Analizar un mercado de predicción con IA y fuentes verificables

Qué gana la IA y qué no puede darte

Un mercado de predicción es un contrato en el que compras o vendes participaciones sobre un resultado. El precio refleja lo que otros pagan, no una probabilidad verificada. Puedes usar un modelo como asistente para ordenar evidencia fechada, comparar explicaciones rivales y descubrir supuestos que no habías escrito. La decisión sigue siendo tuya: solo tú decides si aceptas las reglas del contrato y el precio al que realmente podrías entrar.

El error más común es confundir una respuesta bien redactada con una ventaja demostrada. Un texto fluido puede partir de datos sin fecha, de una regla mal leída o de un precio que nunca podrías ejecutar. El método que sigue tiene 4 piezas: congelar la pregunta, hora y fuente; separar observaciones de supuestos; pedir al modelo mecanismos rivales y contexto de tasa base con identificadores de fuente; y recalcular tú mismo. Si quieres el contexto más amplio de este tipo de asistentes, revisa la guía sobre flujos con IA, pero la verificación de este mercado concreto la haces tú.

Congela la pregunta, la hora y la fuente

Antes de abrir un modelo, escribe en un archivo la pregunta exacta del mercado, la fecha y la hora de tu análisis, y las fuentes que piensas usar. Las reglas de resolución especifican la fuente, el plazo y los casos límite; el título por sí solo no basta. En un mercado binario ordinario, la participación ganadora paga 1 y la perdedora paga 0. En resoluciones raras de tipo desconocido o 50-50, cada lado puede pagar 0,50, pero eso no equivale a una cancelación general ni a un reembolso.

La fuente de resolución cambia según el tipo de mercado. Los mercados ordinarios de predicción los resuelve UMA. Los mercados de tipo Sube/Baja usan un promedio ponderado por tiempo (TWAP) de Chainlink sobre el mismo flujo del activo, comparando el precio al inicio y al final: si el final es mayor o igual que el inicio, gana Sube; si es menor, gana Baja. Las velas de distintos exchanges pueden diferir. No generalices una duración ni una fuente sin leer las reglas de ese contrato específico.

Separa observaciones de supuestos

Haz 2 listas. En la primera, solo hechos con fecha y enlace: comunicados oficiales, datos publicados, precios de cierre. En la segunda, todo lo que añades tú: que una tendencia continuará, que una fuente publicará a tiempo, que un evento no se retrasará. Pide al modelo que etiquete cada afirmación como observación o supuesto. Este paso no produce una probabilidad, pero evita que confundas lo que sabes con lo que esperas.

El precio que ves también necesita contexto. Normalmente el precio mostrado es el punto medio entre la mejor oferta de compra y la mejor de venta. Cuando el diferencial supera 0,10, se muestra el último precio negociado. En ambos casos, lo que cuenta son las cotizaciones ejecutables, la profundidad del libro y la fecha de observación: una orden a mercado consume varios niveles y sufre deslizamiento, así que el punto medio no garantiza ejecución.

Pide mecanismos rivales y tasa base, no un veredicto

En lugar de preguntar «¿va a pasar?», pide al modelo al menos 2 mecanismos que podrían llevar a resultados opuestos, la tasa base histórica de casos comparables y los identificadores de fuente de cada dato. Una tasa base es la frecuencia con la que algo ocurrió en un conjunto amplio de casos parecidos; sirve como punto de partida, no como predicción. Si el modelo no puede citar una fuente fechada, trátalo como supuesto.

Para poner números sobre la mesa, el valor esperado es el promedio ponderado de los resultados posibles según tus propias probabilidades. Puedes repasar cómo se calcula el valor esperado en mercados de predicción antes de aplicarlo a tu caso.

Recalcula con un ejemplo trabajado

Este ejemplo es ilustrativo, no un estudio ni una recomendación. Supón que tu estimación de probabilidad es 0,6, el precio ejecutable que encuentras es 0,4, compras 100 participaciones y los costes suman 2. El desembolso inicial es 0,4 × 100 + 2 = 42. Si ganas, cada participación paga 1: ingresas 100, restas 42 y el beneficio neto es 58. Si pierdes, las participaciones pagan 0 y la pérdida neta es 42.

Con tu probabilidad de 0,6, el valor esperado es 0,6 × 58 + 0,4 × (−42) = 34,8 − 16,8 = 18. No significa que vayas a ganar 18; significa que, según tu estimación y ese precio ejecutable, la apuesta tiene valor esperado positivo. La pregunta honesta es de dónde sale tu 0,6. Si solo proviene de una respuesta convincente del modelo, no tienes ventaja demostrada: tienes una narrativa. Un valor esperado positivo calculado con tu propia incertidumbre no convierte la operación en recomendable.

Un prompt reutilizable para un evento hipotético

Esta plantilla es una herramienta de trabajo, no una promesa de beneficios. Sustituye los corchetes y no pidas al modelo que te diga cuánto vas a ganar.

Actúa como analista escéptico. Evento hipotético: [describe el evento sin nombres reales]. Reglas de resolución: [fuente, plazo, casos límite]. Fecha y hora de este análisis: [fecha y hora]. Fuentes fechadas que te doy: [enlaces]. Tarea: 1) lista cada observación con su fuente y fecha; 2) lista por separado cada supuesto que añadas; 3) propone al menos 2 mecanismos rivales que podrían dar resultados opuestos; 4) indica una tasa base solo si puedes citar una fuente fechada, y si no, escribe «sin fuente»; 5) termina con los identificadores de fuente de cada dato. No des una probabilidad final ni un beneficio esperado: yo recalculo después.

Comprueba antes de decidir

Cuando el modelo responda, vuelve a tus números y verifica si el precio ejecutable que anotaste sigue disponible. El punto medio mostrado puede no ser ejecutable y una orden a mercado puede llenarse a varios precios. Si el diferencial supera 0,10, lo que ves es el último precio negociado, no una cotización firme.

La tabla siguiente es una ayuda condicional, no un ranking. Sustituye los valores hipotéticos por los de tu caso.

Cuándo no operar y qué guardar después

No operes cuando no puedas nombrar la fuente de resolución, cuando solo hayas visto el punto medio sin profundidad, o cuando tu probabilidad dependa de una única respuesta del modelo sin observaciones fechadas. Tampoco operes si tu estimación está tan cerca del precio ejecutable que los costes dejan el valor esperado en negativo. Haz el cálculo antes, no después.

Al terminar, guarda el archivo con la pregunta congelada, las fuentes, tus supuestos, el prompt que usaste y el cálculo. Si el mercado se resuelve, compara lo que ocurrió con lo registrado. Ese archivo convierte una sesión de análisis con IA en un proceso repetible, sin depender de la confianza que te dio una respuesta bien redactada.

Para consultar cómo se publican los precios y el libro de órdenes, revisa la documentación de precios y libro de órdenes de Polymarket; ahí se explica cuándo se muestra el punto medio y cuándo el último precio negociado.