Mercados de predicción: cómo convierten el desacuerdo en ingresos

Anteriormente, al discutir los mercados de predicción, la gente se preocupaba más por su precisión, volumen de operaciones y si podían convertirse en nuevos mercados de información. Pero cuando los mercados de predicción se consideran como un negocio, la pregunta central cambia: ¿cuál es el modelo de ingresos de los mercados de predicción?

En el mundo empresarial, un alto volumen de operaciones no equivale a que la plataforma gane dinero. Un libro de órdenes puede tener mucho ruido y los usuarios pueden comprar y vender con frecuencia, pero si la mayoría de las operaciones no generan ingresos, o si la actividad se mantiene únicamente gracias a subsidios y puntos, entonces el volumen de operaciones es solo un dato visual, no un ingreso saludable.

Para los mercados predictivos, la verdadera prueba de la capacidad comercial no es «cuántos mercados se han abierto» ni «qué tan popular es un evento», sino si la plataforma puede conectar sin interrupciones estos tres elementos:

Generar el impulso de realizar operaciones reales;

Mantener suficiente liquidez en el libro de órdenes;

Convierta la solicitud de operación taker en Fees (comisiones).

Por eso, el modelo de negocio de los mercados predictivos no es simplemente "cobrar tarifas al abrir". Aunque en apariencia son solo juegos de apuestas con respuestas SÍ / NO, lo que realmente sustenta la base de ingresos de la plataforma son la estructura de operaciones, los mecanismos de liquidez, la inclinación de tarifas y el comportamiento de los usuarios.

Especialmente después de que la plataforma líder Polymarket comenzara a introducir sistemáticamente la tarifa de taker, la narrativa de los mercados de predicción ha pasado de ser una «herramienta de información» a una fase de «validación de ingresos».

Este artículo analizará desde una perspectiva comercial las cartas ocultas subyacentes de los mercados predictivos:

¿Cómo ganan dinero las plataformas de mercados predictivos?

¿Por qué la estructura de juego maker/taker determina la supervivencia de la plataforma?

¿Cuál es la diferencia esencial en el diseño de tarifas entre plataformas principales como @Polymarket, Kalshi, @opinionlabsxyz y @predictdotfun?

¿Por qué la categoría con el volumen de operaciones más alto no es necesariamente la más rentable?

💡 Conclusión clave: Los mercados predictivos no venden respuestas, sino divergencias.

Cuanto más cerca esté el precio de 50/50, mayor será la divergencia del mercado y más fuerte será el impulso de trading, lo que permite a la plataforma convertir más ingresos por comisiones a partir de operaciones activas; cuanto más cerca esté el precio de 0 o 100, más determinada será la salida, aunque aún conserve valor informativo, el peso de la comisión correspondiente disminuirá notablemente.

Por lo tanto, la verdadera barrera comercial de los mercados predictivos no es convertir los "eventos" en órdenes, sino convertir las "discrepancias" en operaciones, y luego transformar esas operaciones de manera sólida en ingresos.

Para desglosar el flujo de efectivo de los mercados predictivos, primero se deben identificar los cuatro impulsores clave de ingresos. Estos se entrelazan y conforman juntos un ciclo cerrado que va desde el tráfico hasta la monetización de la plataforma.

1️⃣ Comisión de operación - Fuente de ingresos directa

La mayoría de los mercados predictivos cobran a la parte que realiza operaciones activas, es decir, al taker. Esto se debe a que el taker consume liquidez, mientras que el maker la proporciona.

Esto significa que no todas las operaciones en los mercados predictivos generan ingresos. Las operaciones que realmente aportan comisiones a la plataforma suelen ser aquellas en las que los usuarios están dispuestos a ejecutar activamente sus órdenes y a pagar por velocidad y certeza.

2️⃣ Liquidez - La base para el comercio continuo

Lo más difícil en los mercados predictivos no es abrir las cuotas, sino lograr que las cuotas tengan profundidad.

Si en un libro de órdenes no hay órdenes colocadas, los usuarios no pueden comprar ni vender, por lo que, aunque el mercado tenga relevancia, es difícil que se forme un precio efectivo.

Por eso muchas plataformas reducen el costo de Maker o incluso otorgan incentivos a los Maker.

No es una «fuente de ingresos» directa, pero determina si las tarifas de operación pueden existir a largo plazo.

Sin liquidez, no hay operaciones continuas, y por lo tanto, los ingresos por comisiones tampoco pueden ser estables.

3️⃣ Valor de la información - Ocupación mental

Lo que diferencia a los mercados predictivos de las plataformas de intercambio tradicionales es que no solo son herramientas de negociación, sino que también generan información.

Cuando un libro de órdenes tiene suficiente volumen y liquidez, su precio se convierte en una señal de probabilidad. Los medios lo citarán, los KOL lo interpretarán, los operadores lo observarán y los usuarios comunes lo usarán para evaluar el sentimiento del mercado.

Esta parte no se convierte necesariamente directamente en comisiones, pero genera atención para la plataforma, percepción del usuario y difusión externa. A largo plazo, este valor informativo reforzará la demanda de operaciones.

4️⃣ Operación de usuarios y sistema de descuentos: convierte la actividad en ingresos

Además de las tarifas de operación básicas, diferentes plataformas también aumentan la frecuencia de operaciones mediante descuentos, invitaciones, promociones, puntos y recompensas. Estas medidas no generan ingresos directos, pero afectan la capacidad de monetización a largo plazo de la plataforma. Por ejemplo, Opinion ofrece descuentos para usuarios, descuentos por operación e invitaciones; Predict.fun utiliza un sistema de tarifas básicas y descuentos más simple; Polymarket se enfoca en tarifas diferenciadas por segmento y en rebates para makers. La esencia de los descuentos e incentivos no es simplemente un subsidio, sino ceder parte de los beneficios a cambio de retener usuarios, y luego convertir gradualmente la actividad en ingresos.

Al analizar el diseño de tarifas de varios mercados de predicción principales, la dirección estratégica de la industria es altamente convergente: fomentar la colocación de órdenes para proporcionar liquidez y convertir las ejecuciones activas en ingresos. Sin embargo, en la ejecución táctica, las diversas plataformas muestran una clara diferenciación estratégica debido a sus distintas posiciones.

1️⃣ Polymarket: Precios refinados por categoría

La lógica de tarifas taker de Polymarket combina al máximo la «diferenciación de赛道» y la «precificación por grado de divergencia». Su fórmula central oficial es:

tarifa = C × tarifaDeTarifa × p × (1 - p)

En este caso, C es la cantidad de contratos negociados, p es el precio de ejecución, y feeRate está determinado por el mercado.

Este mecanismo incluye dos variables clave:

Segmentación detallada: según el método actual de cálculo de tarifas verificadas, la tasa de comisión (feeRate) para la categoría Crypto es de 0.07, para Sports es de 0.03, para Politics / Finance / Tech es de 0.04, para Culture / Weather es de 0.05, y algunos mercados de Geopolitics tienen tarifa 0. Esto significa que Polymarket no aplica una tarifa uniforme a todos los mercados, sino que utiliza tarifas diferenciadas según la frecuencia de operaciones, la sensibilidad y la disposición a pagar de los usuarios en cada categoría.

Precios de divergencia: perfectamente ajustados a la curva matemática p × (1 - p). Cuanto más cerca esté el precio de 50/50 (máxima divergencia del mercado), mayor será la comisión; cuanto más determinado sea el resultado (cerca de 0 o 100), menor será la comisión.

https://docs.polymarket.com/trading/fees

2️⃣ Kalshi: más cerca del modelo de intercambio regulado

Las tarifas de Kalshi están diseñadas para acercarse más a los intercambios tradicionales de derivados financieros dentro de un marco regulatorio, y su fórmula de tarifa Taker estándar también está vinculada al grado de divergencia de precios:

tarifa = redondear hacia arriba(0,07 × C × P × (1 - P))

Donde C es la cantidad de contratos, P es el precio del contrato, y los cargos se redondean hacia arriba al centavo. Esta estructura es muy similar a la de Polymarket: C × feeRate × p × (1-p).

La estructura de tarifas de Kalshi es similar a la de Polymarket: sus tarifas de operación también dependen del precio del contrato; cuanto más cerca esté de 50¢, mayor será la tarifa; cuanto más cerca esté de 1¢ / 99¢, menor será la tarifa. El fee schedule de Kalshi muestra que la taker fee para 100 contratos varía aproximadamente entre $0.07 y $1.75.

Pero una diferencia importante entre Kalshi y Polymarket es que algunos mercados de Kalshi también tienen tarifas maker, y solo se cobran cuando estos órdenes límite se ejecutan finalmente; no se cobran por cancelar órdenes. Esto indica que la estructura de tarifas de Kalshi es más similar a la de intercambios regulados: no es simplemente maker gratis permanentemente, sino que establece reglas de tarifas bilaterales más complejas según el mercado.

https://kalshi.com/docs/kalshi-fee-schedule.pdf

3️⃣ Opinión: Enfatizar más los descuentos y la segmentación de usuarios

Opinion introdujo un sistema de descuentos multidimensionales extremadamente complejo, cuya fórmula de tarifa efectiva es:

Tasa de comisión efectiva = topic_rate × precio × (1 − precio) × (1 − descuento_usuario) × (1 − descuento_transacción) × (1 − descuento_referido_usuario)

Es decir, los cargos de Opinion no solo dependen del precio de mercado y del topic_rate, sino que también se ven afectados por descuentos de usuario, descuentos de operación, descuentos por invitación y otros factores.

Opinion también estableció un orden mínimo de $5 y una comisión mínima de $0.25 para evitar que las transacciones de bajo monto generen comisiones demasiado bajas.

Esto indica que el diseño de tarifas de Opinion está más orientado hacia la operación de usuarios:

topic_rate se utiliza para distinguir diferentes mercados

user_discount se utiliza para la segmentación de usuarios

Por lo tanto, en comparación con la "diferenciación de precios por categoría" de Polymarket, Opinion trata las comisiones como una herramienta de operación: por un lado, utiliza un sistema de descuentos para incentivar el comercio, la retención y la adquisición de nuevos usuarios, y por otro, reduce el umbral de colocación de órdenes al hacer que los maker sean gratuitos, manteniendo así la liquidez del mercado.

https://docs.opinion.trade/trade-on-opinion.trade/fees

4️⃣ Predict.fun: Tarifa única minimalista

La estructura de tarifas de Predict.fun es relativamente más sencilla, lo que ayuda a reducir el costo de comprensión para los usuarios.

Según su declaración pública actual, su fórmula de cálculo de tarifas es:

Tarifa bruta = % de tarifa base × min(Precio, 1 − Precio) × Acciones

La tarifa base es actualmente del 2%. La tarifa real varía según el precio de ejecución: por debajo del 50%, la tarifa se mantiene fija en aproximadamente un 2%; por encima del 50%, cuanto más cerca esté el precio de 1, menor será la tarifa real.

Además, Predict.fun también admite descuentos en comisiones, lo que reduce aún más las tarifas después del descuento.

Este diseño es más intuitivo: los usuarios no necesitan determinar primero a qué lado pertenece el libro de órdenes, sino que pueden comprender los cambios en las tarifas simplemente observando el precio de ejecución.

https://docs.predict.fun/the-basics/predict-fees-and-limits#limits

Se puede ver que el punto en común de las plataformas de mercados predictivos es que todas intentan convertir las acciones de ejecución activa en ingresos.

Esto también indica que la comercialización de los mercados predictivos no sigue solo un camino. Al final, todos responden a la misma pregunta: ¿los usuarios están dispuestos a pagar por operar?

Aunque las diversas plataformas ofrecen una amplia variedad de formas de jugar, Polymarket sigue siendo la muestra de plataforma más adecuada para evaluar la eficiencia real de monetización de los mercados de predicción.

Hay principalmente 2 razones:

Su ruta de cobro es la más clara: desde Crypto como prueba, hasta Sports como expansión, y luego casi todos los demás categorías con cobro.

Sus datos también son más completos: el feeRate oficial y las tarifas de 7D/30D se pueden utilizar para desglosar aún más la estructura de ingresos.

Entonces, a continuación, tomemos Polymarket como ejemplo para responder una pregunta más específica: ¿es realmente el mercado con mayor volumen de operaciones también el más rentable?

3.1 De gratis a de pago: La línea de tiempo de comercialización de Polymarket

Enero de 2026: Crypto se convierte en el primer sector con tarifas

Polymarket regresa a los usuarios de EE.UU. y es el primero en introducir la tarifa taker en el sector de criptomonedas. Los mercados criptográficos tienen ciclos de liquidación cortos, alta volatilidad de precios y comportamientos de trading similares al mercado secundario a corto plazo; los usuarios priorizan la velocidad de liquidez por encima de la sensibilidad al costo de fricción, lo que los convierte en un excelente campo de prueba para tarifas.

18 de febrero de 2026: Sports se convierte en el segundo sector de pago

A continuación, el 18 de febrero de 2026, la sección Sports se convirtió en la segunda sección con cargo. Las cuotas deportivas poseen características naturales de alta frecuencia y ciclos cortos, lo que proporciona escenarios de operación continuos. Por lo tanto, Sports es una extensión natural del cobro.

Entonces, Polymarket cobra primero por Crypto y Sports, en realidad para validar el modelo de ingresos con dos sectores de mayor aceptación por los usuarios.

30 de marzo de 2026: Las tarifas se amplían a más secciones

El 30 de marzo de 2026, Polymarket ampliará la tarifa taker a más categorías, incluyendo Politics, Finance, Economics, Culture, Weather, Tech, Mentions, Other/General, llevando el número de categorías con tarifa a 10.

Después de implementar tarifas completas, Polymarket no aplicó una tarifa uniforme a todos los mercados, sino que adoptó una estructura de tarifas más detallada. Este paso puede considerarse un punto clave en la comercialización de Polymarket, ya que la plataforma comenzó a extender su modelo de tarifas a mercados más amplios.

Los resultados de las tarifas integrales son extremadamente notables. Según los datos más recientes, Polymarket ha demostrado una gran capacidad para generar ingresos: las tarifas de 7 días alcanzan los $9.27M y las tarifas de 30 días llegan a $36.3M. Sus ingresos de 7 días ya se han ubicado entre los seis primeros proyectos de Crypto en toda la red, entrando oficialmente en el grupo de proyectos generadores de ingresos.

3.2 Desglose del modelo de apuesta y la distribución de precios en la categoría principal

Para calcular lo más precisamente posible los ingresos reales de cada sección de Polymarket, estimamos las comisiones de cinco principales sectores según los datos de transacciones de Polymarket desde 2021 hasta febrero de 2026.

Según el porcentaje de órdenes de mercado, los cinco segmentos muestran diferencias claras:

El mercado de Crypto representa el 75 %, lo cual es muy coherente con la naturaleza "cambiable" de los activos criptográficos, ya que los usuarios tienden a cerrar sus ganancias o pérdidas directamente con órdenes de mercado; el segmento Weather, impulsado por datos meteorológicos en tiempo real, también es altamente valorado por los usuarios por su velocidad de respuesta.

Además, la cantidad de comisiones depende en gran medida del rango de precios de ejecución en el libro de órdenes.

La razón es que las operaciones que entran en el cálculo de comisiones no generan las mismas tarifas. La comisión de Polymarket está relacionada con p × (1 - p): cuanto más cerca esté el precio del 50/50, mayor será la divergencia del mercado y mayor será el peso de la comisión; cuanto más cerca esté el precio del 0% o del 100%, más cercana será la resultante a la certeza y menor será el peso de la comisión.

Según los datos de los cinco principales segmentos, la mayor parte del volumen de operaciones se concentra entre 30 y 50, especialmente en el rango de 40 a 50:

Este conjunto de datos indica que las operaciones principales en Polymarket no ocurren en rangos donde los resultados ya están cerca de estar determinados, sino que se concentran en posiciones donde aún existe una clara divergencia en el mercado.

3.3 Cálculo de ingresos: ¿Quién es la vaca lechera de ganancias?

Estimamos aproximadamente los ingresos por comisiones de Polymarket en cinco categorías utilizando el volumen de operaciones de cada mercado, combinado con el feeRate correspondiente y aplicando un peso basado en p × (1-p) para distintos intervalos de precios. Además, consideramos que, tras la implementación de comisiones, algunos usuarios sensibles a las tarifas pasarán de ser taker a colocar órdenes limit. En particular, los usuarios que realizan operaciones al final del mercado, arbitraje de cuotas bajas o operaciones frecuentes a corto plazo serán más cuidadosos al calcular su rentabilidad.

Por lo tanto, podemos elaborar una versión más conservadora de la estimación original: suponiendo que, tras la aplicación de comisiones, el volumen de operaciones con órdenes de mercado en cada segmento disminuya un 20%.

La fórmula ajustada se convierte en:

Costo estimado ajustado ≈ Volumen de mercado × 80% × feeRate × (1 - p)

Basándonos en el volumen total de operaciones en 7 días y el porcentaje de volumen por categoría, estimamos el volumen de órdenes de mercado en 7 días para las cinco categorías principales.

Ya se calculó el volumen de operaciones con órdenes de mercado para cada赛道; a continuación, combinando el feeRate de cada赛道 y el peso del rango de precios, se estima la comisión. Para asegurar un cálculo más preciso, utilizamos la mediana del rango como precio aproximado:

(Nota: Debido a los criterios de estadística, la latencia en el porcentaje de órdenes históricas y los cambios dinámicos del sector, este modelo de cálculo tiene como objetivo reconstruir la proporción de contribución de cada sector; la suma presenta un margen de error razonable respecto a las Tarifas totales calculadas por el sistema)

What does the data show?

1️⃣ Crypto es la categoría que genera la mayor contribución de ganancias actualmente, con costos estimados de 7 días de aproximadamente 4.39 millones de dólares, siendo la «vaca lechera de ganancias».

Esto es algo contraintuitivo, ya que, según el porcentaje del volumen de operaciones, Sport es el primer sector, con un volumen de 7 días de aproximadamente 401 millones de dólares, superior a los 174 millones de dólares de Crypto. Sin embargo, en los resultados de comisiones, Crypto ocupa el primer lugar, y las principales razones son dos:

Mayor porcentaje de órdenes de mercado: el porcentaje de Market es aproximadamente del 75%, claramente superior al 60% de Sport. Polymarket cobra principalmente por órdenes de mercado, por lo que más operaciones de Crypto caen dentro del ámbito de cobro.

feeRate máximo: feeRate es 0.07, mientras que Sport es solo 0.03. Incluso si ambos órdenes de mercado tienen el mismo volumen de operación, los cargos generados por unidad de criptomoneda operada serán significativamente más altos en Crypto.

2️⃣ Sport es la segunda fuente de ingresos, con una estimación de ingresos de 7 días de aproximadamente 3,31 millones de dólares, siendo la "base de volumen de operaciones".

La ventaja de Sport radica en su volumen de operaciones suficientemente alto. Su volumen de 7 días es de aproximadamente 401 millones de dólares, ocupando el primer lugar entre los cinco segmentos. Sin embargo, su debilidad también es evidente: el feeRate es el más bajo, solo 0.03.

3️⃣ Si Politics y Trump se combinan en un mercado de tipo político, el costo estimado en 7 días es de aproximadamente 3.14 millones de dólares, lo que ya está muy cerca del sector Sport y actúa como un embudo de tráfico pulsátil.

Las apuestas políticas se caracterizan por un fuerte impulso basado en eventos. A diferencia del deporte, que tiene partidos estables todos los días, o del cripto, cuyos precios fluctúan continuamente, cuando ocurren elecciones, encuestas, cambios de políticas o declaraciones de candidatos, surge fácilmente un volumen de operaciones concentrado. Por lo tanto, aunque el ritmo de negociación en las apuestas políticas no siempre es constante, durante los ciclos de interés público generan contribuciones de comisiones muy significativas.

4️⃣ El costo estimado de 7 días de Weather es de aproximadamente 400,000 dólares estadounidenses, la cantidad más baja entre los cinco categorías.

Por lo tanto, la estructura de ingresos de Polymarket se puede resumir simplemente como: Crypto genera ingresos para la plataforma, Sport impulsa el volumen de operaciones, y Politics / Trump generan eventos virales que atraen nuevos usuarios a la plataforma.

El cierre exitoso de Polymarket ofrece una inspiración para la reestructuración de todo el sector de mercados de predicción:

1️⃣ Cambio integral de los indicadores de evaluación

Anteriormente, al observar mercados predictivos, se centraba la atención en el volumen de operaciones y los temas populares. Con la entrada en la era comercial, los indicadores para medir el éxito cambiarán por completo: Fees reales, proporción de takers, profundidad del libro de órdenes y el spread (diferencia entre precio de compra y venta). El volumen de operaciones generado únicamente mediante intercambios entre manos propias será difícil de mantener bajo el nuevo mecanismo de tarifas.

2️⃣ Diferentes tipos de eventos corresponden a diferentes roles de ingresos

Las plataformas de mercados predictivos del futuro no dependerán de un solo tipo de orden para dominar el mercado, sino que se orientarán hacia una especialización detallada.

Los mercados de criptomonedas son más similares a las operaciones financieras, con cambios de precios rápidos y ciclos de retroalimentación cortos; los usuarios son más sensibles a la velocidad de ejecución, por lo que es más fácil lograr una alta eficiencia de ingresos.

Sports es más como un flujo estable: los partidos son frecuentes, los resultados son claros y los escenarios de trading persisten, por lo que es ideal para generar volumen de trading diario.

Los mercados como Política / Trump son más propensos a eventos repentinos; normalmente no son estables, pero cuando ocurren hitos clave como elecciones, encuestas de opinión o cambios de política, tienden a experimentar un aumento concentrado en el volumen.

Mercados como Weather demuestran que, siempre que los eventos sean lo suficientemente estandarizados y los resultados lo suficientemente claros, incluso si su escala es temporalmente pequeña, tienen la oportunidad de generar su propio escenario de negociación.

3️⃣ El mecanismo de tarifas impulsará inversamente la calidad del libro de órdenes

Durante la fase gratuita, la plataforma puede abrir muchos pares de negociación; después de implementar tarifas, tanto los usuarios como los market makers comenzarán a ser más cuidadosos, y el mecanismo de cobro filtrará automáticamente la calidad del mercado.

Un buen mercado predictivo no solo necesita temas interesantes, sino que también debe poder satisfacer simultáneamente varias condiciones:

Resultados claros, fáciles de liquidar

La información se actualiza con frecuencia y puede provocar cambios de precio.

La divergencia del mercado es lo suficientemente grande como para que los usuarios tengan motivación para operar.

La liquidez es suficientemente buena, los usuarios están dispuestos a ejecutar órdenes activamente

The results are not easily manipulable

4️⃣ La barrera en los mercados predictivos es el «control continuo de precios»

Abrir un mercado de SÍ / NO no es difícil; lo difícil es que este mercado mantenga órdenes de compra y venta activas, que los precios se actualicen constantemente y que haya participantes dispuestos a asumir riesgos. Solo cuando un mercado tiene suficiente profundidad y frecuencia de operaciones, su precio adquiere significado de referencia, y la plataforma puede generar ingresos a partir de él.

Entonces, la verdadera barrera de los mercados predictivos no es «quién puede descubrir tendencias más rápido», sino: convertir las tendencias en mercados negociables 👉 garantizar liquidez a largo plazo en el mercado 👉 hacer que los precios se conviertan en señales que el mundo externo esté dispuesto a citar.

Hay innumerables proyectos que pueden contar grandes narrativas, pero muy pocos logran convertir esas narrativas en ingresos reales.

Polymarket fue una vez el representante más brillante del sector, y al completar su transición de una «narrativa de tráfico» a una «captación sistemática de fondos», busca demostrarle a toda la industria una cosa:

El valor definitivo de los mercados de predicción no se limita a "qué tan precisos son para predecir el futuro", sino en que han logrado transformar la incertidumbre del mundo real en un supermercado estandarizado, con negociación de alta frecuencia y capaz de generar ganancias continuas.

En el pasado, los mercados de predicción demostraron su capacidad para atraer una gran cantidad de tráfico; ahora, están demostrando que son un negocio incomparable.

Método de cálculo: Separar la proporción de órdenes de mercado y órdenes límite por cada segmento, luego estimar el impacto de p × (1 - p) sobre las tarifas según diferentes intervalos de precios de ejecución, y finalmente, combinando las tasas de comisión correspondientes a cada segmento, calcular aproximadamente cuántas tarifas aportó cada segmento.

Autor original: Changan, Amelia, equipo de contenido de Biteye