Autor: Changan I Biteye Equipo de Contenido
Aeropuerto Charles de Gaulle de París, un hombre de pie junto a la pista, sosteniendo una fuente de calor portátil, calentando un sensor meteorológico.
Minutos después, el mercado meteorológico de Polymarket se liquidó a 22°C, y la posición que había construido a un precio extremadamente bajo se convirtió en 34.000 dólares.
Todo el proceso no involucró estrategias cuantitativas complejas, ni siquiera ninguna barrera técnica, solo hizo una cosa: supo de dónde provenían los datos de liquidación de todo el mercado e influyó en ellos.
Lo que este artículo realmente quiere discutir no es una vulnerabilidad específica, sino un problema más fundamental: cuando un mercado tiene como objetivo "reflejar la realidad", ¿está también proporcionando a los participantes un incentivo para influir en la realidad?
En este artículo, responderemos tres preguntas:
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Qué tipo de mercados en los mercados de predicción son más susceptibles de ser manipulados desde la fuente
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Cómo ocurren estas "vulnerabilidades" en la realidad
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¿Cuál es la actitud real de Polymarket y Kalshi frente a estos problemas?
I. Crees que estás apostando por la realidad, pero en realidad estás apostando por la fuente de datos
La mayoría de la gente, al discutir los mercados de predicción, se centra en las reglas en sí, por ejemplo: ¿cómo se gana exactamente en este mercado? Pero esto es solo la primera capa. La lógica de liquidación de los mercados de predicción tiene dos niveles:
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La primera capa son las reglas de la plataforma, que determinan «qué resultado se considera una victoria»
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La segunda capa es la fuente de datos, que determina «qué ha ocurrido en el mundo real»
El mercado apuesta realmente por la realidad misma, pero la realidad primero debe ser «registrada» para poder liquidarse. Así que en el pasado, la gente estudiaba las reglas, revisaba las fuentes específicas citadas en las reglas, confirmaba exactamente qué sitio web se utilizaba, e incluso enviaba correos electrónicos directamente a los proveedores de datos más upstream para intentar obtener los datos antes.
Este paso esencialmente se basaba en competir por quién «sabía el resultado antes», como alguien yendo a ver un partido en vivo y apostando antes de que el marcador se sincronizara con el sistema de datos oficial.
Pero hay un punto aún más fácil de pasar por alto: cuando todos buscan la forma de «obtener datos más rápido», una parte de la gente comienza a eludir este paso y va directamente a influir en el resultado mismo. Siempre que la realidad finalmente entre en el mercado a través de una fuente de datos, entonces influir en la realidad equivale a influir en la liquidación.
Desde «consultar las reglas», hasta «encontrar la fuente de datos», y luego «influir en el resultado», estas son tres etapas en el mismo camino. Los dos primeros aún aprovechan la asimetría de información, pero el último paso ya es crear activamente el resultado.
Esto también cambia esencialmente el riesgo de los mercados de predicción. El problema ya no es solo si las reglas son rigurosas o si los datos son oportunos, sino si la realidad, antes de ser registrada, ya ha sido intervenida previamente.
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Cuando no puedes influir en esta fuente de datos, estás prediciendo.
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Cuando puedes influir en esta fuente de datos, estás cambiando el resultado.
La competencia en los mercados de predicción se reduce esencialmente a una cosa: quién puede decidir antes, o directamente, «la realidad que lee el mercado».
II. Diferencias en la manipulabilidad de diferentes tipos de mercados
No todos los mercados tienen el mismo riesgo. Según la lógica de manipulación, se pueden dividir aproximadamente en cuatro tipos.
Tipo 1: Mercados que dependen de una fuente de datos físicos de un solo punto
Los mercados meteorológicos suelen considerarse los más susceptibles a la manipulación. Su liquidación depende de lecturas específicas de estaciones meteorológicas específicas, y las estaciones meteorológicas son dispositivos físicos, de ubicación pública y a veces con mantenimiento insuficiente. Bajo ciertas condiciones, un atacante puede influir físicamente en las lecturas del sensor.
Un problema más profundo es que los datos meteorológicos en sí mismos tienen discrepancias entre múltiples fuentes. Weather Underground (WU) y los datos METAR de aviación a menudo no coinciden en las mediciones del mismo lugar. A veces, las reglas del mercado no especifican claramente qué fuente usar, o las reglas en sí mismas tienen espacio para la interpretación. Esta zona gris es en sí misma un riesgo.
Tipo 2: Mercados donde los iniciados pueden saber el resultado de antemano
Los mercados de creadores de contenido tienen inherentemente asimetría de información. Tanto Polymarket como Kalshi han abierto muchos mercados alrededor de los videos de MrBeast, apostando sobre qué palabras dirá en su próximo video, la duración del video, las reproducciones. Esta información, antes de que se publique el video, la conoce todo el equipo de producción.
Kalshi manejó públicamente su primer caso de trading de información privilegiada de este tipo en febrero de 2026: Artem Kaptur, editor de MrBeast, mostró una tasa de éxito casi perfecta en sus apuestas en mercados relacionados con MrBeast, y apostaba por opciones muy poco probables y con cuotas muy bajas. Este patrón llamó la atención del sistema antifraude de la plataforma.
Kalshi determinó que había utilizado información no pública del video para apostar, obteniendo ganancias de más de 5000 dólares. Finalmente fue multado con 20,000 dólares, su cuenta fue suspendida por dos años y fue denunciado a la CFTC.
Mercados del mismo tipo incluyen a varios miembros de la Fuerza Aérea de Israel que fueron investigados o acusados por apostar en Polymarket sobre el momento de los ataques militares contra Irán. Un oficial filtró información sobre la acción de ataque de 2025 a un colega, y juntos obtuvieron ganancias de aproximadamente 244,000 dólares. Finalmente fueron acusados de "filtrar información clasificada". Otro miembro de la tripulación dijo durante el interrogatorio: "Toda la escuadría estaba apostando en Polymarket".
También aparecieron señales similares en relación con Venezuela: en enero de 2026, una cuenta recién creada en Polymarket obtuvo ganancias de más de 400,000 dólares en mercados sobre la salida de Maduro y la acción militar estadounidense.
El problema estructural de este tipo de mercados es que cualquier persona que conozca el contenido puede utilizar el mercado de predicción como canal de monetización. Los KOL, artistas, deportistas y las personas cercanas a ellos son fuentes potenciales de asimetría de información.
Tipo 3: Mercados donde la persona involucrada tiene motivos para manipular el resultado
Esta es una capa más sutil que el trading de información privilegiada: la persona involucrada sabe que el mercado existe y puede manipular directamente el curso del evento.
El caso más típico es el mercado de la cantidad de tweets de Andrew Tate. Polymarket abrió varios mercados de "¿Cuántos tweets publicará Andrew Tate esta semana?". El volumen de operaciones en una sola edición superó los 240,000 dólares.
El 10 de marzo de 2026, el trader @Euanker publicó un análisis on-chain, acusando al menos a 7 cuentas vinculadas de coordinar apuestas en 6 de estos mercados, con ganancias combinadas de aproximadamente 52,000 dólares. La evidencia on-chain mostró que estas cuentas usaban el mismo exchange y la misma billetera Gnosis Safe, altamente vinculadas al propio Tate.
Este caso revela un problema más fundamental que el trading de información privilegiada común: Tate mismo es el controlador de la variable, puede publicar unos tweets más o menos para ganar en el intervalo que quiera, equivalentemente es tanto jugador como árbitro.
Otra versión de la misma lógica: el CEO de Coinbase, Brian, durante la llamada de resultados trimestrales, leyó directamente "Bitcoin, Ethereum, Blockchain, Staking, Web3". Posteriormente dijo en X que era una "broma espontánea" para que todos los mercados de Polymarket y Kalshi se liquidaran como "Sí".
Tipo 4: Mercados donde la acción de una sola persona puede cambiar el resultado real
En agosto de 2025, en partidos de la WNBA ocurrieron consecutivamente eventos donde espectadores lanzaron juguetes sexuales verdes a la cancha. Polymarket inmediatamente abrió mercados de apuestas sobre la serie. Un usuario "gigachadsolana" apostó aproximadamente 13,000 dólares unas dos horas antes de que ocurriera el evento, de que ocurriría tal evento. Después del evento, obtuvo una ganancia neta de más de 6000 dólares.
El problema central de este caso no es si este usuario sabía de antemano, sino que la estructura del mercado en sí constituía un incentivo: cualquier persona con una posición de apuesta suficientemente grande puede asegurar ganancias llevando a cabo personalmente la acción, con un costo de apenas una entrada y un accesorio.
Usando el marco de identificación de contrapartes de Domer: cuenta nueva, mercado único, apuesta grande, insensible al precio (operación a precio de mercado), retirar fondos después de apostar. Esta combinación satisface todas las características del trading de información privilegiada. Solo que llegó demasiado rápido; para cuando otros reaccionaron, el mercado ya se había liquidado.
III. La divergencia entre Kalshi y Polymarket, ¿cuál es su esencia?
Si las vulnerabilidades de los mercados de predicción serán castigadas depende en gran medida de en qué plataforma operes. Las dos principales plataformas de la industria, enfrentando el mismo problema, han tomado caminos截然不同 (completamente diferentes).
El enfoque de Kalshi es tratar la aplicación de normas como parte de la construcción de su marca. El caso del editor de MrBeast, el caso del candidato al Congreso; cada vez publican claramente el resultado del处理 (tratamiento), el monto de la multa, el período de suspensión de la cuenta, si se informó a la CFTC. En la publicidad desplegada por Washington, Kalshi directamente anuncia "We ban insider trading" (Prohibimos el trading de información privilegiada).
La actitud de Polymarket es mucho más compleja. En noviembre de 2025, el CEO de Polymarket, Shayne Coplan, en el programa "60 Minutes" de CBS, cuando se le preguntó sobre el trading de información privilegiada, dijo: "Creo que es algo bueno que la gente entre al mercado con ventajas de información. Obviamente necesitas gestionarlo, necesitas ser muy claro y estricto en trazar límites... y estándares éticos, en eso hemos gastado mucho tiempo".
La lógica detrás de esta declaración es: el flujo de información privilegiada al mercado hace que los precios sean más precisos, este es el valor del mercado de predicciones. Las personas que conocen el cronograma de acciones militares apuestan, las que conocen el contenido del video apuestan, esta información originalmente no tenía forma de monetizarse, el mercado de predicciones les da una salida, y al mismo tiempo hace que el precio de mercado se acerque más a la verdad.
Esta lógica tiene cierto fundamento a nivel académico, pero también significa que Polymarket, durante mucho tiempo, ha mantenido una actitud de tolerancia tácita hacia lo que ocurre en su plataforma.
El punto de inflexión fue el "Caso Van Dyke". Polymarket dijo en un comunicado que cuando descubrieron que un usuario estaba utilizando información gubernamental confidencial para operar,主动 (activamente) entregaron el caso al Departamento de Justicia y cooperaron con la investigación. "El trading de información privilegiada no tiene cabida en Polymarket, el arresto de hoy demuestra que el sistema funciona correctamente".
Verificación de identidad y rendición de cuentas: La misma persona, dos desenlaces diferentes
La forma más directa de entender la diferencia entre las dos plataformas es imaginar qué le pasaría al mismo trader con información privilegiada operando en cada plataforma.
Registrar una cuenta en Kalshi requiere enviar información de identidad real para completar la verificación KYC. El sistema de IA de la plataforma escanea continuamente patrones de trading anómalos. Una vez que detecta un problema, Kalshi sabe quién está detrás de la cuenta, puede contactar directamente con la persona involucrada y también puede entregar la información de identidad a la CFTC.
Flujo: El sistema detecta anomalías → La plataforma confirma la identidad → Sanción pública → Reporte a la CFTC.
Registrarse en Polymarket solo requiere una dirección de cartera criptográfica, sin necesidad de información de identidad real. Cuando los analistas de la comunidad se fijaron en la cuenta "ricosuave666" que ganó 155,000 dólares en el mercado de ataques de Israel a Irán.
La forma de处理 (tratar) de Polymarket fue eliminar esa cuenta. Pero después de eliminar la cuenta, la persona detrás puede volver inmediatamente con una nueva dirección de cartera, la plataforma no tiene ningún mecanismo para识别 (identificar) que es la misma persona.
El caso Van Dyke fue una situación especial. Se registró en Polymarket usando su correo electrónico personal, dejando un rastro digital rastreable, y finalmente el FBI lo encontró siguiendo los registros on-chain. El director legal de Polymarket, Neal Kumar, dijo después: "Esto no es anónimo, te encontrarán, como le pasó a esta persona".
Esta es la diferencia esencial en la capacidad de rendición de cuentas entre las dos plataformas:
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El KYC de Kalshi permite que la plataforma misma identifique y处理 (trate) las cuentas problemáticas;
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Polymarket depende de la transparencia on-chain加上 (más) la intervención posterior de las agencias de aplicación de la ley, hay una zona gris en el medio donde nadie se hace cargo.
IV. La paradoja de la reflexividad en los mercados de predicción
La verdadera contradicción de los mercados de predicción radica en que están diseñados como una «herramienta para descubrir la verdad», pero sus mecanismos de incentivos también influyen en la realidad.
Esto no es un problema de que el diseño de una plataforma sea insuficiente, ni un problema que se pueda resolver simplemente con regulación, sino una contradicción endógena de los mercados de predicción. Siempre que un evento pueda ser交易 (comercializado), deja de ser solo un objeto observado y se convierte en un mercado que puede ser influenciado por los participantes.
Este problema ya existía en los mercados financieros, Soros lo llamó «reflexividad»: la expectativa del mercado sobre la realidad, a su vez, influye en la realidad misma.
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El mercado originalmente reflejaba la realidad, pero el acto de reflejar itself (en sí mismo) cambia la realidad. Los mercados de predicción llevan esta reflexividad a una posición más extrema.
Porque no交易 (comercializan) el precio de las acciones de una empresa, ni el precio futuro de algún activo, sino que apuestan directamente sobre si el evento real en sí ocurrirá o no. Una persona no solo puede apostar por «que algo suceda», sino que también puede, debido a esa apuesta, obtener la motivación para hacer que suceda.
Sensores meteorológicos, estadios de fútbol, contenido de video, cantidad de tweets, acciones militares; estos casos superficialmente son completamente diferentes, pero todos apuntan al mismo problema: cuando la realidad se financializa, la realidad misma se convierte en parte de la transacción.
Por lo tanto, el lugar más peligroso de los mercados de predicción no es que puedan predecir mal, sino que pueden predecir de manera tan valiosa que la gente comienza a actuar en torno a esa predicción.
Cuanto más éxito tenga, más能 (puede) atraer a quienes tienen ventajas de información. Cuanto más importante sea, más probable es que cambie el comportamiento de los participantes. Cuanto más se acerque a la realidad, más可能 (probable) es que termine moldeando la realidad.
Esta es la paradoja más profunda de los mercados de predicción: quiere ser el espejo de la realidad, pero cuando el espejo es lo suficientemente valioso, la gente comenzará a cambiar el mundo frente al espejo.
