Polymarketの調査、3.14%のDrive Accuracyを報告

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新たな学術研究により、Polymarketにおける予測市場の精度は、業界が一般的に称賛する広範な参加者集団ではなく、少数の情報通なトレーダーのグループによってもたらされていることが明らかになった。 Polymarketの研究で3.14%が精度を牽引していることが判明要点： - London Business SchoolとYaleの研究者は、Polymarketのアカウントのうち「熟練」と見なされるのはわずか3.14%であるにもかかわらず、そのグループが価格発見の大部分を担っていることを突き止めた。 - 熟練したPolymarketのトレーダーがアウトオブサンプルの検証でその分類を維持した割合は44%であったのに対し、熟練した投資信託ではわずか10%であった。 - CFTCは2026年4月23日、Nicolas Maduroの失脚に関するPolymarketのコントラクトに関連して、インサイダー取引の訴状を提出した。 SSRNに掲載された研究はPolymarketの98,906件のイベントを対象としている「Prediction Market Accuracy: Crowd Wisdom or Informed Minority?（予測市場の精度：群衆の知恵か、それとも情報通の少数派か？）」と題されたワーキングペーパーは、2026年4月20日にSSRNで公開され、2026年4月25日に改訂された。著者はLondon Business SchoolのRoberto Gomez-Cram、Yunhan Guo、Howard Kung、およびYale UniversityのTheis Ingerslev Jensenである。研究者らは、取引高で世界最大の予測市場であるPolymarketの全取引履歴を分析した。この研究は、172万のアカウントにわたる98,906件のイベント、210,322の市場、および137.6億ドルの総取引高を対象としている。著者らは、サインランダム化検定（sign-randomization test）と呼ばれる統計手法を用い、トレーダーの利益が真のスキルを反映しているのか、それとも偶然によるものなのかに基づいて、トレーダーを明確なグループに分類した。この調査結果は、広く信じられている前提に反するものである。KalshiやPolymarket自身を含む予測市場プラットフォームは、その精度を多様な参加者集団による集合知の産物であると定期的に説明している。本研究はその枠組みを真っ向から否定するものである。 Polymarketのアカウントのうち、熟練した勝者と認定されたのはわずか3.14%であった。これらのトレーダーはアウトオブサンプルの検証でも維持される持続的な利益を上げ、平均79の市場で取引を行い、一貫して最終結果の方向にポジションを取っていた。残りの96%のアカウントは、運で収支がトントンであるか、損失を出していた。著者らは、熟練トレーダーのオーダーフローが、次期の価格変動と最終的な市場結果の両方を統計的に有意なレベルで予測していることを発見した。熟練トレーダーのネット買いが1パーセントポイント増加すると、正しい最終結果となる確率が8ベーシスポイント上昇した。一方、幸運な勝者は、口座残高がプラスであっても、いずれのテストにおいても意味のある予測能力を示さなかった。 Polymarketの月間取引高は、2023年12月の330万ドルから2025年12月には19.8億ドルへと、2年間で約600倍に増加した。同期間にアクティブアカウント数は約1,600から51万9,000以上に拡大した。その成長にもかかわらず、スキルの集中度は狭い範囲に留まった。本研究ではスキルの持続性も検証された。研究者らはイベントをランダムにトレーニングセットとテストセットに分割した。トレーニングセットで熟練と分類されたトレーダーのうち、44%がテストセットでもその分類を維持した。スキルを持たない敗者の場合、51%がそのカテゴリーに留まった。比較として、並行テストにおける熟練した投資信託がその分類を維持した割合はわずか10%であった。著者らは、予測市場はスキルとアンチスキルの両方において異常に高い持続性を示していると述べている。熟練トレーダーは、予定されたニュースが発表された際にも最初に反応した。Federal Open Market Committee (FOMC)の発表や企業の決算発表を対象としたテストでは、熟練グループのみが、各発表の前後という狭い時間枠の中で、ニュースのサプライズの方向にオーダーの不均衡をシフトさせた。他のグループは一貫した反応

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