Bloomberg — Pocos días antes de Navidad, Howard Qin analizaba las previsiones meteorológicas en dos computadoras portátiles en su residencia de Shanghái cuando se percató de que los precios de los contratos sobre nevadas en la ciudad de Nueva York estaban aumentando lentamente en el mercado de predicción Kalshi. Revisó la cámara en línea de Times Square en busca de copos blancos: lo confirmó.
Este recién licenciado en Matemáticas de Stanford y amante de la meteorología de siempre había gastado unos US$200 en predicciones de que las nevadas totales en Nueva York ese mes superarían varios umbrales, por ejemplo, más de 5 centímetros. En ese momento, el valor de sus acciones iba en aumento.
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Solo había un pequeño inconveniente: Qin tenía que asistir a un recital de guitarra clásica esa noche. “No voy a renunciar a mi concierto solo para negociar con esto. Esto sería un poco exagerado”, recordó haber pensado. Vendió y obtuvo un beneficio neto de US$327,79: una ganancia del 57% y su mayor éxito hasta hoy.
Aquello fue en 2024. Dos años después, Qin, que actualmente tiene 24 años, sigue haciendo pequeñas apuestas “solo por diversión”, como por ejemplo sobre las nevadas en Central Park durante la megatormenta de enero (ganó unos cuantos dólares).
¿Qué ha cambiado? El gran número de personas que hacen apuestas en los mercados meteorológicos y las cantidades de dinero que circulan en ellos.
El volumen de operaciones de la tormenta de nieve de enero sobrepasó los US$6 millones en Kalshi, uno de los mayores contratos climáticos jamás negociados en la plataforma, que está creciendo rápidamente.
Es una cantidad insignificante si se compara con las apuestas de Kalshi sobre deportes y elecciones. No obstante, las apuestas meteorológicas están adquiriendo popularidad, atrayendo a participantes esporádicos, expertos en meteorología y empresas de tecnología climática impulsadas por IA que prueban sus productos.
Al tiempo que estos mercados crecen, los entusiastas de la ciencia del clima y los investigadores debaten si los mercados de predicción pueden ayudar a mejorar las previsiones al agregar conocimientos y, a su vez, orientar las inversiones y las políticas, o si son sencillamente juegos de suma cero en los que participantes desinformados ganan (o pierden) dinero fácil.
Pruebas de modelos meteorológicos
Qin se inició en las apuestas meteorológicas para poner a prueba sus conocimientos de meteorología.
Por eso, se entusiasmó cuando sus jefes en WindBorne Systems, una empresa emergente de tecnología meteorológica que lanza globos y utiliza los datos para alimentar una herramienta de pronóstico con inteligencia artificial, lo animaron a usar los modelos de la compañía para realizar operaciones durante sus prácticas.
“Es un mercado excelente para experimentar y poner a prueba la precisión de las predicciones”, afirmó el CEO, John Dean. Describió esta iniciativa como “prueba interna”, un término de Silicon Valley que se refiere al uso del propio producto de la empresa para identificar fallos y realizar mejoras.
Este enfoque ha dado resultados concretos.
Según Dean, a través de las operaciones comerciales, los datos de las estaciones meteorológicas oficiales, usadas por Kalshi y Polymarket para liquidar contratos, pueden ser imprecisos.
Las lecturas de temperatura de un sensor pueden dispararse bajo la luz solar directa, haciendo que las condiciones parezcan más cálidas de lo que realmente son. Posteriormente, WindBorne ajustó la forma en que preprocesa los datos de entrenamiento de su modelo.
También existe la motivación directa de ganar dinero.
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Los proveedores de datos meteorológicos consolidados venden su información, como la temperatura, la velocidad del viento y la nubosidad, a operadores del sector energético y fondos de cobertura, que realizan operaciones bursátiles a partir de esos datos.
Marvin Gabler, cofundador y CEO de Jua, una startup suiza que se dedica a la predicción meteorológica, considera que existe una forma de generar incluso más valor: operar en mercados de predicción con los datos generados por los modelos de su empresa.
El año pasado, Gabler creó un vehículo de inversión independiente, reuniendo fondos de amigos y familiares, y opera con contratos de temperatura máxima en Polymarket utilizando las previsiones de Jua. Hasta el momento, “la rentabilidad relativa es alta”, afirmó, aunque el volumen de mercado y la liquidez “siguen siendo demasiado bajos para un fondo de tamaño considerable”. Se negó a dar más detalles
¿Mejores pronósticos?
No todos los que operan en estos mercados son expertos en meteorología.
De hecho, uno de los mejores operadores en la plataforma de criptomonedas Polymarket es un completo novato: un estudiante de derecho alemán de 23 años, conocido como Hans323 en la web, es actualmente el sexto operador con mayores ganancias en los mercados meteorológicos de Polymarket.
Sus apuestas, que siguen las temperaturas diarias en ciudades como Londres y Nueva York, se han convertido en un referente en el mundo de los mercados de predicción, y muchos buscan imitar sus estrategias y obtener beneficios.
Según un análisis divulgado el mes pasado por Patrick Brown, jefe de análisis climático de Interactive Brokers, los mercados de predicción podrían estar superando ya a los pronósticos meteorológicos tradicionales.
Comparó los pronósticos implícitos de los mercados de predicción de su empresa con los del Servicio Meteorológico Nacional de EE.UU. y concluyó que los primeros eran más precisos. La diferencia clave, según Brown, radicaba en que los mercados de predicción incentivaban mejor el juicio humano.
“Existe una recompensa financiera directa por ser preciso y una penalización financiera directa por ser impreciso. Esto crea un doble efecto: atrae a personas y sistemas precisos al mercado, a la vez que disuade a quienes son imprecisos”, escribió Brown.
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Aun así, algunos apostadores meteorológicos se muestran escépticos ante la idea de que sus apuestas agregadas produzcan información útil.
Mientras que Dean afirma que los mercados de predicción meteorológica pueden reflejar la intuición humana, a diferencia de los pronósticos climatológicos de IA, Atte, un desarrollador de software independiente finlandés de unos 40 años que también figura entre los principales operadores meteorológicos de Polymarket, describe sus apuestas como “completamente inútiles”. Pese a haber ganado unos US$33.000 con ellas desde octubre.
“Prefiero ser útil para la sociedad”, afirmaba Atte, conocido como 1-800-LIQUIDITY en Polymarket y que se negó a revelar su nombre completo por motivos de seguridad.
Buscó trabajo en startups de inteligencia artificial donde pudiera aprovechar sus habilidades de programación, aunque por ahora las aplica a los mercados de análisis de condiciones climatológicas, lo que incluye la creación de software para automatizar operaciones.
A medida que el clima se adentra cada vez más en territorio desconocido, los últimos 11 años han sido los más calurosos registrados y el calentamiento podría estar acelerándose, los críticos también temen que la gamificación del clima pueda tener consecuencias perversas, como la manipulación de datos y el sabotaje de las estaciones meteorológicas.
Es posible que otros mercados de predicción ya hayan presenciado irregularidades.
A finales del 2025, un mapa interactivo de la guerra entre Rusia y Ucrania, elaborado por un centro de estudios de Washington D.C., fue alterado misteriosamente, el tiempo suficiente para que Polymarket resolviera una apuesta que afirmaba que los rusos habían capturado una ciudad que en realidad no habían conquistado.
Y en marzo, un periodista israelí afirmó que usuarios de Polymarket intentaron presionarlo para que modificara una noticia sobre un ataque con misiles en las afueras de Jerusalén.
Polymarket no respondió a las preguntas enviadas por correo electrónico.
Mercados científicos
Más allá de las plataformas de acceso abierto como Kalshi y Polymarket, los científicos están desarrollando plataformas de negociación a su medida con las que pretenden obtener información útil para la sociedad.
En ellas, expertos en meteorología con escasa o nula experiencia en apuestas o en inversiones profesionales se están sumando a grupos de apuestas concebidos para identificar riesgos relevantes para el sector de los seguros, lo que infunde adrenalina a sus investigaciones, que suelen avanzar a un ritmo lento.
Mark Roulston es un doctor en ciencias planetarias que trabajó durante una década en la firma de inversión Winton Group, donde incorporó información meteorológica y climática a estrategias de negociación cuantitativas.
Desarrolló una pasión por los mercados de predicción como una forma de ayudar a las instituciones a extraer información oculta de diversos grupos de investigadores, quienes son invitados a apostar por su experiencia utilizando el dinero de otros.
Esa es la primera y principal diferencia entre el sistema de Roulston y los mercados convencionales: un patrocinador aporta el dinero de las apuestas, en lugar de que sean los perdedores quienes financien el mercado. El patrocinador siempre “pierde”, en el sentido de que regala dinero sin apostar. Pero “gana” al fomentar la inteligencia de los participantes, quienes conservan el dinero que ganan.
“No creamos mercados porque pensemos: “Vaya, esto es algo en lo que mucha gente querrá apostar”, afirmó Roulston. “Creamos un mercado porque existe un usuario final, como una compañía de reaseguros, que dice: Nos gustaría disponer de mejores predicciones sobre esto”.
Asegura que este enfoque se acerca más a la visión de los mercados de predicción promovida por figuras destacadas del mundo de la economía, como el ganador del Premio Nobel Kenneth Arrow.
Winton Group respaldó el primer esfuerzo formal de predicción de Roulston en 2018, cuyo objetivo era pronosticar la temperatura y las precipitaciones de la primavera y el verano en el Reino Unido.
“La verdad es que era muy adictivo”, dijo Kristian Strommen, investigador de ciencias climáticas y predicción meteorológica en la Universidad de Oxford. Hacer pronósticos en tiempo real es “muy diferente a lo que se hace en el ámbito académico: escribir un artículo, y no hay una aplicación inmediata de nada”.
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Esa experiencia también enseñó a los participantes sobre la naturaleza cambiante de la experiencia en un mercado de apuestas. El equipo de Strommen, compuesto por media docena de personas, terminó en segundo lugar en la competencia de 24 equipos, detrás de un equipo unipersonal.
Tras inscribirme individualmente, “terminé ganando la competición, para disgusto de esos tipos”, dijo Andrew McRae, por aquel entonces también investigador de Oxford.
McRae, que aún participa en los mercados de Roulston, ahora en un equipo con Strommen, afirmó que ganó en parte porque su posición solitaria lo hizo extremadamente consciente de cómo empleaba su tiempo.
Sabía que la fortaleza y el tamaño combinado de sus colegas implicaban que su modelo probablemente era más sofisticado. Por lo tanto, buscó pequeñas ventajas, mejorando los márgenes mediante la creación de programas que le permitían operar más rápido que otros equipos y apostando por resultados infravalorados, en lugar de por los más probables.
“Se parecía mucho más a un mercado financiero real, con muchos otros participantes, y el mercado se comporta de forma bastante precisa”, dijo. “Y yo, además, tenía un poco de información adicional”.
La Fundación Scor para la Ciencia, el brazo filantrópico de una reaseguradora francesa, anunció a finales de 2024 que apoyaría al grupo de Roulston, conocido por sus siglas CRUCIAL, y con sede en la Universidad de Lancaster.
Scor está interesada en este enfoque porque permite obtener perspectivas diversas de los investigadores de manera más eficiente que si contratara a decenas de ellos a la vez, afirmó Philippe Trainar, CEO de la Fundación Scor y economista jefe de Scor SE.
Roulston organiza concursos anuales sobre el número de ciclones en el Atlántico y el Pacífico, y cuenta con cuatro mercados en directo para predecir cuándo llegará el próximo fenómeno de El Niño, que probablemente traerá consigo temperaturas globales récord.
La complejidad del cambio climático podría hacer que el tema no sea adecuado para los mercados de predicción en línea populares, afirmó Madison Condon, profesora asociada de derecho en la Universidad de Boston, quien escribe sobre modelos y proyecciones climáticas.
Sin duda, existe espacio para que los científicos compartan conocimientos más allá de los complejos modelos del sistema terrestre, señaló, pero los mercados podrían no ser “la mejor manera de sintetizar ese conocimiento especializado o el juicio de los expertos”.
“No es como un partido de baloncesto”, dijo. Proyectar lo que el cambio climático podría hacerle a los huracanes, o si se avecina el próximo fenómeno de El Niño, “es un tipo de conocimiento muy diferente al que se obtendría encuestando a la población”.
Apostar por el clima no es algo nuevo. Los primeros derivados climáticos comenzaron a negociarse en la década de 1990, y las aseguradoras llevan mucho tiempo analizando los costes de los riesgos meteorológicos y climáticos para suscribir pólizas.
Sin embargo, el mercado para la cesión de riesgos climáticos sigue siendo relativamente pequeño. Mientras tanto, la intensificación de las amenazas climáticas está dejando al descubierto las deficiencias del sector asegurador, ya que los fenómenos meteorológicos extremos hacen que algunos lugares sean inasegurables .
Algunos veteranos del sector ven los mercados de predicción como una posible solución al problema, o al menos como una ruptura con el statu quo.
Si bien los derivados climáticos se ven limitados por la baja liquidez y los seguros paramétricos son costosos, los mercados de predicción abren las puertas a más operadores, dijo Jim Huang, quien pasó una década en la Bolsa Mercantil de Chicago trabajando en la estrategia de productos y ahora está desarrollando una plataforma de mercado de predicción centrada en el clima llamada WeatherBook.
Eso puede ayudar a impulsar la liquidez y mejorar la fijación de precios de los riesgos climáticos, “algo que no creo que los seguros o los derivados puedan lograr, incluso si se les da más tiempo”, dijo.
‘Demuestra con hechos lo que dices’
Uno de los mercados de predicción de la primera generación también remonta sus orígenes a las predicciones meteorológicas, aunque en este caso las apuestas se realizaron en pos de una fantasía infantil: un día de nieve.
Como todos los niños de 9 y 10 años, Dean y John Aristotle Phillips pasaban la noche anterior a las tormentas de nieve en su casa de North Haven, Connecticut, rezando para que se suspendieran las clases al día siguiente. Era mediados de la década de 1960. Entonces, un día se dieron cuenta de que podían hacer algo más que rezar: podían apostar.
“Era cuestión de dinero”, dijo John Phillips. Había dos opciones: día de nieve y día sin nieve. “Tenías que tener el dinero para apostar. No había crédito, ni margen”.
El mercado de predicción sobre días de nieve creado por estos hermanos fue la primera colaboración en sus carreras empresariales.
Pronto les llevó a montar un negocio de remoción de nieve, al diseño que hizo John de una bomba nuclear a partir de fuentes públicas cuando era estudiante de tercer año en Princeton, al trabajo en datos y tecnología electoral y, en 2014, al lanzamiento de uno de los primeros grandes mercados de predicción en línea, PredictIt.
Según Phillips, la frase que los chicos usaban en invierno para burlarse de ellos, “Demuestra lo que dices con hechos”, ahora es “una especie de lema de PredictIt”.
La plataforma de apuestas comenzó como una colaboración sin ánimo de lucro entre la Universidad Victoria de Wellington, Nueva Zelanda, y la empresa de datos y consultoría de Phillips, Aristotle International Inc.
Una organización estadounidense sin ánimo de lucro llamada Prediction Market Research Consortium Inc. asumió el papel de la universidad el año pasado, aunque Aristotle sigue gestionándola en el día a día.
Para los inversores, apostar puede ser una forma eficaz de obtener información política útil que complemente la debida diligencia habitual, afirmó Phillips. Un inversor que considere invertir en una empresa de turbinas eólicas, por ejemplo, debe sopesar factores que abarcan el ámbito empresarial, político y geopolítico.
“La cuestión fundamental es: ¿qué va a hacer el gobierno al respecto?”, dijo Phillips. “Para mí, ese es un ámbito muy fértil para que estos mercados contribuyan”.
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