돈을 걸고 미래를 예측하는 '예측시장(Prediction Market)'이 글로벌 금융시장의 새로운 데이터 인프라로 부상하고 있다. 선거와 스포츠 경기 결과를 맞히는 베팅 시장에서 벗어나 금리와 물가, 고용 등 주요 경제지표를 실시간으로 전망하는 수단으로 활용 범위가 확대되고 있다. 일부 분야에서는 전문가 전망이나 여론조사보다 높은 예측 정확도를 보이면서 월가와 중앙은행의 관심도 커지는 모습이다. 23일 블록체인 리서치업체 타이거리서치가 발표한 '예측시장은 실제로 효용을 가져오는가?' 보고서에 따르면 예측시장의 핵심 경쟁력은 실제 자금을 투입하는 '스킨 인 더 게임(Skin in the Game)' 구조다. 전망이 틀리면 금전적 손실을 입는 만큼 참여자들이 자신의 판단에 책임을 지고 정보를 반영하도록 유도하는 방식이다. 예측시장은 특정 사건이 발생하면 1달러, 발생하지 않으면 0달러를 지급하는 계약을 활용한다. 예컨대 계약 가격이 0.7달러라면 시장 참여자들이 해당 사건의 발생 확률을 약 70%로 평가하고 있다는 의미다. 새로운 경제지표나 정책 발표가 나오면 계약 가격이 즉시 바뀌기 때문에 기존 설문조사보다 시장 기대의 변화를 빠르게 포착할 수 있다. 실제 예측 정확도도 주목할 만하다. 보고서에 인용된 아이오와 전자시장(IEM) 연구에 따르면 1988~2004년 미국 대선 관련 964건의 여론조사와 비교한 결과, 예측시장이 74%의 사례에서 실제 결과를 더 정확하게 예측했다 오션파라다이스하는방법 . 1988~2000년 대선에서는 선거 일주일 전 예측시장의 평균 오차가 1.5%포인트로 갤럽 최종 여론조사(2.1%포인트)보다 작았다. 경제지표에서도 경쟁력이 확인됐다. 보고서가 인용한 미국 연방준비제도(Fed) 이사회 연구에 따르면 예측시장 플랫폼 칼시(Kalshi)는 연방공개시장위원회(FOMC) 회의 전날 기준 금리 결정의 중앙값과 최빈값을 모두 정확히 예측했다. 헤드라인 소비자물가지수(CPI) 전망에서도 블룸버그 전문가 컨센서스보다 통계적으로 유의미하게 높은 정확도를 보였다. 예측시장 데이터 채택 흐름. [출처=타이거리서치] 실제 운영 중인 예측시장에서도 비슷한 결과가 나왔다. 타이거리서치가 온체인 예측시장 플랫폼 리미트리스(Limitless)의 판정 완료 이벤트 2681개를 분석한 결과, 전체 10개 확률 구간 중 9개 구간에서 시장 예측 확률과 실제 발생 비율의 차이가 4%포인트 이내였다. 발생 확률이 70~80%로 평가된 사건 165건의 실제 실현율은 74.5%였다. 글로벌 금융기관들도 예측시장 데이터를 적극적으로 도입하고 있다. 구글 파이낸스와 CNBC, CNN, 월스트리트저널(WSJ)은 예측시장 확률을 제공하기 시작했다. 뉴욕증권거래소 모회사인 인터콘티넨탈익스체인지(ICE)와 전자거래 플랫폼 트레이드웹도 기관투자가에게 관련 데이터를 공급하고 있다. 활용 분야도 넓어지고 있다 달팽이 레이싱 게임 . 기업들은 신제품 출시와 판매 전망 등에 사내 예측시장을 활용하고 있으며, 공중보건 분야에서는 독감 유행을 2~4주 앞서 예측한 연구 사례도 있다. 단순한 베팅을 넘어 기업 경영과 정책 판단에 필요한 정보를 수집하는 도구로 진화하고 있다는 평가다. 다만 예측시장이 기존 전망 체계를 완전히 대체하기는 어렵다는 지적도 나온다. 거래량이 적은 시장에서는 소수 참여자의 주문만으로 가격이 왜곡될 수 있고, 실제 예측 정확도 역시 시장별로 차이가 크기 때문이다. 리미트리스 분석 표본의 약 85%가 스포츠 시장이라는 。도 거시경제 전반으로 결과를 일반화하기 어려운 요인이다. 타이거리서치는 "예측시장의 본질적인 가치는 단순한 투기적 거래나 수익 창출에 국한되지 않는다"며 "전통적인 설문조사나 전문가 집단의 전망을 상회하거나 보완하는 정확성과 적시성을 지닌 확률 데이터를 생성하고 있다"고 분석했다. 이어 "예측시장이 신뢰할 수 있는 의사결정 인프라로 자리 잡기 위해서는 유동성 확충을 통한 가격 왜곡 방지와 규제 당국의 인식 변화, 투명한 데이터 공개가 뒷받침돼야 한다"고 강조했다. 업계에서는 예측시장이 향후 금융정보 시장의 새로운 경쟁자로 부상할 가능성에 주목하고 있다. 한국은행과 일본은행의 금리 결정 등을 다루는 예측시장까지 등장한 만큼 아시아에서도 정책과 경제 전망을 보완하는 데이터 수요가 확대될 수 있다는 분석이다. 다만 국내를 비롯한 아시아 시장에서는 사행성 논란과 규제 문제가 상용화의 주요 변수로 작용할 전망이다. ia312.com