Este artículo fue recopilado y organizado por BlockWeeks
Desde su lanzamiento en 2020, la plataforma internacional Polymarket ha emparejado 1.270 millones de órdenes, abarcando 3,07 millones de carteras, con un volumen de negociación nominal de hasta 82.800 millones de USD. Debido a que todas las transacciones se liquidan en la cadena, cada posición, precio de entrada, período de tenencia y pago final queda completamente registrado, lo que permite a los observadores externos, por primera vez, observar cómo se comportan realmente los usuarios en los mercados de predicción utilizando datos completos en lugar de muestreos o cuestionarios, y el registro arroja una boleta de calificaciones bastante poco halagüeña.
Un estudio en profundidad de este registro de liquidación público redujo el alcance de las cuentas a 2,9 millones de cuentas que "operan como humanos", y encontró que el 69,2% de las cuentas minoristas terminaron por debajo del punto de equilibrio, con todo el grupo sufriendo una pérdida neta combinada de 338,9 millones de USD. La indexación y entrega de datos fue completada por la red de oráculos de mercados de predicción y contratos perpetuos Stork.
El informe intenta responder cinco preguntas: ¿Los ganadores retiran sus ganancias o presionan su ventaja? ¿Las ganancias hacen que los operadores sean más audaces y las pérdidas los hacen más conservadores? ¿Cómo se distribuyen las ganancias y las pérdidas? ¿Se especializan los operadores en ciertos temas y la especialización paga? Y, ¿qué separa exactamente a quienes ganan dinero de quienes lo pierden?
Primero, eliminar los bots: el 4,1% de las cuentas consumió el 80,8% de las órdenes
Para preguntar cómo operan los "humanos", primero hay que excluir las cuentas de script. El estudio utilizó el "número de órdenes colocadas por día de negociación activo" como criterio, pero esta distribución es una curva continua sin un punto de ruptura natural, por lo que el corte es un juicio subjetivo. El estudio finalmente adoptó 50 órdenes por día activo como umbral, excluyendo 125.429 cuentas, o el 4,1% del total.
El punto clave es que este "mero" 4,1% de las cuentas contribuyó con el 80,8% de todo el volumen de órdenes y el 41% del volumen de negociación nominal. Este filtro está precisamente destinado a capturar el hecho de que "un número muy pequeño de cuentas completa una proporción muy grande de las operaciones".
Cabe señalar que "minorista" aquí se define por la frecuencia de negociación y no por el tamaño del capital: un operador a tiempo completo bien financiado que hace clic manualmente para colocar órdenes también se cuenta como minorista. Las conclusiones del informe dependen del grupo que opera "a un ritmo humano", no de ninguna definición económica de "minorista".
Ganancias y pérdidas: la mayoría pierde dinero, y los perdedores son más propensos a desaparecer para siempre
La rentabilidad se determina por si el valor de una posición en la liquidación supera su costo, independientemente de si el titular ya la ha canjeado.
Los resultados no son optimistas: el 69,2% de las cuentas terminaron por debajo del punto de equilibrio, con el grupo sufriendo una pérdida neta de 338,9 millones de USD.
El efecto de salida causado por las pérdidas es particularmente pronunciado. Después de una pérdida, el 15,2% de las cuentas no abrió una nueva posición en 30 días; después de una ganancia, esta proporción fue solo del 6,1%. En otras palabras, una cuenta perdedora tiene aproximadamente 2,5 veces más probabilidades de "lavarse las manos" que una cuenta rentable.
Vale la pena señalar que esta plataforma no está compuesta solo por operadores minoristas. Si Polymarket estuviera lleno de expertos, nadie operaría. Esto también apunta a una estructura inherente de los mercados de predicción: es una "máquina de la verdad" y, al mismo tiempo, puede ser una máquina de perder dinero para la mayoría de los participantes.
¿Los ganadores aumentan sus apuestas? La respuesta depende del precio
"Ganar y apostar más" parece intuitivo, pero los datos brutos dicen lo contrario: después de una ganancia, el 46,6% de las posiciones fueron más grandes que la anterior, mientras que después de una pérdida esta proporción fue del 50,2%. Sin embargo, esta comparación tiene una variable de confusión obvia.
El precio de entrada de las posiciones perdedoras suele ser mucho más bajo que el de las posiciones ganadoras: una mediana de 0,43 USD frente a 0,86 USD. Dado que cada acción paga 1 USD si la predicción se cumple y cero si no, un precio de 0,43 USD significa que el mercado cree que el evento tiene una probabilidad del 43% de ocurrir, mientras que quienes están dispuestos a comprar a este precio claramente creen que la probabilidad real es mayor. A precios bajos, "añadir a una posición en términos de dólares" es naturalmente más probable que ocurra.
Una vez fijado el precio de entrada, la conclusión se invierte: dentro del mismo rango de precios, los ganadores aumentan posiciones con más frecuencia que los perdedores, y este efecto se concentra más cuando el precio está por encima de 0,50. Por debajo de 0,50, las reacciones provocadas por ganancias y pérdidas son casi idénticas, posiblemente porque los operadores ya consideran tales contratos de bajo precio como una apuesta y no les importa mucho una sola ganancia o pérdida.
Apetito de riesgo: tanto ganadores como perdedores se retraen, pero los ganadores se retraen menos
Aquí, "riesgo" se define como la pérdida esperada a la baja, no el capital invertido. Al comprar t tokens a un precio promedio de p, la pérdida esperada del comprador es t × p × (1 − p). Esto significa que una posición de 100,000 USD con una tasa de acierto del 99% no se considera de alto riesgo, a pesar de su gran tamaño.
Ya sea ganando o perdiendo, el riesgo disminuye—los traders suelen volver con un tamaño ligeramente menor que la posición recién liquidada. Pero la contracción después de una ganancia es notablemente menor: tras una ganancia, el 48.4% de las posiciones tenían mayor riesgo que la anterior, mientras que tras una pérdida esto fue del 44.7%. El cambio mediano para ambos grupos es cero, lo que indica que la mayoría simplemente vuelve a su nivel de riesgo habitual.
El estudio también dividió a los traders en quintiles según su propio riesgo típico de posición, siendo Q1 el más bajo y Q5 el más alto, y comparó ganancias y pérdidas por separado dentro de cada grupo para asegurar que cada trader se comparara solo consigo mismo.
¿Paga la especialización? Deportes es lo peor, tecnología y ciencia lo mejor
El 44.1% de los traders concentraron más del 60% de su actividad en un solo tema. Los retornos a la especialización están altamente diferenciados.
Los especialistas en deportes tuvieron la peor rentabilidad, muy probablemente porque este grupo está lleno de aficionados y diletantes en lugar de creadores de mercado o arbitrajistas. En contraste, los especialistas en tecnología y ciencia fueron los más rentables—algunos de ellos pueden ser insiders, mientras que otros pueden ser verdaderos expertos en el dominio. En otras palabras, la especialización paga solo cuando los traders realmente poseen una ventaja informativa o cognitiva.
Otro detalle es el tamaño de la posición: la posición mediana de los traders rentables fue de 13.96 USD, mientras que la de los traders perdedores fue de 10 USD.
Por qué a la plataforma no le importa si los usuarios ganan dinero
El informe señala específicamente que cubre la plataforma internacional de Polymarket, que está completamente separada del recinto independiente de EE. UU. (con su propio libro de órdenes). Polymarket recientemente volvió a entrar en el mercado estadounidense a través de una subsidiaria con licencia de la CFTC e introdujo tarifas para takers por primera vez a principios de 2026—dado que los datos del informe cubren toda la historia de la plataforma, algunas cuentas realizaron todas sus operaciones antes de que existieran las tarifas.
Esta es también la primera temporada completa de la NFL después de que Polymarket y su rival Kalshi establecieran una base en Estados Unidos, y ambos están gastando mucho. Polymarket abrió la temporada con LeBron James, Eli Manning y Derek Jeter como "socios promocionales", una jugada de marketing que generó controversia. Según Front Office Sports, Polymarket le paga a James 15 millones de USD al año, aproximadamente cuatro veces su salario anual en la NBA; para eludir las reglas de la NBA, sus entregables se limitaron a la promoción del mercado de fútbol americano. El marketing se lanzó junto con la función Squads—los Squads son comunidades privadas dentro de la aplicación de EE. UU. donde los usuarios pueden discutir mercados y seguir las elecciones de otros para realizar pedidos directamente, con el objetivo de llevar las conversaciones de chat grupal a la plataforma. Las funciones de trading social se están volviendo estándar para las plataformas de predicción.
Curiosamente, estas inversiones de marketing se dirigen precisamente al grupo con el peor rendimiento en este conjunto de datos. Desde una perspectiva empresarial, esto tiene perfecto sentido: lo más probable es que a Polymarket no le importe si los usuarios son rentables. Al menos a corto plazo, su incentivo es atraer más flujo de órdenes de takers indiscriminados en lugar de creadores de mercado más inteligentes. A medida que el volumen potencial crece, ambas plataformas están gastando dinero para expandir este grupo "menos rentable", y cómo cambie la composición de los traders durante el próximo año valdrá la pena observar.
Controversia de Kalshi: datos on-chain hacen posible la auditoría externa
El informe también menciona una controversia reciente que involucra a Kalshi. El 20 de septiembre, un trader cuantitativo que usa el seudónimo beniduboss acusó al exchange en X de inflar el volumen de contratos perpetuos de criptomonedas, afirmando que su volumen de ETH-PERP en 24 horas era de aproximadamente 538.6 millones de USD mientras que el interés abierto era de solo aproximadamente 3.1 millones de USD—extremadamente inusual para un mercado perpetuo. Como referencia, el ETH-PERP de Hyperliquid típicamente muestra alrededor de 1.3 mil millones de USD en volumen diario correspondiente a aproximadamente 3.1 mil millones de USD en interés abierto. Kalshi negó oficialmente la acusación, diciendo que se habían confundido el conteo de contratos del mercado de predicción y el valor nocional de los contratos perpetuos; al momento de escribir el informe, ningún regulador había intervenido.
La parte verdaderamente interesante es esta: nadie fuera del exchange puede realmente saber la verdad. Los datos públicos de mercado de Kalshi no identifican quiénes son las contrapartes, por lo que la pregunta de "si la misma entidad controlaba ambas partes" no puede responderse a partir de los datos.
Polymarket es diferente: cada contraparte de una operación es una dirección pública, y cualquiera que no esté de acuerdo con las conclusiones del análisis puede verificarlo por sí mismo. A medida que los mercados de predicción continúan expandiéndose hacia espacios regulados con sus propios libros de órdenes, auditar externamente una cifra de volumen ya no se dará por sentado.
Volviendo al punto más fundamental: este informe no disminuye el valor de los mercados de predicción como "máquinas de verdad". Polymarket puede ser simultáneamente un lugar donde la mayoría de los participantes pierde dinero y una herramienta de pronóstico en manos de quienes no participan. El trading de ruido es precisamente la parte que paga por la predicción.
