Los mercados de predicción fijaron de manera muy errónea la elección presidencial de Brasil, con Polymarket—un mercado de predicción basado en criptomonedas donde los traders compran y venden contratos ligados a resultados del mundo real—otorgando a Luiz Inácio Lula da Silva apenas un 20% de probabilidad de ganar poco antes de que derrotara a su rival de derecha Flávio Bolsonaro y asegurara un cuarto mandato.

Traders y analistas que hablaron con Decrypt señalaron una combinación de factores detrás del error: la prohibición de mercados de predicción domésticos en Brasil, la escasa liquidez y una ola de traders minoristas que, según una destacada ballena de la plataforma, diluyó la influencia del dinero profesional hasta la meta. El error trasciende una sola contienda: los mercados de predicción han ganado seguidores como herramientas de pronóstico para eventos políticos, y cómo se construyen sus probabilidades—y por quién—se ha vuelto clave para cuánto peso merecen.

Un mercado lento en reaccionar

Luiz Inácio Lula da Silva—conocido comúnmente como Lula—derrotó a Bolsonaro en la elección presidencial celebrada el domingo. Bolsonaro había quedado adelante en la primera vuelta de votación a comienzos de octubre, pero no alcanzó la mayoría, lo que obligó a una segunda vuelta. Lula ganó esa segunda ronda con mayoría y ahora cumplirá su cuarto mandato como presidente.

Para el día de la elección, Lula rondaba un 20% de probabilidad de victoria en Polymarket, con Bolsonaro en el 80%. Incluso cuando las encuestas y los primeros resultados comenzaron a llegar, un gran operador dijo que el mercado fue lento en impulsar las probabilidades hacia Lula.

"Los sharps [término para predictores profesionales de alto riesgo] sabían que el mercado estaba mal valorado, probablemente más cerca del 30-40% el día del [evento]. El error de precios fue más evidente durante el comercio en vivo; Lula estaba casi asegurado a las 6:15 pm ET cuando el 'Sí' a Lula cotizaba en 60c", dijo la ballena seudónima de Polymarket FhantomBets a Decrypt. "Los traders minoristas estaban tan en contra de Lula que podías obtener tamaño ilimitado a 60-80c cuando Lula [esencialmente] ya había ganado".

Los contratos de los mercados de predicción se liquidan a $1, por lo que cualquier precio por debajo de ese nivel—como $0,60 en una apuesta de "sí" por Lula en la elección de Brasil—representa las probabilidades implícitas de que el evento ocurra.

FhantomBets agregó que muchas ballenas—traders que mantienen posiciones grandes—él incluido, habían estado vendiendo posiciones de largo plazo para obtener capital líquido y así aumentar su tamaño en el mercado de Brasil. En su relato, los traders minoristas con menos experiencia en mercados de predicción mantuvieron infladas las percibidas probabilidades de Bolsonaro hasta el final.

Un vacío regulatorio y escasa liquidez

Luke Nolan, investigador sénior de CoinShares, rechazó la narrativa de culpar al minorista, señalando que los precios de Polymarket se movieron en línea con los resultados de las encuestas a medida que se difundían durante la noche.

"No creo que más usuarios sean inherentemente un problema. Pueden aportar liquidez y perspectivas diferentes, incluido conocimiento local. Lo que importa es si la participación aporta información distinta y si los traders pueden actuar sobre ella", dijo Nolan a Decrypt. "Sería cauteloso en explicar el resultado simplemente como que los profesionales tenían razón y el minorista se equivocó".

En cambio, Nolan sugirió que la prohibición de mercados de predicción en Brasil es probablemente una razón mayor del severo error de precios. Einar Knobel, CEO y cofundador de la casa de apuestas y firma de mercados de predicción TxODDS, coincidió.

"El precio lo fijaron mayormente personas fuera del país", dijo Knobel a Decrypt. "Operaban con el resultado de la primera vuelta, los titulares de las encuestas y la narrativa construida a su alrededor".

Brasil dictó una prohibición integral contra las plataformas de mercados de predicción en abril, citando preocupaciones de protección al inversor y el aumento de la adicción al juego en el país, una medida que en la práctica dejó la fijación de precios en manos de participantes en el extranjero. El ministro de Hacienda, Dario Durigan, dijo que las plataformas violaban las regulaciones de apuestas y carecían de supervisión regulatoria adecuada.

La liquidez también fue escasa. Knobel señaló que el mercado de la elección brasileña captó apenas el 4,5% del volumen que atrajo la elección presidencial de EE.UU. de 2024. "Con menos participantes y casi ningún conocimiento local en el libro, hubo poco para corregir el precio", dijo.

Una sorpresa, no un fallo sistémico

Nolan cree que los traders dieron demasiado peso al desempeño de Bolsonaro en la primera vuelta, subestimaron el aumento de la participación de votantes en la segunda ronda y asumieron cómo transferirían su voto los seguidores de los candidatos eliminados.

"Dicho esto, Lula tenía un precio de alrededor del 20% antes de la votación", dijo. "Eso sigue siendo alguna forma de probabilidad significativa de ganar. Creo que hay buenas razones para cuestionar si el mercado lo subestimó. Al final, algo que tiene un 80% de probabilidad de ocurrir no ocurre el 20% de las veces".

El error de precios fue una sorpresa significativa, pero Nolan advirtió contra verlo como un fracaso masivo. Señaló que los mercados de predicción continúan fijando precios de eventos mejor que las plataformas de apuestas tradicionales, y citó que Betfair le dio a Hillary Clinton un 83% de probabilidad la víspera de la elección de EE.UU. de 2016.

"En suficientes eventos, los resultados con un 20% de probabilidad deberían ocurrir aproximadamente el 20% de las veces. También deberíamos comparar su desempeño con otros pronósticos disponibles al mismo tiempo", dijo Nolan a Decrypt. "La preocupación sería un patrón persistente de exceso de confianza o un fracaso en incorporar información relevante, más que una sorpresa individual".

Bajo esa visión, el error brasileño no es, por sí solo, evidencia de un fallo estructural. La métrica a observar de aquí en adelante, con ese mismo estándar, es si los resultados valorados en torno al 20% siguen ocurriendo cerca del 20% de las veces en suficientes eventos—o si errores como el de Brasil comienzan a formar el patrón que Nolan describió.