Um secador de cabelo pode render US$ 34.000? Interpretando o paradoxo da reflexividade dos mercados de previsão

Autor: Equipe de Conteúdo da Changan I Biteye

No Aeroporto Charles de Gaulle, em Paris, um homem está ao lado da pista, segurando uma fonte de calor portátil, aquecendo um sensor meteorológico.

Poucos minutos depois, o mercado climático da Polymarket se estabiliza em 22 °C, e a posição que ele abriu a um preço extremamente baixo passa a valer US$ 34.000.

Todo o processo não envolve estratégias quantitativas sofisticadas, nem há qualquer limite técnico; ele simplesmente fez uma coisa: sabia de onde vinham os dados de liquidação de todo o mercado e os influenciou.

O que este artigo pretende discutir não é uma lacuna específica, mas uma questão mais fundamental: quando um mercado tem como objetivo “refletir a realidade”, ele também oferece aos participantes a motivação para influenciar a realidade?

Neste artigo, responderemos a três perguntas:

• Quais tipos de mercados são mais facilmente manipulados na origem nos mercados de previsão?

• Como essas "lacunas" ocorrem na prática?

• Qual é a verdadeira postura da Polymarket e da Kalshi em relação a essas questões?

1. Você acha que está apostando na realidade, mas, na verdade, está apostando nas fontes de dados

A maioria das pessoas concentra-se nas próprias regras ao discutir os mercados de previsão, como, por exemplo: como esse mercado determina quem ganha? Mas esses elementos pertencem à primeira camada; a lógica de liquidação dos mercados de previsão tem duas camadas:

• A primeira camada é constituída pelas regras da plataforma, que determinam “que tipo de resultado é considerado uma vitória”.

• A segunda camada é composta pelas fontes de dados, que determinam “o que aconteceu no mundo real”.

O mercado está, de fato, apostando na própria realidade, mas a realidade precisa primeiro ser “registrada” para se consolidar. Por isso, no passado, as pessoas estudavam as regras, consultando as fontes específicas citadas nelas para confirmar qual site havia sido utilizado, chegando até mesmo a enviar e-mails diretamente aos provedores de dados para tentar obter os dados mais cedo.

Essa etapa consiste basicamente em uma competição para ver quem "descobre o resultado antes", como, por exemplo, alguém que assiste a um evento esportivo ao vivo e faz uma aposta antes que o placar seja atualizado no sistema oficial de dados.

Mas há outro aspecto que é facilmente ignorado: enquanto todos tentam “obter dados mais rapidamente”, algumas pessoas começam a ignorar essa etapa e a influenciar diretamente o próprio resultado. Desde que a realidade acabe por chegar ao mercado por meio de uma determinada fonte de dados, influenciar a realidade equivale a influenciar a liquidação.

Desde “verificar regras” até “encontrar fontes de dados” e “influenciar resultados”, essas são três etapas de um mesmo caminho; as duas primeiras ainda se baseiam na assimetria de informação, enquanto a última etapa consiste em criar resultados de forma ativa.

Isso também altera profundamente o risco dos mercados de previsão. A questão já não é apenas se as regras são rigorosas ou se os dados são atualizados, mas se a realidade já sofreu alguma interferência antes mesmo de ser registrada.

• Quando você não pode influenciar essa fonte de dados, você está fazendo uma previsão.

• Quando você consegue influenciar essa fonte de dados, você está alterando o resultado.

A competição nos mercados de previsão gira essencialmente em torno de uma coisa: quem consegue determinar de forma mais rápida ou direta “a realidade que o mercado percebe”.

2. Diferenças na suscetibilidade à manipulação entre diferentes tipos de mercados

Nem todos os mercados apresentam os mesmos riscos. Com base na lógica de manipulação, elas podem ser divididas, de forma geral, em quatro categorias.

Primeira categoria: Mercados que dependem de fontes de dados físicas únicas

Os mercados climáticos são frequentemente considerados o tipo mais fácil de manipular, uma vez que as liquidações dependem de leituras específicas de determinadas estações meteorológicas, que são dispositivos físicos, localizados em locais públicos e, por vezes, mal conservados. Em determinadas condições, os invasores podem alterar fisicamente as leituras dos sensores.

Uma questão mais profunda é que os próprios dados meteorológicos apresentam discrepâncias entre as diversas fontes; os dados do Weather Underground (WU) e os dados METAR da aviação frequentemente apresentam medições inconsistentes para o mesmo local. Às vezes, as regras do mercado não especificam claramente qual fonte deve ser utilizada, ou as próprias regras deixam margem para interpretação, e essa ambiguidade constitui, por si só, um risco.

Segunda categoria: Mercados em que pessoas com acesso a informações privilegiadas podem saber os resultados com antecedência

Os mercados de criadores de conteúdo apresentam, naturalmente, assimetria de informação. A Polymarket e a Kalshi organizaram inúmeros mercados em torno dos vídeos do MrBeast, apostando em quais palavras ele dirá no próximo vídeo, na duração do vídeo e no número de visualizações. Toda a equipe de produção tem conhecimento dessas informações antes do lançamento do vídeo.

A Kalshi tratou publicamente do seu primeiro caso de uso de informação privilegiada em fevereiro de 2026: Artem Kaptur, editor do MrBeast, apresentou uma taxa de acerto quase perfeita nas apostas em mercados relacionados ao MrBeast, e todas as apostas foram feitas em opções pouco conhecidas e com baixas cotações, o que chamou a atenção do sistema antifraude da plataforma.

Kalshi foi considerado culpado de ter usado informações não públicas contidas no vídeo para fazer apostas, lucrando mais de US$ 5.000, e acabou sendo multado em US$ 20.000 e suspenso por dois anos, além de ter sido denunciado à CFTC.

Sinais semelhantes surgiram em relação à Venezuela: em janeiro de 2026, uma conta recém-criada na Polymarket obteve lucros superiores a US$ 400.000 em mercados relacionados à renúncia de Maduro e a ações militares dos EUA.

O problema estrutural desse tipo de mercado é que qualquer pessoa que conheça o conteúdo pode usar o mercado de previsões como um canal de monetização. Os influenciadores, artistas e pessoas ligadas a atletas são, todos, fontes potenciais de assimetria de informação.

Terceira categoria: Mercados em que as partes envolvidas têm motivos para manipular o resultado

Trata-se de uma forma mais dissimulada do que o uso de informação privilegiada: as partes envolvidas têm conhecimento da existência do mercado e podem manipular diretamente o rumo do evento.

O caso mais comum é o mercado relacionado ao número de tuítes de Andrew Tate. A Polymarket abriu várias apostas perguntando “Quantos tweets Andrew Tate vai publicar esta semana?”, com volumes de negociação em uma única sessão ultrapassando US$ 240.000.

Em 10 de março de 2026, o trader @Euanker divulgou uma análise on-chain, acusando pelo menos sete contas associadas de coordenarem apostas em seis desses mercados, obtendo, no total, um lucro de cerca de US$ 52.000. Evidências na blockchain mostraram que essas contas utilizavam a mesma corretora e a carteira Gnosis Safe, fortemente ligadas ao próprio Tate.

A questão revelada por este caso é mais fundamental do que o simples uso de informação privilegiada: O próprio Tate é quem controla essa variável; ele pode decidir publicar mais ou menos tuítes para atingir um determinado intervalo, assumindo, na prática, o papel tanto de atleta quanto de árbitro.

Uma versão semelhante dessa lógica ocorreu quando Brian, CEO da Coinbase, mencionou diretamente “Bitcoin, Ethereum, blockchain, staking e Web3” durante uma teleconferência sobre os resultados financeiros. Mais tarde, ele afirmou no X que se tratava de uma “piada espontânea” para garantir que todos os mercados na Polymarket e na Kalshi fossem liquidados com o resultado “Sim”.

Quarta categoria: Mercados em que as ações de uma única pessoa podem alterar o curso dos acontecimentos

Em agosto de 2025, ocorreram incidentes em jogos da WNBA em que espectadores jogaram brinquedos sexuais verdes na quadra, o que levou a Polymarket a abrir uma série de mercados de apostas. Um usuário, "gigachadsolana", fez uma aposta de US$ 13.000 cerca de duas horas antes do incidente, lucrando mais de US$ 6.000 após o ocorrido.

A questão central deste caso não é se esse usuário sabia de antemão, mas sim que a própria estrutura do mercado criou um incentivo: qualquer pessoa que detenha uma posição de aposta suficiente pode garantir lucros realizando pessoalmente a operação, sendo que os custos se resumem a um bilhete e um adereço.

Utilizando a estrutura de identificação de contrapartes da Domer: nova conta, mercado único, aposta de grande valor, insensível ao preço (negociação a preço de mercado), fazer a aposta e sacar imediatamente. Essa combinação apresenta todas as características de uso de informação privilegiada. Aconteceu tudo muito rápido; quando os outros reagiram, o mercado já havia se estabilizado.

3. A essência da divergência entre a Kalshi e a Polymarket

O fato de as brechas nos mercados de previsão serem punidas depende, em grande parte, da plataforma em que você opera. As duas principais plataformas do setor seguiram caminhos totalmente diferentes ao lidar com os mesmos problemas.

A abordagem da Kalshi considera a aplicação da lei como parte da construção da marca. Cada resultado da análise dos casos envolvendo o editor do MrBeast e o candidato ao Congresso é divulgado publicamente, indicando claramente os valores das multas, os bloqueios de contas e se o caso foi comunicado à CFTC. Em anúncios veiculados por toda a cidade de Washington, Kalshi afirma categoricamente: “Proibimos o uso de informações privilegiadas.”

A postura da Polymarket é muito mais complexa. Em novembro de 2025, o CEO da Polymarket, Shayne Coplan, quando questionado sobre o uso de informações privilegiadas no programa “60 Minutes” da CBS, afirmou: “Acho que é positivo quando as pessoas entram no mercado com uma vantagem em termos de informação.” É evidente que você precisa lidar com isso e ser muito claro e rigoroso ao definir limites... e padrões éticos; dedicamos muito tempo a isso.

A lógica por trás dessa afirmação é que as informações privilegiadas que chegam ao mercado, na verdade, tornam os preços mais precisos, e é nisso que reside o valor dos mercados de previsão. As apostas feitas por quem conhece os cronogramas das ações militares ou o conteúdo de vídeos são informações que não têm outro canal de divulgação, e os mercados de previsão oferecem a eles uma saída, ao mesmo tempo em que aproximam os preços de mercado da realidade.

Essa lógica tem algum fundamento acadêmico, mas também significa que a Polymarket tem mantido uma postura de indiferença em relação ao que ocorre na plataforma há já algum tempo.

O ponto de virada foi o “caso Van Dyke”, no qual a Polymarket declarou que, ao descobrir que usuários estavam negociando com base em informações confidenciais do governo, encaminhou proativamente o caso ao Departamento de Justiça e cooperou com a investigação, afirmando: “O uso de informações privilegiadas não tem lugar na Polymarket; as prisões de hoje comprovam que o sistema está funcionando corretamente.”

Verificação de identidade e responsabilização: a mesma pessoa, dois resultados. A maneira mais direta de compreender as diferenças entre as duas plataformas é imaginar o que aconteceria se o mesmo operador com informações privilegiadas atuasse em ambas as plataformas.

Para criar uma conta no Kalshi, é necessário fornecer informações de identidade reais para concluir a verificação KYC. O sistema de IA da plataforma monitora continuamente padrões de negociação anormais; assim que um problema é detectado, a Kalshi sabe quem está por trás da conta e pode entrar em contato diretamente com a parte envolvida ou repassar as informações de identidade à CFTC.

Processo: O sistema detecta uma anomalia → A plataforma confirma a identidade → Aplicação de penalidade pública → Notificação à CFTC.

Para se cadastrar no Polymarket, basta um endereço de carteira de criptomoedas; não é necessário fornecer dados de identidade. Quando os analistas da comunidade se concentraram na conta "ricosuave666", que lucrou US$ 155.000 no mercado em relação ao ataque de Israel ao Irã.

A abordagem da Polymarket consistia em excluir essa conta, mas, após a exclusão, o usuário poderia retornar imediatamente usando um novo endereço de carteira; a plataforma não possui nenhum mecanismo para identificar que se trata da mesma pessoa.

O caso Van Dyke é uma situação especial. Ele criou uma conta no Polymarket usando um e-mail pessoal, deixando um rastro digital rastreável, e acabou sendo localizado pelo FBI por meio dos registros na blockchain. O diretor jurídico da Polymarket, Neal Kumar, declarou posteriormente: “Isso não é anônimo; você será encontrado, assim como essa pessoa.”

Isso destaca a diferença fundamental nas capacidades de prestação de contas entre as duas plataformas:

• O processo de KYC da Kalshi permite que a plataforma identifique e trate por conta própria as contas problemáticas;

• A Polymarket depende da transparência na cadeia de blocos e da intervenção posterior das autoridades, deixando uma lacuna que ninguém está gerenciando.

4. O paradoxo da reflexividade dos mercados de previsão

A verdadeira contradição dos mercados de previsão reside no fato de que eles foram concebidos como uma “ferramenta para descobrir a verdade”, mas seus mecanismos de incentivo também podem influenciar a realidade.

Não se trata apenas de uma questão de o design de uma única plataforma ser inadequado, nem é um problema que possa ser resolvido exclusivamente por meio de regulamentação; trata-se, antes, de uma contradição intrínseca dos mercados de previsão. Desde que um evento possa ser negociado, ele deixa de ser apenas um objeto de observação e passa a ser um mercado que pode ser influenciado pelos participantes.

Essa questão existe há muito tempo nos mercados financeiros; Soros se referiu a ela como “reflexividade”: as expectativas do mercado em relação à realidade podem, por sua vez, afetar a própria realidade.

• Uma queda nos preços das ações pode levar a dificuldades de financiamento.

• As dificuldades financeiras agravam ainda mais os fundamentos da empresa.

Inicialmente, o mercado refletia a realidade, mas o próprio reflexo alterou a realidade, e os mercados de previsão levaram essa reflexividade a um extremo.

Porque não estão negociando com as cotações das ações de empresas ou com os preços futuros de determinados ativos, mas apostando diretamente se determinados eventos reais ocorrerão. Uma pessoa não só pode apostar que "algo vai acontecer", como também pode sentir-se motivada a fazer com que isso aconteça por causa dessa aposta.

Sensores meteorológicos, eventos esportivos ao vivo, conteúdo de vídeo, contagem de tweets, ações militares — esses casos parecem completamente diferentes à primeira vista, mas todos apontam para a mesma questão: quando a realidade é financeirizada, a própria realidade passa a fazer parte da transação.

Assim, o aspecto mais perigoso dos mercados de previsão não é o fato de que possam prever incorretamente, mas sim que possam fazer previsões tão precisas que as pessoas comecem a agir com base nelas.

Quanto mais sucesso tem, mais atrai aqueles que possuem vantagens em termos de informação. Quanto mais importante se torna, mais provável é que mude o comportamento dos participantes. Quanto mais se aproxima da realidade, mais provável é que, por sua vez, molde a realidade.
Este é o paradoxo mais profundo dos mercados de previsão: eles querem ser um espelho da realidade, mas quando o espelho se torna valioso o suficiente, as pessoas começam a mudar o mundo que se reflete nele.