« Message de recommandation : présente principalement le développement des marchés de prédiction, leur fonctionnement et leurs avantages par rapport aux sondages traditionnels, et illustre leur application réussie dans la prévision à travers l'exemple de l'élection présidentielle américaine de 2024 »
11 novembre
Nous sommes maintenant le 4 novembre 2024. Il ne reste qu'un jour avant l'élection présidentielle américaine. Les sondages, les modèles historiques et les experts s'accordent à dire que cette élection sera exceptionnellement serrée. Le célèbre pronostiqueur politique Nate Silver a effectué 80 000 simulations ce matin et a annoncé que Kamala Harris l'emportait sur Donald Trump par seulement 12 voix, avec un avantage de seulement 0,0015 %. Cependant, le lendemain, le résultat réel était que le vainqueur final a gagné avec une nette avance. Mais les experts ont calculé qu'il était absolument impossible que cela se produise ! Qui aurait pu prévoir tout cela ?
En fait, le même jour, les deux grands marchés de prévision Polymarket et Kalshi ont donné à Donald Trump environ 60 % de chances de gagner l'élection. Le résultat final a correspondu à cette probabilité, Trump ayant remporté tous les sept États clés et le vote populaire.
Avant cela, les marchés de prévision étaient considérés comme des produits de couverture de jeu, sales et non réglementés. Cependant, leur succès dans la prédiction précise des élections présidentielles a montré au monde leur véritable valeur : des machines à prédire. Comment en sommes-nous arrivés là ? Pourquoi sont-ils réellement efficaces ?
Les marchés prédictifs sont des marchés pour des événements du monde réel. Les traders peuvent choisir de parier sur des résultats binaires, comme "Donald Trump" ou "Kamala Harris". Le prix de chaque option (appelée contrat) est proportionnel à la probabilité de leur victoire à ce moment-là. Par exemple, un contrat à 0,62 $ pour Donald Trump équivaut à une probabilité de 62 % de victoire. Le contrat qui remporte finalement la victoire recevra un paiement intégral d'un dollar, tandis que le coût total des autres contrats sera le bénéfice. Comme tout marché, le prix des contrats est déterminé par des facteurs d'offre et de demande, similaire au marché boursier. Lorsque les traders découvrent un avantage informationnel dans un contrat, ils achètent ce contrat et le prix augmente en conséquence.
Gagnant de l'élection présidentielle de Polymarket le 1er novembre 2024
Contrairement aux sondages traditionnels et aux prévisions d'experts, les marchés prédictifs ont la capacité d'agréger en temps réel des informations privées dispersées, de se mettre à jour en continu et d'impliquer des participants ayant un intérêt économique. Pour comprendre ce point de vue, il est nécessaire de connaître l'histoire des marchés prédictifs.
Histoire succincte
Les marchés et les paris existent depuis plusieurs siècles. Les paris sur l'élection papale sont une pratique récemment réapparue et l'un des premiers marchés électoraux documentés, datant du début du XVIe siècle. Les informations internes divulguées par des cardinaux bien informés peuvent rapidement influencer et s'intégrer aux cotes de paris, permettant aux commerçants de se couvrir contre leurs intérêts économiques. Bien que le pape Grégoire XIV ait promulgué un décret en 1591 pour réprimer fortement ce type de jeu, cette pratique a réémergé au début du XXe siècle. Depuis lors, les principaux bookmakers ont commencé à offrir des services de paris sur les résultats électoraux. Aujourd'hui, cette pratique est bien ancrée - parier sur des événements du monde réel est devenu monnaie courante.
Bien que les prévisions avant l'émergence d'Internet et le marché des paris aient déjà connu un certain développement en termes de précision et d'impact, l'essor du commerce en ligne et des paris a fourni l'impulsion nécessaire à la croissance de ces marchés. L'émergence des marchés de prévision numériques a commencé à la fin des années 1980, initiée par l'Université de l'Iowa. Après avoir connu un succès précoce dans le domaine académique et politique, plusieurs tentatives de commercialisation sont apparues. Au début des années 2000, Intrade et Cantor Exchange, deux filiales soutenues par de grands investisseurs financiers et des institutions, ont lancé des marchés de prévision comme outils de spéculation et de couverture sur des événements économiques et culturels. PredictIt, une autre bourse qui est encore active aujourd'hui, est également entrée sur le marché à cette époque. Cependant, les défis réglementaires ont finalement contraint la plupart des plateformes à fermer ou à perdre un grand nombre d'utilisateurs. Ce n'est qu'avec les élections de 2020 que les marchés de prévision sont devenus plus mainstream, leur popularité ayant augmenté en raison de l'intérêt politique et des avancées dans le domaine des cryptomonnaies. En 2022, Kalshi est devenue la première plateforme de marché de prévision de détail à obtenir l'approbation de la CFTC, marquant une étape importante en matière de réglementation.
Bien que les marchés de prédiction soient souvent considérés comme des produits « similaires aux jeux d'argent » destinés aux détaillants, une extension des jeux d'argent, leur utilisation initiale n'était pas du tout ainsi. Au début du XXIe siècle, de nombreuses entreprises ont utilisé les marchés de prédiction pour anticiper leurs jalons internes. Google, dans le but de réaliser sa mission « d'organiser les informations mondiales afin qu'elles soient accessibles à tous et utiles à tous », a lancé un projet de marché de prédiction interne appelé Prophit. Les dirigeants créaient des marchés sur les objectifs et résultats clés qui les intéressaient, les envoyaient à leurs équipes, puis observaient les résultats agrégés de la sagesse collective des employés.
Par exemple, un cadre supérieur doit prédire la demande de calcul future pour le nouveau produit Gmail. Il posera une question simple : « Combien d'utilisateurs Gmail y aura-t-il à la fin du deuxième trimestre ? », puis l'enverra à l'équipe d'ingénierie, à l'équipe du succès client, au chef de produit et à toute personne susceptible d'avoir des idées sur le résultat. Les personnes concernées par le produit voteront pendant leur pause déjeuner ou en attendant la compilation du code. De cette manière, la direction peut rassembler des sources de données directes provenant de ceux qui connaissent le mieux la situation et découvrir des informations cachées qui sont souvent occultées par des canaux bureaucratiques. Quelques jours plus tard, les directeurs peuvent voir qui a voté quoi, pour quelles raisons, et être en mesure de quantifier précisément la prévision de l'opinion globale de l'entreprise. Bo Cowgill, le fondateur du marché de prévision de Google, a ensuite expliqué qu'à l'époque, 10 % des employés de Google (environ 1500 personnes) participaient aux votes du marché, et ce résultat « surpassait d'autres prévisions accessibles à la direction ». En fait, l'objectif initial de Google était de lancer le marché de prévision en tant que produit public, mais cette vision a été mise de côté en raison des préoccupations concernant l'innovation financière après 2008.
Précision du marché des prévisions internes de Google (Dan Schwarz) )
paris
En dehors de l'environnement des entreprises, les marchés de prédiction ont également connu un succès significatif dans plusieurs autres domaines. Il convient de noter que la DARPA et la CIA ont choisi d'utiliser les marchés de prédiction pour améliorer les capacités de renseignement des États-Unis. Les opérateurs, les experts en politique et les agents parient sur les probabilités d'événements futurs sur le marché interne afin de se préparer à des renseignements stratégiques et de quantifier les informations. Avant que cela ne soit interrompu par le Congrès sous le prétexte de "sites de paris sur le terrorisme", cette méthode a montré des perspectives de succès élevées et une forte capacité de collecte de renseignement. L'agent de la CIA Puong Fei Yeh a souligné dans son rapport postérieur que la décision du Congrès était "prématurée" et que "de nombreuses preuves concernant les marchés de prédiction montrent qu'ils sont des agrégateurs d'informations décentralisées fiables". Depuis lors, avec le renouveau des marchés de prédiction, plusieurs agences gouvernementales ont commencé à collaborer avec le think tank RAND pour utiliser les marchés de prédiction en interne.
Tout comme chez Google, le marché interne de la CIA montre un potentiel grâce à sa capacité unique à rassembler des informations à partir des paris des parieurs sur ce qu'ils pensent se produire. Contrairement aux sondages d'opinion, où les répondants expriment une opinion statique une seule fois, les marchés prédictifs permettent une mise à jour bayésienne des probabilités en fonction des nouvelles informations obtenues ou découvertes par les traders. Les partisans de l'hypothèse des marchés efficaces soutiennent que plus il y a d'informations et de traders sur le marché, plus les résultats se rapprochent de la probabilité réelle. Chez Google et la CIA, chaque répondant a une source d'information unique, et une fois agrégées, ces informations fournissent des perspectives plus approfondies sur les prévisions des véritables experts dans la salle. Comme le dit le proverbe : la sagesse des foules conduit aux meilleurs jugements.
Après avoir réussi avec Google et la CIA, ainsi que de nombreuses publications académiques soulignant les avantages de ces marchés, de plus en plus d'entreprises commencent à essayer de prédire le marché. Par exemple, Microsoft utilise des marchés prédictifs pour établir des calendriers de développement de produits et déclare qu'ils sont "extrêmement précis, parfois même surprenants" dans la découverte de goulets d'étranglement cachés dans les calendriers de projet. Ford utilise des marchés prédictifs pour estimer les ventes de voitures hebdomadaires, réalisant une "réduction de l'erreur quadratique moyenne de 25%", bien supérieure à leurs prévisions d'experts. Eli Lilly utilise des marchés prédictifs pour anticiper les nouvelles épidémies et suivre quels médicaments peuvent passer l'approbation de la FDA. Dans le cas des maladies infectieuses, les données montrent que le marché est capable de "prédire avec précision l'activité saisonnière de la grippe dans l'État avec 2 à 4 semaines d'avance". Dans tous ces cas, les dirigeants bénéficiant de l'amélioration du marché ont mentionné que les marchés prédictifs peuvent intégrer les données d'un grand nombre de membres de l'organisation de manière rapide, précise et à faible coût.
prédiction machine
Après avoir connu ces succès, Polymarket et Kalshi ont été fondées au début des années 2020 dans le but de rendre ces outils de prévision accessibles au grand public. En tant que nouvel outil financier destiné aux événements du monde réel - une sorte de produit dérivé d'événements - ces marchés ont rapidement attiré l'attention sur des sujets liés aux traders de détail, tels que la géopolitique, les résultats d'événements sportifs et les indicateurs macroéconomiques. Cependant, leur influence a véritablement été consolidée à l'approche de l'élection présidentielle de 2024. Avec le retrait soudain de Biden et les fluctuations dramatiques du cycle d'information après la tentative d'assassinat de Trump, les investisseurs espéraient trouver un certain réconfort dans des sondages statiques et peu fréquents. Les marchés de prévision sont naturellement devenus un canal pour obtenir des opinions de marché instantanées, probabilistes et globalement précises, permettant aux gens de comprendre l'orientation de l'élection. En revanche, les sondages souffrent d'un décalage temporel, avec parfois des rapports fiables espacés d'environ une semaine, tandis que la disponibilité continue des marchés de prévision permet à quiconque de consulter instantanément les dernières actualités.
De plus, dans le domaine des élections fédérales, qui est à la fois intense et controversé, il a été constaté que les sondages d'opinion sont susceptibles de biais et sensibles aux erreurs d'échantillonnage. Historiquement, la performance réelle des candidats républicains a souvent dépassé les résultats des sondages, car les répondants ont tendance à mentir lorsqu'ils répondent. D'autre part, le fait que les traders "misent de l'argent réel" lors des élections contribue à prédire une probabilité réelle pondérée qui reflète plus précisément les résultats. Lorsque des vidéos négatives d'un candidat commencent à devenir populaires, le marché est capable de le refléter immédiatement.
David Rothschild de Microsoft Research a clairement distingué les marchés de prédiction des sondages d'opinion : « Je peux créer un sondage d'opinion qui imite les marchés de prédiction sous tous les aspects », a-t-il déclaré, « mais les marchés de prédiction ont un mécanisme d'incitation qui vous fera revenir à 2 heures du matin pour mettre à jour vos réponses. » En réalité, les traders ayant un avantage informationnel - souvent appelés « alpha » dans le domaine financier - sont contraints d'ajuster leurs transactions pour refléter les attentes les plus récentes, ce qui renforce la capacité du marché à générer des prévisions précises et dynamiques.
Les données montrent que le marché des élections a effectivement joué un rôle. The Economist a écrit sur Polymarket : "Bien que l'entrée en campagne de Kamala Harris ait suscité une ferveur et qu'elle ait pris la tête dans de nombreux sondages dans les États clés, les chances de victoire de Trump n'ont jamais chuté de manière significative en dessous de 50 %." Un post sur X publié par Polymarket montre que, dans tous les sept États clés, la probabilité de victoire du candidat final avait déjà dépassé 95 % quelques heures avant l'annonce des résultats par l'AP. Lors de la nuit des élections à Mar-a-Lago, "tout le monde dans la salle utilisait Polymarket pour évaluer la situation électorale, y compris le président lui-même", a expliqué un conseiller présidentiel. Tarek Mansour, fondateur de Kalshi, a révélé que le jour des élections, Kalshi avait 500 millions de visiteurs uniques - l'équivalent de 7 % de la population mondiale. Sans aucun doute, le marché des prévisions a laissé une empreinte profonde lors de cette élection.
*Source : The Economist
Alors, pourquoi ces marchés peuvent-ils fonctionner ? Comme l'explique les preuves provenant de Google, de la CIA et de nombreuses autres entreprises ayant utilisé ces outils, les marchés prédictifs excellent dans la collecte d'une grande quantité d'informations et dans l'unification de ces informations de manière équitable. Lorsque les idées des analystes, des designers de produits, des dirigeants et des ingénieurs se rassemblent directement sur un marché, une moyenne pondérée précise les unifie. Cela soulève le point suivant : lorsque quelqu'un a une source d'information plus solide que les autres, le marché les incite à parier davantage. Dans les sondages d'opinion, tous les votes et opinions ont le même poids. En revanche, dans les marchés prédictifs, les paris pondérés poussent le marché proportionnellement à l'avantage informationnel que possède le trader. Ainsi, le marché favorise ceux qui détiennent des informations uniques. De plus, comme l'explique le psychologue social et chercheur en modèles prédictifs Russ Clay, les incitations financières sont une récompense puissante pour le partage d'informations.
« Laisser des ‘experts’ donner leur avis sur l'économie, la politique ou les missions lunaires habitées est une chose, mais à part avoir un certain impact sur leur réputation, lorsque les prédictions des experts échouent, cela n'entraîne généralement pas de grandes conséquences, et ils peuvent souvent fournir par la suite une explication apparemment raisonnable pour expliquer pourquoi leurs prédictions ne se sont pas réalisées. Cependant, si de nombreuses personnes peuvent perdre de l'argent lorsque les prédictions échouent, cela aide à éliminer les sources de biais dans les prédictions de chacun, et lorsque de nombreuses prédictions individuelles faites de cette manière sont moyennées, nous obtenons en réalité un outil de prédiction plutôt utile. »
Dans ce cas, je citerai cette phrase pertinente de Charlie Munger : « Montrez-moi les mécanismes d'incitation et je vous dirai le résultat. »
Trader parisien Théo
À la fin octobre 2024, quelques semaines avant les élections, un trader parisien nommé Théo a démontré l'avantage des marchés de prévision par rapport aux sondages. À l'époque, tous les sondages s'accordaient à dire que Kamala Harris était clairement en tête, mais Théo a misé 30 millions de dollars en faveur de Trump sur Polymarket. Il considérait plus tard son "pari essentiellement comme un pari inverse sur l'exactitude des données des sondages". En expliquant son pari gagnant à un journaliste, il a souligné qu'aucune agence de sondage ne pouvait lui fournir un jugement aussi précis, ni réagir en temps réel comme le marché de prévision : les résultats des enquêtes sont souvent espacés de plusieurs semaines et les résultats ne peuvent pas être directement intégrés dans les algorithmes de trading. En revanche, le marché de prévision peut transformer chaque rumeur, chaque publication de données, chaque petite information en un prix constamment mis à jour, un prix qui reflète et récompense donc les informations précises. C'est pourquoi Théo avait suffisamment confiance pour parier. L'expérience de Théo - et le prix de 50 millions de dollars qu'il a finalement remporté - prouve que le marché n'est pas seulement un substitut aux sondages, mais qu'il constitue un outil fondamentalement supérieur pour quiconque cherche à transformer l'incertitude en informations exploitables. Cette capacité à quantifier l'incertitude en tant qu'entrée en temps réel plutôt qu'en instantané retardé fait du marché un meilleur choix que les données de sondage statiques et nous pousse naturellement à repenser pourquoi nous avons si peu tendance à le considérer comme un outil de prédiction par défaut.
Publicité électorale Polymarket. Source : The Information
En examinant l'histoire des marchés de prédiction, un thème se dégage toujours : les marchés sont toujours capables d'utiliser les informations privées et les incitations en temps réel de manière plus efficace que les enquêtes statiques. Ce qui était à l'origine une spéculation sur l'élection papale s'est aujourd'hui développé en un moteur de prédiction capable de rassembler des perspectives dispersées, de mettre à jour en continu les probabilités et de lier chaque prédiction à des intérêts monétaires réels. Bien que les performances exceptionnelles des marchés de prédiction soient évidentes - surpassant les modèles d'experts, les prévisions d'entreprise et tous les principaux sondages électoraux - ils vivent encore dans l'ombre des sondages traditionnels, limités par les malentendus des gens sur le jeu. Si notre objectif est de faire des jugements plus éclairés en période d'incertitude, alors s'appuyer sur le même cycle de sondages tous les quatre ans et se plaindre de leurs échecs après coup doit céder la place au marché. Il est temps de changer le choix par défaut et d'embrasser le marché. Ce faisant, nous aurons la perspective la plus claire sur l'avenir : la sagesse des foules.
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« Message de recommandation : présente principalement l'évolution du marché de prévision, son fonctionnement et ses avantages par rapport aux sondages traditionnels, et illustre le succès de l'application des marchés de prévision dans la prédiction réelle à travers l'exemple de l'élection présidentielle américaine de 2024 » 4 novembre
Une brève histoire des marchés de prédiction : des paris aux machines de prédiction
Auteur original : Benny Attar
Compilation : LlamaC
« Message de recommandation : présente principalement le développement des marchés de prédiction, leur fonctionnement et leurs avantages par rapport aux sondages traditionnels, et illustre leur application réussie dans la prévision à travers l'exemple de l'élection présidentielle américaine de 2024 »
11 novembre
Nous sommes maintenant le 4 novembre 2024. Il ne reste qu'un jour avant l'élection présidentielle américaine. Les sondages, les modèles historiques et les experts s'accordent à dire que cette élection sera exceptionnellement serrée. Le célèbre pronostiqueur politique Nate Silver a effectué 80 000 simulations ce matin et a annoncé que Kamala Harris l'emportait sur Donald Trump par seulement 12 voix, avec un avantage de seulement 0,0015 %. Cependant, le lendemain, le résultat réel était que le vainqueur final a gagné avec une nette avance. Mais les experts ont calculé qu'il était absolument impossible que cela se produise ! Qui aurait pu prévoir tout cela ?
En fait, le même jour, les deux grands marchés de prévision Polymarket et Kalshi ont donné à Donald Trump environ 60 % de chances de gagner l'élection. Le résultat final a correspondu à cette probabilité, Trump ayant remporté tous les sept États clés et le vote populaire.
Avant cela, les marchés de prévision étaient considérés comme des produits de couverture de jeu, sales et non réglementés. Cependant, leur succès dans la prédiction précise des élections présidentielles a montré au monde leur véritable valeur : des machines à prédire. Comment en sommes-nous arrivés là ? Pourquoi sont-ils réellement efficaces ?
Les marchés prédictifs sont des marchés pour des événements du monde réel. Les traders peuvent choisir de parier sur des résultats binaires, comme "Donald Trump" ou "Kamala Harris". Le prix de chaque option (appelée contrat) est proportionnel à la probabilité de leur victoire à ce moment-là. Par exemple, un contrat à 0,62 $ pour Donald Trump équivaut à une probabilité de 62 % de victoire. Le contrat qui remporte finalement la victoire recevra un paiement intégral d'un dollar, tandis que le coût total des autres contrats sera le bénéfice. Comme tout marché, le prix des contrats est déterminé par des facteurs d'offre et de demande, similaire au marché boursier. Lorsque les traders découvrent un avantage informationnel dans un contrat, ils achètent ce contrat et le prix augmente en conséquence.
Gagnant de l'élection présidentielle de Polymarket le 1er novembre 2024
Contrairement aux sondages traditionnels et aux prévisions d'experts, les marchés prédictifs ont la capacité d'agréger en temps réel des informations privées dispersées, de se mettre à jour en continu et d'impliquer des participants ayant un intérêt économique. Pour comprendre ce point de vue, il est nécessaire de connaître l'histoire des marchés prédictifs.
Histoire succincte
Les marchés et les paris existent depuis plusieurs siècles. Les paris sur l'élection papale sont une pratique récemment réapparue et l'un des premiers marchés électoraux documentés, datant du début du XVIe siècle. Les informations internes divulguées par des cardinaux bien informés peuvent rapidement influencer et s'intégrer aux cotes de paris, permettant aux commerçants de se couvrir contre leurs intérêts économiques. Bien que le pape Grégoire XIV ait promulgué un décret en 1591 pour réprimer fortement ce type de jeu, cette pratique a réémergé au début du XXe siècle. Depuis lors, les principaux bookmakers ont commencé à offrir des services de paris sur les résultats électoraux. Aujourd'hui, cette pratique est bien ancrée - parier sur des événements du monde réel est devenu monnaie courante.
Bien que les prévisions avant l'émergence d'Internet et le marché des paris aient déjà connu un certain développement en termes de précision et d'impact, l'essor du commerce en ligne et des paris a fourni l'impulsion nécessaire à la croissance de ces marchés. L'émergence des marchés de prévision numériques a commencé à la fin des années 1980, initiée par l'Université de l'Iowa. Après avoir connu un succès précoce dans le domaine académique et politique, plusieurs tentatives de commercialisation sont apparues. Au début des années 2000, Intrade et Cantor Exchange, deux filiales soutenues par de grands investisseurs financiers et des institutions, ont lancé des marchés de prévision comme outils de spéculation et de couverture sur des événements économiques et culturels. PredictIt, une autre bourse qui est encore active aujourd'hui, est également entrée sur le marché à cette époque. Cependant, les défis réglementaires ont finalement contraint la plupart des plateformes à fermer ou à perdre un grand nombre d'utilisateurs. Ce n'est qu'avec les élections de 2020 que les marchés de prévision sont devenus plus mainstream, leur popularité ayant augmenté en raison de l'intérêt politique et des avancées dans le domaine des cryptomonnaies. En 2022, Kalshi est devenue la première plateforme de marché de prévision de détail à obtenir l'approbation de la CFTC, marquant une étape importante en matière de réglementation.
Bien que les marchés de prédiction soient souvent considérés comme des produits « similaires aux jeux d'argent » destinés aux détaillants, une extension des jeux d'argent, leur utilisation initiale n'était pas du tout ainsi. Au début du XXIe siècle, de nombreuses entreprises ont utilisé les marchés de prédiction pour anticiper leurs jalons internes. Google, dans le but de réaliser sa mission « d'organiser les informations mondiales afin qu'elles soient accessibles à tous et utiles à tous », a lancé un projet de marché de prédiction interne appelé Prophit. Les dirigeants créaient des marchés sur les objectifs et résultats clés qui les intéressaient, les envoyaient à leurs équipes, puis observaient les résultats agrégés de la sagesse collective des employés.
Par exemple, un cadre supérieur doit prédire la demande de calcul future pour le nouveau produit Gmail. Il posera une question simple : « Combien d'utilisateurs Gmail y aura-t-il à la fin du deuxième trimestre ? », puis l'enverra à l'équipe d'ingénierie, à l'équipe du succès client, au chef de produit et à toute personne susceptible d'avoir des idées sur le résultat. Les personnes concernées par le produit voteront pendant leur pause déjeuner ou en attendant la compilation du code. De cette manière, la direction peut rassembler des sources de données directes provenant de ceux qui connaissent le mieux la situation et découvrir des informations cachées qui sont souvent occultées par des canaux bureaucratiques. Quelques jours plus tard, les directeurs peuvent voir qui a voté quoi, pour quelles raisons, et être en mesure de quantifier précisément la prévision de l'opinion globale de l'entreprise. Bo Cowgill, le fondateur du marché de prévision de Google, a ensuite expliqué qu'à l'époque, 10 % des employés de Google (environ 1500 personnes) participaient aux votes du marché, et ce résultat « surpassait d'autres prévisions accessibles à la direction ». En fait, l'objectif initial de Google était de lancer le marché de prévision en tant que produit public, mais cette vision a été mise de côté en raison des préoccupations concernant l'innovation financière après 2008.
Précision du marché des prévisions internes de Google (Dan Schwarz) )
paris
En dehors de l'environnement des entreprises, les marchés de prédiction ont également connu un succès significatif dans plusieurs autres domaines. Il convient de noter que la DARPA et la CIA ont choisi d'utiliser les marchés de prédiction pour améliorer les capacités de renseignement des États-Unis. Les opérateurs, les experts en politique et les agents parient sur les probabilités d'événements futurs sur le marché interne afin de se préparer à des renseignements stratégiques et de quantifier les informations. Avant que cela ne soit interrompu par le Congrès sous le prétexte de "sites de paris sur le terrorisme", cette méthode a montré des perspectives de succès élevées et une forte capacité de collecte de renseignement. L'agent de la CIA Puong Fei Yeh a souligné dans son rapport postérieur que la décision du Congrès était "prématurée" et que "de nombreuses preuves concernant les marchés de prédiction montrent qu'ils sont des agrégateurs d'informations décentralisées fiables". Depuis lors, avec le renouveau des marchés de prédiction, plusieurs agences gouvernementales ont commencé à collaborer avec le think tank RAND pour utiliser les marchés de prédiction en interne.
Tout comme chez Google, le marché interne de la CIA montre un potentiel grâce à sa capacité unique à rassembler des informations à partir des paris des parieurs sur ce qu'ils pensent se produire. Contrairement aux sondages d'opinion, où les répondants expriment une opinion statique une seule fois, les marchés prédictifs permettent une mise à jour bayésienne des probabilités en fonction des nouvelles informations obtenues ou découvertes par les traders. Les partisans de l'hypothèse des marchés efficaces soutiennent que plus il y a d'informations et de traders sur le marché, plus les résultats se rapprochent de la probabilité réelle. Chez Google et la CIA, chaque répondant a une source d'information unique, et une fois agrégées, ces informations fournissent des perspectives plus approfondies sur les prévisions des véritables experts dans la salle. Comme le dit le proverbe : la sagesse des foules conduit aux meilleurs jugements.
Après avoir réussi avec Google et la CIA, ainsi que de nombreuses publications académiques soulignant les avantages de ces marchés, de plus en plus d'entreprises commencent à essayer de prédire le marché. Par exemple, Microsoft utilise des marchés prédictifs pour établir des calendriers de développement de produits et déclare qu'ils sont "extrêmement précis, parfois même surprenants" dans la découverte de goulets d'étranglement cachés dans les calendriers de projet. Ford utilise des marchés prédictifs pour estimer les ventes de voitures hebdomadaires, réalisant une "réduction de l'erreur quadratique moyenne de 25%", bien supérieure à leurs prévisions d'experts. Eli Lilly utilise des marchés prédictifs pour anticiper les nouvelles épidémies et suivre quels médicaments peuvent passer l'approbation de la FDA. Dans le cas des maladies infectieuses, les données montrent que le marché est capable de "prédire avec précision l'activité saisonnière de la grippe dans l'État avec 2 à 4 semaines d'avance". Dans tous ces cas, les dirigeants bénéficiant de l'amélioration du marché ont mentionné que les marchés prédictifs peuvent intégrer les données d'un grand nombre de membres de l'organisation de manière rapide, précise et à faible coût.
prédiction machine
Après avoir connu ces succès, Polymarket et Kalshi ont été fondées au début des années 2020 dans le but de rendre ces outils de prévision accessibles au grand public. En tant que nouvel outil financier destiné aux événements du monde réel - une sorte de produit dérivé d'événements - ces marchés ont rapidement attiré l'attention sur des sujets liés aux traders de détail, tels que la géopolitique, les résultats d'événements sportifs et les indicateurs macroéconomiques. Cependant, leur influence a véritablement été consolidée à l'approche de l'élection présidentielle de 2024. Avec le retrait soudain de Biden et les fluctuations dramatiques du cycle d'information après la tentative d'assassinat de Trump, les investisseurs espéraient trouver un certain réconfort dans des sondages statiques et peu fréquents. Les marchés de prévision sont naturellement devenus un canal pour obtenir des opinions de marché instantanées, probabilistes et globalement précises, permettant aux gens de comprendre l'orientation de l'élection. En revanche, les sondages souffrent d'un décalage temporel, avec parfois des rapports fiables espacés d'environ une semaine, tandis que la disponibilité continue des marchés de prévision permet à quiconque de consulter instantanément les dernières actualités.
De plus, dans le domaine des élections fédérales, qui est à la fois intense et controversé, il a été constaté que les sondages d'opinion sont susceptibles de biais et sensibles aux erreurs d'échantillonnage. Historiquement, la performance réelle des candidats républicains a souvent dépassé les résultats des sondages, car les répondants ont tendance à mentir lorsqu'ils répondent. D'autre part, le fait que les traders "misent de l'argent réel" lors des élections contribue à prédire une probabilité réelle pondérée qui reflète plus précisément les résultats. Lorsque des vidéos négatives d'un candidat commencent à devenir populaires, le marché est capable de le refléter immédiatement.
David Rothschild de Microsoft Research a clairement distingué les marchés de prédiction des sondages d'opinion : « Je peux créer un sondage d'opinion qui imite les marchés de prédiction sous tous les aspects », a-t-il déclaré, « mais les marchés de prédiction ont un mécanisme d'incitation qui vous fera revenir à 2 heures du matin pour mettre à jour vos réponses. » En réalité, les traders ayant un avantage informationnel - souvent appelés « alpha » dans le domaine financier - sont contraints d'ajuster leurs transactions pour refléter les attentes les plus récentes, ce qui renforce la capacité du marché à générer des prévisions précises et dynamiques.
Les données montrent que le marché des élections a effectivement joué un rôle. The Economist a écrit sur Polymarket : "Bien que l'entrée en campagne de Kamala Harris ait suscité une ferveur et qu'elle ait pris la tête dans de nombreux sondages dans les États clés, les chances de victoire de Trump n'ont jamais chuté de manière significative en dessous de 50 %." Un post sur X publié par Polymarket montre que, dans tous les sept États clés, la probabilité de victoire du candidat final avait déjà dépassé 95 % quelques heures avant l'annonce des résultats par l'AP. Lors de la nuit des élections à Mar-a-Lago, "tout le monde dans la salle utilisait Polymarket pour évaluer la situation électorale, y compris le président lui-même", a expliqué un conseiller présidentiel. Tarek Mansour, fondateur de Kalshi, a révélé que le jour des élections, Kalshi avait 500 millions de visiteurs uniques - l'équivalent de 7 % de la population mondiale. Sans aucun doute, le marché des prévisions a laissé une empreinte profonde lors de cette élection.
*Source : The Economist
Alors, pourquoi ces marchés peuvent-ils fonctionner ? Comme l'explique les preuves provenant de Google, de la CIA et de nombreuses autres entreprises ayant utilisé ces outils, les marchés prédictifs excellent dans la collecte d'une grande quantité d'informations et dans l'unification de ces informations de manière équitable. Lorsque les idées des analystes, des designers de produits, des dirigeants et des ingénieurs se rassemblent directement sur un marché, une moyenne pondérée précise les unifie. Cela soulève le point suivant : lorsque quelqu'un a une source d'information plus solide que les autres, le marché les incite à parier davantage. Dans les sondages d'opinion, tous les votes et opinions ont le même poids. En revanche, dans les marchés prédictifs, les paris pondérés poussent le marché proportionnellement à l'avantage informationnel que possède le trader. Ainsi, le marché favorise ceux qui détiennent des informations uniques. De plus, comme l'explique le psychologue social et chercheur en modèles prédictifs Russ Clay, les incitations financières sont une récompense puissante pour le partage d'informations.
Dans ce cas, je citerai cette phrase pertinente de Charlie Munger : « Montrez-moi les mécanismes d'incitation et je vous dirai le résultat. »
Trader parisien Théo
À la fin octobre 2024, quelques semaines avant les élections, un trader parisien nommé Théo a démontré l'avantage des marchés de prévision par rapport aux sondages. À l'époque, tous les sondages s'accordaient à dire que Kamala Harris était clairement en tête, mais Théo a misé 30 millions de dollars en faveur de Trump sur Polymarket. Il considérait plus tard son "pari essentiellement comme un pari inverse sur l'exactitude des données des sondages". En expliquant son pari gagnant à un journaliste, il a souligné qu'aucune agence de sondage ne pouvait lui fournir un jugement aussi précis, ni réagir en temps réel comme le marché de prévision : les résultats des enquêtes sont souvent espacés de plusieurs semaines et les résultats ne peuvent pas être directement intégrés dans les algorithmes de trading. En revanche, le marché de prévision peut transformer chaque rumeur, chaque publication de données, chaque petite information en un prix constamment mis à jour, un prix qui reflète et récompense donc les informations précises. C'est pourquoi Théo avait suffisamment confiance pour parier. L'expérience de Théo - et le prix de 50 millions de dollars qu'il a finalement remporté - prouve que le marché n'est pas seulement un substitut aux sondages, mais qu'il constitue un outil fondamentalement supérieur pour quiconque cherche à transformer l'incertitude en informations exploitables. Cette capacité à quantifier l'incertitude en tant qu'entrée en temps réel plutôt qu'en instantané retardé fait du marché un meilleur choix que les données de sondage statiques et nous pousse naturellement à repenser pourquoi nous avons si peu tendance à le considérer comme un outil de prédiction par défaut.
Publicité électorale Polymarket. Source : The Information
En examinant l'histoire des marchés de prédiction, un thème se dégage toujours : les marchés sont toujours capables d'utiliser les informations privées et les incitations en temps réel de manière plus efficace que les enquêtes statiques. Ce qui était à l'origine une spéculation sur l'élection papale s'est aujourd'hui développé en un moteur de prédiction capable de rassembler des perspectives dispersées, de mettre à jour en continu les probabilités et de lier chaque prédiction à des intérêts monétaires réels. Bien que les performances exceptionnelles des marchés de prédiction soient évidentes - surpassant les modèles d'experts, les prévisions d'entreprise et tous les principaux sondages électoraux - ils vivent encore dans l'ombre des sondages traditionnels, limités par les malentendus des gens sur le jeu. Si notre objectif est de faire des jugements plus éclairés en période d'incertitude, alors s'appuyer sur le même cycle de sondages tous les quatre ans et se plaindre de leurs échecs après coup doit céder la place au marché. Il est temps de changer le choix par défaut et d'embrasser le marché. Ce faisant, nous aurons la perspective la plus claire sur l'avenir : la sagesse des foules.