Les fonds spéculatifs exploitent les marchés de prédiction pour un avantage en données

La Nouvelle Ruée vers l'Or des Données

Les marchés de prédiction ont explosé en popularité, avec des plateformes comme Polymarket et Kalshi devenant des noms familiers pour parier sur tout, des élections aux données économiques. Mais pour le monde sophistiqué des fonds spéculatifs, la véritable valeur ne réside pas dans le placement de paris, mais dans les données que ces paris génèrent.

Alors que certaines entreprises de trading propriétaires s'impliquent activement dans ces plateformes, les soi-disant « argent intelligent » considèrent de plus en plus les marchés de prédiction comme une nouvelle source d'intelligence puissante. Ce changement reflète l'ère post-GameStop, lorsque les fonds se sont précipités pour suivre le sentiment des particuliers sur les forums Reddit. Maintenant, ils ingèrent des données sur les volumes de trading et les mouvements de prix pour obtenir un avantage sur les marchés traditionnels.

Les données sont facilement disponibles, souvent gratuitement, et offrent un pouls en temps réel du sentiment du marché. À mesure que ces plateformes mûrissent, elles deviennent moins un jeu de hasard et plus une nouvelle classe de données alternatives.

Fonds Spéculatifs : Observer, Pas Trader

Malgré les gros titres sur les gros gains pour les parieurs individuels, la plupart des fonds spéculatifs ont évité de trader directement sur les marchés de prédiction. Les raisons sont pratiques : de nombreux fonds nécessitent des marchés plus profonds pour exécuter de grands paris sur les développements macroéconomiques, et ce secteur naissant peine souvent à répondre à leur échelle.

De plus, obtenir l'approbation des équipes de conformité pour utiliser ces plateformes peut être un obstacle important. L'accent pour la majorité des fonds est donc mis sur les données résiduelles — l'information générée par l'activité sur ces plateformes.

Similaire à la ruée pour suivre les traders particuliers discutant des actions sur les forums Reddit après le phénomène GameStop début 2021, les fonds ingèrent au minimum des données sur l'activité sur des plateformes comme Polymarket et Kalshi. Et ces plateformes facilitent cela, avec un flux de données gratuit sur les volumes de trading.

Certaines entreprises de trading propriétaires s'impliquent maintenant dans ce secteur. Par exemple, Susquehanna a posté des offres d'emploi pour des traders sur les marchés de prédiction, signalant un intérêt croissant pour la participation directe. Cependant, la tendance générale de l'industrie reste axée sur l'acquisition de données.

Transformer les Données en Avantage

Les entreprises de données et les sociétés de prévision construisent des produits spécifiquement conçus pour exploiter l'information circulant sur les marchés de prédiction. Dysrupt Labs, une entreprise australienne de données et de prévision qui travaille avec des fonds spéculatifs et des family offices, en est un exemple frappant.

L'entreprise intègre les données des marchés de prédiction dans ses algorithmes internes pour décider si la « minorité informée » est alignée ou s'écarte des attentes du consensus. Cette approche fournit un signal unique que les sources de données traditionnelles pourraient manquer.

Les marchés de prédiction sont « la façon la plus rapide de modéliser un inconnu connu », et la dérive moyenne par rapport au consensus génère jusqu'à 12 points de base de gains non corrélés.

Selon le PDG de Dysrupt Labs, Karl Mattingly, le signal qu'ils peuvent générer à partir des publications économiques récurrentes, comme l'inflation ou les données sur l'emploi, peut donner aux utilisateurs une « vue anticipée sur le fait que l'opinion dominante va changer dans les deux à quatre prochains jours ». Leurs recherches ont révélé que 95 % du temps, le consensus provenant de sources traditionnelles comme les économistes et les consultants s'aligne avec les marchés de prédiction. Cependant, ces autres 5 % représentent une opportunité cruciale.

Mattingly souligne que « les marchés financiers ont besoin d'informations meilleures et plus rapides », et les marchés de prédiction offrent une « façon vraiment rapide de regarder les choses ». Cette rapidité est cruciale pour capturer de la valeur avant que le marché plus large ne s'ajuste.

L'Infrastructure des Données

L'infrastructure soutenant ce flux de données s'étend rapidement. Des plateformes comme Polymarket et Kalshi fournissent des flux de données accessibles, facilitant l'intégration de ces informations dans leurs flux de travail pour les fonds et les entreprises de données.

Polymarket a signé des partenariats avec la bourse et la maison de compensation Intercontinental Exchange et Dow Jones. Ces collaborations devraient produire à l'avenir des produits de données plus sophistiqués adaptés à l'usage institutionnel.

Malgré ces progrès, la nouveauté des plateformes signifie que les fonds spéculatifs cherchent encore les applications les plus efficaces. Les données sont nouvelles, mais leur utilité dans des modèles macroéconomiques complexes est encore en cours de test.

L'intérêt plus large se situe largement à l'intersection avec les paris sportifs, selon Daryl Smith, responsable de la recherche chez Neudata, une société de conseil en données. Cela suggère que, bien que la technologie soit prometteuse, l'adoption généralisée pour l'analyse des événements macroéconomiques en est encore à ses débuts.

Applications Actuelles & Limitations

Actuellement, les cas d'utilisation les plus concrets émergent dans des niches spécifiques. Un responsable des données d'un fonds spéculatif plus petit a noté qu'ils utilisent principalement les données des marchés de prédiction pour suivre l'intérêt général pour les paris. Cela sert de signal utile pour le succès d'actions comme DraftKings et Flutter Entertainment, la société mère de FanDuel.

Cependant, pour les stratégies macroéconomiques plus larges, l'adoption est plus lente. Les gestionnaires macroéconomiques n'intègrent pas encore les cotes de Kalshi sur des événements comme une invasion chinoise de Taïwan dans leurs modèles. Les données restent intrigantes mais non éprouvées pour la prévision géopolitique à enjeux élevés.

Comme l'a déclaré Daryl Smith de Neudata : « Nous n'avons pas vu de preuves convaincantes de la demande pour des données de marchés de prédiction liées aux événements macroéconomiques. » Cela met en évidence l'écart entre le potentiel et la pratique actuelle.

Le défi pour l'industrie est de démontrer des informations cohérentes et exploitables qui justifient l'intégration de ce nouveau flux de données dans les processus d'investissement établis. D'ici là, de nombreux fonds resteront des observateurs plutôt que des participants.

Perspectives d'Avenir

L'évolution des marchés de prédiction, de plateformes de jeu à sources de données, s'accélère. À mesure que des plateformes comme Polymarket sécurisent des partenariats avec de grandes institutions financières, la qualité et l'accessibilité des données ne feront que s'améliorer.

Pour les fonds spéculatifs, l'opportunité réside dans la distinction du signal du bruit. Alors que l'intérêt croît, les partenariats majeurs et les recherches approfondies suggèrent que les marchés de prédiction sont sur le point de devenir une composante essentielle de l'arsenal de données de la finance.