Los mercados de predicción agregan el juicio humano en teoría, pero algunas de sus oportunidades de trading consistentes pueden terminar siendo capturadas por sistemas que se mueven más rápido de lo que cualquier persona puede.
Las oportunidades de arbitraje pueden aparecer como breves desajustes de precios, desde resultados que temporalmente no suman 100%, hasta cortos retrasos en la rapidez con la que los mercados reaccionan a nueva información.
Rodrigo Coelho, CEO de Edge & Node, dijo que los bots ya están escaneando cientos de mercados por segundo, un papel que se superpone cada vez más con agentes impulsados por IA más avanzados.
“Capturar esas oportunidades requiere monitorear miles de mercados y ejecutar transacciones casi instantáneamente, razón por la cual están en gran medida dominados por sistemas automatizados,” dijo Coelho a Cointelegraph.
Eso convierte a los mercados de predicción en un siguiente paso natural para los sistemas impulsados por IA construidos para explotar brechas de precios efímeras sin intervención humana.
_Los agentes de IA pueden apuntar a brechas breves en los mercados de predicción. Fuente: _Rohan Paul
Mecánica de arbitraje en mercados de predicción
Los precios de Bitcoin y criptomonedas no han estado funcionando bien recientemente, con Tom Lee de BitMine llamando al sentimiento actual un “mini invierno cripto.” Mientras tanto, los mercados de predicción han surgido como lugares donde los usuarios pueden apostar para obtener ganancias independientemente de las condiciones económicas más amplias.
El auge de los mercados de predicción también ha visto oportunidades como lo que Coelho llama “arbitraje de latencia,” que dependen de ventanas cortas demasiado estrechas para que los humanos las apunten manualmente. Él dijo a Cointelegraph:
Si hay incluso un retraso de unos pocos segundos entre un evento que ocurre y el mercado que se actualiza, los bots escanean eso y hacen apuestas sobre el resultado correcto. Durante esa ventana, tienen una victoria garantizada del 100%.”
Un estudio reciente encontró que Polymarket exhibe inconsistencias de precios frecuentes, permitiendo a los comerciantes construir posiciones de arbitraje. Estas oportunidades surgen tanto dentro de mercados individuales, donde las probabilidades no suman 100%, como entre mercados relacionados con precios inconsistentes. Los investigadores estimaron que aproximadamente $40 millones han sido extraídos de estas ineficiencias.
_Los investigadores académicos presentan sus hallazgos en la Conferencia Internacional sobre Avances en Tecnologías Financieras. Fuente: _CyLab/YouTube
Los mercados de predicción aún son incipientes, pero su tecnología también ha estado mejorando. Por ejemplo, Polymarket recientemente introdujo tarifas de tomador para aumentar los costos de trading. Los resultados no se finalizan de inmediato, lo que hace que estas estrategias sean menos confiables y no siempre rentables.
Los agentes de IA podrían amplificar los riesgos de manipulación del mercado
Además de arbitraje, los agentes de IA podrían asumir cada vez más la actividad en los mercados de predicción, planteando preocupaciones de que los sistemas automatizados puedan replicar los mismos comportamientos vistos en los humanos. Están entrenados en la actividad humana, después de todo.
Coelho señaló que los grandes jugadores pueden influir en los resultados al realizar apuestas considerables de un lado, y que agentes más avanzados podrían explotar dinámicas similares a gran escala.
“Si tienes un gran pool de dinero y el mercado es delgado, puedes apostar de un lado y influir en el mercado, como vimos en las elecciones cuando un tipo francés apostó como [$45 millones] a que Donald Trump ganaría,” dijo.
El interés abierto de Polymarket fue más alto alrededor de octubre y principios de noviembre de 2024, durante las elecciones de EE. UU., según datos de Dune Analytics. Tras un fuerte declive inicial, ha seguido aumentando en popularidad, con la política como el tema más popular, seguido de deportes y cripto.
_El interés abierto de Polymarket se acerca a los niveles de las elecciones de 2024. Fuente: _datadashboards/Dune Analytics
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Pranav Maheshwari, un ingeniero en Edge & Node, dijo que la rápida mejora de los agentes de IA junto a los mercados de predicción hace que tales riesgos sean más urgentes y pidió medidas de protección.
“Hasta ahora, los agentes de IA tienen capacidades medias y les damos muchos permisos. Con esta capacidad media, ya han comenzado a actuar de forma autónoma,” dijo Maheshwari a Cointelegraph.
Pero en el futuro, los agentes de IA tendrán capacidades realmente altas. Cuando tengan capacidades realmente altas como los humanos, tienes que restringir sus permisos.”
De bots de ejecución a sistemas impulsados por IA
El trading en sí mismo está experimentando un cambio, a medida que la automatización pasa de simples bots de ejecución a sistemas más avanzados, asistidos por IA, capaces de identificar y actuar sobre oportunidades en tiempo real.
Los sistemas actualmente utilizados para explotar ineficiencias del mercado siguen siendo en gran medida basados en reglas, pero las herramientas detrás de ellos están evolucionando.
Archie Chaudhury, CEO de LayerLens, dijo que la mayoría de los participantes minoristas no están utilizando agentes de IA directamente, confiando en cambio en interfaces de chatbot como ChatGPT o Gemini para investigación, mientras que los usuarios más avanzados están comenzando a experimentar con la automatización.
“Algunos de nosotros simplemente usamos agentes de codificación como Claude Code para crear bots automatizados o algoritmos para ejecutar transacciones, mientras que otros lo llevan un paso más allá, usando herramientas autónomas como OpenClaw para permitir la ejecución automática de transacciones y otras políticas,” dijo a Cointelegraph.
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A medida que la alfabetización en IA entre los comerciantes minoristas aumenta, los agentes podrían ampliar el acceso a estrategias que anteriormente estaban limitadas a instituciones, según Chaudhury. Sin embargo, esto no elimina la competencia, y grandes instituciones ya están utilizando IA, aunque no siempre públicamente.
Agregó que las arquitecturas existentes de modelos de lenguaje grande son adecuadas para interpretar datos financieros estructurados, lo que podría reducir la barrera técnica para construir sistemas de trading que anteriormente requerirían experiencia cuantitativa especializada.
Las mismas dinámicas ya son visibles en los mercados de cripto, donde el arbitraje depende cada vez más de la automatización en lugar del juicio humano. A medida que estos sistemas evolucionan, la ventaja se está desplazando hacia la velocidad de ejecución. Aquellos que se apoyan en IA y automatización tienen una clara ventaja sobre aquellos que no lo hacen.
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