Cómo los operadores del mercado vencen a Wall Street en la predicción de la inflación

Un estudio exhaustivo realizado por la plataforma de mercados de predicción Kalshi demuestra que los traders independientes que operan dentro de sistemas basados en el mercado superan constantemente al consenso de Wall Street en la predicción de la inflación. Los hallazgos desafían las suposiciones tradicionales sobre la previsión de expertos y revelan las ventajas competitivas de la agregación descentralizada de información, posicionando a los traders y a los mercados como herramientas cada vez más valiosas para los tomadores de decisiones institucionales que navegan en la incertidumbre económica.

Los traders ofrecen una precisión superior: Los datos

Durante un período de 25 meses, desde febrero de 2023 hasta mediados de 2025, los traders que utilizan la plataforma de mercado de predicción Kalshi lograron una tasa de error promedio un 40% menor en comparación con las estimaciones convencionales del consenso de Wall Street al predecir cambios en el Índice de Precios al Consumidor (IPC) año tras año. La ventaja en precisión se volvió aún más pronunciada durante períodos de volatilidad económica significativa. Cuando las lecturas del IPC se desviaron bruscamente de las expectativas, los traders de Kalshi superaron las previsiones del consenso en hasta un 67%, según el estudio titulado “Crisis Alpha: ¿Cuándo superan los mercados de predicción al consenso de expertos?”

La investigación también descubrió un indicador predictivo con posibles implicaciones políticas: cuando las estimaciones del IPC de los traders divergieron del consenso en más de 0,1 puntos porcentuales una semana antes de la publicación de datos, la probabilidad de una desviación significativa en las lecturas reales del IPC aumentó a aproximadamente el 80%, en comparación con un 40% en la línea base cuando las previsiones estaban alineadas estrechamente.

La ventaja informativa de los traders: Agregación basada en el mercado

La superioridad de las previsiones de los traders proviene de mecanismos fundamentalmente diferentes para recopilar y sintetizar información. A diferencia de las estimaciones de consenso tradicionales, que a menudo dependen de modelos estandarizados y marcos analíticos compartidos entre instituciones, plataformas de mercado de predicción como Kalshi y Polymarket agrupan previsiones de diversos traders que operan con incentivos financieros directos. Cada trader aporta diferentes fuentes de datos, metodologías alternativas y conocimientos especializados del sector a sus predicciones.

Esta estructura crea lo que los investigadores describen como un efecto de “sabiduría de la multitud”, una ventaja informativa natural que surge cuando participantes independientes contribuyen con sus perspectivas distintas hacia un objetivo común. Los sistemas de previsión tradicionales, en cambio, pueden volverse homogeneizados, con múltiples instituciones incorporando sin saberlo supuestos y metodologías similares, limitando su capacidad para detectar cambios emergentes en las condiciones económicas.

Por qué los traders se adaptan más rápido que el consenso de expertos

Los pronosticadores institucionales operan bajo restricciones que los traders suelen evitar. Los analistas profesionales y economistas enfrentan riesgos reputacionales y políticas organizacionales que pueden desalentar predicciones audaces o contrarias, incluso cuando los datos disponibles sugieren que las previsiones no convencionales podrían ser más precisas. En contraste, los traders en mercados de predicción operan bajo incentivos puramente basados en el rendimiento: obtienen beneficios cuando aciertan y pierden cuando se equivocan, creando un entorno donde la precisión supera al conservadurismo institucional.

Además, los precios en los mercados de predicción se actualizan continuamente en tiempo real, ajustándose inmediatamente a medida que entra nueva información en el ecosistema. Las estimaciones de consenso, en comparación, suelen finalizarse varios días antes de las publicaciones oficiales de datos, creando un retraso inherente que puede perjudicar a los pronosticadores tradicionales en entornos económicos de cambios rápidos.

La adopción del mercado se acelera ante un reconocimiento creciente

El mercado de previsiones basadas en predicciones está experimentando una rápida expansión institucional. Kalshi recaudó 1.000 millones de dólares en una valoración de 11.000 millones en diciembre de 2025, mientras que Polymarket supuestamente exploraba rondas de financiación con valoraciones que alcanzaban hasta 15.000 millones. La expansión del acceso de los traders a los mercados de predicción se ha intensificado tras la integración de Kalshi en Phantom, una importante cartera de criptomonedas con aproximadamente 20 millones de usuarios, lo que indica un reconocimiento cada vez mayor de las capacidades de previsión basadas en el mercado.

Apoyando esta tendencia, una investigación independiente realizada a principios de este año encontró que los traders de Polymarket lograron una precisión del 90% en la predicción de eventos importantes con un mes de antelación, y del 94% en las horas inmediatamente previas a los eventos reales.

La previsión basada en el mercado como herramienta institucional

Aunque se reconoce que los eventos de impacto son inherentemente raros y difíciles de predecir de manera consistente, los autores del estudio de Kalshi enfatizan que los datos sugieren firmemente un papel para los traders y los sistemas basados en el mercado como componentes complementarios dentro de marcos más amplios de gestión de riesgos institucional y planificación política. El estudio señala: “Aunque el tamaño de la muestra de shocks es pequeño (como debe ser en un mundo donde son en gran medida inesperados), el patrón es claro: cuando el entorno de previsión se vuelve más desafiante, la ventaja de la agregación de información de los mercados se vuelve más valiosa.”

En lugar de reemplazar por completo las metodologías de previsión establecidas, los tomadores de decisiones institucionales pueden encontrar que incorporar señales de los mercados de predicción—donde los traders compiten por predecir resultados con precisión—proporciona un valor particular durante períodos de incertidumbre económica estructural, cuando los enfoques tradicionales de consenso a menudo tienen dificultades para captar las dinámicas emergentes del mercado.