Los mercados de predicción teóricamente agregan el juicio humano, pero algunas de sus oportunidades de trading consistentes pueden ser capturadas por sistemas que se mueven más rápido de lo que cualquier persona puede. Estas oportunidades de arbitraje pueden manifestarse como breves errores de precios, desde resultados que temporalmente no suman 100%, hasta retrasos cortos en la rapidez con la que los mercados reaccionan a nueva información.
Rodrigo Coelho, CEO de Edge & Node, afirmó que los bots ya están escaneando cientos de mercados por segundo, un rol que cada vez más se superpone con agentes impulsados por inteligencia artificial (IA) más avanzada. “Capturar esas oportunidades requiere monitorear miles de mercados y ejecutar operaciones casi al instante, por lo que están dominadas en gran parte por sistemas automatizados”, comentó Coelho a Cointelegraph.
Esto convierte a los mercados de predicción en un paso natural para los sistemas impulsados por IA diseñados para explotar brechas de precios efímeras sin la intervención humana.
Mecánica de arbitraje en mercados de predicción
Los precios de Bitcoin y cripto no han tenido un buen rendimiento recientemente, y Tom Lee de BitMine calificó el sentimiento actual como un “mini-invierno cripto”. Mientras tanto, los mercados de predicción han emergido 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 traído oportunidades como lo que Coelho llama “arbitraje de latencia”, que se basa en ventanas temporales demasiado estrechas para que los humanos puedan apuntar manualmente. Comentó a Cointelegraph: “Si hay un retraso de solo unos segundos entre el evento y la actualización del mercado, los bots escanean eso y realizan apuestas sobre el resultado correcto. En esa ventana, tienen una victoria garantizada al 100%.”
Un estudio reciente encontró que Polymarket presenta inconsistencias de precios frecuentes, lo que permite a los traders 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 se han extraído aproximadamente 40 millones de dólares de estas ineficiencias.
Los mercados de predicción aún están en su infancia, pero su tecnología ha ido mejorando. Por ejemplo, Polymarket recentemente introdujo tarifas para takers 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
Aparte del arbitraje, los agentes de IA podrían tomar cada vez más el control de la actividad en los mercados de predicción, lo que genera preocupaciones de que los sistemas automatizados puedan replicar comportamientos similares a los de los humanos, después de todo, están entrenados con la actividad humana.
Coelho apuntó que los grandes jugadores pueden influir en los resultados realizando apuestas significativas en un lado, y que los agentes más avanzados podrían explotar dinámicas similares a gran escala. “Si tienes un gran capital y el mercado es delgado, puedes apostar en un lado y alterar el mercado, como vimos en las elecciones cuando un francés apostó como [$45 millones] en que Donald Trump ganaría”, indicó.
El interés abierto en Polymarket alcanzó su punto máximo alrededor de octubre y principios de noviembre de 2024, durante las elecciones estadounidenses, de acuerdo con datos de Dune Analytics. Después de un brusco descenso inicial, ha seguido aumentando su popularidad, siendo la política el tema más popular, seguido por deportes y criptomonedas.
Relacionado: La regulación federal se cierne mientras 11 estados atacan los mercados de predicción
Pranav Maheshwari, ingeniero en Edge & Node, comentó que la rápida mejora de los agentes de IA junto a los mercados de predicción hace que estos riesgos sean más urgentes y pidió la implementación de medidas de control. “Hasta ahora, los agentes de IA tienen capacidades medianas y les otorgamos muchas permisos. Con esta capacidad media, ya han comenzado a actuar de manera autónoma”, indicó Maheshwari a Cointelegraph.
“En el futuro, los agentes de IA tendrán capacidades realmente altas. Cuando posean capacidades tan altas como los humanos, deberás restringir sus permisos”.
De bots de ejecución a sistemas impulsados por IA
El trading mismo está experimentando un cambio, ya que la automatización se desplaza 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 parte basados en reglas, pero las herramientas detrás de ellos están evolucionando. Archie Chaudhury, CEO de LayerLens, comentó que la mayoría de los participantes minoristas no están utilizando directamente agentes de IA, dependiendo en su lugar de interfaces de chatbot como ChatGPT o Gemini para realizar investigaciones, mientras que los usuarios más avanzados comienzan a experimentar con la automatización.
“Algunos de nosotros simplemente usamos agentes de codificación como Claude Code para crear bots automatizados o algoritmos para ejecutar operaciones, mientras que otros avanzan un poco más, utilizando herramientas autónomas como OpenClaw para habilitar la ejecución automática de operaciones y otras políticas”, dijo a Cointelegraph.
Relacionado: ¿Los anuncios del Super Bowl predicen una burbuja? Desde las puntocom, criptos y ahora IA
A medida que la alfabetización en IA entre los traders minoristas aumenta, los agentes podrían ampliar el acceso a estrategias que anteriormente estaban limitadas a las instituciones, según Chaudhury. Sin embargo, esto no elimina la competencia, y grandes instituciones ya están utilizando IA, aunque no siempre de manera pública.
Agregó que las arquitecturas de modelos de lenguaje existentes son adecuadas para interpretar datos financieros estructurados, lo que podría disminuir la barrera técnica para construir sistemas de trading que previamente requerían experiencia cuantitativa especializada.
Las mismas dinámicas ya son visibles en los mercados de cripto, donde el arbitraje cada vez más depende de la automatización en lugar del juicio humano. A medida que estos sistemas evolucionan, la ventaja se está desplazando a la velocidad de ejecución. Aquellos que se apoyan en IA y automatización tienen una ventaja clara sobre los que no lo hacen.
Revista: Un agente desperdicia 14 horas del tiempo de los estafadores, LLMs ‘envenenados’ por Irán: Ojo de IA
Fuente: cointelegraph.com