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　　经济学家发现 ，Kalshi、Polymarket 等预测市场不仅擅长预判政治事件
，对经济数据的预测也相当精准。

　　作者：莉迪亚?德皮利斯

　　拿着高薪 、负责判断经济走向的顶尖银行与投资机构经济学家们，原本预计周三公布的最新就业报告显示上月新增就业约6.8 万人 。

　　而在预测网站 Kalshi 上下注的一群匿名网络赌徒 ，则预计新增5.4 万人
。

　　最终报告显示，美国经济年初新增13 万人就业。两边都大幅偏离实际
，且偏差程度相近 。

　　美国国家经济研究局上月发布的一篇工作论文发现，在 Kalshi 上线的五年里 ，平台上数千名赌徒对部分经济指标的平均预测准确度
，堪比受过专业训练的机构预测师。这群散户还能较好预判美联储的利率决议，在预测通胀率方面甚至优于专业人士
。

　　约翰?霍普金斯大学经济学教授、论文合著者乔纳森?赖特表示：

　　“从一大群人那里汇集信息 ，会是一种非常出色的预测方式。”

　　投资机构杰富瑞的美国经济学家托马斯?西蒙斯
，曾在预测市场显示凯文?沃什领跑特朗普美联储主席人选时感到意外 。西蒙斯原本认为这不可能，因为沃什过去一直主张加息 ，而非特朗普偏好的降息
。

　　“他怎么可能排在第一位？这完全说不通。 ” 西蒙斯回忆当时的想法 。

　　但结果证明市场是对的
，他也意识到自己不该无视赔率
。

　　他发现，下注者有一个优势：如果没有十足把握 ，他们可以选择不预测。而专业预测师别无选择 —— 即便数据混乱
、对数字没有信心
，也必须给出猜测 。

　　“就算你不觉得自己有任何优势，每个月也必须预测这些数据
。
” 西蒙斯说 ，

　　“这让我开始觉得，真正有信息优势的人
，才会参与进来。”

　　伦敦商学院与耶鲁大学经济学家的另一篇工作论文发现，整体来看 ，Polymarket 的下注者对企业盈利的预测
，比那些拿薪水、为投资者提供买卖建议的分析师更准确 。

　　参与该研究的耶鲁大学教授泰斯?詹森认为，数千名业余人士表现相对出色 ，原因在于激励机制
。

　　专业分析师可能存在利益冲突
，比如所在机构的交易佣金，会因更乐观的预测而增加。分析师也不愿发布偏离共识的盈利预测 ，因为标新立异比随大流更容易难堪 。

　　“预测市场的好处在于
，你必须用真金白银为自己的观点买单。 ” 詹森说，

　　“这会强烈激励你说出真实判断
。
”

　　当然 ，这一道理已存在数十年。

　　最早的在线预测市场于 2000 年代初出现
，Intrade 等网站主要聚焦选举与国际大事概率，普遍被认为准确度不错 。2010 年代 ，美国监管机构严厉打击，裁定这些平台属于非法赌博
。

　　但部分平台在欧洲继续运营
，在那里，政治与经济合约只是庞大体育博彩市场的附属品。

　　Kalshi（2024 年胜诉获得合法运营资格）与 Polymarket（在美国多州因诉讼被限制交易 ，仅偶尔可访问）也是如此 。

　　即便如此
，非体育类议题的下注量仍在爆炸式增长，引起预测师和分析师的高度关注
。

　　如今这些平台上 ，每天有超过 6000 万美元押注在政治与经济议题上 —— 远超早期平台规模。

　　爱德华?里奇利运营着一家名为 Stand 的公司
，允许用户同时在 Kalshi 和 Polymarket 交易，并跟踪大额交易者 。

　　他说 ，很多高频客户本身就在相关领域工作：一名香港用户日常交易英伟达股票
，同时用关祱相关预测合约做对冲
。

　　“如果特朗普对华关祱升级，他可以平仓 ，避免巨亏。” 里奇利说 。

　　他还发现一个特点：大多数下注者只专精某一领域
。

　　“你会发现
，很多擅长选举预测的交易者并不擅长加密货币；擅长加密货币的，又不擅长地缘政治。 ”

　　摩根大通首席美国经济学家迈克尔?费罗利 ，坐拥银行内部政治事务团队 、国别专家与股票研究员的深厚资源，但他仍会参考预测市场
，以获得更精确的估算 。

　　“每当你和华盛顿的人聊天，他们会说‘我觉得预算能搞定’。但概率是多少？
” 费罗利说 ，

　　“这是另一套语言
。很多时候你必须不断追问
，才能得到量化答案。”

　　但对于他擅长的量化问题，比如消费者价格指数与 GDP 预测 ，费罗利怀疑另一种可能：

　　预测市场只是在跟随专家—— 跟踪彭博共识
、大型投行研报、芝商所等机构汇总的期货与投资者预期 。

　　研究预测的乔治?华盛顿大学经济学家塔拉?辛克莱也认同这一点
。

　　而这正是预测市场的一个风险：如果散户群体取代了专业预测师
，个体下注者反而会受损。

　　“他们会让信息提供者的工作更难，因为原本可以参考独立信息源 。 ” 辛克莱说 ，

　　“如果把这些都取代掉
，就再也没有可参考的东西了
。”

　　大多数专业预测师并不担心这一点，因为他们的工作不只是报数字。

　　每一个预测背后都有对核心因素的详细分析 ，而这正是投资者和企业做决策所需要的 。

　　“意外总会发生
，人们想知道：这意味着什么？接下来会怎样？驱动因素是什么？
”

　　富国银行美国经济学家迈克尔?普格列塞说，“这些都是非常细致 、关键的信息 ，你在市场里做决策时必须掌握
。”

　　但预测市场仍可能成为美联储等机构复杂预测模型的一项输入变量。

　　密歇根大学经济学教授贾斯汀?沃尔弗斯曾研究早期预测市场，他建议美联储官员参考这些市场
，但对方态度犹豫 。

　　“深层问题在于，这么做会让决策民主化
。 ” 沃尔弗斯说 ，

　　“现在资深经济学家手握大权
，他们的观点就是定论。
”

　　事实上，无论是单个专家还是数千人集体 ，或许都不是最擅长预测未来的 。

　　过去十年
，一个名为 “良好判断”（Good Judgment）的机构建立了一套模型，专门挑选历史预测准确率高的人 ，组成 “超级预测者 ” 团队
，为付费客户解答长期问题。他们协作分析，但最终独立投票
。

　　该机构首席执行官沃伦?哈奇认为 ，预测市场与超级预测者可以互补：前者聚焦短期问题
，普及概率思维。

　　如今他还在关注另一股预测力量：人工智能 。AI 可以合成大量标准化信息，给出不错的估算 ，但在涉及人性
、文化、而非单纯数字指标的问题上往往表现不佳
。

　　“当数据稀疏 、环境多变时，机器本质上是在向后看。
” 哈奇说
，

　　“而这正是人类依然拥有空间的地方 。”