a16z aposta fortemente: O volume de negociações semanais da Kalshi aproxima-se dos 3 bilhões de dólares, passando de um "jogo de previsão" para uma infraestrutura financeira, o mercado começa a precificar a "incerteza"

No sistema financeiro tradicional, “preço” geralmente pertence apenas aos ativos.

Ações, taxas de juros, commodities — a razão de serem negociáveis é porque existe uma medida unificada e um mecanismo de precificação consensual. E em contraste, aquelas variáveis que realmente influenciam a volatilidade do mercado — direções políticas, dados macroeconômicos, eventos políticos — permanecem por longos períodos em um estado mais primitivo: discutidas, previstas, mas raramente precificadas diretamente.

Essas variáveis sempre existiram, mas careciam de uma expressão padronizada. A aparição da Kalshi, na essência, muda exatamente esse ponto. Ela não cria novas informações, mas fornece um sistema de preços negociáveis para “o próprio evento”.

Em uma recente conferência de estudos, um dado que chamou atenção foi: o volume semanal de negociações em esportes já se aproxima de 3 bilhões de dólares, mas sua proporção no volume total de negociações está diminuindo. Ou seja, a parte mais visível está crescendo, mas a estrutura subjacente está mudando.

Ao mesmo tempo, instituições como a a16z começaram a focar continuamente nesse setor. Isso não porque os mercados preditivos “estão ficando mais quentes”, mas porque eles começam a apresentar características de infraestrutura. Os mercados preditivos estão saindo de um produto de nicho para se tornarem uma infraestrutura “para precificar a incerteza”.

01 O interesse de Wall Street: de “discutível” a “precificável”

O funcionamento do mercado financeiro depende de um pressuposto: deve existir um preço de referência negociável.

• S&P 500 é o principal âncora do mercado de ações

• Curva de juros define o custo do capital

• Futuros de commodities fornecem expectativas de oferta e demanda a prazo

Porém, em muitas decisões-chave, as variáveis que realmente influenciam os resultados não estão nesses ativos, especialmente as “variáveis de evento”, que há muito tempo carecem de uma forma padronizada de precificação. Por exemplo:

2. Uma política ser implementada

3. Dados de inflação superarem as expectativas

4. Mudanças regulatórias ocorrerem

Esses fatores afetam o mercado, mas não podem ser negociados diretamente. A solução anterior era expressá-los indiretamente por meio de “ativos relacionados” (como usar um índice de ações para hedge de risco eleitoral). O problema é que essa abordagem implica duas camadas de risco:

A segunda camada costuma ser mais difícil de controlar. O objetivo central dos mercados preditivos é eliminar esse viés estrutural: transformar o “evento em si” em um objeto negociável. Quando o mercado precifica a probabilidade de uma política ser aprovada em 40%, esse número deixa de ser apenas uma opinião e passa a ser uma variável que pode ser negociada, hedgeada e modelada.

02 O ponto de partida mal interpretado: por que “esportes” não são o foco, apenas uma porta de entrada

A origem do crescimento dos mercados preditivos começou com esportes e eleições, um resultado natural:

• Limites claros do evento

• Resultados discretos

• Baixa barreira de entrada para usuários

Esses cenários são naturalmente adequados para o início de mercados, mas também geraram um equívoco: as pessoas consideram “a demanda mais visível” como “toda a demanda”. Mas, pelos dados divulgados pela Kalshi, a estrutura está se invertendo:

Isso revela uma questão-chave: cenários de alto fluxo não equivalem a cenários de alto valor.

Esportes funcionam mais como uma “mecanismo de arranque frio”, fornecendo liquidez e usuários; mas o que realmente possui atributos financeiros são as variáveis que instituições podem usar para hedge e precificação. Participantes de Goldman Sachs, Tradeweb, mencionaram que eventos macroeconômicos (como CPI, trajetórias de juros) estão se tornando as categorias mais relevantes nos mercados preditivos.

Essas variáveis têm uma característica comum: não são ativos, mas determinam o preço de ativos.

03 O caminho real adotado por instituições: de “indicadores de referência” a “ferramentas de negociação”

Apesar do aumento do interesse, os mercados preditivos ainda estão na fase inicial de institucionalização. Segundo a classificação da Kalshi, o caminho de adoção institucional pode ser dividido em três fases:

Hoje, a maioria das instituições permanece nas duas primeiras fases. Uma restrição importante vem da própria estrutura do mercado: atualmente, os mercados preditivos exigem 100% de margem para abrir posições.

Para instituições que dependem de alavancagem e eficiência de capital, isso implica um custo de oportunidade elevado. É por isso que a Kalshi está trabalhando com a CFTC para promover a introdução de mecanismos de margem. Uma vez removida essa restrição, o crescimento na camada de negociação pode sofrer mudanças estruturais.

04 De precificação de ativos a “precificação de probabilidades”: uma extensão do sistema financeiro

Se colocarmos os mercados preditivos na perspectiva mais ampla da história financeira, eles não representam uma inovação isolada, mas uma expansão do sistema de precificação.

• Mercados tradicionais precificam: ativos, fluxos de caixa, prêmio de risco.

• Mercados preditivos precificam: eventos, probabilidades, trajetórias esperadas.

A diferença entre eles é: o primeiro é orientado a resultados, o segundo, a processos. Essa mudança traz uma transformação importante: a informação começa a ser expressa na forma de “preços”, e não apenas na análise ou narrativa. Por exemplo, quando o mercado atribui uma probabilidade de 60% para a aprovação de uma política, esse número pode ser incorporado a modelos quantitativos, usado para hedge de risco ou como entrada para decisões. Isso é mais próximo do uso que o sistema financeiro faz de dados de especialistas ou pesquisas de opinião.

05 A interseção com agentes / IA: de “ferramenta de previsão” a “camada de decisão”

Outro significado dos mercados preditivos é sua potencial integração com sistemas de IA. Atualmente, a maioria dos agentes enfrenta um problema comum: podem gerar conclusões, mas têm dificuldade em quantificar incertezas.

Os mercados preditivos oferecem uma rota diferente:

2. Usar fundos reais para fazer previsões

3. Agregar informações por mecanismos de mercado

4. Expressar probabilidades por preços

Quando agentes começam a participar de decisões financeiras, gestão de risco ou geração de estratégias, esses “preços de probabilidade” se tornam entradas cruciais.

06 O fim não é complicado: tornar-se uma infraestrutura “de existência padrão”

Em uma conferência, uma ideia foi repetidamente mencionada: quando ela se torna entediante, é um sinal de sucesso real.

Isso não é uma crítica, mas uma trajetória típica de infraestrutura financeira:

• Os mercados de opções também eram controversos na década de 1970.

• Os ETFs eram considerados ferramentas de nicho no início.

Mas, quando se tornam uma configuração padrão, deixam de ser objeto de discussão. Os mercados preditivos podem estar entrando em uma fase semelhante: de experimentos acadêmicos a ferramentas para eleições e esportes, passando por aplicações macroeconômicas e institucionais, até se tornarem uma camada de precificação “padrão”. Nesse momento, eles deixam de ser chamados de “mercados preditivos” e passam a fazer parte do sistema financeiro.

07 Quando a “incerteza” é incorporada ao sistema de preços

Retornando à questão inicial, a mudança central não está no volume de negociações ou na escala de usuários, mas em uma transformação mais fundamental: a incerteza começa a ser expressa de forma padronizada.

Quando eventos podem ser precificados, probabilidades podem ser negociadas, o futuro deixa de ser apenas objeto de discussão e passa a ser uma variável participável na análise e alocação. Nesse processo, os mercados preditivos deixam de ser apenas um produto novo, tornando-se uma camada de linguagem financeira. Uma vez amplamente aceita, essa linguagem não só muda a forma de negociar, mas também a estrutura de todo o sistema de decisão.