¿Realmente son útiles los mercados de predicción, más allá de las apuestas?

Los mercados de predicción se están convirtiendo en una infraestructura de datos importante en varios campos de la sociedad, ampliamente adoptada por los medios de comunicación, investigadores e instituciones.

Escrito por: Ryan Yoon

Traducido por: Chopper, Foresight News

En dos artículos anteriores, hemos presentado la definición y el mecanismo de funcionamiento de los mercados de predicción, así como las lagunas regulatorias que enfrentan en Asia. Nuestra conclusión principal es que el valor central de los mercados de predicción radica en la generación de datos, y no solo en ser un lugar de transacciones.

Los principales medios financieros y proveedores de infraestructura de mercado han comenzado a adoptar los datos de los mercados de predicción, lo que indica el valor de estos datos. Google Finance, CNBC, CNN y The Wall Street Journal han comenzado a mostrar las probabilidades de los mercados de predicción, mientras que la empresa matriz de la Bolsa de Nueva York, Intercontinental Exchange (ICE), y la plataforma de negociación de bonos Tradeweb también están distribuyendo datos de mercados de predicción a clientes institucionales.

Proceso de adopción de datos de mercados de predicción, noviembre de 2025 - junio de 2026

Un documento de trabajo de la Reserva Federal también considera los datos de los mercados de predicción como un referente de expectativas macroeconómicas, utilizados para evaluar decisiones sobre tasas de interés, inflación, tasas de desempleo, crecimiento del PIB, entre otros indicadores. Un economista de la Reserva Federal comentó sobre mercados de predicción como Kalshi: "Son de alta frecuencia, se actualizan continuamente y contienen información de distribución rica, lo que los hace extremadamente valiosos para investigadores y formuladores de políticas." Los mercados de predicción están siendo vistos como fuentes de datos, y no como sitios de apuestas.

La industria ya ha reconocido el valor de los datos de los mercados de predicción y los ha puesto en uso práctico. Este artículo abordará tres preguntas para desglosar la utilidad real de estos datos:

• ¿Por qué los precios de los mercados de predicción pueden convertirse en datos valiosos?
• ¿En qué escenarios se aplican los datos de los mercados de predicción?
• ¿Pueden los mercados de predicción actuales generar datos de alta calidad y aceptables?

¿Por qué los precios de los mercados de predicción se convierten en datos de alto valor?

Como se mencionó en artículos anteriores, el objetivo más básico de los mercados de predicción son los contratos binarios: si el evento ocurre, se paga 1 dólar; si no ocurre, se paga 0 dólares. Por ejemplo, un contrato de "lluvia mañana" con un precio de transacción de 0.62 dólares representa que los participantes del mercado juzgan que la probabilidad de que ocurra es del 62%.

Por lo tanto, el precio del mercado de predicción (0.62 dólares) se puede convertir intuitivamente en la probabilidad de que ocurra un evento futuro (62%). Las siguientes cuatro características subyacentes explican por qué estos precios pueden ser incluidos en las decisiones reales de instituciones financieras y medios de comunicación en todo el mundo, y no solo como cuotas de apuestas.

Cuatro características que hacen que los precios sean datos valiosos

La vinculación de intereses garantiza la credibilidad

Muchas personas simplifican el comercio en los mercados de predicción como una forma de juego, pero invertir capital propio significa que los comerciantes están realmente vinculados a sus intereses.

La vinculación de intereses significa que los comerciantes deben asumir riesgos y consecuencias por sus juicios. Expresar una opinión sin costo alguno es fácil, pero una vez que la predicción es incorrecta, el comerciante perderá dinero real. Por lo tanto, los comerciantes solo reflejarán en las cotizaciones información verificada y juicios reales.

Cuando un gran volumen de juicios se agrupa bajo la especulación de capital, siempre que haya suficiente liquidez en el mercado, los precios de los mercados de predicción formarán datos de probabilidad con alta credibilidad.

Actualización continua y en tiempo real

Las encuestas tradicionales y las investigaciones de expertos solo capturan las opiniones en el momento de la encuesta, lo que dificulta la captura rápida de cambios repentinos. Por ejemplo, antes de una decisión de tasa de interés del banco central, si ocurre un impacto económico inesperado o una declaración importante, las encuestas realizadas días antes y las investigaciones de expertos actualizadas mensualmente no podrán reflejar los nuevos cambios.

En contraste, una vez que nueva información entra al mercado, los precios de los mercados de predicción cambiarán de inmediato. Cuando surgen noticias, eventos inesperados o anuncios regulatorios, los comerciantes ajustarán sus posiciones, lo que llevará a cambios continuos en los precios.

Las probabilidades de los mercados de predicción no están fijas en números estáticos del pasado, sino que son datos en tiempo real que cambian junto con los acontecimientos.

Cobertura de todos los resultados, salida de distribución de probabilidad completa

Los indicadores tradicionales generalmente solo proporcionan un promedio o el valor más probable, comprimiendo múltiples opiniones en un solo número y perdiendo mucha información. Por ejemplo, en una encuesta sobre expectativas de recortes de tasas del banco central, las encuestas a expertos a menudo solo dan un resultado de "recorte de 0.25 puntos porcentuales", sin poder reflejar los diferentes escenarios que surgen de las declaraciones de los miembros.

Los mercados de predicción pueden proporcionar la distribución de probabilidad correspondiente a todos los resultados, no solo un único resultado. Por ejemplo: 20% de probabilidad de mantener la tasa de interés, 70% de probabilidad de un recorte de 0.25 puntos porcentuales, 10% de probabilidad de un recorte de 0.5 puntos porcentuales, y esta distribución de probabilidad es una serie temporal continua.

No solo puede calcular el escenario base más probable, sino que también puede capturar riesgos extremos, es decir, escenarios con baja probabilidad de ocurrir, pero que tienen un gran impacto si se materializan. Por lo tanto, los mercados de predicción no solo proporcionan expectativas puntuales, sino que una distribución de probabilidad completa puede ayudar a evaluar la volatilidad general del mercado y los riesgos potenciales.

Verificable a posteriori

La confianza en los datos de los mercados de predicción en el ámbito académico y en los mercados financieros globales se basa en un punto importante: los resultados pueden ser verificados adecuadamente a posteriori.

Las predicciones de expertos y las encuestas pueden ser revisadas después, pero los criterios de evaluación tienen un gran espacio de interpretación, y las instituciones a menudo solo seleccionan registros históricos que les favorecen para citarlos. En cambio, los datos de los mercados de predicción son registros de probabilidad cuantificables y claros, y los resultados de liquidación solo pueden ser 0 o 1, lo que hace que los criterios de evaluación sean completamente matemáticos, sin espacio para interpretaciones subjetivas.

Cualquiera puede verificar la tasa de precisión comparando de manera transparente los precios históricos y los resultados reales. Este registro histórico objetivo e inalterable permite a los profesionales de datos y a las instituciones evaluar rigurosamente su rendimiento pasado, lo que también es una base confiable para que se convierta en un indicador central de decisiones.

Escenarios de aplicación de los datos de los mercados de predicción

Los mercados de predicción han entrado en la vista del público no hace mucho tiempo, pero su origen se remonta a la década de 1980 con el Mercado Electrónico de Iowa (IEM). Durante mucho tiempo, su uso más conocido fue para predecir elecciones; sin embargo, en los últimos años, los escenarios de aplicación se han ampliado rápidamente, y su valor se ha destacado aún más.

Predicción de elecciones: más temprano y más preciso que las encuestas

El Mercado Electrónico de Iowa (IEM) es el primer caso que demuestra el potencial de los mercados de predicción. Un estudio comparó cinco elecciones presidenciales estadounidenses entre 1988 y 2004, con un total de 964 encuestas, y en el 74% de los casos, la precisión de las predicciones del IEM fue superior a la de las encuestas.

Comparación de predicciones del IEM y encuestas en las elecciones presidenciales de EE. UU.

Esta ventaja no solo se manifiesta en el período previo a las elecciones. Un análisis de las elecciones de 1988 a 2000 mostró que, una semana antes de las elecciones, el error promedio de las predicciones del IEM sobre la tasa de votos fue de 1.5 puntos porcentuales, inferior al error de 2.1 puntos porcentuales de la última ronda de encuestas de Gallup; incluso a 150 días de las elecciones, el error promedio fue de solo alrededor de 5 puntos porcentuales.

Sin embargo, los dos conjuntos de datos no son directamente comparables: las encuestas responden a "¿qué pasaría si se votara hoy?", que es una instantánea actual; mientras que los precios de los mercados de predicción anticipan "el resultado final en el día de las elecciones", que es una expectativa a largo plazo.

También hay investigaciones que indican que, después de ajustar el tiempo restante hasta las elecciones, la precisión de las encuestas puede superar a la de los mercados de predicción; pero otro análisis de las elecciones de 2008 mostró que, después de corregir los sesgos existentes en los mercados de predicción, en las etapas iniciales de la campaña y en situaciones de competencia reñida, el rendimiento de los mercados de predicción fue superior al de las encuestas corregidas.

En resumen, los mercados de predicción son más precisos que las encuestas originales no ajustadas y están a la par con las encuestas ajustadas; su valor adicional radica en que, meses antes de las elecciones, pueden actualizar las predicciones diariamente.

Economía macro: lectura en tiempo real de las expectativas del mercado

Es crucial conocer las expectativas reales del mercado sobre indicadores macroeconómicos como tasas de interés, inflación y empleo antes de su publicación oficial.

Los métodos tradicionales dependen de encuestas a expertos o precios de productos financieros tradicionales. Las encuestas se actualizan cada pocas semanas, lo que no es suficiente; los precios de futuros solo ofrecen un único valor esperado, y la distribución implícita de opciones cubre solo unos pocos indicadores como tasas de interés y la inflación general. En cambio, los mercados de predicción pueden generar distribuciones de probabilidad en tiempo real a través de los precios de los contratos correspondientes a diferentes resultados.

Este valor cuantitativo ya se ha verificado en el mercado de derivados económicos entre 2002 y 2005. Un estudio sobre opciones binarias relacionadas con datos económicos como empleo no agrícola, ventas minoristas y solicitudes iniciales de desempleo encontró que la precisión de las expectativas implícitas del mercado era igual o superior a la media de las encuestas de expertos, y la distribución de probabilidad proporcionada por el mercado coincidía estrechamente con la frecuencia real de ocurrencia de los eventos.

Predicciones del mercado de derivados vs. predicciones de encuestas de expertos (2002-2005)

Un reciente documento de trabajo de la Reserva Federal comparó los resultados de predicción del mercado Kalshi con los estándares predominantes: el día antes de la reunión del FOMC, las predicciones de la mediana y la moda de Kalshi sobre la tasa de fondos federales fueron completamente precisas, mostrando un rendimiento significativamente superior al de los futuros de la tasa de fondos federales. En comparación con el consenso de Bloomberg, la tasa de precisión de Kalshi sobre la inflación general del CPI fue significativamente más alta, mientras que la tasa de precisión sobre la inflación del CPI subyacente y la tasa de desempleo fue estadísticamente similar al consenso de Bloomberg. Estos hallazgos indican que los mercados de predicción pueden superar ciertos estándares en algunos aspectos, mientras que en otros pueden ser comparables.

La investigación también menciona un valor de aplicación más amplio: indicadores macroeconómicos clave como el crecimiento del PIB, la inflación subyacente y la tasa de desempleo, anteriormente carecían de indicadores de derivados con liquidez. Los mercados de predicción han llenado este vacío, proporcionando expectativas de mercado y distribuciones de probabilidad detalladas en tiempo real, convirtiéndose en un referente para investigadores y formuladores de políticas.

En resumen, en indicadores como el CPI general, la precisión de los mercados de predicción supera a la de los indicadores tradicionales; las predicciones sobre decisiones de tasas de interés son al menos equivalentes a las herramientas tradicionales, y al mismo tiempo pueden proporcionar distribuciones de probabilidad en tiempo real de expectativas macroeconómicas que los mercados financieros tradicionales no pueden cubrir, lo que les otorga un gran valor práctico.

Salud pública: advertencia de gripe de 2 a 4 semanas anticipadas

Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU. publican datos oficiales sobre la gripe semanalmente, lo que genera un retraso en el seguimiento de la propagación real de la gripe.

Para abordar este problema, investigadores de la Universidad de Iowa establecieron un mercado piloto de predicción de gripe, en el que participan profesionales de la salud. El mercado compila información clínica reportada voluntariamente por los profesionales de la salud, lo que permite prever la intensidad de la actividad gripal en Iowa de 2 a 4 semanas antes.

Este tipo de predicción puede ayudar en la planificación de tratamientos, medidas de prevención y formulación de políticas públicas. Este caso demuestra que los mercados de predicción pueden ayudar a una respuesta rápida en salud pública, aunque el piloto se limita a Iowa.

Empresas e instituciones de inteligencia: eludir niveles de informes para obtener información de primera mano

En la estructura empresarial convencional, las malas noticias y las expectativas inciertas tienden a ser suavizadas o embellecidas en el proceso de informes jerárquicos. Sin embargo, los mercados de predicción internos de las empresas permiten a los empleados apostar directamente sobre eventos internos como ingresos, fechas de lanzamiento de nuevos productos y objetivos de contratación; si aciertan, reciben recompensas. Esto elude el rígido proceso de informes y reúne rápidamente juicios e información reales de primera línea en los precios.

• HP: Un mercado de predicción interna tiene entre 20 y 26 comerciantes activos, en 8 grupos de casos comparables, 6 veces la precisión de las predicciones fue superior a las expectativas oficiales de la dirección, y en 8 ocasiones se identificó correctamente la dirección del sesgo de las expectativas oficiales.
• Intel: Entre 2006 y 2013, se llevaron a cabo 979 mercados de predicción internos, y más de la mitad tuvieron una precisión superior a las predicciones oficiales de la empresa.
• Ford: En 2011, basándose en las señales de comercio del mercado de predicción interna, la empresa decidió no incluir un soporte para bicicletas de la marca Ford y una aspiradora en los próximos modelos.
• Google: Un ejecutivo mencionó en una reunión general que un objetivo de contratación para un puesto ejecutivo no se había cumplido durante seis trimestres consecutivos, mientras que el mercado de predicción interno ya había anticipado este resultado.
• Siemens: Un cronograma tradicional de un proyecto de software mostraba que se podía entregar a tiempo, pero el mercado de predicción interno advirtió que el proyecto se retrasaría de 2 a 3 semanas, y finalmente el proyecto se completó 13 días tarde.

Los mercados de predicción también son útiles en el análisis geopolítico y de seguridad nacional. La Agencia de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. (IARPA) organizó un concurso de predicción geopolítica entre 2011 y 2015, comparando mercados de predicción y encuestas de predicción (cuestionarios para predictores), en dos experimentos con más de 2400 participantes y un total de 261 eventos: la precisión del mercado de predicción fue superior a la media simple de las encuestas, pero inferior a un conjunto de encuestas de equipo ponderadas por precisión histórica y corregidas estadísticamente.

En el ámbito empresarial, múltiples casos han demostrado que los mercados de predicción pueden captar información que se pierde en los informes formales y las predicciones oficiales. En la competencia de inteligencia, los mercados de predicción superaron la media simple de las encuestas, pero fueron inferiores a las encuestas de equipo optimizadas por ponderación. Al mismo tiempo, en casos como los de HP y Siemens, el número de comerciantes fue de solo 20 a 60, lo que representa una limitación evidente.

¿Pueden los mercados de predicción actuales generar datos de alta calidad?

¿Los mercados de predicción que están en funcionamiento actualmente pueden generar datos valiosos? Basándonos en los datos de API públicos de la plataforma de predicción en cadena Limitless hasta octubre de 2026, analizamos los tipos de mercado y la precisión de las predicciones.

Variedad de categorías de comercio

Al analizar, la plataforma tiene un total de 556 mercados en curso, que ya no se limitan a eventos deportivos y de entretenimiento, sino que también abarcan políticas e indicadores macroeconómicos, como las decisiones de tasas de los principales bancos centrales, elecciones, variables geopolíticas, IPO de empresas tecnológicas, informes trimestrales, etc.

Los objetivos de los mercados de predicción se han expandido de unos pocos eventos a una variedad completa de variables macroeconómicas y políticas. La precisión, la actualidad y la verificabilidad que se validaron anteriormente ya no se limitan a campos individuales, sino que se están extendiendo a escenarios de decisiones económicas y políticas globales.

Las incertidumbres y las fluctuaciones futuras que son difíciles de cuantificar en las finanzas tradicionales y en las encuestas ahora pueden transformarse en datos de probabilidad confiables, que pueden servir como referencia para comerciantes y formuladores de políticas.

Precisión de las predicciones

Para verificar si los precios del mercado se ajustan a la probabilidad real de que ocurra un evento, seleccionamos 2681 objetivos que ya se han liquidado (de los cuales aproximadamente el 85% son mercados deportivos) y comparamos los precios de los contratos un día antes de la liquidación con los resultados reales finales.

Comparación de los precios de los contratos un día antes de la liquidación con la probabilidad real de que ocurra el evento

En 10 rangos de precios, 9 de ellos tienen una diferencia en la frecuencia real de ocurrencia y el precio del mercado controlada dentro de 4 puntos porcentuales. Por ejemplo, en el rango de precios de 70% a 80% un día antes de la liquidación, 165 contratos tuvieron una tasa de cumplimiento real del 74.5%; en contratos con precios superiores al 90%, la tasa de cumplimiento fue del 97.3%.

El único rango con un error notable es el de 50% a 60% (tasa de cumplimiento real del 48.8%), siendo la razón principal que aproximadamente un tercio de los objetivos en este rango (la mayoría eventos deportivos) permanecieron en el precio inicial del 50% hasta el día anterior a la liquidación, lo que resultó en una baja liquidez.

Al excluir estos objetivos deportivos con baja liquidez y atención, los precios del mercado de predicción pueden reflejar con alta precisión la probabilidad real de que ocurra un evento.

Capacidad de respuesta a nueva información

La actualidad es el soporte de la precisión. Seguimos la secuencia de precios de los contratos relacionados con las decisiones de tasas de la Reserva Federal para verificar si el mercado puede digerir rápidamente nueva información.

En los objetivos de decisiones de tasas de la Reserva Federal, cada vez que se publican nuevos datos económicos o noticias políticas, la probabilidad se ajusta de inmediato. A mediados de agosto, la probabilidad de mantener las tasas sin cambios era de aproximadamente el 70%; a finales de agosto y principios de septiembre, con la publicación de indicadores clave, esa probabilidad cayó por debajo del 50%; después de la publicación de datos de inflación el 11 de septiembre, la probabilidad de mantener las tasas cayó a alrededor del 20%; un día antes de la decisión, cayó aún más al rango del 10%. Correspondientemente, la probabilidad de un aumento de 0.25 puntos porcentuales aumentó el día de la decisión a entre 86% y 89%, lo que se acerca a la expectativa implícita de aproximadamente el 90% de los futuros de tasas de fondos federales de CME FedWatch. Otros objetivos de decisiones de bancos centrales importantes en Limitless también poseen esta característica de respuesta en tiempo real.

Mercado de eventos de la Reserva Federal en septiembre de 2026 en la plataforma Limitless: tendencias de probabilidad de diferentes resultados

Por lo tanto, las plataformas de predicción en cadena actuales ya cumplen con la necesidad de datos de alta calidad en términos de actualidad y precisión. Estos casos demuestran que los precios del mercado de predicción pueden absorber información nueva en tiempo real y seguir generando datos de probabilidad de alta precisión.

¿Tienen realmente valor práctico los mercados de predicción?

El valor central de los mercados de predicción no radica en el comercio especulativo o en la obtención de beneficios. La investigación académica a largo plazo, junto con el análisis empírico de este artículo, muestra que en escenarios como elecciones, indicadores macroeconómicos y expectativas empresariales, los datos de probabilidad generados por los mercados de predicción superan en precisión y actualidad a las encuestas tradicionales y a las predicciones de expertos, o forman un complemento efectivo. Los medios financieros globales y las infraestructuras comerciales clave están integrando datos de mercados de predicción, basándose en esta utilidad real.

En varios países de Asia y otras regiones, los mercados de predicción a menudo todavía se consideran como juegos de azar. Sin embargo, este análisis muestra que plataformas como Limitless ya han lanzado objetivos de políticas y eventos económicos importantes en la región, incluidos los anuncios de tasas de los bancos centrales de Corea y Japón, aunque la liquidez de comercio de estos objetivos sigue siendo relativamente baja.

Para que estos datos se conviertan en una infraestructura de decisión confiable a nivel global, incluyendo Asia, es necesario hacer tres cosas:

• Primero, diseñar mecanismos para reducir distorsiones de precios y prevenir manipulaciones. Aumentar la liquidez en los mercados de eventos macroeconómicos y políticos importantes, ampliando la base de comerciantes racionales y evitando que pequeñas cantidades de capital y especuladores distorsionen los precios.
• Segundo, llevar a cabo comunicaciones regulatorias proactivas para cambiar la percepción inherente de los mercados de predicción a nivel político. Continuar conectando con las agencias reguladoras de las principales economías asiáticas, establecer un marco de cooperación y promover que la regulación considere los mercados de predicción como herramientas auxiliares de monitoreo macroeconómico que recopilan información colectiva de la sociedad, en lugar de ser simplemente objetos de control y prohibición.
• Tercero, mantener la transparencia y apertura de los datos, fomentando un ecosistema de investigación independiente. Publicar regularmente indicadores de precisión y conjuntos de datos temporales, apoyar la investigación de instituciones de análisis especializadas como Limitless Research, para que instituciones de investigación, medios y departamentos de políticas puedan acceder fácilmente a los datos y construir confianza basada en evidencia objetiva.

Las plataformas de mercados de predicción están en un punto de inflexión, evolucionando de simples lugares de comercio a la próxima generación de infraestructura de datos. Si pueden seguir generando y verificando datos de probabilidad en tiempo real que cubran eventos económicos y políticos a nivel global (incluida Asia), se convertirán en herramientas de decisión objetivas y prácticas en un entorno de incertidumbre.