Les "écarts de tarification" des marchés prédictifs : pourquoi quatre probabilités de victoire pour le même résultat électoral ?

Auteur : Équipe de recherche de Coin Metrics

Traduit par : Shenchao TechFlow

Introduction de Shenchao : Avec l'approche des élections de mi-mandat aux États-Unis en 2026, le volume total des transactions sur les marchés prédictifs a dépassé 1,4 milliard de dollars, devenant ainsi un baromètre de probabilité de victoire plus sensible que les sondages traditionnels. Cependant, la plupart des gens se concentrent uniquement sur une "probabilité de victoire" unique sous les projecteurs, ignorant la structure complexe du marché sous-jacente.

Le géant des données en chaîne et de la quantification crypto, Coin Metrics, dans son rapport actuel, utilise l'événement de contrôle du Sénat sur la plateforme de prévision conforme Kalshi comme échantillon d'analyse, en suivant 38 contrats indépendants liés au même résultat électoral. Étonnamment, la question politique objective "Le Parti démocrate peut-il contrôler le Sénat ?" a donné lieu à quatre probabilités implicites divergentes dans différentes matrices de contrats sur la plateforme, avec un écart de prix intrajournalier atteignant jusqu'à 9,7 points de pourcentage.

En construisant un paquet "Nine-Leg" (neuf jambes) qui achète le contrôle et vend des positions segmentées, il est théoriquement possible de verrouiller un revenu constant et de saisir des opportunités d'arbitrage quel que soit le résultat électoral. Cependant, les frictions de marché complexes, la liquidité extrême des carnets d'ordres, le risque d'exécution des jambes et des frais allant jusqu'à 5,2 cents révèlent le cruel fossé que les marchés prédictifs doivent franchir pour passer de "l'arbitrage théorique" à "un revenu réel".

Points clés

Kalshi évalue la même question centrale : "Le Parti démocrate contrôlera-t-il le Sénat ?" à travers quatre familles de contrats différentes.

Depuis août, les probabilités implicites de victoire qu'ils affichent diffèrent en moyenne de 3,3 points de pourcentage, l'écart maximal atteignant même 9,7 points de pourcentage. Au 25 octobre, les probabilités estimées par différents contrats restent réparties dans une large fourchette de 62,5 % à 65,3 %.

Le paquet d'arbitrage théorique "Nine-Leg" (achetant le contrat de contrôle du Sénat par le Parti démocrate tout en vendant tous les contrats de nombre de sièges indépendants gagnés par le Parti démocrate de 51 sièges ou plus) peut, si les deux familles de contrats se règlent sur la même base factuelle, obtenir un paiement fixe de 8 $ en capital et intérêts quel que soit le résultat final des élections.

Selon les estimations des prix de clôture de fin de journée, sur 51 jours de négociation, le coût total d'achat de ce paquet était inférieur à 8 $, créant ainsi une opportunité d'arbitrage théorique (au 24 octobre, avant les frais, l'espace d'arbitrage pour chaque paquet de 8 $ a atteint un pic de 8,1 cents).

L'hypothèse d'exécution réelle a directement dominé le bénéfice final. En tenant compte des frais de transaction estimés, si l'on suppose que le contrat principal est exécuté par des ordres passifs, le rendement simulé a été positif pendant 7 jours de négociation (atteignant jusqu'à +4,7 cents) ; mais si toutes les neuf jambes adoptent une approche agressive d'ordres au marché, le nombre de jours avec un rendement positif chute à seulement 2 jours.

La distribution de liquidité interne de la plateforme présente un déséquilibre extrême. Depuis août, le contrat phare de contrôle du Sénat, concentré sur le Parti démocrate, a atteint un volume de transactions de 3,3 millions de dollars, tandis que le volume de transactions des contrats nécessaires pour le prix du paquet n'a même atteint que 2000 dollars.

L'exemple du Sénat n'est qu'un microcosme de l'écosystème des marchés prédictifs. Selon les données de Talos CM, le nombre de contrats en cours sur la plateforme Kalshi a dépassé 880 000, et cette structure de marché hautement fragmentée engendre généralement des écarts de tarification similaires entre différents événements et même différentes plateformes. Pour réellement capturer ces alpha, il est nécessaire de s'appuyer sur une identification systématique des événements et des algorithmes d'exécution précis.

Introduction

À une semaine des élections de mi-mandat, le volume total des contrats liés aux élections de 2026 sur les deux plateformes Kalshi et Polymarket a dépassé 1,4 milliard de dollars.

La plupart des reportages médiatiques et des commentaires de marché se concentrent généralement sur une seule donnée phare : Kalshi indique actuellement que la probabilité que le Parti démocrate remporte le Sénat est d'environ 63 %.

Cependant, ce chiffre unique largement connu n'est qu'un petit morceau d'un énorme iceberg. Kalshi a répertorié jusqu'à 38 contrats indépendants sur le sujet du contrôle du Sénat, chacun ayant son propre carnet d'ordres et son propre groupe de transactions.

Dans cet article, nous allons comparer en profondeur les différences de probabilité implicite de ces contrats dérivés, calculer quand ces écarts de prix peuvent se rassembler pour créer un espace d'arbitrage simulé avec une espérance positive, et analyser en profondeur quelle structure de marché microéconomique empêche ces écarts de tarification d'être comblés à long terme.

Une même question, quatre réponses radicalement différentes

Sur la plateforme Kalshi, les investisseurs peuvent exprimer leurs paris sur l'attribution du contrôle du Sénat de quatre manières différentes :

La première est un contrat binaire directement lié au résultat du contrôle (le Parti démocrate contrôle-t-il le Sénat ?) ; la deuxième est un contrat échelonné sur le nombre de sièges spécifiques que chaque parti obtient au Sénat (couvrant de 51 sièges à 57 sièges et plus) ; la troisième est un contrat de combinaison d'équilibre des pouvoirs ; et la quatrième est un contrat inversé sur le contrôle par le Parti républicain.

Image : Quatre familles de contrats et structure d'événements sur la plateforme Kalshi concernant le contrôle du Sénat

Si chaque contrat dérivé sur le marché prédictif avait une efficacité de tarification strictement cohérente, alors les quatre courbes reflétant les probabilités implicites des quatre types de contrats devraient parfaitement se chevaucher.

Image : Comparaison des tendances des probabilités implicites des différents contrats d'événements sur le contrôle du Sénat de Kalshi

Dans l'ensemble, les quatre types de contrats suivent effectivement la même tendance macroéconomique : la probabilité de victoire du Parti démocrate est passée d'environ 46 % début août à une fourchette basse de 60 % à 65 % en octobre. Cependant, ils parviennent rarement à un consensus absolu sur des points spécifiques.

Lors de deux tiers des jours de négociation, la probabilité implicite déduite du nombre de sièges spécifiques du Parti démocrate est significativement plus élevée que celle du contrat de contrôle phare lui-même. Le 20 septembre, les évaluations de probabilité entre les quatre réponses ont même varié de 55,7 % (déduit du nombre de sièges républicains) à 65,4 % (déduit du nombre de sièges démocrates).

Image : Trajectoire des variations maximales et minimales des probabilités implicites entre différentes familles de contrats

Les statistiques montrent que l'écart moyen entre la probabilité implicite la plus élevée et la plus basse est de 3,3 points de pourcentage. Cet écart était le plus frappant en septembre (atteignant en moyenne 4,5 points de pourcentage, contre 3,2 points de pourcentage en août) ; en octobre, alors que le volume des transactions continuait d'augmenter, l'écart moyen est resté à 2,5 points de pourcentage.

Cela indique que l'écart de tarification ne s'est pas automatiquement comblé avec l'injection de liquidité : le 21 octobre, l'écart maximal entre les quatre types de contrats était encore de 4,0 points de pourcentage.

Assemblage d'un paquet d'actifs d'arbitrage sans risque à neuf jambes

Lorsque deux contrats qui devraient être équivalents divergent sur le même fait électoral, il est théoriquement possible d'acheter simultanément le côté sous-évalué pour transformer cet écart en un profit sans risque certain. Ici, la structure d'arbitrage la plus intuitive est soigneusement assemblée par "neuf jambes" :

Première jambe : acheter le contrat YES (oui) "Le Parti démocrate remporte le contrôle du Sénat". Si le Parti démocrate gagne, ce contrat paiera 1 $.

Les huit autres jambes : acheter respectivement les contrats NO (non) pour chaque niveau de sièges spécifiques du Parti démocrate à partir de 51 sièges (51 sièges, 52 sièges, 53 sièges jusqu'à 57 sièges et plus). Tant que le résultat final des élections ne tombe pas exactement dans ce niveau, le contrat correspondant paiera 1 $.

Image : Matrice de simulation des rendements du paquet combiné d'achat du contrôle démocrate et de vente des contrats de nombre de sièges

Tant que ces deux familles de contrats se règlent sur la même logique factuelle, ce paquet d'arbitrage peut récupérer 8 $ de capital à l'échéance quel que soit le résultat des élections.

En d'autres termes, tant que le coût total d'achat de ces neuf dimensions est inférieur à 8 $, l'ensemble du paquet verrouille un espace d'arbitrage positif dans le modèle mathématique.

Image : Performance historique de la simulation des rendements du paquet d'arbitrage à neuf jambes avant et après les frais de transaction

Basé sur l'analyse des prix de clôture de fin de journée depuis août (toutes les estimations sont des projections théoriques) :

Dans un état idéal sans frais de transaction, si chaque jambe est achetée au prix de vente (Ask), le coût total de ce paquet était inférieur à 8 $ pendant 19 jours sur 51 jours de négociation.

Cependant, après déduction des frais estimés (environ 5,2 cents par paquet d'arbitrage), seuls 2 jours ont pu maintenir un rendement positif en mode d'ordres agressifs.

Prenons l'exemple de l'instantané de profondeur du carnet d'ordres du 25 octobre, le coût total pour établir 10 paquets d'arbitrage était de 79,65 $ (frais estimés inclus), tandis que le montant total fixe à l'échéance était de 80 $, avec un bénéfice net de seulement 0,35 $.

La plupart des opportunités de rendement positif se sont concentrées dans les deux dernières semaines, principalement en raison de l'approche des élections et de l'augmentation rapide de l'activité de trading sur le marché.

Pourquoi l'écart persiste-t-il à long terme : déséquilibre de liquidité et frictions de transaction

Puisque le flux de trésorerie final de cette stratégie est verrouillé, pourquoi le capital d'arbitrage rationnel n'a-t-il pas rapidement comblé cet écart ? La réponse réside dans la liquidité.

Image : Distribution déséquilibrée des volumes de transactions des différents contrats du Sénat sur Kalshi

Depuis août, le volume nominal total des transactions de tous les contrats du Sénat sur Kalshi est d'environ 14,3 millions de dollars, mais plus de 90 % des fonds ont été absorbés par un seul contrat phare de contrôle du Sénat.

Le succès ou l'échec du paquet d'arbitrage dépend entièrement de la jambe la plus faible en termes de liquidité. Le contrat de contrôle du Parti démocrate a totalisé 3,3 millions de dollars, tandis que le contrat "Le Parti démocrate obtient 54 sièges" a seulement atteint 3000 dollars, et le contrat "Le Parti démocrate obtient 56 sièges" n'a atteint que 2000 dollars.

En plus de la liquidité extrêmement faible, il existe également de nombreux coûts de friction réalistes à prendre en compte lors de l'exécution réelle :

Premièrement, le risque d'exécution des jambes (Legging Risk). Les traders doivent s'assurer que les neuf ordres sont tous exécutés avec succès pour verrouiller le profit théorique ; si un ordre sur une jambe faible subit un glissement ou n'est pas exécuté, les ordres restants sont exposés à un risque élevé de fluctuations de prix unilatérales.

Deuxièmement, les frais de transaction élevés. Les frais de Kalshi présentent une distribution parabolique, avec les taux les plus élevés autour de 50 cents de probabilité, et diminuent vers 0 cent et 100 cents. Les frais moyens d'environ 5,2 cents par paquet d'arbitrage peuvent rapidement absorber la plupart des alpha de prix minimes.

Troisièmement, le décalage entre les références de règlement et le temps. Cette stratégie suppose que "contrôler le Sénat" et "nombre de sièges spécifiques" se règlent sur la même base factuelle. Cependant, le contrat de contrôle est réglé immédiatement après que le résultat des élections est clair, tandis que le contrat de nombre de sièges est réglé selon la composition officielle du Congrès au 1er février 2027. Si des démissions de membres, des changements de parti ou des recomptages dans des circonscriptions contestées se produisent pendant cette période, les bases de règlement des deux contrats peuvent diverger, entraînant un rendement à l'échéance différent de 8 $.

Quatrièmement, l'occupation de fonds et le coût d'opportunité. La majeure partie du capital d'établissement sera obligatoirement verrouillée dans les contrats de nombre de sièges jusqu'à la liquidation finale le 1er février 2027, ce qui entraîne des coûts d'intérêt sur le capital non négligeables sur plusieurs mois.

Implications profondes pour les participants du marché prédictif

Les fissures structurelles révélées par l'événement du Sénat ne sont pas un cas isolé, mais plutôt une caractéristique structurelle commune pendant la période d'expansion rapide des marchés prédictifs. Le volume de transactions mensuel total des marchés prédictifs est passé de moins de 5 milliards de dollars en septembre 2025 à environ 24 milliards de dollars en avril 2026, accompagné d'une fragmentation du marché sans précédent :

Un seul sujet engendre une multitude de contrats. Selon les données de référence de Talos CM, le nombre de contrats d'événements actuellement en cours sur la plateforme Kalshi dépasse 880 000. Des thèmes macroéconomiques tels que les élections, les décisions de la Réserve fédérale, les données économiques et les événements sportifs sont tous fragmentés en contrats de victoire/perte, d'intervalle, de seuil et de diverses combinaisons.

Des lieux de négociation multiples coexistent de manière fragmentée. Les plateformes comme Kalshi et Polymarket lancent souvent des contrats concurrents pour des événements objectifs identiques, mais il existe des différences subtiles dans la définition des contrats, les frais de transaction et les règles de règlement.

Une profondeur de fonds extrêmement inégale. Comme le montre les données du Sénat, les contrats principaux absorbent la majorité des fonds de transaction sur le marché, tandis que la liquidité des contrats dérivés associés n'est souvent qu'une fraction de celle-ci. Ce carnet d'ordres peu profond, en raison de son manque de profondeur, est un terreau fertile pour des écarts de prix significatifs, mais c'est aussi un tueur qui érode rapidement les profits d'arbitrage en raison des glissements d'exécution.

Pour les teneurs de marché quantitatifs et les fonds de couverture, capturer systématiquement de tels écarts de tarification dépend de la construction de capacités sur deux dimensions clés :

Tout d'abord, la capacité d'identification précise des événements. Dans différents plateformes et matrices de contrats, il est nécessaire d'extraire rapidement les contrats liés au même résultat objectif, de les ramener à une base unifiée et de calculer les prix réels négociables en tenant compte des frais et de la profondeur. Cela nécessite la création d'une carte d'événements standardisée à travers les plateformes, un examen détaillé des termes de règlement pour éviter les conflits de faits, et un accès en temps réel aux carnets d'ordres à haute fréquence et aux modèles de frais.

Deuxièmement, la capacité de capture de transaction précise. Les opportunités théoriques sur l'écran ne se traduisent pas nécessairement en argent réel sur le compte. En pratique, cela exige que l'algorithme place des ordres passifs sur les jambes les plus liquides, attendant patiemment leur exécution, puis pénètre rapidement les huit carnets d'ordres peu profonds pour effectuer la couverture, tout en contrôlant précisément les pertes dues aux glissements et aux frais d'ordres.

Ce cadre d'analyse rigoureux s'applique également à tout événement prédictif majeur comportant des contrats multiples ou coexistant sur plusieurs plateformes.

Conclusion

Dans la perception publique, les marchés prédictifs sont souvent considérés comme une boîte noire qui fournit une probabilité unique pour chaque question. Cependant, les contrats du Sénat de Kalshi révèlent profondément que l'essence des marchés prédictifs est en réalité un ensemble de carnets d'ordres interconnectés mais autonomes.

Bien que ces carnets d'ordres suivent généralement le même récit macroéconomique, il existe toujours un frottement cognitif de deux à trois points de pourcentage au niveau local. Ce qui est préoccupant, c'est que même dans un contexte de croissance explosive des volumes de transactions, ces fissures n'ont pas été complètement comblées. Au cours de plusieurs jours de négociation ce mois-ci, ces petites différences ont réussi à évoluer en opportunités d'arbitrage mathématiques avec une espérance positive.

Les élections de mi-mandat de 2026 ne sont qu'un échantillon standard dans cette vague. À mesure que la taille des marchés prédictifs continue de croître et que l'écosystème devient de plus en plus fragmenté, des fenêtres d'opportunité similaires continueront d'émerger dans divers domaines. Pour réussir dans ce domaine, les participants institutionnels doivent posséder deux bases clés : la capacité de percevoir des opportunités à partir de données fondamentales globales et un cadre cognitif rationnel pour évaluer les coûts d'exécution en temps réel afin de parier prudemment.

Méthodologie de recherche : Cette étude est basée sur les données K quotidiennes de 38 contrats liés au Sénat obtenues via l'API publique de Kalshi, allant du 1er août 2026 au 25 octobre 2026, avec des jours de négociation définis selon l'heure de l'Est. Tous les contrats inclus dans le paquet ont été officiellement cotés sur Kalshi avant août 2026. Les probabilités implicites sont calculées en fonction des prix d'achat et de vente de fin de journée, et les probabilités de nombre de sièges et d'équilibre des pouvoirs ont été normalisées par somme échelonnée pour éliminer la prime excessive résultant de l'écart entre les prix d'achat et de vente.

Le coût du paquet est calculé en utilisant le prix de vente pour la jambe YES et 1 moins le prix d'achat pour les jambes NO. Le volume nominal des transactions est le nombre de contrats échangés multiplié par le prix. L'univers des contrats provient de la base de données de référence des marchés prédictifs de Talos CM. Tous les résultats des projections sont des simulations théoriques, sans inclure de glissements supplémentaires au-delà des prix du carnet d'ordres, et ne constituent pas des conseils d'investissement.