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El problema de la información privilegiada en los mercados de predicción

A medida que Polymarket y Kalshi se generalizan, los episodios muy visibles de uso de información privilegiada crean riesgos para los primeros usuarios.
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Poco después de que las fuerzas estadounidenses capturaran al presidente venezolano Nicolás Maduro la semana pasada, la atención se centró en una cuenta de Polymarket recién creada que había apostado unos 32.000 dólares a su derrocamiento. La posición, comprada cuando la probabilidad implícita era de un solo dígito, neto más de $ 400K.

El mercado para la destitución de Maduro comenzó a subir horas antes del anuncio del presidente Trump. Si el comerciante poseía información privilegiada sigue sin estar claro, pero la óptica por sí sola, después de llamadas sospechosamente clarividentes como apuestas particulares sobre término de búsqueda de fin de año de Google de Google y las las probabilidades de abandono de Bidenprovocó llamadas inmediatas a la acción.

El representante Ritchie Torres (demócrata de Nueva York) tiene la intención de emprender la primera de estas acciones, acelerando su proyecto de ley "Ley de Integridad Pública en los Mercados de Predicción Financiera de 2026", que ha estado "en preparación desde hace tiempodice. El proyecto de ley prohibiría a los funcionarios federales electos, a los designados políticos y a los empleados del poder ejecutivo negociar contratos de mercados de predicción vinculados a la política gubernamental o a resultados políticos cuando posean -o puedan obtener razonablemente- información material no pública a través de sus funciones oficiales.

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David Christopher

Written by David Christopher

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David is a writer/analyst at Bankless. Prior to joining Bankless, he worked for a series of early-stage crypto startups and on grants from the Ethereum, Solana, and Urbit Foundations. He graduated from Skidmore College in New York. He currently lives in the Midwest and enjoys NFTs, but no longer participates in them.

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