TechFlow, selon une information de ChainCatcher, le 7 mai, Bloomberg rapporte que des études académiques et des analyses de données Bloomberg indiquent que la plateforme de marchés prédictifs Kalshi n’a pas encore démontré de performance significativement supérieure à celle des économistes traditionnels en matière de prévision des chiffres américains de l’emploi non agricole. Au cours des 33 derniers mois, l’erreur moyenne des traders de Kalshi et celle des économistes interrogés dans l’enquête Bloomberg ont toutes deux dépassé 60 000 postes, sans différence statistiquement significative. À titre d’exemple, pour les données d’avril 2026, lorsque le chiffre officiel de l’emploi non agricole aux États-Unis s’est établi à +178 000 postes, l’erreur finale de prédiction de Kalshi a dépassé 90 000 postes. Certains économistes de Wall Street considèrent que les marchés prédictifs ressemblent davantage à une « forme de jeu d’argent moderne », dont la valeur analytique pour des données structurelles approfondies, telles que la composition de l’emploi, reste limitée.
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