan consensusvoorspellingen tussen februari 2023 en medio 2025, meldt de studie. Echter, de kloof werd nog groter wanneer de werkelijke CPI-metingen sterk afweken van de verwachtingen, waarbij de voorspellingen van Kalshi de consensus met maar liefst 67% overtroffen in die gevallen.
Crisis Alpha en de waarde van meningsverschil
De studie, getiteld “Crisis Alpha: When Do Prediction Markets Outperform Expert Consensus?”, onderzocht ook hoe meningsverschillen zelf aankomende verrassingen kunnen signaleren. Specifiek werd gekeken naar de relatie tussen de grootte van de kloof tussen Kalshi’s CPI-schatting en de Wall Street-consensus, en de waarschijnlijkheid van een schok.
Wanneer Kalshi’s CPI-schatting meer dan 0,1 procentpunt afweek van de consensus een week voor de officiële publicatie, steeg de kans op een significante afwijking in de werkelijke CPI-meting tot ongeveer 80%, tegenover een basislijn van 40%. Dat gezegd hebbende, waarschuwt het document dat de steekproef van grote schokken gedurende de periode nog steeds relatief klein is.
De auteurs stellen dat dit patroon het potentieel benadrukt voor marktgebaseerde voorspellingen om te dienen als een vroegtijdig waarschuwingsinstrument voor beleidsmakers en institutionele beleggers. In plaats van bestaande modellen te vervangen, suggereren de resultaten dat markten kunnen fungeren als een aanvullende signaal, vooral tijdens episodes van structurele verandering of financiële stress.
Informatie-aggregatie en de wijsheid van de massa
In tegenstelling tot traditionele voorspellingen, die vaak vertrouwen op een gedeelde set van economische modellen en aannames, aggregeren de markten van Kalshi informatie van een diverse groep handelaren met directe financiële prikkels. Deze structuur, merkt de studie op, creëert een “wijsheid van de massa” effect dat sneller kan reageren op nieuwe gegevens en verschuivende verhalen.
Dat gezegd hebbende, benadrukt het rapport dat het voordeel het meest evident is wanneer de voorspellingsomgeving uitdagend wordt. In de woorden van de auteurs: “wanneer de voorspellingsomgeving het meest uitdagend wordt, wordt het informatie-aggregatievoordeel van markten het meest waardevol.” Dit is precies wanneer institutionele besluitvormers het grootste risico lopen om verrast te worden door consensusgebaseerde fouten.
Waarom voorspellingsmarkten de consensus overtreffen tijdens stressvolle tijden kan te maken hebben met hoe ze informatie verwerken. Traditionele voorspellers bij banken en onderzoeksbureaus putten vaak uit vergelijkbare datasets en modellen, wat de aanpasbaarheid kan beperken wanneer economische omstandigheden buiten historische normen bewegen, suggereert de studie.
Prikkels, liquiditeit en realtime prijsstelling
Voorspellingsmarktplatforms daarentegen weerspiegelen de opvattingen van individuele handelaren die gebruikmaken van sectorspecifieke inzichten, alternatieve datasets en soms contrasterende verhalen. Bovendien hebben handelaren op deze markten kapitaal op het spel staan en worden ze uitsluitend beloond of gestraft op basis van hun voorspellingsprestaties, in plaats van op reputatie- of organisatorische overwegingen.
Institutionele voorspellers, merkt de studie op, kunnen te maken krijgen met carrière- en organisatorische beperkingen die gedurfde uitspraken ontmoedigen, zelfs wanneer de gegevens deze zouden rechtvaardigen. Op een handelsplatform daarentegen, bevoordeelt de beloningsstructuur het afstemmen van prijzen op de meest waarschijnlijke uitkomst, ongeacht hoe ongebruikelijk die uitkomst er voor consensus-economen uitziet.
De continue aard van prijsstelling op platforms zoals Kalshi is ook van belang. Marktprijzen worden in realtime bijgewerkt naarmate nieuwe informatie binnenkomt, terwijl Wall Street-consensusramingen doorgaans enkele dagen voor de officiële gegevenspublicaties worden vastgesteld. Deze vertraging kan vooral kostbaar zijn wanneer de omstandigheden snel veranderen, zoals tijdens inflatieschokken of beleidsverrassingen.
Groei van crypto-gekoppelde voorspellingsplatforms
De gebruikersbasis van Kalshi is recentelijk uitgebreid na de integratie van zijn voorspellingsplatform in de grote crypto wallet Phantom. Eerder deze maand haalde het bedrijf $1 miljard op bij een waardering van $11 miljard, wat de groeiende interesse van investeerders in markten waar gebruikers kunnen wedden op macro-economische en politieke uitkomsten onderstreept.
In oktober werd gemeld dat het concurrerende platform Polymarket in gesprek was om fondsen te werven bij een waardering van maar liefst $15 miljard. Samen suggereren deze ontwikkelingen een snelle institutionalisering van wat begon als een nichemarkt, waarbij zowel traditionele financiële als crypto-native investeerders nu deelnemen.
Bovendien ontdekte eerder dit jaar onderzoek door een datawetenschapper dat Polymarket 90% nauwkeurig was in het voorspellen hoe evenementen zouden plaatsvinden een maand van tevoren, en 94% slechts enkele uren voor het evenement. Toch merkte de studie op dat instemmingsbias, kuddegedrag en lage liquiditeit soms kunnen leiden tot overschatte waarschijnlijkheden voor bepaalde uitkomsten.
Beperkingen en toepassingsmogelijkheden voor marktgebaseerde signalen
Het Kalshi-document benadrukt dat de bevindingen niet impliceren dat deskundige voorspellingen verouderd zijn. In plaats daarvan stelt het dat voorspellingsmarkten kunnen fungeren als een aanvullend instrument voor institutioneel risicobeheer, monetaire beleidsanalyse en portefeuillesamenstelling, vooral wanneer historische relaties instorten.
De auteurs erkennen dat het aantal grote inflatieschokken in de steekproef beperkt is, wat de statistische kracht natuurlijk beperkt. Ze stellen echter dat de consistentie van de prestatiekloof over volatiele episodes nog steeds wijst op een betekenisvol informatievoordeel dat in marktprijzen is ingebed.
In plaats van te pleiten voor een algehele vervanging van traditionele methoden, suggereert de studie dat institutionele besluitvormers zouden moeten overwegen om marktgebaseerde signalen naast bestaande modellen te integreren. In perioden van structurele onzekerheid kunnen dergelijke gecombineerde benaderingen de nauwkeurigheid van inflatievoorspellingen verbeteren en het risico verminderen om verrast te worden door onverwachte macro-economische gegevens.
Over het geheel genomen benadrukt de analyse hoe diverse, gestimuleerde handelaren en realtime prijsstelling platformgebaseerde voorspellingen tot een nuttige aanvulling kunnen maken op de toolkit van economen, investeerders en beleidsmakers die navigeren in een steeds complexer macro-economisch landschap.
