Solo el 10% de los mercados de predicción podría sobrevivir hasta fin de año, sugiere un análisis.

En los últimos dos días, ha habido muchas discusiones en X sobre la fórmula del mercado de predicciones Yes + No = 1. Todo comenzó cuando el experto DFarm (@DFarm_club) escribió un artículo desglosando el mecanismo de libro de órdenes compartido de Polymarket, lo que generó una resonancia emocional en la comunidad sobre el poder de las matemáticas. El enlace al artículo original es «Explicación completa de Polymarket: ¿Por qué YES + NO debe ser igual a 1?» (https://dfarm.vip/docs/yiwenjiangtou-polymarketweishenme-yes-no-bixudengyu-1/), altamente recomendado para su lectura.

En las discusiones derivadas, varios expertos, incluido Lánhú (@lanhubiji), mencionaron que Yes + No = 1 es otra fórmula innovadora minimalista pero poderosa, similar al concepto de x * y = k, con el potencial de desbloquear un mercado de transacciones de flujo de información valorado en billones. Estoy completamente de acuerdo con esta perspectiva, aunque también creo que algunas de las discusiones son un poco demasiado optimistas.

El punto clave radica en esto: "Cualquiera puede añadir liquidez para convertirse en market maker (proveedor de mercado), ganar tarifas de transacción, reducir la barrera de entrada y amplificar la liquidez". Muchas personas podrían pensar que Yes + No = 1 elimina las barreras para que las personas comunes participen como proveedores de mercado, por lo que la liquidez del mercado de predicciones aumentará como sucedió con el AMM basado en x * y = k. Sin embargo, la realidad dista mucho de ser así.

**La dificultad intrínseca de proveer mercado en los mercados de predicción**

En la práctica, participar como proveedor de mercado y construir liquidez no solo implica superar las barreras de entrada, sino también resolver un problema económico de rentabilidad. Comparativamente, la dificultad de proveer mercado en los mercados de predicción es mucho mayor que en los AMM basados en la fórmula x * y = k.

Por ejemplo, en un mercado AMM clásico que sigue estrictamente la fórmula x * y = k (como Uniswap V2), si quiero proveer mercado para el par ETH/USDC, necesito aportar ETH y USDC al pool de liquidez en una proporción específica basada en la relación de precios en tiempo real de los activos en el pool. Cuando esta relación de precios fluctúa, la cantidad de ETH y USDC que puedo recuperar cambia en consecuencia (lo que comúnmente conocemos como pérdida impermanente). Sin embargo, también puedo ganar tarifas de transacción. Por supuesto, en la industria se han desarrollado muchas innovaciones basadas en la fórmula fundamental x * y = k, como Uniswap V3, que permite a los proveedores de mercado concentrar liquidez en un rango de precios específico para buscar un mayor coeficiente de riesgo-recompensa. Pero el modelo subyacente sigue siendo el mismo.

Con este modelo de provisión de mercado, si las tarifas de transacción dentro de un cierto período de tiempo pueden cubrir las pérdidas impermanentes (generalmente requiere un tiempo considerable para acumular tarifas), entonces es rentable. Siempre que no adopte un rango de precios demasiado agresivo, puedo proveer mercado de manera bastante pasiva, revisando la posición solo ocasionalmente. Sin embargo, en un mercado de predicción, si intenta operar con un enfoque similar, es muy probable que termine perdiendo dinero seriamente.

Tomando Polymarket como ejemplo, supongamos un mercado binario básico, donde quiero proveer mercado en un entorno donde el precio en tiempo real de YES es de $0.58. Puedo establecer órdenes de compra de YES a $0.56 y órdenes de venta de YES a $0.60. DFarm lo explicó en su artículo: esto esencialmente equivale a establecer órdenes de compra de NO a $0.44 y órdenes de venta de NO a $0.40, proporcionando soporte al mercado en puntos específicos ligeramente alejados del precio en tiempo real.

Ahora que las órdenes están colocadas, ¿puedo relajarme y olvidarme de ellas? Si espero demasiado tiempo antes de volver a revisar, podría encontrarme con una de las siguientes cuatro situaciones:

1. 1. Ninguna de las órdenes se realiza.
2. 2. Ambas órdenes se realizan.
3. 3. Una de las órdenes se realiza, pero el precio en tiempo real aún está dentro del rango de las órdenes iniciales.
4. 4. Una de las órdenes se realiza, pero el precio en tiempo real ha cambiado significativamente en la dirección opuesta a la orden restante (por ejemplo, compré YES a $0.56, pero la orden de venta de YES a $0.60 sigue activa y el precio cayó a $0.50).

Entonces, ¿en qué caso se puede ganar dinero? Puedo decirte que, en intentos de baja frecuencia, los diferentes escenarios pueden generar diferentes resultados de beneficio y pérdida. Sin embargo, si operas de manera tan pasiva a largo plazo en un entorno real, el resultado final será casi inevitablemente una pérdida. **¿Por qué sucede esto?**

La razón principal es que los mercados de predicción no siguen la lógica del pool de liquidez de un AMM. Más bien, son más similares al modelo de provisión de mercado basado en libros de órdenes de un CEX (exchange centralizado). Los mecanismos operativos, los requisitos operativos y las estructuras de riesgo-recompensa de ambos modelos son completamente diferentes.

• En cuanto a los mecanismos operativos, la provisión de mercado en un AMM implica invertir fondos en un pool de liquidez compartido, que dispersa la liquidez en diferentes rangos de precios utilizando la fórmula x * y = k o sus variaciones. Por otro lado, la provisión de mercado en libros de órdenes requiere establecer órdenes específicas de compra y venta para proporcionar liquidez, y las transacciones solo se ejecutan a través de la coincidencia de órdenes.
• En términos de requisitos operativos, la provisión de mercado en un AMM solo requiere invertir dos activos en un pool dentro de un rango de precios específico; mientras el precio no salga de ese rango, la operación sigue siendo válida. En cambio, la provisión de mercado en libros de órdenes requiere una gestión proactiva y continua de las órdenes, ajustando constantemente los precios en respuesta a los cambios del mercado.
• En cuanto a la estructura de riesgo-recompensa, la provisión de mercado en un AMM enfrenta principalmente el riesgo de pérdida impermanente, y las ganancias provienen de las tarifas del pool de liquidez. En el modelo basado en libros de órdenes, el principal riesgo es el inventario en mercados de tendencias unilaterales, y las ganancias provienen del diferencial entre los precios de compra y venta, así como de los subsidios de la plataforma.

Volviendo al caso de Polymarket mencionado anteriormente, si sabemos que la provisión de mercado allí está principalmente expuesta al riesgo de inventario y que las ganancias provienen del diferencial de precios y los subsidios de la plataforma (Polymarket ofrece subsidios de liquidez para ciertas órdenes cercanas al precio en tiempo real, ver detalles en la página oficial https://polymarket.com/rewards), entonces las posibles ganancias y pérdidas para los cuatro escenarios mencionados son las siguientes:

1. La primera situación, no se puede aprovechar el diferencial de precios de compra y venta, pero sí se puede recibir el subsidio de liquidez;
2. la segunda situación, ya se ha obtenido ganancia a través del diferencial de precios de compra y venta, pero ya no se recibirá el subsidio de liquidez;
3. la tercera situación, se ha tomado una posición de YES o NO, convirtiéndose en una posición direccional (es decir, riesgo de inventario), pero en algunos casos aún se puede recibir cierto subsidio de liquidez;
4. la cuarta situación, igualmente se ha convertido en una posición direccional, con una pérdida flotante en la posición y ya no se recibe el subsidio de liquidez.

Aquí hay que prestar atención a dos puntos. El primero es que la segunda situación siempre surge de la tercera o cuarta situación, porque generalmente solo una de las órdenes se ejecutará primero, lo que significa que en algún momento también se convierte en una posición direccional; sin embargo, el riesgo final no se materializa y, tras un movimiento contrario del precio de mercado, se activa la otra orden pendiente. El segundo es que, en comparación con las ganancias limitadas del market making (los beneficios por diferenciales y los subsidios suelen ser fijos), el riesgo de las posiciones direccionales suele ser ilimitado (el máximo es que todas las posiciones de YES o NO se reduzcan a cero).

En resumen, si quiero ganar dinero de forma sostenible como market maker, necesito captar oportunidades de ganancias y evitar el riesgo de inventario , por lo tanto, debo optimizar activamente la estrategia para mantener en la medida de lo posible la primera situación, o ajustar rápidamente el rango de órdenes tras activarse una orden de un lado, para que se convierta en la segunda situación y evitar estar a largo plazo en la tercera o cuarta situación.

Lograr esto de manera constante a largo plazo no es fácil, ya que los market makers primero necesitan entender las diferencias estructurales de los distintos mercados , comparar la magnitud de los subsidios, la volatilidad, los tiempos de liquidación, las reglas de determinación, etc.; luego, deben rastrear e incluso predecir de manera más precisa y rápida los cambios del precio de mercado basándose en eventos externos y flujos de capital internos; y, posteriormente, ajustar activamente las órdenes de acuerdo con los cambios, mientras que al mismo tiempo diseñan y gestionan preventivamente el riesgo de inventario… Esto claramente supera las capacidades de un usuario promedio.

Un mercado más salvaje, más volátil y menos predecible

Si solo fuera así, no sería tan grave, al fin y al cabo, el mecanismo del libro de órdenes no es nada nuevo. En CEX y Perp DEX, el libro de órdenes sigue siendo un mecanismo principal de market making, y los market makers activos en estos mercados pueden trasladar sus estrategias al mercado de predicciones para seguir obteniendo ganancias mientras inyectan liquidez en este último, pero la realidad no es tan sencilla.

Consideremos esta cuestión juntos: ¿Cuál es la situación que más temen los market makers? La respuesta es sencilla: una tendencia unidireccional del mercado, ya que estas tendencias suelen amplificar continuamente el riesgo de inventario, rompiendo el equilibrio de las configuraciones y provocando enormes pérdidas.

Sin embargo, en comparación con los mercados tradicionales de criptomonedas, el mercado de predicciones es en esencia un lugar más salvaje, más volátil y menos predecible, donde las tendencias unidireccionales se presentan de manera más exagerada, abrupta y frecuente.

Más salvaje significa que, en los mercados convencionales de criptomonedas, si se amplía la línea de tiempo, los activos principales todavía tienden a mostrar un comportamiento oscilante, con tendencias alcistas y bajistas que suelen rotar en ciclos; mientras que en el mercado de predicciones, los activos a negociar son en esencia contratos de eventos. Cada contrato tiene un tiempo de liquidación definido, y la fórmula Yes + No = 1 determina que al final solo un contrato tendrá un valor de 1 dólar, mientras que los demás se reducirán a cero, lo que significa que las apuestas en el mercado de predicciones culminarán inevitablemente en una tendencia unidireccional en un momento determinado , por lo que los market makers deben diseñar y ejecutar una gestión de riesgos de inventario más estricta.

Más volátil significa que las fluctuaciones en los mercados tradicionales están impulsadas por un continuo tira y afloja entre emociones y flujos de capital, y aunque sean intensas, los cambios de precio son continuos, lo que da a los market makers margen para ajustar inventarios, controlar diferenciales, y realizar coberturas dinámicas . Sin embargo, las fluctuaciones en el mercado de predicciones suelen ser impulsadas por eventos del mundo real de manera discreta, y los cambios de precio son a menudo abruptos , pasando de 0.5 a 0.1 o 0.9 en un segundo debido a una noticia, y muchas veces es difícil prever cuándo y por qué ocurrirá el cambio en la profundidad del mercado, dejando muy poco tiempo de reacción para los market makers.

Menos predecible significa que, en el mercado de predicciones hay una gran cantidad de jugadores cercanos a las fuentes de noticias o que son en sí mismos fuentes de información privilegiada . Estos jugadores no compiten en igualdad de condiciones con los demás basándose en predicciones, sino que participan con resultados claros para sacar provecho. Frente a ellos, los market makers están en una desventaja informativa natural, y la liquidez que ellos proporcionan se convierte en un canal para que los insiders moneticen sus ventajas. ¿Podrías preguntar si los market makers no tienen también acceso a información privilegiada? Este es un claro caso de paradoja: si yo tuviera información privilegiada, ¿para qué me molestaría en hacer market making? Mejor apuesto directamente mi posición para ganar más.

Es precisamente debido a estas características que, durante mucho tiempo, he estado de acuerdo con la idea de que “ el diseño del mercado de predicciones no es estructuralmente amigable para los market makers ”, y por ello no recomiendo que los usuarios comunes se aventuren a hacer market making.

Entonces, ¿no hay rentabilidad en el market making en los mercados de predicciones? No exactamente. Luke, fundador de Buzzing (@DeFiGuyLuke), reveló que, con base en la experiencia del mercado, una expectativa relativamente conservadora es que los market makers en Polymarket pueden obtener alrededor del 0.2% del volumen de operaciones como ganancia 。

. Por lo tanto, en resumen, este no es un negocio fácil para ganar dinero pasivamente; sólo aquellos jugadores profesionales que pueden realizar un seguimiento preciso de los cambios del mercado, ajustar oportunamente las órdenes y gestionar eficazmente el riesgo, pueden operar de manera sostenible a largo plazo y ganar dinero verdaderamente con sus habilidades.

Predicción de mercados: un sector que puede tener dificultades para florecer

. Los desafíos del market making en los mercados de predicciones plantean altas exigencias a las capacidades de los market makers, y al mismo tiempo representan un reto para las plataformas a la hora de construir liquidez.

La dificultad del market making significa limitaciones en la construcción de liquidez, lo que afecta directamente la experiencia de los usuarios en sus transacciones. Para abordar este problema, plataformas líderes como Polymarket y Kalshi han optado por ofrecer grandes subsidios para fomentar la entrada de más market makers.

El analista Nick Ruzicka, especializado en el sector de mercados de predicciones, citó en noviembre de 2025 un informe de Delphi Digital en su artículo (https://medium.com/@nick.c.ruzicka/prediction-markets-are-having-a-moment-9b0924507ad3) indicando que...Polymarket ha invertido aproximadamente 10 millones de dólares en subsidios de liquidez1, llegando a pagar más de 50,000 dólares diarios en algún momento para atraer liquidez. Sin embargo, con la consolidación de su posición de liderazgo y su efecto de marca, Polymarket ha reducido significativamente la intensidad de los subsidios, aunque, en promedio, todavía subsidia 0.025 dólares por cada 100 dólares de volumen de transacciones.

2 Kalshi tiene un plan de subsidios de liquidez similar y ha destinado al menos 9 millones de dólares a este objetivo3. Además,4 en 2024, Kalshi aprovechó su ventaja en términos de cumplimiento regulatorio5 (Nota de Odaily: Kalshi es la primera plataforma de mercados predictivos aprobada por la CFTC; en noviembre de 2025, Polymarket también obtuvo esta licencia)6 para firmar un acuerdo de creación de mercado con el principal proveedor de servicios de mercado de Wall Street, Susquehanna International Group (7 SIG 8), mejorando significativamente la situación de liquidez de la plataforma.

9 Ya sea en términos de reservas de capital o barreras regulatorias, estas son fortalezas reales y tangibles de plataformas líderes como Polymarket y Kalshi. Hace unos meses, Polymarket recibió una inversión de 2,000 millones de dólares de ICE, la empresa matriz de la Bolsa de Nueva York, con una valoración de 8,000 millones de dólares. Además, se rumorea que están planeando otra ronda de financiación con una valoración de decenas de miles de millones de dólares. Por otro lado, Kalshi también ha completado una ronda de financiación de 300 millones de dólares con una valoración de 5,000 millones. Ambas plataformas líderes cuentan ahora con una considerable reserva de recursos.

10 Actualmente, los mercados predictivos se han convertido en un foco de atención para los emprendedores en el mercado, y están surgiendo nuevos proyectos por todas partes. Sin embargo, yo no soy muy optimista al respecto. La razón es que el efecto de liderazgo en los mercados predictivos es, en realidad, mucho más fuerte de lo que muchos imaginan. Frente a los subsidios monetarios continuos y significativos de líderes como Polymarket y Kalshi, así como las asociaciones de alto nivel provenientes del mundo regulado, ¿qué pueden ofrecer los nuevos proyectos para competir directamente? ¿Y cuántos recursos tienen para enfrentarlos? Aunque no se puede descartar que algunos nuevos proyectos cuenten con un respaldo financiero muy sólido que les permita sobrevivir, claramente no todos tienen esta ventaja.

11 Haseeb Qureshi, el reconocido inversor de Dragonfly12, publicó hace unos días un artículo compartiendo su predicción para 2026.13 Escribió: "El mercado de predicciones está creciendo rápidamente, pero el 90% de los productos de este mercado quedarán completamente abandonados y desaparecerán gradualmente para finales de año".14 No sé cuáles son sus fundamentos, pero estoy de acuerdo en que esto no es una exageración.

15 Muchas personas están esperando que el mercado de predicciones florezca con una gran variedad de opciones, soñando con beneficiarse de esta tendencia basándose en experiencias pasadas. Sin embargo, es probable que esto sea difícil de lograr. Si realmente deseas apostar, sería mejor enfocarte directamente en los líderes del mercado.