預測市場的機率大跳，能預告標普五百的波動嗎？這份樣本資料可行但看不出來，拿掉 Kalshi 開始有資料之前的二十天後，原先的弱訊號跟著縮小

先看結論

• 資料可行。Kalshi 的公開資料可以建出重大經濟數據前後的機率變動序列：32 個事件、186 個市場、21,759 根日 K，涵蓋 CPI、核心 CPI、聯準會利率決議與非農就業。
• 這份樣本看不到預測力。主設定的 179 個交易日裡，六個目標沒有一個的 t 值到達較寬的門檻 2。最接近的是標普五百未來五日的實現波動，t 值 1.51（175 天），單靠運氣就出現這麼大關係的機率是 0.13。
• 原本版本的弱訊號是 2.12，主設定降到 1.51，降幅不能全算在時間對齊的修正上。只換落後規則是 2.01，改成新的時間對齊但保留沒有資料的日子是 2.08，拿掉 Kalshi 開始有資料之前的二十天才降到 1.51。
• 看不到不等於沒有。這份樣本的檢定力低，約 200 天、門檻 3、以八成把握為準時，只能分辨相關係數約 0.27 以上的關係，更小的關係看不出來。
• 市場的挑選規則承自原本的分析，用的是抓取當下的累計成交與未平倉，屬於事後；它不含報酬與波動，但無法證明早於看到資料。所以這是一個凍結樣本（固定下來、不再更新的資料）內的結果，不能寫成事先登記的檢驗。

預測市場的機率大跳是什麼

Kalshi 是美國的預測市場，每個合約對一件事開價，例如「某一期的 CPI 年增率會不會高於某個數字」，價格就是市場認為那件事會發生的機率。重大數據公布前後，這些機率常常一天內大幅改變。

這份檢驗把每一天的機率變動整理成一個訊號：取當天所有事件市場的收盤機率變動幅度，其中最大的一個。訊號的標準差約 0.25，也就是一個標準差的機率大跳，大約是機率變動二十五個百分點。問題是，這個跳動能不能預告股市接下來的波動。

檢驗怎麼做

 資料。  事件市場取 CPI、核心 CPI、聯準會利率決議與非農就業系列，每個事件依成交量、未平倉與流動性算出的分數取前 6 個市場，共 32 個事件、186 個市場。訊號從 2025-09-30 開始有資料，到 2026-06-20 為止。股市的目標用 Yahoo Finance 的調整後收盤價算出：標普五百（SPY）、VIX 與九日 VIX。

 六個目標。  標普五百隔日的漲跌幅度、隔日的下跌幅度、未來五個交易日的實現波動，以及 VIX、九日 VIX 與兩者比值的隔日變動。

 時間對齊。  預測要成立，訊號必須在被預測的報酬開始之前就已經知道。Kalshi 的日資料只保留每根日 K 結束時刻所屬的日期，沒有保留時刻。原本的分析把日期 d 的日 K 配到 d 後第一個交易日的報酬，那段報酬從 d 日收盤算起，而日 K 可以在 d 日收盤之後才結束，訊號與報酬就可能有重疊。這個重疊只是無法排除，沒有量到實際的重疊。新版改成配到 d 後第二個交易日的報酬，那段報酬從 d 後第一個交易日收盤算起，多留一天緩衝。

 怎麼讀 t 值。  t 值把觀察到的關係除以它的估計誤差，絕對值越大，越不像巧合。t 值約為 2 時，單靠運氣就出現這麼大關係的機率大約是二十分之一；3 是比較嚴的門檻。本文的 t 值都用容許前後日子相關的標準誤算出，這一點對未來五日的實現波動特別重要，因為相鄰兩天的五日窗大部分重疊。

結果

主設定：六個目標，沒有一個到達門檻

主設定只保留報酬窗口完全落在 Kalshi 有資料期間內的目標日：分析期 2025-10-02 到 2026-06-18，共 179 個交易日；未來五日實現波動需要往後多看幾天，所以只剩 175 天。

正值代表機率大跳之後，該指標較高；負值代表較低。三個 VIX 相關的目標是負的，方向與預期相反，不過數值都很小，不能讀成機率大跳之後 VIX 會下降。

最接近的一格是未來五日的實現波動：每多一個標準差的機率大跳，之後五日的年化波動多 1.21 個百分點，這個目標的平均水準是 12.7%。t 值 1.51 對應的機率是 0.13，樣本只有 175 天，分不出這 1.21 個百分點是不是運氣。

t 值為什麼從 2.12 降到 1.51

原本的分析在同一個目標上得到 t 值 2.12，判定為弱訊號。新的檢驗把設定一步一步改過來，每一步的 t 值如下。

這張表有兩個讀法。第一，時間對齊的修正本身沒有讓訊號消失：只換落後規則是 2.01，再改成新的時間對齊反而是 2.08。第二，t 值降到 2 以下，發生在拿掉沒有資料的二十個目標日之後。Kalshi 的資料從 2025-09-30 才開始，原本的分析把更早的那二十個目標日的訊號補成零，等於假設「那幾天沒有機率大跳」，實際情況是「不知道」。拿掉這些日子之後，t 值從 2.08 掉到 1.51。

中間兩列是在跑這些數字之前就寫下的對照設定，只供對照，判定只看最後一列。

事件日的檢查

事件日研究只有 10 個事件能對到市場目標，樣本太小，三個目標的等級相關檢定，單靠運氣的機率分別是 0.35、0.96 與 0.67，都沒有顯示關係。

能說與不能說

 能說的。  在這份凍結樣本裡，Kalshi 的機率大跳沒有顯示出對標普五百與 VIX 之後波動的預測力，六個目標的 t 值都低於 2。公開資料足以建出這樣的事件序列，這一點是可行的。

 不能說的。  第一，不能說預測市場與波動無關：檢定力低，更小的關係看不出來。第二，不能說可以拿來做交易或風險控管：沒有任何目標達到可用的程度，也沒有做策略回測。第三，不能說這是事先登記的檢驗，也不能說沒有選擇偏誤：市場的挑選規則承自原本的分析，用抓取當下的累計活動量，事後才定，目前保存的紀錄找不到比看到資料更早的證據。第四，不能把結果推到 Polymarket：它的網站在我們的環境被網域封鎖，沒有跨市場的複製。

限制

•  檢定力低，也沒有達到支持宣稱的條件。  判定規則要求至少 180 個日迴歸列與 20 個事件，主設定的最小日迴歸只有 175 列，所以主設定事先就不可能得到支持的判定。
•  目標互相重疊。  未來五日的實現波動，相鄰兩天的窗口大部分重疊，標準誤因此用 10 天的落後期；結果仍是診斷，不是可以上線的預測模型。
•  另一個比較看起來比較樂觀，但不拿來下結論。  把訊號最大的五分之一日子與其餘日子比，之後五日的波動平均是 15.35% 對 12.00%。這個比較沒有處理五日窗彼此重疊，會讓把握程度看起來比實際高，也不在判定規則內，所以只列在這裡。
•  檢驗計畫不是盲的。  新設定的計畫在跑數字之前就寫下，但寫下時已經看過原本版本的結果；沒有看過的，是新的落後規則下的任何統計量。
•  日 K 的結束時刻量不到。  新的對齊對「d 日收盤之後、下一個交易日收盤之前結束」的任何日 K 都排除重疊，但實際的結束時刻無法從資料量測。
•  單一期間、單一來源。  分析期約八個半月，Kalshi 是唯一的預測市場資料源；聯準會期貨的基準只是代理，不是 CME 的完整機率序列。

資料與方法

• 資料：Kalshi 公開 API 的事件市場日 K（CPI、核心 CPI、聯準會利率決議、非農就業），訊號期間 2025-09-30 至 2026-06-20；目標用 Yahoo Finance 調整後收盤價算出的標普五百、VIX 與九日 VIX。
• 檢驗：每個目標對當天的訊號做一次迴歸，訊號先標準化；標準誤容許前後相關，落後期依列數決定，未來五日的實現波動為 10 天，其餘目標為 6 天。
• 判定：正向斜率且 t 值至少 3 才算較強的訊號，至少 2 算弱訊號；支持宣稱另需至少 180 個日迴歸列、20 個事件，以及可用的跨市場複製。
• 重現：原本分析的存檔結果已在現行環境逐項重現，沒有任何差異；新設定的結果由同一支程式在離線環境重跑得出。

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