¿Apuestas o monetización del conocimiento? Desglosando el camino del dinero inteligente en los mercados predictivos y las once principales estrategias de arbitraje

Autor: Frank, PANews

A medida que los beneficios narrativos del mercado de predicciones van desapareciendo gradualmente, los fondos buscan la próxima salida segura. Recientemente, los mercados de predicción han surgido con fuerza, no solo por su comportamiento independiente en mercados turbulentos, sino también por una serie de estrategias de “dinero inteligente” de alto rendimiento que han emergido detrás de ellos, lo que los convierte en uno de los sectores con mayor potencial de explosión para 2026.

Sin embargo, para la mayoría de los observadores, los mercados de predicción siguen siendo una caja negra envuelta en un disfraz de blockchain. Aunque están construidos sobre contratos inteligentes, oráculos y stablecoins, su mecanismo central difiere mucho de la lógica tradicional de “trading de criptomonedas”. Aquí no se miran las velas K, solo probabilidades; no se cuentan historias, solo hechos.

Para los nuevos participantes, surgen muchas dudas: ¿cómo funciona eficientemente este mercado? ¿En qué se diferencia esencialmente de las formas tradicionales de criptomonedas? ¿Qué modelos de arbitraje desconocidos dominan esas famosas “dinero inteligente”? Y, además, ¿realmente tiene capacidad para soportar miles de millones en fondos este mercado aparentemente apasionado?

Con estas preguntas, PANews realizó una investigación panorámica sobre el mercado de predicciones actual. Desenmascaramos la apariencia de “juego de azar”, profundizamos en los mecanismos subyacentes y en los datos en cadena, descomponemos esta guerra matemática por la monetización del conocimiento y recuperamos los riesgos y oportunidades que podrían ser pasados por alto.

Verdad de los datos: La víspera de la explosión del mercado de predicciones

Desde la situación real de desarrollo, los mercados de predicción son efectivamente uno de los pocos sectores en “tendencia alcista” en 2025 (similar a las stablecoins). En los últimos meses, en medio de la caída general del mercado cripto, los mercados de predicción liderados por Polymarket y Kalshi siguen creciendo rápidamente y de manera frenética.

Se puede observar claramente esta tendencia en el volumen de operaciones. En septiembre de este año, el volumen diario promedio de Polymarket se mantenía entre 20 y 30 millones de dólares, y Kalshi era similar. Sin embargo, tras comenzar la caída del mercado en octubre, el volumen diario de estas dos principales plataformas empezó a aumentar significativamente. El 11 de octubre, Polymarket alcanzó un volumen diario de 94 millones de dólares, y Kalshi superó los 200 millones. El incremento fue de aproximadamente 3 a 7 veces, y hasta ahora siguen en niveles altos y en auge.

Pero, en términos de tamaño, los mercados de predicción aún están en una etapa temprana. La suma del volumen de negociación de Polymarket y Kalshi es de aproximadamente 38.5 mil millones de dólares. Este volumen total aún es menor que el volumen diario de Binance, y con un promedio de 200 millones de dólares diarios, solo ocupa alrededor del posición 50 en todos los exchanges.

No obstante, con la celebración de la Copa del Mundo FIFA 2026, se espera que la escala de los mercados de predicción aumente aún más. Citibank predice que para 2030, el tamaño total de estos mercados podría alcanzar la escala de billones de dólares. El informe de Eilers & Krejcik ( y ) predice que para finales de esta década (alrededor de 2030), el volumen de transacciones anuales podría llegar a 1 billón de dólares. Con esta escala, todavía hay varias decenas de veces de espacio para crecer, y varios informes de instituciones mencionan que la Copa del Mundo 2026 será un catalizador y una prueba de estrés para el crecimiento de este mercado.

Descomponiendo el dinero inteligente: análisis de las once principales estrategias de arbitraje

En este contexto, la mayor atracción que ha explotado recientemente en los mercados de predicción sigue siendo esas historias de “riqueza eterna”. Tras ver estas historias, muchas personas piensan en copiar o seguirlas. Sin embargo, explorar los principios fundamentales, las condiciones de implementación y los riesgos potenciales de estas estrategias puede ser una opción más confiable. PANews ha recopilado las diez estrategias más discutidas en el mercado actual de predicciones.

1. Arbitraje matemático puro

Lógica: Aprovechar el desequilibrio matemático cuando la suma de las probabilidades de Yes + No es menor que 1. Por ejemplo, si la probabilidad de “Sí” en Polymarket es del 55%, y la probabilidad de “No” en Kalshi es del 40%, la suma total es del 95%. Entonces, al colocar órdenes en ambos lados, comprando “Sí” y “No” respectivamente, con un costo total de 0.95, sin importar el resultado final, se obtiene un pago de 1, generando un arbitraje del 5%.

Condiciones: Requiere que los participantes tengan habilidades técnicas fuertes para identificar rápidamente estas oportunidades, ya que no las detecta cualquiera.

Riesgos: Muchos plataformas tienen diferentes criterios para determinar un evento. Ignorar estos criterios puede llevar a pérdidas en ambos lados. Como señaló @linwanwan823, en el cierre del gobierno de EE. UU. en 2024, los arbitrajistas descubrieron que Polymarket consideraba “cierre” como “anuncio oficial de cierre” (YES), mientras que Kalshi requería que “el cierre real durara más de 24 horas” (NO).

2. Arbitraje de cobertura entre plataformas/cadenas

Lógica: Aprovechar las diferencias en la valoración del mismo evento en plataformas distintas (islas de información). Por ejemplo, las probabilidades de “Trump ganará” en Polymarket y Kalshi pueden no estar sincronizadas. Si una plataforma ofrece un 40% y otra un 55%, se puede comprar en diferentes direcciones en ambas plataformas para crear una cobertura.

Condiciones: Similar a la anterior, requiere habilidades técnicas para detectar estas discrepancias.

Riesgos: También hay que tener cuidado con los diferentes criterios de determinación en cada plataforma.

3. Estrategia de “bono” de alta probabilidad

Lógica: Considerar eventos con alta certeza como “bonos a corto plazo”. Cuando un resultado ya está claro (por ejemplo, antes de la decisión de tasas de la Reserva Federal, con un consenso del 99%), pero el precio en el mercado de predicción aún se mantiene en 0.95 o 0.96, se está “recogiendo el interés del tiempo”.

Condiciones: Requiere grandes fondos, ya que las ganancias por operación son bajas y se necesita un volumen alto para obtener beneficios significativos.

Riesgos: Eventos imprevistos (cisnes negros). Si ocurre un cambio de última hora, las pérdidas pueden ser enormes.

4. Sniping de liquidez inicial

Lógica: Aprovechar la “vacante” en el libro de órdenes en el momento en que se crea un nuevo mercado. Cuando no hay órdenes de venta, el primer que coloque una orden tiene un control absoluto del precio. Se puede usar un script para monitorear en cadena y colocar muchas órdenes de compra a precios muy bajos (0.01-0.05). Luego, cuando la liquidez normal se establezca, vender a precios mucho más altos, como 0.5 o más.

Condiciones: Debido a la competencia, el servidor debe estar alojado cerca del nodo para reducir la latencia.

Riesgos: Similar a la estrategia de “sniping” en MEME, si no se tiene la velocidad suficiente, se puede terminar comprando en el precio más alto.

5. Trading con modelado de probabilidad por IA

Lógica: Utilizar modelos de IA que, tras un análisis profundo del mercado, detectan conclusiones diferentes. Cuando hay espacio para arbitraje, comprar. Por ejemplo, si el análisis de IA indica que la probabilidad real de que el “Real Madrid gane” es del 70%, pero en el mercado la cuota solo refleja un 50%, se puede comprar.

Condiciones: Requiere herramientas de análisis de datos complejos y modelos de aprendizaje automático, con costos elevados de computación IA.

Riesgos: Fallos en la predicción de IA o eventos imprevistos pueden causar pérdidas.

6. Modelo de información diferencial con IA

Lógica: Aprovechar la velocidad de lectura de máquinas, que supera a la de los humanos. Obtener información más rápido que otros usuarios comunes, comprando antes de que cambie el mercado.

Condiciones: Fuentes de información costosas, que pueden requerir APIs institucionales pagadas y algoritmos de reconocimiento IA precisos.

Riesgos: Ataques de noticias falsas o ilusiones de IA.

7. Arbitraje en mercados relacionados

Lógica: Aprovechar la transmisión retardada en la cadena causal entre eventos. La variación de precios del evento principal suele ser instantánea, pero la reacción de eventos relacionados secundarios puede ser más lenta. Por ejemplo, “Trump ganará la elección” y “el Partido Republicano ganará el Cámara de Senadores”.

Condiciones: Es necesario entender profundamente las relaciones lógicas entre eventos políticos o económicos, y poder monitorear la interacción de precios en cientos de mercados.

Riesgos: Fallo en la relación entre eventos, como que la ausencia de Messi en un partido no tenga relación con la derrota del equipo.

8. Market making automatizado y recompensas por provisión de liquidez

Lógica: Actuar como “vendedor de picos”. No apostar en una dirección, solo proveer liquidez, ganando el diferencial y recompensas de la plataforma.

Condiciones: Estrategias profesionales de market making y fondos sólidos.

Riesgos: Tarifas de transacción y eventos de cisne negro.

9. Seguimiento en cadena y rastreo de ballenas

Lógica: Confiar en que el “dinero inteligente” tiene información privilegiada. Monitorear direcciones con alta tasa de éxito y, cuando una ballena realiza una gran compra, un robot la sigue inmediatamente.

Condiciones: Herramientas de análisis en cadena, limpieza de datos, y capacidad de respuesta rápida.

Riesgos: Contrajuego por parte de las ballenas y estrategias de cobertura.

10. “Arbitraje” de información exclusiva mediante investigación

Lógica: Tener acceso a “información privada” desconocida en el mercado. Por ejemplo, durante las elecciones presidenciales de EE. UU. en 2024, el trader francés Théo, mediante el “efecto vecino”, detectó la tendencia de “electores invisibles” y, tras ver que las cuotas estaban en declive, tomó una posición contraria.

Condiciones: Planes de investigación exclusivos y costos elevados.

Riesgos: Métodos de investigación erróneos que lleven a obtener información equivocada y, por tanto, apostar en la dirección incorrecta.

11. Manipulación de oráculos

Lógica: Sobre quién será el árbitro en ciertos eventos. Debido a la complejidad de algunos eventos en los mercados de predicción, no se puede decidir solo con algoritmos. Se requiere un oráculo externo, como UMA con su Optimistic Oracle. Tras cada evento, se presenta una decisión humana en el protocolo UMA. Si en 2 horas la votación supera el 98%, se acepta el resultado. Si hay objeciones, se realiza una investigación comunitaria y votación adicional.

Pero este mecanismo también tiene vulnerabilidades y espacio para manipulación. En julio de 2025, por ejemplo, en la pregunta “¿El presidente ucraniano Zelenski usó traje antes de julio?”, varias plataformas reportaron que Zelenski sí usó traje, pero en la votación de UMA, cuatro grandes tenedores con más del 40% de los tokens decidieron “NO”, causando pérdidas de aproximadamente 2 millones de dólares a los usuarios en contra. Además, en eventos como “¿Ucrania firmó un acuerdo de minerales de tierras raras con EE. UU.?” o “¿El gobierno de Trump desclasificó archivos OVNI en 2025?”, también se detectaron indicios de manipulación. Muchos usuarios consideran que dejar que un token con valor de menos de 100 millones de dólares, como UMA, actúe como árbitro en mercados como Polymarket no es confiable.

Condiciones: Gran cantidad de tokens UMA en disputa o condiciones de decisiones controvertidas.

Riesgos: La actualización de los oráculos buscará cerrar estas vulnerabilidades, y en agosto de 2025 se introdujo MOOV2 (Managed Optimistic Oracle V2), limitando las propuestas a listas blancas y reduciendo propuestas basura o maliciosas.

En general, estas estrategias se dividen en jugadores tecnológicos, de fondos y profesionales. Todos construyen modelos de ganancia mediante ventajas asimétricas exclusivas. Sin embargo, estas estrategias solo funcionan en la etapa temprana de madurez del mercado (similar a las estrategias de arbitraje en los primeros tiempos del cripto). A medida que los secretos se hacen públicos y el mercado madura, la mayoría de las oportunidades de arbitraje disminuirán cada vez más.

¿Por qué los mercados de predicción pueden convertirse en la “cura de la era de la información”?

Detrás del crecimiento del mercado y del respaldo institucional, ¿qué magia tiene realmente? La opinión dominante es que los mercados de predicción resuelven un problema clave: en una era de explosión de información y noticias falsas, el costo de conocer la verdad se vuelve cada vez más alto.

Detrás de este punto de partida, probablemente existen tres razones principales.

1. La “verdadera plata” en las votaciones es más confiable que las encuestas. Las encuestas tradicionales o las predicciones de expertos, a menudo carecen de costos reales y el poder de decisión está en manos de individuos o instituciones con influencia. Esto hace que muchas predicciones carezcan de confianza, mientras que los mercados de predicción, como resultado de la interacción de múltiples inversores, reflejan la inteligencia colectiva. Además, votar con dinero aumenta la peso de esas predicciones. Desde esta perspectiva, los mercados de predicción resuelven un “problema de verdad” social, lo que ya tiene valor.

2. La capacidad de convertir ventajas profesionales o de información personal en dinero. Esto se refleja en las direcciones de “dinero inteligente” en los mercados de predicción más exitosos. Aunque las estrategias varían, la clave está en que dominan algún tipo de ventaja o información especializada en un área. Por ejemplo, alguien que conoce muy bien un evento deportivo puede tener una ventaja en las predicciones relacionadas. O, mediante técnicas tecnológicas, verificar resultados más rápido que otros, logrando arbitrajes en las fases finales del mercado. Esto difiere mucho del mercado financiero tradicional y del cripto, donde el capital era la mayor ventaja. Aquí, la tecnología y la capacidad son las principales. Esto atrae a muchos talentos que ven en los mercados de predicción una oportunidad, y estos casos ejemplares atraen a más personas.

3. La lógica simple de las opciones binarias, con barreras de entrada más bajas que el trading de criptomonedas. Esencialmente, los mercados de predicción son opciones binarias: apostar a “Sí” o “No”. La barrera de entrada es menor, sin necesidad de considerar complejos indicadores técnicos o tendencias. Los activos son simples y fáciles de entender. ¿Quién ganará? No, ¿cómo funciona la tecnología de pruebas de conocimiento cero? Esto hace que la base de usuarios sea mucho mayor que en las criptomonedas.

Por supuesto, los mercados de predicción también tienen desventajas, como ciclos cortos, baja liquidez en nichos, riesgos de manipulación y problemas regulatorios. Pero la razón más importante es que, en el estado actual, parecen estar llenando el “vacío narrativo” aburrido del mercado cripto.

La esencia del mercado de predicción es una revolución en la valoración del “futuro”. Une fragmentos de conocimiento individual en un rompecabezas que se acerca a la realidad, mediante la interacción monetaria.

Para los observadores, es la “máquina de la verdad” en la era de la información. Para los participantes, es una guerra matemática sin humo. Con la cercanía de 2026, este sector de billones apenas comienza a desplegarse. Pero, independientemente de cómo evolucione el algoritmo o las estrategias, la verdad más simple de los mercados de predicción nunca ha cambiado: no hay almuerzo gratis, solo la máxima recompensa por monetizar el conocimiento.