Estudo da Kalshi mostra que mercados de previsão funcionam melhor com mais traders em ação

Estudo da Kalshi mostra que mercados de previsão funcionam melhor com mais traders em ação
Kalshi Research found that prediction markets become more reliable as resolution nears, with stronger signals in markets that attract higher trading volume and more participants.

Principais pontos

A Kalshi Research analisou mais de 2,2 milhões de mercados já resolvidos, do lançamento da plataforma em 2021 até meados de 2026. O estudo concluiu que os preços na Kalshi ficam mais precisos e melhor calibrados à medida que os mercados se aproximam da resolução. Maior volume negociado e mais participantes melhoram a calibração, embora o relatório ressalte que profundidade de mercado não explica tudo.

Mercados de previsão podem ser mais do que simples arenas especulativas quando conseguem atrair traders em escala suficiente.

Um novo estudo da Kalshi Research, que examinou mais de 2,2 milhões de mercados resolvidos, conclui que os preços na bolsa regulada passam a se comportar cada vez mais como probabilidades reais à medida que os eventos se aproximam da resolução.

O working paper assinado por Nicole Kagan e Rubens Baiocchi analisou 2.243.741 mercados resolvidos na Kalshi em 11 categorias, desde o lançamento da plataforma em 2021 até meados de 2026.

O trabalho mostra que, na média agregada, os preços da Kalshi ficaram “extremamente bem calibrados” perto da resolução, com o Brier score caindo de cerca de 0,08–0,09 num horizonte de três meses para aproximadamente 0,02 no fechamento. A taxa de acerto ingênua também subiu de 88,3% três meses antes para 97,2% no momento do encerramento.

Mercados de previsão à prova de credibilidade

A pergunta central do relatório é se o preço de um mercado de previsão pode ser lido literalmente como uma probabilidade. Em termos simples: se um contrato negocia a 70 centavos, ele deveria se resolver em “Sim” por volta de 70% das vezes em uma amostra grande o suficiente.

Os dados da Kalshi em boa medida sustentam essa tese. O relatório mostra que os preços são, em geral, bem calibrados e melhoram à medida que a resolução se aproxima. Isso reforça a posição dos mercados de previsão como ferramentas de projeção em tempo real para traders, formuladores de política econômica, pesquisadores e jornalistas.

Isso não significa, porém, que todo preço de mercado deva ser aceito sem questionamento. O estudo mostra que a confiabilidade depende de condições específicas. Tempo importa, volume importa e o número de participantes também importa.

Mais traders deixam as previsões mais precisas

A conclusão prospectiva mais forte é que mercados mais profundos produzem sinais melhores. O relatório aponta que os Brier scores tendem a cair à medida que o volume negociado aumenta, sugerindo que os preços se tornam mais nítidos conforme a atividade se acumula.

Essa relação fica mais clara perto da resolução. Mercados com menos de US$ 10.000 de volume no evento registraram Brier score de 0,0635 no horizonte de fechamento. Já contratos com pelo menos US$ 200.000 em volume tiveram um score bem menor, de 0,0099.

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O número de traders exibiu padrão semelhante. No fechamento, mercados com menos de 20 participantes tiveram Brier score de 0,0354, ao passo que mercados com pelo menos 1.000 traders registraram 0,0089. O relatório afirma que maior participação melhora a calibração, mas ressalta que o número de traders é uma medida imperfeita: eventos muito visíveis tendem a atrair mais participantes, embora muitas vezes sejam justamente os mais difíceis de prever.

Nem todo mercado é igualmente confiável

O estudo também detectou diferenças relevantes entre categorias. Mercados de economia apresentaram melhoria constante e quase linear nos Brier scores, porque normalmente são resolvidos com base em divulgações agendadas, como CPI, payroll ou dados de PIB.

Mercados de esportes e de menções foram mais complexos, já que informações novas podem surgir durante o próprio evento.

O timing do evento também faz diferença. O relatório indica que aparentes problemas de calibração em esportes e eleições mudam quando os pesquisadores passam a medir a partir da ocorrência real do evento subjacente, em vez do timestamp administrativo de fechamento de mercado.

Essa distinção é crucial para a indústria de mercados de previsão. Se os preços forem usados cada vez mais como “feeds” públicos de probabilidade, os utilizadores precisam saber quando o sinal é profundo e quando ainda está contaminado por ruído.

O estudo da Kalshi reforça a credibilidade dos mercados de previsão, mas sua mensagem mais ampla é de cautela. Os melhores preços se tornam bons indicadores de previsão quando há informação suficiente, liquidez adequada e um número robusto de traders.

À medida que o mercado cresce, o próximo teste será verificar se essa calibração se mantém quando a base de participantes se expande para além do núcleo atual de utilizadores mais ativos.

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Murtuza Merchant

Murtuza é um jornalista financeiro experiente, com ampla atuação na cobertura de criptomoedas e tecnologia blockchain. Ele já contribuiu para a Benzinga e a Cointelegraph, entre outras publicações, reportando sobre tendências emergentes, o cenário regulatório e muito mais. Você pode encontrá-lo em @murtuza_merc no Twitter e mmerchant001 no Telegram. Divulgação: Murtuza possui ATOM, AKT, TIA, INJ e OSMO.

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