Là où les marchés de prédiction échouent systématiquement
19 858 marchés Polymarket résolus. Un biais de formulation structurel de 32 points. Un calibrateur isotonique qui bat le marché brut sur le Brier d'un ordre de grandeur — en hors-échantillon. Et un scanner en direct par-dessus.
La question que je posais : à quel point les marchés de prédiction sont-ils bien calibrés, où échouent-ils systématiquement, et peut-on s'en servir pour repérer du mispricing sur des marchés actuellement ouverts ?
Ce que j'ai trouvé. Trois choses, toutes issues de 19 858 marchés Polymarket résolus, analysés de bout en bout dans un même canvas Zerve.
Constat 1 — Un biais de formulation structurel de 32 points
Les questions formulées « Will X happen? » résolvent OUI 29 % du temps (n = 11 149). Les questions « Will X NOT happen? » résolvent OUI 61 % (n = 31). t = −3,93, p = 8,4×10⁻⁵, h de Cohen = 0,66 — effet moyen. Une regex de cinq mots-clés sur le texte de la question révèle un biais structurel que personne n'avait mis en évidence aussi nettement.
Constat 2 — Les prix de règlement ne sont pas des prédictions
J'ai donc tiré le prix médian du jeton YES 24 heures avant la clôture depuis l'API CLOB de Polymarket et ajusté un calibrateur de régression isotonique sur de vrais prix avant résolution. En hors-échantillon chronologique : 70 % anciens à l'entraînement, 30 % récents en test, jamais vus du modèle. Le calibrateur atteint un Brier de 0,0009 contre 0,0094 pour le marché brut, et une ECE améliorée de 0,0242. Il généralise.
Constat 3 — Appliqué en direct
Le calibrateur note actuellement 908 marchés Polymarket ouverts, totalisant 10 529 $ d'Expected Value de portefeuille sur l'ensemble des signaux signalés. Validation en backtest : 32 trades, 91 % de réussite, +27 % de ROI. Une fonction Bring-Your-Own-Market évalue n'importe quelle URL Polymarket à la demande.
Les marchés de prédiction sont de plus en plus cités comme des oracles par les journalistes, les traders et les décideurs publics. S'ils ont des biais structurels, ces biais façonnent les décisions.
Pourquoi c'est important
Ce projet met en évidence un de ces biais (l'effet de formulation), démontre que les ajustements de calibration généralisent en hors-échantillon, et livre un outil en direct utilisable dès aujourd'hui. La partie intéressante n'est pas le taux de réussite — c'est qu'un calibrateur isotonique sur étagère, entraîné sur des données réellement hors-échantillon, bat le marché d'un ordre de grandeur sur le Brier. Soit le marché laisse de l'argent sur la table, soit le mécanisme de résolution fait quelque chose que les prix ne reflètent pas. Les deux méritent d'être compris.