Cómo los mercados de predicción superaron a las encuestas en EE UU
Plataformas como Polymarket incentivan a considerar datos diversos y, al estar en juego su dinero, los usuarios son más racionales
Los resultados de las elecciones de 2024 en Estados Unidos sorprendieron a muchos, incluidas las empresas demoscópicas, que fueron menos precisas que los mercados de predicción para anticipar el desenlace electoral. Mientras que las encuestas tradicionales otorgaban probabilidades similares a Kamala Harris y Donald Trump, plataformas como Polymarket se alinearon mejor con los resultados finales. Este caso nos invita a analizar cómo funcionan estos mercados y su capacidad para agregar información.
Los mercados de predicción son mercados especulativos en los que los participantes intercambian contratos asociados a eventos concretos; por ejemplo, que un candidato gane las elecciones. Los precios de estos contratos reflejan las expectativas agregadas del mercado y se relacionan con la probabilidad percibida de que un evento suceda. Así, un contrato que pagaba un euro si ganaba Harris, tendría un precio de 0,50 euros si el mercado estimaba una probabilidad del 50% de su victoria. El día antes de las elecciones, los contratos mostraban una probabilidad cercana al 60% a favor de Trump, según las valoraciones de Polymarket.
Los mercados de predicción existen en diferentes formas desde la década de los 90. El Mercado de Electrónica de la Universidad de Iowa es uno de los más antiguos, y ha superado la precisión de las demoscópicas aproximadamente 3 de cada 4 veces. Sin embargo, su utilidad no se limita a la política: las empresas los emplean para tomar decisiones estratégicas, gestionar riesgos y evaluar tendencias del mercado. Por su parte, investigadores de áreas como la economía, la ciencia de datos y la psicología los han estudiado como modelos de agregación de información y comportamiento colectivo. Hay mercados para todo: el famoso Hollywood Stock Exchange ha predicho con éxito varios premios Óscar.
En los últimos años, varias plataformas de predicción han ganado relevancia debido a su capacidad para sintetizar información dispersa y ofrecer pronósticos precisos en diversos contextos. Polymarket es una de las plataformas de predicción más populares; fue fundada en 2020 por Shayne Coplan y utiliza tecnología blockchain para garantizar transparencia y fiabilidad. Otros actores destacados en este ámbito son PredictIt y Kalshi.
Estas plataformas han experimentado un aumento de su popularidad por las ventajas que presentan frente a la encuesta tradicional. Su capacidad para generar predicciones en tiempo real les permite reaccionar rápidamente a cambios en la información disponible. Por ejemplo, Polymarket reaccionó ágilmente al debate en el que Joe Biden mostró un comportamiento errático. Antes del evento, los contratos que apostaban por su retirada se comercializaban a 21 centavos, pero subieron a 43 a la mañana siguiente y alcanzaron los 60 una semana después. Al mes siguiente, Biden anunció su retirada.
Los mercados y plataformas de predicción funcionan de manera similar a los mercados de capitales, al agregar información de los participantes que, como diría el ensayista Nassim Taleb, tienen skin in the game. Esto es, se están jugando su propio dinero. Así como los precios de las acciones reflejan las expectativas colectivas de los inversores sobre la rentabilidad futura de una empresa, los precios en los mercados de predicción encapsulan el sentimiento público sobre la probabilidad de un evento. De esta forma, los mercados de predicción tienen una ventaja sobre las encuestas en ciertos escenarios. Mientras que las encuestas dependen de respuestas muestreadas, los mercados de predicción incentivan a los participantes a considerar datos diversos, incluidas encuestas, perspectivas personales y el sentimiento mediático. Al estar en juego su dinero, los participantes tienden a actuar de manera más racional, apostando por el candidato mejor posicionado según su criterio; además, al contrario de las encuestas, no tiene sentido mentir.
No obstante, los mercados de predicción no son inmunes a sesgos como el comportamiento de rebaño o el exceso de confianza; y la influencia desproporcionada de los operadores más activos puede distorsionar las predicciones. Por ejemplo, de cara a estas elecciones, Polymarket sobreestimó brevemente las probabilidades de Trump debido al entusiasmo especulativo de sus seguidores, lo que creó un desajuste temporal en los precios. En concreto, a mediados de junio, Trump llegó a tener más del 70% de apoyo entre los participantes de Polymarket.
Por otro lado, el usuario Fredi9999 habría estado inyectando más de 30 millones de dólares en criptomonedas en favor de Trump en esta misma plataforma, volumen aparentemente suficiente para mover el mercado. Sin embargo, estas distorsiones tienden a corregirse, ya que los operadores pueden explotar oportunidades de arbitraje, devolviendo los precios a probabilidades más precisas.
En este caso, los mercados de predicción han sido capaces de vencer a las encuestas tradicionales; sin embargo, su poder predictivo no es infalible. Los sesgos pueden influir en la dinámica del mercado a corto plazo, y su éxito depende en gran medida de una amplia participación y del acceso a información de calidad. De este modo, los mercados de predicción complementan a las encuestas tradicionales, ofreciendo una comprensión más rica del sentimiento público y de las probabilidades de los eventos.
Está por ver si Polymarket seguirá ofreciendo sus servicios en el futuro, puesto que el martes el FBI llevó a cabo un registro en el apartamento de Coplan, confiscando su teléfono y otros dispositivos electrónicos. Algunas fuentes apuntan a que Polymarket podría haber operado como un mercado de materias primas no autorizado, permitiendo a usuarios en Estados Unidos hacer apuestas en violación de un acuerdo previo con el Gobierno estadounidense. Por su parte, Caplan afirma que se trata de una “clara represalia política” de la Administración Biden. En cualquier caso, el FBI no se ha pronunciado oficialmente sobre los detalles específicos de la investigación, y el caso sigue en desarrollo. Independientemente de ello, para las próximas elecciones seguramente estemos más atentos a estas plataformas.
Laura Baselga es profesora de finanzas de Deusto Business School
