Introducción a los mercados de predicción y su desarrollo histórico
Los mercados de predicción, también denominados en la literatura académica y económica mercados de información, futuros de ideas o contratos de futuros sobre eventos, son mercados donde los participantes negocian contratos financieros cuyo pago depende de eventos futuros inciertos. A diferencia de los mercados financieros tradicionales, cuyo propósito principal es la asignación de capital, la transferencia de riesgo o la financiación empresarial, el valor científico y económico de los mercados de predicción reside en su capacidad para agregar información dispersa y convertir esa agregación en previsiones altamente eficientes.
En la formulación asociada a Justin Wolfers y Eric Zitzewitz, los precios de los mercados de predicción reaccionan a lo que los inversores creen colectivamente sobre un resultado futuro, transformando creencias subjetivas en una señal de mercado numérica que a menudo se lee como una previsión similar a una probabilidad. Esa señal no es idéntica a la verdad objetiva, pero en muchos casos se convierte en uno de los resúmenes disponibles más limpios de las expectativas colectivas en tiempo real.
El linaje histórico de los mercados de predicción es largo. El uso de precios de mercado, especialmente cuotas de apuestas, para pronosticar eventos se remonta a siglos atrás. Los mercados de apuestas políticas florecieron en Estados Unidos a finales del siglo XIX y principios del XX, y periódicos como The New York Times trataban los precios de las apuestas como indicadores significativos de las expectativas electorales. El interés decayó más tarde cuando las encuestas científicas ganaron legitimidad institucional, pero regresó a finales del siglo XX junto con el auge de la economía experimental y la hipótesis del mercado eficiente.
En la era actual, la infraestructura blockchain y las finanzas descentralizadas han devuelto los mercados de predicción a la atención global. Hoy se usan, debaten o cuestionan en ámbitos que van desde elecciones e indicadores macroeconómicos hasta la toma de decisiones empresariales, el tiempo meteorológico, eventos relacionados con el deporte y las expectativas de política pública. Como resultado, los mercados de predicción se sitúan simultáneamente dentro de la economía, la informática, la teoría jurídica, la política del juego y la gobernanza de plataformas.
Marco teórico y dinámica de la agregación de información
El argumento teórico más sólido en favor de los mercados de predicción se basa en la hipótesis del mercado eficiente. En su forma ideal, esta perspectiva sugiere que los precios de mercado incorporan rápidamente toda la información disponible y representan, por tanto, la mejor previsión disponible de eventos futuros. En los mercados de predicción, eso significa que el precio se convierte en una estimación colectiva más que en una mera cotización.
La literatura académica ha tratado esto, sin embargo, como una afirmación condicional más que como una certeza ingenua. El mercado puede agregar información solo si los incentivos, la estructura del contrato, la participación y la liquidez permiten a los operadores informados actuar según su información. En otras palabras, los mercados de predicción pueden ser muy efectivos sin llegar a ser perfectamente eficientes.
Condiciones matemáticas y económicas de la agregación de información
La literatura ha modelado estas condiciones con precisión. Grossman argumentó que los precios pueden agregar información privada dispersa bajo supuestos fuertes sobre las preferencias de los operadores y la estructura de la información. Sin embargo, Grossman y Stiglitz plantearon después la contraargumentación más famosa: si los mercados fueran perfectamente informativos, nadie tendría incentivos para adquirir información costosa. Un mercado de información funcional necesita, por tanto, cierto grado de imperfección en los precios para recompensar la participación informada.
Esta paradoja importa porque explica por qué los mercados de predicción no son máquinas mágicas de previsión. Su utilidad depende de la presencia continua de operadores informados motivados para alejar los precios del error y acercarlos a mejores estimaciones. Sin esos incentivos, el mercado puede volverse escaso, ruidoso o excesivamente impulsado por narrativas.
La literatura también ha debatido qué representa exactamente un precio de mercado. Charles Manski demostró que el precio de un contrato de evento todo-o-nada no siempre puede interpretarse directamente como la creencia de probabilidad media de los participantes. Bajo ciertos supuestos, el precio puede reflejar en cambio una característica diferente de la distribución de creencias. Wolfers y Zitzewitz respondieron mostrando que bajo un marco de utilidad logarítmica, y asumiendo que la riqueza y las creencias son independientes, el precio puede interpretarse como la creencia media sobre la probabilidad del evento. Si la riqueza y las creencias están correlacionadas, sin embargo, el precio se acerca más a una media ponderada por riqueza.
Un segundo desafío clásico es el teorema de no-comercio de Milgrom-Stokey. Si los participantes del mercado comparten priors comunes y son completamente racionales, la disposición de un participante a operar revela información al otro, lo que en teoría debería suprimir la operación. En la práctica, la operación persiste porque los mercados reales incluyen coberturistas, participantes impulsados por el entretenimiento, operadores de ruido, manipuladores y participantes con motivos heterogéneos. Esta ecología mixta no es un defecto marginal; es una de las razones por las que los mercados de predicción pueden funcionar en absoluto.
Por eso los intentos de manipulación no siempre dañan el descubrimiento de precios de la manera que los críticos esperan en primer lugar. Si un operador aleja el precio de una estimación defendible, la cotización distorsionada puede atraer a contrapartes mejor informadas que ahora tienen incentivos más fuertes para operar contra el error. En ese sentido, algunos intentos de manipulación pueden acabar fortaleciendo la señal de información del mercado en lugar de corromperla permanentemente.
La sabiduría de las masas como mecanismo de previsión
Los mercados de predicción suelen tratarse como una de las formas institucionales más sólidas del fenómeno de la "sabiduría de las masas". La idea básica es simple: cuando muchos individuos con información parcialmente independiente contribuyen a un agregado compartido, la estimación resultante puede ser más precisa que la opinión de cualquier experto individual.
Esta idea tiene raíces profundas en la teoría política, la probabilidad y la teoría de la decisión, y se vincula a menudo con el teorema del jurado de Condorcet y las clásicas observaciones de Francis Galton sobre las estimaciones agregadas. En el contexto de los mercados de predicción, el mecanismo de agregación no es un promedio de encuestas sino un precio formado a través de incentivos. Esa distinción importa porque los participantes del mercado son recompensados o sancionados financieramente, lo que tiende a disciplinar la expresión con más fuerza que las encuestas de opinión ordinarias.
La investigación aplicada ha demostrado que los mercados de predicción corporativos internos pueden funcionar sorprendentemente bien para prever la demanda, las ventas, los plazos y los resultados de proyectos. Se han utilizado en entornos de fabricación, comercio minorista e innovación como herramientas para convertir el conocimiento tácito disperso en previsiones operativas. La lección más general es que los mercados de predicción no son solo curiosidades políticas o adyacentes a las apuestas; también pueden funcionar como sistemas de inteligencia organizativa.
Arquitectura de contratos y mecanismos de formación de precios
La capacidad de los mercados de predicción para revelar expectativas significativas depende en gran medida de la arquitectura de los contratos. Incluso los mercados simples requieren estructuras de pago bien diseñadas que eliminen el arbitraje trivial y fuercen a los precios a reflejar coherentemente las expectativas. En este sentido, los mercados de predicción se parecen más a los mercados de derivados que a las simples apuestas.
Tipos de contratos estándar y su valor informativo
| Tipo de contrato | Mecanismo | Parámetro obtenido | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Todo al ganador | Paga una cantidad fija si ocurre el evento, cero en caso contrario | Estimación de mercado similar a una probabilidad | "El candidato A gana las elecciones" |
| Contrato índice | El pago varía continuamente con el valor realizado de una variable | Media esperada | "El candidato A obtiene X por ciento de los votos" |
| Contrato diferencial | Los participantes operan alrededor de un umbral o línea móvil | Mediana esperada o expectativa de umbral | "¿Superará el resultado X?" |
Los diseños más avanzados pueden revelar información más rica. Las familias de contratos todo-al-ganador pueden usarse para aproximar toda una distribución de probabilidad sobre los resultados. Los contratos índice no lineales pueden revelar momentos superiores como la varianza. Los mercados condicionales pueden usarse para estimar creencias sobre correlaciones, como de qué manera un evento podría afectar a otro. Aun así, la interpretación siempre requiere cuidado: un contrato puede revelar correlación sin revelar causalidad.
Mecanismos de negociación y gestión de la liquidez
Los primeros mercados de predicción solían depender de modelos de doble subasta continua similares a las bolsas tradicionales. Estos mecanismos utilizan un libro de órdenes en el que compradores y vendedores publican ofertas y demandas. Aunque son familiares y potentes, requieren liquidez orgánica para funcionar bien. Si la participación es demasiado escasa, los diferenciales se amplían y los precios dejan de comportarse como resúmenes fiables de información.
Para resolver este problema, las plataformas posteriores adoptaron creadores de mercado algorítmicos. La regla de puntuación logarítmica de mercado de Robin Hanson se volvió especialmente influyente porque permite que un mercado proporcione liquidez continua al tiempo que acota la pérdida del creador de mercado. En los sistemas descentralizados, los creadores de mercado de producto constante y diseños relacionados de creadores de mercado automatizados llevaron ideas similares a entornos blockchain.
Otra decisión de diseño importante es si el mercado usa capital real o dinero de juego. Los estudios han demostrado que los mercados de dinero de juego a veces pueden producir previsiones sorprendentemente precisas, especialmente cuando la reputación y el estatus sustituyen a los incentivos financieros. Pero si el propósito no es solo la previsión sino la cobertura o la transferencia real de riesgo, el capital real se vuelve mucho más importante.
Evolución tecnológica: mercados de predicción descentralizados
Los mercados de predicción han experimentado un cambio tecnológico importante, pasando de plataformas web centralizadas a mercados de predicción descentralizados construidos sobre infraestructura blockchain pública. Los sistemas anteriores, como los Iowa Electronic Markets y posteriormente plataformas comerciales como Intrade, dependían de operadores centralizados, custodia y aplicación de normas. También sufrían de cuellos de botella regulatorios obvios: si una jurisdicción se oponía, la plataforma podía simplemente ser obligada a cerrar o abandonar ese mercado.
Los mercados de predicción descentralizados como Augur, Polymarket y Omen cambiaron la arquitectura moviendo la lógica del mercado, la custodia y la liquidación a contratos inteligentes. En estos sistemas, ningún operador único necesita mantener los fondos de los usuarios en el sentido convencional y ningún administrador central puede reescribir unilateralmente las liquidaciones después del hecho. Esto hace que los mercados sean más transparentes y más resistentes a la censura, pero no los libera de problemas de gobernanza o integridad.
Augur fue el pionero más conocido del modelo descentralizado. Demostró que cualquiera podía crear mercados binarios, escalares o de opción múltiple en un entorno sin permisos, pero también expuso debilidades prácticas: altos costes de gas, experiencia de usuario lenta e interfaces demasiado complejas para los usuarios convencionales.
Polymarket representa una generación posterior. Al operar sobre infraestructura de menor coste y usar monedas estables en lugar de criptoactivos volátiles nativos como capa principal de liquidación, redujo la fricción de las transacciones y hizo que la experiencia de usuario se acercara más a una plataforma de negociación convencional. Su auge durante el ciclo electoral de EE. UU. en 2024 mostró cómo los mercados de predicción pueden evolucionar hacia productos de información visibles globalmente en lugar de quedarse como experimentos nativos de cripto.
| Característica | Mercados centralizados | Mercados descentralizados |
|---|---|---|
| Infraestructura | Servidores privados, custodia de la plataforma, bases de datos gestionadas por el operador | Blockchains públicas, contratos inteligentes, liquidación en cadena |
| Resolución de resultados | Normas de la plataforma y arbitraje centralizado | Sistemas de oráculo, votación por tokens o capas de disputa híbridas |
| Acceso de usuarios | Normalmente con mucho KYC y limitado por jurisdicción | A menudo basado en monedero, seudónimo y más accesible globalmente |
| Principal fortaleza | Cumplimiento más limpio y experiencia de usuario más simple | Transparencia, componibilidad y mayor resistencia a la censura |
| Principal debilidad | Dependencia de la contraparte y puntos de estrangulamiento regulatorios directos | Riesgo del oráculo, complejidad de gobernanza y tratamiento legal inestable |
El problema del oráculo y los mecanismos de resolución de disputas
El mayor desafío técnico de los mercados de predicción descentralizados es el problema del oráculo. Las blockchains son sistemas cerrados: pueden verificar su propio estado interno, pero no pueden observar directamente quién ganó unas elecciones, cuál fue el dato de inflación o si un huracán superó un umbral. Todo mercado de predicción necesita, por tanto, un mecanismo para importar la verdad del mundo real a la liquidación en cadena.
Esto crea un profundo problema de confianza. Si un mercado liquida grandes sumas de dinero, la parte que controla el oráculo o el mecanismo de resolución de disputas se convierte en el juez efectivo de la realidad. Por eso el diseño del oráculo no es un pequeño detalle de ingeniería sino el problema central de gobernanza de los mercados de predicción descentralizados.
El Oráculo Optimista de UMA
Una de las soluciones más influyentes es el Oráculo Optimista de UMA. El modelo se llama "optimista" porque asume que las respuestas propuestas son correctas a menos que sean impugnadas activamente. En la práctica, esto significa que un participante propone un resultado y deposita una garantía económica. Si nadie impugna la propuesta durante el período de desafío, el resultado se acepta y la liquidación procede rápidamente.
Si el resultado es impugnado, el sistema escala a un proceso de verificación más pesado en el que participantes económicamente motivados votan sobre la respuesta verdadera. Este diseño depende de una lógica de punto de Schelling: como los participantes no saben exactamente cómo votará todo el mundo, la estrategia racional es coordinarse en torno a la verdad más públicamente defendible en lugar de en torno a una respuesta obviamente falsa. Cuanto más fuertes sean los incentivos de penalización y staking, más caro resulta corromper el resultado.
Tokenomics, vectores de ataque y diseños alternativos
Los sistemas de oráculo basados en tokens nunca están libres de riesgo. Si el valor asegurado por un mercado se vuelve grande en relación con el valor de seguridad del propio token del oráculo, el incentivo para manipular el sistema puede aumentar considerablemente. Por eso investigadores y diseñadores de protocolos han explorado alternativas como bases de garantías más amplias, modelos de seguridad respaldados por ETH, períodos de bloqueo más largos, selección aleatoria de jurados y modelos de ponderación de votos no lineales.
Las propuestas de ponderación cuadrática son especialmente notables porque están diseñadas para hacer que la concentración de capital bruto sea menos dominante en la resolución de disputas. Bajo tales propuestas, el poder de voto crece más lentamente que el tamaño de la participación, lo que hace más caro que un único actor adinerado domine un voto puramente por escala de capital. Si tales sistemas superan a la votación ponderada por participación más simple sigue siendo una pregunta de diseño abierta más que un problema universalmente resuelto.
En términos más generales, el problema del oráculo muestra por qué los mercados de predicción descentralizados nunca están "completamente resueltos" solo con contratos inteligentes. Una blockchain puede asegurar saldos, transferencias y lógica de liquidación, pero aún necesita un puente creíble hacia la realidad contestada. Ese puente es donde la economía, la gobernanza y el riesgo legal vuelven a entrar en el sistema.
Riesgo moral y controversia ética
La mayor objeción social a los mercados de predicción no es técnica sino ética. Si un mercado permite a los participantes obtener beneficios de la guerra, el asesinato, el terrorismo o la tragedia humana, el mercado puede crear incentivos perversos. Incluso si la mayoría de los usuarios son especuladores pasivos, la existencia de un pago directo vinculado a un evento dañino plantea la pregunta de si alguien podría ser incentivado para ayudar a que ese evento ocurra.
Esta preocupación se ilustra a menudo a través del experimento mental de los mercados de asesinatos. En la práctica, los sistemas descentralizados tempranos se enfrentaron a versiones exactas de este problema cuando los usuarios crearon mercados sobre muertes individuales o resultados públicos violentos. Dado que los protocolos descentralizados son difíciles de censurar en la capa de contratos, la carga se desplazó a menudo hacia la moderación del front-end y las restricciones a nivel de interfaz.
La controversia no es solo hipotética. El proyecto Policy Analysis Market del gobierno de EE. UU. a principios de los años 2000 colapsó tras la indignación pública por la posibilidad de especular sobre la violencia geopolítica. Sus defensores argumentaron que tales mercados podrían revelar información distribuida útil. Sus críticos sostuvieron que el coste moral y la estructura de incentivos eran inaceptables.
Los defensores de los mercados de predicción suelen responder que los mercados financieros ordinarios también se mueven en respuesta a la tragedia. Las acciones de las aerolíneas pueden venderse en corto antes de malas noticias; las acciones de defensa pueden subir en tiempos de guerra. En ese sentido, el beneficio de la catástrofe no es exclusivo de los mercados de predicción. El contraargumento es que los mercados de predicción hacen el vínculo entre resultado y pago inusualmente directo, transparente y psicológicamente saliente.
Clasificación regulatoria y marcos jurídicos
La regulación sigue siendo la restricción estructural más importante sobre los mercados de predicción. La pregunta legal central no es meramente si el producto implica riesgo, sino cómo debe clasificarse: como derivado, como producto de juego, como mercado de información híbrido o como una nueva categoría que la legislación existente gestiona mal.
Estados Unidos: contratos de eventos de la CFTC y límites del juego
En Estados Unidos, la principal lucha legal se ha desarrollado entre la regulación de derivados y las objeciones al estilo del juego. La CFTC trata actualmente los contratos de eventos como una categoría de derivados, y sus materiales oficiales sobre contratos y productos definen explícitamente un contrato de evento como un derivado cuyo pago se basa en un evento, ocurrencia o valor especificado. El mismo material también señala que el Reglamento 40.11 de la CFTC prohíbe ciertas categorías de contratos de eventos, incluidos contratos relacionados con terrorismo, asesinato, guerra, juego o actividad ilegal.
El marco actual sigue siendo muy controvertido. En mayo de 2024, la CFTC emitió una propuesta sobre contratos de eventos que habría tratado varias categorías, incluidos ciertos contratos políticos y relacionados con el deporte, como contrarios al interés público. En febrero de 2026, sin embargo, la Comisión retiró esa propuesta y posteriormente, en marzo de 2026, solicitó comentarios públicos sobre un nuevo enfoque de elaboración de normas sobre mercados de predicción. La categoría es, por tanto, activa, políticamente sensible y todavía en construcción legal activa más que completamente estabilizada.
Unión Europea: MiFID II, opciones binarias y legislación sobre el juego
En la Unión Europea, los mercados de predicción se sitúan incómodamente entre la regulación financiera y la legislación nacional sobre el juego. Si un contrato se clasifica como instrumento financiero o derivado similar a una opción binaria, puede entrar en el marco de MiFID II y la protección del inversor. Esto importa porque las medidas de intervención de la ESMA de 2018 prohibieron la comercialización, distribución y venta de opciones binarias a inversores minoristas en la UE.
Si el contrato parece más bien una apuesta sobre eventos, la plataforma se enfrenta a un obstáculo diferente: la legislación sobre el juego en Europa sigue siendo en gran medida nacional en lugar de armonizada a nivel de la UE. Esto significa que un operador de mercado de predicción transfronterizo no puede asumir simplemente una única vía legal universal en todos los países de la UE. Las licencias, la publicidad, el acceso al mercado y las expectativas de protección del consumidor varían considerablemente entre jurisdicciones.
Malta sigue siendo especialmente importante en este panorama porque la Malta Gaming Authority tiene larga experiencia en la regulación del juego remoto y las estructuras de mercado basadas en comisiones. Los propios materiales de la MGA distinguen tipos de juegos con licencia, incluida una categoría de Tipo 3 para ciertos modelos basados en comisiones y sin riesgo de casa, como el póker entre pares, el bingo, las casas de apuestas y estructuras similares. Eso hace que Malta sea uno de los puntos de referencia europeos más relevantes cuando los mercados de predicción comienzan a parecerse a productos de tipo bolsa o entre pares en lugar de a los modelos convencionales de casino con banca propia.
Finlandia: Ley de Loterías, transición de licencias y frontera del derecho financiero
En Finlandia, los mercados de predicción se sitúan en la intersección de la Ley de Loterías y la regulación del mercado financiero. Si el efecto práctico de un producto es que un usuario paga para participar en un evento incierto con fines de ganancia monetaria, el marco de la legislación sobre el juego se vuelve inmediatamente relevante. La Ley de Loterías finlandesa es, por tanto, el punto de partida natural para el análisis de cualquier plataforma que se dirija activamente a consumidores finlandeses.
Al mismo tiempo, si un contrato de predicción está estructurado en torno a indicadores económicos o de otro modo parece suficientemente similar a un derivado, el marco del derecho financiero y las expectativas supervisoras de la Autoridad de Supervisión Financiera se vuelven relevantes. El resultado es una zona gris legal en lugar de una regla de clasificación precisa.
El contexto finlandés se complica aún más por la transición del país del viejo modelo de monopolio hacia una estructura de licencias más abierta. Ese proceso de reforma puede crear eventualmente vías más claras para algunos productos adyacentes a las apuestas, pero no resuelve automáticamente cómo deben clasificarse los contratos de eventos que se parecen tanto a los derivados como al juego.
| Marco regulatorio | Pregunta central | Consecuencia principal |
|---|---|---|
| Derecho de contratos de eventos en EE. UU. | ¿Es el producto un derivado lícito o un contrato de evento contrario al interés público? | Supervisión de la CFTC, cumplimiento estilo bolsa y riesgo activo de elaboración de normas |
| Derecho financiero de la UE | ¿Se parece el producto a un derivado o instrumento similar a una opción binaria? | Lógica de MiFID II, cargas de protección del inversor y restricciones minoristas |
| Derecho del juego de la UE | ¿Es el producto funcionalmente una apuesta sobre eventos según el derecho nacional? | Licencias país por país, controles publicitarios y bloqueos de acceso |
| Frontera híbrida finlandesa | ¿Se dirige la plataforma a consumidores finlandeses como juego u ofrece un producto similar a un derivado? | Posible solapamiento entre la ley de loterías, la futura reforma de licencias y la supervisión financiera |
Evidencia empírica, eficiencia del mercado y sesgo conductual
El trabajo empírico sobre los mercados de predicción es generalmente favorable, aunque no acrítico. Los mercados grandes y líquidos suelen superar a los paneles de expertos y las encuestas convencionales al menos en puntualidad y calibración. Reaccionan rápidamente a nueva información y pueden seguir las expectativas cambiantes casi en tiempo real. Esa velocidad es parte de lo que los hace útiles para economistas, responsables de políticas y periodistas.
Pero los precios de mercado siguen siendo producidos por participantes humanos, y los participantes humanos traen consigo sesgos cognitivos. Esto es especialmente claro en los mercados de predicción políticos. Los operadores partidistas suelen mostrar persistencia de posición, se aferran demasiado tiempo a narrativas favorecidas o reaccionan asimétricamente ante información que perjudica su resultado preferido. Aun así, los incentivos financieros con frecuencia disciplinan este comportamiento con el tiempo. Los participantes pueden tener sesgos emocionales, pero los mercados aún los presionan para que se adapten cuando el coste de la obstinación se vuelve grande.
A medida que crecen la participación institucional y la negociación algorítmica, estos mercados pueden volverse más eficientes en algunos aspectos y más frágiles en otros. Un mejor arbitraje puede eliminar errores de precios ingenuos, pero también puede transformar los mercados de eventos en una clase de activos cada vez más profesionalizada que resulta difícil de entender para los participantes ocasionales.
Conclusión
Los mercados de predicción han evolucionado desde indicadores electorales similares a las apuestas hasta sistemas de información sofisticados e instrumentos financieros programables. Su capacidad para agregar información dispersa es uno de los argumentos empíricos más sólidos a su favor, y su evolución tecnológica los ha hecho más escalables, transparentes y visibles globalmente que las generaciones anteriores de mercados de eventos.
Al mismo tiempo, la categoría sigue siendo estructuralmente inestable. El diseño del oráculo, la resistencia a la manipulación, el riesgo moral, las preocupaciones de seguridad nacional y la clasificación legal siguen siendo problemas abiertos. Por eso los mercados de predicción no deben tratarse ni como una simple extensión de las apuestas deportivas ni como una máquina neutral para descubrir la verdad. Son una forma de mercado híbrida cuya utilidad, riesgos y legitimidad dependen de la arquitectura, los incentivos y la regulación.
Su futuro a largo plazo es probable que siga siendo sólido como herramienta de previsión y diseño de mercados, pero la adopción convencional estable requerirá más que innovación tecnológica. También requerirá claridad legal, sistemas creíbles de resolución de disputas y una mejor respuesta al problema ético de los mercados construidos en torno a resultados dañinos.
Fuentes seleccionadas y lecturas adicionales
Este artículo es una visión general de estilo investigación traducida y adaptada. Para trabajos de citación, la práctica más importante es citar directamente las fuentes subyacentes en lugar de solo esta página de resumen.
- Justin Wolfers y Eric Zitzewitz, "Prediction Markets," NBER Working Paper 10504 (2004).
- Justin Wolfers y Eric Zitzewitz, "Prediction Markets in Theory and Practice," NBER Working Paper 12083 (2006).
- Charles F. Manski, "Interpreting the Predictions of Prediction Markets," NBER Working Paper 10359 (2004).
- Erik Snowberg, Justin Wolfers y Eric Zitzewitz, "Prediction Markets for Economic Forecasting," NBER Working Paper 18222 (2012).
- Anthony M. Diercks, Jared Dean Katz y Jonathan H. Wright, "Kalshi and the Rise of Macro Markets," NBER Working Paper 34702 (2026).
- Commodity Futures Trading Commission, "Contratos y Productos: Contratos de Eventos".
- Commodity Futures Trading Commission, "CFTC emite propuesta sobre contratos de eventos" (10 de mayo de 2024).
- Commodity Futures Trading Commission, "CFTC retira la propuesta de norma sobre contratos de eventos" (4 de febrero de 2026).
- Commodity Futures Trading Commission, "CFTC solicita comentarios sobre aviso de propuesta de reglamentación de mercados de predicción" (12 de marzo de 2026).
- Commodity Futures Trading Commission, "CFTC reafirma jurisdicción exclusiva sobre mercados de predicción" (17 de febrero de 2026).
- Commodity Futures Trading Commission, "División de Aplicación de la CFTC emite aviso sobre mercados de predicción" (25 de febrero de 2026).
- UMA Protocol, "Documentación de contratos".
- Autoridad Europea de Valores y Mercados, "ESMA acuerda prohibir las opciones binarias y restringir los CFD para proteger a los inversores minoristas" (27 de marzo de 2018).
- Malta Gaming Authority, "¿Cuáles son los diferentes tipos de juegos que pueden ser licenciados por la Autoridad?".
- Finlex, "Ley de Loterías / 1047/2001".
- Iowa Electronic Markets, archivo oficial del mercado.