Por Canuto  

Registros obtenidos mediante FOIA revelan que la CFTC autorizó tres investigaciones sobre posibles operaciones con información privilegiada en Polymarket, vinculadas a indultos de Biden, eventos relacionados con Irán y las clasificaciones de Google Year in Search 2025.
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  • La CFTC aprobó entre mayo y julio de 2026 tres investigaciones que hasta ahora no habían sido divulgadas públicamente.
  • Una pesquisa examina apuestas sobre indultos de Biden y otra se concentra en contratos vinculados con eventos de Irán.
  • La investigación sobre Google es independiente del caso contra Michele Spagnuolo y cuenta con una pesquisa paralela del Distrito Sur de Nueva York.

La Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas de Estados Unidos, conocida como CFTC, autorizó al menos tres investigaciones que permanecían fuera del conocimiento público sobre posibles operaciones con información privilegiada en Polymarket. Los expedientes abarcan contratos relacionados con los indultos otorgados por Joe Biden, acontecimientos vinculados con Irán y las clasificaciones de Google Year in Search 2025. Los documentos no prueban que haya existido una infracción, pero muestran hasta qué punto los mercados de predicción comienzan a enfrentar controles similares a los de otros espacios financieros.

Los registros fueron obtenidos por WIRED mediante una solicitud basada en la Ley de Libertad de Información, conocida en Estados Unidos por sus siglas FOIA. De acuerdo con esos documentos, las investigaciones recibieron autorización entre mayo y julio de 2026 y la división de aplicación de la ley obtuvo facultades para recopilar documentos, emitir citaciones y tomar declaraciones. La identidad de los traders y las operaciones específicas bajo examen no aparece en los materiales divulgados.

Indultos y eventos geopolíticos bajo revisión

La primera investigación fue aprobada a comienzos de mayo por el presidente de la CFTC, Michael Selig, y se relaciona con contratos de Polymarket sobre los indultos presidenciales de Biden. La orden permitió a los investigadores buscar documentos y testimonios para determinar si algunos participantes operaron con conocimiento anticipado de las decisiones. El expediente tampoco establece que las apuestas públicas que despertaron sospechas sean, por sí solas, la causa formal de la pesquisa.

El interés de los investigadores apareció después de que varias apuestas sobre los últimos indultos de Biden mostraran resultados especialmente acertados. Un trader presuntamente obtuvo más de USD $300.000 al apostar correctamente por varias personas que recibirían indultos preventivos, aunque los registros publicados no identifican la cuenta ni detallan la secuencia de sus operaciones. Esa diferencia resulta importante, porque una ganancia extraordinaria puede motivar una revisión regulatoria sin demostrar necesariamente que el participante haya usado información reservada.

A finales de mayo, Selig autorizó una segunda investigación relacionada con los denominados contratos de eventos de Irán. La decisión siguió a cuestionamientos sobre un grupo de cuentas de Polymarket que presuntamente generó cerca de USD $2,4 millones mediante apuestas vinculadas con Irán y registró una tasa de acierto inusualmente alta. Sin embargo, la documentación obtenida bajo FOIA no confirma que esas cuentas específicas hayan desencadenado la actuación de la CFTC.

Los dos expedientes ilustran la dificultad de separar una lectura acertada de la información pública frente a un posible acceso privilegiado a datos no divulgados. En un mercado de predicción, una persona puede obtener beneficios simplemente al interpretar mejor las noticias disponibles, pero también podría tener incentivos para utilizar contactos, documentos internos o conocimiento anticipado de decisiones oficiales. La CFTC no informó cuál es el estado actual de estas dos investigaciones.

El expediente relacionado con Google

La tercera investigación recibió autorización en julio y se enfoca en contratos sobre las clasificaciones de Google Year in Search 2025. Un correo interno revisado por WIRED señala que los investigadores examinaban a individuos adicionales que podrían haber operado con información privilegiada, lo que sugiere que el expediente no se limita a una sola persona. El Distrito Sur de Nueva York también llevaba adelante una investigación paralela, según los documentos.

Esta pesquisa es independiente del caso que la CFTC mantiene contra Michele Spagnuolo, un ingeniero de software de Google. En mayo, la agencia acusó a Spagnuolo de haber utilizado información confidencial sobre los resultados de Year in Search para negociar al menos 23 contratos de Polymarket. La autoridad sostiene que esas operaciones registraron una precisión casi perfecta y produjeron aproximadamente USD $1,2 millones en ganancias.

Spagnuolo disputa el caso, por lo que las acusaciones todavía no equivalen a una conclusión judicial sobre su responsabilidad. La separación entre ambos expedientes también evita asumir que cualquier operación adicional examinada por la CFTC forme parte de la misma conducta alegada contra el ingeniero. En términos regulatorios, la pesquisa de julio parece buscar a otras personas que pudieron haber tenido acceso a información relevante antes de que los resultados fueran públicos.

El episodio de Google concentra una preocupación central de los mercados de predicción: la ventaja puede surgir de información empresarial que no está disponible para el resto de los participantes. Cuando un contrato depende de un anuncio concreto y una persona conoce el resultado antes de su publicación, la operación puede parecer una apuesta ordinaria aunque el origen de la ventaja sea confidencial. Esa tensión obliga a revisar cómo las plataformas detectan patrones, vinculan cuentas y reportan operaciones sospechosas.

El desafío regulatorio para los mercados de predicción

Polymarket permite negociar posiciones sobre elecciones, anuncios corporativos, hechos geopolíticos y otros acontecimientos, de modo que sus contratos combinan elementos de información, especulación y pronóstico. La popularidad de este modelo ha aumentado el interés de los reguladores, especialmente cuando algunos usuarios obtienen beneficios muy superiores al promedio o aciertan repetidamente antes de eventos de alta relevancia. Las tres investigaciones muestran que la CFTC considera necesario examinar no solo el resultado, sino también la fuente de la ventaja.

La comisión ya había señalado su disposición a perseguir posibles casos de este tipo. En abril acusó al miembro del ejército estadounidense Gannon Ken Van Dyke de haber utilizado información clasificada sobre una operación para capturar a Nicolás Maduro y obtener más de USD $404.000 mediante contratos de Polymarket. Van Dyke enfrenta esas alegaciones dentro del proceso correspondiente, y la acusación no constituye por sí misma una determinación definitiva de responsabilidad.

El Congreso también examina los controles de las plataformas. El Comité de Supervisión de la Cámara de Representantes abrió este año una investigación sobre la manera en que Polymarket y su competidor Kalshi identifican operaciones sospechosas e impiden que sus usuarios exploten información no pública. El interés legislativo refleja una pregunta más amplia: si los mercados que presentan sus contratos como instrumentos de predicción cuentan con mecanismos suficientes para proteger la integridad de la negociación.

Para las plataformas, el reto consiste en vigilar conductas potencialmente abusivas sin convertir cada acierto en una señal automática de fraude. Los mercados reaccionan a información pública en tiempo real, y una estrategia legítima puede producir resultados destacados durante periodos breves, especialmente cuando un participante se especializa en un tema. La dificultad aumenta cuando una cuenta opera con múltiples contratos relacionados, utiliza varias identidades o actúa justo antes de un anuncio que cambia el resultado.

Qué significan las investigaciones para Polymarket

Polymarket declaró que no comenta investigaciones individuales, pero indicó que remite regularmente asuntos a las autoridades y respalda las pesquisas destinadas a proteger la integridad del mercado. Esa postura reconoce que la plataforma no controla toda la información a la que pueden acceder sus usuarios, aunque sí puede revisar patrones de actividad, preservar registros y cooperar con solicitudes oficiales. La respuesta tampoco aclara si la empresa adoptó medidas específicas sobre las cuentas mencionadas en los documentos.

La CFTC no divulgó el estado actual de las tres investigaciones ni indicó si alguna podría desembocar en acusaciones formales. Por ahora, los expedientes autorizan a los investigadores a reunir evidencia, pero no identifican traders, montos concretos de cada operación ni conclusiones sobre la existencia de información privilegiada. Esa cautela resulta esencial para evitar que la revelación de una investigación se interprete como una confirmación de irregularidades.

La supervisión podría intensificarse a medida que los mercados de predicción atraigan más volumen, atención política y participantes con experiencia financiera. Un contrato sobre un indulto, una crisis internacional o un anuncio corporativo puede parecer sencillo para el usuario, pero detrás exige reglas sobre información material, vigilancia de cuentas y coordinación con autoridades. La forma en que Polymarket, Kalshi y otros operadores respondan a estos casos puede influir en la legitimidad de todo el sector.

Las pesquisas recién reveladas no resuelven si hubo operaciones ilegales, pero sí dejan claro que los aciertos extraordinarios ya no se observan únicamente como señales de habilidad. Mientras la CFTC, el Congreso y otras autoridades estudian los controles existentes, la credibilidad de los mercados de predicción dependerá de su capacidad para demostrar que una ventaja provino del análisis y no del acceso reservado a decisiones, resultados o planes antes de su anuncio público.

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

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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