Un estudio de Polymarket revela una precisión del 3,14 %

• Investigadores de la London Business School y de Yale descubrieron que solo el 3,14 % de las cuentas de Polymarket pueden considerarse expertas, pero son las que generan la mayor parte de la determinación de precios.
• Los operadores expertos de Polymarket mantuvieron su clasificación el 44 % de las veces fuera de la muestra, en comparación con solo el 10 % de los fondos de inversión expertos.
• La CFTC presentó una denuncia por uso de información privilegiada el 23 de abril de 2026 relacionada con un contrato de Polymarket sobre la destitución de Nicolás Maduro.

Un estudio publicado en SSRN abarca 98 906 eventos en Polymarket

El documento de trabajo, titulado «Prediction Market Accuracy: Crowd Wisdom or Informed Minority?» (Precisión de los mercados de predicción: ¿sabiduría de la multitud o minoría informada?), se publicó el 20 de abril de 2026 en SSRN y se revisó el 25 de abril de 2026. Sus autores son Roberto Gomez-Cram, Yunhan Guo y Howard Kung, de la London Business School, y Theis Ingerslev Jensen, de la Universidad de Yale.

Los investigadores analizaron el historial completo de transacciones en Polymarket, el mercado de predicción más grande del mundo por volumen de negociación. El estudio abarcó 98 906 eventos, 210 322 mercados y un volumen total de negociación de 13 760 millones de dólares en 1,72 millones de cuentas.

Utilizando un método estadístico denominado «prueba de aleatorización de signos», los autores clasificaron a los operadores en distintos grupos en función de si sus beneficios reflejaban una habilidad genuina o el azar. Los resultados contradicen una suposición ampliamente extendida. Las plataformas de mercados de predicción, incluidas Kalshi y la propia Polymarket, suelen describir su precisión como el producto de la inteligencia colectiva de un grupo diverso de participantes. El estudio cuestiona directamente ese planteamiento.

Solo el 3,14 % de las cuentas de Polymarket se clasificaron como ganadoras expertas. Estos operadores obtuvieron beneficios persistentes que se mantuvieron fuera de la muestra, operaron en una media de 79 mercados cada uno y se posicionaron de forma consistente en la dirección de los resultados finales. El 96 % restante de las cuentas o bien alcanzó el umbral de rentabilidad por suerte o bien perdió dinero.

Los autores descubrieron que el flujo de órdenes de los operadores expertos predecía tanto los cambios de precios del siguiente periodo como los resultados finales del mercado a niveles estadísticamente significativos. Un aumento de un punto porcentual en la compra neta de los expertos se correspondía con un aumento de 8 puntos básicos en la probabilidad del resultado final correcto. Los ganadores afortunados, a pesar de registrar saldos de cuenta positivos, no mostraron ningún poder predictivo significativo en ninguna de las pruebas.

El volumen mensual de operaciones de Polymarket pasó de 3,3 millones de dólares en diciembre de 2023 a 1.980 millones de dólares en diciembre de 2025, lo que supone un aumento de casi 600 veces en dos años. Durante el mismo periodo, las cuentas activas pasaron de unas 1.600 a más de 519.000. A pesar de ese crecimiento, la concentración de la habilidad siguió siendo reducida.

El estudio también evaluó la persistencia de la habilidad. Los investigadores dividieron los eventos aleatoriamente en conjuntos de entrenamiento y de prueba. Entre los operadores clasificados como expertos en el entrenamiento, el 44 % mantuvo esa clasificación en el conjunto de prueba. En el caso de los perdedores sin habilidad, el 51 % permaneció en esa categoría. En comparación, los fondos de inversión expertos en una prueba paralela mantuvieron su clasificación solo el 10 % de las veces. Los autores describen los mercados de predicción como sistemas que muestran una persistencia inusualmente alta tanto de la habilidad como de la falta de habilidad.

Los operadores con habilidades también respondieron primero cuando llegaban las noticias programadas. En pruebas que abarcaban los anuncios del Comité Federal de Mercado Abierto (FOMC) y las publicaciones de resultados corporativos, solo el grupo con habilidades modificó su desequilibrio de órdenes en la dirección de la sorpresa de las noticias dentro de un estrecho margen en torno a cada publicación. Otros grupos no mostraron una respuesta consistente. El artículo examinó por separado el uso de información privilegiada. Los investigadores identificaron 1.950 cuentas que cumplían los criterios de oportunidad y convicción, lo que sugiere que operaban con información no pública. Estas cuentas obtuvieron de media unos 15 000 dólares de beneficios cada una y tuvieron un gran impacto en los precios cuando operaban. Un caso documentado involucraba a tres cuentas que tomaron posiciones en un contrato vinculado al presidente venezolano Nicolás Maduro horas antes de una operación militar secreta de EE. UU. el 3 de enero de 2026, obteniendo colectivamente más de 630 000 dólares.

El 23 de abril de 2026, la Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas (CFTC) presentó una denuncia alegando que un miembro en servicio activo del Ejército de los Estados Unidos había incurrido en uso de información privilegiada utilizando una de esas cuentas. A pesar de esos efectos sobre los precios, los investigadores concluyeron que la actividad de uso de información privilegiada estaba demasiado concentrada en eventos aislados como para explicar la amplia determinación de precios en toda la plataforma.

El estudio reveló que la mayoría de los participantes financiaban la precisión en lugar de generarla. Los perdedores desafortunados y sin experiencia constituían el 67 % de todas las cuentas y absorbían la totalidad de las pérdidas agregadas. Los creadores de mercado y los compradores expertos representaban juntos menos del 3,5 % de las cuentas, pero se llevaban más del 30 % de las ganancias totales.

Los autores concluyen que la precisión del mercado de predicción refleja el comportamiento de un grupo pequeño e identificable de operadores informados cuya participación es el mecanismo que subyace a la formación de precios. Si esos operadores seguirán participando a medida que las plataformas crezcan y las comisiones aumenten sigue siendo una cuestión abierta que el artículo deja para futuras investigaciones.