Por Angel Di Matteo   𝕏 @shadowargel

Un estudio de Kalshi concluye que los mercados de predicción fueron más precisos que los economistas tradicionales al anticipar datos de inflación, especialmente cuando el CPI se desvió con fuerza de las estimaciones previas.

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  • Los traders de mercados de predicción registraron hasta 40% menos error promedio que el consenso de Wall Street.
  • Cuando hubo fuertes desviaciones, la ventaja frente a analistas tradicionales llegó a 67%.
  • La divergencia temprana entre mercado y consenso elevó la probabilidad de sorpresas inflacionarias hasta 80%.

 

Un estudio reciente realizado por Kalshi concluyó que los traders que operan con incentivos financieros superaron de forma consistente a economistas y analistas profesionales en la previsión de la inflación en Estados Unidos. El análisis comparó estimaciones del índice de precios al consumidor con los pronósticos de consenso de Wall Street durante un período de 25 meses.

Según el informe, reseñado por CoinDesk, la superioridad de los mercados de predicción fue más evidente en contextos de elevada volatilidad macroeconómica. En esos escenarios, donde los datos reales se alejaron con mayor fuerza de las expectativas, las diferencias de precisión se ampliaron de manera significativa.

El estudio realizado por Kalshi

El estudio se tituló “Crisis alpha: when do prediction markets outperform expert consensus?” y se enfocó específicamente en las variaciones interanuales del índice de precios al consumidor. Kalshi analizó las predicciones realizadas en su plataforma frente a las estimaciones reportadas por analistas institucionales.

Entre febrero de 2023 y mediados de 2025, las estimaciones basadas en el mercado mostraron un error promedio 40% menor que el consenso de Wall Street. Esta brecha se amplió de forma sustancial cuando los datos de inflación se desviaron marcadamente de las previsiones previas.

En los casos de mayores sorpresas inflacionarias, las predicciones de Kalshi superaron a las estimaciones tradicionales hasta en 67%. El informe destacó que estas situaciones suelen coincidir con entornos económicos inestables, donde los modelos convencionales enfrentan mayores limitaciones.

El análisis también examinó la relación entre el desacuerdo previo en las previsiones y la probabilidad de una sorpresa inflacionaria. Cuando la estimación del CPI en Kalshi difería del consenso en más de 0,1 puntos porcentuales una semana antes de la publicación oficial, la probabilidad de una desviación significativa aumentó a cerca de 80%.

Ese nivel contrasta con una probabilidad base cercana a 40% cuando no existía una divergencia relevante entre ambos enfoques. Para los autores, este patrón refuerza el valor de los mercados de predicción como señales tempranas de riesgo macroeconómico.

Un enfoque diferente

A diferencia de los pronósticos tradicionales, que suelen basarse en conjuntos similares de modelos y supuestos, los mercados de predicción agregan información de individuos con incentivos económicos directos. Plataformas como Kalshi y Polymarket permiten que traders independientes expresen sus expectativas mediante apuestas financieras.

El informe señala que esta diversidad de fuentes contribuye a un efecto de “sabiduría de las multitudes”. Los participantes incorporan datos alternativos, señales sectoriales y percepciones que no siempre se reflejan en los modelos institucionales.

Otro factor clave identificado fue la estructura de incentivos. Los economistas institucionales enfrentan restricciones reputacionales y organizacionales que pueden desalentar previsiones que se aparten demasiado del consenso. En contraste, los traders son recompensados o penalizados únicamente en función de la precisión de sus predicciones.

La naturaleza continua de los precios de mercado también juega un rol central. Las probabilidades en los mercados de predicción se actualizan en tiempo real, mientras que las estimaciones de consenso suelen fijarse varios días antes de la publicación de los datos oficiales.

Kalshi abre la puerta a las criptomonedas

Kalshi ha experimentado un crecimiento reciente en su base de usuarios tras integrarse con la billetera cripto Phantom. Además, la compañía recaudó USD $1.000 millones, logrando una valoración de USD $11.000 millones a comienzos de este mes, en un contexto de creciente interés por este tipo de plataformas.

En octubre, Polymarket habría estado en conversaciones para levantar capital a una valoración de hasta USD $15.000 millones, según reportes citados por la prensa. Investigaciones previas indicaron que la plataforma alcanzó una precisión de 90% al predecir eventos con un mes de anticipación y de 94% pocas horas antes de que ocurran.

No obstante, el informe advierte que los mercados de predicción no están exentos de riesgos. Sesgos de aquiescencia, comportamiento de manada y baja liquidez pueden llevar a probabilidades sobreestimadas en ciertos eventos.

Los autores reconocen que la muestra de grandes shocks inflacionarios es limitada, aunque subrayan que esto es esperable en un entorno donde dichos eventos son inherentemente impredecibles. Aun así, consideran que el patrón observado es consistente.

“Cuando el entorno de pronóstico se vuelve más desafiante, la ventaja de agregación de información de los mercados se vuelve más valiosa”, señala el estudio. En lugar de reemplazar los métodos tradicionales, los investigadores sugieren incorporar señales de mercado como complemento.

El informe concluye que los mercados de predicción podrían desempeñar un rol relevante en herramientas de planificación de riesgos y políticas públicas, especialmente en períodos de incertidumbre estructural donde los modelos convencionales muestran mayores debilidades.

Artículo escrito con ayuda de un redactor de contenido de IA, editado por Angel Di Matteo / DiarioBitcoin

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público


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