Las "discrepancias de precios" en los mercados de predicción: ¿por qué hay cuatro probabilidades de victoria para el mismo resultado electoral?

Autor: Equipo de investigación de Coin Metrics

Compilado por: Shen Chao TechFlow

Introducción de Shen Chao: Con la proximidad de las elecciones intermedias de EE. UU. en 2026, el volumen total de transacciones en los mercados de predicción ha superado los 1.4 mil millones de dólares, convirtiéndose en un barómetro de probabilidades más sensible que las encuestas tradicionales. Sin embargo, la mayoría de las personas solo se centran en la única "probabilidad de victoria" bajo los focos, ignorando la compleja estructura micro del mercado que se encuentra bajo la superficie.

El gigante de datos en cadena y cuantitativos de criptomonedas Coin Metrics, en este informe, utiliza el evento de control del Senado en la plataforma de predicción regulada Kalshi como muestra de disección, rastreando 38 contratos independientes vinculados al mismo resultado electoral. Sorprendentemente, la cuestión política objetiva de si "el Partido Demócrata puede controlar el Senado" ha dado lugar a cuatro probabilidades implícitas divergentes en diferentes matrices de contratos en la plataforma, con una diferencia de precio intradía que llegó a dispararse hasta 9.7 puntos porcentuales.

Al construir un paquete de combinación "Nine-Leg" (nueve patas) que compra el control y vende posiciones segmentadas, teóricamente se puede asegurar un rendimiento constante y capturar oportunidades de arbitraje bajo cualquier resultado electoral. Sin embargo, las complicadas fricciones de mercado, la extrema polarización de la liquidez del libro de órdenes, el riesgo de ejecución de las patas y las tarifas de hasta 5.2 centavos, revelan vívidamente el abismo cruel que los mercados de predicción deben cruzar para pasar de "arbitraje teórico" a "rendimiento real".

Puntos clave

Kalshi aborda la misma cuestión central: "¿El Partido Demócrata controlará el Senado?", a través de cuatro familias de contratos diferentes para la fijación de precios.

Desde agosto, las probabilidades implícitas de victoria que ofrecen han variado en promedio 3.3 puntos porcentuales, con una diferencia máxima que incluso se amplió a 9.7 puntos porcentuales. Hasta el 25 de octubre, las valoraciones de probabilidad de los diferentes contratos aún se distribuyen en un amplio rango de 62.5% a 65.3%.

El paquete de arbitraje teórico "Nine-Leg" (comprando contratos de control del Senado del Partido Demócrata y vendiendo todos los contratos de número de escaños independientes que ganen 51 o más), si ambas familias de contratos se liquidan según los mismos hechos, puede obtener un pago fijo de $8 en cualquier resultado electoral final.

Según los cálculos de cierre de fin de día, en 51 días de negociación, en 19 días el costo total de compra de este paquete fue inferior a $8, lo que generó una oportunidad de arbitraje teórica (el 24 de octubre, antes de las tarifas, el pico del espacio de arbitraje por cada $8 de valor nominal alcanzó 8.1 centavos).

La ejecución real supuso un dominio directo sobre las ganancias finales. Al incluir las tarifas de transacción estimadas, si se supone que el contrato de la pata principal se ejecuta mediante órdenes pasivas, el rendimiento simulado se mantuvo positivo en 7 días de negociación (máximo de +4.7 centavos); pero si todas las nueve patas adoptan un enfoque agresivo de órdenes de mercado, los días con ganancias positivas se reducen drásticamente a solo 2 días.

La distribución de liquidez dentro de la plataforma muestra un desequilibrio extremo. Desde agosto, el contrato insignia de control del Senado del Partido Demócrata ha tenido un volumen de transacciones de $3.3 millones, mientras que los contratos de número de escaños necesarios para la fijación de precios en el paquete han tenido un volumen acumulado de solo $2,000.

El caso del Senado es solo un microcosmos de toda la ecología del mercado de predicción. Según los datos de mercado de predicción de Talos CM, el número de contratos en la plataforma Kalshi ha superado los 880,000, y esta estructura de mercado altamente fragmentada genera comúnmente discrepancias de precios similares entre diferentes eventos e incluso diferentes plataformas. Capturar realmente estos alfa depende de la identificación sistemática de mapeo de eventos y algoritmos de ejecución precisos.

Introducción

A solo una semana de las elecciones intermedias, el volumen total de transacciones de contratos vinculados a las elecciones intermedias de 2026 en las plataformas Kalshi y Polymarket ha superado los 1.4 mil millones de dólares.

La mayoría de los informes de los medios y comentarios del mercado suelen centrarse solo en un único dato destacado: Kalshi actualmente muestra que la probabilidad de que el Partido Demócrata gane el Senado es de aproximadamente 63%.

Sin embargo, este número único y ampliamente conocido es solo la punta del iceberg. Kalshi ha listado hasta 38 contratos independientes sobre el tema del control del Senado bajo cinco eventos diferentes, cada uno con su propio libro de órdenes y grupo de negociación.

En este artículo, profundizaremos en las diferencias de probabilidad implícitas de estos contratos derivados, calcularemos cuándo estas diferencias de precios pueden converger en un espacio de arbitraje simulado con expectativa positiva y analizaremos en profundidad qué estructura micro del mercado ha hecho que estas discrepancias de precios no se hayan podido suavizar a largo plazo.

La misma pregunta, cuatro respuestas completamente diferentes

En la plataforma Kalshi, los inversores pueden expresar sus apuestas sobre la propiedad del control del Senado a través de cuatro caminos diferentes:

El primero es un contrato binario directamente vinculado al resultado del control (¿controlará el Partido Demócrata el Senado?); el segundo son contratos escalonados sobre el número específico de escaños que cada partido obtendrá en el Senado (cubriendo desde 51 escaños hasta 57 escaños y más); el tercero es un contrato de combinación de equilibrio de poder; y el cuarto es un contrato inverso de control del Partido Republicano.

Gráfico: Cuatro tipos de familias de contratos y estructura de eventos en la plataforma Kalshi sobre la propiedad del control del Senado.

Si cada contrato derivado en el mercado de predicción tuviera una eficiencia de precios estrictamente consistente, las cuatro curvas que reflejan las probabilidades implícitas de las cuatro clases de contratos deberían superponerse perfectamente.

Gráfico: Comparación de las tendencias de probabilidades implícitas de diferentes contratos sobre el control del Senado en Kalshi.

En términos generales, las cuatro clases de contratos siguen la misma tendencia macro de evolución: la probabilidad de victoria del Partido Demócrata ha subido desde aproximadamente 46% a principios de agosto hasta un rango bajo de 60% a 65% en octubre. Sin embargo, rara vez alcanzan un consenso absoluto en puntos específicos.

En hasta dos tercios de los días de negociación, la probabilidad implícita deducida del número específico de escaños del Partido Demócrata es significativamente más alta que la del contrato de control destacado. En el día 20 de septiembre, la valoración de probabilidades entre las cuatro respuestas incluso se diversificó drásticamente entre 55.7% (deducido del número de escaños del Partido Republicano) y 65.4% (deducido del número de escaños del Partido Demócrata).

Gráfico: Trayectoria de cambio de la diferencia máxima y mínima de probabilidades implícitas entre diferentes familias de contratos.

Las estadísticas muestran que la diferencia promedio entre la probabilidad implícita más alta y la más baja es de 3.3 puntos porcentuales. Esta discrepancia fue más exagerada en septiembre (promedio de 4.5 puntos porcentuales, mientras que en agosto fue de 3.2 puntos porcentuales); en octubre, con el volumen de transacciones en aumento, la diferencia promedio se mantuvo en 2.5 puntos porcentuales.

Esto indica que la discrepancia de precios no se ha cerrado automáticamente con la inyección de liquidez: el 21 de octubre, la diferencia máxima de valoración entre las cuatro clases de contratos seguía siendo de 4.0 puntos porcentuales.

Montaje de un paquete de activos de arbitraje sin riesgo de nueve patas

Cuando dos contratos que deberían ser equivalentes tienen discrepancias sobre el mismo hecho electoral, teóricamente, siempre que se compren simultáneamente los lados subestimados, se puede convertir esta diferencia en una ganancia sin riesgo y segura. Aquí, la estructura de arbitraje más intuitiva se compone de un "Nine-Leg" (nueve patas) meticulosamente ensamblado:

Primera pata: comprar el contrato YES (sí) de "el Partido Demócrata gana el control del Senado". Si el Partido Demócrata gana, este contrato pagará $1.

Las otras ocho patas: comprar los contratos NO (no) de cada escalón del número específico de escaños del Partido Demócrata (51 escaños, 52 escaños, 53 escaños hasta 57 escaños y más). Siempre que el resultado final de las elecciones no caiga exactamente en ese escalón, el contrato correspondiente pagará $1.

Gráfico: Simulación de la matriz de rendimientos de la combinación de compra del control del Partido Demócrata y venta de contratos de número de escaños.

Siempre que estas dos familias de contratos se liquiden según la misma lógica de hechos, este paquete de arbitraje puede asegurar $8 en cualquier resultado electoral.

En otras palabras, siempre que el costo total de compra de estas nueve dimensiones sea inferior a $8, todo el paquete asegura un espacio de arbitraje positivo en el modelo matemático.

Gráfico: Rendimiento histórico simulado del paquete de arbitraje de nueve patas antes y después de incluir las tarifas de transacción.

Basado en el análisis de cierre diario desde agosto (todos los cálculos son teóricos):

En un estado ideal sin incluir tarifas de transacción, si cada pata se compra al precio de venta (Ask), en los 51 días de negociación, en 19 días el costo total de este paquete fue inferior a $8.

Sin embargo, al deducir las tarifas estimadas (un promedio de aproximadamente 5.2 centavos por paquete de arbitraje), solo 2 días pudieron mantener ganancias positivas en un modo de compra agresivo.

Tomando como ejemplo la instantánea de profundidad del libro de órdenes del 25 de octubre, el costo total de construir 10 paquetes de arbitraje fue de $79.65 (incluyendo tarifas estimadas), mientras que el monto total fijo de pago al vencimiento fue de $80, con una ganancia neta de solo $0.35.

La mayoría de las oportunidades de ganancias positivas se concentraron en las últimas dos semanas, principalmente impulsadas por la proximidad de las elecciones y el aumento drástico en la actividad comercial del mercado, lo que provocó discrepancias de precios.

¿Por qué persisten las diferencias de precios a largo plazo? Desigualdad de liquidez y fricciones comerciales

Dado que el flujo de efectivo final de esta estrategia está asegurado, ¿por qué el capital de arbitraje racional no ha cerrado rápidamente esta diferencia de precios? La clave de la respuesta radica en la liquidez.

Gráfico: Distribución de volumen de transacciones de diferentes contratos del Senado en Kalshi.

Desde agosto, el volumen nominal acumulado de transacciones de todos los contratos del Senado en Kalshi ha sido de aproximadamente $14.3 millones, pero más del 90% de los fondos se han absorbido completamente en un solo contrato insignia de control del Senado.

El éxito o fracaso del paquete de arbitraje depende completamente de la pata más débil en términos de liquidez. El contrato de control del Partido Demócrata ha acumulado $3.3 millones en transacciones, mientras que el contrato de "el Partido Demócrata obtiene 54 escaños" ha tenido un volumen acumulado de solo $3,000, y el contrato de "el Partido Demócrata obtiene 56 escaños" ha tenido un volumen acumulado de solo $2,000.

Además de la extrema falta de liquidez, también existen muchos costos de fricción en la operación real que deben ser abordados:

Primero, el riesgo de ejecución de las patas (Legging Risk). Los comerciantes deben completar la ejecución de todos los nueve pedidos para asegurar completamente las ganancias teóricas; si se encuentra con deslizamientos o pedidos no ejecutados en la pata débil, los pedidos restantes están expuestos a un alto riesgo de fluctuaciones de precios unilaterales.

En segundo lugar, los altos costos de transacción. Las tarifas en la plataforma Kalshi tienen una distribución parabólica, siendo más altas cerca del 50% de probabilidad y disminuyendo hacia 0 centavos y 100 centavos. Cada paquete de combinación incurre en un promedio de aproximadamente 5.2 centavos en tarifas, lo que puede consumir rápidamente la mayoría de los pequeños alfa de precios.

En tercer lugar, la desalineación de la base de liquidación y el tiempo. Esta estrategia supone que "controlar el Senado" y "número específico de escaños" se liquidan según los mismos hechos. Sin embargo, el contrato de control se liquida inmediatamente después de que se aclara el resultado electoral, mientras que el contrato de número de escaños se liquida según la composición oficial del Congreso del 1 de febrero de 2027. Si durante este período hay renuncias de legisladores, cambios de partido o recuentos en distritos disputados, las bases de liquidación de ambos pueden divergir, lo que lleva a que el rendimiento al vencimiento se desvíe de los $8.

En cuarto lugar, el costo de oportunidad y la ocupación de capital. La mayor parte del capital de construcción se verá forzada a permanecer bloqueada en los contratos de número de escaños hasta que se liquiden el 1 de febrero de 2027, lo que trae consigo un costo de interés de capital no despreciable durante varios meses.

Implicaciones profundas para los participantes del mercado de predicción

Las grietas estructurales expuestas en el evento del Senado no son un caso aislado, sino una característica estructural común durante el rápido período de expansión de todo el mercado de predicción. El volumen de transacciones mensual total del mercado de predicción ha crecido explosivamente de menos de $5 mil millones en septiembre de 2025 a aproximadamente $24 mil millones en abril de 2026, y con este auge de volumen ha llegado una fragmentación sin precedentes del mercado:

Un solo tema genera una gran cantidad de contratos. Según los datos de referencia de Talos CM, solo en la plataforma Kalshi hay más de 880,000 contratos de eventos actualmente en circulación. Desde la situación política de las elecciones hasta las decisiones de la Reserva Federal, los datos macroeconómicos y los eventos deportivos, cada tema macro se ha fragmentado en contratos de victoria y derrota, rangos, umbrales y diversas combinaciones.

Múltiples lugares de negociación coexisten de manera fragmentada. Plataformas como Kalshi y Polymarket a menudo lanzan contratos competitivos para el mismo evento objetivo, pero existen diferencias sutiles en la definición del texto del contrato, tarifas de transacción y reglas de liquidación.

Profundidades de capital extremadamente desiguales. Como lo demuestra la información del Senado, los contratos principales absorben la mayor parte del capital de transacciones en el mercado, mientras que la liquidez de los contratos derivados relacionados a menudo es solo una fracción de la misma. Esta falta de profundidad en los libros de órdenes débiles es un caldo de cultivo para que los precios se desvíen significativamente, pero también es un asesino que erosiona rápidamente las ganancias de arbitraje debido a deslizamientos en la ejecución.

Para los creadores de mercado cuantitativos y fondos de cobertura, capturar sistemáticamente este tipo de discrepancias de precios depende de la construcción de capacidades en dos dimensiones clave:

Primero, la capacidad de identificación precisa de eventos. En diferentes plataformas y matrices de contratos, descubrir rápidamente los contratos vinculados al mismo resultado objetivo, convertirlos a una base unificada y calcular el precio real negociable incluyendo tarifas y profundidad. Esto requiere establecer un mapa de eventos estandarizado entre plataformas, revisar detalladamente los términos de liquidación para prevenir conflictos de hechos y acceder en tiempo real a libros de órdenes de alta frecuencia y modelos de tarifas.

En segundo lugar, la capacidad de captura de transacciones precisa. Las oportunidades teóricas en la pantalla no equivalen a dinero real en la cuenta. En la práctica, esto requiere que el algoritmo espere pacientemente en órdenes pasivas en la pata principal más líquida, y luego complete la cobertura rápidamente a través de ocho libros de órdenes de baja profundidad antes de que se produzcan desviaciones de precios, controlando con precisión las pérdidas por deslizamiento y tarifas de órdenes de mercado.

Este riguroso paradigma de análisis también se aplica a cualquier evento de predicción importante que tenga múltiples contratos o coexista en diferentes plataformas.

Conclusión

En la percepción pública, los mercados de predicción a menudo se ven simplemente como una caja negra que proporciona una única probabilidad para cada pregunta. Sin embargo, los contratos del Senado de Kalshi revelan profundamente que la esencia del mercado de predicción es en realidad un conjunto de libros de órdenes interconectados pero independientes.

Estos libros de órdenes, aunque en general siguen la misma narrativa macro, siempre presentan una fricción cognitiva de dos a tres puntos porcentuales en lo local. Es inquietante que, incluso en el contexto de un aumento explosivo en el volumen de transacciones, estas discrepancias no se hayan cerrado por completo. En varios días de negociación de este mes, la acumulación de estas pequeñas diferencias ha evolucionado con éxito en oportunidades de arbitraje matemático con expectativa positiva.

Las elecciones intermedias de 2026 son solo un ejemplo estándar en esta ola. A medida que el tamaño del mercado de predicción se expanda aún más y la ecología se fragmenta cada vez más, ventanas de oportunidad similares seguirán surgiendo en diversos campos. Para tener éxito en este camino, los participantes institucionales necesitan contar con dos bases clave: activos de datos subyacentes que puedan captar la visión general para descubrir oportunidades, y un marco de reconocimiento racional y frío sobre los costos de ejecución en el mercado para realizar apuestas prudentes.

Método de investigación: Este estudio se basa en los datos de K-line diarios de 38 contratos relacionados con el Senado obtenidos a través de la API pública de Kalshi desde el 1 de agosto de 2026 hasta el 25 de octubre de 2026, con los días de negociación definidos según la hora del este de EE. UU. Todos los contratos incluidos en el paquete se listaron oficialmente en Kalshi antes de agosto de 2026. Las probabilidades implícitas se calcularon en función del precio medio entre el precio de compra y el precio de venta al final del día, y el número de escaños y probabilidades de equilibrio de poder se normalizaron mediante la suma escalonada para eliminar la prima excesiva generada por la diferencia de precios de compra y venta.

El costo del paquete se calculó utilizando el precio de venta para la pata YES y 1 menos el precio de compra para las patas NO. El volumen nominal de transacciones se obtiene multiplicando el número de contratos por el precio. El universo de contratos proviene de la base de datos de referencia de Talos CM sobre mercados de predicción. Todos los resultados de simulación son teóricos y no incluyen deslizamientos adicionales más allá de las cotizaciones del libro de órdenes, y no constituyen ningún consejo de inversión.