Prediction Market Math
СЕРИЯ НАУЧНЫХ ПРЕПРИНТОВ // PMM-WP-2026-01

Калибровка цен Polymarket: разложение Брайера на 3 236 закрытых рынках (2023–2026)

Насколько цена Yes за 24 часа и за 7 дней до закрытия совпадала с исходом на ликвидных рынках Polymarket: разложение Мерфи и таблица калибровки по ценовым диапазонам.

Авторы: Группа количественных исследований PMM и Лаборатория эмпирического управления
Аффилиация: Институт PredictionMarketMath // Applied Decision Sciences
Опубликовано: Октябрь 2026
Источник: публичные API Polymarket Gamma и CLOB, сбор 15 октября 2026

Аннотация

Мы проверяем, насколько точно цены Polymarket предсказывают исходы, на 3 236 закрытых бинарных рынках (Yes/No) с объёмом торгов не меньше $50 000, закрывшихся с 13 марта 2023 по 5 октября 2026 года. Данные взяты из публичных API Polymarket Gamma и CLOB. По последней часовой цене Yes за 24 часа до закрытия оценка Брайера равна 0,0259 (разложение Мерфи: надёжность 0,0013, разрешающая способность 0,1210, неопределённость 0,1457); за 7 дней до закрытия она равна 0,0435 на 3 104 рынках с ценой. Ошибка калибровки (надёжность) мала в абсолютном выражении, то есть за сутки до закрытия цены в среднем были хорошо откалиброваны. Самое заметное отклонение внизу шкалы: контракты дешевле 10¢ стоили в среднем 0,86%, а сбывались в 0,37% случаев. Среди 669 из них дороже 0,5¢ (средняя цена 2,75%, Yes сбылся 8 раз) покупка Yes дала −67% (95% интервал от −92% до −43%) без учёта комиссий; на отдельных рынках та же оценка равна −28%, а её интервал от −97% до +41% включает ноль. Между 50¢ и 80¢ Yes сбывался чаще, чем следовало из цены. Большинство рынков входит в события с несколькими исходами, и эти исходы связаны, поэтому интервалы, которые считают рынки независимыми, слишком узкие; кроме того, в выборку попали только ликвидные рынки.

#Рынки предсказаний #Polymarket #Разложение оценки Брайера #Надёжность и разрешающая способность Мерфи #Перекос фаворит/аутсайдер #Калибровка
Иллюстрация темы: Калибровка цен Polymarket: разложение Брайера на 3 236 закрытых рынках (2023–2026)
Концептуальная иллюстрация. Допущения и числовые примеры разобраны в тексте.
Брайер: четыре условных прогноза
p = [0,8; 0,6; 0,3; 0,1]; y = [1; 0; 1; 0]. Меньшая оценка лучше.

1. Агрегация информации и активы Эрроу-Дебрё

На конкурентном рынке предсказаний бинарный контракт выплачивает $1.00 при наступлении события E и $0.00 в противном случае. В условиях риск-нейтрального ценообразования клиринговая цена P_t(E) отражает консенсусное математическое ожидание наступления события при текущей рыночной информации.

π_t = E_Q[ 1_E | F_t ]

Ранние исследования (Wolfers & Zitzewitz 2004; Berg et al. 2008) показали, что цены рынков предсказаний часто не уступают по точности опросам и прогнозам экспертов. Здесь калибровка не принимается на веру, а проверяется на свежих данных Polymarket.

2. Скоринговые правила и декомпозиция Мерфи

Для N бинарных рынков с ценой Yes f_i в [0, 1] и исходом o_i в {0, 1} средняя оценка Брайера равна BS = (1/N) sum((f_i - o_i)^2). Для разложения рынки делятся на 10 фиксированных ценовых диапазонов шириной 0,1 (0–10¢, 10–20¢ и так далее), поэтому число рынков в диапазонах сильно различается.

BS = (1/N) * \sum_{i=1}^N (f_i - o_i)^2 ≈ Reliability − Resolution + Uncertainty

Разложение Мерфи делит оценку Брайера по диапазонам на три части: BS ≈ надёжность − разрешающая способность + неопределённость (приблизительно, потому что цены внутри диапазона не одинаковы). Неопределённость UNC = o_bar * (1 - o_bar) зависит только от того, как часто сбывался Yes. Надёжность REL = sum(N_k * (f_k - o_k)^2) / N измеряет ошибку калибровки. Разрешающая способность RES = sum(N_k * (o_k - o_bar)^2) / N показывает, насколько хорошо цены отделяют рынки, где сбылся Yes, от рынков, где сбылся No.

Таблица 1. Калибровка по ценовым диапазонам, цена Yes за 24 часа до закрытия (3 236 рынков; доходность считается только по ценам выше 0,5¢)

Диапазон цены Рынков Средняя цена Сбылся Yes Исход − цена, п. п. Доходность Yes (95% ДИ)
0–10¢ 2 433 0,86% 0,37% −0,49 −67,3% (−92,0…−42,6)
10–20¢ 106 14,32% 11,32% −3,00 −24,2% (−65,1…+16,7)
20–30¢ 73 25,48% 21,92% −3,56 −18,6% (−54,0…+16,9)
30–40¢ 39 34,15% 23,08% −11,07 −29,8% (−70,1…+10,5)
40–50¢ 36 44,50% 44,44% −0,06 −0,8% (−37,1…+35,5)
50–60¢ 41 55,22% 73,17% +17,95 +32,4% (+7,7…+57,1)
60–70¢ 36 65,42% 86,11% +20,69 +32,3% (+14,9…+49,8)
70–80¢ 59 75,11% 86,44% +11,33 +14,8% (+3,1…+26,4)
80–90¢ 66 85,06% 86,36% +1,30 +1,5% (−8,3…+11,3)
90–100¢ 347 98,01% 98,56% +0,55 +0,6% (−0,7…+1,9)

3. Данные и результаты

В выборку вошли 3 236 закрытых рынков Yes/No с объёмом торгов не меньше $50 000 и часовой ценой за 24 часа до закрытия. Они закрылись с 13 марта 2023 по 5 октября 2026 года; данные собраны из публичных API Polymarket Gamma и CLOB 15 октября 2026 года. Yes сбылся на 17,71% рынков, отсюда неопределённость 0,1457. На события с несколькими исходами (например, по рынку на каждого кандидата) приходится 2 208 из этих рынков, поэтому их исходы не независимы.

По цене Yes за 24 часа до закрытия оценка Брайера равна 0,0259 при надёжности 0,0013 и разрешающей способности 0,1210. За 7 дней до закрытия (3 104 рынка с ценой) она растёт до 0,0435 при надёжности 0,0015 и разрешающей способности 0,0995. Низкая оценка Брайера в основном означает, что за сутки до закрытия 2 780 рынков из 3 236 (86%) уже торговались дешевле 10¢ или по 90¢ и дороже; она не значит, что эти рынки было легко обыграть. Без событий с несколькими исходами (1 028 рынков) оценка Брайера за 24 часа равна 0,0397, надёжность 0,0052.

4. Где цены отклонялись: аутсайдеры и фавориты среднего диапазона

В нижнем диапазоне (цена ниже 10¢, 2 433 рынка) средняя цена Yes была 0,86%, а Yes сбылся на 0,37% рынков. Покупка Yes по этим ценам дала −67,3% (95% интервал от −92,0% до −42,6%), покупка No дала +0,51% (от 0,26% до 0,77%), оба значения без комиссий. Доходность Yes посчитана на 669 рынках дороже 0,5¢, потому что более дешёвые скрипт пропускает; из них Yes сбылся только на 8. Около трёх четвертей диапазона дают события с несколькими исходами (1 792 рынка из 2 433, 461 из 669). На 641 отдельном рынке (из них 208 дороже 0,5¢) доходность Yes была −28,1% с интервалом от −97,0% до +40,8%, то есть ноль не исключён.

Между 50¢ и 80¢ было наоборот: Yes сбылся на 73,2%, 86,1% и 86,4% рынков при средней цене 55,2%, 65,4% и 75,1%. Покупка Yes в этих трёх диапазонах дала +32,4% (от 7,7% до 57,1%), +32,3% (от 14,9% до 49,8%) и +14,8% (от 3,1% до 26,4%) без комиссий, и знак сохраняется на отдельных рынках. В каждом диапазоне только от 36 до 59 рынков, поэтому размер эффекта неточен. По 90¢ и дороже (347 рынков) цена и частота исхода почти совпали: 98,0% против 98,6%. Всё это согласуется с перекосом фаворит/аутсайдер, но описывает прошлую выборку, а не гарантированное преимущество в торговле.

5. Как комиссии меняют преимущество

Доходности выше посчитаны без комиссий. Если площадка берёт комиссию c с прибыли, контракт Yes, купленный по цене x, приносит чистую прибыль (1 − x)(1 − c) при исходе Yes и теряет x при исходе No. Точка безубыточности сдвигается с x до p_be = x / [x + (1 − x)(1 − c)]. Для трейдера, который сам оценивает вероятность в p (q = 1 − p), доля Келли равна f* = (b·p − q) / b при чистом коэффициенте b = (1 − x)(1 − c) / x.

p_be = x / [ x + (1 − x)(1 − c) ]

Пример: трейдер оценивает p в 65% для контракта по 60¢. Без комиссии полная доля Келли равна 12,5%, при комиссии 2% с прибыли 11,4%, при 10% с прибыли 6,7%. Точка безубыточности сдвигается с 60,0% до 60,5% и 62,5%. Комиссии зависят от площадки и меняются со временем, поэтому перед сделкой сверяйтесь с действующей страницей комиссий площадки.

6. Воспроизводимость

Датасет (polymarket-resolved-markets-2023-2026.csv), скрипт анализа (polymarket_calibration_analysis.py), его результат (polymarket_calibration_results.json) и README с описанием столбцов и правил отбора лежат в /papers/. Запуск скрипта воспроизводит оценки и таблицы этой страницы; число рынков дороже 0,5¢ (669 и 208) посчитано прямо по CSV, а пример с комиссиями в разделе 5 считается отдельно. Прежняя версия страницы опиралась на синтетический набор данных; это были не реальные данные, и он больше не используется.

Библиографическая ссылка (BibTeX)

@techreport{pmm_calibration_2026,
  author      = {PMM Quantitative Research Group and Empirical Governance Lab},
  title       = {Calibration of Polymarket Prices: Brier Decomposition Across 3,236 Resolved Markets (2023--2026)},
  institution = {PredictionMarketMath Institute},
  year        = {2026},
  number      = {PMM-WP-2026-01},
  url         = {https://predictionmarketmath.org/ru/research/prediction-market-calibration-study/}
}

Список литературы

  1. Arrow, K. J. (1964). "The Role of Securities in the Optimal Allocation of Risk-bearing." Review of Economic Studies, 31(2), 91–96.
  2. Berg, J. E., Nelson, F. D., & Rietz, T. A. (2008). "Prediction market accuracy in the long run." International Journal of Forecasting, 24(2), 285–300.
  3. Brier, G. W. (1950). "Verification of forecasts expressed in terms of probability." Monthly Weather Review, 78(1), 1–3.
  4. Hanson, R. (2003). "Combinatorial information market design." Information Systems Frontiers, 5(1), 107–119.
  5. Hayek, F. A. (1945). "The Use of Knowledge in Society." American Economic Review, 35(4), 519–530.
  6. Kelly, J. L. (1956). "A New Interpretation of Information Rate." Bell System Technical Journal, 35(4), 917–926.
  7. Murphy, A. H. (1973). "A New Vector Partition of the Probability Score." Journal of Applied Meteorology, 12(4), 595–600.
  8. Wolfers, J., & Zitzewitz, E. (2004). "Prediction Markets." Journal of Economic Perspectives, 18(2), 107–126.

Проверьте условия рынка

Партнёрская ссылка

1win Markets: проверьте коэффициент, встроенную маржу и правила расчёта

Сравнить цены и комиссии → Перейти в 1win Markets 18+ · Условия на сайте

1win Markets использует букмекерские коэффициенты. Такой продукт отличается от покупки и продажи биржевых контрактов. Перед открытием позиции проверьте вопрос, правила расчёта, цену и доступность в своей стране.