金色財經
作者：Ryan Yoon，Tiger Research分析師；編譯：Shaw，金色財經
預測市場依靠參與者投入真實資金（切身利益綁定）驅動，能夠實時動態更新，輸出精準的機率分布，其預測準確度持續持平甚至優於傳統民調、專家調研以及經濟預測。
預測市場已經從體育賽事、選舉預測領域進一步發展，成為重要的宏觀經濟與地緣政治數據基礎設施，被主流財經媒體、央行研究人員以及機構交易平台廣泛採用。
若要讓預測市場數據在全球範圍內成為可信的決策基礎設施，交易平台必須提升流動性以抵禦市場操縱；主動與監管機構溝通，將這類市場重新定位為監測工具；同時依託獨立研究，保持數據開放與透明。
第一份報告介紹了預測市場的定義及其運作機制，第二份報告梳理了主要監管動態。兩份報告的核心觀點一致：預測市場能夠產出具備價值的數據，而不僅僅是一個博彩場所。
主流財經媒體與市場基礎設施服務商已經開始採用預測市場數據，這印證了該數據的價值。
谷歌財經、CNBC、CNN 以及《華爾街日報》均已開始展示預測市場的機率數據；紐約證券交易所母公司洲際交易所（ICE），以及債券及其他資產電子交易平台 Tradeweb，目前已將預測市場數據和現有行情數據一併提供給機構客戶。
聯準會理事會的一篇工作論文也將預測市場數據視作宏觀預期的基準指標，用於利率決議、通膨、失業率與 GDP 增長等研究。
聯準會理事會一名經濟學家與其合著者評價預測市場平台 Kalshi：「這是一類高頻、持續更新、具備豐富分布資訊的基準指標，對研究人員與政策制定者均具備很高價值。」（Diercks, Katz and Wright, 2026）由此可見，預測市場正逐步被視作一類數據源，而非單純的博彩網站。
行業已經認可預測市場數據的價值並投入實際應用。本系列預測市場專題的最後一份報告，將圍繞三個問題，探究這類數據的實際效用：
預測市場的定價，如何轉化為高價值數據？
預測市場數據的應用場景在哪裡？
當前的預測市場能否產出這類高質量數據？
首份報告已介紹，預測市場的核心工具是二元合約：合約最終兌付 1 美元或 0 美元，取決於特定事件是否發生。舉例來說，一份標的為 「明日降雨」 的合約，如果交易價格為 0.62 美元，代表市場參與者預估該事件發生機率為 62%。
因此，預測市場的交易價格（0.62 美元）可以直觀對應未來事件的發生機率（62%）。四項結構性特徵，解釋了為何這類價格能夠成為全球金融機構與媒體用於實際決策的高價值數據，而不只是簡單的博彩賠率。
有些人將預測市場的下注行為簡單視作賭博，但投入真金白銀意味著參與者真正做到利益與決策綁定。
「利益與決策綁定（skin in the game）」 指決策者自行承擔決策帶來的風險與後果。發表觀點無需任何成本，但一旦預測出錯，參與者就要承受資金損失。因此，參與者只會將經過審慎核驗的資訊與真實判斷納入定價。
在市場具備充足流動性的前提下，大量帶有資金押注的預測匯聚在一起，預測市場的價格就會形成可信度很高的機率數據。
傳統民調與專家調研僅能反映調研時點的靜態快照，很難快速捕捉瞬息萬變的形勢。舉例而言：央行將於明日公布利率決議，若今日突發外部經濟衝擊或緊急聲明，幾天前完成的民調、月度專家調研完全無法反映這一新變化。
與之相反，一旦有新資訊進入市場，預測市場價格會立刻變動。每當出現新聞、突發事態或監管公告，參與者會調整自身持倉，推動價格持續更新。
所以預測市場價格不是定格在過去的靜態機率，而是隨事件演變同步更新的實時數據。
傳統指標通常只展示單一平均值或峰值，這類指標會丟失資訊 —— 它把大量不同觀點壓縮成一個數字。舉例來說，在預測央行降息時，常規專家調研只會給出一個平均結果，例如 「降息 0.25 個百分點」，無法體現隨委員會成員言論變化而產生的各類情景。
與之相反，預測市場能夠生成覆蓋所有潛在結果的機率分布。這裡的機率分布會一併展示全部可能情景對應的機率，而非只給出單一結果（例如：維持利率不變 20%、降息 0.25 個百分點 70%、降息 0.5 個百分點 10%），同時它還是連續時間序列數據。
這使得預測市場不僅可以測算機率最高的中樞情景，還能夠捕捉尾部風險，也就是發生機率低，但一旦落地就會造成巨大衝擊的事件。因此，預測市場輸出的不只是單點數值；其機率分布有助於對未來市場波動與潛在風險做整體評估。
預測市場數據之所以在學術界與全球金融市場獲得信任，最核心的原因是其結果可以完整地進行事後核驗。
普通專家預測和調研，雖然也能在事件落地後檢驗準確度，但評估結果往往存在很大解讀空間，相關機構也傾向於只引用對自身有利的歷史業績。而預測市場數據以清晰的量化價格（機率）完整留存記錄，合約到期時通常按 0 或 1 完成結算。評估打分基於數學計算，精準無誤，不存在主觀解讀空間。
任何人都可以透明、無誤地比對歷史價格與實際發生的結果。這套客觀歷史記錄無法人為篡改、隨時可供查驗，因此預測市場價格不只是主觀猜測。數據從業者與機構可以嚴謹檢驗其歷史預測準確度，這也是將其作為核心決策指標最可靠的依據。
預測市場數據雖然直到近期才獲得廣泛關注，但其起源可以追溯至 20 世紀 80 年代的愛荷華電子市場（IEM）。長期以來，它最廣為人知的用途是選舉預測；而隨著預測市場近期被應用到更多領域，它的價值也愈發凸顯。
首個展現預測市場潛力的案例，就是前文提到的愛荷華電子市場（IEM）。研究將愛荷華電子市場的預測結果，與 1988 至 2004 年間五屆美國總統大選的 964 份民調結果做對比。在 74% 的樣本中，該市場對真實選舉結果的預測都比民調更為準確（Berg, Nelson and Rietz, 2008）。
這一優勢並非僅存在於大選臨近階段。一項針對 1988 至 2000 年美國總統大選的分析顯示：大選前一周，愛荷華電子市場（IEM）的得票率預測誤差（與實際得票率的差值）均值為 1.5 個百分點，低於蓋洛普最後一輪民調 2.1 個百分點的誤差；即便距離大選還有 150 天，其平均誤差也僅約 5 個百分點（Arrow 等人，2008）。
但兩組數據並不能直接對比。民調屬於即期指標，調研的假設是 「如果今天舉行投票」；而預測市場價格是前瞻性指標，預判的是 「大選當日的最終結果」。
事實上，有一項研究發現，經過針對大選剩餘時間做修正後的民調，其預測準確度高於預測市場（Erikson and Wlezien，2008）。不過另一項針對 2008 年大選的分析表明：如果對預測市場價格本身存在的已知偏差進行校正，在競選前期以及膠着的競選中，預測市場的表現會優於修正後的民調（Rothschild，2009）。
由此可見，預測市場價格的準確度高於未經調整的原始民調，並且與經過精細校準的民調錶現相當。除此之外，它還具備額外價值：從大選前數月開始，預測結果可以每日更新。
對於利率、通膨、就業這類宏觀指標，在數據公布前，精準掌握市場預期十分關鍵。
傳統上，市場預期依靠專家調研或是傳統金融產品價格來衡量。但調研往往數周才更新一次，時效性不足；期貨價格僅能給出單一數值；而期權隱含分布僅適用於利率、整體通膨等少數變量。與之不同，預測市場可以通過每一種結果對應的合約價格，直接生成實時機率分布。
2002 至 2005 年的經濟衍生品市場就已經驗證了這種量化價值。一項針對非農就業人數、零售銷售額、首次失業救濟申領人數等指標對應的二元期權交易數據的研究發現：市場隱含預測的準確度等同於甚至優於專家調研均值，並且市場所隱含的機率分布，與事件實際發生頻率高度吻合（Gürkaynak and Wolfers，2006）。
聯準會理事會近期一篇工作論文（Diercks、Katz 與 Wright，2026）將預測市場的預測結果與成熟基準指標進行對比評估。研究發現，在聯邦公開市場委員會（FOMC）會議前一日，Kalshi 平台對於聯邦基金利率的中位數與眾數預測全部命中，在該時間維度上顯著優於聯邦基金利率期貨。與彭博一致預期相比，Kalshi 對整體 CPI 通膨的預測準確度明顯更高；在核心 CPI 通膨與失業率兩項指標上，預測結果在統計層面表現相近。上述結論表明：預測市場在部分基準指標上可以實現更優預測效果，而在另一些指標上則表現相當。
該研究還指出，除預測準確度之外，預測市場還有更廣泛的實際應用價值。GDP 增速、核心通膨、失業率、非農就業人數這類關鍵宏觀指標，此前一直缺乏具備充足流動性的衍生品指標。預測市場打破了這一侷限，可以實時提供基於市場形成的預期以及詳盡的機率分布，因此對研究人員和政策制定者而言，它是一項極具價值的基準指標。
在整體 CPI 的預測上，預測市場準確度優於傳統指標；對於利率決議，其預測表現至少與傳統指標持平。同時，它能夠以實時機率分布的形式，呈現傳統金融市場無法覆蓋的宏觀經濟預期，這使其成為一類實用的資訊來源。
美國疾病控制與預防中心（CDC）每周發布官方流感統計數據，因此在追蹤流感實際傳播情況時存在時間滯後。
為解決這一侷限，愛荷華大學的研究人員搭建了流感主題試點預測市場，由醫護專業人士參與交易。該市場匯集參與者自願提交的臨床資訊，可以提前 2 至 4 周預判愛荷華州全境的流感活躍程度（Polgreen、Nelson 與 Neumann，2007）。
這類預測結果可為診療、防疫以及政策制定提供參考依據。該案例證明，預測市場能夠支撐公共衛生領域的快速響應。不過，這只是一項侷限於愛荷華州的試點研究。
在常規企業組織中，負面消息與不確定性預期在沿着匯報鏈條向上傳遞時，往往會被淡化、弱化。與之不同，內部預測市場讓員工直接對營收、新品上線時間、招聘落地等內部事項的成敗進行押注，並獎勵預測正確者。這套機制繞開僵化的層級匯報體系，可以快速把一線真實判斷與資訊匯聚到價格之中。
惠普：一個由 20 至 26 名活躍參與者交易的內部銷售預測市場，在 8 組可比案例中有 6 次預測結果優於管理層官方預測；全部 8 個案例中，它都準確識別出官方預測的錯誤方向（Chen and Plott，2002）。
英特爾：2006 至 2013 年間運行的 979 個內部預測市場裡，超過半數的預測準確度高於公司官方預測（Gillen, Plott and Shum，2017）。
福特：福特在 2011 年表示，依據內部產品功能預測市場的交易結果，公司決定不在後續車型中搭載福特品牌自行車支架以及車載吸塵器（Cowgill and Zitzewitz，2015）。
谷歌：一名高管在全員大會上提到，公司連續六個季度未能完成高管崗位招聘目標，而內部預測市場早已預判到該結果（Cowgill and Zitzewitz，2015）。
西門子：某軟體項目的傳統項目計劃仍判定可以按期交付，但內部預測市場預警項目將延期 2 至 3 周；該項目最終實際延期 13 天才完工（Ortner，1998）。
預測市場在國家安全與地緣政治議題上同樣具備價值。美國情報高級研究計劃局（IARPA）在 2011–2015 年舉辦地緣預測競賽，研究人員在兩個賽季中對比了預測市場與預測民調（對預測專家的調研）。
共有 2400 多名參與者對 261 個事件開展預測，兩個賽季的數據均顯示，預測市場價格的準確度高於民調結果的簡單平均值。雖然它不及採用歷史準確度加權、經過統計校正的團隊民調，但該結果證明，預測市場無需額外加工，就能很好地匯總各類資訊（Atanasov et al.，2017）。
大量案例證明，企業內部預測市場能夠捕捉到官方預測與層級匯報體系遺漏的資訊。在情報預測競賽中，預測市場表現同樣優於民調簡單均值。但它仍不及基於歷史準確度加權的團隊民調；另外，惠普、西門子這類案例的參與交易人數僅 20–60 人，樣本規模較小，這是其侷限性。
當前正在運行的預測市場，是否同樣可以生成這類高質量數據？為解答該問題，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，對市場類型與預測準確度開展分析。
分析開展時，平台共有 556 個處於開放狀態的預測市場。市場標的不再侷限於簡單的體育賽事或娛樂事件，而是廣泛覆蓋各類政策與宏觀經濟指標，包括全球主要央行的利率決議、選舉與地緣變量、科技企業 IPO 以及季度財報。
預測市場過去僅覆蓋少數事件，如今已全面覆蓋各類宏觀指標與政策變量。這說明前文驗證的各項價值（預測準確度、時效性、事後可核驗性），正從特定領域延伸至全球經濟與政策決策的更廣範疇。
傳統金融體系與民調難以捕捉的不確定性和未來波動，如今被量化為可靠的機率數據，市場參與者與政策制定者可將其作為實際決策參考。
為檢驗市場價格與事件真實發生機率的貼合程度，我們從收集的樣本中選取 2681 個已結算事件市場，將事件預定結算日前一日的合約價格與最終實際結果進行比對（其中約 85% 為體育類市場）。
10 個價格區間裡，有 9 個區間的實際事件發生機率與合約定價之間的差值控制在 4 個百分點以內。舉例來說，有 165 份合約在結算前一日的定價處於 70%–80% 區間，最終事件真實發生比例為 74.5%；定價在 90% 及以上的 113 份合約中，事件真實發生比例達 97.3%。
唯一存在明顯偏差的區間是 50%–60%（實際發生機率 48.8%）。主要原因是該區間內約三分之一的合約（大多屬於體育賽事市場），在結算前一日仍維持 50% 的初始掛牌價。
剔除這類流動性不足、關注度較低的體育賽事市場後，預測市場價格能夠高精度反映事件真實發生機率。
時效性是維持這種預測準確度的基礎。為驗證價格能否在新資訊出現後立刻做出反映，我們跟蹤了聯準會利率決議相關合約的價格時間序列。
每當有新經濟數據或政策相關變量公布，聯準會利率決議市場的機率估值會立刻調整。維持利率不變的機率在 8 月中旬約為 70%；隨著多項核心指標陸續發布，該機率在 8 月末至 9 月初跌破 50%；9 月 11 日通膨數據公布後，該機率迅速降至約 20%；決議前一日進一步回落至 10% 區間。與之相對，升息 0.25 個百分點的機率在決議當日升至 86%–89%，與 CME 聯準會觀察工具（FedWatch）聯邦基金利率期貨隱含的約 90% 機率基本一致（Diercks, Katz and Wright, 2026；大和資本市場，2026）。Limitless 平台上其他主要央行決議前夕形成的價格，同樣具備這種實時響應特性。
由此可見，當前運行的鏈上預測市場平台，在實踐層面滿足了前文提出的高價值數據所必備的時效性與準確度要求。上述案例證明，預測市場價格能夠實時吸納新增資訊，並持續輸出高精度的機率數據。
正如本報告所述，預測市場的核心價值並不在於投機交易或盈利。長期積累的學術研究以及本報告的實證分析表明：在選舉、宏觀指標、企業前景等領域，預測市場生成的機率數據，其準確度與時效性優於傳統調研和專家預測，或是對其形成有效補充。全球財經媒體與核心市場基礎設施服務商紛紛採用預測市場數據作為實時指標，正是依託於這一實際效用。
在亞洲主要國家及其他地區，預測市場仍常被視作博彩。但本次分析顯示，Limitless 等預測市場平台已經上線區域重大政策與經濟相關標的，包括韓國央行與日本央行的利率決議，只是這類市場的交易活躍度仍然偏低。
想要讓這類數據在全球（包括亞洲）成為可信的決策基礎設施，需要推進三方面工作。
第一，從機制層面降低價格扭曲、杜絕市場操縱。需要提升重大宏觀與政治事件市場的流動性，擴大合規參與者群體，避免少量資金或投機主體操縱價格。
第二，開展積極的政府關係溝通，轉變政策層面對預測市場的認知。應通過合作框架持續與亞洲主要國家的政策主管部門、監管機構溝通，推動監管方不再將預測市場視作管控或封禁對象，而是將其視為匯集民間群體認知的宏觀監測輔助指標。
第三，實現透明的數據披露，並培育獨立研究社群。應當定期公開發布準確度指標與時間序列數據集，鼓勵專業分析團隊開展研究，讓研究機構、媒體和政策部門能夠便捷獲取數據，並基於客觀證據建立信任。
預測市場平台正處在轉折點：從單純的交易場所，向新一代數據基礎設施演進。如果能夠透明地提供並核驗覆蓋全球（含亞洲）政策與經濟事件的實時機率數據，它將成為在未來不確定性環境下，客觀且實用的決策工具。
來源：金色財經
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