Análisis de Bloomberg: apuestas longshot que pierden 98% dominan Kalshi y Polymarket

Un análisis de Bloomberg publicado el 7 de octubre de 2026 encuentra que los usuarios de Kalshi y Polymarket operan mayoritariamente con contratos de tipo "longshot" que pierden aproximadamente 98% del tiempo. El patrón de negociación en ambas plataformas muestra una preferencia sostenida por resultados de baja probabilidad, lo que convierte gran parte del volumen en apuestas con perfil de pérdida alta y no en señales limpias de mercado.

El hallazgo clave: apuestas longshot y la tasa de pérdida del 98%

Bloomberg examinó el comportamiento de trading en Kalshi y Polymarket y documentó que la actividad está dominada por contratos que ofrecen pagos si ocurre un evento improbable. Esos contratos terminan «sin pagar» cerca del 98% de las veces. El análisis no atribuye la responsabilidad a un solo grupo de usuarios; la preferencia por los longshots aparece de forma consistente entre los participantes de ambas plataformas.

"Los volúmenes reflejan más una dinámica de apuesta que un proceso de descubrimiento de precios", reportó Bloomberg sobre los datos consolidados de ambas plataformas.

El dato importa porque la narrativa comercial de Kalshi y Polymarket posiciona estos mercados como agregadores de información o "máquinas de la verdad" que, según la promoción, mejoran la previsión por medio de la sabiduría colectiva. Si la mayor parte del volumen procede de apuestas irracionales por resultados muy improbables, la señal de precio que emerge no sería una estimación eficiente de probabilidad sino ruido.

Cómo esto reconfigura la evaluación de riesgo para operadores y reguladores

Operadores y reguladores tendrán que revisar los perfiles de riesgo asociados a los mercados de predicción con acceso minorista. El hecho de que contratos de baja probabilidad pierdan el 98% de las veces ofrece un argumento técnico para considerar estas plataformas como productos con comportamiento similar al juego de casino, más que como instrumentos de mercado diseñados para descubrir probabilidades.

Reguladores que evalúan el acceso minorista a contratos por eventos podrán citar el patrón como evidencia de que la función práctica del producto es de apuesta: volumen impulsado por búsqueda de pagos grandes y probabilidad baja. Los operadores que ofrecen la interfaz, las carteras de producto y la experiencia de usuario deberán decidir si su modelo busca atraer flujo más informado —clientes que realizan trading con criterio— o si monetizan el flujo de entretenimiento que actualmente genera resultados repetitivos.

Implicaciones prácticas para Kalshi y Polymarket y sus productos

Ambas plataformas enfrentan un dilema de producto y marketing. Mantener la narrativa de mercado de información limita la defensabilidad frente a demandas regulatorias si los datos muestran un sesgo abrumador hacia longshots perdedores. Alternativamente, reconocer la función de entretenimiento podría implicar ajustes en publicidad, clasificación de producto y salvaguardas de protección al cliente.

Las opciones concretas que se abren incluyen:

• segmentación del producto entre contratos de alto interés informativo y contratos posicionados como entretenimiento;

• cambios en la presentación de precios y advertencias para usuarios minoristas;

• políticas de límites y herramientas de gestión de riesgos diseñadas para reducir la exposición repetida a longshots.

Si Kalshi y Polymarket optan por atraer «flow» más sofisticado, tendrán que mostrar mecanismos de incentivo y productos que recompensen la operativa informada. Si eligen explotar la demanda de entretenimiento, la regulación podría exigir medidas compensatorias de protección al consumidor.

Por qué los traders que buscan señales de mercado están en desventaja

Cuando la mayoría del volumen proviene de apuestas que fallan el 98% de las veces, el conjunto de precios que forman las probabilidades se contamina. Un trader que utilice las cotizaciones como estimador de probabilidad se enfrenta a una multitud que sistemáticamente busca resultados improbables y paga una prima por ello. Esa multitud no corrige errores de mercado; los refuerza.

El resultado práctico es que los precios pueden reflejar preferencia por payout más que verosimilitud estadística. Quien trate a Kalshi o Polymarket como una fuente para mejorar una predicción se topa con un headwind estructural: la agregación no transforma el ruido en señal cuando la mayor parte del ruido responde a sesgos de apuesta.

Qué deberían vigilar operadores, proveedores y responsables de cumplimiento

Para operadores y proveedores de tecnología la advertencia es clara: el perfil de riesgo y la arquitectura del producto deben alinearse con el comportamiento real de los usuarios. Entre los puntos de atención están:

• trazabilidad del origen del flujo de volumen;

• segmentación y etiquetado de contratos por propósito (informativo vs recreativo);

• medidas de protección al cliente en productos con alta probabilidad de pérdida repetida.

Los equipos de cumplimiento que preparan documentación para auditores o reguladores necesitarán presentar métricas de usuario granular que muestren cuánto volumen corresponde a longshots, la frecuencia de participación de clientes minoristas y las consecuencias económicas sobre esos jugadores.

Qué señalarán los reguladores y qué puede esperarse en el mercado

Reguladores que debaten acceso minorista a mercados de predicción podrán usar el análisis de Bloomberg para justificar requerimientos más estrictos de protección al consumidor o incluso limitaciones de producto. El argumento será técnico: si el producto opera en la práctica como apuesta, su licencia, marketing y controles deberían reflejar esa realidad.

En el plano comercial, la respuesta de Kalshi y Polymarket definirá el futuro competitivo. Sus decisiones de producto y marketing mostrarán si intentan atraer flujo más afilado o si aceptan posicionarse como plataformas de entretenimiento que generan ingresos a partir de la búsqueda de longshots por parte de su base de usuarios.

Para operadores y clientes institucionales, la recomendación operativa inmediata es revisar métricas de calidad de flujo antes de depender de precios de mercado como señal de probabilidad. Para equipos regulatorios, el análisis ofrece una muestra empírica que puede usarse en supervisión y diseño de reglas.