Lo que los momios del Mundial revelan sobre cómo funciona la bolsa
- IMEF Universitario
- 22 jul
- 4 min de lectura
Leonardo Daniel Hernández Serna
Director de Investigación UDEM
Si se le pregunta a un aficionado mexicano cuál es la probabilidad de que su país gane el Mundial, probablemente responderá un número más alto que el de un observador neutral, ya que cada persona forma sus estimaciones a partir de sus propias experiencias y niveles de información. Sin embargo, cuando Kalshi asigna a México 1.8% y a Francia 18.4%, no está haciendo una apuesta, sino construyendo un precio de mercado sobre el futuro, lo que ocurre en esas plataformas es diferente en naturaleza a las predicciones de aficionados, sin embargo, ¿será tan distinto a lo que pasa en Wall Street?
Hay algo que ocurre antes de cada partido del Mundial que rara vez se nota. Mientras los aficionados discuten alineaciones y los analistas deportivos revisan estadísticas, en sistemas de negociación distribuidos en tiempo real cambia un número que resume todo lo que el mercado sabe en ese instante: la probabilidad de victoria de cada equipo.
El 12 de junio de 2026, durante el partido inaugural entre Estados Unidos y Paraguay, el volumen de contratos en plataformas de predicción casi se duplicó en un solo día, pasando de 2,200 millones a 4,800 millones de dólares, superando incluso la actividad del Super Bowl…
La idea de que los precios contienen información dispersa fue formalizada por Hayek, quien argumentó que el conocimiento en una economía está fragmentado entre millones de individuos y que el sistema de precios es el único mecanismo capaz de coordinarlo eficientemente (Hayek, 1945). En este sentido, el 1.8% asignado a México no proviene de una autoridad central, sino de la agregación de creencias individuales expresadas a través de dinero.
La evidencia empírica moderna respalda esta intuición, Wolfers y Zitzewitz (2004) muestran que los mercados de predicción superan consistentemente a encuestas y expertos en distintos dominios, incluyendo elecciones presidenciales y pronósticos económicos.
Además, la velocidad de ajuste de estos mercados es particularmente relevante, Snowberg, Wolfers y Zitzewitz (2012) documentan casos en los que la información fue incorporada casi instantáneamente, como cuando el contrato sobre la muerte de Osama Bin Laden pasó de 7% a 99% en aproximadamente 25 minutos, incluso antes de que los medios de comunicación confirmaran la noticia.
El mismo tipo de mecanismo puede observarse en eventos deportivos, cuando México consigue un resultado inesperado, como sus dos victorias consecutivas en el mundial 2026, su probabilidad de victoria futura aumenta inmediatamente en los mercados, reflejando la incorporación instantánea de nueva información.
Además, la relevancia de estos sistemas no se limita a su precisión, los mercados de predicción han mostrado consistentemente mejores resultados que expertos en aproximadamente tres cuartas partes de los casos analizados en elecciones estadounidenses entre 2004 y 2012 (Snowberg et al., 2012), lo que ha llevado a que cada vez más instituciones financieras los integren como herramientas de análisis de información.
Este interés no es puramente académico, la consecuencia natural de esto ha sido la entrada de actores financieros tradicionales El New York Stock Exchange, a través de su matriz ICE, invirtió 600 millones de dólares en Polymarket, mientras que firmas como Andreessen Horowitz, Morgan Stanley y ARK Invest respaldaron a Kalshi, valorada en 22,000 millones de dólares.
Empresas públicas también han comenzado a reflejar esta convergencia, Robinhood (NASDAQ: HOOD) ha reportado un crecimiento significativo en ingresos asociados a mercados de predicción, mientras que DraftKings (NASDAQ: DKNG) ha ampliado su volumen en este segmento junto con su expansión general en mercados digitales de apuestas y eventos. Esto sugiere que la frontera entre mercados financieros tradicionales y mercados de información basada en eventos se está difuminando progresivamente.
La diferencia conceptual entre ambos sigue siendo importante, los mercados accionarios, en agregado, tienden a reflejar creación de valor económico real, mientras que los mercados de predicción redistribuyen riqueza entre participantes sin crear valor neto, ya que por cada ganador existe un perdedor. Sin embargo, el mecanismo de formación de precios es esencialmente el mismo: agregación de información dispersa bajo incentivos monetarios.
En este contexto, el 1.8% que el mercado asigna a México no es simplemente una predicción deportiva, sino la expresión cuantitativa de un consenso distribuido entre miles de participantes que actualizan sus creencias en tiempo real. Es un precio de información que cambia con cada partido, cada lesión y cada decisión táctica, y que solo se resuelve en una fecha específica.
Referencias
Bernstein Research. (2026, June 15). World Cup prediction markets: Strong tailwinds for Robinhood. Nota de analista (G. Chhugani). Citado en Yahoo Finance (15 June 2026). https://finance.yahoo.com/
Hayek, F. A. (1945). The use of knowledge in society. The American Economic Review, 35(4), 519–530. https://www.econlib.org/library/Essays/hykKnw1.html
Kalshi. (2026). Datos de volumen de contratos, mayo–junio 2026. Citado en Yahoo Finance / CryptoProwl (15 June 2026). https://finance.yahoo.com/
Polymarket. (2026, June 21). 2026 FIFA World Cup Winner market. https://polymarket.com/event/world-cup-winner
Servan-Schreiber, E., Wolfers, J., Pennock, D. M., & Galebach, B. (2004). Prediction markets: Does money matter? Electronic Markets, 14(3), 243–251. https://doi.org/10.1007/BF02509032
Snowberg, E., Wolfers, J., & Zitzewitz, E. (2012). Prediction markets for economic forecasting. In Handbook of Economic Forecasting (Vol. 2). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53683-9.00008-7
Wolfers, J., & Zitzewitz, E. (2004). Prediction markets. Journal of Economic Perspectives, 18(2), 107–126. https://doi.org/10.1257/0895330041371321
Wolfers, J., & Zitzewitz, E. (2006). Interpreting prediction market prices as probabilities (NBER Working Paper No. 12200). National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/papers/w12200
Contacto
Linkedin: Leonardo Daniel Hernández Serna
Correo electrónico: udem@investigacion-imefu.com
Es impresionante cómo la economía está presente en las diferentes aristas en el deporte.
Gran artículo 👏
Me pareció un artículo muy ameno, ya que logra explicar conceptos complejos de una forma mucho más clara, interesante y entendible sobre cómo los mercados de predicción conectan conceptos de economía, finanzas y deporte. Me pareció interesante que un simple porcentaje derive de un proceso de agregación de información en tiempo real, idea que nos hace reflexionar sobre las similitudes y diferencias que podemos encontrar entre dichos mercados y los financieros.
Me gustó mucho cómo conectaste un tema tan cercano actualmente a las personas como los momios del Mundial con conceptos de la bolsa.
Hace que las finanzas se sientan mucho más accesibles e interesantes.
Muy buen artículo, me pareció muy ingenioso y creativo, se nota el tiempo que le dedicaste. 👏📈⚽
Me pareció muy interesante la relación entre las probabilidades asociadas a un partido y las predicciones dentro de la Bolsa, ya que ambas muestran el poder de la especulación, lo que me llevó a reflexionar: ¿Cómo algo que se cuantifica con números y probabilidades puede, a la vez, ser tan incierto como una emoción humana? A pesar de contar con herramientas especializadas y sofisticadas para proyectar el apoyo de los actores hacia una empresa o un equipo de fútbol, existe algo aún más importante y complicado de estimar: que el simple hecho de creer en lo imposible puede llevar a lo improbable a convertirse, irónicamente, en algo probable.