Die Prognosemarktplattform Kalshi versucht, Glücksspiel als seriöse Wirtschaftsanalyse zu tarnen. Das ist nicht nur absurd irreführend, sondern auch brandgefährlich.
Das Unternehmen bewirbt einen Markt für Inflationsprognosen, auf dem Nutzer monatliche Verbraucherpreisindexdaten (VPI) , und behauptet, seine Plattform sei besser als die der Wall Street in der Inflationsvorhersage. Derselben Wall Street, die dies seit über zwei Jahrhunderten tut.
Doch dann liest man auch Kalshis sogenannten Forschungsbericht zu dem Thema und stellt fest, dass sie ihre Studie nirgends veröffentlicht haben. Niemand weiß also, welchen „Wall-Street-Konsens“ sie übertroffen haben oder wie genau sie ihre Prognosen aus den Wettscheinen ableiten.
Das ist Wirtschaftswissenschaften 101.
Kalshi macht aus Verbraucherpreisdaten ein Wettbrett
Um meinen Professor am Massachusetts Institute of Technology (MIT), Jonathan Gruber, zu zitieren: „Wenn man als Ökonom ernst genommen werden will, muss man seine Arbeit so detailliert wie möglich darlegen.“ Man kann nicht einfach eine Schlagzeile veröffentlichen, dass man schlauer sei als professionelle Prognostiker, und dann Applaus erwarten.
Im Moment wirkt es so, als wolle Kalshi seriöse makroökonomische Analysen in ein Glücksspiel verwandeln, bei dem die größte Volkswirtschaft der Welt auf dem Spiel steht. Das ist absurd.
Kalshi beispielsweise darauf wetten, dass die Inflation von November bis Dezember über 0,25 % liegt, was einem VPI über 325,844 entspricht. Der Einsatz beträgt 0,53 $, der Gewinn 1,00 $. Alternativ können Sie auch darauf wetten, dass die Inflation darunter liegt, und dafür 0,47 $ einsetzen.
Andere Wetten zielen auf eine jährliche Inflation zwischen 2,6 % und 3,0 % ab, wobei die Preise je nach Spanne variieren. Das Ganze ist verpackt in Dezimalzahlen, impliziten Werten und Auszahlungstabellen, die für diesen angehenden Ökonomen absolut unverständlich sind.
Addiert man alle zehn Wetten, erhält man eine sogenannte implizite Wahrscheinlichkeitsverteilung. Diese ist jedoch bimodal und folgt keiner Normalverteilung. Zwei Gipfel. Keine Sicherheit im Zentrum, nur Lücken. Urkomisch, oder?
Die beiden häufigsten Schätzungen liegen bei etwa 2,55 % und 2,65 %, wobei kaum ein Wert nahe an 2,59 % liegt, was ungewöhnlich ist. Würde man sich am Durchschnitt oder Median der Kurve orientieren, würde man einen Wert wählen, den der Markt selbst für unwahrscheinlich hält.
Das ist ja gerade das Problem. Eine Marktprognose, die gegen ihre eigenen mathematischen Grundlagen wettet, ist keine wirkliche Prognose, nicht wahr, Herr Tarek Mansour?
Zum Glück gibt Kalshi das gewissermaßen zu. Sie teilen Inflationsüberraschungen in drei Kategorien ein: normale (unter 0,1 Prozentpunkten Abweichung), moderate Schocks (0,1–0,2) und große Schocks (über 0,2). Doch ohne Kenntnis der verwendeten Basislinie oder der Messmethode dieser Schocks wirkt das Ganze wie reine Marketingstrategie.
Kalshi vergleicht Wettsignale mit traditionellen Märkten
Die vollständige Studie, die Kalshi noch nicht veröffentlicht hat, könnte diese ungewöhnliche Konstellation erklären. Vielleicht braucht es einfach mehr Marktteilnehmer, um die Preise anzugleichen.
Mehr Arbitrageure, also Leute, denen Politik und Nachrichtendramen egal sind und die einfach nur Geld verdienen wollen, könnten dazu beitragen, die Wettkurve abzuflachen und diese seltsame Lücke bei etwa 2,59 % zu schließen.
Oder vielleicht spiegelt die Preisgestaltung, wie Kalshi hofft, etwas Tieferes wider, etwa ein verborgenes binäres Ergebnis, das noch nie jemand zuvor gesehen hat. Das wäre eine ziemlich gewagte Theorie für eine Website, die noch immer nicht bewiesen hat, wie sie im Wettlauf um Inflationsprognosen die Nase vorn hat.
Aber hey, das ist eine andere Geschichte.
Ein Unternehmen könnte eine Milliarden-Dollar-Absicherung abschließen, obwohl es weiß, dass es Verluste erleiden könnte, nur um sich abzusichern. Das führt dazu, dass die Kurse von den tatsächlichen Erwartungen abweichen. Kalshi glaubt, dass man damit diese Marktverzerrung ausblendet. Ich nenne das „Wahnvorstellungen“
Kalshi räumte jedoch erneut ein, dass die Stichprobe klein sei. „Da sich unsere Gesamtstichprobe auf etwa 30 Monate erstreckt, sind größere Schockereignisse defiselten“, erklärten sie. „Die statistische Aussagekraft für extremere Ereignisse ist daher begrenzt.“
Übersetzung? Der Testzeitraum ist kurz, seltene Ereignisse traten nicht wirklich in Erscheinung, und die aktuellen Daten sind nicht aussagekräftig genug. Dennoch glauben sie, die Ergebnisse deuteten stark auf eine überdurchschnittliche Performance hin. Das ergibt keinen Sinn.
Egal wie ausgefeilt die Präsentation auch sein mag, Glücksspiel hat in der Wirtschaftswissenschaft nichts zu suchen. Wer versucht, es dort einzubringen, hat ganz offensichtlich den Einführungskurs in Wirtschaftswissenschaften nicht bestanden.
Kalshi sagte : „In Umgebungen, in denen Konsensprognosen korrelierte Modellannahmen und gemeinsame Informationssätze widerspiegeln, bieten Prognosemärkte einen alternativen Aggregationsmechanismus, der Regimewechsel früher erkennen und heterogene Informationen effizienter verarbeiten kann.“
Was auch immer das bedeuten mag.
