Predecir que los mercados emergen durante los periodos de bajada en el mercado de criptomonedas, convirtiéndose en uno de los pocos “campos de toro” en 2025. Este artículo analiza en profundidad once estrategias de arbitraje de dinero inteligente, revelando las oportunidades y riesgos detrás de esta guerra matemática por la monetización del conocimiento.
（Resumen previo: ¿Por qué los mercados de predicción no son apuestas? Aclarando el valor de los datos en eventos en cadena y recomendaciones de políticas）
（Información adicional: ¿Por qué se dice que los mercados de predicción aún están en fase exploratoria? Una visión de los cinco principales desafíos de Prediction Market）

Índice de este artículo

• La verdad de los datos: La víspera de la explosión de los mercados de predicción
• Descomponiendo el dinero inteligente: Análisis de once estrategias de arbitraje
• ¿Por qué los mercados de predicción pueden convertirse en “la cura de la era de la información”?

A medida que los beneficios narrativos del mercado de criptomonedas se van disipando, los fondos buscan la próxima salida segura. Recientemente, los mercados de predicción han surgido con fuerza, no solo por su comportamiento independiente en medio de la volatilidad, sino también por una serie de estrategias de “dinero inteligente” de alto rendimiento que han emergido en su interior, lo que los convierte en uno de los campos con mayor potencial de explosión en 2026.

Sin embargo, para la mayoría de los observadores, los mercados de predicción siguen siendo como 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 tokens”. Aquí no se miran las velas K, solo se consideran probabilidades; no se cuentan historias, solo hechos.

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

Con estas preguntas, PANews realizó una investigación panorámica sobre los mercados de predicción actuales. Desenmascaramos la apariencia de “apuestas”, profundizamos en los mecanismos subyacentes y en los datos en cadena, descomponiendo esta guerra matemática por la monetización del conocimiento, y revelando los riesgos y oportunidades que podrían pasar desapercibidos.

La verdad de los datos: La víspera de la explosión de los mercados de predicción

Desde la situación real de desarrollo, los mercados de predicción son, de hecho, uno de los pocos “campos de toro” en 2025 (similar a las stablecoins). En medio de la reciente depresión general del mercado de criptomonedas, 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 transacciones. 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 el inicio de la caída del mercado en la segunda quincena de octubre, el volumen diario de estos dos líderes en predicción comenzó 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.

No obstante, en términos de tamaño, los mercados de predicción aún están en una etapa temprana. La suma del volumen de transacción acumulado de Polymarket y Kalshi ronda los 385 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 aproximadamente el puesto 50 en el ranking de plataformas.

Sin embargo, con la celebración de la Copa Mundial de la FIFA en 2026, se espera que la escala de los mercados de predicción aumente aún más. Citigroup predice que para 2030, el tamaño total de estos mercados podría alcanzar la escala de billones de dólares. El informe de Eilers & Krejcik (E&K) pronostica 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 crecimiento potencial, y varios informes de instituciones mencionan que la Copa del Mundo de 2026 será un catalizador y una prueba de resistencia para este mercado en expansión.

Descomponiendo el dinero inteligente: Análisis de once estrategias de arbitraje

En este contexto, la mayor atracción reciente de los mercados de predicción sigue siendo esas historias de riqueza eternas. Tras conocer estas historias, muchas personas piensan en replicarlas o seguir sus pasos. Sin embargo, explorar los principios fundamentales, las condiciones de implementación y los riesgos asociados a estas estrategias puede ser una opción más confiable. PANews ha recopilado las diez estrategias más discutidas en el mercado actual de predicción.

1. Arbitraje puramente matemático

Lógica: Aprovechar el desequilibrio matemático entre Yes + No menor a 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 de probabilidades es del 95%. Entonces, al colocar órdenes en ambos lados, comprando “Sí” y “No”, con un costo total de 0.95, sin importar el resultado final, se obtiene 1, generando un espacio de arbitraje del 5%.

Condiciones: Requiere que los participantes tengan habilidades técnicas fuertes para identificar rápidamente estas oportunidades, ya que no las puede aprovechar solo una persona.

Riesgos: Muchos plataformas tienen diferentes criterios para determinar un evento. Ignorar estos criterios puede llevar a pérdidas en ambos lados. Como señaló @linwanwan823, durante el cierre del gobierno de EE. UU. en 2024, los arbitrajistas descubrieron que Polymarket consideró “cierre” como “ocurrido” (YES), mientras que Kalshi consideró “no ocurrido” (NO). La razón radica en que Polymarket basa su liquidación en el anuncio de cierre de OPM, mientras que Kalshi requiere que el cierre real dure más de 24 horas.

2. Arbitraje entre plataformas / cadenas

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

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

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, es una oportunidad para “recoger el interés del tiempo”.

Condiciones: Gran volumen de fondos, ya que las ganancias por operación son bajas y se requiere mayor capital para obtener beneficios significativos.

Riesgos: Eventos imprevistos (cisnes negros). Si ocurre una reversión de baja probabilidad, las pérdidas pueden ser enormes.

4. “Sniping” de liquidez inicial

Lógica: Aprovechar la “vacante” en el libro de órdenes en los primeros momentos de creación de un nuevo mercado. Cuando no hay órdenes de venta, el primer que coloca una orden tiene control absoluto del precio. Se puede usar un script para monitorear eventos en cadena y colocar muchas órdenes de compra a precios muy bajos (0.01-0.05). Luego, cuando la liquidez normal se restablece, se venden a precios más altos (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 “memes” en la apertura, si no se tiene la ventaja de velocidad, se puede terminar comprando en el pico.

5. Trading basado en modelos de probabilidad con IA

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

Condiciones: 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 de capital.

6. Modelo de información diferencial con IA

Lógica: Aprovechar la diferencia de velocidad en la adquisición de información (“la velocidad de lectura de máquinas > la de humanos”). Obtener información más rápido que otros, comprando antes de que cambien los precios.

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

Riesgos: Ataques de noticias falsas o ilusiones de IA.

7. Arbitraje en mercados relacionados

Lógica: Aprovechar la transmisión retardada de relaciones causales entre eventos. El precio del evento principal cambia instantáneamente, pero la reacción de eventos secundarios es más lenta. Por ejemplo: “Trump gana las elecciones” y “el Partido Republicano gana el Cámara de Senadores”.

Condiciones: Es necesario entender profundamente las conexiones lógicas entre eventos políticos o económicos, y monitorear cientos de mercados para detectar correlaciones en los precios.

Riesgos: Fallo en la relación entre eventos, como la ausencia de correlación positiva entre la ausencia de Messi en un partido y la derrota del equipo.

8. Market making automatizado y recompensas

Lógica: Ser quien “vende las herramientas”. No apostar en la dirección, solo proporcionar liquidez, ganando el diferencial de compra-venta y las 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 posición, los bots siguen inmediatamente.

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

Riesgos: Contrajercas de las ballenas y estrategias de cobertura.

10. “Arbitraje” de información exclusiva mediante investigación

Lógica: Poseer información privada desconocida del mercado, como en las elecciones presidenciales de EE. UU. en 2024, donde el trader francés Théo, mediante el “efecto vecino”, detectó la tendencia de “electores invisibles” y tomó posiciones contrarias cuando las cuotas estaban en contra.

Condiciones: Planes de investigación exclusivos y costos elevados.

Riesgos: Error en la investigación, obteniendo información incorrecta, y posicionarse en la dirección equivocada.

11. Manipulación de oráculos

Lógica: La cuestión de quién es el árbitro. Dado que en los mercados de predicción hay eventos complejos, su determinación no puede ser simplemente automatizada. Se requiere un oráculo externo, como UMA con su Optimistic Oracle. Tras cada evento, se presenta una decisión humana en el contrato UMA. Si en 2 horas la votación supera el 98%, se acepta el resultado; si no, se realiza investigación y votación comunitaria adicional.

Pero este mecanismo también tiene vulnerabilidades y espacios para manipulación. En julio de 2025, por ejemplo, en la pregunta “¿El presidente ucraniano Zelenski usó traje antes de julio?”, aunque varios medios reportaron que sí, en la votación de UMA, cuatro grandes tenedores con más del 40% de los tokens determinaron “NO”, causando pérdidas de aproximadamente 2 millones de dólares a los usuarios en posición contraria. También en eventos como “¿Ucrania firmó un acuerdo de minerales raros con EE. UU.” o “¿Trump desclasificó archivos OVNI en 2025?”, se detectaron indicios de manipulación. Muchos usuarios consideran poco confiable que UMA, con un valor de mercado inferior a 100 millones de dólares, sirva como árbitro para mercados como Polymarket.

Condiciones: Grandes tenencias de UMA o condiciones de decisiones controvertidas.

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

En general, estas estrategias se dividen en jugadores tecnológicos, de capital y profesionales. Todos construyen modelos de ganancia mediante ventajas asimétricas exclusivas. Sin embargo, estas estrategias solo funcionan en la etapa temprana e inmadura del mercado (similar a las estrategias de arbitraje en los primeros tiempos de las criptomonedas). A medida que los secretos se revelen y el mercado madure, 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 y la confianza institucional, ¿qué magia tienen los mercados de predicción? La opinión dominante es que resuelven un problema central: en una era de explosión de información y noticias falsas, el costo de la verdad se vuelve cada vez más alto.

Detrás de este punto de partida, pueden existir tres razones principales.

1. La “verdadera plata” en las votaciones es más confiable que la investigación. Las encuestas tradicionales o predicciones de expertos, a menudo carecen de costos reales y su autoridad está en manos de unos pocos con poder de palabra. Esto hace que muchas predicciones carezcan de confianza, mientras que la estructura de los mercados de predicción resulta de la competencia monetaria entre inversores, logrando así una inteligencia colectiva basada en múltiples fuentes de información, y aumentando el peso de la predicción mediante el dinero. Desde esta perspectiva, los mercados de predicción resuelven un “problema de la verdad” social, lo cual ya tiene valor.

2. La capacidad de convertir ventajas profesionales o de información en dinero. Esto se refleja en las direcciones de dinero inteligente más destacadas en estos mercados. Aunque las estrategias varían, el éxito radica en dominar alguna ventaja profesional o informativa en un área específica. Por ejemplo, alguien que conoce muy bien un evento deportivo puede tener una ventaja en predicciones relacionadas. O, mediante técnicas, puede verificar resultados más rápido que otros y aprovechar oportunidades en las fases finales. Esto difiere mucho del mercado financiero tradicional y de las criptomonedas, donde el capital no es la mayor ventaja (incluso en los mercados de predicción, puede ser una desventaja), sino la habilidad y la tecnología. Esto atrae a muchos talentos que invierten en estos mercados, y estos casos ejemplares generan mayor interés.

3. La lógica simple de las opciones binarias, con barreras de entrada más bajas que el trading de tokens. En esencia, los mercados de predicción son opciones binarias: apostar a “Sí” o “No”. La barrera de entrada es menor, sin necesidad de considerar tendencias, indicadores técnicos o sistemas complejos. Los objetos de predicción suelen ser simples y fáciles de entender. ¿Quién ganará? En lugar de entender la tecnología de un proyecto de cero conocimiento, la mayoría de los usuarios puede participar fácilmente. 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 información privilegiada y manipulación, y problemas regulatorios. Pero la razón más importante es que, en el estado actual, parecen estar llenando el “vacío narrativo” aburrido del mercado de criptomonedas.

La esencia de los mercados de predicción es una revolución en la valoración del “futuro”. Convierten las fragmentaciones cognitivas de innumerables individuos en un rompecabezas que se acerca a la realidad, mediante el juego monetario.

Para los observadores, son la “máquina de la verdad” de la era de la información. Para los participantes, es una guerra matemática sin humo. Con la cercanía de 2026, este campo 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: aquí no hay almuerzos gratis, solo la máxima recompensa por la monetización del conocimiento.