Auf Prediction Markets wie Polymarket und Kalshi werden Wetten auf zukünftige Ereignisse abgeschlossen. Insbesondere seit den Angriffen von Israel und den USA auf den Iran stehen sie medial im Mittelpunkt: Wetten auf Krieg oder Frieden sind gesellschaftlich und ethisch als fragwürdig einzuordnen, der hohe Grad an Anonymität ermöglicht Insiderhandel mit extrem hohen Gewinnausschüttungen.
Jürgen Huber, Professor am Institut für Banken und Finanzen, beschäftigt sich in seiner Forschung bereits seit mehr als 20 Jahren aus unterschiedlichen Perspektiven mit Prediction Markets. Im Interview spricht er darüber, wie Insiderhandel demokratische Grundsätze untergraben kann, die Balance zwischen Wissensgenerierung und Regulierung und die Rolle von Prediction Markets in der Forschung.
Was sind Prediction Markets und wie funktionieren sie?
Univ.-Prof. DDr. Jürgen Huber: Prediction Markets erlauben Wetten auf zukünftige Ereignisse. Erstmals durchgeführt wurden sie 1988 in Iowa. Die Universität Iowa wollte den Ausgang der Präsidentschaftswahlen 1988 in den USA vorhersagen. Es gab zwei Aktien, die gekauft werden konnten: jeweils eine für den demokratischen und den republikanischen Kandidaten. Der Kurs einer „Partei-Aktie“ (bspw. 0,56 für die Republikaner) zeigt die implizierte Wahrscheinlichkeit des Wahlsiegs (56%). Wer richtig tippt, erhält für seine Partei-Aktie eine Auszahlung von 100, während alle anderen Aktien 0 wert sind – ein sogenannter „Winner-takes-all-Market“. Neben solchen binären Optionen gibt es auch andere Markttypen, beispielsweise bei einer Wette auf den Stimmenanteil einer Partei. Der Kurs spiegelt direkt die erwarteten Prozent wider: Wird die ÖVP vor den Nationalratswahlen zu 21 gehandelt, erwartet der Markt, dass die ÖVP 21 Prozent der Stimmen bekommt. Wenn man glaubt, dass die ÖVP 25 Prozent erreicht, kann man zum Kurs von 21 kaufen. Der Gewinn oder Verlust ergibt sich aus dem tatsächlichen Wahlergebnis: Erreicht die Partei 25 Prozent, gewinnt man 4 Einheiten pro Aktie, bei 16 Prozent wäre es ein Verlust von 5 Einheiten.
Finanzwissenschaftlich sind Prediction Markets den Future Markets zuzuordnen: Bei einem Öl-Future kauft man einen Vertrag, der sich auf den zukünftigen Ölpreis bezieht. Bei einem Prediction Market kauft man eine „Aktie“, die sich auf ein zukünftiges Ereignis bezieht – ein Wahlausgang, den Fußball-Weltmeister, den Songcontest-Sieg.
Auf Prediction Markets gibt es Wetten auf Ereignisse, die von einzelnen oder mehreren Personen beeinflusst werden können – zum Beispiel, ob die USA im Iran eine neue Angriffsserie starten und wann. So könnten bestimmte Personen ein Ereignis, auf das gewettet wird, bewusst steuern.
Jürgen Huber: Absolut, hier besteht die Gefahr von Insiderhandel. Entscheidungsträger:innen, Beteiligte und Menschen in deren Umfeld wissen vorab Bescheid. Personen, die über die Informationen verfügen, können Geld auf den entsprechenden Ausgang der Wette setzen. Anfang März wurden kurz vor einem US-Bombenangriff auf den Iran neue Konten auf der Plattform „Polymarket“ registriert, die mit viel Geld auf genau dieses Ereignis setzten. Hier gab es Insiderhandel und damit Millionengewinne.
Insiderhandel öffnet Tür und Tor für Korruption, inklusive der Gefahr, dass US-Bürger:innen öffentliche Politik zunehmend nicht mehr als das Instrument für das Gemeinwohl sehen, sondern als Gelegenheit für persönliche Profite. Trump verkörpert das und bringt seine Familie mit rein: Trumps Sohn hat sich im August 2025 in Polymarket investiert und ist Teil des Advisory Boards der Plattform. Das untergräbt das Vertrauen in die gesamte Politik – und das hält die Demokratie nicht ewig aus.
"Insiderhandel öffnet Tür und Tor für Korruption, inklusive der Gefahr, dass US-Bürger:innen öffentliche Politik zunehmend nicht mehr als das Instrument für das Gemeinwohl sehen, sondern als Gelegenheit für persönliche Profite."
Jürgen Huber
Theoretisch lassen sich auf Prediction Markets viele Manipulationsmöglichkeiten denken: Richter können mit Rechtsentscheidungen Geld verdienen, Budgetbeschlüsse könnten manipuliert werden etc. Durch den hohen Grad der Anonymität ist das auch relativ einfach möglich.
Wenn Insiderhandel sehr deutlich erkennbar ist, wird das auch geahndet: Vor dem ersten Angriff von Israel und den USA auf den Iran setzten zwei Accounts zeitgenau auf das Ereignis – und gewannen hunderttausende Dollar. Der Fall wurde rückverfolgt. Es zeigte sich, dass zwei israelische Militärangehörige die Information vorab an Bekannte weitergegeben hatten. Die Rückverfolgung ist allerdings eine große Herausforderung – Konten können anonym registriert werden.
Anders als bei Sportwettenanbietern gibt es bei Prediction Markets nicht wirklich rechtliche Regulationen – hier müsste man auf jeden Fall über strengere Maßnahmen nachdenken.
Warum lassen Prediction Markets anonyme Konten zu?
Jürgen Huber: Die Anonymität ist neben aller Problematik ein Kernfaktor von Prediction Markets. Wenn gut informierte Personen Geld auf den Ausgang von Ereignissen einsetzen, sind die Vorhersagen präziser – und das ist im Sinne der Prediction-Market-Anbieter. Es handelt sich um eine Balance zwischen dem Streben nach gesicherten Vorabinformationen, die gesellschaftlich dienlich sind, und Insiderhandel, der die Plattformen schnell unseriös und problematisch erscheinen lässt – als Betreiber eines Prediction Market möchte man nicht manipuliert oder manipulierbar wirken.
Inhaltlich sind die Ereignisse, auf die man wetten kann, oft ethisch fragwürdig.
Jürgen Huber: In der Tat – Prediction Markets haben nach dem 11. September 2001 einen Aufschwung erlebt. Die CIA ging davon aus, dass man mit Wetten auf die Wahrscheinlichkeit von Terroranschlägen an Insiderinformationen gelangen könnte, um Anschläge zu verhindern. Da hat man schnell erkannt, dass solche Wetten ethisch fragwürdig sind, und hat sie eingeschränkt. Es gibt aber auch Märkte, die Wetten auf den Tod eines Menschen anbieten (Anm.: Assassination Markets). Im Interesse, Geld zu verdienen, wird alles Mögliche gemacht. Ich bin hier klar für strengere Regulationen.
Und daneben gibt es eine ganze Reihe an unproblematischen bis absurde Wetten: Etwa ob Jesus noch in diesem Jahr zurückkommen wird – aktuell sieht der Markt dafür eine Wahrscheinlichkeit von vier Prozent.
Zum einen handeln Insider auf Prediction Markets, die Masse an wettenden Personen ist aber natürlich viel größer, sonst würde die Finanzierung nicht klappen. Was kann man über diese Personen sagen?
Jürgen Huber: Zu diesem Thema habe ich in der Vergangenheit für die Forschung Wahlbörsen – die ähnlich wie Prediction Markets funktionieren – in Zusammenarbeit mit österreichischen Tageszeitungen durchgeführt und mir angeschaut, wer die Akteur:innen sind. Das Ergebnis: In ihrer Einstellung sind die Personen, die Geld auf zukünftige Ereignisse setzen, überkonfident in ihrer Meinung. Wir stellten unter anderem die Frage, „Halten Sie sich in politischen Dingen für überdurchschnittlich, durchschnittlich oder unterdurchschnittlich informiert?“ 96 Prozent schätzten sich selbst als überdurchschnittlich informiert ein. Es können aber nur 50 Prozent überdurchschnittlich informiert sein. Es wetten also vor allem Menschen, die der Meinung sind, dass sie etwas besser wissen als der Durchschnitt. Diese Überkonfidenz führt zu problematischen Faktoren: Eine Übernutzung der Wettmärkte und die Gefahr von Spielsucht.
Bei allen von uns durchgeführten Wahlbörsen kam es zu Manipulationsversuchen: Kleinparteien etwa, die mithilfe von Wetten ihre zu erwartenden Ergebnisse aufbessern wollten: etwa, um über die 5-Prozent-Grenze zu kommen, die für den Einzug in den National- bzw. Landtag notwendig ist.
Werden Prediction Markets auch genutzt, um gewinnbringende Käufe oder Verkäufe auf Finanzmärkten zu tätigen?
Jürgen Huber: Relevante Informationen für finanzielle Entscheidungen gibt es auf Prediction Markets viele. Da geht es vor allem um die Zinsentscheidungen der Zentralbank, aber auch um Wetten auf die Entwicklung des Öl-, Gold- oder Gaspreises. Prediction Markets bilden als eine der Ersten Stimmungsumschwünge oder Zinsänderungen ab. Aber dass Prognosen auf Prediction Markets den Finanzmarkt beeinflussen, ist aus meiner Sicht sehr unwahrscheinlich. Da sprechen wir von ganz anderen Dimensionen: Den Mond kümmert es nicht, wenn der Hund ihn anbellt. Der Aktienmarkt ist in dem Fall der Mond, auf dem mehrere Tausend mal mehr investiert wird als auf Prediction Markets.
Gibt es auch positive Seiten von Prediction Markets?
Jürgen Huber: Ja - Prediction Markets sind Informationsaggregationsinstrumente, die potenziell nützlich sind. Nirgendwo anders bekomme ich so zeitnah präzise Informationen. Man könnte sie – auch wenn man selbst nicht wettet – beispielsweise neben Tageszeitungen als zusätzliche Informationsquelle nutzen. Ein gutes Beispiel ist der Ausgang der Wahlen in Ungarn: Auf Polymarket ist der Kurs von Péter Magyar’s Partei am Wahltag auf 98 Prozent geschossen, noch bevor es die ersten offiziellen Ergebnisse gab.
Es gibt einige große Firmen, z.B. Siemens, Google und Microsoft, die Prediction Markets intern nutzen. Man hat im Bereich des Projektmanagements in den letzten Jahren festgestellt, dass auf Grund von hierarchischen Strukturen Informationen oft nicht bis in die Managementebene weitergegeben werden und die Unternehmensführung gar nicht mitbekommt, dass sich Projekt X nicht bis zur Deadline ausgehen wird, die Belegschaft aber das längst weiß. Für die Unternehmensstrategie ist es essenziell, dass die Managementebene über den aktuellen Stand informiert ist. Lässt man Mitarbeitende Geld darauf setzen, ob sich ein Projekt ausgeht oder nicht, ist das ein sehr präzises Vorhersageinstrument. Auch der Erfolg einer Produktneueinführung könnte man über einen Prediction Market ermitteln.
Im Zusammenhang mit dem Ausgang von Wahlen gibt es ja auch Wahlumfragen. Welche Form sagt zukünftige Ereignisse präziser voraus?
Jürgen Huber: Es gibt eine große Studie, die über mehrere Jahrzehnte hinweg bei hunderten von Wahlen 16.000 Umfragen und die entsprechenden Wahlbörsen miteinander verglich. In 74 Prozent der Fälle waren die Prediction Markets präziser in der Vorhersage. Fairerweise muss man zwei Aspekte betonen: Die Menschen, die auf Prediction Markets handeln, haben als Informationsquelle Umfragen zur Verfügung. Außerdem sind Wahlbörsen zeitlich genauer: Umfragen werden über einen Zeitraum von etwa drei Tagen durchgeführt. Wenn in diesen Tagen etwas Relevantes passiert – ein großer Auftritt, eine wichtige Rede, ein Skandal – dann reflektieren das die Wahlbörsen in Echtzeit.
Wie kann man Prediction Markets in der Forschung einsetzen?
Jürgen Huber: In unserer Forschungsgruppe haben wir Prediction Markets eingesetzt, um Forscher:innen die Replizierbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse einschätzen zu lassen. Dafür haben wir den Wissenschaftler:innen einen kleinen Betrag Geld zur Verfügung gestellt und sie prognostizieren lassen, ob das Ergebnis einer Studie hält, wenn man sie ein zweites Mal durchführt. Wir stellten fest, dass es eine sehr hohe Korrelation zwischen der Vorhersagung aus dem Prediction Market und der tatsächlichen Replikationsrate gab. Forschende haben ein gutes Gespür dafür, was ein stabiles Ergebnis ist. So spart man viel Geld und Ressourcen, die man sonst für Replikationen, also erneute Durchführung von Studien, aufbringen müsste. Spannend ist das auch für Fördergesellschaften: Man könnte Prediction Markets einsetzen, um Expert:innen abschätzen zu lassen, bei welchen Anträgen es sich um spannende Projekte und Forschungsdesigns handeln könnte, bei denen man sich einen Fortschritt erwartet. Die Frage ist, wie man das so umsetzt, dass es nicht zu Manipulationen kommen kann, bei denen einzelne Forscher:innen ihre eigenen Projekte pushen. Denkbar wäre, nur vorregistrierten Fachexpert:innen die Einschätzung zu ermöglichen.
(Interview: Anna Maria Huber, BfÖ)
Jürgen Huber ist Professor am Institut für Banken und Finanzen an der Universität Innsbruck. Sein Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich der Verhaltensökonomie und Behavioral Finance. In aktuellen Projekten beschäftigt er sich unter anderem mit der CO2-Besteuerung, die Veränderung der Finanzwelt durch Kryptowährungen, Digital Euro und NTFs sowie Metawissenschaften.