Wczoraj zobaczyłem, jak CFTC mówi o rynkach prognoz, nie zwróciłem na to szczególnej uwagi, w końcu CFTC jest organem nadrzędnym dla rynków prognoz, ale nagle, przeglądając protokół z posiedzenia Fed w nocy, zauważyłem, że Fed wydał ocenę na temat Kalshi i rynków prognoz, co bardzo mnie zainteresowało.

Po pierwsze, Fed uważa, że prognozowanie rynku staje się nowym narzędziem pomiaru makroekonomicznych oczekiwań, które kompresuje osądy uczestników w ceny przy użyciu rzeczywistych funduszy, a także może być aktualizowane w wysokiej częstotliwości, w czasie rzeczywistym i w sposób ciągły, co jest bardzo rzadkie w tradycyjnych ramach oczekiwań makroekonomicznych.

Co ważniejsze, Fed podkreśla, że wartość rynków prognozowania makroekonomicznego, takich jak Kalshi, nie polega na dodaniu jeszcze jednego punktu prognozy, ale na tym, że może dostarczyć rozkładowy sposób prognozowania.

Użytkownicy nie tylko wiedzą, czy rynek obstawia CPI na poziomie 3,1% czy 3,2%, ale mogą także zobaczyć prawdopodobieństwa dla przedziałów 3,0–3,1, 3,1–3,2, 3,2–3,3, co pozwala zobaczyć, jak naprawdę wyceniane są ryzyka skrajne. Dla decydentów politycznych rozkład jest ważniejszy niż punkt, ponieważ istotą polityki jest zarządzanie ryzykiem skrajnym i niepewnością.

PS: To zdanie Fedu jest bardzo ważne, wręcz oznacza, że decydenci Fed będą obserwować rozkłady na rynkach prognoz, aby określić ryzyko skrajne.

Po drugie, Fed uważa, że jednym z kluczowych atutów Kalshi jest to, że może przekształcić „jak oczekiwania są przekształcane przez wiadomości” w obserwowalne dane dzienne.

Największym problemem w badaniach jest niska częstotliwość; często widzimy tylko „wyniki po ostatnim posiedzeniu”, podczas gdy Kalshi pozwala użytkownikom bezpośrednio zobaczyć wypowiedź urzędnika, zmiany w prawdopodobieństwie obniżki stóp na następne posiedzenie oraz jak raport o zatrudnieniu wpływa na ponowną wycenę rynku, a nawet jak w ciągu jednego dnia oczekiwania wahały się i ostatecznie się skonsolidowały.

To bardzo pomaga w zrozumieniu łańcucha przekazywania „komunikacji - oczekiwań - cen aktywów”.

Po trzecie, Fed uważa, że dokładność prognoz Kalshi nie jest zła, a wręcz w niektórych wymiarach może konkurować z tradycyjnymi narzędziami, w niektórych wskaźnikach jest wręcz lepsza.

Szczególnie w przypadku prognoz dotyczących ścieżki stóp procentowych Fedu, błędy Kalshi są bardzo zbliżone do profesjonalnych prognoz, a różnice w błędach w odniesieniu do kluczowego CPI, stopy bezrobocia i konsensusu Bloomberga nie są znaczące, a w przypadku ogólnej prognozy inflacji, Kalshi odnosi jeszcze lepsze wyniki.

Mówiąc wprost, Fed uważa, że rynek prognoz nie jest rynkiem emocjonalnym, ale z punktu widzenia dostępności zbliża się do odniesienia danych makroekonomicznych.

Po czwarte, Fed szczególnie podkreśla, że Kalshi umożliwia badaczom i decydentom politycznym po raz pierwszy systemowe badanie, jak dane makroekonomiczne wpływają na kształt rozkładu stóp procentowych.

Na przykład po opublikowaniu danych o inflacji, niepewność (wariancja rozkładu) zazwyczaj maleje, ale „pozytywne zaskoczenie” i „negatywne zaskoczenie” inflacji nie mają symetrycznego wpływu na średnią stopy procentową. Inflacja przekraczająca oczekiwania często mocniej popycha średnią stopy procentowej w górę, podczas gdy „gołębia korzyść” związana z inflacją poniżej oczekiwań nie odbija się tak symetrycznie.

Mówiąc wprost, rynek jest bardziej wrażliwy na wycenę „złej inflacji”, a nagrody za „dobrą inflację” są bardziej skąpe.

Jednak jednocześnie Fed przypomina, że ceny na rynku prognoz są prawdopodobieństwem neutralnym w stosunku do ryzyka, a nie czystym prawdopodobieństwem rzeczywistym. Inwestorzy mają preferencje ryzyka i premię za ryzyko, a struktura uczestników jest bardziej rozproszona, co może prowadzić do systematycznych odchyleń. Płynność kontraktów skrajnych jest słaba, a prawdopodobieństwo ekstremalnych wyników może być przestarzałe.

Dlatego Kalshi i inne narzędzia prognozowania są lepsze jako okno do obserwacji emocji i wyceny ryzyka w czasie rzeczywistym, a nie jako jedyna prawda.

Piąty, Fed postrzega Kalshi jako narzędzie do przewidywania makroekonomicznych oczekiwań z niskiej częstotliwości do wysokiej częstotliwości rozkładów.

Możliwość rozdzielenia tego, w co rynek wierzy, od tego, czego się boi, zbliża narrację makroekonomiczną do rzeczywistych zachowań finansowych, a nie pozostawania na poziomie retoryki i emocji.

Podsumowując, znaczenie rynku prognoz nie polega na tym, by mówić nam, czy coś się wydarzy, ale raczej na tym, by pokazać, jaką prawdopodobieństwo rynek jest gotów przypisać danej sytuacji w obliczu prawdziwych pieniędzy, a dla decydentów politycznych naprawdę decydującym czynnikiem w trudności polityki jest zazwyczaj to małe prawdopodobieństwo skrajne.