Prognosemärkte als Wetten auf Ereignisse: was sie können und was nicht

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Prognosemärkte sind Börsen für Wetten auf Ereignisse: Ein Kontrakt zahlt 1 US-Dollar, wenn etwa ein Kandidat die Wahl gewinnt, sonst nichts. Sein Preis lässt sich als Wahrscheinlichkeit lesen, die der Markt dem Ereignis gibt. Das funktioniert erstaunlich oft gut, aber nicht immer: Gebühren, Zinsen, dünne Märkte, Großwetten und die Vorliebe für Außenseiter verzerren die Preise. Hier erfährst du, wie die Märkte funktionieren, was die Forschung über ihre Treffsicherheit sagt, wie sie reguliert werden und wo ihre Grenzen liegen. Keine Werbung für Plattformen und keine Anlageberatung.

So funktioniert ein Prognosemarkt

Grundbaustein ist der Ereigniskontrakt mit zwei Ausgängen: Ja zahlt 1 $, wenn das Ereignis eintritt, Nein zahlt 1 $, wenn nicht. Ein Paar aus Ja und Nein zahlt also immer genau 1 $. Darum liegen ihre Preise zusammen bei ungefähr 1 $. Kostet Ja 0,62 $, sagt der Markt grob: 62 % Wahrscheinlichkeit. Wirtschaftlich ist das eine digitale Option auf ein Ereignis statt auf einen Kurs. Neben solchen Alles-oder-nichts-Kontrakten gibt es Kontrakte, die einen Anteil auszahlen, etwa den Stimmenanteil einer Partei. Je nach Vertrag lassen sich daraus laut Wolfers und Zitzewitz (2004) Wahrscheinlichkeiten, Mittelwerte oder Mediane der Markterwartung ablesen.

Gehandelt wird auf zwei Arten. Im Orderbuch treffen Kauf- und Verkaufsaufträge aufeinander wie an der Börse; gibt es wenige Teilnehmer, ist die Geld-Brief-Spanne breit. Ein automatischer Market Maker stellt dagegen immer einen Preis. Bekannt ist die Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR), die auf die Market Scoring Rules von Hanson (2003) zurückgeht: Eine Kostenfunktion legt fest, was jede weitere Einheit kostet, der Preis steigt mit der gekauften Menge, und der Betreiber kann höchstens einen vorher bekannten Betrag verlieren.

Arten von Märkten

• Wahlen und Politik: Die Iowa Electronic Markets der University of Iowa handeln Kontrakte auf US-Wahlen; die Forschung wertet sie für die Präsidentschaftswahlen seit 1988 aus (Berg u. a. 2008). Schon zwischen 1868 und 1940 gab es in den USA große, oft gut organisierte Märkte für Wetten auf Präsidentschaftswahlen (Rhode und Strumpf 2004).
• Wirtschaftsdaten und Zentralbanken: Kontrakte auf Zinsentscheide, Inflations- oder Arbeitsmarktzahlen. Ähnliche Erwartungen stecken in Zinsfutures, Optionen und der Zinskurve, mit weit mehr Geld dahinter.
• Sport: wirtschaftlich nahe an Sportwetten und in den USA der größte Streitpunkt zwischen Plattformen und Bundesstaaten (siehe unten).
• Krypto-Plattformen und regulierte Börsen: Manche Plattformen laufen über Blockchains und digitale Token außerhalb der klassischen Börsenaufsicht, andere sind in den USA als Börsen bei der Terminmarktaufsicht CFTC registriert. Die CFTC verhängte 2022 gegen den Betreiber der Krypto-Plattform Polymarket 1,4 Mio. US-Dollar Strafe, weil er ohne Zulassung ereignisbezogene binäre Optionen angeboten hatte, und verlangte, nicht regelkonforme Märkte abzuwickeln (CFTC 2022).

Regulierung: USA, Deutschland und EU

USA. Die CFTC behandelt Ereigniskontrakte als Swaps, die nur an registrierten Handelsplätzen angeboten werden dürfen (CFTC 2022). Wie weit ihre Zuständigkeit reicht und was die Bundesstaaten verbieten dürfen, entscheiden zurzeit Gerichte:

• Wahlkontrakte: Die CFTC untersagte der Börse Kalshi im September 2023 Kontrakte darauf, welche Partei den Kongress kontrolliert. Sie wertete sie als unrechtmäßig, als Glücksspiel und als Verstoß gegen das öffentliche Interesse. Das Bundesgericht in Washington hob das am 6. September 2024 auf: Die Kontrakte beträfen Wahlen, und die seien weder unrechtmäßig noch Glücksspiel. Das Berufungsgericht lehnte am 2. Oktober 2024 einen Aufschub ab (Davis Wright Tremaine 2024); am 5. Mai 2025 beantragte die CFTC, ihre Berufung zurückzuziehen (Finance Magnates 2025).
• Sportkontrakte: Mehrere Bundesstaaten sehen in Sportkontrakten Sportwetten nach ihrem Glücksspielrecht. Das Bundesberufungsgericht des dritten Bezirks gab Kalshi am 4. April 2026 mit 2 zu 1 Stimmen gegen New Jersey recht: Sportkontrakte an einer bei der CFTC registrierten Börse seien Swaps, das Bundesrecht verdränge das Glücksspielrecht des Staates (Skadden 2026). Der neunte Bezirk entschied am 28. August 2026 im Fall Nevada gegen Kalshi, der sechste Bezirk im September 2026 für Ohio und Tennessee: Kalshi habe nicht gezeigt, dass die Kontrakte Swaps seien, und selbst dann verdränge das Bundesrecht die Glücksspielgesetze nicht. New Jersey bat am 2. September 2026 den Supreme Court, den Fall zu prüfen; ein Verfahren im vierten Bezirk lief Ende September noch (The Block 2026).
• Stand Oktober 2026: Die Gerichte sind gespalten, die CFTC beansprucht die alleinige Zuständigkeit. Wie es ausgeht, ist offen.

Deutschland und EU. Eine eigene Regelung für Prognosemärkte gibt es hier nach unserem Kenntnisstand nicht. Grob gilt: Wetten fallen unter das Glücksspielrecht, in Deutschland unter den Glücksspielstaatsvertrag der Länder; Derivate wie Optionen unter das Finanzmarktrecht und die Aufsicht der BaFin. Ob ein Ereigniskontrakt Wette oder Finanzinstrument ist, hängt an seiner Ausgestaltung und ist eine Rechtsfrage des Einzelfalls. Unsere Einschätzung: Prüfe vor jedem Handel, ob der Anbieter in Deutschland eine Erlaubnis hat. Ohne Erlaubnis sind Kundengelder und Rechtsschutz unsicher. Das ist keine Rechtsberatung.

Was die Forschung zeigt: Stärken

Treffsicherheit. Laut Wolfers und Zitzewitz (2004) sind die Prognosen solcher Märkte meist recht genau und schlagen die meisten mäßig anspruchsvollen Vergleichsprognosen. Berg u. a. (2008) verglichen die Iowa Electronic Markets bei den US-Präsidentschaftswahlen 1988 bis 2004 mit 964 Umfragen:

Bei Prognosen mehr als 100 Tage vor der Wahl war der Markt in jeder Wahl signifikant besser (Berg u. a. 2008). Schon vor der Zeit wissenschaftlicher Umfragen sagten die Wettmärkte der Jahre 1868 bis 1940 Wahlen bemerkenswert gut voraus und waren recht effizient, trotz begrenzter Informationen der Teilnehmer und aktiver Versuche, die Quoten zu manipulieren (Rhode und Strumpf 2004).

Informationen bündeln. Die Idee dahinter: Viele Teilnehmer haben verstreute Informationen, und wer Geld einsetzt, hat einen Anreiz, seine wahre Einschätzung zu handeln. Das ist die Effizienzmarkthypothese im Kleinen. In Science forderten 2008 22 Forschende um Kenneth Arrow, Prognosemärkte als Forschungswerkzeug von unnötigen staatlichen Beschränkungen zu befreien (Arrow u. a. 2008).

Schwächen und Kritik

• Umfragen richtig gelesen: Erikson und Wlezien (2008) halten dagegen: Marktpreise sagen das Ergebnis am Wahltag voraus, eine Umfrage misst die Stimmung am Tag der Befragung. Beides darf man nicht einfach vergleichen. Rechnet man Umfragevorsprünge richtig herunter, schlagen Prognosen aus Umfragen die Stimmenanteilsmärkte der Iowa Electronic Markets 1988 bis 2004, und Gewinnwahrscheinlichkeiten aus Umfragen schlagen die Alles-oder-nichts-Märkte. Die Händler sahen mehr Unsicherheit im Wahlkampf, als die Umfragen rechtfertigten.
• Favorite-Longshot-Bias: Bei Pferdewetten werden Außenseiter regelmäßig zu hoch und Favoriten zu niedrig bewertet (Favorite-Longshot-Bias). Snowberg und Wolfers (2010) führen das auf falsch wahrgenommene Wahrscheinlichkeiten zurück, wie sie die Prospect Theory von Kahneman und Tversky (1979) beschreibt, nicht auf Freude am Risiko. Ein Kontrakt zu 0,03 $ kann dann für eine Wahrscheinlichkeit unter 3 % stehen.
• Lange Laufzeiten: Laut Page und Clemen (2013) sind Prognosemärkte bei kurzer Restlaufzeit recht gut kalibriert, bei Ereignissen weit in der Zukunft aber deutlich verzerrt: Wahrscheinliche Ereignisse sind zu billig, unwahrscheinliche zu teuer. Ausnutzen lässt sich das unter Berücksichtigung des Zeitwerts des Geldes nur mit niedrigem Abzinsungssatz.
• Dünne Märkte und Großwetten: Wo wenig Geld steckt, bewegt ein Einzelner den Preis, wie das LMSR-Beispiel zeigt. Im Oktober 2024 setzte ein französischer Händler über vier Konten so viel auf Donald Trump, dass mögliche Auszahlungen von rund 46 Mio. US-Dollar zusammenkamen; die Plattform gab Trump damals 62 %, während Umfragen ein Kopf-an-Kopf-Rennen zeigten. Nach eigener Untersuchung fand die Plattform keine Hinweise auf Manipulation, es sei eine Wette nach persönlicher Überzeugung gewesen (Reuters 2024). Ob ein Preis Information oder Geldmacht spiegelt, lässt sich von außen kaum unterscheiden.
• Insiderhandel auf Ereignisse: Wer das Ergebnis kennt oder mitbestimmt (ein Teammitglied, ein Beamter, ein Entscheider im Unternehmen), kann darauf wetten. Für den Markt ist das zwiespältig: Der Preis wird genauer, die übrigen Teilnehmer verlieren an die Informierten, wie im Modell von Kyle (1985). Mehr zum Verbot an Wertpapiermärkten unter Insiderhandel.
• Wash Trading und Volumen: Beim Scheinhandel handelt dieselbe Partei mit sich selbst. Das bläht Umsätze auf, ohne dass sich Meinungen treffen. Unsere Einschätzung: Gerade auf wenig beaufsichtigten Plattformen sind Volumenangaben mit Vorsicht zu lesen; ein hoher Umsatz belegt keine Treffsicherheit.
• Spielsucht und Verbraucherschutz: Sportkontrakte ähneln Sportwetten. Vor dem sechsten Bezirk hielt das Gericht Kalshi das eigene frühere Zugeständnis vor, ihre Sportkontrakte hätten keine inhärente wirtschaftliche Bedeutung (The Block 2026). Wer dort handelt, sichert in aller Regel kein Risiko ab, sondern wettet, und zwar mit den Gefahren, die Glücksspiel mit sich bringt. Vor Gebühren ist das Ganze ein Nullsummenspiel, nach Gebühren verlieren die Teilnehmer im Schnitt.

Zahlenbeispiel: Preis, Gebühr und Zins

Ein Preis ist nur dann eine Wahrscheinlichkeit, wenn der Kauf nichts kostet und gebundenes Geld keine Zinsen bringt. Beides stimmt nicht.

Für Fortgeschrittene: Wann ist ein Preis eine Wahrscheinlichkeit?

Ein risikoneutraler Händler ohne Kosten und ohne Zins kauft, solange seine Wahrscheinlichkeit q über dem Preis P liegt. Mit Gebühr f und Zins r über die Laufzeit T lohnt der Kauf erst ab:

Für den Kauf von Nein zum Preis 1 − P gilt das Spiegelbild: q < 1 − (1 − P + f) × (1 + r)^T. Dazwischen liegt ein Band, in dem niemand handelt. Bei P = 0,62, f = 0,01, r = 5 % und T = 1 reicht es von 59,05 % bis 66,15 %. Der Preis verrät dann nur, dass die Grenzhändler ungefähr in diesem Band liegen, nicht die genaue Wahrscheinlichkeit.

Dazu kommen drei Effekte. Risikoscheu: Wer viel setzt, verlangt eine Prämie; Preise liegen dann wie bei Optionen näher an einer risikoneutralen Bewertung als an der echten Wahrscheinlichkeit. Begrenztes Kapital: Händler mit starker Meinung können nur so viel setzen, wie sie haben. Wahrnehmung: Kleine Wahrscheinlichkeiten werden überschätzt (Snowberg und Wolfers 2010). Als Einschätzung heißt das: Wer Preise als Wahrscheinlichkeiten nutzt, bleibt besser bei kurzen Laufzeiten und liquiden Märkten und liest Extreme unter 10 % oder über 90 % vorsichtig.

Für Anleger wichtiger als die Wahlwette ist oft, was Märkte über Wirtschaftsdaten und Zinsen erwarten. Auch Zinsfutures und Optionen enthalten solche Erwartungen, ebenfalls als risikoneutrale Preise, nicht als reine Wahrscheinlichkeiten (Optionsbewertung).

Grenzen und typische Fehler

• Preis gleich Wahrheit: Ein Kurs von 62 % heißt nicht, dass das Ereignis eintritt, sondern dass es in etwa 38 von 100 solchen Fällen ausbleiben sollte. Kalibrierung prüft man nur über viele Ereignisse.
• Ein Ergebnis als Beweis: Lag der Markt einmal richtig und lagen die Umfragen falsch, beweist das wenig. Erst viele Vorhersagen zeigen, wer besser kalibriert ist.
• Hohe Umsätze als Qualitätssiegel: Volumen sagt nichts über Treffsicherheit und kann durch Scheinhandel aufgebläht sein.
• Prognosemärkte als Geldanlage: Kontrakte bringen keine Risikoprämie wie Aktien. Wer mitspielt, wettet. Aufmerksamkeit und Herdenverhalten wie bei Spekulationsblasen sind auch hier möglich.
• Rechtslage übersehen: Was in den USA erlaubt ist, kann in Deutschland unerlaubtes Glücksspiel sein und umgekehrt.
• Andere Quellen vergessen: Umfragen, Modelle und alternative Daten tragen oft dieselbe Information. Ein Prognosemarkt ist eine Quelle unter mehreren.

So rechnet Portfolio Lab

Ehrlich gesagt: gar nicht. Portfolio Lab hat keine Daten von Prognosemärkten und kein Werkzeug, um mit Ereigniskontrakten zu rechnen oder zu handeln. Am nächsten kommt der Optionsrechner: Er bewertet auch digitale Optionen. Ein Cash-or-nothing-Call zahlt einen festen Betrag, wenn der Kurs bei Fälligkeit über dem Basispreis liegt, und kostet Betrag × e^(−rT) × N(d₂) (Methodik Optionen). N(d₂) ist die risikoneutrale Wahrscheinlichkeit, dass die Option im Geld endet, berechnet nach dem Black-Scholes-Modell und der eingegebenen Volatilität. Sie ist keine Wahrscheinlichkeit aus Wetten. Wie bei Prognosemärkten gilt: Ein Preis ist abgezinst und enthält Risikoprämien; als Wahrscheinlichkeit ist er nur eine Näherung. Eingepreiste Wahrscheinlichkeiten aus Zinskurve und Optionen zeigt der Reiter Markterwartungen auf Makro (siehe Markterwartungen).

Dieser Artikel erklärt eine Methode; er ist keine Anlage- oder Steuerberatung. Zahlenbeispiele sind vereinfacht und gerundet. Alle Begriffe im Glossar.