Des chercheurs de la Réserve fédérale américaine proposent d'utiliser les données de la plateforme de prévision Kalshi pour orienter la politique monétaire de l'institution. L'article, intitulé « Kalshi et l'émergence des marchés macroéconomiques », a été publié le 12 février par Anthony Diercks, économiste en chef de la Fed, Jared Dean Katz, assistant de recherche à la Fed, et Jonathan Wright, chercheur à l'université Johns Hopkins.
Pourquoi Kalshi ?
Les auteurs ont comparé les données de Kalshi aux enquêtes traditionnelles et aux prévisions de marché afin de comprendre comment les estimations des résultats économiques futurs évoluent en fonction de l'actualité macroéconomique et des déclarations politiques. Ils ont conclu que les outils existants (enquêtes et prévisions) présentent des limites importantes, tandis que Kalshi est capable de saisir directement et en temps réel les anticipations du marché.
Le principal atout de la plateforme réside dans sa « riche dynamique intraday ». Celle-ci permet de suivre l'évolution des anticipations au fur et à mesure que des événements importants surviennent ou que des annonces majeures sont faites. À titre d'exemple, les chercheurs citent la probabilité implicite d'une baisse des taux en juillet, qui a atteint 25 % suite aux déclarations des gouverneurs de la Réserve fédérale, Christopher Waller et Michelle Bowman, avant de diminuer après la publication d'un rapport sur l'emploi en juin, meilleur que prévu.
« Kalshi fournit les distributions mises à jour les plus rapidement disponibles actuellement pour de nombreux indicateurs macroéconomiques clés », affirment les auteurs.
Que suggèrent les chercheurs ?
Kalshi permet de parier sur un large éventail d'événements liés aux décisions de politique monétaire de la Fed, notamment l'indice des prix à la consommation, les données du marché du travail, la croissance du PIB et les prix de l'essence. Les chercheurs estiment que les données de la plateforme devraient servir à construire une fonction de densité de probabilité neutre au risque — un outil permettant de visualiser toutes les décisions possibles en matière de taux d'intérêt et leurs probabilités.
« Globalement, nous estimons que Kalshi devrait être utilisé pour dériver des fonctions de densité de probabilité neutres au risque autour des décisions du FOMC (Comité fédéral de l'open market) lors de réunions spécifiques », écrivent les auteurs, ajoutant que la référence actuelle est « trop éloignée de la décision relative au taux directeur ».
Parallèlement, il est important de comprendre que les recherches de la Fed sont de nature préliminaire et ne servent que de plateforme de discussion, sans influencer directement les décisions de l'autorité de régulation.
Les marchés de prédiction sont en plein essor.
Les marchés de prédiction sont devenus l'une des tendances les plus populaires du secteur des cryptomonnaies au cours de l'année écoulée, dépassant régulièrement les 10 milliards de dollars de volume d'échanges mensuel. Kalshi et sa plateforme concurrente Polymarket promeuvent activement leurs produits auprès des particuliers, malgré les efforts de plusieurs autorités de régulation étatiques pour encadrer les activités de ce secteur.
L'avis de l'IA
L'intérêt de la Fed pour les marchés prédictifs est compréhensible : les paris de millions de participants ont historiquement présenté moins d'erreurs systématiques que les enquêtes d'experts. Cet effet de « sagesse des foules » sous-tend l'approche académique, connue depuis les travaux de Friedrich Hayek sur les prix comme mécanisme d'information. Toutefois, il convient de nuancer ce principe : plus le régulateur s'appuie sur les données de Kalshi, plus les principaux acteurs sont incités à les manipuler – un problème classique connu en économie sous le nom de « loi de Goodhart » : lorsqu'un indicateur devient un objectif, il cesse d'être une mesure fiable.
La question demeure : la Fed est-elle prête à ce que ses propres décisions dépendent en partie d’un marché beaucoup moins réglementé que les instruments financiers traditionnels ?