Preise sind Wahrscheinlichkeiten: So liest du die Quoten von Prognosemärkten (2026)

Die Faustregel: Ein Anteil zu 62¢ bedeutet eine Chance von etwa 62%

Viele Kontrakte an Prognosemärkten sind Ja/Nein-Fragen. Ein Yes-Anteil zahlt $1, wenn das Ereignis eintritt, und $0, wenn nicht; ein No-Anteil zahlt umgekehrt. Die Preise liegen zwischen $0 und $1: Ein Yes-Preis von 62¢ entspricht also etwa 62%, und der passende No-Preis von etwa 38¢ einer Chance von etwa 38%, dass das Ereignis nicht eintritt.

Warum das funktioniert: Weil die Auszahlung auf $1 festgelegt ist, ist ein Anteil so viel wert wie die Gewinnchance mal $1. Ein Trader, der die Chance auf 70% schätzt, bewertet einen Yes-Anteil mit 0.70 × $1 = 70¢ und ist bereit, bis etwa zu diesem Preis zu zahlen; einer, der sie auf 55% schätzt, bewertet ihn mit 55¢ und ist bereit, oberhalb davon zu verkaufen. Die Käufe derer, die den Preis für zu niedrig halten, und die Verkäufe derer, die ihn für zu hoch halten, schieben den Preis in Richtung der gemeinsamen Einschätzung der Trader.

Die Plattformen und die US-Aufsicht beschreiben Preise auf dieselbe Weise. Polymarkets Doku sagt, „der Preis bildet direkt die Einschätzung des Markts zur Wahrscheinlichkeit dieses Ausgangs ab“. Kalshis Hilfecenter nennt als Beispiel einen Konsens von 70%, der sich als Yes zu 70¢ und No zu 30¢ zeigt, und laut Kalshis Blog impliziert ein Yes-Preis von p Cent „etwa p%“. Auch der Leitfaden der CFTC zu Prognosemärkten liest einen Preis von 70 Cent als implizite Wahrscheinlichkeit von etwa 70%.

Yes und No spiegeln sich. Bei Polymarket ergeben eine Yes-Order zu $0.60 und eine No-Order zu $0.40 zusammen $1.00 und können zusammengeführt werden, indem ein neuer Yes- und ein neuer No-Anteil erzeugt werden. Kalshis API-Doku beschreibt denselben Zusammenhang von der anderen Seite: Ein Yes-Gebot zu X entspricht einem No-Angebot zu $1.00 − X; ein bester No-Geldkurs von $0.56 bedeutet also einen besten Yes-Briefkurs von $1.00 − $0.56 = $0.44.

Welche Zahl siehst du eigentlich?

Ein Markt hat mehrere Preise gleichzeitig, und die große Prozentzahl auf der Seite ist nur einer davon. Auf diese kommt es an:

• Geldkurs (Bid): der höchste Preis, den gerade jemand zu zahlen bietet. Den bekommst du, wenn du sofort verkaufst.
• Briefkurs (Ask): der niedrigste Preis, zu dem gerade jemand verkaufen will. Den zahlst du, wenn du sofort kaufst.
• Spread: Briefkurs minus Geldkurs. Laut Polymarkets Doku deuten engere Spreads auf liquidere Märkte hin.
• Mittelkurs (Midpoint): die Mitte zwischen Geld- und Briefkurs, (Geld + Brief) ÷ 2. Zu diesem Preis handelt nicht unbedingt jemand.
• Letzter Trade: der Preis der jüngsten Ausführung. Er kann Minuten, Stunden oder Tage alt sein.

Was Polymarket anzeigt: Laut Polymarkets Doku und Hilfecenter ist der angezeigte Preis der Mittelkurs zwischen Geld- und Briefkurs; ist der Spread breiter als $0.10, wird stattdessen der zuletzt gehandelte Preis angezeigt. In Polymarkets eigenem Beispiel ergeben ein Geldkurs von 34¢ und ein Briefkurs von 40¢ (0.34 + 0.40) ÷ 2 = 0.37, angezeigt als 37%. Ein sofortiger Kauf zahlt aber den Briefkurs von 40¢, und ein sofortiger Verkauf bringt den Geldkurs von 34¢; zu 37¢ handelt in diesem Moment niemand.

Was Kalshi anzeigt: Laut Kalshis Hilfecenter und Blog spiegeln die Preise die Wahrscheinlichkeit des Markts wider, doch wir haben keine Kalshi-Seite gefunden, die sagt, ob die groß angezeigte Chance der letzte Trade, der Mittelkurs oder etwas anderes ist. Geh nicht davon aus, dass Kalshi Polymarkets Regel folgt; prüf den Geld- und Briefkurs, die für den jeweiligen Markt angezeigt werden.

Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Orderbuch: Bei Polymarket kaufen und Bei Polymarket verkaufen. Wie die Plattformen insgesamt funktionieren: Polymarket und Kalshi.

Spread und Markttiefe: wann die angezeigte Prozentzahl unzuverlässig ist

Ein enger Spread bedeutet, dass Käufer und Verkäufer ungefähr übereinstimmen – der Mittelkurs ist dann eine faire Zusammenfassung. Ein breiter Spread bedeutet, dass der Markt eigentlich sagt: „irgendwo zwischen Geld- und Briefkurs“, und eine einzelne Prozentzahl verschleiert das.

Markttiefe: Der beste Geld- und Briefkurs gelten nur für die Anteile, die zu diesen Preisen im Orderbuch liegen. Polymarket setzt keine maximale Ordergröße, warnt aber, dass es keine Garantie gibt, eine bestimmte Menge handeln zu können, ohne den Preis erheblich zu bewegen – oder überhaupt. Beispiel: Liegen 100 Anteile zu 40¢, 100 zu 42¢ und 500 zu 45¢ im Angebot (hypothetisch), kaufst du mit $100 zuerst 100 × $0.40 = $40.00, dann 100 × $0.42 = $42.00 und dann $18.00 ÷ $0.45 = 40 Anteile: 240 Anteile zu durchschnittlich $100 ÷ 240 = 41.67¢, vor Gebühren.

Bevor du eine Prozentzahl als Einschätzung des Markts liest, schau dir also Geld- und Briefkurs an, wie viele Anteile jeweils dort liegen und wann der letzte Trade war. Die Checkliste unten fasst das zusammen.

Preise in Dezimal-, Bruch- und amerikanische Quoten umrechnen

Die implizite Wahrscheinlichkeit ist einfach der Preis in Dollar × 100, $0.37 entsprechen also 37%. Sportwetter denken dagegen oft in Quoten. Die üblichen Umrechnungen unten verwenden den reinen Preis p in Dollar (zwischen 0 und 1) und lassen Gebühren außen vor:

• Dezimalquote = 1 ÷ p. Der Gesamtbetrag, den du pro eingesetztem $1 zurückbekommst, einschließlich Einsatz.
• Bruchquote = (1 − p) ÷ p. Gewinn pro eingesetzter Einheit, geschrieben als Gewinn/Einsatz.
• Amerikanische Quote: unter 50¢ +100 × (1 − p) ÷ p, also der Gewinn bei $100 Einsatz; über 50¢ −100 × p ÷ (1 − p), also der Einsatz, der für $100 Gewinn nötig ist; bei genau 50¢ +100 (gleichbedeutend mit −100).

Kalshis eigener Blog nennt passende Beispiele für Bruchquoten: Wer Yes zu 25¢ kauft, riskiert 25¢, um 75¢ zu gewinnen, also 3 zu 1; 50¢ entsprechen 1 zu 1; 75¢ entsprechen 1 zu 3.

Von der Quote zurück zur Wahrscheinlichkeit: Dezimalquote d → 1 ÷ d; amerikanisch +A → 100 ÷ (A + 100); amerikanisch −A → A ÷ (A + 100). +150 ergibt also 100 ÷ 250 = 0.40 oder 40%, und −200 ergibt 200 ÷ 300 = 0.667 oder etwa 66.7%.

Mit Gebühren: Ersetze p durch das, was dich ein Anteil wirklich kostet: Preis plus Gebühr pro Anteil (siehe die nächsten Abschnitte). Beim Politik-Satz von Polymarket, 0.04, fällt auf einen Anteil zu 25¢ eine Taker-Gebühr von 0.04 × 0.25 × 0.75 = $0.0075 an; er kostet also $0.2575. Die Dezimalquote sinkt von 4.00 auf 1 ÷ 0.2575 = 3.88, die amerikanische Quote von +300 auf +100 × 0.7425 ÷ 0.2575 = +288.

Märkte mit mehreren Ausgängen: Ergeben die Preise zusammen 100%?

Fragen mit mehreren möglichen Antworten, etwa wer eine Wahl gewinnt, bestehen aus mehreren Yes/No-Märkten, einem pro Ausgang, jeweils mit eigenen Yes- und No-Preisen. In Polymarkets „Negative Risk“-Gruppen wird genau ein Markt mit Yes aufgelöst und jeder andere mit No, und ein No-Anteil eines Ausgangs lässt sich in je einen Yes-Anteil jedes anderen Ausgangs umwandeln.

Weder Polymarket noch Kalshi veröffentlicht eine Regel, nach der die angezeigten Prozentzahlen zusammen 100% ergeben müssen; das Folgende ist also reine Arithmetik, keine Plattformregel. Wenn genau ein Ausgang $1 zahlt:

• Die Briefkurse sollten zusammen etwa $1 oder mehr ergeben. Lägen sie darunter, würde der Kauf je eines Yes-Anteils jedes Ausgangs vor Gebühren weniger kosten als die $1, die einer davon sicher auszahlt – und Käufe würden die Preise nach oben treiben.
• Die Geldkurse sollten zusammen etwa $1 oder weniger ergeben, nach demselben Argument in umgekehrter Richtung.
• Angezeigte Zahlen können über oder unter 100% liegen, weil Mittelkurse, veraltete letzte Trades und Rundungen nicht exakt aufgehen müssen.

Die zusätzlichen 3¢ bei den Briefkursen sind die Kosten dafür, alle Ausgänge auf einmal zu kaufen. Sie stammen aus den Spreads, nicht aus einer Gebühr der Börse. Teilt man jeden Briefkurs durch die Summe, ergeben sie zusammen 100%: 0.52 ÷ 1.03 = 50.5%, 0.31 ÷ 1.03 = 30.1% und 0.20 ÷ 1.03 = 19.4%.

Echte Märkte zeigen dasselbe. Am Abend der demokratischen Vorwahl für das Bürgermeisteramt von New York City 2025 meldete Forbes bei Kalshi 53% für Cuomo und 48% für Mamdani, zusammen 101%.

Break-even nach Gebühren: Preis plus Gebühr pro Anteil

Kaufst du sofort (als „Taker“), zahlst du in den meisten Märkten den Briefkurs plus eine Gebühr. Hältst du bis zur Auflösung, liegt die Break-even-Wahrscheinlichkeit bei (gezahlter Preis + Gebühr pro Anteil) ÷ $1: Das Ereignis muss wahrscheinlicher sein als dieser Wert, damit die Position ihren Preis wert ist. Zinsen und Halteprämien sind dabei nicht berücksichtigt; ein vorzeitiger Verkauf kostet den Spread und in den meisten Märkten eine weitere Taker-Gebühr. Die Sätze unten gelten Stand September 2026 und ändern sich häufig; siehe Polymarket-Gebühren erklärt, Kalshi-Gebühren erklärt oder den Gebührenrechner.

• Polymarket (polymarket.com): Gebühr = Anteile × Gebührensatz × Preis × (1 − Preis), nur für Taker; „Maker zahlen nie Gebühren“. Sätze nach Kategorie: Krypto 0.07; Sport, Wirtschaft, Kultur, Wetter und Sonstiges 0.05; Finanzen, Politik, Erwähnungen und Tech 0.04; Geopolitik 0. Gebühren werden auf 5 Nachkommastellen gerundet.
• Polymarket US (die separate US-App): Gebühr = 0.0695 × Kontrakte × Preis × (1 − Preis) für Taker, höchstens $1.74 pro 100 Kontrakte zu 50¢, auf den Cent gerundet (Banker’s Rounding). Maker erhalten einen Rabatt mit dem Satz 0.0125 nach derselben Formel.
• Kalshi: Taker-Gebühr = aufrunden(0.07 × Kontrakte × Preis × (1 − Preis)), zum Beispiel $1.75 pro 100 Kontrakte zu 50¢ laut Kalshis eigener Tabelle. Das Gebührenverzeichnis enthält auch eine Maker-Formel mit 0.0175, der Standard-Multiplikator für Maker ist aber 0 – Maker zahlen also in der Regel keine Gebühr; manche Serien verlangen eine, und manche sind ganz gebührenfrei. Eine Abrechnungsgebühr gibt es nicht.

In Cent gerechnet fallen Gebühren nahe den Extremen weniger ins Gewicht, im Verhältnis zum Preis aber nicht immer. Bei einem Briefkurs von 90¢ beträgt Polymarkets Politik-Gebühr 0.04 × 0.90 × 0.10 = $0.0036, der Break-even liegt also bei 90.36%; Kalshis Tabelle nennt $0.63 pro 100 Kontrakte, Break-even also 90.63%. Bei einem Briefkurs von 5¢ beträgt die Politik-Gebühr 0.04 × 0.05 × 0.95 = $0.0019, Break-even also 5.19% – relativ gesehen 0.19 ÷ 5 = 3.8% über dem Preis.

Kalshis Rundung ist nicht eindeutig. Laut Gebührenverzeichnis (gültig ab 7. Juli 2026) werden Gebühren so aufgerundet, dass Gebühr plus Kosten auf einem Hundertstelcent ($0.0001) landen, während Kalshis eigene Tabelle auf den Cent rundet und die API-Doku noch eine andere Methode beschreibt. Bei großen Orders spielt das kaum eine Rolle, und die Beispiele mit 100 Kontrakten oben stimmen mit Kalshis Tabelle überein. Bei einem Kontrakt zu 5¢ aber schon: 0.07 × 0.05 × 0.95 = $0.003325 wird zu $0.0034 (Break-even 5.34%), wenn auf den Hundertstelcent aufgerundet wird, oder zu $0.01 (Break-even 6.00%), wenn auf den Cent aufgerundet wird.

Die Mittelkurs-Falle: Polymarket zeigt in einem Politikmarkt 37% (Geldkurs 34¢, Briefkurs 40¢). Ein sofortiger Kauf kostet 0.40 + 0.0096 = $0.4096 pro Anteil, der Break-even liegt also bei etwa 41%, nicht bei 37%.

Wartende Orders: Eine Limit-Order, die im Orderbuch wartet und später ausgeführt wird, zahlt bei Polymarket keine Gebühr und bei Kalshi standardmäßig ebenfalls keine; wird sie zu 38¢ ausgeführt, liegt der Break-even also bei 38%. Bei Polymarket US erhält der Maker einen Rabatt: −0.0125 × 100 × 0.38 × 0.62 = −$0.2945, also rund $0.29 zurück pro 100 Kontrakte; der Break-even liegt dann bei etwa 37.7%.

Verkauf vor der Auflösung: Die Formel gilt auch für Verkäufe. Wer in einem Politikmarkt zu 40¢ kauft und später zu 40¢ verkauft, beide Male als Taker, zahlt 0.0096 + 0.0096 = $0.0192 pro Anteil – 1.92¢ Verlust, obwohl sich der Preis nicht bewegt hat. Die Beispiele berücksichtigen weder Polymarkets Taker-Rabattprogramm noch die Volumenrabatte von Polymarket US, die Tradern oberhalb bestimmter Volumenschwellen einen Teil der Gebühr zurückgeben.

Wann der Preis nicht die Wahrscheinlichkeit ist

Einen Preis als Wahrscheinlichkeit zu lesen, ist eine gute erste Näherung, aber keine Gleichsetzung. Ökonomen haben untersucht, wann sie trägt:

• Risikoeinstellung und Uneinigkeit: Wolfers und Zitzewitz zeigen, dass Preise für eine breite Klasse von Modellen meist nahe an der durchschnittlichen Einschätzung der Trader liegen, typischerweise innerhalb eines Prozentpunkts, und in einem Referenzfall genau darauf. Am größten ist die Abweichung bei Preisen nahe $0 und $1. Manski zeigt: Sind Trader risikoneutral und uneins, sagt der Preis nichts darüber aus, wie weit ihre Einschätzungen auseinanderliegen, und grenzt ihre durchschnittliche Einschätzung nur auf ein Intervall rund um den Preis ein.
• Zeitwert und Halteprämien: Geld in einer Position ist bis zur Auflösung gebunden. Bei einem externen Zinssatz r und T Jahren Restlaufzeit zahlt ein risikoneutraler Trader für einen Anteil, der am Ende q wert ist, etwa q ÷ (1 + r)^T; ein Preis von 90¢ bei r = 4% und einem Jahr Restlaufzeit passt also zu einer Einschätzung von etwa 0.90 × 1.04 = 0.936 oder 93.6% (unsere Rechnung). Beide Plattformen zahlen inzwischen zinsähnliche Prämien, die diese Lücke nach unserer Überlegung verkleinern: Polymarket zahlt in berechtigten Märkten variable Holding Rewards (Halteprämien), zum Zeitpunkt des Schreibens 4.00% pro Jahr, und Kalshi zahlt berechtigten US-Mitgliedern mit einem Guthaben ab $250 variable 3.25% auf Guthaben und offene Positionen.
• Gebühren: Der Break-even eines Käufers liegt über dem angezeigten Preis, der eines Verkäufers darunter, wie oben gezeigt. Ein Preis kann etwas von der wahren Wahrscheinlichkeit abweichen, schlicht weil es mehr Gebühren kosten würde, ihn zu bewegen, als es einbringt.
• Dünne Orderbücher und große Trader: In einem flachen Markt kann eine einzige Order den Preis weit bewegen. 2012 entfiel laut Rothschild und Sethi mehr als ein Drittel aller Wetten auf einen Sieg Romneys bei Intrade auf einen einzigen Trader, der am Wahltag über $375,000 ausgab, um die Kurse zu stützen, und fast $7 Mio. verlor. Forschung zu den Iowa Electronic Markets fand dagegen, dass Manipulationsversuche nur kurzlebige Effekte hatten. 2024 hielt ein Trader über vier Polymarket-Konten Positionen von rund $28.6 Mio. auf Donald Trump (NBC News); Polymarket erklärte, es habe keine Informationen gefunden, die darauf hindeuteten, dass dieser Trader den Markt manipuliert habe.
• Formulierung der Regeln: Ein Preis ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Kontrakt nach seinen schriftlichen Regeln mit Yes aufgelöst wird – und das ist nicht immer die Frage aus der Überschrift. Ein Kalshi-Markt fragte, ob Ali Chamenei vor dem 1. März 2026 nicht mehr Oberster Führer Irans sein würde. Nach seinem Tod am 28. Februar 2026 wandte Kalshi eine Ausnahmeregel für Todesfälle an und rechnete zum letzten gehandelten Preis vor seinem Tod ab; der Markt hatte rund $54 Mio. Volumen, und Trader reichten am 5. März 2026 eine Sammelklage ein (wie CasinoBeats am 9. März 2026 berichtete). Polymarket zahlte bei seinen eigenen Chamenei-Märkten aus. Auch Polymarket hatte umstrittene Auflösungen, etwa 2025 bei den Märkten zu einem Rohstoffabkommen mit der Ukraine und zur Frage, ob Selenskyj einen Anzug trug.
• Longshot-Bias: Billige Kontrakte haben oft seltener gewonnen, als ihr Preis nahelegt. Die Belege stehen im nächsten Abschnitt.

Wie treffsicher waren Prognosemärkte bisher?

Ein einzelnes Ergebnis kann nicht zeigen, dass ein Preis richtig oder falsch war: Ein Favorit mit 53% sollte in etwa 47% der Fälle verlieren. Treffsicherheit wird über viele Märkte beurteilt. Die Kalibrierung fragt, ob Ereignisse, die mit X% bepreist waren, in etwa X% der Fälle eintraten. Der Brier-Score ist der Durchschnitt von (Prognose − Ergebnis)², wobei das Ergebnis 1 oder 0 ist: 0 ist perfekt, und wer immer 50% sagt, kommt auf 0.25. Eine Prognose von 70% erzielt (0.70 − 1)² = 0.09, wenn das Ereignis eintritt, und (0.70 − 0)² = 0.49, wenn nicht.

Was unabhängige Forschung zeigt

• Frühe Belege: In einem Überblick von 2004 fanden Wolfers und Zitzewitz Marktprognosen einigermaßen treffsicher; sie schnitten besser ab als „die meisten mäßig anspruchsvollen Vergleichsmaßstäbe“. Beim Vergleich der Iowa Electronic Markets mit 964 Umfragen zu fünf US-Präsidentschaftswahlen von 1988 bis 2004 fanden Berg, Nelson und Rietz den Markt in 74% der Fälle näher am Ergebnis. Arrow und Koautoren berichten von einem durchschnittlichen Fehler am Vorabend der Wahl von etwa 1.5 Punkten für den Markt gegenüber 2.1 für die letzte Gallup-Umfrage.
• Lange Laufzeiten: Page und Clemen untersuchten 1,787 Intrade-Märkte und fanden die Preise kurz vor Ablauf einigermaßen gut kalibriert, bei Ereignissen in fernerer Zukunft aber deutlich verzerrt. Insgesamt ging ein Preis von 0.20 mit einer Häufigkeit von 15.3% einher und ein Preis von 0.80 mit 87.4%. Ein Preprint von Le aus dem Jahr 2026 zu 292 Mio. Trades bei Kalshi und Polymarket findet ebenfalls, dass Preise mit langer Laufzeit in Richtung 50% gestaucht sind.
• Die US-Wahl 2024: Ein Arbeitspapier von Clinton und Huang (Vanderbilt) umfasste mehr als 2,500 Märkte bei den Iowa Electronic Markets, Kalshi, PredictIt und Polymarket mit $2.4 Mrd. Handelsvolumen in den letzten fünf Wochen. Es ergab, dass die Preise identischer Kontrakte zwischen den Börsen auseinanderliefen, wobei die Arbitragemöglichkeiten in den letzten zwei Wochen am größten waren. Medienberichte nennen Trefferquoten von 93% für PredictIt, 78% für Kalshi und 67% für Polymarket; die Plattformen listeten aber unterschiedliche Märkte, es ist also kein Vergleich auf gleicher Basis, und Kalshi bestreitet die Methode.

Der Favorite-Longshot-Bias

An Wettmärkten wird auf Außenseiter tendenziell zu viel und auf Favoriten zu wenig gesetzt, sodass billige Kontrakte seltener gewinnen, als ihr Preis nahelegt. Snowberg und Wolfers kommen in ihrer Untersuchung von Pferderennen zu dem Schluss, dass falsch wahrgenommene Wahrscheinlichkeiten das Muster erklären.

• Kalshi: Ein Arbeitspapier von Bürgi, Deng und Whelan (University College Dublin) findet eine durchschnittliche Rendite von etwa −20% auf Kalshi-Kontrakte: −9.64% für Maker und −31.46% für Taker. Käufer von Kontrakten unter 10¢ verloren über 60% ihres Geldes, und ein Kontrakt zu 5¢ gewann in etwa 2% der Fälle, während Kontrakte über 50¢ eine kleine positive Rendite brachten. Mit nahendem Ablauf wurden die Preise genauer.
• Polymarket: Die Beweislage ist uneinheitlich. Ein Arbeitspapier von Reichenbach und Walther zu mehr als 478 Mio. Trades findet, dass die Preise den tatsächlich eingetretenen Wahrscheinlichkeiten eng folgen, Buchmacherquoten leicht übertreffen und keinen generellen Longshot-Bias zeigen. Ein Preprint von Cardozo und Rivero-Wildemauwe vom September 2026 zu 588 Mio. Trades findet, dass Kontrakte unter 10¢ gleichgewichtet −6.30% und dollargewichtet −19.35% Rendite brachten, gruppiert nach übergeordnetem Ereignis aber +4.09% – mit Sport als Ausnahme. Die Antwort hängt von Laufzeit, Kategorie und der Berechnung der Renditen ab.

Was die Plattformen über sich selbst sagen (selbst veröffentlicht)

• Polymarkets Treffsicherheitsseite (selbst veröffentlicht): Der führende Ausgang stimmte einen Monat vor der Auflösung in 90.2% der Fälle mit dem Ergebnis überein, eine Woche vorher in 94.2%, einen Tag vorher in 96.4%, zwölf Stunden vorher in 97% und vier Stunden vorher in 98.5%, bei einem Brier-Score von 0.0627. Stichprobengröße, Zeitraum und verwendeter Preis werden auf der Seite nicht genannt. Sie zeigt außerdem, dass 77.8% der aufgelösten Märkte mit No endeten – wer immer No gewählt hätte, käme also ganz ohne Können auf etwa 78%. Vergleiche solche Zahlen mit dieser Basisrate, nicht mit 50%.
• Kalshis Kalibrierungsstudie (selbst veröffentlicht, August 2026): Laut Kalshi stimmen seine prognostizierten Wahrscheinlichkeiten eng mit den tatsächlichen Ergebnissen überein und werden mit Zeit, Beteiligung und Volumen besser; selbst Märkte mit rund $10,000 Volumen oder nur 20 Tradern lieferten brauchbare Prognosen. Die detaillierten Zahlen der Studie stehen nur in Diagrammbildern; wie Yellow berichtet, umfasst sie 2,243,741 aufgelöste Märkte von 2021 bis Mitte 2026. Ihre Brier-Scores haben wir nicht mit Kalshis Diagrammen abgeglichen, deshalb zitieren wir sie nicht. Laut Kalshi sind alle seine Daten außer der Zahl der Trader öffentlich.

Selbst veröffentlichte und unabhängige Zahlen messen unterschiedliche Stichproben, Zeiträume und Definitionen – eine Schlagzeile mit 97% und ein Studienergebnis von 67% können daher beide zutreffen. Keine der beiden Zahlen ist eine Garantie für den nächsten Markt.

Bekannte Fehlprognosen

• US-Präsidentschaftswahl 2016: In der Wahlnacht sahen PredictIt-Trader Hillary Clinton bei etwa 80% und der Aggregator PredictWise bei etwa 89%, laut PBS NewsHour.
• Brexit-Referendum 2016: Wettmärkte gaben „Leave“ in der letzten Woche etwa 25%. Die Forscher Gelman und Rothschild argumentierten später, der Glaube an die Richtigkeit der Märkte habe diese zu stabil gemacht.
• Bürgermeister-Vorwahl in New York City 2025: Gegen 6 Uhr abends am Tag der Vorwahl sah Polymarket Cuomo bei 53% und Mamdani bei 47%; Mamdani gewann. Dass ein Favorit mit 53% verliert, lässt eine 53%-Prognose in etwa 47% der Fälle zu – für sich genommen ist das also kein Beleg für eine schlechte Prognose.
• US-Präsidentschaftswahl 2024: Die Märkte favorisierten Donald Trump, der gewann, doch identische Kontrakte wurden an verschiedenen Börsen zu unterschiedlichen Preisen gehandelt. Die Zusammenfassung der Studie von Clinton und Huang bei Good Authority hält fest, dass die Harris- und Trump-Kontrakte, die zusammen $1 hätten ergeben müssen, über die Börsen hinweg an 62 der 65 Tage vor der Wahl nicht auf diese Summe kamen.

Bevor du einem Preis vertraust: eine Checkliste

• Volumen und Trader: In Kalshis selbst veröffentlichten Daten waren Märkte mit mehr Volumen und mehr Tradern treffsicherer. Geh mit Volumenangaben vorsichtig um: Prüf, wer sie wann gemessen hat, und denk daran, dass eine Studie der Columbia University rund 25% des historischen Polymarket-Volumens für wahrscheinlich Wash Trading hielt (berichtet von Decrypt am 7. November 2025).
• Spread: Schau auf Geld- und Briefkurs, nicht nur auf die große Zahl. Liegen sie mehr als 10¢ auseinander, zeigt dir Polymarket den letzten Trade.
• Zeitpunkt des letzten Trades: Ein Preis von vor Stunden oder Tagen kann weit von dem entfernt sein, zu dem jetzt jemand handeln würde.
• Markttiefe: Wie viele Anteile liegen zu den besten Preisen? Ein kleines Orderbuch lässt sich mit einer einzigen Order bewegen.
• Auflösungsregeln: Lies genau, was als Yes zählt, welche Quelle verwendet wird, welche Frist gilt und welche Ausnahmen es gibt. Der Preis gilt für den Kontrakt, wie er formuliert ist, nicht für die Überschrift.
• Zeit bis zur Auflösung: Preise mit langer Laufzeit waren bisher tendenziell in Richtung 50% gestaucht und werden von Zinsen und Prämien beeinflusst.
• Gebühren: Addiere die Gebühr pro Anteil zum Preis, um den echten Break-even zu sehen.
• Andere Plattformen: Vergleiche dieselbe Frage anderswo und prüf, ob die Regeln wirklich übereinstimmen. Unser Vergleich Polymarket vs. Kalshi erklärt, wie sich die beiden unterscheiden.

Häufige Fragen

Was bedeuten die Polymarket Odds?

Der Preis eines Yes-Anteils in Cent ist die grobe Wahrscheinlichkeit in Prozent, die der Markt dem Eintreten des Ereignisses gibt, denn der Anteil zahlt $1, wenn es eintritt, und $0, wenn nicht. Ein Yes-Anteil zu 62¢ bedeutet eine Chance von etwa 62%. Das ist die gemeinsame Schätzung der Trader, keine Garantie.

Wie liest man Polymarket Odds?

Lies die Prozentzahl als Chance auf Yes und prüf dann Geld- und Briefkurs. Polymarket zeigt den Mittelkurs zwischen beiden oder, wenn sie mehr als 10¢ auseinanderliegen, den letzten Trade. Ein Markt, der 37% bei einem Geldkurs von 34¢ und einem Briefkurs von 40¢ zeigt, kostet beim sofortigen Kauf also 40¢ plus eventuelle Gebühr.

Ist Polymarket treffsicher?

Laut Polymarkets selbst veröffentlichten Zahlen stimmte der führende Ausgang einen Monat vor der Auflösung in 90.2% der Fälle mit dem Ergebnis überein und vier Stunden vorher in 98.5%; die Stichprobengröße wird aber nicht genannt, und die meisten Märkte werden mit No aufgelöst. Unabhängige Studien kommen zu gemischten Ergebnissen: Ein Arbeitspapier findet, dass die Preise den Ergebnissen eng folgen, während eine Studie zu den Märkten der Wahl 2024 ergab, dass die Preise identischer Kontrakte zwischen den Börsen auseinanderliefen.

Wie rechnet man einen Polymarket-Preis in Quoten um?

Mit p als Preis in Dollar: Dezimalquote = 1 ÷ p, Bruchquote = (1 − p) ÷ p und amerikanische Quote = +100 × (1 − p) ÷ p unter 50¢ oder −100 × p ÷ (1 − p) über 50¢. 25¢ entsprechen also 4.00, 3/1 oder +300, und 75¢ entsprechen 1.333, 1/3 oder −300 – jeweils vor Gebühren.

Warum zeigen Polymarket und Kalshi unterschiedliche Odds?

Es sind getrennte Märkte mit unterschiedlichen Tradern, Gebühren, Zinssätzen, Geld (kryptobasiertes pUSD oder US-Dollar), Regeln und Auflösungsquellen, und die groß angezeigte Zahl wird womöglich unterschiedlich berechnet. polymarket.com steht Einwohnern der USA nicht offen (Polymarket US ist eine separate App), Kalshi ist eine in den USA regulierte Börse, und viele Länder beschränken den Zugang zu einer oder beiden Plattformen (siehe wo Polymarket und Kalshi verfügbar sind); Polymarkets Nutzungsbedingungen verbieten es, die Beschränkungen mit einem VPN zu umgehen. Ein Unterschied, der kleiner ist als Gebühren und Spreads zusammen, kann bestehen bleiben, weil es mehr kosten würde, ihn zu schließen, als es einbringt.

Was bedeutet ein Preis bei Kalshi?

Dasselbe: Laut Kalshi impliziert ein Yes-Preis von p Cent eine Chance von etwa p%, und das Hilfecenter zeigt einen Konsens von 70% als Yes zu 70¢ und No zu 30¢. Ob die groß angezeigte Zahl der Mittelkurs oder der letzte Trade ist, dokumentiert Kalshi nicht – prüf also Geld- und Briefkurs.

Ergeben die Quoten eines Prognosemarkts zusammen 100%?

Nicht genau. In einem Markt mit mehreren Ausgängen ergeben die Briefkurse zusammen meist etwas mehr als $1 und die Geldkurse etwas weniger, während angezeigte Mittelkurse oder letzte Trades über oder unter 100% liegen können. Keine der beiden Plattformen veröffentlicht eine Regel, dass die Summe 100% ergeben muss.

Ist die Prozentzahl bei Polymarket der Preis, den ich zahle?

Meist nicht. Ein sofortiger Kauf zahlt den Briefkurs, der über dem angezeigten Mittelkurs liegt, und größere Orders werden auch zu höheren Briefkursen ausgeführt. In den meisten Kategorien kommt eine Taker-Gebühr hinzu: Ein Politik-Anteil, der mit 37% bei einem Briefkurs von 40¢ angezeigt wird, kostet also $0.4096.

Was ist der Favorite-Longshot-Bias?

Die Neigung billiger Außenseiter-Kontrakte, seltener zu gewinnen, als ihr Preis nahelegt. Bei Kalshi ergab eine Studie des University College Dublin (UCD), dass Käufer von Kontrakten unter 10¢ über 60% ihres Geldes verloren; für Polymarket ist die Beweislage uneinheitlich.

Sind Prognosemärkte genauer als Umfragen?

Nach bisheriger Forschung oft ja: Die Iowa Electronic Markets lagen bei fünf US-Präsidentschaftswahlen in 74% der Fälle näher am Ergebnis als 964 Umfragen. Aber auch Märkte haben danebengelegen, etwa 2016, und ihre Treffsicherheit hängt von Volumen, Laufzeit und der Formulierung des Markts ab.

Quellen & Überprüfung

Alle Fakten auf dieser Seite stammen aus den unten genannten Quellen, geprüft am 24. September 2026; siehe unsere Methodik. Die Zahlen geben den Stand von September 2026 wieder, und Gebühren und Plattformregeln ändern sich häufig. Statistiken, die Polymarket oder Kalshi über sich selbst veröffentlichen, sind als selbst veröffentlicht gekennzeichnet. Als hypothetisch markierte Rechenbeispiele verwenden erfundene Orderbücher, und alle Rechenschritte sind angegeben.

Polymarket: Preise und Orderbuch, Gebühren, Märkte und Ereignisse, Negative Risk, Positionen und Tokens, How Are Prices Calculated?, Does Polymarket Have Trading Limits?, Geographic Restrictions, Treffsicherheitsseite (selbst veröffentlicht) und Terms of Use (Nutzungsbedingungen).

Polymarket US: Gebührenverzeichnis.

Kalshi: How are prices determined?, APY bei Kalshi, How to read probabilities (selbst veröffentlicht), Kalibrierungsstudie (selbst veröffentlicht), API-Doku zum Orderbuch und Gebührenverzeichnis (gültig ab 7. Juli 2026).

Aufsicht: CFTC, Understanding Prediction Markets and Event Contracts.

Begutachtete und veröffentlichte Forschung: Wolfers & Zitzewitz, Prediction Markets (2004) und Interpreting Prediction Market Prices as Probabilities (2006); Manski, Interpreting the Predictions of Prediction Markets; Page & Clemen, Do Prediction Markets Produce Well-Calibrated Probability Forecasts? (2013); Snowberg & Wolfers, Explaining the Favorite-Longshot Bias (2010); Berg, Nelson & Rietz, Prediction market accuracy in the long run (2008); Arrow u. a., The Promise of Prediction Markets (2008); Berg & Rietz, Manipulation und Treffsicherheit an den Iowa Electronic Markets (2014); Rothschild & Sethi, Trading Strategies and Market Microstructure.

Arbeitspapiere und Preprints (nicht begutachtet): Bürgi, Deng & Whelan, Makers and Takers: The Economics of the Kalshi Prediction Market und VoxEU-Kolumne; Reichenbach & Walther, Accuracy, Skill, and Bias on Polymarket; Cardozo & Rivero-Wildemauwe, The Favorite–Longshot Bias in Prediction Markets; Le, Decomposing Crowd Wisdom; Clinton & Huang, The Accuracy and Efficiency of $2.4 Billion in the 2024 Presidential Election.

Berichte: Yellow zu Kalshis Kalibrierungsstudie, Good Authority zu Clinton & Huang, DL News zu Clinton & Huang, PBS NewsHour (2016), Slate (2016), Forbes (2025), CasinoBeats (2026), NPR (2026), NBC News (2024), Decrypt zu Wash Trading (2025), CoinDesk zum Ukraine-Rohstoffmarkt (2025) und Decrypt zum Selenskyj-Anzug-Markt (2025).

PolyKal ist ein unabhängiges Recherche-Tool und nicht mit Polymarket oder Kalshi verbunden. Diese Seite erklärt, wie Preise an Prognosemärkten funktionieren; sie ist keine Finanz-, Rechts- oder Steuerberatung und keine Aufforderung, ein Konto zu eröffnen oder zu handeln.