Comment les traders du marché battent Wall Street dans la prévision de l'inflation

Une étude approfondie menée par la plateforme de marché de prédiction Kalshi démontre que les traders indépendants opérant dans des systèmes basés sur le marché surpassent systématiquement le consensus de Wall Street dans la prévision de l’inflation. Les résultats remettent en question les hypothèses traditionnelles sur la prévision par des experts et révèlent les avantages compétitifs de l’agrégation décentralisée d’informations, positionnant les traders et les marchés comme des outils de plus en plus précieux pour les décideurs institutionnels naviguant dans l’incertitude économique.

Traders offrent une précision supérieure : Les données

Sur une période de 25 mois, de février 2023 à mi-2025, les traders utilisant la plateforme de marché de prédiction Kalshi ont obtenu un taux d’erreur moyen 40 % inférieur aux estimations consensuelles traditionnelles de Wall Street lors de la prévision des variations annuelles de l’indice des prix à la consommation (IPC). L’avantage en termes de précision est devenu encore plus marqué lors de périodes de volatilité économique importante. Lorsque les lectures de l’IPC s’écartaient fortement des attentes, les traders de Kalshi surpassaient les prévisions consensuelles jusqu’à 67 %, selon l’étude intitulée “Crisis Alpha : When Do Prediction Markets Outperform Expert Consensus ?”

La recherche a également mis en évidence un indicateur prédictif ayant des implications potentielles pour la politique : lorsque les estimations de l’IPC des traders divergeaient du consensus de plus de 0,1 point de pourcentage une semaine avant la publication des données, la probabilité d’une déviation significative des lectures réelles de l’IPC passait à environ 80 %, contre 40 % en moyenne lorsque les prévisions étaient alignées.

L’avantage informationnel des traders : L’agrégation basée sur le marché

La supériorité des prévisions des traders provient de mécanismes fondamentalement différents pour collecter et synthétiser l’information. Contrairement aux estimations consensuelles traditionnelles qui s’appuient souvent sur des modèles standardisés et des cadres analytiques partagés entre institutions, des plateformes de marché de prédiction comme Kalshi et Polymarket regroupent les prévisions de traders diversifiés qui agissent avec des incitations financières directes. Chaque trader apporte des sources de données différentes, des méthodologies alternatives et une connaissance sectorielle spécialisée à ses prédictions.

Cette structure crée ce que les chercheurs décrivent comme un effet de “sagesse de la foule” — un avantage informationnel naturel qui émerge lorsque des participants indépendants contribuent avec leurs perspectives distinctes à un objectif commun. Les systèmes de prévision traditionnels, en revanche, peuvent devenir homogènes, avec plusieurs institutions incorporant involontairement des hypothèses et méthodologies similaires, limitant leur capacité à détecter les changements émergents dans les conditions économiques.

Pourquoi les traders s’adaptent plus rapidement que le consensus d’experts

Les prévisionnistes institutionnels évoluent sous des contraintes que les traders évitent généralement. Les analystes professionnels et économistes font face à des risques réputationnels et à des politiques organisationnelles qui peuvent décourager des prévisions audacieuses ou contraires, même lorsque les données disponibles suggèrent que des prévisions non conventionnelles pourraient être plus précises. En revanche, les traders sur les marchés de prédiction opèrent sous des incitations purement axées sur la performance — ils profitent lorsqu’ils ont raison et perdent lorsqu’ils ont tort, créant un environnement où la précision prime sur le conservatisme institutionnel.

De plus, les prix sur les marchés de prédiction sont mis à jour en continu en temps réel, s’ajustant immédiatement à mesure que de nouvelles informations entrent dans l’écosystème. Les estimations consensuelles, en comparaison, sont généralement finalisées plusieurs jours avant la publication officielle des données, ce qui crée un décalage inhérent pouvant désavantager les prévisionnistes traditionnels dans des environnements économiques en rapide évolution.

L’adoption du marché s’accélère face à une reconnaissance croissante

Le marché de la prévision basée sur les marchés connaît une expansion institutionnelle rapide. Kalshi a levé 1 milliard de dollars lors d’une levée de fonds valorisant l’entreprise à 11 milliards de dollars en décembre 2025, tandis que Polymarket aurait exploré des levées de fonds à des valorisations atteignant jusqu’à 15 milliards de dollars. L’accès accru des traders aux marchés de prédiction s’est intensifié suite à l’intégration de Kalshi dans Phantom, un portefeuille de cryptomonnaies majeur comptant environ 20 millions d’utilisateurs, ce qui témoigne d’une reconnaissance grandissante des capacités de prévision basées sur le marché.

Pour soutenir cette tendance, une recherche indépendante réalisée plus tôt cette année a révélé que les traders de Polymarket atteignaient une précision de 90 % dans la prévision d’événements majeurs un mois à l’avance, et de 94 % dans les heures précédant immédiatement les événements réels.

La prévision basée sur le marché comme outil institutionnel

Tout en reconnaissant que les événements de choc restent intrinsèquement rares et difficiles à prévoir de manière cohérente, les auteurs de l’étude de Kalshi soulignent que les données suggèrent fortement un rôle pour les traders et les systèmes basés sur le marché en tant que composants complémentaires dans le cadre de la gestion des risques institutionnels et de la planification politique. L’étude note : “Bien que la taille de l’échantillon de chocs soit petite (comme cela devrait être dans un monde où ils sont largement inattendus), le schéma est clair — lorsque l’environnement de prévision devient le plus difficile, l’avantage d’agrégation d’informations des marchés devient le plus précieux.”

Plutôt que de remplacer entièrement les méthodologies de prévision établies, les décideurs institutionnels pourraient constater que l’intégration de signaux provenant des marchés de prédiction — où les traders rivalisent pour prévoir avec précision les résultats — offre une valeur particulière lors de périodes d’incertitude économique structurelle, lorsque les approches consensuelles traditionnelles peinent souvent à saisir les dynamiques émergentes du marché.