a16z apuesta principal: El volumen de operaciones semanales de Kalshi se acerca a 3 mil millones de dólares, pasando de ser un "juego de predicción" a infraestructura financiera, y el mercado comienza a valorar la "incertidumbre"

En el sistema financiero tradicional, “precio” generalmente solo pertenece a los activos.

Acciones, tasas de interés, commodities—su capacidad de ser negociados se debe a la existencia de una forma de medición unificada y un mecanismo de fijación de precios consensuado. En contraste, aquellas variables que realmente afectan la volatilidad del mercado—las tendencias políticas, datos macroeconómicos, eventos políticos—permanecen en un estado más primitivo: son discutidas, predichas, pero rara vez se les asigna un precio directo.

Estas variables siempre han existido, pero carecían de una expresión estandarizada. La aparición de Kalshi en realidad cambia precisamente eso. No crea información nueva, sino que proporciona un sistema de precios negociables para “el evento en sí”.

En una reciente conferencia de investigación, un dato notable fue: el volumen semanal de negociación en deportes se acerca a los 3 mil millones de dólares, pero su proporción en el volumen total de transacciones está disminuyendo. Es decir, la parte más visible está creciendo, pero la estructura subyacente está cambiando.

Al mismo tiempo, instituciones como a16z comienzan a prestar atención continua a esta categoría. Esto no porque los mercados de predicción se vuelvan “más calientes”, sino porque empiezan a mostrar características de infraestructura. Los mercados de predicción están pasando de ser productos marginales a convertirse en una infraestructura para “fijar precios a la incertidumbre”.

01 La atención en Wall Street: de “discutible” a “fijable”

El funcionamiento de los mercados financieros depende de un supuesto: debe existir un precio de referencia negociable.

• S&P 500 es el ancla central del mercado de acciones

• La curva de tasas define el costo del capital

• Los futuros de commodities proporcionan expectativas a plazo sobre oferta y demanda

Pero en muchas decisiones clave, las variables que realmente influyen en los resultados no están en estos activos, especialmente las “variables basadas en eventos”, que a largo plazo carecen de un método estandarizado de fijación de precios. Por ejemplo:

2. Si una política específica se implementa

3. Si los datos de inflación superan las expectativas

4. Si ocurren cambios regulatorios

Estos factores afectan el mercado, pero no se pueden negociar directamente. La solución anterior era expresar estos eventos indirectamente a través de “activos relacionados” (como cubrir riesgos electorales con índices bursátiles). El problema es que este método implica dos niveles de riesgo implícitos:

El segundo nivel suele ser más difícil de controlar. La principal función de los mercados de predicción es eliminar esta desviación estructural: convertir “el evento en sí” en un objeto negociable. Cuando el mercado valora que la probabilidad de que una política pase es del 40%, ese número deja de ser solo una opinión y pasa a ser una variable en la que se puede participar, cubrir y modelar.

02 El malentendido inicial: por qué “deportes” no es el foco, solo la entrada

La primera escala de los mercados de predicción surgió naturalmente en deportes y elecciones:

• Límites claros del evento

• Resultados discretos

• Barrera de participación baja

Estos escenarios son ideales para lanzar mercados en etapas tempranas, pero también llevan a un error: las personas consideran que “la demanda más visible” es toda la demanda. Sin embargo, los datos de Kalshi muestran que la estructura está cambiando:

Esto revela un punto clave: un escenario con mucho tráfico no equivale a uno de alto valor.

El deporte funciona más como un “mecanismo de arranque en frío”, proporcionando usuarios y liquidez; pero los verdaderamente financieros son aquellos variables que las instituciones pueden usar para cubrir riesgos y fijar precios. En la conferencia, participantes de Goldman Sachs y Tradeweb mencionaron que eventos macro (como CPI, trayectorias de tasas) están convirtiéndose en las categorías más relevantes en los mercados de predicción.

Estas variables comparten una característica común: no son activos en sí mismas, pero determinan los precios de los activos.

03 La ruta real adoptada por las instituciones: de “indicadores de referencia” a “herramientas de negociación”

Aunque el interés en los mercados de predicción crece, todavía están en una fase temprana de institucionalización. Según Kalshi, la adopción institucional puede dividirse en tres etapas:

Actualmente, la mayoría de las instituciones permanecen en las dos primeras etapas. Una restricción clave proviene de la estructura misma del mercado: los mercados de predicción actuales requieren un margen del 100% para abrir posiciones.

Para instituciones que dependen del apalancamiento y la eficiencia del capital, esto implica un costo de oportunidad alto. Por eso Kalshi está trabajando con la CFTC para impulsar la introducción de mecanismos de margen. Una vez eliminada esta restricción, el crecimiento en la capa de negociación podría experimentar cambios estructurales.

04 De la valoración de activos a la “valoración de probabilidades”: una extensión del sistema financiero

Si se mira el mercado de predicción en el contexto más amplio de la historia financiera, no es una innovación aislada, sino una extensión del sistema de fijación de precios.

• Lo que valoran los mercados tradicionales: activos, flujos de caja, primas de riesgo.

• Lo que valoran los mercados de predicción: eventos, probabilidades, trayectorias esperadas.

La diferencia radica en que: el primero es resultado, el segundo es proceso. Esto trae un cambio importante: la información empieza a expresarse en “precios”, en lugar de quedarse en análisis o narrativas. Por ejemplo, cuando el mercado asigna una probabilidad del 60% a que una política pase, ese número puede integrarse en modelos cuantitativos, usarse para coberturas o como insumo para decisiones. Esto se acerca más a cómo se usan los sistemas financieros en realidad, en comparación con las opiniones de expertos o encuestas.

05 La intersección con agentes / IA: de “herramienta de predicción” a “capa de decisión”

Otra dimensión de los mercados de predicción es su potencial integración con sistemas de IA. La mayoría de los agentes actuales enfrentan un problema común: pueden generar conclusiones, pero les cuesta cuantificar la incertidumbre.

Los mercados de predicción ofrecen un camino diferente:

2. Restringir predicciones con fondos reales

3. Agregar información mediante mecanismos de mercado

4. Expresar probabilidades a través de precios

Cuando los agentes comienzan a participar en decisiones financieras, gestión de riesgos o generación de estrategias, estos “precios de probabilidad” se vuelven insumos clave.

06 El fin no es complejo: convertirse en una infraestructura “de existencia por defecto”

En la conferencia, se repitió una idea: cuando algo se vuelve aburrido, eso indica que ha tenido éxito.

No es una crítica, sino un camino típico de la infraestructura financiera:

• Los mercados de opciones en los 1970s también fueron muy controvertidos.

• Los ETF en sus inicios se consideraban herramientas marginales.

Pero cuando se convierten en una configuración estándar, dejan de ser tema de discusión. Los mercados de predicción podrían estar entrando en esa fase: pasando de experimentos académicos a herramientas para elecciones y deportes, luego a aplicaciones macro y para instituciones, hasta convertirse en una capa de fijación de precios “por defecto”. En ese momento, ya no se llamarán “mercados de predicción”, sino que serán parte del sistema financiero.

07 Cuando la “incertidumbre” se incorpora en el sistema de precios

Volviendo a la pregunta inicial, el cambio central no radica en el volumen de transacciones o en la escala de usuarios, sino en una transformación más fundamental: la incertidumbre empieza a ser expresada de forma estandarizada.

Cuando los eventos pueden ser valorados, las probabilidades negociadas, el futuro deja de ser solo objeto de discusión y pasa a ser una variable en la que se puede participar, calcular y ajustar. En este proceso, los mercados de predicción dejan de ser solo un producto nuevo y se convierten en una capa de lenguaje financiero. Una vez que este lenguaje se acepte ampliamente, lo que cambiará no será solo la forma de negociar, sino toda la estructura del sistema de decisiones.