Bank-bank besar Wall Street memperketat aturan karyawan untuk pasar prediksi seiring meningkatnya kekhawatiran atas penggunaan informasi rahasia di platform seperti Polymarket dan Kalshi.
Goldman Sachs, Morgan Stanley, JPMorgan Chase, dan Bank of America telah menambahkan atau memperbarui pembatasan yang mencakup kontrak peristiwa, menurut laporan Reuters. Kebijakan ini bertujuan untuk mengurangi risiko perdagangan orang dalam dan konflik kepentingan.
Goldman Sachs telah melarang karyawan untuk memperdagangkan kontrak prediksi yang terkait dengan pasar keuangan, peristiwa politik, dan subjek lain yang dapat menciptakan konflik nyata atau yang dipersepsikan dengan bank, kliennya, atau sektor keuangan.
Kebijakan tersebut dilaporkan mencakup data makroekonomi, pemilihan umum, geopolitik, dan peristiwa yang melibatkan Goldman Sachs. Namun, karyawan dapat terus memperdagangkan kontrak terkait olahraga dan hiburan. Pelanggaran berulang dapat menyebabkan tindakan disipliner atau hilangnya keuntungan dari perdagangan yang dilarang.
Morgan Stanley juga telah memasukkan aturan pasar prediksi dalam kode etik karyawannya, meskipun bank belum mengungkapkan cakupan penuh dari pembatasan tersebut.
Sementara itu, Bank of America baru-baru ini memberikan contoh yang lebih jelas kepada karyawan mengenai aktivitas yang dilarang. Kebijakannya membatasi kontrak yang melibatkan pengembangan spesifik perusahaan, data makroekonomi, dan layanan keuangan. Aturan yang sudah ada di JPMorgan melarang staf untuk berdagang dengan informasi rahasia, termasuk melalui pasar prediksi.
Perubahan kebijakan ini menyusul kasus federal yang melibatkan insinyur perangkat lunak Google, Michele Spagnuolo. Jaksa menuduh bahwa ia menggunakan data pencarian Google yang rahasia untuk menghasilkan lebih dari $1,2 juta di Polymarket.
Menurut pengaduan Departemen Kehakiman, Spagnuolo diduga mengakses informasi tren internal sebelum berdagang di pasar yang terhubung dengan hasil pencarian Google.
Jaksa mengatakan ia mempertaruhkan sekitar $2,75 juta melalui akun bernama "AlphaRaccoon" antara Oktober dan Desember 2025. Perdagangannya diduga menghasilkan $1,2 juta setelah Google merilis informasi yang relevan secara publik.
Tuduhan tersebut masih berupa dugaan, dan Spagnuolo dianggap tidak bersalah sampai terbukti bersalah. Namun, kasus ini menunjukkan bagaimana karyawan dapat menggunakan informasi yang tidak memengaruhi harga saham perusahaan untuk mendapatkan keuntungan dari kontrak peristiwa.
Anggota parlemen juga telah meneliti apakah platform prediksi dapat mendeteksi pengguna yang berdagang dengan informasi rahasia atau nonpublik.
Sementara itu, Komite Pengawasan DPR meminta catatan dari Polymarket dan Kalshi setelah laporan tentang perdagangan mencurigakan yang terkait dengan peristiwa militer dan politik.
Penyelidikan tersebut mencakup tuduhan bahwa seorang sersan Angkatan Darat AS menghasilkan lebih dari $409.000 dengan menggunakan informasi rahasia yang terkait dengan operasi militer yang melibatkan mantan Presiden Venezuela Nicolás Maduro. Klaim tersebut juga masih tunduk pada proses pengadilan.
Sementara itu, Kongres telah mempertimbangkan pembatasan perdagangan pasar prediksi oleh pejabat pemerintah. Proposal tersebut berupaya menghentikan pejabat agar tidak bertaruh pada hasil politik atau masalah kebijakan publik yang dapat mereka pengaruhi atau ketahui sebelum publik.
Operator pasar prediksi telah menanggapi dengan memperluas sistem kepatuhan. Kalshi membentuk komite pengawasan independen dan bermitra dengan Solidus Labs untuk memantau perdagangan mencurigakan dan kemungkinan manipulasi.
Kalshi juga telah memperkenalkan pengungkapan pemberi kerja bagi pengguna yang berdagang di pasar sensitif. Sistemnya menetapkan skor risiko untuk kontrak yang melibatkan kinerja perusahaan, keamanan nasional, dan subjek lain yang mungkin menarik pedagang dengan informasi pribadi.
Namun, para peneliti tidak setuju tentang seberapa ketat aturan tersebut seharusnya. Sebuah studi baru-baru ini yang diliput oleh crypto.news menemukan bahwa larangan perdagangan orang dalam secara menyeluruh dapat mengurangi akurasi pasar prediksi dengan menghilangkan informasi dari harga.
Studi tersebut mendukung penegakan yang lebih ketat ketika pedagang memperoleh informasi melalui kebocoran, catatan curian, atau kontrol langsung atas suatu hasil. Namun, studi tersebut memisahkan kasus-kasus tersebut dari pedagang yang mendapatkan keuntungan melalui riset publik.
