Pyth Network a annoncé s'associer avec le marché de prévision réglementé américain Kalshi pour mettre en chaîne les données de marché événementiel, PYTH pump de plus de 27%.

Après avoir collaboré avec le département du Commerce des États-Unis pour mettre en chaîne des données macroéconomiques officielles telles que le PIB, le PCE, etc., (, Pyth Network a annoncé aujourd'hui une collaboration avec Kalshi, le seul marché de prévision réglementé par la CFTC ), pour mettre en chaîne à grande échelle des données de marché événementiel réglementées, couvrant plus de 100 chaînes publiques, apportant des données de marché de prévision mises à jour en temps réel au monde de la Décentralisation.

(Le département du commerce des États-Unis a intégré des données économiques officielles sur la blockchain via deux grands oracles, Pyth a augmenté de plus de 62 %, LINK a augmenté de plus de 6,73 %)

Mise en chaîne des données d'événements : créer une nouvelle couche d'infrastructure financière des événements

Selon l'annonce, Pyth Network deviendra le dernier éditeur de données de Kalshi, responsable de la publication en temps réel des données de probabilité des événements négociés sur sa plateforme sur la blockchain. Cela signifie que les développeurs et les institutions pourront non seulement accéder aux prix des actifs traditionnels, mais également obtenir en temps réel les attentes de probabilité des événements futurs, tels que les résultats des élections politiques, les changements de politique économique, les championnats sportifs, etc., apportant une nouvelle dimension de sources de données pour DeFi, les applications de gouvernance et la gestion des risques institutionnels.

Kalshi : première bourse d'événements réglementée aux États-Unis

Kalshi est un marché de contrats désigné enregistré par la CFTC, reconnu par le gouvernement fédéral américain (DCM), qui offre une plateforme de négociation pour des contrats d'événements (Event Contracts). Cela signifie que les données de Kalshi sont auditées, conformes et transparentes, ce qui les distingue clairement des plateformes de prévision non réglementées. La plateforme couvre une variété de sujets tels que la politique, l'économie, le climat et le sport, par exemple, si les États-Unis vont abaisser les taux d'intérêt en 2025, le résultat des élections du maire de New York, le champion annuel de F1, l'équipe championne de la MLB, etc., qui seront tous synchronisés sur la chaîne via Pyth.

Établir une nouvelle base de produits financiers axés sur les événements

Après que les données de Kalshi soient mises en chaîne, les développeurs peuvent utiliser la probabilité des événements comme variable programmatique dans des applications DeFi ou Web3, par exemple :

Créer des dérivés DeFi liés aux résultats politiques ou économiques ;

Utiliser les résultats d'événements réels comme paramètres de gouvernance DAO ou de jeu.

Les institutions peuvent intégrer des données d'événements réglementés dans des modèles de risque et des rapports de recherche.

Des données nationales aux probabilités d'événements : Pyth élargit la carte du monde réel sur la chaîne

Ceci est Pyth qui, après avoir collaboré avec le ministère américain du Commerce pour mettre en chaîne des données macroéconomiques officielles telles que le PIB, le PCE et le PIB réel, explore un nouveau domaine de données du monde réel sur la blockchain. Des données économiques aux probabilités d'événements, Pyth construit une couche de données complète englobant les prix des actifs, les statistiques gouvernementales et les attentes concernant les événements mondiaux, offrant une profondeur et une transparence sans précédent pour la finance sur la blockchain.

(Pyth Network vise un marché de 50 milliards de dollars de données, offrant un nouvel choix en dehors de Bloomberg ! 2026 devrait dépasser les échanges traditionnels)

Cet article annonce que Pyth Network s'associe au marché de prévision réglementé américain Kalshi pour mettre les données de marché basées sur des événements sur la blockchain, le PYTH a augmenté de plus de 27 %, ce qui est apparu pour la première fois dans les nouvelles de la chaîne ABMedia.