币圈界报道：

预测市场校准机制获实证：时间与参与度驱动精度提升

对Kalshi平台自2021年上线至2026年中期期间超过220万个已结算市场的系统性分析显示，随着事件接近最终结果，市场价格愈发逼近真实发生概率。该研究由Nicole Kagan与Rubens Baiocchi主导，覆盖11个类别共计2,243,741个市场，验证了时间维度对价格准确性的决定性作用。

结算临近推动价格趋于真实概率

数据显示，当市场进入收尾阶段，其价格表现呈现出高度校准特征。布里尔分数从三个月期限时的0.08至0.09降至结算时刻的0.02，简易准确率则由88.3%跃升至97.2%。这一趋势表明，随着时间推移，市场共识逐渐收敛于事实结果，形成可信赖的概率映射。

高流动性和广泛参与增强信号质量

研究指出，交易量和活跃用户数共同塑造了预测信号的可靠性。在结算前，交易额低于1万美元的市场，布里尔分数为0.0635；而交易额达20万美元以上的市场，该数值下降至0.0099。同样，参与人数不足20人的市场在校准上表现较差，布里尔分数为0.0354，相比之下，超过1000名交易者的市场分数仅为0.0089。这说明集体智慧在足够规模下能有效过滤噪音。

类别差异揭示预测复杂性边界

不同类型的市场表现出显著异质性。经济类市场因结算基于明确公布的宏观经济指标（如非农就业、通胀数据），其校准过程呈现稳定线性改善。而体育赛事与社会话题类市场则受实时信息流干扰，校准路径更为波动。研究特别指出，若以实际事件发生时间而非平台设定的结算时间作为参照点，部分市场中的校准偏差问题将被重新定义，凸显了时间锚定的重要性。

结论表明，预测市场并非普适工具。只有在具备充足信息、高流动性和多元参与者的情况下，价格才能成为有效的概率代理。未来挑战在于，当市场扩展至核心用户之外的更广泛群体时，当前建立的校准机制能否持续发挥作用。