Puntos clave
Kalshi Research analizó más de 2,2 millones de mercados ya resueltos, desde el lanzamiento de la plataforma en 2021 hasta mediados de 2026. El estudio concluye que los precios en Kalshi se vuelven más precisos y mejor calibrados a medida que se acerca la fecha de resolución de los mercados. Tanto el volumen negociado como la participación de traders mejoran la calibración, aunque el informe advierte que la profundidad de mercado no lo explica todo.
Los mercados de predicción pueden ser algo más que simples espacios de especulación cuando logran atraer a suficientes participantes.
Un nuevo estudio de Kalshi Research sobre más de 2,2 millones de mercados resueltos concluye que los precios en esta plataforma regulada se comportan cada vez más como probabilidades reales a medida que los eventos se aproximan a su desenlace.
El documento de trabajo, firmado por Nicole Kagan y Rubens Baiocchi, examinó 2.243.741 mercados resueltos de Kalshi en 11 categorías, desde el lanzamiento de la plataforma en 2021 hasta mediados de 2026.
El estudio señala que, en agregado, los precios de Kalshi estaban “extremadamente bien calibrados” conforme los mercados se acercaban a la resolución, con puntuaciones de Brier que caen de aproximadamente 0,08–0,09 a un horizonte de tres meses hasta alrededor de 0,02 en el cierre. La precisión “naive” también sube del 88,3% tres meses antes al 97,2% al cierre.
Los mercados de predicción se someten a un test de credibilidad
La pregunta central del informe es si el precio en un mercado de predicción puede leerse literalmente como una probabilidad. En términos sencillos: si un contrato cotiza a 70 centavos, debería resolverse en “Sí” en torno al 70% de las veces en una muestra suficientemente amplia.
Los datos de Kalshi respaldan en gran medida esa interpretación. El informe muestra que los precios están bien calibrados en general y mejoran al acercarse la resolución. Eso refuerza la tesis de que los mercados de predicción pueden funcionar como herramientas de previsión en tiempo real para traders, autoridades, investigadores y medios.
El hallazgo no implica que se pueda confiar ciegamente en cada precio. El estudio demuestra que la fiabilidad depende de las condiciones: el tiempo importa, el volumen importa y el número de traders activos también importa.
Más traders hacen las previsiones más precisas
La conclusión prospectiva más sólida es que los mercados más profundos generan señales de mayor calidad. El informe documenta que las puntuaciones de Brier tienden a caer a medida que aumenta el volumen negociado, lo que sugiere que los precios se afinan a medida que se acumula actividad.
Esa relación es especialmente clara cerca de la resolución. Los mercados con menos de 10.000 dólares de volumen sobre el evento registraron una puntuación de Brier de 0,0635 en el horizonte de cierre. Aquellos con al menos 200.000 dólares de volumen redujeron esa cifra hasta 0,0099.
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El número de traders muestra un patrón similar. En el cierre, los mercados con menos de 20 participantes tenían una puntuación de Brier de 0,0354, frente a 0,0089 en los mercados con al menos 1.000 traders. El informe concluye que una mayor participación mejora la calibración, pero advierte que el número de traders es una métrica imperfecta: los eventos de alto perfil tienden a atraer más participantes y, al mismo tiempo, pueden resultar más difíciles de predecir.
No todos los mercados son igual de fiables
El estudio también detecta diferencias significativas entre categorías. Los mercados de economía muestran una mejora constante y casi lineal en las puntuaciones de Brier, en parte porque suelen resolverse en torno a publicaciones programadas como el IPC, las nóminas o los datos de PIB.
En deportes y en los llamados “mentions markets” la dinámica es más compleja, porque la información puede ir apareciendo durante el propio desarrollo del evento.
El momento real del suceso también marca la diferencia. El informe explica que los aparentes problemas de calibración en mercados de deportes y elecciones cambian cuando los investigadores miden los resultados desde la ocurrencia efectiva del evento subyacente, en vez de utilizar la marca temporal administrativa del cierre del mercado.
Esa distinción resulta clave para la industria de mercados de predicción. Si los precios van a utilizarse cada vez más como “feeds” públicos de probabilidad, los usuarios necesitan saber cuándo la señal es profunda y cuándo sigue dominada por el ruido.
El estudio de Kalshi refuerza la credibilidad de los mercados de predicción, pero su mensaje de fondo es más matizado. Los precios se convierten en herramientas de previsión útiles cuando confluyen información suficiente, liquidez y masa crítica de traders.
A medida que el mercado crezca, el próximo examen será comprobar si esa buena calibración se mantiene cuando la participación se amplíe más allá de la base actual de usuarios más activos.
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