L'énigme des différences de tarification du marché prévisionnel : Kalshi 42% vs Polymarket 23%, la vérité ne réside pas dans les utilisateurs mais dans les règles

Uniswap创始人 Hayden Adams a récemment publié un message sur les réseaux sociaux pour analyser en profondeur la différence de tarification dans le marché prédictif concernant l’événement “les États-Unis achètent le Groenland”. La plateforme Kalshi donne une probabilité d’environ 42 %, tandis que Polymarket n’est qu’à 15%-23 %, cette énorme différence de prix a suscité l’attention du marché. L’analyse d’Adams indique que cette divergence ne provient pas d’une différence dans la composition des utilisateurs, mais plutôt de différences dans la définition de l’événement, les conditions de règle, et d’autres dimensions.

La vérité derrière la différence de prix

Pourquoi ce n’est pas un problème de structure utilisateur

En apparence, la différence de tarification entre les deux plateformes pour le même événement pouvant atteindre 20 points de pourcentage peut faire penser à une différence dans le profil des traders. Mais Adams souligne que cette logique ne tient pas. Si c’était simplement une différence dans la structure des utilisateurs, alors tout trader ayant accès aux deux plateformes pourrait rapidement arbitrer cette différence de prix, et cette opportunité d’arbitrage sans risque ne durerait pas longtemps. Étant donné que la différence persiste, cela indique que le problème ne vient pas des utilisateurs, mais de la nature même de l’événement.

La différence clé dans la définition temporelle de l’événement

La différence centrale révélée par Adams réside dans le cadre temporel. Polymarket concerne la “probabilité que l’événement se produise d’ici 2026” (actuellement environ 23 %), tandis que Kalshi concerne la “probabilité que l’événement se produise durant tout le mandat de Trump” (actuellement environ 45 %). Cette différence apparemment subtile dans la période de temps modifie en réalité la façon dont la probabilité de l’événement est calculée.

Un événement ayant une probabilité de se produire d’ici 2026 sera naturellement moins probable que celui pouvant se produire sur toute la durée du mandat (qui peut s’étendre sur plusieurs années). Il ne s’agit pas d’une tarification différente pour le même événement, mais de la tarification de deux événements fondamentalement différents.

Différences multidimensionnelles dans les règles

Outre la différence dans le cadre temporel, Adams souligne également d’autres sources possibles de divergence :

• Formulation du problème : la description précise de l’événement peut différer entre les deux plateformes
• Conditions de règlement : la manière dont l’événement est jugé comme “se produisant” peut varier
• Conception de l’oracle : le mécanisme utilisé pour vérifier la survenue de l’événement peut être différent
• Tarification du risque : la logique de tarification du risque de marché peut différer entre les deux plateformes

Ces différences, qui peuvent sembler techniques, ont un impact significatif sur la tarification dans un marché prédictif.

Les enseignements pour le marché prédictif

Ce cas révèle la complexité derrière ce qui semble simple dans un marché prédictif. La différence de tarification pour un même événement dans différentes plateformes n’est pas forcément un signe d’inefficacité du marché, mais plutôt une réponse rationnelle des participants face à des règles de contrat différentes.

L’analyse d’Adams met en lumière l’importance de la conception du marché prédictif. Le cadre temporel, les conditions de règlement, le choix de l’oracle, et d’autres détails de conception peuvent avoir un impact fondamental sur la formation des prix. Cela offre une leçon précieuse aux utilisateurs et aux concepteurs de marchés prédictifs : lors de la comparaison des prix entre différentes plateformes, il faut comprendre en profondeur les règles spécifiques de chaque plateforme, et ne pas supposer que la différence de prix indique une opportunité d’arbitrage.

En résumé

La différence de tarification entre Kalshi et Polymarket concernant l’événement Groenland ne reflète pas une inefficacité du marché ou une différence dans la composition des utilisateurs, mais plutôt une différence fondamentale dans la définition de l’événement. Polymarket se concentre sur la probabilité à court terme d’ici 2026, tandis que Kalshi regarde la probabilité sur toute la durée du mandat de Trump, ce qui entraîne une logique de tarification totalement différente. Ce cas nous rappelle que pour comprendre un marché prédictif, il ne suffit pas de regarder le prix, mais aussi de comprendre les règles — car ce sont elles qui donnent sens au prix.