La disminución de los dividendos de los minoristas predice una carrera armamentista de IA en el mercado

La noche de la reunión de la Reserva Federal de julio, una "guerra oscura de precios".

Escrito por: Gino Matos

Traducido por: Saoirse, Foresight News

Del 28 al 29 de julio, la Reserva Federal celebrará una reunión para decidir sobre una nueva ronda de tasas de interés. Los operadores utilizarán bonos, divisas, criptomonedas y contratos de eventos que anclan directamente los resultados de las decisiones del banco central para especular sobre los cambios de precios que resulten de la decisión.

Reuters realizó una encuesta el 21 de julio a 104 economistas, todos los encuestados esperan que la Reserva Federal mantenga el rango de tasas de interés entre 3.50% y 3.75%. La probabilidad de que el contrato de julio de Kalshi apueste por este resultado alcanza el 87%, con un volumen de transacciones de aproximadamente 29.7 millones de dólares, mientras que el mercado aún necesita contrapartes para cotizar el 13% restante de posibilidades.

Hoy en día, estas contrapartes incluyen creadores de mercado, instituciones cuantitativas, equipos de gestión de activos y entidades de IA. Estos programas monitorean los precios las 24 horas, comparan contratos similares en diferentes plataformas y actualizan continuamente la probabilidad de que ocurra un evento.

Diversas instituciones están probando contratos de eventos, y los corredores continúan incorporando proveedores de liquidez. Las instituciones de gestión de activos han comenzado a utilizar contratos liquidados como un criterio para seleccionar operadores: ya sea que el operador sea humano o algorítmico, se les prestará especial atención si pueden valorar la incertidumbre con más precisión que el consenso del mercado.

La combinación de fuerzas puede enriquecer el libro de órdenes y acelerar el descubrimiento de precios, pero la ventaja comercial también se concentrará en las instituciones con la infraestructura más rápida.

Los volúmenes de transacciones mensuales de las plataformas Kalshi y Polymarket alcanzaron un pico de 13.7 mil millones de dólares en junio, y el volumen de julio ya ha superado los 11 mil millones de dólares. Los datos demuestran que el volumen de transacciones en el mercado de predicciones ha alcanzado niveles de instituciones profesionales.

El gráfico muestra que el volumen de transacciones mensual de Kalshi y Polymarket alcanzó un máximo de 13.7 mil millones de dólares en junio, con un volumen anualizado de Kalshi de 178 mil millones de dólares

Kalshi informa que en seis meses, el volumen de transacciones anualizado de la plataforma ha crecido más del doble hasta 178 mil millones de dólares, con un aumento del 800% en el volumen de transacciones institucionales, y la plataforma ha completado su primera transacción personalizada de gran volumen.

Clear Street, Marex y Jump Trading están construyendo canales de acceso para seguir esta tendencia de crecimiento: Clear Street ayuda a los clientes institucionales a conectarse con Kalshi; Marex conecta simultáneamente Kalshi y Polymarket; Jump Trading asiste a las instituciones a participar directamente en el comercio del mercado de eventos. Además, AQR, Susquehanna y OKX han publicado ofertas de trabajo para puestos de comercio profesional en el mercado de predicciones.

Los departamentos financieros de las empresas también están experimentando con este tipo de contratos para cubrir riesgos de aranceles y exposiciones derivadas de políticas regulatorias. Sin embargo, la premisa para que esta demanda de cobertura se establezca es que el mercado tenga contrapartes capaces de asumir cotizaciones de posiciones inversas de manera continua y a gran escala.

Para construir un mercado que funcione bien, los proveedores deben estar dispuestos a cotizar en ambas direcciones, comparar contratos similares en diferentes plataformas y corregir inmediatamente los precios cuando haya desviaciones significativas.

Evaluando la ventaja comercial

Louis Régis, fundador de la empresa de comercio autónomo en cadena Propr y ex operador cuantitativo de Credit Suisse, propone que, en comparación con los mercados financieros tradicionales, los criterios de selección para los operadores en los contratos de eventos son más estrictos. Estos contratos pueden reflejar claramente la capacidad de juicio del operador, mientras que los límites de riesgo son claros y controlables.

Un contrato finalmente ancla un resultado claro para la liquidación, y los financiadores pueden juzgar visualmente si el operador puede proporcionar continuamente una valoración de probabilidad superior al consenso del mercado. Utilizar contratos de eventos para identificar la capacidad de comercio es mucho más puro que simplemente revisar los registros de ganancias y pérdidas de las operaciones direccionales, ya que las ganancias y pérdidas ordinarias pueden verse afectadas por tendencias del mercado, fluctuaciones de márgenes, entre otros factores.

Los cálculos de referencia de Foresight Arena muestran que, para confirmar una ventaja comercial estable del 2% con un nivel de confianza estadística razonable, se requieren aproximadamente 350 contratos de predicción binaria completados; si se desea verificar una ventaja del 1%, el tamaño de la muestra requerido es aproximadamente cuatro veces mayor que el anterior.

Confiar únicamente en unos pocos contratos relacionados con decisiones de la Reserva Federal o elecciones para obtener ganancias a corto plazo podría ser simplemente una coincidencia de haber elegido un activo comercial favorable, una correlación de posiciones o simplemente haber acertado en un evento aleatorio, y no representa una capacidad a largo plazo.

Propr planea expandir este sistema de evaluación a Polymarket. Los operadores y entidades de IA que superen la evaluación podrán obtener un límite de comercio de hasta 100,000 dólares por cuenta, con un límite total de 300,000 dólares para múltiples cuentas, y la proporción de participación en las ganancias puede alcanzar el 80%.

La empresa considera cada transacción como una señal válida, una parte de las señales se replica en la plataforma de operaciones reales como posiciones del libro A, y el resto se ejecuta en simulación interna, ingresando al libro B. En cualquier caso, los operadores recibirán un cálculo de ganancias y pérdidas con los mismos estándares.

Actualmente, Propr solo lanza aproximadamente el 5% de las señales de comercio al mercado de comercio real, mientras que el resto se mantiene en simulación interna. Louis Régis afirma que este enfoque se utiliza para acumular suficientes datos y gestionar de manera segura los fondos propios. Tanto en el libro A como en el libro B, los ingresos se liquidan finalmente en USDC en la cadena.

Desafíos en la ejecución

Louis Régis considera que el mercado de predicciones se adapta naturalmente a las entidades de IA: cada contrato tiene una estructura estandarizada, los precios son observables en tiempo real y se liquidan de acuerdo con reglas fijas.

Las entidades pueden monitorear continuamente el mercado y actualizar los precios cada minuto. Louis Régis afirma que un entorno de mercado estandarizado, combinado con la capacidad de revalorización continua, puede teóricamente formar una ventaja comercial sólida.

Prediction Arena lleva a cabo pruebas de referencia: seis modelos de IA de vanguardia se asignan 10,000 dólares en fondos, y entre el 12 de enero y el 9 de marzo, operan de manera autónoma en Kalshi y Polymarket. Los resultados muestran que los modelos en Kalshi sufrieron pérdidas entre el 16% y el 30.8%; en Polymarket, la pérdida promedio fue menor, pero aún así se registraron pérdidas, con un retroceso promedio del 1.1%. Otro estudio señala que para convertir la precisión de las predicciones en ganancias estables, se debe combinar con una estrategia de apuestas razonable y contar con suficiente liquidez para respaldar la implementación de la estrategia.

El mercado de predicciones puede convertirse en un excelente campo de pruebas para evaluar si los modelos de comercio de IA pueden convertir las opiniones de predicción en transacciones rentables.

Perspectivas de evolución del mercado

En un escenario optimista, los operadores, creadores de mercado y entidades de IA respaldados por fondos traerán suficiente capital real, estrechando los márgenes de compra y venta, enriqueciendo el libro de órdenes y acercando los niveles de precios entre Kalshi y Polymarket.

Un estudio de enero de 2026 analizó contratos similares en las plataformas Polymarket, Kalshi, PredictIt y Robinhood. El estudio encontró que cuando la liquidez y la actividad comercial están en niveles altos, Polymarket a menudo domina el descubrimiento de precios, y un flujo de órdenes unidireccional a gran escala determinará qué plataforma ajusta primero los precios. La entrada de más capital real podría ampliar aún más la ventaja de las plataformas líderes en más contratos y reducir la diferencia de precios entre las principales plataformas.

En un escenario pesimista, la ventaja comercial se concentrará en unas pocas instituciones con infraestructura de primer nivel. Los operadores minoristas comunes seguirán perdiendo ante contrapartes mejor informadas; cuando el mercado no pueda valorar un evento, la liquidez se reducirá rápidamente.

Louis Régis afirma: "Tengo confianza en la dirección del desarrollo, pero no puedo prever la escala final." Incluso si una institución autónoma se expande rápidamente, en comparación con un mercado que ya ha alcanzado volúmenes de transacciones mensuales de cientos de miles de millones de dólares, el volumen de transacciones que puede ofrecer una sola institución sigue siendo muy limitado.

El mercado ya ha anticipado las expectativas de que la Reserva Federal mantenga las tasas de interés sin cambios del 28 al 29 de julio; antes de que se publique la declaración oficial, la expectativa principal ya está establecida. La verdadera competencia se encuentra en el rango de cola, es decir, en el rango de probabilidades que se alejan de este consenso; y cuando se publiquen los datos del IPC, PIB y empleo no agrícola, todos los contratos enfrentarán una ventana de revalorización concentrada.

La Oficina de Análisis Económico de EE. UU. publicará la estimación inicial del PIB el 30 de julio, y el informe de empleo de julio se publicará el 7 de agosto. Cada ronda de publicación de datos verá la misma competencia: quien pueda prever primero una sorpresa en los datos, o quien pueda corregir más rápido los precios obsoletos, podrá controlar el flujo de órdenes comerciales.

La capacidad de valorar continuamente estos datos de mercado con precisión es clave para que un operador o un modelo obtenga el apoyo de capital real de una institución autónoma.