¿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 exactitud es consistentemente comparable o superior a las encuestas de opinión, encuestas de expertos y proyecciones económicas existentes.
• Los mercados de predicción han evolucionado más allá de las predicciones deportivas y electorales, convirtiéndose 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 para instituciones.
• Para que los datos de los mercados de predicción se establezcan como una infraestructura de toma de decisiones confiable en todo el mundo, las plataformas deben aumentar su liquidez para resistir manipulaciones, redefinir los mercados de predicción como herramientas de monitoreo en comunicación activa con las autoridades reguladoras, 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 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 negociación electrónica Tradeweb, 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 de tasas de interés, inflación, desempleo y crecimiento del PIB.

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

La industria ya reconoce y utiliza los datos de los mercados de predicción como datos valiosos. 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 intuitivo 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 existe una perspectiva que ve 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 el riesgo y la responsabilidad 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 si ocurre un error de predicción, por lo que solo reflejan en el precio información rigurosamente verificada y creencias reales.

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 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 cambios en la realidad que están ocurriendo rápidamente. Por ejemplo, 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 o las encuestas mensuales de expertos, que ya se completaron días antes, no reflejarán en absoluto estos cambios en tiempo real.

Por otro lado, 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 nuevamente 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 existentes que se centran en un solo valor promedio o en picos tienden a perder información al comprimir 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 valor promedio de "reducción de 0.25%p", sin mostrar los escenarios detallados que cambian según las declaraciones de los miembros.

Por el contrario, los mercados de predicción generan una "distribución de probabilidad" para todos los posibles resultados. Aquí, la "distribución de probabilidad" no solo muestra un único resultado específico, sino que presenta la probabilidad de todos los escenarios posibles (por ejemplo, 20% de congelación, 70% de reducción de 0.25%p, 10% de reducción de 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 una baja probabilidad de ocurrir, pueden tener un impacto enorme si suceden. De esta manera, los mercados de predicción ofrecen datos de distribución de probabilidad que permiten evaluar de manera integral la volatilidad futura del mercado y los riesgos potenciales, más allá de un solo número en un momento dado.

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

La confiabilidad de los datos de los mercados de predicción es reconocida en el ámbito académico y en los mercados financieros globales debido a su perfecta "posibilidad de verificación posterior".

Si bien las proyecciones o encuestas de expertos pueden verificarse después de que se publican los resultados, su 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)" en cifras cuantitativas claras, y al final del período, generalmente se liquidan en 0 o 1. Esto permite una calificación matemática perfecta sin margen para la interpretación subjetiva.

Gracias a esto, cualquier persona 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" 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 pública 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 electoral, 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 anticipada y precisión que supera 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 durante cinco elecciones presidenciales de EE. UU. entre 1988 y 2004, y en el 74% de los casos, predijo los resultados de las elecciones con más 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 fue de solo 5 puntos porcentuales (Arrow et al., 2008).

Por supuesto, es difícil comparar estos dos números de manera simple. Mientras que las encuestas son indicadores actuales que preguntan "si las elecciones fueran hoy", los precios del mercado de predicción son indicadores futuros que estiman "el resultado final del día de las elecciones".

De hecho, hay investigaciones que sugieren 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 los sesgos conocidos en los precios del mercado de predicción, estos superaron la capacidad predictiva de las encuestas corregidas en situaciones de competencia y al inicio de las elecciones (Rothschild, 2009).

En última instancia, 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: herramienta para leer expectativas macroeconómicas en tiempo real

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

Tradicionalmente, 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 temporal, y los precios de futuros solo presentan un único número, mientras que la distribución de probabilidades derivada de opciones solo existe para algunas variables como tasas de interés y precios principales. En cambio, los mercados de predicción generan directamente datos de distribución de probabilidades en tiempo real a través de precios para cada escenario de resultado.

Esta utilidad cuantitativa ya se demostró 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 empleo no agrícola, ventas minoristas y solicitudes de subsidios por desempleo, se encontró que las cifras de pronóstico 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 probabilidades recopilada por el mercado coincidió estrechamente con la frecuencia real de ocurrencia de eventos (Gürkaynak y Wolfers, 2006).

Recientemente, un documento de trabajo de la Junta de la Reserva Federal de EE. UU. (Diercks, Katz y Wright, 2026) evaluó las predicciones de los mercados de predicción en comparación con indicadores de referencia existentes. Según los autores, las predicciones de la mediana y moda de la tasa de fondos federales el día antes de la reunión del FOMC nunca han sido incorrectas y superaron significativamente a los futuros de la tasa de fondos federales en ese momento. En comparación con el consenso de Bloomberg, las predicciones de la tasa de fondos federales fueron significativamente más precisas en el índice de precios al consumidor (CPI) principal, y estadísticamente similares en el CPI y la tasa de desempleo. Esto significa que los mercados de predicción ofrecen mejores pronósticos que algunos indicadores de referencia y un rendimiento comparable a otros.

Este estudio no solo se centra en la precisión, sino que también destaca un mayor potencial de aplicación práctica. Anteriormente, no existían indicadores basados en productos derivados líquidos para indicadores macroeconómicos clave como el crecimiento del PIB, precios principales, tasas de desempleo y 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 principal 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 detecta brotes 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 comprender 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 predijo la actividad de la gripe en todo el estado de Iowa de 2 a 4 semanas antes (Polgreen, Nelson y Neumann, 2007).

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

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

En las organizaciones empresariales típicas, las malas noticias o perspectivas inciertas tienden a diluirse o minimizarse en el proceso de informes a la alta dirección. En cambio, el "mercado de predicción interno" permite a los empleados apostar directamente sobre el éxito de cuestiones internas como ventas, lanzamientos de nuevos productos y contrataciones, y recibir 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, el mercado de predicción interno, con entre 20 y 26 participantes activos, fue más preciso que las proyecciones oficiales de la gerencia, 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 del mercado de predicción de funciones de nuevos vehículos, Ford anunció en 2011 que no incluiría un soporte para bicicletas de la marca Ford ni 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 el mercado de predicción interno lo había anticipado (Cowgill y Zitzewitz, 2015).
• Siemens: El mercado de predicción interno advirtió sobre un retraso de 2 a 3 semanas en un proyecto de software que, según el plan original, parecía posible completar a tiempo; el proyecto se completó 13 días tarde (Ortner, 1998).

La utilidad también se ha confirmado en cuestiones de seguridad nacional y geopolíticas. En un 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 encuestas de equipo corregidas estadísticamente y ponderadas según la precisión pasada, demuestran que los mercados de predicción agregan 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 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 encuestas de equipo ponderadas por precisión pasada, y como en los casos de HP y Siemens, algunos mercados tenían 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 actualmente están en funcionamiento también están generando estos datos valiosos? Para verificarlo, se analizó la variedad de mercados y la precisión de las predicciones utilizando datos de la API pública de Limitless, una plataforma de mercado 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 macroeconómicos y políticas, como la reducción o aumento de tasas de los bancos centrales de países clave, elecciones y variables geopolíticas, así como IPOs de empresas tecnológicas y resultados trimestrales.

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) validada 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 los participantes del mercado y 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 del día anterior a la hora de decisión con los resultados reales de 2,681 mercados de eventos (aproximadamente el 85% son mercados deportivos) de la muestra recopilada, cuya evaluación ya había sido completada.

Los resultados del análisis mostraron que en 9 de los 10 rangos de precios, la diferencia entre la tasa de ocurrencia de resultados reales y los precios de predicción estaba dentro de 4 puntos porcentuales. Por ejemplo, de 165 contratos que indicaban una probabilidad del 70 al 80% un día antes de la decisión, el 74.5% se realizó efectivamente, y de 113 contratos evaluados en más del 90%, el 97.3% se materializó.

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 poco populares 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 puntualidad es la base de esta precisión. Para verificar si los precios del mercado reflejan inmediatamente la nueva información cuando esta se introduce, se rastrearon los cambios 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 las probabilidades del mercado se ajustaron inmediatamente cada vez que se publicaban nuevos indicadores económicos y variables políticas. La probabilidad de mantener las tasas en agosto, que estaba alrededor del 70%, cayó por debajo del 50% a finales de agosto y principios de septiembre tras la publicación de indicadores clave,

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

En resumen, las plataformas de mercados de predicción en cadena que actualmente están en funcionamiento también demuestran de manera efectiva los requisitos clave de "datos valiosos" que se han discutido anteriormente, que son la puntualidad y la precisión. Es decir, los precios de los mercados de predicción absorben la información en tiempo real y la suministran constantemente en forma de datos de probabilidad de alta precisión, como se puede confirmar en casos reales.

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 las infraestructuras de mercado clave a adoptar los datos de los mercados de predicción como indicadores clave en tiempo real también se basa en esta utilidad práctica.

Sin embargo, en algunos países clave de Asia, todavía existe una perspectiva que considera a los mercados de predicción como una forma de juego. Sin embargo, como se ha confirmado en este análisis, mercados de predicción como Limitless ya han abierto mercados que abordan 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 ante eventos macroeconómicos y políticos, y ampliar el grupo de participantes sanos, para bloquear de raíz la posibilidad de que el precio sea distorsionado por un pequeño número de capitales 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 continua para que los mercados de predicción sean aceptados no como objetos de regulación y bloqueo, sino como indicadores auxiliares de monitoreo macroeconómico condensados en la inteligencia colectiva del sector privado.

Tercero, se trata de la creación de un ecosistema de investigación independiente y la divulgación transparente de datos. 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 basados en evidencia objetiva y crear un entorno confiable.

Actualmente, las plataformas de mercados de predicción están en un punto de inflexión donde evolucionan más allá de simples intercambios hacia una infraestructura de datos de próxima generación. Si los datos de probabilidad en tiempo real que capturan con precisión diversas políticas y problemas económicos de la sociedad global, incluida Asia, pueden ser suministrados y verificados de manera transparente, esto podría convertirse en una herramienta de toma de decisiones objetiva y útil para enfrentar la incertidumbre futura.

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