預測市場真的能帶來效用嗎？ – 泰格研究

關鍵要點

• 由於實際資金參與的「有風險的遊戲」結構，預測市場提供了實時更新的精確概率分布，其準確性持續與傳統民調、專家調查及經濟預測相當或更高。
• 預測市場已經從體育和選舉預測發展成為涵蓋宏觀經濟和地緣政治的核心數據基礎設施，主要金融媒體、中央銀行研究團隊及機構市場平台廣泛採用。
• 為了讓預測市場數據成為全球信賴的決策基礎設施，平台必須增強流動性以抵抗操縱，並與監管機構積極溝通，重新定義預測市場為監測工具，同時保持由獨立研究支持的開放和透明數據。

1. 從賭注到有價值的數據

第一份報告探討了預測市場的定義和運作方式，第二份報告則涵蓋了主要的監管現狀。這兩份報告的核心在於預測市場不僅僅是簡單的賭注，而是作為有價值的數據發揮作用。

主要金融媒體和市場基礎設施公司已開始採用預測市場數據，這證明了其價值。

谷歌財經、CNBC、CNN、華爾街日報（WSJ）已開始在屏幕上顯示預測市場的概率，而紐約證券交易所母公司洲際交易所（ICE）及電子交易平台Tradeweb也向機構客戶提供與傳統市場數據一起的預測市場數據。

美國聯邦儲備委員會的工作文件也將預測市場數據描述為利率決策、物價、失業率和GDP增長率等宏觀經濟預期的基準。

美國聯邦儲備委員會的經濟學家和共同作者將預測市場Kalshi的市場評價為「對研究者和政策當局都具有價值的、高頻持續更新且信息豐富的基準」（Diercks, Katz and Wright, 2026）。這標誌著預測市場開始被視為數據來源，而不僅僅是賭注網站。

業界已經認可並利用預測市場數據作為有價值的數據。因此，本系列的最後一篇報告將通過三個問題來探討預測市場數據的效用。

1. 預測市場的價格如何成為有價值的數據？
2. 預測市場數據用於何處？
3. 當前的預測市場是否在生成這樣的數據？

2. 預測市場的價格如何成為有價值的數據？

如第一份報告所述，預測市場的核心機制——二元合約（Binary Contract）是根據特定事件的發生與否支付通常為1美元或0美元的結構。例如，若「明天會下雨」的合約以0.62美元交易，則意味著市場參與者估計該事件發生的概率為62%。

因此，預測市場價格（0.62美元）充當了對未來情況的直觀概率數據（62%）。然而，預測市場之所以成為全球金融機構和媒體實際決策指標的「有價值數據」，有以下四個結構特徵。

2.1. 透過有風險的遊戲（Skin in the Game）來確保信任度

雖然有些人將預測市場的賭注視為簡單的賭博，但涉及金錢利益的賭注會啟動參與者強烈的「有風險的遊戲」機制。

這裡的「有風險的遊戲」是指承擔自己決策所帶來的風險和責任的結構。也就是說，與主觀意見表達或無成本的簡單意見不同，參與者因為在預測錯誤時直接承擔資金損失的風險，因此他們只會將經過嚴格驗證的信息和真實信念反映在價格上。

當多數預測涉及經濟利益時，假設市場流動性充足，預測市場的「價格」便成為可信的概率數據。

2.2. 透過實時連續更新來確保及時性

傳統的民調或專家調查僅提供在特定時間點進行調查的片段指標，因此難以及時捕捉迅速變化的現實。例如，在明天將公布的中央銀行利率決策之前，若今天突然發生外部經濟衝擊或緊急聲明，則幾天前已結束的傳統民調或每月專家調查將完全無法反映這些實時變化。

相對而言，預測市場價格會在新信息進入市場的瞬間立即反映價格變動。每當有新消息、突發變數或監管公告出現時，參與者都會重新調整其頭寸，因此價格會不斷更新。

因此，預測市場的「價格」不僅是過去的概率，而是能夠立即反映當前變化的高時效數據。

2.3. 通過結果的概率分布提供立體分析

單一的平均值或以峰值為主的傳統指標因為將多數意見壓縮為一個數字，導致信息損失。例如，在預測中央銀行降息時，傳統的專家調查僅顯示「0.25%降息」這一單一的平均數字，而無法展示委員發言變化所帶來的詳細情境。

相反，預測市場會產出所有可能結果的「概率分布」。這裡的「概率分布」不僅展示單一結果的概率，還展示所有可能情境的概率（例如：凍結20%、降息0.25%70%、降息0.5%10%）。此外，它也是連續的時間序列數據。

這使得不僅能夠測量有力的中位數，還能夠立體地測量發生可能性低但一旦發生將帶來巨大影響的極端風險（tail risk）。因此，預測市場提供的數據超越了單一時點的數字，能夠綜合評估未來市場的波動性和潛在風險。

2.4. 透過事後驗證的可能性來確保客觀性

預測市場數據在學術界和全球金融市場上獲得認可的決定性原因在於其完美的「事後驗證可能性」。

一般的專家預測或調查在結果出來後也可以檢查是否正確，但這種評估通常有很大的解釋空間，且各機構容易只展示有利的成績單。相對而言，預測市場的數據本身以「價格（概率）」這一明確的量化數字記錄，並在結束時通常以0或1進行結算。這使得人類的主觀解釋無法介入，能夠進行數學上完美的評分。

因此，過去形成的時間序列價格數據與實際結果之間的差距可以被任何人透明地對照和分析。由於任何人都可以隨時證明無法操縱的客觀「成績單」，預測市場的「價格」便成為數據專家和機構能夠嚴格判斷過去準確度並作為決策核心指標的最可靠依據，超越了單純的主觀猜測。

3. 預測市場數據用於何處？

預測市場數據最近開始受到廣泛關注，但其歷史可以追溯到1980年代的「愛荷華電子市場（IEM）」。長期以來，最為人所知的用途是選舉預測，而隨著預測市場應用範圍的擴大，其價值變得更加明顯。

3.1. 選舉：超越民調的早期預測能力與準確度

預測市場的可能性顯示的第一個案例是前面提到的愛荷華電子市場（IEM）。IEM在1988年至2004年期間舉行的五次美國總統選舉中，與總共964項民調結果進行比較，其中74%的案例中，實際的總統選舉結果比民調更為準確（Berg, Nelson and Rietz, 2008）。

這種優勢並不是僅在選舉前夕出現的。根據1988至2000年總統選舉的分析，選舉前一週IEM的投票率預測誤差（與實際投票率的差異）平均為1.5%p，低於蓋洛普的最終民調誤差（2.1%p），而在距離選舉150天的時候，平均誤差僅為5%p（Arrow et al., 2008）。

當然，這兩個數字的簡單比較是困難的。民調是詢問“如果今天投票”的當前指標，而預測市場價格則是預測“選舉日的最終結果”的未來指標。

實際上，對於民調結果進行修正以反映距離選舉日的變數後，準確度高於預測市場的研究也存在（Erikson and Wlezien, 2008）。然而，根據對2008年選舉的另一項分析，當修正預測市場價格的已知偏差時，在選舉初期和接近競爭的情況下，預測市場的預測能力優於修正後的民調（Rothschild, 2009）。

最終，預測市場價格比未經修正的一般民調更為準確，並且在與高度修正的民調相比時也顯示出不相上下的性能。此外，從選舉幾個月前開始，每天更新的預測也增加了其價值。

3.2. 經濟：實時讀取宏觀經濟預期的工具

利率、物價、就業等宏觀經濟指標的發布前，準確把握市場形成的預期是非常重要的。

過去，這些預期是通過專家調查或傳統金融產品價格來測量的。然而，調查的更新間隔為數周，時效性較差，而期貨價格僅提供單一數字，從選擇權得出的概率分佈也僅存在於利率和標題物價等少數變數中。相比之下，預測市場通過每個結果情境的價格直接產生實時的概率分佈數據。

這種定量效用已在2002至2005年的經濟衍生品市場中得到證明。分析與非農就業、零售銷售、新申請失業救濟金等指標發布值相關的二元選項交易數據後，預測市場形成的預測數字顯示出與專家調查平均水平相當或更高的預測準確度，市場匯總的概率分佈也與實際事件發生頻率密切一致（Gürkaynak and Wolfers, 2006）。

最近，美國聯邦儲備系統（Fed）理事會的工作論文（Diercks, Katz and Wright, 2026）對預測市場的預測與現有基準指標進行了比較評估。根據作者的說法，FOMC會議前一天的基準卡爾西的聯邦基金利率中位數和眾數預測從未出錯，並且顯著超過同一時期的聯邦基金利率期貨。與彭博共識相比，卡爾西的預測在標題消費者物價指數（CPI）上顯著更準確，而在核心CPI和失業率上則統計上相似。這意味著預測市場在某些基準指標上表現更好，而在其他指標上則表現相當。

這項研究不僅關注準確度，還關注更廣泛的實際應用可能性。過去，對於GDP增長率、核心物價、失業率、非農就業等核心宏觀指標，並不存在流動性衍生品基礎指標。預測市場提供基於市場的預期和詳細概率分佈的實時數據，消除了這一限制，從而成為研究人員和政策當局有價值的基準點。

總結來說，預測市場在標題CPI上比傳統指標更準確，在利率決策上至少具有相當的準確度，並且以實時概率分佈顯示了傳統金融市場無法處理的宏觀經濟預期。從這一點來看，預測市場是一個實質性的資訊來源。

3.3. 公共衛生：提前2至4週捕捉流感疫情階段的早期警報

由於美國疾病控制與預防中心（CDC）每週發布的官方流感統計數據，迅速掌握現場實際擴散情況存在時間上的限制。

為了克服這一限制，愛荷華大學的研究團隊試行運營了一個專門針對流感的預測市場，讓參與的醫療人員進行交易。這個市場收集醫療人員自願提供的臨床信息，預測愛荷華州整體的流感活動提前2至4週（Polgreen, Nelson, and Neumann, 2007）。

這些預測可以用於治療、預防和政策決策。這個案例顯示了預測市場可以用於公共衛生現場的快速反應。然而，這是一項試點研究，且僅限於愛荷華州。

3.4. 企業與情報機構：繞過報告體系收集現場信息

在一般企業組織中，負面消息或不確定的前景在上報過程中容易被稀釋或縮小。相反，“內部預測市場”讓員工對銷售、新產品發布時間、招聘等內部問題的成功與否進行直接下注，並在預測正確時獲得獎勵。這種結構繞過了傳統的僵化報告體系，迅速將現場的真實判斷和信息匯總為價格數據。

• HP: 活躍參與者20~26人交易的內部銷售預測市場在與官方管理層的預測相比較時，有6次中有8次更為準確，並且8次中所有官方預測都朝錯誤的方向進行了預測（Chen and Plott, 2002）。
• 英特爾: 從2006年到2013年運營的979個內部預測市場中，超過一半的市場記錄了比公司官方預測更優秀的準確度（Gillen, Plott and Shum, 2017）。
• 福特: 根據內部新車功能預測市場的交易結果，福特品牌自行車架和車用吸塵器將不會在未來的模型中推出，這是在2011年宣布的（Cowgill and Zitzewitz, 2015）。
• 谷歌: 一位高級主管在全公司會議上表示，填補高級領導職位的目標在連續6個季度內未能達成，內部預測市場提前預見到了這一點（Cowgill and Zitzewitz, 2015）。
• 西門子: 根據現有的項目計劃，某軟體項目仍然看起來可以按時完成，但內部預測市場警告可能會延遲2~3周，實際上該項目延遲了13天完成（Ortner, 1998）。

國家安全及地緣政治問題的效用也得到了證實。美國情報高等研究計劃局（IARPA）在2011~2015年進行的地緣政治預測比賽中，研究團隊比較了預測市場和預測調查（針對預測者的調查）。

超過2400名參與者預測了261個事件，結果顯示預測市場的價格在兩個賽季中均比調查回應的簡單平均更為準確。雖然根據過去的準確度給予權重並進行統計修正的團隊調查預測未能達到，但這顯示了預測市場在未經加工的情況下能夠很好地匯總信息（Atanasov et al., 2017）。

總結來說，企業內部反覆報告了預測市場首先捕捉到官方預測或報告系統所忽略的信息的案例。在情報機構的比賽中，預測市場的準確度也超過了調查回應的簡單平均。然而，根據過去準確度加權的團隊調查預測未能達到，且如HP和西門子的案例所示，某些市場的交易參與者僅有20~60人，這是一個限制。

4. 當前的預測市場是否產生有價值的數據？

那麼，當前運作的預測市場是否也在產生這些有價值的數據呢？為了驗證這一點，我們基於鏈上預測市場平台Limitless截至2026年10月的公開API數據分析了市場類型和預測準確度。

4.1. 市場類型的多樣性

截至分析時點，共開設了556個市場，這些市場不僅限於簡單的體育或娛樂事件，還廣泛涵蓋了主要國家中央銀行的利率調整、選舉和地緣變數、科技公司的IPO和季度業績等政策及宏觀經濟指標。

這樣的變化顯示，過去僅限於特定事件的預測市場已經擴展到全面的宏觀指標和政策變數，這表明在前面的章節中驗證的預測市場的效用（準確度、及時性、事後驗證能力）現在已經超越特定領域，擴展到全球經濟和政策決策的整體。

換句話說，過去金融系統或民意調查難以捕捉的各種不確定性和未來波動性，現在以可靠的定量概率數據形式被量化，並成為市場參與者和政策當局的實質性決策基準。

4.2. 預測的準確性

為了驗證這些市場形成的價格在多大程度上精確反映了實際事件的發生概率，我們對收集的樣本中已完成判定的2681個事件市場（約85%為體育市場）進行了分析，並比較了預定判定時間前一天的價格與實際結果。

分析結果顯示，在10個價格區間中，有9個區間的實際結果發生比例與預測價格之間的差異在4%p以內。例如，在判定前一天顯示70~80%概率的165個合約中，74.5%實際上得以實現，而在評估為90%以上的113個合約中，97.3%得以實現。

唯一顯著的誤差出現在50~60%區間（實際實現率48.8%），因為該區間的合約約三分之一在判定前一天仍停留在最初上市價格50%，而且大部分是體育市場。

也就是說，除了流動性不足的某些冷門體育市場外，預測市場的價格以高精度反映了實際事件的發生概率。

4.3. 對新信息的反應

這種準確性的基礎在於及時性。為了確認當新信息進入時市場價格是否能立即反映，我們追蹤了與美聯儲利率決策相關的價格時間序列變化。

實際上，追蹤美聯儲利率決策市場的價格變化後發現，每當新的經濟指標和政策變數公布時，市場概率會立即調整，顯示出高度的及時性。8月中旬70%的利率保持概率在主要指標發布後下降至8月底至9月初的50%以下，

在9月11日物價指標發布後約降至20%，而在決策前一天降至10%多。相反，0.25%p的加息概率在決策當天上升至86~89%，幾乎達到基於聯邦基金利率期貨的預測概率（CME FedWatch，約90%）的水平（Diercks, Katz and Wright, 2026; Daiwa Capital Markets, 2026）。這種實時的及時性在主要國家中央銀行的決策前形成的Limitless價格中同樣得到了確認。

**綜合來看，當前運作中的鏈上預測市場平台同樣在實際現場忠實地證明了前述“有價值數據”的核心要求，即及時性和準確性。**也就是說，預測市場的價格實時吸收信息，並不斷以高精度的概率數據形式供應。

5. 預測市場真的有用嗎？

如前所述，預測市場的本質價值並不僅限於簡單的投機交易或收益創造。長期積累的學術研究和此次實證分析結果顯示，預測市場在選舉、宏觀經濟指標、企業預測等多個領域生成的概率數據具有超越或補充傳統調查或專家小組預測的準確性和及時性。特別是全球金融媒體和核心市場基礎設施開始將預測市場數據作為實時主要指標的趨勢，也基於這種實質性的效用。

然而，在亞洲主要國家等地，仍然存在將預測市場視為賭博領域的觀點。然而，正如本分析所確認的，像Limitless這樣的預測市場雖然目前交易量不多，但已經開設了涉及韓國銀行和日本銀行的利率決策等區域主要政策和經濟問題的市場。

為了使這些預測市場數據成為亞洲及全球社會可信的決策基礎設施，必須支持以下三項努力。

**首先，這是減少價格扭曲和根除市場操縱的結構性努力。**必須積極擴大主要宏觀和政治事件市場的流動性，並擴大健康的參與池，從根本上阻止少數資本或投機勢力扭曲價格的可能性。

**其次，這是為了引導對預測市場的政策認識變化而進行的積極公共關係（GR）和溝通工作。**亞洲主要國家的政策當局和監管機構應持續建立說服和合作體系，使預測市場不再是監管和封鎖的對象，而是被視為民間集體智慧凝聚的宏觀經濟監測輔助指標。

**第三，這是促進透明數據公開和獨立研究生態系統的建立。**應透明地開放定期的準確性驗證指標和時間序列數據集，並通過激活如Limitless Research等專業分析主體的研究活動，為研究機構、媒體和政策當局提供基於客觀證據的數據，並建立一個可靠的環境。

目前，預測市場平台正處於超越簡單交易所，演變為下一代數據基礎設施的轉折點。如果能夠透明地提供和驗證包括亞洲在內的全球社會各種政策和經濟問題的實時概率數據，這將成為應對未來不確定性的客觀且有用的決策工具。