Los mercados de predicciones y el reciente estudio de la FED

Recientemente (febrero de 2026), la Reserva Federal de los Estados Unidos (“FED”) publicó un estudio titulado “Kalshi y el auge de los macromercados” (“Estudio”), como parte de la Serie de Discusión sobre Finanzas y Economía (“FEDS”) ^[1] . Kalshi es la primera plataforma de negociación de futuros del mundo real (mercado de predicción) regulada en los Estados Unidos, específicamente por la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos . Kalshi compite principalmente con Polymarket, que no está regulado por las autoridades estadounidenses (opera a través de protocolos descentralizados y criptoactivos), pero también con Robinhood, Predictit y ForecastEx.

La lectura de este importante texto ayuda a comprender, entre otras cosas, la estructura de este nuevo mercado. Según el estudio, “[a] Kalshi estructura sus contratos financieros y macroeconómicos como una serie de opciones binarias que pagan 1,00 USD si el resultado obtenido supera un valor de referencia especificado (precio de ejercicio)”. ^[2]

En resumen, en Kalshi (y otros agentes de mercado predictivo), el cliente no opera con acciones ni derivados de empresas, sino con la probabilidad de eventos futuros en el mundo real. Se trata de opciones binarias porque solo existen dos resultados posibles al vencimiento del contrato (0 o 1). Si el evento se produce, el contrato vale 1,00 USD; si no se produce, vale 0,00 USD. La plataforma opera con contratos a precios entre 0,01 USD y 0,99 USD, por lo que si un contrato para "la Reserva Federal subirá los tipos de interés un X% en mayo" cuesta 0,65 USD, significa que el mercado indica una probabilidad del 65% de que el evento se produzca. Si el cliente compra el contrato a 0,65 USD y el evento se produce, recibirá 1,00 USD (y obtendrá una ganancia de 0,35 USD). Si el evento no se produce, perderá 0,65 USD. La clave del estudio reside en que, al ofrecer varios contratos con diferentes "puntos de inflexión" ( es decir , la Reserva Federal subirá los tipos de interés en un X% en mayo; la Reserva Federal los subirá en un Y% en mayo, etc.), Kalshi permite a los economistas calcular la función de probabilidad de que la Reserva Federal suba los tipos de interés entre un X% y un Y% en mayo.

El estudio buscó comparar Kalshi (como indicador de otros mercados predictivos) con las herramientas de pronóstico que utiliza actualmente la Reserva Federal. Según el estudio, las herramientas que se utilizan actualmente para pronosticar indicadores económicos son: (1) pronósticos basados ​​en encuestas , que tienen la ventaja de no depender de modelos económicos complejos y no reflejar una prima de riesgo, ya que los encuestados no sufren consecuencias económicas por sus pronósticos. Si bien son razonablemente precisos en promedio, son poco frecuentes y, por lo tanto, no reflejan información en tiempo real.

Además de los pronósticos basados ​​en encuestas de opinión ( por ejemplo , Encuesta de Expectativas del Mercado, Consenso de Bloomberg e Indicadores Económicos de Blue Chip ), el Estudio cita (2) pronósticos basados ​​en el mercado , como las Opciones SOFR (derivados que dan al inversor el derecho a comprar/vender contratos de futuros vinculados a la Tasa de Financiamiento Garantizado a un Día , que reemplazó a Libor y se basa en transacciones de recompra de valores del Tesoro de EE. UU.), Futuros de Fondos Federales (derivados negociados en la Bolsa de Comercio de Chicago algo similares a SOFR, pero respaldados por la Tasa Efectiva de Fondos Federales ) y Fijaciones del IPC (derivados respaldados por el índice de precios al consumidor ).

Las limitaciones de las previsiones basadas en el mercado ilustran muy bien algunas características de los mercados de predicción. Las opciones SOFR tienen (i) baja liquidez (aunque las SOFR tienen un buen volumen de negociación, sus derivados tienen un volumen de negociación mucho menor); y (ii) un desfase temporal, ya que se basan en tipos de interés medios a corto plazo (mensuales o trimestrales). En cuanto a los futuros de fondos federales , la crítica es que solo ofrecen una previsión del "tipo medio" del mes, sin mostrar la distribución completa de los resultados posibles (la probabilidad de diferentes escenarios), a menos que se asuman escenarios binarios simplistas. Por último, con respecto a las fijaciones del IPC , la crítica es que son instrumentos institucionales y, por lo tanto, no dan acceso al inversor minorista y se centran en la cobertura, lo que puede distorsionar su valor predictivo.

Dadas las limitaciones descritas anteriormente, el estudio argumenta que los llamados "mercados predictivos", como Kalshi y sus competidores, son superiores para predecir las decisiones de la Reserva Federal porque (i) permiten la creación de funciones de densidad de probabilidad neutrales al riesgo (es decir, una herramienta matemática que describe la probabilidad de una variable continua) para reuniones específicas; y (ii) evitan el "ruido" del SOFR, que está muy alejado de la decisión real sobre la tasa de interés debido al riesgo de base y a los diferentes horizontes temporales.

El estudio detalla detalles que un texto breve como este no permite analizar. Sin embargo, conviene reiterar sus conclusiones. En primer lugar, el estudio afirma que Kalshi es «[…] una fuente novedosa, de alta frecuencia y con una amplia distribución de datos de expectativas».

Seguiría siendo “[…] comparable, en cuanto a precisión de pronóstico, a referencias establecidas como la Encuesta de Expectativas del Mercado y el Consenso de Bloomberg . En muchos casos, proporcionan información única, especialmente para variables como el crecimiento del PIB, la inflación y el desempleo, para las cuales actualmente no existen otras distribuciones basadas en el mercado”.

Kalshi tendría otras ventajas: (i) mayor precisión y datos continuos: a diferencia de las encuestas que se realizan de vez en cuando, Kalshi ofrece una curva de probabilidad completa y actualizada en tiempo real; (ii) detalle de riesgo: Kalshi permite ver “más allá del promedio”, capturando riesgos extremos (riesgos de cola) y cambios en la percepción del mercado; y (iii) perspectiva minorista: al estar abierto a pequeños inversores (minoristas) y no solo a grandes bancos, proporciona una visión diferente de la formación de expectativas, sirviendo como contrapeso a los mercados puramente institucionales.

Por lo tanto, el estudio considera a Kalshi como un complemento importante de las herramientas actuales y, a medida que los mercados de predicción maduran y aumentan su liquidez, su potencial predictivo también aumenta.

Los desafíos regulatorios y la implementación práctica de los mercados de predicción en el contexto brasileño serán objeto de análisis en un artículo futuro. Sin embargo, no se pueden ignorar los recientes debates sobre los riesgos del uso de información privilegiada en este ecosistema, ni el rápido avance de estos mercados en el segmento deportivo. En este ámbito, se observa una interesante área de convergencia y creciente competencia entre las apuestas tradicionales de cuotas fijas y los mercados de predicción. Esta convergencia desafía los límites de estos mercados, lo que exige una arquitectura legal sofisticada capaz de adaptarse a esta nueva dinámica de mercado sin comprometer la integridad del sistema.

(*) Eric Hadmann Jasper es socio de HD Advogados y director de GAME en IDP.

[1] Es importante destacar que los estudios publicados en FEDS no son posiciones oficiales de la FED, sino trabajos publicados para discusión y que incluyen la contribución de investigadores afiliados a la FED.

[2] Véase la página 12 del estudio.