Przed mistrzostwami świata 2026 dwa autorytatywne źródła opublikowały swoje „prawdopodobieństwo zwycięstwa" — i wskazują różnych faworytów.

Rynki predykcyjne (zagregowane ceny na Polymarket i Kalshi) stawiają na pierwszym miejscu Francję, około 17%. Superkomputer Opta za głównego faworyta uznaje mistrza Europy, Hiszpanię — 16.1%.

Obie liczby nazywa się „prawdopodobieństwem". Powstają jednak w zupełnie inny sposób: jedna to cena ukształtowana na rynku przez setki milionów dolarów obrotu, druga to częstość policzona przez zasymulowanie całego turnieju dziesięć tysięcy razy.

Ten tekst nie typuje zwycięzcy ani nie ocenia, która metoda jest dokładniejsza. Odpowiada na jedno pytanie: kiedy widzisz „Francja 17%", skąd właściwie bierze się ta liczba — i na ile można jej ufać?

To kolejny poziom w głąb po odcinku EP06. Tamten tekst omawiał, czym struktura rynkowa rynków predykcyjnych różni się od tradycyjnych bukmacherów. Ten pokazuje, jak właściwie wylicza się prawdopodobieństwo ukryte w cenie. Dane aktualne na 31 maja 2026 roku.

Mechanizm rynku predykcyjnego jest prosty: kontrakt na każdy wynik wyceniany jest w przedziale od 0 do 100 centów, a cena czyta się wprost jako implikowane prawdopodobieństwo. Notowanie Francji na 17 centów oznacza, że rynek widzi około 17% szans na zwycięstwo Francji: posiadacze trafnego kontraktu otrzymują po 1 dolarze za sztukę, posiadacze błędnego — nic.

Ale cena pojedynczej platformy jest zaszumiona. Agregatory takie jak DeFi Rate stosują cenę średnią ważoną wolumenem (VWAP), by co godzinę łączyć notowania z Kalshi, Polymarket, Polymarket US, Gemini i innych miejsc w jedno międzyplatformowe implikowane prawdopodobieństwo. Na 30 maja 2026 roku kontrakt na zwycięzcę mistrzostw świata osiągnął około $523 million skumulowanego wolumenu, a rozliczenie przypada na 20 lipca 2026 roku — dzień po finale 19 lipca.

Ta cena nie bierze się znikąd. Jest wynikiem tego, że animatorzy rynku nieprzerwanie kwotują ceny dwustronne, a traderzy nieprzerwanie zawierają transakcje. I co znamienne — płynność dostarczają tu wyłącznie firmy handlowe rodem z kryptowalut: Wintermute (ponad $3.5 trillion rocznego obrotu na ponad 70 giełdach) zaczęła w 2026 roku kwotować rynki dwustronne na Polymarket i Kalshi; aktywnymi animatorami są też Jump Trading i Susquehanna.

Szef handlu OTC w Wintermute, Jake Ostrovskis, w jednym zdaniu uchwycił stan tego rynku:

Innymi słowy: rynki predykcyjne mają profil popytu wielkiej klasy aktywów, ale głębokość płynności jak we wczesnej fazie. Wiarygodność owego „prawdopodobieństwa" ukrytego w cenie zależy od tego, ile realnej płynności za nim stoi. Wrócimy do tego w Akcie 3.

Superkomputer Opta idzie inną drogą. Najpierw na podstawie danych o drużynach — forma, wyniki historyczne, miejsce w rankingu światowym, ostatnie mecze międzynarodowe — szacuje prawdopodobieństwa zwycięstwa, remisu i porażki w każdym meczu poprzez Power Rankings (algorytm ratingowy wywodzący się z Elo), a następnie symuluje cały turniej 10,000 razy i liczy, jak często wygrywa każda drużyna. Ta częstość to właśnie jej „prawdopodobieństwo zwycięstwa".

Wyniki na 2026 rok (podane jako fakt, nie jako prognoza): Hiszpania 16.1% (jako jedyna drużyna z szansą wyjścia do ćwierćfinału powyżej 50% — 52.1%), Francja 13.0%, Anglia powyżej 10%, broniąca tytułu Argentyna na czwartym miejscu, również powyżej 10%, Portugalia 7.0%, Brazylia 6.6%.

Warto zwrócić uwagę na pewien kontrintuicyjny szczegół metodologiczny: jednym z danych wejściowych modelu Opta są kursy bukmacherskie. Czyli „rynek kontra model" nie jest starciem dwóch w pełni niezależnych systemów — model już częściowo wchłonął informację rynkową. Gdy porównujesz cenę rynkową z prawdopodobieństwem Opta, różnica jest mniejsza, niż byłaby przy porównaniu dwóch naprawdę niezależnych źródeł.

Uwaga o aktualności: model piłkarski FiveThirtyEight (SPI), który wielu pamięta jako autorytatywny, przestał być aktualizowany po odejściu założyciela Nate’a Silvera w 2023 roku; pierwotna strona zamknęła się we wrześniu 2023 roku, a cały projekt 538 został całkowicie wygaszony przez ABC w marcu 2025 roku. Ten tekst traktuje go wyłącznie jako metodologię historyczną i materiał porównawczy dla turniejów 2018 i 2022 — nie jako działające źródło na 2026 rok.

Rynek czy model — co jest dokładniejsze?

Uczciwa odpowiedź: nie istnieje żadne rygorystyczne, międzyturniejowe badanie akademickie, które wprost porównałoby rynki predykcyjne z Opta/538 pod względem wyniku Briera (standardowej miary trafności prognozy) jednocześnie dla mistrzostw 2018 i 2022. Liczby promowane przez same platformy, jak „90% trafności", pochodzą głównie od samych platform lub z nierecenzowanych blogów i nie można ich traktować jako niezależnych wniosków. Ten tekst uczciwie wskazuje tę lukę, zamiast fabrykować odpowiedź.

Ale jeden często przekłamywany przypadek warto sprostować. Wielu mówi: „zwycięstwo Argentyny w 2022 roku było wielką sensacją" — to nieścisłe. Argentyna szła jako drugi lub trzeci faworyt: Opta dawała jej 13.1% (drugie miejsce), a bukmacherzy oferowali +500 (około 16.7%, drugie miejsce). Prawdziwa historia nie polega na tym, że „wygrał outsider“. Polega na tym, że niemal wszystkie czołowe modele i rynki stawiały na Brazylię, wygrał drugi faworyt — Argentyna, a jedynym odstającym źródłem, które zepchnęło Argentynę do około 8%, był FiveThirtyEight. To dokładniejsze niż „sensacja” — i bardziej wymowne: tak zwane „autorytatywne prawdopodobieństwa" potrafią się różnić między źródłami dwukrotnie.

Sama cena też nie jest doskonałym prawdopodobieństwem. Istnieje zjawisko udokumentowane od blisko stu lat — obciążenie faworyt–outsider (favorite-longshot bias): na klasycznych rynkach wyścigów konnych gracze systematycznie przeszacowują outsiderów i niedoszacowują faworytów — rzeczywiste szanse outsidera są niższe, niż sugerują kursy, więc na dłuższą metę obstawianie outsiderów przynosi większe straty (praca Snowberga i Wolfersa, Snowberg and Wolfers).

Naprawdę kontrintuicyjne jest to, że obciążenie to nie znika na rzekomo bardziej racjonalnych i wydajnych kryptowalutowych rynkach predykcyjnych. Liczne badania na wielkich zbiorach danych z Polymarket i Kalshi wykrywają ten sam kierunek obciążenia: badacze z University College Dublin przeanalizowali ponad 300,000 kontraktów Kalshi i stwierdzili, że tanie kontrakty realizowały się rzadziej, niż sugerowała ich cena, a drogie częściej (czyli outsiderzy nadal przeszacowani); badanie kalibracyjne na 292 mln transakcji (preprint arXiv 2602.19520) również wykazało, że ceny w długim horyzoncie ściągane są ku 50%, zaniżając prawdziwą przewagę faworytów. Mikrostrukturalny preprint na 30 mld zdarzeń w arkuszu zleceń w ciągu 52 dni (arXiv 2604.24366) wymierzył koszt po stronie outsiderów: kwotowane spready na kontraktach o najniższym prawdopodobieństwie sięgają 1,300–1,800 punktów bazowych — o rząd wielkości szerzej niż na rynkach tradycyjnych — ponieważ animatorzy wyceniają ryzyko zapasów przy ograniczonym potencjale wzrostu i asymetrycznym spadku.

Mówiąc wprost: obciążenie po raz pierwszy odnotowane na torze wyścigowym sto lat temu wciąż obowiązuje na dzisiejszych rynkach on-chain o wielomiliardowych obrotach — im bliżej „prawdopodobieństwo" ukryte w cenie jest krańca outsiderów, tym mniej jest wiarygodne.

Oto coś, czego tradycyjni bukmacherzy nie potrafią: Polymarket zbudowany jest na smart kontraktach Ethereum, a każda transakcja jest on-chain i może ją zweryfikować każdy. Tamte dwa badania w ogóle były możliwe tylko dlatego, że badacze mogli odtworzyć kierunek każdej transakcji wprost z zapisu on-chain — w zamkniętym rejestrze bukmachera jest to niemożliwe. Rozliczenie również odbywa się on-chain: USDC jako zabezpieczenie, smart kontrakty rozliczają automatycznie i nie trzeba ufać scentralizowanej firmie w przechowywaniu środków.

Ale przejrzystość to nie to samo co odporność na manipulację. Płytkie arkusze zleceń sprawiają, że niewielkim kapitałem można poruszyć małe rynki. W trakcie turnieju (od 11 czerwca do 19 lipca) ceny kontraktów na poszczególne mecze będą w czasie rzeczywistym dryfować wraz z wynikiem — to będzie najbardziej obrazowy żywy przykład tego, jak kształtuje się cena.

Na cenę wpływa też zmienna pozarynkowa: niepewność regulacyjna.

18 maja 2026 roku gubernator Minnesoty podpisał ustawę SF4760, czyniąc ten stan pierwszym w USA, w którym prowadzenie i reklamowanie rynków predykcyjnych traktowane jest jak ciężkie przestępstwo (wchodzi w życie 1 sierpnia 2026 roku). CFTC (Komisja ds. Handlu Towarowymi Kontraktami Terminowymi USA) złożyła pozew w ciągu 24 godzin; Kalshi pozwała 28 maja. Reakcja przewodniczącego CFTC Michaela Seliga:

Ta ustawa Minnesoty z dnia na dzień zamienia legalnych operatorów i uczestników rynków predykcyjnych w ciężkich przestępców. Za tym kryje się nierozstrzygnięty spór o jurysdykcję: Trzeci Okręg Apelacyjny orzekł 7 kwietnia na korzyść Kalshi (kontrakty na zdarzenia to instrumenty pochodne, podległe CFTC), podczas gdy Dziewiąty Okręg, rozpatrując 16 kwietnia apelację Nevady, przychylił się ku Nevadzie — rozłam między okręgami, który ostatecznie może trafić do Sądu Najwyższego. Jak dotąd 17 stanów kwestionuje działalność operatorów rynków predykcyjnych, a 14 ma odnośne projekty ustaw; Hiszpania w 2026 roku nakazała dostawcom internetu zablokowanie Polymarket i Kalshi.

Rozróżnienie jest istotne: rynki predykcyjne idą federalną ścieżką kontraktów na zdarzenia pod CFTC, a zakłady sportowe ścieżką licencjonowania na poziomie stanów — i ten sam kontrakt na mistrzostwa świata ma zupełnie inny status prawny w zależności od jurysdykcji. Sama niepewność regulacyjna jest jedną ze zmiennych stojących za ceną.

Wróćmy do początku — „Francja 17%" i „Hiszpania 16.1%".

Teraz wiesz, jak powstają te liczby: jedna to cena ukształtowana przez setki milionów dolarów obrotu, podatna na obciążenie faworyt–outsider i głębokość płynności; druga to częstość policzona przez zasymulowanie turnieju dziesięć tysięcy razy, podatna na opóźnienie modelu, a przy tym częściowo wchłaniająca własną informację rynku.

Co jest dokładniejsze? Żadne rygorystyczne porównanie międzyturniejowe nie potrafi odpowiedzieć na to pytanie. Bitbase opublikuje analizę po fakcie — gdy mistrzostwa świata się zakończą, a kontrakty zostaną rozliczone 20 lipca — przyglądając się temu, co rynek i model trafnie przewidziały, a w czym się pomyliły.

Do tego czasu, gdy następnym razem zobaczysz jakiekolwiek „prawdopodobieństwo zwycięstwa", warto zadać jeszcze jedno pytanie: jak właściwie powstała ta liczba?

Co widoczne, co weryfikowalne, a co jeszcze nierozstrzygnięte — wszystko to jest w publicznym zapisie.

[1] Polymarket, “World Cup Winner Predictions & Odds 2026” (odwzorowanie ceny na implikowane prawdopodobieństwo). https://polymarket.com/event/world-cup-winner

[2] DeFi Rate, “2026 World Cup Odds | Kalshi vs Polymarket Prediction Markets” (agregacja VWAP, skumulowany wolumen $523M, rozliczenie 20 lipca). https://defirate.com/prediction-markets/world-cup-odds/

[3] The Defiant, “Wintermute Starts Quoting Prediction Markets as Event-Contract Volume Tops $60B in 2026” (cytat Ostrovskisa). https://thedefiant.io/news/markets/wintermute-starts-quoting-prediction-markets-as-event-contract-volume-tops-60b-in-2026

[4] Decrypt, “Wintermute Is Providing Liquidity on Kalshi and Polymarket, Linking Two Giants.” https://decrypt.co/369475/wintermute-liquidity-kalshi-polymarket-prediction-markets

[5] Opta Analyst, “Who Will Win the 2026 FIFA World Cup? The Opta Supercomputer Predictions” (Hiszpania 16.1%, Francja 13.0%, 10,000 symulacji). https://theanalyst.com/articles/who-will-win-2026-fifa-world-cup-predictions-opta-supercomputer

[6] Opta Analyst, “Football Predictions” (metodologia Power Rankings; dane wejściowe modelu obejmują kursy bukmacherskie). https://theanalyst.com/articles/opta-football-predictions

[7] FiveThirtyEight, “How Our Club Soccer Projections Work” (metodologia SPI; model przestał być aktualizowany po 2023 roku, wygaszony w marcu 2025 roku; przytoczony jako odniesienie historyczne). https://fivethirtyeight.com/features/how-our-club-soccer-projections-work/

[8] arXiv 2604.24366, “The Anatomy of a Decentralized Prediction Market: Microstructure Evidence from the Polymarket Order Book” (30 mld zdarzeń / 52 dni; spread outsiderów 1,300–1,800 pb; odtworzenie kierunku transakcji z on-chainowego zdarzenia OrderFilled). https://arxiv.org/abs/2604.24366

[9] arXiv preprint 2602.19520, Le (2026), “Decomposing Crowd Wisdom: Domain-Specific Calibration Dynamics in Prediction Markets” (292 mln transakcji; ceny w długim horyzoncie ściągnięte ku 50%); oraz analiza obciążenia faworyt–outsider na ponad 300,000 kontraktów Kalshi z University College Dublin (jak podaje Prediction News). https://arxiv.org/html/2602.19520v1

[10] Sports Illustrated, “2022 World Cup Odds” (Argentyna +500, drugi faworyt przed turniejem). https://www.si.com/betting/2022/11/16/odds-groups-2022-world-cup

[11] Polymarket, “FIFA World Cup Prediction Markets & Live Odds 2026” (kontrakty na poszczególne mecze w trakcie turnieju). https://polymarket.com/fifa-world-cup

[12] Minnesota Reformer, “Minnesota becomes first state to outlaw prediction markets, immediately sued by federal regulators” (SF4760 podpisana 18 maja, pozew CFTC, cytat Seliga). https://minnesotareformer.com/2026/05/19/minnesota-becomes-first-state-to-outlaw-prediction-markets-immediately-sued-by-federal-regulators/

[13] Bitcoin.com, “Kalshi Sues Minnesota to Block First US Felony Ban on Prediction Markets” (pozew Kalshi 28 maja, wejście w życie 1 sierpnia, rozłam między okręgami). https://news.bitcoin.com/kalshi-sues-minnesota-prediction-market-felony-ban-2026/

[14] NPR, “Minnesota becomes first state to ban prediction markets” (jurysdykcja federalna kontra stanowa). https://www.npr.org/2026/05/19/nx-s1-5821265/minnesota-ban-prediction-markets