Blommberg — Los mercados de predicción se están promocionando en las redes sociales como una fuente de ingresos extra muy lucrativa para los jóvenes de EE.UU., asfixiados por los alquileres y las cuotas de los préstamos estudiantiles. La realidad es que la mayoría de los que invierten están perdiendo dinero, y en numerosos casos se trata de cantidades significativas.
Más de 100.000 cuentas perdieron al menos US$1.000 en Polymarket, uno de los principales mercados de predicción, de acuerdo con un análisis de Bloomberg News de todos los monederos activos desde inicios de 2025. Es casi el doble de las que ganaron al menos esa cantidad.
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Según los registros de operaciones de Polymarket recopilados por la empresa de datos Dune, la mayor parte de los beneficios los obtuvo una pequeña minoría de lo que parecen ser bots automatizados. El resto, en conjunto, perdió US$131 millones.
El libro mayor de blockchain de Polymarket, que proporciona un registro público de todas las billeteras de la plataforma, es una ventana inusual a la situación financiera de los millones de personas que han empezado a hacer trading en los mercados de predicción durante el último año, a medida que este sector incipiente ha experimentado un crecimiento vertiginoso, permitiendo apostar sobre todo tipo de temas, desde las elecciones hasta la Super Bowl, incluyendo el cambio de régimen en Irán.
Aproximadamente la mitad de los dos millones de billeteras activas desde comienzos de 2025 ganaron o perdieron menos de US$10, lo que demuestra que las personas están probando esta nueva forma de apostar. Aun dentro de este grupo, la mayoría terminó en números rojos.
“Si deseas participar y te gustaría ganarte la vida con esto, es mejor que seas muy bueno”, indicó Charles Martineau, profesor de la Facultad de Empresariales de la Universidad de Toronto.
Recientemente, Martineau fue coautor de un artículo que descubrió que, desde 2022, alrededor del 69% de los operadores de Polymarket perdieron dinero, mientras que el 1% de los mejores se hizo con las tres cuartas partes de los beneficios.
Martineau dijo que sus estudiantes, que han estado obsesionados con los mercados de predicción durante el último año, quedaron sorprendidos por sus hallazgos.
“Le sorprendería saber cuántos de ellos no preveían que se vieran ganancias tan concentradas, que tan pocos ganaran dinero”, afirmó.
Un portavoz de Polymarket declinó hacer comentarios sobre los resultados de la reciente investigación.
No existen indicios de que a los clientes de Polymarket les vaya peor que a los de Kalshi u otras plataformas de apuestas de eventos. Polymarket es solo el mayor sitio que ofrece un registro público en blockchain de todas las cuentas.
Un informe de los analistas de Citizens a principios de este año sugería que los usuarios están perdiendo proporcionalmente más en Kalshi que en las aplicaciones de apuestas deportivas, aunque Kalshi rechazó ese análisis.
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Uno de los principales argumentos de venta de los mercados de apuestas de eventos es que, a diferencia de lo que ocurre en las apps de apuestas deportivas, supuestamente no hay un sportsbook o una casa que gane dinero cuando los clientes pierden.
La innovación clave de los mercados de pronósticos es que permiten a compradores y vendedores reunirse en una bolsa para pujar por las probabilidades de que se produzca un acontecimiento, en lugar de depender de una casa para fijar las probabilidades.
Aunque los mercados de predicción se han descrito como de igual a igual, los registros de Polymarket sugieren que el papel de las casas de apuestas deportivas está siendo desempeñado ahora en gran medida por el tipo de operadores automatizados de alta frecuencia que han dominado durante mucho tiempo otros mercados financieros.
Las cuentas más activas del sitio constituían una pequeña proporción de las billeteras, pero representaban la mayor parte del volumen de operaciones.
Joshua Della Vedova, profesor de la escuela de negocios de la Universidad de San Diego, construyó un método para categorizar a los operadores que etiquetaba cualquier billeter como bot si operaba una media de al menos 50 veces en cualquier día en que estuviera activo o 1.000 veces en el transcurso de los datos.
Utilizando la definición de Della Vedova, el análisis de Bloomberg descubrió que, desde inicios de 2025, el bot típico realizaba una media de 89 operaciones en cada día de negociación activo -frente a las 2,2 de los no bots, con operaciones repartidas entre una mayor diversidad de mercados.
Estas cuentas de gran volumen obtuvieron colectivamente unos beneficios de US$131 millones, concentrados sobre todo en 823 usuarios que obtuvieron más de US$100.000 cada uno. Los operadores menos activos, mientras tanto, perdieron la cantidad equivalente cuando se sumaron todas sus ganancias y pérdidas.
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Della Vedova descubrió que los robots no obtuvieron mejores resultados porque fueran mejores prediciendo los resultados, sino más bien porque entraron en los mercados antes y a mejores precios.
Las cuentas que Della Vedova identificó como operadores minoristas eligieron en realidad el resultado correcto con más frecuencia, pero acabaron perdiendo mucho más dinero, decenas de millones de dólares en total, porque operaron tarde, a malos precios.
“Los inversores minoristas, a pesar de acertar, pierden dinero”, afirmó. “La ventaja de ejecución es un aspecto infravalorado de la negociación”.
Incluso entre los bots, tanto en la investigación de Della Vedova como en el análisis de Bloomberg, la mayoría perdió dinero. Pero las ganancias de los ganadores fueron tan grandes que, como grupo, salieron ganando.
Los hallazgos de Polymarket se hacen eco de una larga historia de investigación sobre el bajo rendimiento de los operadores minoristas en una serie de mercados financieros tradicionales.
Si bien los operadores minoristas de bolsa suelen obtener peores resultados que el mercado en general, sus resultados se ven amortiguados por el hecho de que pocas acciones acaban sin valor. No es así en los mercados de predicción, donde la consecuencia de una mala apuesta es perder el 100% de su dinero.
A pesar de la transparencia sin precedentes que proporciona, los datos de Polymarket sólo ofrecen una imagen parcial de cómo les va a los clientes. La cadena de bloques (blockchain) no proporciona información sobre quién es el propietario de cada cartera, por lo que un operador podría controlar varias carteras siguiendo estrategias diferentes, pudiendo tomar ambos lados del mismo contrato en varios momentos.
Polymarket también se ha enfrentado a acusaciones de que alberga un alto volumen de las llamadas operaciones de lavado, procedentes de clientes que buscan recompensas en criptodivisas, en lugar de un rendimiento por sus operaciones.
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No obstante, es poco probable que este tipo de actividad influya en las estadísticas sobre ganancias y pérdidas, ya que procedería de personas que intentan acumular muchas operaciones sin tomar posiciones a largo plazo.
Los investigadores de la Universidad de Toronto descubrieron que los beneficios en el sistema fluían sobre todo hacia los llamados creadores de mercado, que ofrecen operar a un precio determinado en lugar de limitarse a tomar los precios que ya están disponibles en la bolsa.
Los creadores de mercado lo hicieron especialmente bien en las apuestas deportivas, mientras que las ganancias en ciertas categorías, como el tiempo, se distribuyeron de forma más uniforme, según descubrieron.
Pat Akey, uno de los coautores del estudio, afirmó que los operadores rentables suelen tener una estrategia de negociación claramente definida y dinero para dejar en la bolsa, no el tipo de cosa que se esperaría de un apostante inexperto que busca cubrir sus facturas mensuales.
“No creo que los mercados de predicción sean malos: pueden cumplir una función”, dijo Akey, profesor de la Escuela de Negocios ESSEC. “Simplemente no creo que puedan considerarse una buena forma de complementar su renta”.
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