¿Los mercados de predicción realmente aportan utilidad? – Tiger Research

Conclusiones Clave

• Gracias a la estructura de "skin in the game" con dinero real en juego, los mercados de predicción ofrecen distribuciones de probabilidad precisas que se actualizan en tiempo real, y su precisión es consistentemente comparable o superior a la de encuestas de opinión, encuestas de expertos y pronósticos económicos.
• Los mercados de predicción han evolucionado más allá de las predicciones deportivas y electorales para convertirse en una infraestructura de datos clave que aborda la macroeconomía y la geopolítica, siendo ampliamente adoptados por importantes medios financieros, investigadores de bancos centrales y plataformas de mercado institucionales.
• Para que los datos de los mercados de predicción se establezcan como una infraestructura de toma de decisiones confiable a nivel mundial, las plataformas deben aumentar su liquidez para resistir manipulaciones, comunicarse activamente con las autoridades reguladoras para redefinir los mercados de predicción como herramientas de monitoreo, y mantener datos abiertos y transparentes respaldados por investigaciones independientes.

1. De apuestas a datos valiosos

El primer informe abordó la definición y el funcionamiento de los mercados de predicción, mientras que el segundo informe trató sobre el estado actual de la regulación. El núcleo de ambos informes es que los mercados de predicción actúan como datos valiosos más allá de simples apuestas.

El hecho de que importantes medios financieros y empresas de infraestructura de mercado hayan comenzado a adoptar datos de mercados de predicción confirma su valor.

Google Finance, CNBC, CNN y The Wall Street Journal (WSJ) han comenzado a mostrar las probabilidades de los mercados de predicción en sus pantallas, y la empresa matriz de la Bolsa de Nueva York, Intercontinental Exchange (ICE), junto con la plataforma de comercio electrónico Tradeweb, que negocia bonos, también están proporcionando datos de mercados de predicción a clientes institucionales junto con datos de mercado existentes.

Un documento de trabajo de la Junta de la Reserva Federal de EE. UU. también describió los datos de los mercados de predicción como un punto de referencia para decisiones sobre tasas de interés, inflación, desempleo y tasas de crecimiento del PIB.

Los economistas de la Junta de la Reserva Federal y coautores evaluaron el mercado de Kalshi como "un punto de referencia valioso para investigadores y autoridades de políticas, que se actualiza con alta frecuencia y tiene información de distribución rica" (Diercks, Katz y Wright, 2026). Esto indica que se está comenzando a ver a los mercados de predicción no solo como sitios de apuestas, sino como fuentes de datos.

En la industria, los datos de los mercados de predicción ya son reconocidos y utilizados como datos valiosos. Por lo tanto, en este último informe de la serie sobre mercados de predicción, se examinará la utilidad de los datos de los mercados de predicción a través de tres preguntas.

1. ¿Cómo se convierte el precio de los mercados de predicción en datos valiosos?
2. ¿Dónde se utilizan los datos de los mercados de predicción?
3. ¿Los mercados de predicción actuales están generando esos datos?

2. ¿Cómo se convierte el precio de los mercados de predicción en datos valiosos?

Como se trató en el primer informe, el mecanismo central de los mercados de predicción, el Contrato Binario, es una estructura que paga generalmente 1 dólar o 0 dólares dependiendo de si ocurre un evento específico. Por ejemplo, si un contrato que dice "va a llover mañana" se negocia a 0.62 dólares, esto significa que los participantes del mercado estiman la probabilidad de que ocurra ese evento en un 62%.

De esta manera, el precio del mercado de predicción (0.62 dólares) funciona como un dato de probabilidad intuitiva sobre situaciones futuras (62%). Sin embargo, hay cuatro características estructurales que han permitido que los mercados de predicción se establezcan como "datos valiosos" adoptados por instituciones financieras globales y medios de comunicación, en lugar de ser simplemente probabilidades de apuestas.

2.1. Asegurando la credibilidad a través de Skin in the Game

Si bien hay quienes ven las apuestas en los mercados de predicción como simples juegos de azar, las apuestas con intereses monetarios en juego activan un poderoso mecanismo de "skin in the game".

Aquí, "skin in the game" se refiere a una estructura en la que uno asume los riesgos y responsabilidades de sus decisiones. Es decir, a diferencia de expresar opiniones subjetivas o dar simples opiniones sin costo, los participantes asumen el riesgo de perder su propio dinero en caso de errores de predicción, por lo que solo reflejan en el precio información verificada y creencias reales.

Así, cuando se acumulan múltiples predicciones con intereses económicos en juego, y bajo la premisa de que hay suficiente liquidez en el mercado, el "precio" de los mercados de predicción se convierte en datos de probabilidad altamente confiables.

2.2. Asegurando la oportunidad a través de actualizaciones continuas en tiempo real

Las encuestas de opinión tradicionales o las encuestas de expertos solo proporcionan indicadores fragmentarios de un momento específico en el tiempo, lo que dificulta captar los cambios en la realidad que ocurren rápidamente. Por ejemplo, incluso si ocurre un choque económico externo repentino o una declaración de emergencia antes de la decisión de tasas de interés del banco central que se anunciará mañana, las encuestas de opinión existentes que se completaron días antes no reflejarán estos cambios en tiempo real.

En cambio, el precio de los mercados de predicción se refleja en cambios de precio en el momento en que nueva información ingresa al mercado. Cada vez que surgen nuevas noticias, variables inesperadas o anuncios regulatorios, los participantes ajustan sus posiciones, por lo que el precio se actualiza continuamente.

Gracias a esto, el "precio" de los mercados de predicción se convierte en datos de alta oportunidad que reflejan inmediatamente los cambios en el momento presente, en lugar de ser simplemente probabilidades pasadas.

2.3. Proporcionando distribuciones de probabilidad de resultados para un análisis multidimensional

Los indicadores tradicionales que se centran en un solo valor promedio o en picos tienden a perder información al condensar múltiples opiniones en un solo número. Por ejemplo, al prever una reducción de tasas por parte del banco central, las encuestas de expertos tradicionales solo muestran un único número promedio de "reducción de 0.25%p", sin mostrar los escenarios detallados que podrían surgir de los cambios en las declaraciones de los miembros.

En cambio, los mercados de predicción generan una "distribución de probabilidad" para todos los posibles resultados. Aquí, "distribución de probabilidad" se refiere a una estructura que muestra no solo un único resultado, sino también las probabilidades de todos los escenarios posibles (por ejemplo, 20% de mantener, 70% de reducir 0.25%p, 10% de reducir 0.5%p). Además, también es un conjunto de datos de series temporales continuas.

Esto permite medir no solo la mediana más probable, sino también los riesgos extremos (tail risk) que, aunque tienen baja probabilidad, pueden tener un impacto enorme si ocurren. De esta manera, los mercados de predicción proporcionan datos de distribución de probabilidad multidimensional que permiten evaluar integralmente la volatilidad futura del mercado y los riesgos potenciales.

2.4. Asegurando la objetividad a través de la posibilidad de verificación posterior

La razón decisiva por la que la confiabilidad de los datos de los mercados de predicción es reconocida en el ámbito académico y en los mercados financieros globales proviene de su perfecta "posibilidad de verificación posterior".

Si bien las proyecciones o encuestas de expertos pueden verificarse después de que se publican los resultados para ver si fueron correctas o incorrectas, esa evaluación suele estar sujeta a interpretaciones y cada institución puede presentar solo los resultados favorables. En cambio, en los mercados de predicción, los datos en sí mismos se registran como "precios (probabilidades)", que son cifras cuantitativas claras, y al final, generalmente se liquidan en 0 o 1. Esto permite una calificación matemática perfecta sin margen para la interpretación subjetiva.

Gracias a esto, cualquiera puede comparar y analizar sin errores la discrepancia entre los datos de precios de series temporales formados en el pasado y los resultados reales. Dado que se puede demostrar en cualquier momento un "informe de resultados" objetivo que no puede ser manipulado, el "precio" de los mercados de predicción se convierte en la base más confiable que permite a expertos en datos e instituciones juzgar rigurosamente la precisión pasada y adoptarla como un indicador clave para la toma de decisiones.

3. ¿Dónde se utilizan los datos de los mercados de predicción?

Los datos de los mercados de predicción han comenzado a recibir atención popular recientemente, pero su historia se remonta a los "Mercados Electrónicos de Iowa (IEM)" de la década de 1980. Durante mucho tiempo, el uso más conocido ha sido para la predicción de elecciones, y a medida que los mercados de predicción se aplican en áreas mucho más amplias, su valor se vuelve aún más evidente.

3.1. Elecciones: capacidad de predicción y precisión que superan las encuestas

El primer caso que mostró el potencial de los mercados de predicción fue el Iowa Electronic Market (IEM). El IEM se comparó con un total de 964 encuestas realizadas en cinco elecciones presidenciales de EE. UU. entre 1988 y 2004, y en el 74% de los casos, predijo los resultados de las elecciones con mayor precisión que las encuestas (Berg, Nelson y Rietz, 2008).

Esta ventaja no solo se presentó justo antes de las elecciones. Según el análisis de las elecciones de 1988 a 2000, el error en la predicción del porcentaje de votos del IEM una semana antes de las elecciones fue de un promedio de 1.5 puntos porcentuales, menor que el error de la última encuesta de Gallup (2.1 puntos porcentuales), y incluso 150 días antes de las elecciones, el error promedio era solo del 5 puntos porcentuales (Arrow et al., 2008).

Por supuesto, es difícil comparar estos dos números de manera simple. Mientras que las encuestas preguntan por la intención de voto "si las elecciones fueran hoy", los precios del mercado de predicción son un indicador futuro que estima "el resultado final del día de las elecciones".

De hecho, hay investigaciones que muestran que al ajustar los resultados de las encuestas para reflejar las variables del tiempo restante hasta las elecciones, la precisión fue mayor que la del mercado de predicción (Erikson y Wlezien, 2008). Sin embargo, otro estudio que analizó las elecciones de 2008 encontró que al corregir el sesgo conocido en los precios del mercado de predicción, la capacidad predictiva fue superior a la de las encuestas corregidas en situaciones de competencia y en las primeras etapas de las elecciones (Rothschild, 2009).

En resumen, los precios del mercado de predicción son más precisos que las encuestas generales sin correcciones y muestran un rendimiento comparable a las encuestas altamente corregidas. Además, su valor se incrementa al proporcionar predicciones actualizadas diariamente desde varios meses antes de las elecciones.

3.2. Economía: una herramienta para leer expectativas macroeconómicas en tiempo real

Es muy importante captar con precisión las expectativas que el mercado forma antes de la publicación de indicadores macroeconómicos como tasas de interés, precios y empleo.

Anteriormente, estas expectativas se medían a través de encuestas a expertos o precios de productos financieros tradicionales. Sin embargo, las encuestas se actualizan cada pocas semanas, lo que reduce su relevancia, y los precios de futuros solo presentan un único número, mientras que la distribución de probabilidad derivada de opciones solo existe para algunos variables como tasas de interés y precios de encabezado. En cambio, los mercados de predicción generan directamente datos de distribución de probabilidad en tiempo real a través de precios para cada escenario de resultado.

Esta utilidad cuantitativa ya se ha demostrado a través del mercado de derivados económicos (Economic Derivatives) entre 2002 y 2005. Al analizar los datos de transacciones de opciones binarias vinculadas a los valores de publicación de indicadores como el empleo no agrícola, las ventas minoristas y las solicitudes de subsidios por desempleo, se encontró que las cifras de previsión formadas en el mercado de predicción mostraron una precisión de predicción igual o superior a la media de las encuestas de expertos, y la distribución de probabilidad agregada por el mercado coincidió estrechamente con la frecuencia de ocurrencia de los eventos reales (Gürkaynak y Wolfers, 2006).

Recientemente, un documento de trabajo del Consejo de la Reserva Federal de EE. UU. (Diercks, Katz y Wright, 2026) evaluó las predicciones del mercado de predicción en comparación con indicadores de referencia existentes. Según los autores, las predicciones del valor central y modal de la tasa de fondos federales el día antes de la reunión del FOMC nunca se equivocaron y fueron significativamente superiores a los futuros de la tasa de fondos federales en ese momento. En comparación con el consenso de Bloomberg, las predicciones de valor central fueron significativamente más precisas en el índice de precios al consumidor (CPI) de encabezado, y estadísticamente similares en el CPI subyacente y la tasa de desempleo. Esto significa que el mercado de predicción mostró mejores predicciones que algunos indicadores de referencia y un rendimiento comparable con otros.

Este estudio no solo se centra en la precisión, sino que también destaca la amplia posibilidad de aplicación práctica. Anteriormente, no existían indicadores basados en derivados líquidos para indicadores macroeconómicos clave como la tasa de crecimiento del PIB, la inflación subyacente, la tasa de desempleo y el empleo no agrícola. Los mercados de predicción eliminan estas limitaciones al proporcionar expectativas basadas en el mercado y distribuciones de probabilidad detalladas en tiempo real, convirtiéndose en un punto de referencia valioso para investigadores y autoridades políticas.

En resumen, los mercados de predicción fueron más precisos que los indicadores tradicionales en el CPI de encabezado y mostraron al menos una precisión comparable en la toma de decisiones sobre tasas de interés, además de mostrar expectativas macroeconómicas en distribuciones de probabilidad en tiempo real que los mercados financieros existentes no podían abordar. En este sentido, los mercados de predicción son una fuente de información práctica.

3.3. Salud pública: alerta temprana que capta las etapas de la epidemia de gripe 2 a 4 semanas antes

Las estadísticas oficiales de gripe existentes son publicadas semanalmente por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU., lo que presenta limitaciones temporales para captar rápidamente la situación real de propagación en el campo.

Para superar estas limitaciones, un equipo de investigación de la Universidad de Iowa operó un mercado de predicción dedicado a la gripe, donde los profesionales de la salud podían participar. Este mercado recopiló información clínica proporcionada voluntariamente por los profesionales de la salud y logró predecir la actividad de la gripe en todo el estado de Iowa con 2 a 4 semanas de anticipación (Polgreen, Nelson y Neumann, 2007).

Estas predicciones pueden servir como referencia para tratamientos, prevención y toma de decisiones políticas. Este caso mostró que los mercados de predicción pueden ser utilizados para una rápida respuesta en el ámbito de la salud. Sin embargo, es importante señalar que se trató de un estudio piloto y que estaba limitado al estado de Iowa.

3.4. Empresas y agencias de información: recopilación de información de campo que elude los sistemas de informes

En las organizaciones empresariales típicas, las malas noticias o las perspectivas inciertas tienden a diluirse o minimizarse en el proceso de informes a la alta dirección. En cambio, el 'mercado de predicción interno' permite que los empleados apuesten directamente sobre el éxito de cuestiones internas como ventas, lanzamientos de nuevos productos y contrataciones, y reciban recompensas si sus predicciones son correctas. Esta estructura elude los rígidos sistemas de informes existentes y permite recopilar rápidamente juicios e información honestos del campo en forma de datos de precios.

• HP: En 6 de las 8 ocasiones en que los 20 a 26 participantes activos negociaron en el mercado de predicción interno, fueron más precisos que las proyecciones oficiales de la dirección, y en todas las 8 ocasiones, las proyecciones oficiales se equivocaron en la dirección (Chen y Plott, 2002).
• Intel: Más de la mitad de los 979 mercados de predicción internos operados entre 2006 y 2013 registraron una precisión superior a la de las proyecciones oficiales de la empresa (Gillen, Plott y Shum, 2017).
• Ford: Basándose en los resultados de negociación del mercado de predicción de nuevas funciones de vehículos, Ford anunció en 2011 que no incluiría un soporte para bicicletas de la marca Ford y una aspiradora para automóviles en futuros modelos (Cowgill y Zitzewitz, 2015).
• Google: Un alto ejecutivo reveló en una reunión de toda la empresa que el objetivo de llenar un puesto de alto liderazgo no se había alcanzado durante 6 trimestres consecutivos, y que el mercado de predicción interno lo había anticipado (Cowgill y Zitzewitz, 2015).
• Siemens: El mercado de predicción interno advirtió de un retraso de 2 a 3 semanas en un proyecto de software que, según el plan original, aún parecía posible completar a tiempo, y el proyecto se completó 13 días tarde (Ortner, 1998).

La utilidad también se ha confirmado en cuestiones de seguridad nacional y geopolíticas. En el concurso de predicción geopolítica realizado por la Agencia de Investigación de Proyectos Avanzados de Defensa de EE. UU. (IARPA) entre 2011 y 2015, los investigadores compararon los mercados de predicción con encuestas de predicción (encuestas dirigidas a los pronosticadores) a lo largo de dos temporadas.

Más de 2,400 participantes predijeron 261 eventos, y los precios del mercado de predicción fueron más precisos que el promedio simple de las respuestas de la encuesta en ambas temporadas. Aunque no alcanzaron las predicciones de las encuestas de equipo, que fueron ponderadas según la precisión pasada y corregidas estadísticamente, demuestran que los mercados de predicción recopilan información de manera efectiva sin procesamiento adicional (Atanasov et al., 2017).

En resumen, se han reportado repetidamente casos en los que los mercados de predicción capturaron información que los sistemas de proyección o informes oficiales de la empresa pasaron por alto. En el concurso de agencias de inteligencia, los mercados de predicción también fueron más precisos que el promedio simple de las respuestas de la encuesta. Sin embargo, no alcanzaron las predicciones de las encuestas de equipo ponderadas por precisión pasada, y como en los casos de HP y Siemens, algunos mercados tenían solo entre 20 y 60 participantes, lo que representa una limitación.

4. ¿Los mercados de predicción actuales están generando datos valiosos?

Entonces, ¿los mercados de predicción que están operando actualmente también están generando estos datos valiosos? Para verificar esto, se analizó la variedad de mercados y la precisión de las predicciones basándose en los datos de la API pública de Limitless, una plataforma de mercados de predicción en cadena, a partir de octubre de 2026.

4.1. Diversidad de tipos de mercado

En el momento del análisis, había un total de 556 mercados abiertos, que no se limitaban a eventos deportivos o de entretenimiento simples, sino que abarcaban una amplia gama de indicadores de políticas y macroeconomía, como la reducción o aumento de tasas de interés de los bancos centrales de los principales países, elecciones y variables geopolíticas, así como IPOs y resultados trimestrales de empresas tecnológicas.

La diversificación de los mercados de predicción, que anteriormente se limitaban a eventos restringidos, hacia indicadores macroeconómicos y variables políticas sugiere que la utilidad de los mercados de predicción (precisión, puntualidad, capacidad de verificación posterior) verificada en capítulos anteriores se está expandiendo más allá de campos específicos hacia la economía global y la toma de decisiones políticas en general.

Es decir, diversas incertidumbres y volatilidades futuras que los sistemas financieros tradicionales o encuestas de opinión tienen dificultades para captar se cuantifican en forma de datos de probabilidad cuantitativos confiables, funcionando como un punto de referencia práctico para la toma de decisiones tanto para los participantes del mercado como para las autoridades políticas.

4.2. Precisión de las predicciones

Para verificar cuán precisamente los precios formados en estos mercados reflejan la probabilidad de ocurrencia de eventos reales, se compararon los precios un día antes de la hora de decisión programada con los resultados reales de 2,681 mercados de eventos (aproximadamente el 85% son mercados deportivos) de la muestra recopilada.

Como resultado del análisis, en 9 de los 10 rangos de precios, la diferencia entre la tasa de ocurrencia real y el precio de predicción fue de 4 puntos porcentuales o menos. Por ejemplo, de 165 contratos que indicaban una probabilidad del 70 al 80% un día antes de la decisión, el 74.5% se realizó realmente, y de 113 contratos evaluados en más del 90%, el 97.3% se concretó.

La única área con un error notable fue el rango del 50 al 60% (tasa de realización real del 48.8%), donde aproximadamente un tercio de los contratos en este rango permanecieron en el precio de lanzamiento inicial del 50% hasta el día anterior a la decisión, y la mayoría de ellos eran mercados deportivos.

Es decir, excluyendo algunos mercados deportivos impopulares con baja liquidez, los precios de los mercados de predicción reflejan la probabilidad de ocurrencia de eventos reales con alta precisión.

4.3. Reacción a nueva información

La base de esta precisión es la puntualidad. Para verificar si los precios del mercado reflejan de inmediato la nueva información que ingresa, se rastreó el cambio en la serie temporal de precios relacionados con las decisiones de tasas de la Reserva Federal.

De hecho, al rastrear los cambios de precios en el mercado de decisiones de tasas de la Reserva Federal, se pudo confirmar una alta puntualidad, ya que la probabilidad del mercado se ajustaba de inmediato cada vez que se publicaban nuevos indicadores económicos y variables políticas. La probabilidad de mantener las tasas en agosto, que estaba en torno al 70%, cayó por debajo del 50% a finales de agosto y principios de septiembre tras la publicación de indicadores clave,

y cayó a alrededor del 20% justo después de la publicación del indicador de precios el 11 de septiembre, antes de bajar a niveles del 10% el día anterior a la decisión. En cambio, la probabilidad de un aumento de 0.25 puntos porcentuales subió al 86-89% el día de la decisión, alcanzando casi el mismo nivel que la probabilidad de predicción basada en futuros de la tasa de fondos federales (CME FedWatch, alrededor del 90%) (Diercks, Katz y Wright, 2026; Daiwa Capital Markets, 2026). Esta puntualidad en tiempo real también se confirmó en los precios de Limitless formados justo antes de las decisiones de los bancos centrales de los principales países.

En resumen, las plataformas de mercados de predicción en cadena que están actualmente en funcionamiento también están demostrando fielmente en la práctica los requisitos clave de "datos valiosos" que se han discutido anteriormente, es decir, que los precios de los mercados de predicción absorben la información en tiempo real y la suministran continuamente en forma de datos de probabilidad de alta precisión.

5. ¿Los mercados de predicción realmente aportan utilidad?

Como se ha visto hasta ahora, el valor intrínseco de los mercados de predicción no se limita a transacciones especulativas o generación de ingresos. La extensa investigación académica acumulada a lo largo del tiempo y los resultados de este análisis empírico muestran que los mercados de predicción generan datos de probabilidad con precisión y puntualidad que superan o complementan las proyecciones de encuestas tradicionales o grupos de expertos en diversas áreas, como elecciones, indicadores macroeconómicos y proyecciones empresariales. En particular, la tendencia de los medios financieros globales y la infraestructura de mercado clave a adoptar los datos de los mercados de predicción como indicadores clave en tiempo real se basa en esta utilidad práctica.

Sin embargo, en algunos países asiáticos, todavía existe la percepción de que los mercados de predicción son un ámbito de juego. Sin embargo, como se ha confirmado en este análisis, los mercados de predicción como Limitless ya han abierto mercados que abordan temas económicos y políticos clave en la región, como las decisiones de tasas del Banco de Corea y del Banco de Japón, aunque aún no hay muchas transacciones.

Para que estos datos de mercados de predicción se establezcan como una infraestructura de toma de decisiones confiable en la sociedad global, incluida Asia, se deben respaldar con tres esfuerzos clave.

Primero, se trata de esfuerzos estructurales para reducir la distorsión de precios y erradicar la manipulación del mercado. Es necesario expandir activamente la liquidez del mercado en eventos macroeconómicos y políticos clave y ampliar el grupo de participantes saludables, bloqueando fundamentalmente la posibilidad de que el precio sea distorsionado por un pequeño capital o fuerzas especulativas.

Segundo, se trata de un trabajo activo de relaciones gubernamentales (GR) y comunicación para generar un cambio en la percepción política sobre los mercados de predicción. Las autoridades políticas y los organismos reguladores de los principales países asiáticos deben establecer un sistema de persuasión y cooperación continuo para aceptar los mercados de predicción no como un objetivo de regulación y bloqueo, sino como un indicador auxiliar de monitoreo macroeconómico condensado de la inteligencia colectiva privada.

Tercero, se trata de la divulgación transparente de datos y la creación de un ecosistema de investigación independiente. Se deben abrir de manera transparente indicadores de verificación de precisión y conjuntos de datos de series temporales, y activar las actividades de investigación de entidades analíticas especializadas como Limitless Research, para que las instituciones de investigación, los medios de comunicación y las autoridades políticas puedan acceder fácilmente a los datos y confiar en un entorno basado en evidencia objetiva.

Actualmente, las plataformas de mercados de predicción están en un punto de inflexión, evolucionando más allá de simples intercambios hacia una infraestructura de datos de próxima generación. Si se pueden suministrar y verificar de manera transparente datos de probabilidad en tiempo real que capturen con precisión diversos problemas políticos y económicos de la sociedad global, incluida Asia, esto podría convertirse en una herramienta de toma de decisiones objetiva y útil para enfrentar la incertidumbre del futuro.

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