Apostas ou monetização do conhecimento? Desconstruindo o caminho do dinheiro inteligente no mercado de previsão e as onze principais estratégias de arbitragem

Autor: Frank, PANews

À medida que os dividendos narrativos do mercado de criptomoedas vão desaparecendo, os fundos procuram a próxima saída segura. Recentemente, os mercados de previsão têm emergido, não só pela sua independência em mercados turbulentos, mas também devido a uma série de estratégias de “dinheiro inteligente” de alto retorno que surgiram por trás deles, tornando-os uma das áreas com maior potencial de explosão até 2026.

No entanto, para a maioria dos observadores, os mercados de previsão ainda parecem uma caixa preta envolta em uma fachada de blockchain. Embora sejam construídos sobre contratos inteligentes, oráculos e stablecoins, o seu mecanismo central difere bastante da lógica tradicional de “especulação de criptomoedas”. Aqui, não olhamos para velas K, apenas para probabilidades; não contamos histórias, apenas fatos.

Para os novos participantes, surgem muitas dúvidas: Como é que este mercado funciona de forma eficiente? Qual é a diferença essencial em relação às formas tradicionais de criptomoedas? Que modelos de arbitragem “inteligente” supostamente dominam? E, além disso, este mercado aparentemente fervoroso realmente tem capacidade para suportar trilhões de dólares em fundos?

Com essas perguntas em mente, a PANews realizou uma pesquisa panorâmica sobre o mercado de previsão atual. Vamos desvendar a aparência de “jogo de azar”, aprofundar os mecanismos subjacentes e os dados na cadeia, desconstruir essa guerra matemática pela monetização do conhecimento, e revelar os riscos e oportunidades que podem estar sendo negligenciados.

Verdade dos Dados: A véspera da explosão do mercado de previsão

Na prática, o mercado de previsão é de fato uma das poucas áreas de “touro” em 2025 (semelhante às stablecoins). Nos últimos meses, mesmo com o mercado de criptomoedas em declínio, plataformas como Polymarket e Kalshi continuam a crescer rapidamente e de forma frenética.

Essa tendência é claramente visível no volume de negociações: em setembro, a média diária de negociações na Polymarket permanecia entre 20 e 30 milhões de dólares, e a Kalshi tinha um padrão semelhante. Quando o mercado de criptomoedas começou a declinar após meados de outubro, os volumes diários dessas duas líderes do mercado de previsão aumentaram significativamente: em 11 de outubro, a Polymarket atingiu 94 milhões de dólares em volume diário, enquanto a Kalshi ultrapassou 200 milhões de dólares. Os aumentos foram de aproximadamente 3 a 7 vezes, e até agora continuam em alta e em rápida ascensão.

No entanto, em termos de escala, o mercado de previsão ainda está numa fase inicial. O volume total combinado da Polymarket e Kalshi é de cerca de 38,5 bilhões de dólares. Este volume ainda é menor do que o volume diário de uma única exchange como a Binance, e uma média diária de 200 milhões de dólares só coloca essas plataformas na posição aproximadamente 50ª em ranking de volume de negociações.

Contudo, com a realização da Copa do Mundo FIFA de 2026, espera-se que a escala do mercado de previsão aumente ainda mais. O Citizens Financial Group prevê que, até 2030, a escala total do mercado de previsão possa atingir trilhões de dólares. O relatório da Eilers & Krejcik ( projeta que, até o final desta década (por volta de 2030), o volume de negociações anuais pode chegar a 1 trilhão de dólares. Com esse tamanho, o mercado ainda teria potencial de crescimento de dezenas de vezes, e vários relatórios de instituições mencionam que a Copa do Mundo de 2026 será um catalisador para esse crescimento e um teste de resistência.

) Desconstruindo o Dinheiro Inteligente: Análise de onze estratégias de arbitragem

Nesse contexto, o maior atrativo recente do mercado de previsão continua sendo aquelas histórias de riqueza que permanecem imutáveis. E, ao ver essas histórias de riqueza, muitas pessoas pensam em copiar ou seguir. No entanto, explorar os princípios centrais dessas estratégias, suas condições de implementação e os riscos envolvidos pode ser uma escolha mais confiável. A PANews compilou as dez estratégias mais discutidas atualmente no mercado de previsão.

1. Arbitragem Matemática Pura

Lógica: Aproveitar o desequilíbrio matemático entre Yes + No menor que 1. Por exemplo, quando a probabilidade de “sim” em Polymarket é 55%, e a de “não” em Kalshi é 40%, a soma das probabilidades é 95%. Ao fazer ordens separadas de “sim” e “não” em ambos os lados, com custo total de 0,95, independentemente do resultado final, você garante um retorno de 1, gerando uma arbitragem de aproximadamente 5%.

Condições: Requer habilidades técnicas avançadas para identificar rapidamente essas oportunidades de arbitragem, pois quem consegue aproveitar essas oportunidades não é uma pessoa só.

Risco: Muitos plataformas têm critérios diferentes para determinar o resultado de um evento. Ignorar esses critérios pode levar a perdas em ambos os lados. Como apontado por @linwanwan823, durante o shutdown do governo dos EUA em 2024, os arbitradores descobriram que Polymarket considerou “fechamento do governo” como verdadeiro (YES), enquanto Kalshi considerou como falso (NO). A razão é que Polymarket baseia seu encerramento na publicação de um aviso oficial pelo OPM, enquanto Kalshi exige que o fechamento dure mais de 24 horas.

2. Arbitragem de Hedge entre Plataformas/Chains

Lógica: Aproveitar diferenças de preço para o mesmo evento em plataformas distintas (ilhas de informação). Por exemplo, as probabilidades de “Trump vencer” podem estar desalinhadas entre Polymarket e Kalshi. Se uma plataforma mostra 40% e a outra 55%, você pode comprar em uma direção e vender na outra, criando um hedge.

Condições: Semelhante à primeira, requer habilidades técnicas avançadas para detectar essas diferenças.

Risco: Novamente, é preciso atenção às condições de julgamento de cada plataforma para o evento.

3. Estratégia de “Títulos” de Alta Probabilidade

Lógica: Considerar eventos altamente certos como “títulos de curto prazo”. Quando um resultado já está claro (por exemplo, antes da decisão de taxa de juros do Federal Reserve, com consenso de 99%), mas o preço na previsão ainda está em torno de 0,95 ou 0,96, é uma oportunidade de “aproveitar o juros do tempo”.

Condições: Grandes volumes de fundos, pois o retorno por operação é baixo, exigindo maior capital para lucros relevantes.

Risco: Eventos de “cisne negro” podem inverter a situação de forma imprevisível, causando perdas significativas.

4. Sniping de Liquidez Inicial

Lógica: Aproveitar o período de “vácuo” na liquidez ao criar um novo mercado. Quando um mercado é aberto, geralmente não há ordens de venda. O primeiro a colocar uma ordem tem controle absoluto do preço. Scripts podem monitorar eventos na cadeia e colocar ordens de compra de valores muito baixos (0,01-0,05). Depois, com a liquidez normalizada, vendem-se a preços mais altos, como 0,5 ou mais.

Condições: Devido à concorrência, é necessário hospedar servidores próximos aos nós para reduzir a latência.

Risco: Semelhante ao “sniping” de lançamentos de memes, se a velocidade não for suficiente, pode-se acabar comprando a um preço mais alto.

5. Negociação com Modelos de Probabilidade de IA

Lógica: Utilizar grandes modelos de IA que, após análise de profundidade de mercado, identificam conclusões diferentes do mercado. Quando há espaço para arbitragem, comprar. Por exemplo, se a IA indica que a probabilidade real do “Real Madrid vencer” é 70%, mas o mercado oferece apenas 0,5, pode-se comprar.

Condições: Ferramentas de análise de dados complexas e modelos de machine learning, com custos elevados de computação de IA.

Risco: Erros de previsão da IA ou eventos imprevistos podem causar perdas de capital.

6. Modelo de Diferença de Informação com IA

Lógica: Aproveitar a vantagem de velocidade na leitura de informações por máquinas. Obter informações mais rápidas que outros usuários comuns, comprando antes de mudanças no mercado.

Condições: Fontes de informação caras, possivelmente exigindo assinaturas de APIs institucionais e algoritmos de reconhecimento de IA de alta precisão.

Risco: Ataques de notícias falsas ou ilusões geradas por IA.

7. Arbitragem entre Mercados Relacionados

Lógica: Aproveitar o atraso na transmissão de efeitos causais entre eventos. A variação de preço do evento principal é quase instantânea, mas a reação de eventos secundários é mais lenta. Por exemplo, “Trump ganhar a eleição” e “Partido Republicano ganhar o Senado”.

Condições: Compreensão profunda das ligações lógicas entre eventos políticos ou econômicos, além de monitorar centenas de mercados simultaneamente.

Risco: Falha na relação entre eventos, como a ausência de correlação positiva entre Messi faltar a um jogo e a derrota do time.

8. Market Making Automatizado e Recompensas

Lógica: Ser o “vendedor de picaretas”. Não apostar na direção, apenas fornecer liquidez, ganhando na diferença de preço e nas recompensas da plataforma.

Condições: Estratégias profissionais de market making e capital robusto.

Risco: Taxas de transação e eventos de “cisne negro”.

9. Acompanhamento na cadeia e rastreamento de baleias

Lógica: Acreditar que o “dinheiro inteligente” possui informações privilegiadas. Monitorar endereços de alta taxa de sucesso e, ao detectar grandes posições de baleias, bots seguem imediatamente.

Condições: Ferramentas de análise on-chain, limpeza de dados, e capacidade de resposta rápida.

Risco: Contra-ataques de baleias, com estratégias de hedge ou contra-ataque.

10. “Arbitragem de Informação” com Pesquisa Exclusiva

Lógica: Possuir informações privadas não acessíveis ao público, como, por exemplo, durante as eleições americanas de 2024, quando o trader francês Théo, usando o “efeito vizinho”, identificou a tendência de “eleitores invisíveis” e apostou contra o mercado em odds desfavoráveis.

Condições: Pesquisa exclusiva e custos elevados.

Risco: Erros na pesquisa, levando a obter informações incorretas e apostar na direção errada.

11. Manipulação de Oráculos

Lógica: Sobre quem será o árbitro. Como muitos eventos complexos no mercado de previsão não podem ser decididos por algoritmos simples, é necessário usar oráculos externos. Atualmente, a Polymarket usa o UMA’s Optimistic Oracle. Após cada evento, alguém deve submeter uma decisão ao protocolo UMA, e se a votação de 2 horas tiver mais de 98% de aprovação, o resultado é considerado verdadeiro. Caso contrário, é necessário mais investigação comunitária. Essa mecânica, no entanto, possui vulnerabilidades e espaço para manipulação. Em julho de 2025, por exemplo, a questão “Zelensky usou terno antes de julho?” foi decidida por uma votação com mais de 40% de tokens de quatro grandes detentores, que determinaram “NO”, causando perdas de cerca de 2 milhões de dólares para os investidores contrários. Outros eventos, como “Ucrânia assinou acordo de minerais de terras raras com os EUA” ou “Governo Trump desclassificou documentos UFO em 2025”, também apresentaram sinais de manipulação. Muitos usuários consideram pouco confiável que um token de menos de 100 milhões de dólares de valor de mercado seja o árbitro de mercados como o Polymarket.

Condições: Grande quantidade de tokens UMA em disputa ou condições de decisão controversas.

Risco: Atualizações nos oráculos podem fechar brechas, como a introdução do MOOV2 (Managed Optimistic Oracle V2) em agosto de 2025, limitando propostas a uma lista de permissões e reduzindo propostas maliciosas ou spam.

De modo geral, essas estratégias podem ser classificadas em jogadores técnicos, financeiros e profissionais. Todas elas se baseiam em vantagens assimétricas exclusivas para gerar lucros. No entanto, essas estratégias podem funcionar apenas na fase inicial de maturidade do mercado (semelhante às arbitragens no início do mercado de criptomoedas). À medida que segredos são revelados e o mercado amadurece, a maioria das oportunidades de arbitragem tende a diminuir cada vez mais.

Por que o mercado de previsão pode se tornar a “cura da era da informação”

Por trás do crescimento do mercado e do apoio de instituições, qual é o verdadeiro poder do mercado de previsão? A opinião predominante é que ele resolve um problema central: na era da explosão de informações e notícias falsas, o custo de descobrir a verdade está cada vez mais alto.

Existem três razões principais para isso:

1. “Dinheiro de verdade” em votos é mais confiável do que pesquisa. Pesquisas tradicionais ou previsões de especialistas geralmente não envolvem custos reais, e o poder de decisão fica concentrado em indivíduos ou instituições com influência. Isso faz com que muitas previsões não tenham credibilidade, enquanto os mercados de previsão, por sua natureza, resultam do jogo de múltiplos investidores. Primeiro, eles agregam a inteligência coletiva de várias fontes de informação. Segundo, o dinheiro investido aumenta a peso dessas previsões. Assim, o mercado de previsão resolve, em essência, o “problema da verdade” na sociedade, tendo um valor intrínseco.

2. Transformar vantagem profissional ou de informação pessoal em dinheiro. Isso é bem evidenciado por endereços de “dinheiro inteligente” de destaque. Apesar das estratégias variadas, o sucesso deles geralmente se deve ao domínio de alguma vantagem ou informação especializada. Por exemplo, alguém que conhece profundamente um evento esportivo pode ter uma vantagem significativa na previsão de seus resultados. Ou, por outro lado, usuários que usam técnicas para verificar resultados mais rapidamente podem explorar arbitragem na fase final do mercado. Isso difere bastante do mercado financeiro tradicional ou do mercado de criptomoedas, onde o capital é a maior vantagem. Aqui, a tecnologia e a capacidade são mais importantes. Isso atrai muitos talentos ao mercado de previsão, e esses casos de sucesso se tornam exemplos seguidos por outros.

3. Lógica simples de opções binárias, com barreiras de entrada mais baixas do que especular com criptomoedas. Basicamente, o mercado de previsão é uma forma de opções binárias: apostar em “sim” ou “não”. A negociação é mais acessível, sem precisar se preocupar com preços, tendências ou indicadores complexos. Os ativos também são simples e fáceis de entender. Quem vencerá? Não é uma questão de entender a tecnologia de provas de conhecimento zero. Assim, o público-alvo do mercado de previsão tende a ser maior do que o do mercado de criptomoedas.

Claro que há desvantagens, como ciclos curtos de mercado, baixa liquidez em nichos, riscos de manipulação e conformidade regulatória. Mas o principal motivo é que, neste momento, o mercado de previsão parece preencher o “vácuo narrativo” do mercado de criptomoedas, que muitas vezes é entediante.

A essência do mercado de previsão é uma revolução na precificação do “futuro”. Ele junta fragmentos de conhecimento individual através do jogo financeiro, formando o quebra-cabeça mais próximo da realidade.

Para os observadores, é uma “máquina da verdade” na era da informação. Para os participantes, é uma guerra matemática sem fumaça de armas. Com a aproximação de 2026, essa área de trilhões de dólares está apenas começando a se desenhar. Mas, independentemente de como os algoritmos evoluam ou as estratégias se aprimorem, a verdade mais simples do mercado de previsão permanece: não há almoço grátis, apenas recompensas extremas pela monetização do conhecimento.