Prognosemärkte und der Preis der Voraussicht

Prognosemärkte interessieren mich, weil sie an der Grenze zwischen Wissen und Preis sitzen. Sie nehmen etwas Vages, Umstrittenes, Soziales und zwingen es in eine Zahl. Darin lag immer ein intellektueller Reiz. Es wirkt wie eine sauberere Schnittstelle zwischen Erwartung und Wirklichkeit.

Neu ist die Größenordnung. Seit 2024 sind Prognosemärkte aus ihrer alten Nische herausgetreten und deutlich sichtbarer geworden, irgendwo zwischen Finanzmarkt, Medienoberfläche, Glücksspiel und Onlinepolitik. Auslöser war die US-Wahl, aber der Wandel reichte weiter. Bessere Infrastruktur, Stablecoins, mobile Onramps und ein größeres Publikum haben dem ganzen Sektor ein anderes Gewicht gegeben.

Zwei Plattformen haben diese Phase geprägt. Kalshi ist die regulierte Binnenversion innerhalb des amerikanischen Rohstoffrechts und inzwischen an Robinhoods siebenundzwanzig Millionen Konten angeschlossen. Polymarket ist die kryptonative Version: offshore, schneller, reibungsloser, gebaut auf Polygon und abgerechnet in USDC. Das eine wirkt eher wie eine Finanzbörse. Das andere eher wie ein internetnatives Informationsmarkt-Interface.

Beide sind schnell gewachsen. Das Handelsvolumen im Sektor stieg von rund sechzehn Milliarden Dollar im Jahr 2024 auf geschätzte sechzig Milliarden im Jahr 2025. Die monatlich aktiven Nutzer der großen Plattformen gingen von etwa 1,7 Millionen Anfang 2025 auf über acht Millionen Anfang 2026 hoch. Ab diesem Punkt stellt sich nicht mehr die Frage, ob Prognosemärkte interessant sind. Die Frage ist, was sie eigentlich werden und was sie zeigen, sobald sie groß genug sind, um wirklich zu zählen.

Warum die Idee wirklich Kraft hat

Die zugrunde liegende Intuition führt zurück zu Friedrich A. Hayeks Essay "The Use of Knowledge in Society": In komplexen Systemen ist relevantes Wissen verstreut.¹ Kein Komitee besitzt es vollständig. Kein Expertengremium sieht das ganze Feld. Verschiedene Menschen bemerken verschiedene Dinge, zu verschiedenen Zeiten, aus verschiedenen Positionen heraus.

Genau das macht Aggregation schwierig. Komitees driften zum Konsens. Pundits werden für Selbstsicherheit belohnt. Umfragen erfassen geäußerte Präferenzen, nicht unbedingt wirkliche Einschätzungen. Menschen korrigieren für soziale Erwünschtheit. Sie korrigieren auch für Loyalität, Angst, Status, Stamm, Bequemlichkeit und viele andere Kräfte, die mit Wahrheit nur lose zu tun haben.

Ein Prognosemarkt geht das Problem anders an. Wenn du glaubst, dass etwas passieren wird, kannst du Kapital darauf setzen. Wenn du falsch liegst, zahlst du dafür. Das verändert die Informationslage. Bluffen wird teurer. Im besten Fall spiegelt der Preis das Urteil von Menschen, die genug Überzeugung haben, um das Risiko des Irrtums tatsächlich zu tragen.

Darum haben interne Prognosemärkte mitunter überraschend gut funktioniert. Hewlett-Packard stellte fest, dass kleine interne Märkte bessere Vorhersagen liefern konnten als offizielle Absatzprognosen.² Nicht weil der Markt magisch wäre, sondern weil er Wissen bündeln konnte, das im Unternehmen längst vorhanden war, von der Hierarchie aber nicht sauber verarbeitet wurde.

Darin liegt der ernsthafte Fall für Prognosemärkte. Unter den richtigen Bedingungen können sie Genauigkeit wirksamer belohnen als Prestigesysteme, Bürokratien oder öffentliche Kommentierung.

Warum diese Welle gerade jetzt kam

Die frühere Phase stieß immer wieder an dieselbe Decke. Zahlungsfriktion. Regulatorische Feindseligkeit. Dünne Liquidität. Prognosemärkte klangen regelmäßig klüger, als sie sich in der Praxis anfühlten.

Was sich zwischen ungefähr 2023 und 2026 verändert hat, war die Infrastruktur. Kryptoschienen reduzierten Reibung. Stablecoins schufen eine Abwicklungsebene, die weder Bankkonto noch regulierten Broker voraussetzte. Onramps wanderten direkt ins Produkt, sodass ein Mainstream-Nutzer einen Markt mit Kredit- oder Debitkarte betreten konnte, fast ohne begrifflichen Aufwand. Robinhoods Kalshi-Integration leistete auf der regulierten Seite etwas Ähnliches.

Auch das rechtliche Umfeld verschob sich. Kalshi stritt mit der CFTC darüber, ob politische Ereigniskontrakte illegales Wahlglücksspiel oder bundesrechtlich regulierte Finanzderivate seien. Die Gerichte gaben Kalshi recht. Das war der Moment, in dem Wahlmärkte in den Vereinigten Staaten unter dem Rohstoffrecht rechtlich belastbar wurden.³

Die US-Wahl 2024 lieferte dann den kulturellen Auslöser. Polymarket reagierte schneller als die Umfragen, ein französischer Trader machte mit einer enormen Trump-Position Schlagzeilen, und Quoten begannen als Nachrichten zu zirkulieren. Ab da wirkte der Sektor nicht mehr wie ein Nischenhobby für Forecaster, sondern wie ein Teil der medial-finanziellen Oberfläche der Politik.

Interessanter ist, was danach geschah. Die neue Infrastruktur hat nicht nur mehr Volumen freigeschaltet. Sie hat auch den Charakter dieses Volumens verändert. Polymarket führte kurzfristige Krypto-Kontrakte ein und erzeugte damit wöchentliche Umsätze in dreistelliger Millionenhöhe. Die Geschichte lautet also nicht einfach, dass Prognosemärkte zurückgekehrt sind. Sie sind auf einem deutlich dichteren spekulativen Untergrund zurückgekehrt.

Preis ist nicht Wahrheit

Ein Prognosemarktpreis ist keine gereinigte Form von Überzeugung. Er ist ein Preis. Er entsteht aus einer Handelsstruktur mit bestimmten Liquiditätsbedingungen, Kapitalverteilungen, Anreizen und Regeln.⁴

Das klingt banal, wird aber leicht vergessen, weil das Resultat so sauber aussieht. Ein Kontrakt bei sechzig Cent scheint zu sagen: Der Markt weist eine Wahrscheinlichkeit von sechzig Prozent zu. Unter der Oberfläche kann aber schon ein dünnes Orderbuch, einige wenige gut kapitalisierte Trader oder ein schlecht designtes Marktformat etwas erzeugen, das objektiver wirkt, als es ist.

Charles Manski argumentiert seit Jahren gegen die beiläufige Gleichsetzung von Preis und Wahrscheinlichkeit. Unter günstigen Bedingungen, tiefer Liquidität, breiter Beteiligung und ohne dominante Akteure können Marktpreise kollektive Wahrscheinlichkeitsurteile annähern. Außerhalb dieser Bedingungen werden sie schwerer zu lesen. Die Zahl kann trotzdem informativ sein. Sie ist nur ein seltsameres Objekt, als Enthusiasten meist zugeben.

Sobald Überzeugung handelbar wird, wird sie zum Spiel

Sobald Überzeugungen handelbar werden, verschiebt sich die Lage. Menschen äußern nicht mehr nur Ansichten. Sie positionieren sich gegeneinander.

Dann zählen Timing, Bluffen und Signale. Manchmal geht es nicht darum, zu zeigen, was man selbst glaubt. Manchmal geht es darum, zu formen, was andere glauben oder was sie glauben, dass alle anderen glauben. Das macht Prognosemärkte nicht nutzlos. Es heißt nur, dass sie adversarial sind. Das ist die präzisere Beschreibung.

Die Episode um den Romney Whale zeigt das bis heute klar. 2012 platzierte ein einzelner Trader auf Intrade rund ein Drittel aller Wetten auf Mitt Romney und verschob den Markt in eine Richtung, die im Verhältnis zur breiteren Evidenz irrational wirkte.⁵ Der Trade hat die Realität am Ende nicht verändert, und der Trader verlor Berichten zufolge Geld. Aber bis dahin half er, Narrative, Spendervertrauen und Momentum zu formen. Kurzfristige Manipulation kann scheitern und trotzdem wirksam sein.

Die neue Welle hat dieselbe Dynamik in größerem Maßstab. Auf Polymarket scheint eine winzige Zahl von Accounts den Großteil der relevanten Preisfindung zu tragen. Untersuchungen legen nahe, dass rund ein Zehntelprozent der Accounts zwei Drittel der Gewinne abschöpfen. Ein französischer Trader soll mit Positionen von über dreißig Millionen Dollar globale Wahlquoten bewegt haben. Da spricht keine abstrakte Menge. Da benutzt ein kapitalisierter Akteur den Markt als Instrument.

Das Glücksspiel-Substrat

Was die Wachstumsgeschichte nicht sauber sagt: Ein großer Teil der Expansion ist nicht epistemisch. Es ist Glücksspiel.

Bei Kalshi entfallen auf Sportkontrakte beständig rund achtzig Prozent des wöchentlichen Volumens. Als Robinhood die Plattform integrierte, überschritt allein der Handel rund um den Super Bowl eine Milliarde Dollar. Anfang 2026 standen Sportereignisse für siebenundachtzig Prozent von Kalshis Gesamtvolumen.

Bei Polymarket ist das Bild gemischter, aber nicht sauberer. Rund vierzig Prozent des Wochenvolumens hängen mit Sport zusammen. Ein weiterer großer Anteil entfällt auf schnelle Kryptomärkte, kurzfristige Kontrakte auf Bitcoin-Bewegungen, die mit Forecasting wenig und mit Spekulation fast alles zu tun haben.

Das theoretische Versprechen, Prognosemärkte würden verstreutes Wissen über einen unendlichen langen Schwanz von Ereignissen aggregieren, hat sich weitgehend nicht materialisiert. Was zuerst skaliert hat, war in der Praxis eine sehr effiziente Sportwetten- und Kryptospekulationsmaschine in epistemischer Verkleidung.

Das ist aus strukturellen Gründen wichtig, nicht nur aus moralischen. Die Plattformen brauchen Volumen, um Market Maker zu tragen und Liquidität aufrechtzuerhalten. Das Volumen, das verlässlich und in großem Maßstab verfügbar ist, kommt aus Sport und Krypto. Dorthin fließt das Kapital. Darauf optimieren die Plattformen. Die Long-Tail-Fantasie des Forecastings treibt das Wachstum nicht. Sie liefert die Legende dazu.

Hinzu kommt die Frage, wem das alles dient. Klassische Sportwettenanbieter sind stark reguliert: Mindestalter einundzwanzig, Selbstsperrregister, Hinweise zu verantwortungsvollem Spielen, Finanzierung von Suchtbehandlung über Glücksspielsteuern. Prognosemärkte bewegen sich weitgehend außerhalb dieses Rahmens. Plattformen wie Polymarket erlauben Registrierung ab achtzehn. Sie sind nicht an staatliche Selbstsperrsysteme angeschlossen. Menschen mit Spielsucht, die sich bei DraftKings rechtlich selbst ausgeschlossen haben, finden solche Plattformen ohne viel Reibung auf dem Telefon.

Das ist keine moralische Panik. Es ist eine Designentscheidung. Dieselbe Oberfläche, die Überzeugungen diszipliniert, monetarisiert auch Zwang. Beides ist zugleich wahr.

Wenn Vorhersage zu Macht wird

Das tiefste Problem erscheint, sobald ein Prognosemarkt sichtbar genug wird, um wirklich zu zählen.

Ein weithin beobachteter Preis misst Erwartungen dann nicht mehr bloß. Er beginnt, sie zu beeinflussen. Journalisten zitieren ihn. Spender reagieren auf ihn. Trader verwenden ihn als Signal. Menschen koordinieren sich um die Zahl herum, statt sie nur zu beobachten.

Große Nachrichtenorganisationen, darunter CNN, CNBC und die Associated Press, integrierten im Wahlzyklus 2024 Prognosemarktdaten in ihre Berichterstattung. Ein Ticker mit sich verschiebenden Quoten wurde nicht als spekulative Wette behandelt, sondern als Bericht über die Realität. Der Markt spiegelte die Zukunft nicht mehr nur. Er nahm an ihrer Hervorbringung teil.

Daraus entsteht eine Rückkopplung. Ein Preis bewegt sich. Medien melden diese Bewegung als Momentum. Diese Meldung verändert Verhalten. Spender geben Geld, Freiwillige tauchen auf, Unentschlossene justieren sich neu. Das veränderte Verhalten fließt zurück in den Markt. Was wie Vorhersage aussah, wird zur Ursache.

Politiker wissen das. Ein Kandidat, dessen Quoten einbrechen, kann Energie verlieren, obwohl sich an den Fundamentaldaten wenig geändert hat. Ein Projekt, das vom Markt als wahrscheinlicher Fehlschlag bepreist wird, kann interne Panik auslösen, die das Scheitern erst wahrscheinlicher macht. Der Markt kann selbst erfüllende Dynamiken erzeugen, aber auch selbst negierende. Manchmal verändert eine Warnung Verhalten früh genug, um das vorhergesagte Ergebnis gerade noch zu verhindern.

So oder so zerfällt die Grenze zwischen Beobachtung und Eingriff. Die Zahl ist kein Spiegel mehr. Sie wird selbst zum Akteur.

Hier tritt Reflexivität ein. Sobald eine Vorhersage Verhalten mitsteuert, wird auch die Bedeutung von Genauigkeit komplizierter. Der Markt kann in einem Sinn richtig liegen und in einem anderen kausal mitwirken.

Ein Labor für Marktwissen und Verzerrung

Prognosemärkte machen etwas in ungewöhnlich konzentrierter Form sichtbar. Sie zeigen, was Märkte mit Wissen tun.

Informationsasymmetrien sieht man dort klarer als in vielen gewöhnlichen Märkten. Man sieht, wie Kapital Stimme verstärkt, wie einige wenige Trader etwas formen können, das später als Urteil der Menge gelesen wird, und wie eine öffentliche Zahl beginnt, Objektivität zu spielen.

Auch die Forschung zur Markt-Mikrostruktur fügt eine weitere Schicht hinzu. Analysen von Polymarket-Aktivität legen nahe, dass das gemeldete Volumen erhebliches Rauschen enthält, teils wegen buchhalterischer Eigenheiten, teils wegen Wash-Trading-Praktiken, die an traditionellen Aktienmärkten unakzeptabel wären. Selbst die scheinbar glatte Oberfläche kann also viel verborgene Struktur enthalten.

Auch der Beobachtereffekt verschärft sich. Sobald KI-Systeme Marktdaten aufnehmen und über Dashboards, Feeds und Handelssysteme weiterverteilen, kann eine manipulierte Bewegung schnell weit über die Plattform hinaus Reaktionen auslösen. Dann ist das Problem nicht mehr nur epistemisch. Es wird infrastrukturell.

Gerade deshalb sind Prognosemärkte über das Forecasting hinaus interessant. Sie verdichten verstreutes Wissen, schneiden dabei aber auch Kontext weg. Sie belohnen Signal, können aber ebenso Narrativproduktion belohnen. Sie klären manches, indem sie anderes einebnen. Das gegenwärtige Ökosystem macht beide Seiten leichter sichtbar.

Warum die Marktform nicht überschätzt werden sollte

Die österreichische Ökonomie bietet hier eine nützliche Linse, aber sie schneidet in beide Richtungen.

Hayeks Einsicht in verteiltes Wissen erklärt ziemlich genau, warum Prognosemärkte so attraktiv wirken. Wenn relevantes Wissen verteilt ist, dann liegt der Reiz eines Mechanismus auf der Hand, der Menschen dafür belohnt, auf Basis ihrer privaten Informationen zu handeln. Preise als Signale, Märkte als Entdeckungsverfahren: Das ist ein ernsthaftes Argument zu ihren Gunsten.

Dieselbe Tradition warnt aber auch davor, Märkte so zu behandeln, als würden sie Unsicherheit sauber auflösen. Frank Knight unterschied zwischen Risiko, also Situationen, in denen Wahrscheinlichkeiten bekannt sein können, und radikaler Unsicherheit, also Situationen, in denen die Zukunft in einem tieferen Sinn offen bleibt und sich nicht im Voraus modellieren lässt.⁶ Prognosemärkte übersetzen offene menschliche Lagen in scharf aussehende Prozentzahlen. Das kann nützlich sein. Es kann aber auch falsche Sicherheit herstellen. Eine Zahl kann ein Ereignis wissbarer wirken lassen, als es wirklich ist.

Hinzu kommt ein weiteres Problem. Nicht jedes relevante Wissen tritt gleich gut in Märkte ein. Manches Wissen ist stillschweigend. Manches ist moralisch. Manches ist kontextuell in einer Weise, die sich nicht gut in ein Gebot pressen lässt. Und manches gehört Menschen ohne Kapital.

Darin liegt eine Spannung im Zentrum des ganzen Bildes. Prognosemärkte werden oft als spontane Ordnung gepriesen. In der Praxis sind sie jedoch hochgradig designte Systeme. Ihre epistemische Qualität hängt von Vertragsdesign, Liquiditätsstruktur, Auflösungsregeln und Plattform-Governance ab. Das macht sie nicht wertlos. Es heißt nur, dass hier nicht einfach reine Marktwahrheit von unten nach oben steigt.

Wer Marktepistemologie ernst nimmt, sollte Märkten gegenüber nicht naiver werden, sondern weniger naiv.

Es gibt außerdem andere Werkzeuge. Plattformen wie Metaculus und Good Judgment betreiben strukturierte Forecasting-Turniere, in denen Teilnehmer probabilistische Schätzungen zusammen mit Gründen abgeben. Bei manchen Fragen, vor allem bei langem Zeithorizont und hoher struktureller Komplexität, scheinen trainierte Superforecaster sowohl einzelne Experten als auch finanzielle Prognosemärkte zu übertreffen. Sie bewahren Argumente statt bloß Positionen. Sie kennen keine Wale. Sie kennen kein Wash Trading.⁷

All das macht Prognosemärkte nicht wertlos. Es heißt nur, dass man sie im Verhältnis halten sollte. Sie sind eine Form kollektiver Voraussicht, nicht ihre Endgestalt. In einer Welt, die immer stärker von Koordinationssystemen, maschineller Assistenz und Institutionendesign geprägt wird, lautet die tiefere Frage vielleicht nicht, ob wir Erwartungen effizienter bepreisen können. Sondern welche Wissensinstitutionen wir rund um Unsicherheit überhaupt bauen wollen.

Diese Frage reicht über das Forecasting hinaus. Eine Gesellschaft kann Wissen über Märkte akkumulieren, aber auch über Archive, Deliberation, Wissenschaft, Reputationssysteme, Expertennetzwerke und Institutionen, die Begründungen über Zeit hinweg bewahren. Ein Preis ist hervorragend darin, zu verdichten. In Erinnerung ist er sehr viel schwächer. Er kann sich nicht erklären. Er kann Dissens nicht in reicher Form aufbewahren. Er kann dir nicht sagen, welcher Teil eines Signals aus Einsicht kam, welcher aus Angst und welcher aus Kapital. Wenn uns an kollektiver Intelligenz mehr liegt als am Spektakel, sollten uns diese Grenzen dazu bringen, ernster über das nach der Marktform nachzudenken oder neben ihr.

Die Grenze der Lesbarkeit

Prognosemärkte sind mächtig, weil sie Unsicherheit lesbar machen.

Ihre Gefahr liegt darin, dass Lesbarkeit beginnt, sich als Wahrheit auszugeben.

Die jüngste Welle hat beides klar gezeigt. Prognosemärkte können reale Information offenlegen. Sie können verstreutes Wissen aggregieren, billiges Gerede bestrafen und schneller reagieren als Umfragen oder Panels. Dieser Teil ist real.

Dieselbe Welle hat aber auch gezeigt, wie schnell Lesbarkeit in Monetarisierung, Gamifizierung und narrative Steuerung kippen kann. Wenn Marktpreise als Kurzform für Realität zirkulieren, wenn Wale mit achtstelligen Positionen globale Wahrscheinlichkeiten bewegen und wenn Sportkontrakte eine Plattform dominieren, die uns angeblich helfen soll, die Welt besser zu verstehen, wirkt das epistemische Versprechen deutlich weniger rein.

Ein Preis auf einem Bildschirm fühlt sich sauber an. Manchmal ist er wirklich informativer als ein Argument. Aber er ist nie die Zukunft selbst, die direkt spricht. Er ist Information, gefiltert durch Anreize, Kapital, Sichtbarkeit und Strategie.

Darum würde ich Prognosemärkte weder romantisieren noch abtun. Gerade weil sie keine Orakel sind, sind sie nützlich. Sie sind Interfaces. Sie zeigen etwas Reales über Erwartung unter Bedingungen von Geld und Risiko. Und sie zeigen die Grenzen des Preises als Gefäß für Wissen.

Darin öffnet sich die interessantere Frage. Wenn Preis ein so schmales Gefäß ist, welche anderen sollten wir bauen? Systeme, die Gründe bewahren, Unsicherheit verfolgen, ohne sie zu früh einzuebnen, Urteil über Zeit akkumulieren und kollektive Intelligenz zu etwas Reichhaltigerem machen als handelbare Stimmung.

Fußnoten