Перед началом Чемпионата мира 2026 две авторитетные системы представили свои "вероятности победы" — и их лидеры оказались разными.
Прогнозные рынки (агрегация цен Polymarket, Kalshi) назвали Францию главным фаворитом — примерно 17%. Суперкомпьютер Opta назвал победителя Евро-2024, Испанию, главным фаворитом — 16,1%.
Оба числа выглядят как "вероятности". Но способы их получения совершенно разные: одно — это цена, полученная на рынке с оборотом в сотни миллионов долларов, другое — частота, подсчитанная по результатам 10 000 симуляций всего турнира суперкомпьютером.
Эта статья не предсказывает, кто победит, и не оценивает, какая система точнее. Она отвечает на один вопрос: когда вы видите цифру "Франция 17%", как именно она была получена и насколько ей можно доверять.
Это следующий слой после EP06 — в предыдущей статье рассказывалось, чем отличается структура рынка прогнозных рынков от структуры традиционных букмекеров, в этой — о том, как рассчитывается вероятность, скрытая в цене. Данные приведены по состоянию на 31 мая 2026 года.
Акт 1 · Вероятность в цене: как рынок производит вероятность
Механизм прогнозных рынков прост: каждая контрактная цена на исход колеблется от 0 до 100 центов, и цена напрямую читается как подразумеваемая вероятность. Если контракт на Францию стоит 17 центов, это означает, что рынок считает вероятность её победы примерно 17% — угадавшие получат 1 доллар за контракт, неугадавшие — 0.
Однако цена на одной платформе может быть шумной. Агрегаторы (такие как DeFi Rate) используют объёмно-взвешенную среднюю цену (VWAP), чтобы ежечасно усреднять котировки с нескольких площадок, включая Kalshi, Polymarket, Polymarket US, Gemini, получая кросс-платформенную подразумеваемую вероятность. По состоянию на 30 мая 2026 года совокупный оборот по контрактам на победителя ЧМ составил примерно 523 миллиона долларов. Дата расчёта — 20 июля 2026 года, на следующий день после финала 19 июля.
Эта цена возникает не на пустом месте. Это результат непрерывного выставления маркет-мейкерами двусторонних котировок и постоянных сделок трейдеров. Примечательно, что ликвидность для прогнозных рынков обеспечивают исключительно крипто-нативные институциональные торговые компании: Wintermute (ежегодный объём торгов свыше 3,5 трлн долл. на более чем 70 биржах) с 2026 года обеспечивает двусторонние котировки для Polymarket и Kalshi; Jump Trading, Susquehanna также активно маркет-мейкерят.
Джейк Островскис, руководитель отдела внебиржевой торговли Wintermute, одним предложением описал текущее состояние этого рынка:
"У прогнозных рынков профиль спроса, как у крупного класса активов, но профиль ликвидности, как у рынка на ранней стадии".
Другими словами, — достоверность "вероятности", скрытой в цене, зависит от того, какой объём реальной ликвидности её поддерживает. К этому мы вернёмся в третьем акте.
Акт 2 · Вероятность в симуляции: как модель производит вероятность
Суперкомпьютер Opta идёт другим путём. Сначала, используя данные команд — форму, историю встреч, мировой рейтинг, последние выступления на международных матчах — с помощью Power Rankings (алгоритма оценки, производного от Elo), оценивается вероятность победы, ничьи или поражения для каждого матча. Затем весь чемпионат мира симулируется 10 000 раз, и подсчитывается, сколько раз каждая команда побеждает в симуляциях. Эта частота и становится её "вероятностью победы".
Результаты для 2026 года (только факты, без прогноза): Испания — 16,1% (также единственная команда с вероятностью выхода в четвертьфинал более 50% — 52,1%), Франция — 13,0%, Англия — более 10%, действующий чемпион Аргентина — четвёртая, также более 10%, Португалия — 7,0%, Бразилия — 6,6%.
Здесь стоит отметить неочевидную методологическую деталь: одним из входных данных для модели Opta являются коэффициенты букмекерских контор. То есть сравнение "рынок vs модель" — это не сравнение двух полностью независимых систем. Модель уже частично "усвоила" рыночную информацию. Когда вы сравниваете рыночные цены и вероятность от Opta, вы видите меньшее расхождение, чем если бы источники были независимы.
Нужно пояснить вопрос актуальности: многие помнят авторитетную футбольную модель FiveThirtyEight (SPI), но после ухода основателя Нейта Сильвера в 2023 году её перестали обновлять; оригинальный сайт закрылся в сентябре 2023, а весь проект 538 был закрыт ABC в марте 2025. В этой статье он рассматривается только как историческая методология и источник для сравнений на ЧМ-2018 и ЧМ-2022, а не как действующий источник прогнозов на 2026 год.
Акт 3 · Что точнее? Честный пробел
Рынок и модель — что точнее?
Честный ответ: не существует ни одного строгого кросс-турнирного академического исследования, которое бы напрямую сравнивало прогнозные рынки и Opta/538 на ЧМ-2018 и ЧМ-2022 с помощью оценок по Брайеру (стандартная мера точности прогнозов). Цифры вроде "90% точности", которыми хвалятся платформы, обычно исходят от самих платформ или из непрошедших рецензирование блогов и не могут считаться независимым выводом. В этой статье мы прямо указываем на этот пробел, не сочиняя ответа.
Но стоит исправить часто ошибочно приводимый пример. Многие говорят, что "победа Аргентины в 2022 году была большой неожиданностью" — это неточно. Перед турниром Аргентина была вторым или третьим фаворитом: Opta давал 13,1% (второе место), букмекеры предлагали коэффициенты +500 (около 16,7%, второе место). Настоящая история не в "победе аутсайдера", а в том, что — почти все основные модели и рынки ставили на Бразилию, а победил второй фаворит, Аргентина; и единственным, кто опустил вероятность Аргентины примерно до 8%, был именно FiveThirtyEight. Это более точный и показательный факт, чем "победа аутсайдера": так называемые "авторитетные вероятности" от разных источников могут различаться вдвое.
Цена сама по себе также не является идеальной вероятностью. Феномен, подтверждаемый почти сотню лет, называется смещением в сторону аутсайдеров (longshot bias): на классических рынках ставок на скачки игроки систематически переоценивают аутсайдеров и недооценивают фаворитов — реальный процент побед лошадей-аутсайдеров ниже, чем показывают коэффициенты, поэтому ставить на них в долгосрочной перспективе убыточно (исследование Сноуберга и Вольферса).
По-настоящему контринтуитивно то, что это смещение не исчезло в якобы более рациональных и эффективных криптопрогнозных рынках. Многочисленные исследования на основе огромных массивов данных Polymarket и Kalshi выявили смещение в том же направлении — Университетский колледж Дублина проанализировал более 300 000 контрактов Kalshi и обнаружил, что реальная частота исполнения низкоценовых контрактов ниже, чем подразумеваемая их ценой вероятность, а для высокоценовых — выше (то есть аутсайдеров всё ещё переоценивают); исследование по калибровке на основе 292 миллионов сделок (препринт arXiv 2602.19520) также показало, что цены долгосрочных контрактов систематически сжимаются к 50%, недооценивая реальное преимущество фаворитов. Микроструктурный препринт на основе 30 миллиардов событий в стакане заказов и 52 дней данных (arXiv 2604.24366) количественно оценил издержки на стороне аутсайдеров: спред котировок для контрактов с наименьшей вероятностью составляет от 1300 до 1800 базисных пунктов, что на порядок выше, чем на традиционных рынках — корень в ценообразовании маркет-мейкеров за риск "ограниченного роста при асимметричном падении".
Другими словами: смещение, зафиксированное сто лет назад на ипподромах, сохраняется и сегодня на ончейн-рынках с оборотами в миллиарды долларов — "вероятность", скрытая в цене, становится менее надёжной по мере приближения к краю аутсайдеров.
Бухгалтерская книга открыта
Здесь есть то, чего не могут сделать традиционные букмекеры: Polymarket построен на смарт-контрактах Ethereum, и каждая сделка записывается в блокчейн и доступна для аудита всем. Упомянутые выше исследования стали возможны именно потому, что исследователи могли напрямую по записям в блокчейне восстановить направление каждой сделки — что невозможно в традиционном букмекерстве с закрытыми бухгалтерскими книгами. Клиринг также происходит в блокчейне: используется залог в USDC, смарт-контракты автоматически проводят расчёты, не требуя доверия к централизованному букмекеру, который хранит ваши средства.
Но прозрачность не означает неуязвимость к манипуляциям. Неглубокий стакан заказов означает, что на небольшом рынке цена может сдвигаться под влиянием небольшого капитала. Во время турнира (с 11 июня по 19 июля) цены контрактов на отдельные матчи будут колебаться в реальном времени в зависимости от счёта — это будет самый наглядный живой пример того, как формируется цена.
Акт 4 · Переменные вне цены: регулирование
На цену также влияет не рыночная переменная: неопределённость регулирования.
18 мая 2026 года губернатор Миннесоты подписал законопроект SF4760, сделавший штат первым в США, где деятельность и реклама прогнозных рынков стали уголовным преступлением (вступает в силу 1 августа 2026). CFTC (Комиссия по торговле товарными фьючерсами США) подала иск в течение 24 часов, Kalshi подал иск 28 мая. Председатель CFTC Майкл Зелиг заявил:
"Этот закон Миннесоты в одночасье превращает законных операторов и участников прогнозных рынков в уголовных преступников".
За этим стоит нерешённый спор о юрисдикции: 7 апреля Апелляционный суд третьего округа вынес решение в пользу Kalshi (контракты на события являются деривативами и подпадают под юрисдикцию CFTC), 16 апреля Апелляционный суд девятого округа рассматривал апелляцию Невады и склонялся в её пользу — разногласия между двумя апелляционными судами могут в конечном итоге дойти до Верховного суда. На данный момент 17 штатов оспаривают деятельность операторов прогнозных рынков, в 14 штатах есть соответствующее законодательство; Испания в 2026 году приказала интернет-провайдерам блокировать доступ к Polymarket и Kalshi.
Здесь важно строго различать две вещи: прогнозные рынки следуют федеральному регулированию CFTC как контракты на события, а спортивные ставки следуют пути лицензирования на уровне штатов — один и тот же контракт на ЧМ может иметь совершенно разный юридический статус в разных юрисдикциях. Сама неопределённость регулирования является переменной, стоящей за ценой.
Заключение · Возвращаясь к тем двум цифрам
Вернёмся к началу — "Франция 17%" и "Испания 16,1%".
Теперь вы знаете, откуда взялись эти цифры: одна — это цена, полученная на рынке с оборотом в сотни миллионов долларов, подверженная влиянию смещения в сторону аутсайдеров и глубины ликвидности; другая — частота, полученная в результате 10 000 симуляций чемпионата суперкомпьютером, подверженная влиянию запаздывания модели и частично уже включившая в себя рыночную информацию.
Какая точнее? Ни одно строгое кросс-турнирное сравнение не может ответить на этот вопрос. После окончания чемпионата мира и расчёта контрактов 20 июля, мы подготовим разбор результатов — посмотрим, что угадали рынок и модель и в чём ошиблись.
А до тех пор, когда вы снова увидите какую-либо "вероятность победы", стоит задать себе дополнительный вопрос: как была произведена эта цифра?
