¡Señal épica! Los mercados de predicción revelan una "trampa de eficiencia", ¿están siendo silenciosamente cosechados los operadores de $BTC, $ETH por estas tres grandes desviaciones?

¿Los mercados predictivos nos dicen la verdad? Dependen de la eficiencia, pero la eficiencia en sí misma no es confiable. La estructura del mercado puede funcionar, pero está formada por demasiados componentes, por lo que no puede ofrecer continuamente probabilidades precisas. Confiar en que estos sistemas sean completamente eficientes es una ilusión poco realista.

Antes hemos hablado de cómo los mercados predictivos actúan como faros en medio del caos informativo, y también señalamos tres errores que impiden que alcancen probabilidades reales. Hoy, analizamos en profundidad estos tres sesgos: sesgo de prejuicio, sesgo de cobertura y sesgo temporal.

La eficiencia del mercado es la base de la precisión de los mercados predictivos; sin eficiencia, las probabilidades se distorsionan. Un ejemplo simple es el mercado de lanzamiento de moneda. Supongamos que un creador de mercado ofrece una probabilidad de 55 centavos por un lanzamiento, en lugar de los 50 centavos reales. En realidad, tiene una ventaja del 10%, ya que la probabilidad verdadera vale 50 centavos. Los compradores esperan perder 5 centavos por lanzamiento.

Luego llega la competencia. Un segundo creador de mercado reduce la cuota a 52.5 centavos, reduciendo su ventaja al 5%. Un tercero se une, ofreciendo 51 centavos, y la ventaja se reduce solo al 2%. Lo importante es que, en un mercado eficiente, las ganancias se comprimen hasta quedar solo la prima de riesgo. Para eventos con alta certeza, como lanzar una moneda, la prima de riesgo es muy baja, y el mercado puede ser altamente eficiente. Pero para eventos con alta incertidumbre, como un seguro contra incendios forestales, la prima de riesgo debe ser lo suficientemente alta para atraer a los aseguradores.

El sesgo de prejuicio, cuando la eficiencia pura no está presente, suele hacer que las probabilidades en los mercados predictivos se desplacen hacia arriba. La gente tiende a favorecer resultados que desea que ocurran, elevando indirectamente sus precios. Por ejemplo, los fanáticos del Chelsea apostarán más a que ganen la Champions que los del Arsenal. El problema es que, en mercados ineficientes, quizás nadie esté dispuesto a ajustar las cuotas del Chelsea a su nivel “real”.

Un ejemplo real actual son las elecciones presidenciales en EE. UU. Actualmente, un mercado predictivo principal en criptomonedas estima en aproximadamente 57% la probabilidad de victoria de Trump y en 39.5% la de Harris. Comparado con otras herramientas de predicción: Silver Bulletin da 56.9% para Trump y 42.5% para Harris; Manifold Markets, 54% y 43%; Metaculus, 55% y 45%; PredictIt, 50% y 51%.

Este mercado predictivo en criptomonedas tiene la mayor liquidez global, con un volumen total de más de 4.600 millones de dólares en esta elección. Si existiera un mercado eficiente, sería este. Pero aún no lo es. Su base de usuarios está claramente inclinada hacia la derecha política, lo que se refleja en que asigna una probabilidad de victoria de Trump superior a la de cualquier otra plataforma.

¿Podemos seguir considerando los mercados predictivos como la fuente definitiva de probabilidades si dependen de la eficiencia, pero no se auto-corrigen ante sesgos que distorsionan las cuotas?

El sesgo temporal: la eficiencia del mercado no es tan simple como lanzar una moneda. Si alguien quiere corregir un sesgo del mercado, la ventaja que obtiene debe justificar el costo. Supongamos que un mercado tiene un sesgo alcista del 1%, pero el resultado se revela en seis meses. La ganancia anualizada que un arbitrajista podría obtener al corregir el mercado sería solo alrededor del 2%, incluso menor que la tasa libre de riesgo.

A menos que el sesgo aumente o el tiempo para corregirlo se acorte, de modo que las ganancias del creador de mercado superen la tasa libre de riesgo, el mercado no recuperará automáticamente su eficiencia. La única fuerza que puede corregirlo de inmediato son los traders que tengan una demanda real en la dirección opuesta.

El sesgo de cobertura: las acciones de cobertura pueden elevar o reducir directamente las cuotas, distorsionando las probabilidades reales. Por ejemplo, un trader, en la mañana de una reunión de la Reserva Federal, compra opciones de compra del ETF S&P 500 por 1 millón de dólares. Cree que una reducción de tasas impulsará el índice, mientras que mantenerlas lo presionará a la baja. En ese momento, el mercado valora ambos resultados en un 50%.

Al acercarse la decisión, el trader se retira para reducir el riesgo direccional. Debido a la baja liquidez de las opciones, decide comprar 200,000 dólares en opciones de “NO” en el mercado de predicción de tasas, reduciendo la probabilidad de recorte de tasas del 50% al 48%.

Si el consenso del mercado es 50:50, y el mercado predictivo muestra 48:52, la teoría de eficiencia del mercado requiere que los traders compren “YES” para restaurar el equilibrio. Pero esto no suele ocurrir. Hay al menos dos razones.

Primero, y más importante, quizás ningún trader esté dispuesto a asumir el riesgo direccional por una pequeña ventaja. A diferencia de lanzar una moneda repetidamente, las reuniones de la Fed ocurren solo 12 veces al año. Esta baja frecuencia aumenta la prima de riesgo, ya que cada evento tiene un impacto significativo. La expectativa de valor al comprar a 48 centavos, usando la fórmula de retorno esperado, es solo de 2 centavos en promedio. Dado que estos eventos no son frecuentes, es difícil encontrar alguien dispuesto a asumir el riesgo.

Segundo, la paradoja de la información asimétrica: si los mercados predictivos se consideran la única fuente de verdad, los traders pueden no querer hacer arbitraje, ya que no pueden saber si la contraparte que reduce las cuotas tiene información privilegiada. No saben si la otra parte solo está cubriendo su posición en opciones del ETF. Esto obliga a los arbitrajistas a asumir no solo el riesgo direccional, sino también apostar a que la contraparte no tiene ventaja informativa.

Mi opinión es que todavía confío bastante en los mercados predictivos. Pero es un error considerarlos la única fuente de verdad en probabilidades. Son excelentes en la detección de información, y creo que serán la primera opción para consultar las cuotas en tiempo real de cualquier evento.

Al mismo tiempo, no estoy de acuerdo en que siempre sean completamente precisos. Para eventos importantes, creo que es prudente añadir un margen de error en las predicciones, para absorber las desviaciones causadas por prejuicios, coberturas o factores temporales.