이번 분석에서 눈에 띄는 부분은 예측 시장의 확률이 실제 결과와 꽤 비슷하게 맞아떨어졌다는 점입니다.
예를 들어 시장이 어떤 사건의 발생 가능성을 70%로 봤다면, 실제로도 비슷한 비율로 발생하는 흐름이 확인됐습니다.
이런 경향은 70% 구간만이 아니라 80%, 60%, 30%처럼 다른 확률 구간에서도 전반적으로 비슷하게 나타났습니다.
즉, 특정 주제에서만 우연히 맞은 것이 아니라 예측 시장 전반에서 확률이 비교적 정확하게 작동하고 있다는 의미로 볼 수 있습니다.
함께 공개된 차트에서도 시장이 예측한 확률과 실제 발생 비율이 전반적으로 비슷한 흐름을 보였습니다. 완벽하게 일치하는 것은 아니지만, 90만 개 이상의 마켓을 기준으로 보면 Kalshi와 Polymarket 모두 상당히 높은 설명력을 보여줬습니다.
결과적으로 예측 시장은 단순한 베팅 수단을 넘어, 현실에 대한 집단적인 판단이 숫자로 반영되는 구조에 가깝다고 볼 수 있습니다. Surf는 이런 데이터를 더 빠르게 정리하고 분석하는 데 활용되고 있습니다.
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