Mercado de predicción

• Uno de los primeros mercados de predicción electrónica modernos es el Iowa Electronic Markets de la Universidad de Iowa , introducido durante las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 1988. ^{[ 6 ]}
• HedgeStreet fue el primer mercado de predicción en solicitar la aprobación de la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos como mercado de contratos designado después de la Ley de Modernización de Futuros de Productos Básicos de 2000 , y se le concedió en 2004. ^{[ 7 ]} La bolsa fue adquirida por el Grupo IG , con sede en el Reino Unido, y renombrada como Nadex en 2007; Nadex fue posteriormente adquirida por Crypto.com en 2021. ^{[ 8 ]}
• En julio de 2003, el Departamento de Defensa de EE. UU. publicó en su sitio web un Mercado de Análisis de Políticas y especuló que entre los temas adicionales para el mercado podrían figurar los ataques terroristas . Una fuerte reacción en contra denunció rápidamente el programa como un "mercado de futuros sobre terrorismo" y el Pentágono lo canceló apresuradamente. ^{[ 9 ]}
• En 2005, un artículo en Nature afirmó que la importante farmacéutica Eli Lilly and Company utilizaba mercados de predicción para predecir qué fármacos en desarrollo tenían mayores probabilidades de avanzar en los ensayos clínicos, empleando mercados internos para pronosticar los resultados de los esfuerzos de investigación y desarrollo de fármacos. ^{[ 10 ] [ 11 ]} También en 2005, Google anunció que había estado utilizando mercados de predicción para pronosticar fechas de lanzamiento de productos, aperturas de nuevas oficinas y muchos otros aspectos de importancia estratégica. Otras empresas, como HP y Microsoft, también realizan mercados privados para pronósticos estadísticos. ^{[ 11 ]}
• A partir de 2022, comenzó la adopción generalizada de los mercados de predicción Polymarket y Kalshi.
• En octubre de 2024, el mercado de predicciones Kalshi ganó una demanda contra la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC), lo que le permitió volver a incluir sus mercados de predicciones electorales en la plataforma. La victoria judicial de Kalshi propició una gama mucho más amplia de mercados de predicciones ofrecidos en su plataforma y por la competencia. ^{[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]}

Los mercados de predicción se basan en la teoría de que los individuos con intereses financieros en un resultado pueden predecirlo colectivamente con mayor precisión que cualquier experto individual. Eric Zitzewitz, profesor de economía en Dartmouth , explica: «Los mercados financieros suelen ser bastante eficientes, y la evidencia sugiere que lo mismo ocurre con los mercados de predicción. En un mercado anónimo, cuando se apuesta, no hay ostentación de virtudes . [...] Lo que se observa en el mercado es un promedio de todas esas opiniones diferentes, ponderado por la disposición de cada persona a respaldar sus afirmaciones con su dinero». ^{[ 15 ]}

Si bien los mercados de predicción suelen tener un mejor desempeño que las encuestas para predecir los resultados electorales, un estudio encontró que la agregación de creencias de los participantes a quienes se les pide que cuantifiquen la fuerza de su creencia puede superar a los mercados de predicción. ^{[ 16 ]} Cuando los participantes del mercado tienen algún interés intrínseco en intentar predecir los resultados, incluso los mercados con incentivos modestos o sin incentivos han demostrado ser efectivos. Cuando el grupo es más optimista, apostará más en conjunto que los pesimistas, lo que eleva el precio del mercado. El movimiento del precio reflejará más información que un simple promedio o recuento de votos. La investigación ha sugerido que la mayor precisión de los mercados de predicción radica principalmente en métodos de agregación superiores, más que en una calidad o información superior de las respuestas. ^{[ 16 ]}

James Surowiecki plantea tres condiciones necesarias para la sabiduría colectiva: diversidad de información, independencia en la toma de decisiones y descentralización de la organización. ^{[ 17 ]} En el caso de un mercado predictivo, cada participante normalmente dispone de información diversificada y toma sus decisiones de forma independiente. El mercado en sí mismo se caracteriza por la descentralización en comparación con las decisiones de expertos. Por estas razones, un mercado predictivo suele ser una valiosa fuente para captar la sabiduría colectiva y realizar predicciones precisas.

Los mercados de predicción pueden agregar información y creencias de los inversores involucrados y proporcionar una buena estimación de la creencia media de dichos inversores. Estos últimos tienen un incentivo financiero para incorporar la información en sus precios. Esto permite que los mercados de predicción incorporen nueva información rápidamente y dificulta su manipulación. ^{[ 18 ]}

Numerosos investigadores han estudiado la precisión de los mercados de predicción:

• Steven Gjerstad (Purdue), en su artículo "Aversión al riesgo, creencias y equilibrio del mercado de predicción" ^{[ 19 ],} ha demostrado que los precios del mercado de predicción están muy cerca de la creencia media de los participantes del mercado si los agentes son reacios al riesgo y la distribución de las creencias está dispersa (como con una distribución normal , por ejemplo).
• Justin Wolfers (Wharton) y Eric Zitzewitz (Dartmouth) obtuvieron resultados similares a las conclusiones de Gjerstad en su artículo "Interpretando los precios del mercado de predicción como probabilidades". ^{[ 20 ]}
• Lionel Page y Robert Clemen analizaron la calidad de las predicciones de eventos futuros y aportaron evidencia de un sesgo a favor de las apuestas con pocas probabilidades de éxito . Descubrieron que las predicciones son mejores cuando el evento pronosticado es cercano en el tiempo. Para eventos que tienen lugar más lejos en el tiempo (por ejemplo, elecciones dentro de más de un año), los precios presentan un sesgo hacia el 50%. Este sesgo proviene de las "preferencias temporales" de los operadores (su preferencia por no inmovilizar sus fondos durante mucho tiempo en activos). ^{[ 21 ]}

Debido a la precisión del mercado de predicciones, se ha aplicado a diferentes industrias para tomar decisiones cruciales. Algunos ejemplos incluyen:

• Los mercados de predicción pueden utilizarse para mejorar las previsiones y tienen una aplicación potencial para probar teorías de información basadas en laboratorio, gracias a su capacidad de agregación de información. Los investigadores han aplicado los mercados de predicción para evaluar información no observable en la valoración de la salida a bolsa de Google con antelación. ^{[ 22 ]}
• En el ámbito sanitario, los mercados predictivos pueden ayudar a pronosticar la propagación de enfermedades infecciosas. En un estudio piloto, estos mercados predijeron un brote de gripe en todo el estado de Iowa con 2 a 4 semanas de antelación, utilizando datos clínicos proporcionados voluntariamente por los trabajadores sanitarios participantes. ^{[ 23 ]}
• Algunas corporaciones han aprovechado los mercados predictivos internos para la toma de decisiones y la elaboración de pronósticos. En estos casos, los empleados pueden usar moneda virtual para apostar sobre lo que creen que sucederá con la empresa en el futuro. Quien acierte más ganará un premio monetario. Por ejemplo, Best Buy experimentó con el uso del mercado predictivo para predecir si una tienda en Shanghái abriría a tiempo. ^{[ 24 ]} La caída del dólar virtual en el mercado predijo con éxito el retraso de la apertura y evitó que la empresa sufriera pérdidas adicionales.

Aunque los mercados de predicción suelen ser bastante precisos y exitosos, en muchas ocasiones fallan al realizar la predicción correcta o al no realizar ninguna. Basados ​​principalmente en una idea de 1945 del economista austriaco Friedrich Hayek , los mercados de predicción son "mecanismos para recopilar grandes cantidades de información en poder de los individuos y sintetizarla en un dato útil". ^{[ 25 ]}

Una forma en que el mercado de predicciones recopila información es mediante la frase de James Surowiecki, "La sabiduría de las multitudes", según la cual un grupo de personas con una gama suficientemente amplia de opiniones puede ser colectivamente más inteligente que cualquier individuo. Sin embargo, esta técnica de recopilación de información también puede llevar al fracaso del mercado de predicciones. A menudo, los juicios independientes de las personas en estas multitudes están sesgados debido a la presión de grupo, el pánico, los prejuicios y otros fallos derivados de la falta de diversidad de opiniones.

Una de las principales limitaciones de la sabiduría colectiva es que algunas preguntas de predicción requieren conocimientos especializados que la mayoría de la gente no posee. Debido a esta falta de conocimiento, las respuestas de la multitud a veces pueden ser muy erróneas. ^{[ 26 ]}

El segundo mecanismo de mercado es la idea de la hipótesis del comerciante marginal. ^{[ 25 ]} Según esta teoría, "siempre habrá individuos que busquen lugares donde la mayoría se equivoque". ^{[ 25 ]} Estos individuos, en cierto modo, encauzan el mercado de predicción cuando la mayoría falla y los valores pueden distorsionarse.

Los efectos de la manipulación y los sesgos también representan desafíos internos que los mercados de predicción deben afrontar; por ejemplo, la liquidez u otros factores no previstos para su medición se consideran factores de riesgo por parte de los participantes del mercado, distorsionando así las probabilidades. Los mercados de predicción también pueden verse afectados por burbujas especulativas . Por ejemplo, en el año 2000, en los mercados de futuros presidenciales del IEM, la aparente "imprecisión" se debió a las compras realizadas el día de las elecciones o después, el 7 de noviembre de 2000, aunque para entonces la tendencia ya era evidente.

También pueden existir intentos directos de manipular estos mercados. En los mercados de predicciones presidenciales de Tradesports de 2004, se observó un aparente intento de manipulación. Un operador anónimo vendió en corto tantos contratos de futuros presidenciales de Bush de 2004 que el precio cayó a cero, lo que implicaba una probabilidad del cero por ciento de que Bush ganara. El único propósito racional de tal operación sería intentar manipular el mercado mediante una estrategia denominada " ataque bajista ". Si se trató de un intento de manipulación deliberada, fracasó, ya que el precio del contrato se recuperó rápidamente hasta su nivel anterior. A medida que aumenta la atención de la prensa sobre los mercados de predicción, es probable que más grupos se sientan motivados a manipularlos. Sin embargo, en la práctica, estos intentos de manipulación siempre han demostrado ser muy efímeros. En su artículo titulado "Agregación y manipulación de información en un mercado experimental" (2005), ^{[ 27 ]} Hanson, Oprea y Porter (Universidad George Mason) muestran cómo los intentos de manipulación del mercado pueden, de hecho, terminar aumentando la precisión del mercado porque proporcionan un incentivo mucho mayor para apostar en contra del manipulador.

El uso de contratos de mercado de predicción con dinero real como forma de seguro también puede afectar el precio del contrato. Por ejemplo, si se percibe que la elección de un líder tendrá un impacto negativo en la economía, los operadores pueden comprar acciones de ese líder electo como cobertura . ^{[ 28 ]}

Estas imprecisiones del mercado de predicción fueron especialmente frecuentes durante la votación del Brexit de 2016 en el Reino Unido. Los mercados de predicción se inclinaron fuertemente a favor de que el Reino Unido permaneciera en la UE y no lograron predecir los resultados de la votación. Según Michael Traugott , expresidente de la Asociación Estadounidense para la Investigación de la Opinión Pública , la razón del fracaso de los mercados de predicción se debe a la influencia de la manipulación y el sesgo, ensombrecidos por la opinión pública y de las masas. ^{[ 29 ]} Nublados por la mentalidad similar de los usuarios en los mercados de predicción, crearon un entorno paradójico donde comenzaron a auto-reforzar sus creencias iniciales (en este caso, que el Reino Unido votaría por permanecer en la UE). ^{[ 29 ] [ 30 ]} De manera similar, durante las elecciones presidenciales de EE. UU. de 2016 , los mercados de predicción no lograron predecir la victoria de Donald Trump . Al igual que en el caso del Brexit, los operadores de información quedaron atrapados en un bucle infinito de auto-refuerzo una vez que se midieron las probabilidades iniciales, lo que los llevó a "utilizar las probabilidades de predicción actuales como ancla" y aparentemente a descartar por completo las probabilidades de predicción entrantes. ^{[ 31 ]} Los operadores esencialmente trataron las probabilidades del mercado como probabilidades correctas y no las actualizaron lo suficiente utilizando información externa, lo que provocó que los mercados de predicción fueran demasiado estables para representar con precisión las circunstancias actuales. ^{[ 32 ]} Koleman Strumpf, profesor de economía empresarial de la Universidad de Kansas, también sugiere que se produjo un efecto de sesgo durante las elecciones estadounidenses; la multitud no estaba dispuesta a creer en un resultado con la victoria de Trump, y provocó que los mercados de predicción se convirtieran en una "cámara de eco", donde circulaba la misma información y, en última instancia, condujo a un mercado estancado. ^{[ 33 ]}

Los mercados de predicción pueden ofrecer mejores estimaciones de la opinión media de una población que las encuestas de opinión. Un estudio reveló que, para las cinco elecciones presidenciales estadounidenses celebradas entre 1988 y 2004, los mercados de predicción proporcionaron una estimación más precisa del resultado de la votación que el 74 % de las encuestas de opinión estudiadas. ^{[ 34 ]} Por otro lado, un experimento aleatorio de 2016 obtuvo que los mercados de predicción eran un 12 % menos precisos que las encuestas de predicción, un método alternativo para obtener y agregar estadísticamente juicios de probabilidad de una multitud. ^{[ 35 ]}

La Autoridad Reguladora del Juego de Singapur bloqueó Polymarket como plataforma de juego en línea ilegal en diciembre de 2024. En enero de 2025, la Oficina de Investigación de Delitos Cibernéticos de Tailandia anunció planes para bloquear Polymarket como sitio web de juego ilegal debido a su uso de criptomonedas . ^{[ 36 ]}

Los mercados de predicción se clasifican como plataformas de apuestas en el Reino Unido y requieren licencias de operación de la Comisión del Juego . ^{[ 37 ]}

La Unión Europea no cuenta con una estructura regulatoria unificada para los mercados de predicción, si bien algunos países han tomado medidas contra diversas plataformas. Bélgica, Francia, Italia, Polonia y Rumanía han prohibido Polymarket por considerarla una plataforma de apuestas sin licencia. El Reglamento de la UE sobre Mercados de Criptoactivos (MiCA), que entrará en vigor en julio de 2026, se aplicará a los mercados de predicción que utilicen criptoactivos. ^{[ 38 ]}

El 26 de mayo de 2026, el Ministerio de Consumo de España prohibió a Kalshi y Polymarket operar durante un período de tres a cuatro meses por operar sin licencia de juego. ^{[ 39 ]}

Los primeros mercados de predicción estaban regulados por la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC) como contratos de futuros en Estados Unidos. Aunque Iowa Electronic Markets no solicitó el registro ante la CFTC, la Universidad de Iowa le otorgó una carta de no objeción en 1993 y le permitió seguir operando la plataforma con restricciones en el número de operadores y los montos de negociación. Cuando el Congreso aprobó la Ley de Modernización de los Futuros de Productos Básicos de 2000 , los mercados de predicción debían "autocertificar" sus contratos. En 2010, la ley fue enmendada por la Ley Dodd-Frank de Reforma de Wall Street y Protección del Consumidor , que creó una norma especial que permite a la CFTC realizar una revisión de interés público sobre contratos relacionados con terrorismo, asesinatos, guerra, juegos de azar, actividades que infrinjan la ley estatal o federal, o actividades consideradas similares a cualquiera de las revisables. En 2011, la CFTC consideró que los contratos de eventos políticos de la Bolsa de Derivados de América del Norte (NDXE) eran contrarios al interés público. En 2023, la CFTC llegó a la misma conclusión sobre los contratos de eventos de Kalshi, en los que se determinaba qué partido político controlaría las cámaras del Congreso. Kalshi demandó a la CFTC y, en 2024, el Tribunal de Distrito del Distrito de Columbia falló a su favor con una opinión que interpretó de forma restrictiva la mención de "juegos" en la CEA. ^{[ 40 ]} La CFTC apeló la decisión, pero retiró la apelación durante la administración Trump. ^{[ 41 ]} Tras la victoria judicial de Kalshi, esta y otras plataformas de mercados de predicción ampliaron drásticamente sus ofertas. ^{[ 42 ]}

A junio de 2026, la jurisdicción para regular los mercados de predicción se encuentra en litigio entre la CFTC y varios estados. El presidente de la CFTC, Michael S. Selig, ha afirmado que la agencia tiene jurisdicción exclusiva sobre los mercados de predicción. Sin embargo, los fiscales generales estatales y los reguladores de juegos de azar han emprendido acciones coercitivas contra plataformas de mercados de predicción que han ofrecido contratos relacionados con eventos deportivos, incluyendo Kalshi y Crypto.com. ^{[ 43 ]} En febrero de 2026, la CFTC presentó un escrito de amicus curiae afirmando su autoridad exclusiva en una demanda de Crypto.com contra el estado de Nevada. ^{[ 44 ] [ 45 ]} Se presentaron demandas similares contra Arizona, Connecticut, Illinois y Massachusetts. ^{[ 46 ]} En mayo de 2026, Minnesota promulgó una ley para prohibir el comercio en mercados de predicción. El Departamento de Justicia demandó para impedir que la ley entrara en vigor. ^{[ 47 ]}

Los Administradores de Valores de Canadá prohibieron la negociación de opciones binarias en 2017. Sin embargo, Polymarket ha operado en todo Canadá, excepto en Ontario , donde fue prohibida en 2025. La CBC ha descrito la regulación de los mercados de predicción como un "área gris", y un portavoz de la CSA ha dicho que los mercados de predicción no cubiertos por la prohibición de las opciones binarias podrían considerarse "valores, derivados o ambos". ^{[ 48 ]}

En agosto de 2025, la Autoridad Australiana de Comunicaciones y Medios de Comunicación determinó que Polymarket era un "servicio de juego interactivo regulado, prohibido y sin licencia" y bloqueó el acceso al sitio web. ^{[ 49 ]}

En febrero de 2026, el Departamento de Asuntos Internos de Nueva Zelanda dictaminó que los mercados de predicción como Polymarket y Kalshi están prohibidos por la Ley de Juegos de Azar de 2003 y la Ley de la Industria de las Carreras de Caballos de 2020. ^{[ 50 ]}

Polymarket fue considerada una plataforma de apuestas sin licencia y prohibida en todo Argentina por un juez de Buenos Aires en marzo de 2026. ^{[ 51 ]}

En Brasil, los reguladores no han establecido si los mercados de predicción caen bajo la jurisdicción de la Comisión de Valores del país o de la Secretaría de Premios y Apuestas del Ministerio de Hacienda . ^{[ 52 ]}

Algunos sitios web de predicción, a veces clasificados como mercados de predicción, no implican apostar dinero real, sino que suman o restan puntos de reputación a un pronosticador en función de la precisión de su predicción. Este sistema de incentivos puede ser más adecuado que los mercados de predicción tradicionales para preguntas de nicho o de largo plazo. ^{[ 69 ] [ 71 ]} Estos incluyen Manifold, ^{[ 72 ]} Metaculus y Good Judgment Open .

Un estudio de 2006 encontró que los mercados de predicción con dinero real eran significativamente más precisos que los mercados de predicción con dinero ficticio para eventos no deportivos. ^{[ 73 ]}

Un mercado de predicción combinatorio es un tipo de mercado de predicción donde los participantes pueden apostar por combinaciones de resultados. ^{[ 74 ]} La ventaja de apostar por combinaciones de resultados es que, en teoría, la información condicional se puede incorporar mejor al precio de mercado.

Una dificultad de los mercados de predicción combinatoria es que el número de operaciones combinatorias posibles aumenta exponencialmente con el número de operaciones normales. Por ejemplo, un mercado con tan solo 100 contratos binarios tendría${\displaystyle 2^{100}}$posibles combinaciones de contratos. Estas estructuras de datos exponencialmente grandes pueden ser demasiado grandes para que una computadora las procese, por lo que se han realizado esfuerzos para desarrollar algoritmos y reglas que hagan que los datos sean más manejables. ^{[ 75 ] [ 76 ]}

Los mercados de predicción electoral son un tipo de mercado de predicción en el que el valor final de los contratos que se negocian se basa en el resultado de las elecciones. El objetivo principal de un mercado de valores electoral es predecir el resultado de las elecciones, como el porcentaje de votos populares o el porcentaje de escaños que recibe cada partido político en una legislatura o parlamento .

Antes de la Segunda Guerra Mundial , las apuestas electorales estaban muy extendidas en Estados Unidos, remontándose a la elección de George Washington y organizándose durante la época de Lincoln . Aunque a menudo ilegales, operaban abiertamente a través de "comisionados de apuestas" que gestionaban las apuestas y cobraban una comisión del 5%. Nueva York era el centro neurálgico, y la actividad se trasladó de las salas de billar a la Curb Exchange (precursora de AMEX ) y a las oficinas de Wall Street . En la década de 1930, las apuestas involucraban grandes sumas de dinero procedentes de figuras anónimas del mundo empresarial y del espectáculo. En algunas elecciones, los volúmenes negociados rivalizaban con los de acciones y bonos , y las probabilidades diarias se publicaban en importantes periódicos como The New York Times . ^{[ 77 ]}

La CFTC ha intentado restringir los mercados electorales, argumentando que se asemejan más a juegos de azar que a los derivados financieros que supervisa. Anteriormente permitió un uso académico limitado, como con PredictIt , pero retiró su apoyo en 2022 y se vio envuelta en un litigio con el proyecto. La CFTC también tomó como objetivo a Polymarket , un mercado de predicción basado en criptomonedas, lo que provocó que la empresa se trasladara al extranjero y pagara una multa de 1,4 millones de dólares. ^{[ 78 ]}

En octubre de 2024, el mercado de predicción Kalshi ganó una demanda contra su regulador, la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC), y un tribunal federal de apelaciones en Washington le permitió reactivar los primeros mercados de predicción electoral totalmente regulados en Estados Unidos. La victoria judicial de Kalshi sobre la CFTC abrió el mercado a los mercados electorales. ^{[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]} A finales de 2025, MetaMask integró Polymarket en su interfaz de billetera, ampliando el acceso de los usuarios a los mercados de predicción basados ​​en blockchain a través de una aplicación de autocustodia. ^{[ 79 ]}