El 8 de febrero, hora de EE.UU. (9 de febrero, 7:30 a.m. hora de Pekín), cientos de millones de aficionados de la Liga Nacional de Fútbol Americano (NFL) se congregaron frente a sus pantallas para ver el Super Bowl, y muchos también estaban pendientes de otra pantalla: siguiendo de cerca la actividad de trading en los mercados de predicción, donde las opciones de apuesta abarcaban de todo, desde el campeón del partido y el marcador final, hasta los yardas de pase de los mariscales de campo de cada equipo.
En el último año, el volumen de transacciones en los mercados de predicción de EE.UU. alcanzó al menos 27.9 mil millones de dólares, con activos que cubren una amplia gama, desde resultados de eventos deportivos y formulación de políticas económicas, hasta lanzamientos de nuevos productos. Sin embargo, la naturaleza de estos mercados siempre ha sido objeto de debate: ¿Se trata de una actividad de trading o de apuestas? ¿Es una herramienta de noticias que agrega la sabiduría colectiva, o un medio de verificación científica? ¿Y el modelo de desarrollo actual es ya la solución óptima?
Como economista que ha estudiado durante mucho tiempo los mercados y los mecanismos de incentivos, mi respuesta comienza con una premisa simple: los mercados de predicción son, en esencia, mercados. Y los mercados son una herramienta central para asignar recursos y agregar información. La lógica operativa de los mercados de predicción es emitir activos vinculados a eventos específicos: cuando el evento ocurre, los traders que poseen los activos obtienen ganancias. Las personas realizan transacciones basadas en su propio juicio sobre la evolución del evento, y es así como el valor central del mercado se manifiesta.
Desde la perspectiva del diseño de mercados, consultar la información de los mercados de predicción es mucho más referencial que confiar en la opinión de un único comentarista deportivo, o incluso que consultar las cuotas de apuestas de Las Vegas. El objetivo principal de las casas de apuestas deportivas tradicionales no es predecir el resultado de un partido, sino "equilibrar el dinero apostado" ajustando las cuotas, atrayendo fondos al lado con menos apuestas en cualquier momento. Las apuestas de Las Vegas buscan que los jugadores estén dispuestos a apostar por resultados poco probables, mientras que los mercados de predicción permiten a las personas realizar transacciones basadas en su juicio real.
Los mercados de predicción también facilitan la extracción de señales efectivas de una vasta cantidad de información. Por ejemplo, si quieres predecir la probabilidad de que se implementen nuevos aranceles, derivarlo del precio de los futuros de soja sería un proceso muy indirecto, ya que el precio de los futuros está influenciado por múltiples factores. Pero si planteas esta pregunta directamente en un mercado de predicción, obtendrás una respuesta más directa.
El prototipo de este modelo se remonta a la Europa del siglo XVI, donde la gente incluso apostaba por "quién sería el próximo Papa". El desarrollo moderno de los mercados de predicción está enraizado en los sistemas teóricos de la economía contemporánea, la estadística, el diseño de mecanismos y la informática. En la década de 1980, Charles Plott del Instituto Tecnológico de California y Shyam Sunder de la Universidad de Yale establecieron el marco académico formal, y poco después, el primer mercado de predicción moderno, el Iowa Electronic Markets, fue lanzado.
El mecanismo de funcionamiento de los mercados de predicción es en realidad bastante simple. Tomemos como ejemplo la apuesta "¿Lanzará Sam Darnold, mariscal de campo de los Seattle Seahawks, un pase dentro de la yarda de la zona de anotación rival?". El mercado emitiría un contrato correspondiente; si el evento ocurre, cada contrato pagará 1 dólar a su titular. A medida que los traders compran y venden este contrato, el precio de mercado del contrato puede interpretarse como la probabilidad de que el evento ocurra, representando el juicio colectivo de los traders. Por ejemplo, si un contrato se cotiza a 0.5 dólares, significa que el mercado considera que la probabilidad de que el evento ocurra es del 50%.
Si crees que la probabilidad de que el evento ocurra es superior al 50% (digamos, 67%), puedes comprar este contrato. Si el evento finalmente se materializa, el contrato que compraste por 0.5 dólares te reportará 1 dólar, con un beneficio bruto potencial de 0.67 dólares. Tu acción de compra impulsará el precio de mercado del contrato, y la estimación de probabilidad correspondiente aumentará, lo que también envía una señal al mercado: alguien cree que el mercado está subestimando actualmente la probabilidad de que el evento ocurra. Por el contrario, si alguien cree que el mercado está sobreestimando la probabilidad, la acción de venta reducirá el precio y la estimación de probabilidad.
Cuando los mercados de predicción funcionan bien, muestran ventajas significativas sobre otros métodos de predicción. Las encuestas de opinión y los cuestionarios solo pueden obtener la proporción de puntos de vista; convertirlos en estimaciones de probabilidad requiere métodos estadísticos para analizar la relación entre la muestra encuestada y la población general; además, los resultados de dichas encuestas suelen ser datos estáticos en un momento dado, mientras que la información del mercado de predicciones se actualiza continuamente con la llegada de nuevos participantes y nueva información.
Lo más crucial es que los mercados de predicción tienen incentivos claros; los traders tienen "piel en el juego". Deben revisar cuidadosamente la información que poseen e invertir dinero y asumir riesgos solo en las áreas que mejor conocen. Y en los mercados de predicción, las personas pueden convertir su información y experiencia en ganancias, lo que también incentiva a todos a buscar activamente información profunda sobre las áreas relevantes.
Finalmente, el alcance de los mercados de predicción supera con creces el de otras herramientas. Por ejemplo, alguien con información que afecte la demanda de petróleo puede obtener ganancias mediante posiciones largas o cortas en futuros de crudo, pero en la realidad, muchos resultados que queremos predecir no pueden realizarse a través de mercados de materias primas o acciones. Recientemente, han surgido mercados de predicción especializados que intentan agregar juicios para predecir el momento de la resolución de problemas matemáticos específicos; esta información es crucial para el desarrollo científico y un hito importante para medir el avance de la inteligencia artificial.
A pesar de sus ventajas significativas, para que los mercados de predicción alcancen su verdadero valor, aún deben resolver numerosos problemas. Primero, a nivel de infraestructura del mercado, siempre existen preguntas pendientes de aclarar: ¿Cómo se verifica si un evento ha ocurrido realmente y se logra un consenso en el mercado? ¿Cómo se garantiza la transparencia y auditabilidad de las operaciones del mercado?
Luego están los desafíos del diseño del mercado. Por ejemplo, deben participar traders que posean información relevante; si todos los participantes carecen de conocimiento, el precio de mercado no transmitirá ninguna señal efectiva. Por el contrario, varios participantes con diferentes informaciones relevantes deben estar dispuestos a operar, de lo contrario las valoraciones del mercado de predicción estarán sesgadas. El mercado de predicciones previo al referéndum del Brexit es un ejemplo clásico de lo contrario.
Y si participan personas con información privilegiada absoluta, también surgirán nuevos problemas. Por ejemplo, el coordinador ofensivo de los Seahawks sabe exactamente si Sam Darnold lanzará un pase dentro de la yarda, o incluso puede influir directamente en este resultado. Si este tipo de personas participan en el trading, la equidad del mercado se vería gravemente comprometida. Si los participantes potenciales creen que hay operadores con información privilegiada en el mercado, podrían optar racionalmente por abandonarlo, lo que finalmente llevaría al colapso total del mercado.
Además, los mercados de predicción también enfrentan el riesgo de manipulación: alguien podría convertir esta herramienta, originalmente destinada a agregar el juicio colectivo, en un medio para manipular la opinión pública. Por ejemplo, el equipo de campaña de un candidato podría utilizar fondos de campaña para influir en la valoración del mercado de predicciones y crear una atmósfera de "victoria inminente". Afortunadamente, los mercados de predicción tienen cierta capacidad de autocorrección en este aspecto: si la valoración de probabilidad de un contrato se desvía del rango razonable, siempre habrá traders que opten por operar en contra, llevando al mercado de vuelta a la racionalidad.
Debido a los diversos riesgos mencionados, las plataformas de mercados de predicción deben esforzarse por mejorar la transparencia operativa, divulgando claramente las reglas relacionadas con la gestión de participantes, el diseño de contratos, las operaciones del mercado y otros aspectos. Si estos problemas se resuelven con éxito, podemos prever que los mercados de predicción desempeñarán un papel cada vez más importante en el campo de la predicción en el futuro.
