Paradigm révèle un gonflement artificiel du volume d’échanges de Polymarket ? Le double comptage des plateformes de données indique une surestimation de 100 %

Polymarket, leader du marché des prédictions, est devenu cette année la star du secteur, mais selon une étude récente de Paradigm, son volume de transactions on-chain pourrait être compté plusieurs fois par les principales plateformes d’analyse, ce qui entraînerait une surestimation du volume réel, jusqu’à le doubler. Étant donné que la valorisation et la part de marché de Polymarket dépendent fortement de ces données, cette découverte pourrait gravement affecter sa capacité de financement et met en lumière de profonds problèmes de transparence des données et de standards de calcul dans le secteur des marchés de prédiction.

Volume de Polymarket comptabilisé en double : la conception des événements on-chain, un désastre statistique

Le chercheur Storm de Paradigm a découvert que chaque transaction sur Polymarket génère deux types d’événements OrderFilled on-chain : un pour le créateur d’ordre (maker) et un pour le preneur d’ordre (taker).

Or, ces deux chiffres décrivent la même transaction, mais sont additionnés par les principaux tableaux de bord comme DefiLlama, Blockworks, Allium, ce qui double artificiellement le volume de transactions.

Il prend un exemple concret : un trader achète des tokens YES pour 4,13 $, mais la blockchain enregistre deux événements OrderFilled de 4,13 $ chacun, ce qui fait que le tableau de bord affiche finalement 8,26 $.

Il précise que ce n’est pas dû à du wash trading, mais que la structure même des données des marchés de prédiction entraîne une redondance, ce qui peut induire en erreur les analystes qui croient voir deux transactions distinctes.

Quels indicateurs sont affectés par ce double comptage ?

Storm explique que cette erreur gonfle les indicateurs de « volume notionnel (notional volume) » et de « volume des flux de trésorerie (cashflow volume) ».

Impact du double comptage sur les données de « volume notionnel » et de « volume des flux de trésorerie »

Il souligne qu’en raison de la complexité des transactions sur Polymarket — qui incluent swap (swap), split (split) et merge (merge) — le niveau d’imbrication des données rend difficile, même pour les navigateurs blockchain, d’identifier les liens entre les événements, ce qui accroît le risque d’erreurs d’analyse.

Paradigm appelle à adopter une méthode de calcul unilatérale

Dans son communiqué officiel, Paradigm indique que la plupart des plateformes de données surestiment ainsi le volume réel de Polymarket et recommande aux marchés de prédiction d’utiliser le « volume unilatéral (one-sided volume) » comme référence, par exemple en ne comptant que le côté taker des transactions.

Le communiqué précise que l’article ne cherche pas à identifier une volonté délibérée de gonfler les volumes, mais vise à permettre une véritable comparaison entre les plateformes et à établir des standards statistiques de marché cohérents et transparents.

À noter également que Paradigm est investisseur dans Kalshi, concurrent de Polymarket, ce qui éclaire la motivation derrière la publication de cette étude.

(Polymarket aurait recruté une équipe interne de market making, casino et banque à la fois ?)

Une valorisation de 15 milliards de dollars potentiellement remise en cause, le volume de transactions au centre des interrogations

Il est facile d’imaginer qu’une fois que ces chiffres seraient réévalués à la baisse, la position dominante et les succès de Polymarket pourraient être remis en question.

En septembre de cette année, Intercontinental Exchange (ICE) a investi dans Polymarket sur la base de 25 milliards de dollars de volume cumulé et d’une valorisation de 9 milliards de dollars ; selon Bloomberg, fin octobre, l’entreprise chercherait à lever des fonds sur une valorisation de 12 à 15 milliards de dollars.

Storm précise que les marchés de prédiction deviennent rapidement une catégorie clé du secteur financier et que, à mesure que l’industrie mûrit, il est essentiel d’adopter des standards de données unifiés et objectifs pour éviter que des chiffres erronés ne façonnent tout le récit de l’écosystème.

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