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: Shenchao TechFlow

Resumen de Shenchao: Con la proximidad de las elecciones intermedias de EE. UU. en 2026, el volumen acumulado 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 una única "probabilidad de victoria" bajo los reflectores, ignorando la compleja estructura microeconómica que se encuentra por debajo de 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 análisis, 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 de la plataforma, con una diferencia de precio diaria 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 la cruel brecha que debe cruzar el mercado de predicción para pasar de "arbitraje teórico" a "rendimiento real".

Puntos clave

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

Desde agosto, las probabilidades implícitas que ofrecen han variado en promedio 3.3 puntos porcentuales, y la diferencia máxima 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 ambos grupos de contratos se liquidan según los mismos hechos, puede obtener un pago fijo de $8 en cualquier resultado electoral final.

Según los cálculos de precios de cierre al final del 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 grupo de $8 alcanzó 8.1 centavos).

La ejecución real supuso un impacto directo en las ganancias finales. Al incluir las tarifas de transacción estimadas, si se asume que el contrato principal se ejecuta mediante órdenes pasivas, los rendimientos simulados se mantuvieron positivos 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 acumulado un volumen de transacciones de $3.3 millones, mientras que los contratos de número de escaños necesarios para la fijación de precios del paquete han acumulado solo $2,000.

El caso del Senado es solo un microcosmos de todo el ecosistema del mercado de predicción. A través de los datos de mercado de predicción de Talos CM, se han capturado más de 880,000 contratos en la plataforma Kalshi, y esta estructura de mercado altamente fragmentada genera discrepancias de precios similares entre diferentes eventos e incluso entre diferentes plataformas. Capturar verdaderamente estos alfa depende de la identificación sistemática de mapas de eventos y algoritmos de ejecución precisos.

Introducción

A solo una semana de las elecciones intermedias, el volumen acumulado 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 medios y comentarios de 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 ampliamente conocido es solo la punta del iceberg. Kalshi ha listado hasta 38 contratos independientes sobre el 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 expectativas positivas, y analizaremos en profundidad qué tipo de estructura microeconómica hace que estas discrepancias de precios no se puedan suavizar a largo plazo.

La misma pregunta, cuatro respuestas completamente diferentes

En la plataforma Kalshi, los inversores pueden expresar sus apuestas sobre el 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 y más); el tercero son contratos de combinación de equilibrio de poder; y el cuarto son contratos inversos sobre el control del Partido Republicano.

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

Si cada contrato derivado en el mercado de predicción tuviera una eficiencia de fijación de precios estrictamente consistente, entonces las cuatro curvas que reflejan las probabilidades implícitas de las cuatro categorías 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 categorías de contratos siguen la misma tendencia macroevolutiva: la probabilidad de victoria del Partido Demócrata ha aumentado 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 principal. 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 categorías de contratos aún alcanzó los 4.0 puntos porcentuales.

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

Cuando dos contratos que deberían ser equivalentes generan discrepancias sobre el mismo hecho electoral, teóricamente, siempre que se compren simultáneamente los lados subestimados, se puede convertir esta diferencia en ganancias sin riesgo. Aquí, la estructura de arbitraje más intuitiva se ensambla con precisión en "nueve patas":

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 de 57 escaños). Siempre que el resultado final de las elecciones no caiga exactamente en ese escalón, el contrato correspondiente pagará $1.

Gráfico: Matriz de simulación de ingresos de la combinación de compra del control del Partido Demócrata y venta de contratos de número de escaños

Siempre que estos dos grupos de contratos se liquiden en función de los mismos hechos lógicos, este paquete de arbitraje puede asegurar $8 en pagos al vencimiento bajo 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 tarifas de transacción

Basado en el análisis de precios 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 51 días de negociación, en 19 días el costo total de este paquete fue inferior a $8.

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

Por ejemplo, el 25 de octubre, el costo total de construir 10 paquetes de arbitraje fue de $79.65 (incluidas las tarifas estimadas), mientras que el total fijo de pagos 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 de la actividad comercial en el mercado, lo que provocó discrepancias de precios.

¿Por qué existen 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 final 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 "el Partido Demócrata obtiene 54 escaños" ha acumulado solo $3,000, y el contrato "el Partido Demócrata obtiene 56 escaños" ha acumulado solo $2,000.

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

Primero, el riesgo de ejecución de patas (Legging Risk). Los operadores deben completar todas las órdenes de las nueve patas para asegurar completamente las ganancias teóricas; si se encuentran con deslizamientos o órdenes no ejecutadas en la pata débil, el resto de las órdenes están expuestas a un alto riesgo de fluctuaciones de precios unilaterales.

En segundo lugar, las altas tarifas 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 en ambos extremos. Un gasto promedio de aproximadamente 5.2 centavos por paquete es suficiente para consumir instantáneamente la mayoría de los pequeños alfa de precios.

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

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

Implicaciones profundas para los participantes del mercado de predicción

Las brechas estructurales expuestas en el evento del Senado no son un caso aislado, sino una característica estructural común durante el rápido período de expansión del mercado de predicción. El volumen de transacciones mensual 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 en la escala, ha surgido una fragmentación del mercado sin precedentes:

Un solo tema genera una gran cantidad de contratos. Según los datos de referencia del mercado de predicción de Talos CM, solo en la plataforma Kalshi hay más de 880,000 contratos de eventos actualmente en circulación. Desde la política electoral hasta las decisiones de la Reserva Federal, datos macroeconómicos y 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.

La profundidad de capital es extremadamente desigual. Como lo demuestra el caso del Senado, los contratos principales absorben la mayor parte del capital de transacciones del mercado, mientras que la liquidez de los contratos derivados relacionados a menudo es solo una fracción de eso. Esta falta de profundidad en el libro de órdenes débil es un caldo de cultivo para las discrepancias de precios significativas, pero también es un asesino que rápidamente erosiona 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, identificar rápidamente los contratos vinculados al mismo resultado objetivo, normalizarlos a una base unificada y calcular los precios reales negociables teniendo en cuenta las tarifas y la profundidad. Esto requiere establecer un mapa de eventos estandarizado entre plataformas, revisar detalladamente los términos de liquidación para evitar 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 órdenes pasivas en la pata más líquida, y luego, antes de que los precios se desplacen, penetre rápidamente en los ocho libros de órdenes de menor profundidad para completar la cobertura, controlando con precisión el deslizamiento y los costos de las órdenes de mercado.

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

Conclusión

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

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 un contexto de explosión en el volumen de transacciones, estas brechas no se hayan cerrado por completo. En varios días de negociación de este mes, la acumulación de estas pequeñas diferencias ha evolucionado exitosamente en oportunidades de arbitraje matemático con expectativas positivas.

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, ventanas de oportunidad similares seguirán surgiendo en varios campos. Para tener éxito en este camino, los participantes institucionales necesitan dos bases clave: la capacidad de discernir los activos de datos subyacentes para descubrir oportunidades y un marco de reconocimiento racional y sereno sobre los costos de ejecución en el mercado para realizar apuestas prudentes.

Método de investigación: Este estudio se basa en los datos diarios de K de 38 contratos relacionados con el Senado obtenidos 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 las probabilidades de número de escaños y equilibrio de poder se normalizaron mediante la suma escalonada para eliminar la prima excesiva generada por la diferencia de precios.

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 calcula multiplicando el número de contratos por el precio. El universo de contratos proviene de la base de datos de referencia del mercado de predicción de Talos CM. Todos los resultados de la simulación son teóricos y no incluyen deslizamientos adicionales más allá de las cotizaciones del libro de órdenes, y no constituyen ninguna recomendación de inversión.