Hechos Clave
- El CEO de Polymarket, Shayne Coplan, anunció que la empresa ha recibido autorización para lanzar sus servicios en Estados Unidos, abriendo un nuevo mercado importante.
- Los mercados de predicción como Kalshi y Polymarket han experimentado un aumento significativo en popularidad, atrayendo la atención tanto de comerciantes minoristas como de firmas institucionales.
- Dysrupt Labs, una empresa australiana de datos y pronósticos, utiliza datos de mercados de predicción para monitorear la "desviación" del consenso, generando señales para fondos de cobertura y oficinas familiares.
- Polymarket ha establecido asociaciones con Intercontinental Exchange y Dow Jones, señalando un movimiento hacia la creación de productos de datos más formales para clientes institucionales.
- La investigación de Dysrupt Labs indica que el consenso de fuentes tradicionales como economistas se alinea con los mercados de predicción el 95% del tiempo, dejando una oportunidad de ganancia del 5%.
- La desviación promedio del consenso en los mercados de predicción puede generar hasta 12 puntos básicos de ganancias no correlacionadas, según el análisis de firmas del sector.
La nueva fiebre del oro de los datos
Los mercados de predicción han explotado en popularidad, con plataformas como Polymarket y Kalshi convirtiéndose en nombres conocidos para apostar por todo, desde elecciones hasta datos económicos. Pero para el sofisticado mundo de los fondos de cobertura, el verdadero valor no está en hacer apuestas, sino en los datos que estas generan.
Mientras algunas firmas de trading propietario están participando activamente en estas plataformas, el denominado "dinero inteligente" ve cada vez más los mercados de predicción como una poderosa nueva fuente de inteligencia. Este cambio refleja la era posterior a GameStop, cuando los fondos se apresuraron a rastrear el sentimiento minorista en los foros de Reddit. Ahora, están ingiriendo datos sobre volúmene de trading y movimientos de precios para obtener una ventaja en los mercados tradicionales.
Los datos están fácilmente disponibles, a menudo de forma gratuita, y ofrecen un pulso en tiempo real sobre el sentimiento del mercado. A medida que estas plataformas maduran, se están convirtiendo menos en un juego de azar y más en una nueva clase de datos alternativos.
Fondos de cobertura: Observando, no operando
A pesar de los titulares sobre grandes pagos para apostadores individuales, la mayoría de los fondos de cobertura han evitado operar directamente en los mercados de predicción. Las razones son prácticas: muchos fondos requieren mercados más profundos para ejecutar grandes apuestas sobre desarrollos macro, y el espacio incipiente a menudo lucha por satisfacer su escala.
Además, obtener que los equipos de cumplimiento aprueben el uso de estas plataformas puede ser un obstáculo significativo. El enfoque para la mayoría de los fondos es, por lo tanto, en el residuo de datos — la información generada por la actividad en estas plataformas.
Similar a la carrera por rastrear a comerciantes minoristas discutiendo acciones en los foros de Reddit después del fenómeno GameStop a principios de 2021, los fondos están, al menos, ingiriendo datos sobre la actividad en plataformas como Polymarket y Kalshi. Y estas plataformas lo facilitan, con un flujo de datos gratuito sobre volúmene de trading.
Algunas firmas de trading propietario están ahora participando en el espacio. Por ejemplo, Susquehanna publicó ofertas de trabajo para comerciantes de mercados de predicción, señalando un creciente interés en la participación directa. Sin embargo, la tendencia general de la industria sigue centrada en la adquisición de datos.
"Los mercados de predicción son 'la forma más rápida de modelar un conocido desconocido', y la desviación promedio del consenso genera hasta 12 puntos básicos de ganancias no correlacionadas."
— Karl Mattingly, CEO de Dysrupt Labs
Convirtiendo datos en una ventaja
Las empresas de datos y firmas de pronósticos están construyendo productos diseñados específicamente para aprovechar la información que fluye de los mercados de predicción. Dysrupt Labs, una empresa australiana de datos y pronósticos que trabaja con fondos de cobertura y oficinas familiares, es un ejemplo principal.
La empresa extrae datos de mercados de predicción en sus algoritmos internos para decidir si la "minoría informada" está alineada o se está desviando de las expectativas del consenso. Este enfoque proporciona una señal única que las fuentes de datos tradicionales podrían pasar por alto.
Los mercados de predicción son 'la forma más rápida de modelar un conocido desconocido', y la desviación promedio del consenso genera hasta 12 puntos básicos de ganancias no correlacionadas.
Según el CEO de Dysrupt Labs, Karl Mattingly, la señal que pueden generar a partir de publicaciones económicas recurrentes, como datos de inflación o empleo, puede dar a los usuarios una "visión temprana de si la visión predominante va a cambiar en los próximos dos a cuatro días." Su investigación encontró que el 95% del tiempo, el consenso de fuentes tradicionales como economistas y consultores se alinea con los mercados de predicción. Sin embargo, ese otro 5% representa una oportunidad crítica.
Mattingly enfatiza que "Los mercados financieros necesitan información mejor y más rápida," y los mercados de predicción ofrecen una "forma realmente rápida de mirar las cosas." Esta velocidad es crucial para capturar valor antes de que el mercado más amplio se ajuste.
La infraestructura de datos
La infraestructura que respalda este flujo de datos se está expandiendo rápidamente. Plataformas como Polymarket y Kalshi proporcionan flujos de datos accesibles, facilitando que los fondos y empresas de datos integren esta información en sus flujos de trabajo.
Polymarket ha firmado asociaciones con la bolsa y cámara de compensación Intercontinental Exchange y Dow Jones. Se espera que estas colaboraciones produzcan productos de datos más sofisticados adaptados para el uso institucional en el futuro.
A pesar de este progreso, la novedad de las plataformas significa que los fondos de cobertura todavía están descubriendo las aplicaciones más efectivas. Los datos son novedosos, pero su utilidad en modelos macro complejos todavía está siendo probada.
El interés más amplio ha estado en gran medida en la intersección con las apuestas deportivas, según Daryl Smith, director de investigación de la firma de consultoría de datos Neudata. Esto sugiere que, aunque la tecnología es prometedora, la adopción generalizada para el análisis de eventos macro todavía está en sus primeras etapas.
Aplicaciones actuales y limitaciones
Actualmente, los casos de uso más concretos están surgiendo en nichos específicos. Un ejecutivo de datos de un fondo de cobertura más pequeño señaló que utilizan principalmente datos de mercados de predicción para rastrear el interés general en el juego de azar. Esto sirve como una señal útil para el éxito de acciones como DraftKings y Flutter Entertainment, la empresa matriz de FanDuel.
Sin embargo, para estrategias macro más amplias, la adopción es más lenta. Los gestores macro todavía no están construyendo las probabilidades de Kalshi sobre eventos como una invasión china de Taiwán en sus modelos. Los datos siguen siendo intrigantes pero no probados para pronósticos geopolíticos de alto riesgo.
Como dijo Daryl Smith de Neudata: "No hemos visto evidencia convincente de demanda para datos de mercados de predicción relacionados con eventos macro." Esto resalta la brecha entre el potencial y la práctica actual.
El desafío para la industria es demostrar conocimientos consistentes y accionables que justifiquen la integración de este nuevo flujo de datos en los procesos de inversión establecidos. Hasta entonces, muchos fondos permanecerán como observadores en lugar de participantes.
Viendo hacia el futuro
La evolución de los mercados de predicción de plataformas de juego de azar a fuentes de datos se está acelerando. A medida que plataformas como Polymarket aseguran asociaciones con grandes instituciones financieras, la calidad y accesibilidad de los datos solo mejorará.
Para los fondos de cobertura, la oportunidad radica en distinguir la señal del ruido. A medida que los datos de los mercados de predicción se integren más en las operaciones institucionales, la ventaja podría pasar de ser una curiosidad a una herramienta esencial en el arsenal de inversión.
