📈 Los mercados de predicción registraron más de mil millones de operaciones en el T3 El número de operaciones en los mercados de predicción superó los 1 mil millones en el T3 de 2026, estableciendo un nuevo récord histórico y más que duplicándose desde el inicio del año. El principal impulsor del crecimiento en el T3 fue @Kalshi, que representó la mayor parte del aumento y amplió significativamente su liderazgo en cantidad de operaciones.

@tradingview Critiquen la moderación, luego suspendan por una idea de operación de junio. ¿Quién revisa a las personas que imponen estas suspensiones? Aquí está el contexto. Le dije a otro operador que operar no se trata de tener razón o tener la razón equivocada. Ese mensaje también fue moderado. Con el cierre del chat público, las personas comenzaron a hacer trolling preguntando sobre quién le diría sobre DTT ahora, lanzando acusaciones de “publicidad”. Desafié eso y denuncié la mala moderación. Luego Vanathi marcó una idea antigua de junio que mostraba mi lista de verificación de DTT y emitió una suspensión de un mes. Su explicación escrita: “Has mencionado DTT en las ideas, lo cual es una violación.” Pregunté por qué mencionar ICT es aceptable. “ICT es una técnica general como Pivot.” DTT significa Dirección, Objetivo, Momento. Es cómo estructuro mi análisis de operación. Esa respuesta aún no explica por qué mencionar un método de operación es aceptable y el mío no. Dado la secuencia, esto me parece retaliatorio. ¿Se supone que deba creer que el problema repentino con una publicación de hace cuatro meses no tiene nada que ver con que criticara la moderación? No me importa en absoluto ser desuspendido. Pero definitivamente voy a cuestionar cómo se toman estas decisiones. Tengo una audiencia a la que mostrar esto. ¿Qué les sucede a los usuarios que no la tienen? ¿Quién revisa independientemente las decisiones disputadas, y qué pasa cuando un moderador se equivoca? Si TradingView confía a los moderadores el poder de silenciar a los usuarios, debe responsabilizarlos por cómo lo usan. Capturas de pantalla a continuación. Juzguen ustedes mismos el exchange.

Morgan Stanley filtró accidentalmente su libro de operaciones. Un empleado envió un archivo interno que lista más de 100 operaciones de banca de inversión, principalmente en Asia, incluyendo candidatos a IPO en China, Corea del Sur e India, además de inversores de capital privado y fondos de pensiones. El correo fue retirado. Demasiado tarde. Una versión borrosa apareció en Instagram. El banco afirma que actuó rápidamente y está comunicándose con las partes involucradas.

No puedo enfatizar suficiente lo mucho que representan los avances en IA como un impulso para los mercados de predicción. Históricamente, los futuros y las opciones siempre han sido significativamente más líquidos que los mercados de predicción, porque valorarlos y proporcionar liquidez delta-neutra es mucho más fácil. Es extremadamente sencillo ejecutar una estrategia de market making que simplemente cubra la exposición a un activo en cualquier plataforma líquida. Después de todo, hay cientos de fuentes de liquidez para ETH o BTC. Pero es muchos órdenes de magnitud más difícil ejecutar una estrategia delta-neutra para el costo de alquiler de los chips de NVDA, por ejemplo. Por eso, la mayor parte de la liquidez en los mercados de predicción proviene de LPs y traders que modelan el resultado de un contrato específico, y luego proporcionan liquidez donde creen que debería estar el precio. Es precisamente la parte de modelado la que antes era demasiado intensiva incluso para las tiendas de trading de alta frecuencia más activas y eficientes. Pero ahora, lo que antes requería recursos significativos de ingeniería para construir un algoritmo de machine learning personalizado desde cero, es tan sencillo como conectar varias APIs de datos a una estrategia que se ejecuta a través de los modelos de vanguardia. Y con nuevas innovaciones como Jev, estas estrategias se vuelven cada vez más factibles a escala. Este es un área de interés prioritario para Trueo. Regularmente me dicen que si podemos resolver el problema de la liquidez en nuestra plataforma, tenemos la oportunidad de competir directamente con Poly y Kalshi. Lo que estoy diciendo es que este objetivo nunca ha sido más alcanzable. Y lo vamos a demostrar muy pronto.

Un juez federal desestimó una demanda multiestatal liderada por la fiscal general de Nueva York, Letitia James, que apuntaba contra la iniciativa DOGE Treasury. El tribunal desestimó el desafío presentado por 18 estados como caduco, eliminando otro obstáculo para la Casa Blanca.