Polymarketの調査によると、ドライブ精度は3.14%であることが分かりました。

• ロンドン・ビジネス・スクールとイェール大学の研究者らは、Polymarketのアカウントのうち熟練とみなされるのはわずか3.14%に過ぎないにもかかわらず、価格発見の大部分を担っていることを明らかにしました。
• さらに、これらの熟練トレーダーは検証対象外のデータ（アウトオブサンプル）でも44%の確率でその分類を維持しましたが、熟練投資信託の場合はわずか10%にとどまりました。
• CFTCは2026年4月23日、ニコラス・マドゥロの失脚に関するPolymarketの契約に関連してインサイダー取引の申し立てを行いました。

SSRNに公開された本研究では、ポリマーケットの98,906件のイベントが対象となりました。

「予測市場の精度：群衆の知恵か、情報を持つ少数派か？」と題されたこの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日に改訂されました。著者は、ロンドン・ビジネス・スクールのロベルト・ゴメス＝クラム、ユンハン・グオ、ハワード・クン、およびイェール大学のテイス・インゲルスレフ・ジェンセンです。

研究者らは、取引高で世界最大の予測市場であるPolymarketの完全な取引履歴を分析した。本研究は、172万のアカウントにわたり、98,906件のイベント、210,322の市場、総取引高137億6,000万ドルを対象とした。

著者らは「サイン・ランダム化検定」と呼ばれる統計的手法を用い、トレーダーの利益が真のスキルによるものか、あるいは単なる偶然によるものかに基づいて、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、広く受け入れられている通説に反するものであった。KalshiやPolymarket自体を含む予測市場プラットフォームは、その正確性を多様な参加者による集合知の産物であると常々説明している。本研究は、その枠組みに直接異議を唱えるものである。

Polymarketの口座のうち、熟練した勝者としての条件を満たしたのはわずか3.14%でした。これらのトレーダーは、サンプル外でも持続的な利益を上げ、平均79の市場で取引を行い、最終的な結果の方向に一貫してポジションを取っていました。残りの96%の口座は、運で損益分岐点に達したか、損失を出していました。

さらに著者らは、熟練トレーダーの注文フローが統計的に有意なレベルで次期の価格変動と最終的な市場結果の両方を予測することを発見しました。熟練トレーダーの純買いが1パーセントポイント増加すると、最終結果が正しくなる確率が8ベーシスポイント上昇しました。一方、幸運な勝者は口座残高がプラスであったにもかかわらず、どちらのテストでも有意な予測力を示しませんでした。

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19億8,000万ドルへと約600倍に急増し、同期間にアクティブな口座数も約1,600から51万9,000以上に拡大した。しかし、こうした成長にもかかわらず、スキルを持つトレーダーの割合は依然として低水準にとどまった。

さらに研究者らはスキルの持続性も検証した。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ところ、トレーニングセットで熟練と分類されたトレーダーの44%がテストセットでもその分類を維持した。一方、未熟な負け組トレーダーでは51%がカテゴリーにとどまった。対照的に、並行テストにおける熟練投資信託は分類を維持できたのがわずか10%だった。著者らは、予測市場ではスキルとアンチスキルの双方が異常に高い持続性を示していると結論づけている。

熟練トレーダーは予定されたニュース発表時にも迅速に反応しました。連邦公開市場委員会（FOMC）の発表や企業決算の公表を対象としたテストでは、各発表前後の限られた時間枠内でニュースのサプライズの方向へ注文の不均衡をシフトさせたのは熟練グループのみで、他のグループには一貫した反応が見られませんでした。論文ではインサイダー取引についても別途検証しています。研究者らはタイミングと確信度の基準を満たす1,950の口座を特定し、これら非公開情報に基づいて取引を行った可能性を示唆しています。 これらの口座は1口座あたり平均約1万5,000ドルの利益を上げており、取引を行った際には価格に大きな影響を与えていました。実証された事例の一つでは、2026年1月3日の米軍の秘密作戦の数時間前に、ベネズエラのニコラス・マドゥロ大統領に関連する契約でポジションを取った3つの口座が、合わせて63万ドル以上の利益を得ていました。

2026年4月23日、商品先物取引委員会（CFTC）は、現役の米陸軍兵士がこれらの口座の1つを使ってインサイダー取引を行ったとして提訴しました。こうした価格への影響があったにもかかわらず、研究者らは、インサイダー取引は孤立した事象に集中しすぎており、プラットフォーム全体での広範な価格発見を説明するには至らないと結論付けました。

本研究によると、参加者の大多数は価格の正確性を生み出すのではなく、それを資金面で支えていました。不運で未熟な「敗者」が全口座の67％を占め、総損失のすべてを負担していました。一方、マーケットメーカーと熟練した「テイカー」は合わせて口座数の3.5％未満に過ぎませんでしたが、総利益の30％以上を獲得していました。

著者らは、予測市場の精度は、価格形成メカニズムを支える特定可能な少数の情報通のトレーダーの行動を反映していると結論付けています。プラットフォームが拡大し手数料が上昇する中で、これらのトレーダーが参加し続けるかどうかは、本論文が今後の研究課題として残した未解決の問題です。