a16z Nuevo artículo: Mercados predictivos que entran en fase de avance rápido

Título original: Mercados de predicción: Crecen tan rápido

Autor original: Alex Immerman, a16z

Traducción original: Peggy, bloques

Nota del editor: En long tiempo, los mercados de predicción han sido vistos como un "producto marginal": primero como experimentos académicos, luego como herramientas para la opinión pública durante las temporadas electorales, y más tarde como una especie de extensión de las apuestas deportivas. Parece que siempre dependen de un escenario de alto perfil, pero rara vez se entienden como infraestructura financiera.

Sin embargo, el autor cree que los mercados de predicción están evolucionando de una "herramienta tradeando eventos" margen centrada en elecciones y deportes a una infraestructura financiera que puede fijar precios a la incertidumbre.

El autor señala que los cambio clave en el sector se reflejan en tres aspectos: primero, los escenarios de aplicación se están expandiendo; mientras que los deportes siguen siendo un punto de entrada de tráfico, el entretenimiento, la macroeconomía, el IPC y otros mercados de cola en long crecen más rápido y comienzan a satisfacer la demanda institución; segundo, los mercados de predicción han proporcionado por primera vez una referencia de precios tradeable para “los evento en sí mismos”, lo que permite que las institución cobertura directamente los riesgos políticos o macroeconómicos sin depender de activo relacionados para “apuestas secundarias”; tercero, el camino para la adopción institución está progresando, desde la referencia de datos (probabilidades de visualización) hasta la integración del sistema, y luego hasta el tradear real, que aún está en las primeras etapas.

Los mercados de predicción están pasando por un proceso similar a la temprana "profesionalización - institucionalización - desarrollo de infraestructura" del mercado de opciones. Una vez que mejoren liquidez, apalancamiento y regulación, pueden convertirse en una herramienta central del mercado que vincule a inversores minoristas e instituciones para cubrir y fijar precios en la incertidumbre del mundo real.

Las finanzas son un mundo altamente “en capas verticales”, con cada subcampo que tiene su propia “tierra santa anual” reconocida. Líderes de proveedores de atención médica, pagadores y empresas de biotecnología se reúnen anualmente en San Francisco para la Conferencia de Cuidado de la Salud J.P. Morgan. Pesos pesados en el ámbito macroeconómico mundial y figuras políticas de varios países se dirigen a los Alpes suizos para asistir a la Reunión Anual del Foro Económico Mundial (Foro de Davos). TMT, bienes raíces, industrias, servicios financieros y casi todos los sectores que se te ocurran también tienen sus cumbres insignia más representativas.

A finales de marzo de este año, el departamento de investigación académica e institución de Kalshi, Kalshi Research, celebró su primera conferencia de investigación en Nueva York, donde reunió a académicos, ejecutivos de Wall Street, ex políticos y trade que realmente impulsan el mercado. La composición de los asistentes indica claramente una tendencia: el sector está "madurando".

La conferencia comenzó con una conversación entre los cofundadores de Kalshi, Tarek Mansour y Luana Lopes Lara y Katherine Doherty. A continuación se presentan algunas observaciones del sector extraídas de este diálogo y de los subsiguientes debates (según contexto):

Mercados y vida: Más que elecciones y deportes

En los principales ciclos de noticias, a menudo surge un patrón fijo: un gran evento (como las elecciones de 2024, la Super Bowl o el más reciente torneo de baloncesto universitario "Marzo Madness") domina la mayoría de los titulares de los medios de comunicación y posteriormente impulsa volumen de trading en los mercados de predicción. Esto crea fácilmente la impresión de que "el valor de los mercados de predicción solo reside en estos eventos".

Sin embargo, a pesar de que las primeras narrativas suelen ver los mercados de predicción como herramientas que "solo son significativas durante los ciclos electorales", el crecimiento de Kalshi en otras áreas también es significativo.

En el momento de la conferencia de investigación, el volumen de trading semanal para transacciones relacionadas con el deporte acababa de acercarse a los $3 mil millones de dólares, cuenta de alrededor del 80% del volumen de trading total de Kalshi, impulsado principalmente por la "Locura de marzo". Tarek y Luana ven esta alta concentración como un fenómeno de fase.

Un dato más revelador es que, a pesar de que la escala absoluta de transacciones relacionadas con el deporte alcanzó un máximo histórico, su participación en el volumen de trading total se encuentra en un mínimo histórico. Esto significa que la tasa de crecimiento de todas las demás categorías es más rápida.

Los dos fundadores señalaron que categorías como entretenimiento, criptomonedas, política y cultura están mostrando un crecimiento más fuerte de los usuarios y mejores estructuras para tradear que los deportes. Los deportes son más como un “detonador” para el mercado de masas, caracterizado por una alta familiaridad, una sincronización clara y una fuerte participación emocional, lo que lo convierte en un producto de entrada típico.

Al mismo tiempo, la Empresa ha observado un crecimiento significativo en los mercados en long tail. Estos mercados cuenta actualmente más del 20% del volumen de trading de Kalshi y desempeñarán un papel más crítico en los futuros mercados institución de cobertura e información.

Mesas redondas institución posteriores confirmaron este juicio desde el punto de vista de la demanda.

Cyril Goddeeris, codirector de acciones globales de Goldman Sachs, afirmó que las predicciones relacionadas con macro eventos y datos del IPC son actualmente las categorías más centradas en Wall Street. Sally Shin, vicepresidenta ejecutiva de crecimiento de CNBC, mencionó que ha utilizado mercados de predicción para herramientas narrativas de contenido, como "el destino del presidente de la Reserva Federal" y "datos de nómina no agrícolas". Troy Dixon, codirector de mercados globales de trade, pintó además un escenario futuro: los grandes bancos de inversión establecerán departamentos dedicados a tradear mercado de predicción, centrándose en contratos financieros como productos básicos.

Por qué Kalshi puede atraer la atención de Wall Street

Una razón importante por la que los mercados financieros tradicionales pueden operar es que cada clase de activo principal tiene un punto de referencia reconocido: el índice S&P 500 representa el rendimiento general de 500 stocks, y el crudo tiene sistemas de precios de referencia como el ICE.

Sin embargo, para eventos políticos y macroeconómicos (como quién gana una elección, si se aprueban los aranceles o los resultados de los casos de la Corte Suprema), en long ha faltado una "referencia de precios" ampliamente aceptada y actualizada dinámicamente. Los mercados de predicción han cambio esto: ahora, el futuro de casi cualquier evento puede tener un “anclaje de precio” líquido en tiempo real.

Una vez que un determinado evento (como "¿Pasará un arancel del 30%?") tiene un precio creíble, las instituciones pueden tradear directamente alrededor de ese precio. Esto permite tradear en el evento mismo y también se puede utilizar para cobertura riesgos en otros activos dentro de una cartera. Como dijo Troy Dixon, de trade, "allá cuando Trump fue elegido por primera vez, había muchas operaciones de cobertura en el mercado de stock; la lógica era poner en en short al S&P porque si Trump era elegido, el mercado definitivamente caería. But that trade failed. La pregunta es: ¿cómo valoras estos eventos? ¿Dónde está el punto de referencia?"

Tarek también mencionó que esta fue una de las razones por las que fundó Kalshi. Durante su tiempo en Goldman Sachs, su mesa de tradear recomendó trades basados en las elecciones de 2024 y el Brexit. Sin mercados de predicción, instituciones cubriendo eventos políticos o macro mediante activos relacionados apostaba esencialmente por dos cosas a la vez: si el evento en sí ocurriría y la correlación entre ese evento y el activo tradeado. La segunda sentencia podría fácilmente ser errónea por sí sola.

Cuando el evento en sí tiene una referencia de precio directa, estas dos capas de riesgo se comprimen en una sola. Como dijo Tarek: "Ahora, este mercado está comenzando a cotizarlo todo".

Tres etapas de la adopción institución de los mercados de predicción

Claramente aún es demasiado pronto para decir que las grandes instituciones Wall Street están tradeando en Kalshi a gran escala. Actualmente, el uso de la mayoría de instituciones permanece al nivel de "fuente de datos", en lugar de "plataforma tradeando".

No obstante, Luana señaló que el camino que tienen las instituciones para adoptar este mercado es claro y se puede dividir en tres etapas:

La primera etapa es la integración de datos: permitir que los precios de predicción ingresen al flujo de trabajo diario de la institución. Por ejemplo, conseguir que los gestores de cartera de Goldman Sachs comprueben habitualmente los datos de cuotas de Kalshi como hacen con el índice VIX. Esta etapa ya se ha producido en cierta medida. Jonathan Wright, profesor de la Universidad Johns Hopkins y ex funcionario de la Reserva Federal, declaró: "En áreas como las decisiones de la Reserva Federal, las tasas de desempleo y el PIB, Kalshi es casi la única fuente de referencia".

La segunda etapa es la integración del sistema: lo que incluye el cumplimiento y las aprobaciones legales, las conexiones técnicas y la educación interna, esencialmente un proceso de introducción de una nueva herramienta financiera.

La tercera etapa es tradear realmente: instituciones comienzan a dar cobertura directa a riesgos en la plataforma, acumulando gradualmente volumen de trading y profundidad del mercado. En este punto, una mayor demanda de cobertura atrae a especuladores, spreads más ajustados atraen a más coberturas y los precios de referencia forman un bucle de comentarios positivos auto-reforzado.

Actualmente, la mayoría de instituciones todavía se encuentran en la primera etapa, y algunas entran en la segunda, pero muy pocas han llegado verdaderamente a la tercera etapa. Un obstáculo importante es que tradear mercado de predicción actual requiere margen completo. Por ejemplo, una posición de $100 requiere un margen de $100. Esto es aceptable para los inversores individuo, pero para los fondo de cobertura o los bancos que dependen del apalancamiento y la eficiencia de capital, este mecanismo es demasiado costoso.

Como dijo Tarek: "Si quieres cobertura $100, tienes que poner $100 en el centro de compensación. Eso es demasiado caro para instituciones. Firmas como Citadel o Millennium no harán eso". Kalshi actualmente obtuvo una licencia de la Asociación Nacional de Futuros (NFA) y está trabajando con la Commodity trading de futuros Commission (CFTC) para introducir un mecanismo de trading con margen.

¿Qué sucederá a continuación?

Michael McDonough, jefe de innovación de mercado de Bloomberg, lo resumió de la manera más directa: "El sello distintivo del éxito es cuando estas cosas se vuelven aburridas". Comparó los mercados de predicción con el mercado de opciones de la década de 1970, que de manera similar estaba lleno de manipulación e incertidumbres regulatorias pero que finalmente evolucionó hacia una infraestructura en la que hoy casi nadie piensa.

Toby Moskowitz, socio de AQR, afirmó que "apostaría dinero real" a que los mercados de predicción se conviertan en una herramienta institución viable dentro de cinco años, o incluso antes.

Garrett Herren de Vote Hub describió el estado final: "En long la cuestión no será si usar mercados de predicción, sino cómo usarlos. Una vez que la pregunta se convierte en esto, indica que se han vuelto indispensables".

De hecho, aunque la escala actual de los mercados de predicción todavía es limitada, el mercado de cobertura en sí mismo es un campo masivo.

De hecho, la "normalización" de los mercados de predicción ya está ocurriendo.

En la mesa redonda de temática política, el excongresista Mondaire Jones mencionó que figuras de alto nivel de bot partidos —incluidos el presidente Trump, el líder de la minoría en la Cámara de Representantes, Jeffries, y el líder de la minoría en el Senado, Schumer— han comenzado a hacer referencia públicamente a los datos de cuotas de Kalshi. Scott Tranter, de DDHQ, también confirmó que los datos del mercado de predicción se han convertido ahora en uno de los insumos estándar que asignan los partidos. Mientras tanto, Vote Hub anunció que integró directamente los datos de Kalshi en sus modelos de predicción electoral de mitad de período.

Todo esto no existía hace dos años. En ese momento, los trades más exitosos en Kalshi seguían siendo principalmente "jugadores aficionados." Hoy en long, esta etiqueta no es precisa.

En la mesa redonda de Kalshi “La gente detrás de los mercados”, cuatro trade compartieron sus trayectorias profesionales: estas trayectorias no suenan diferentes de los trade profesionales tradicionales: algunos pasaron 11 años estudiando las gráfico de música de Billboard, mientras que otros han estado perfeccionando sus habilidades en mercados de predicción desde 2006, cuando todavía era un “pasatiempo un tanto friki que apenas ganaba dinero”. Notablemente, ninguno de estos cuatro invitados provenía de las finanzas tradicionales; procedían de la música, la política y el póquer. Pero todos coinciden en que lo que verdaderamente recompensas esta plataforma es el conocimiento profundo del dominio, no hojas de vida llamativas.

Los mercados de predicción han avanzado en long. De ser vistos inicialmente como experimentos académicos, a convertirse más tarde en una "herramienta novedosa" durante las elecciones, y luego ser clasificados como "productos similares a las apuestas deportivas", su posición ha cambiado continuamente. La señal clara transmitida por esta conferencia es que los mercados de predicción están evolucionando hacia una infraestructura utilizada para la incertidumbre de precios, que presta servicios a un amplio rango de participantes y diversos escenarios de aplicación, desde el trade minorista hasta las grandes instituciones.