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 aproxima la resolución de los mercados. El volumen negociado y la participación de traders mejoran la calibración, aunque el informe advierte de que la profundidad de mercado no lo explica todo.
Los mercados de predicción pueden ser algo más que simples plazas de especulación cuando participan suficientes operadores.
Un nuevo estudio de Kalshi Research, basado en más de 2,2 millones de mercados resueltos, concluye que los precios en esta bolsa regulada se comportan cada vez más como probabilidades reales a medida que se acercan a la resolución del evento subyacente.
El documento de trabajo, firmado por Nicole Kagan y Rubens Baiocchi, examinó 2.243.741 mercados de Kalshi ya resueltos en 11 categorías, desde el lanzamiento de la plataforma en 2021 hasta mediados de 2026.
El estudio concluye que los precios de Kalshi estaban “extraordinariamente bien calibrados” en agregado cuando los mercados se aproximaban a su desenlace, con puntuaciones de Brier que pasaron de alrededor de 0,08–0,09 a tres meses vista a aproximadamente 0,02 en el momento de cierre. La precisión ingenua también mejoró, del 88,3% con tres meses de antelación al 97,2% al cierre.
La prueba de credibilidad para los mercados de predicción
La cuestión central del informe es si el precio de un mercado de predicción puede interpretarse literalmente como una probabilidad. En términos sencillos: si un contrato cotiza a 70 centavos, debería resolverse en “Sí” aproximadamente el 70% de las veces en una muestra lo bastante amplia.
Los datos de Kalshi respaldan en gran medida esa lectura. El informe encuentra que los precios están bien calibrados en general y mejoran a medida que se acerca la fecha de resolución. Eso refuerza la tesis de que los mercados de predicción pueden servir como herramientas de previsión en tiempo real para traders, responsables de política económica, investigadores y periodistas.
El hallazgo no implica que cada precio de mercado deba aceptarse sin matices. El estudio muestra que la fiabilidad depende de las condiciones: el horizonte temporal importa, el volumen importa y también importa cuántos traders participan.
Más operadores afinan las previsiones
La conclusión prospectiva más contundente es que los mercados más profundos generan señales de mayor calidad. El informe detecta que las puntuaciones de Brier tienden a caer conforme aumenta el volumen negociado, lo que sugiere que los precios se afinan a medida que se acumula actividad.
Esa relación es más nítida cerca de la resolución. Los mercados con menos de 10.000 dólares de volumen en el evento presentaron una puntuación de Brier a corto plazo de 0,0635. En cambio, los mercados con al menos 200.000 dólares de volumen mostraron una puntuación mucho más baja, de 0,0099.
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El número de traders dibuja un patrón similar. Al cierre, los mercados con menos de 20 operadores registraron una puntuación de Brier de 0,0354, frente a 0,0089 para los mercados en los que intervinieron al menos 1.000 traders. El informe concluye que la participación mejora la calibración, pero matiza que el recuento de traders es una medida imperfecta, ya que los eventos de alto perfil pueden atraer a más participantes y, al mismo tiempo, ser más difíciles de pronosticar.
No todos los mercados son igual de fiables
El estudio también identifica diferencias significativas entre categorías. Los mercados sobre economía muestran una mejora constante y casi lineal en las puntuaciones de Brier, en parte porque suelen resolverse frente a publicaciones programadas, como los datos de IPC, nóminas o PIB.
En cambio, los mercados deportivos y los de menciones resultan más complejos, porque la información puede ir apareciendo a medida que se desarrolla el propio evento.
El momento en que ocurre el evento también es determinante. El informe explica que algunos problemas aparentes de calibración en mercados de deportes y de elecciones se disipaban cuando los investigadores medían la precisión desde el instante real en que ocurre el evento subyacente, y no desde la marca administrativa de cierre del mercado.
Esta distinción resulta clave para la industria de mercados de predicción. Si los precios de mercado se usan cada vez más como “feeds” públicos de probabilidades, los usuarios necesitan saber cuándo la señal es profunda y cuándo sigue siendo ruidosa.
El estudio de Kalshi refuerza la credibilidad de los mercados de predicción, pero su mensaje de fondo es prudente. Los precios se convierten en señales de previsión útiles cuando confluyen suficiente información, liquidez y masa crítica de traders.
A medida que el mercado crezca, el siguiente examen será comprobar si esa calibración se mantiene cuando la base de participantes se amplíe más allá de los usuarios hoy más activos.
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