En el mundo de las finanzas, una de las preguntas que constantemente esta presente entre todos los inversores, especuladores, traders y en general cualquier institución que mueva capital y se exponga a activos sujetos a riesgo es: ¿Qué porcentaje del patrimonio se esta dispuesto a destinar a una posición?¿Cuál ha de ser mi exposición a un activo para maximizar las ganancias, minimizando el impacto que pueda tener sobre mi cartera una potencial perdida?Esta es una cuestión mayor, ya que no depende únicamente de la expectativa de beneficio de una inversión, sino de la calidad de la información disponible, de la probabilidad real de que un determinado escenario se materialice y, en última instancia, de cómo traducir dicha probabilidad en una asignación óptima de capital.
Imaginemos por un momento un escenario simplificado, casi de laboratorio. Supongamos que se le ofrece la oportunidad de participar en un juego de lanzamiento de moneda, pero con una ventaja crucial: la moneda está trucada. Usted sabe, con certeza absoluta, que caerá cara el 60% de las veces y cruz el 40%. Además, la apuesta paga 1 a 1 (si apuesta 100€ y gana, recupera sus 100€ más otros 100€ de beneficio). Ante esta ventaja estadística, la intuición podría empujar a dos extremos peligrosos. El inversor tímido, temeroso de la racha de cruces, podría apostar una cantidad insignificante, digamos el 1% de su capital. A la larga ganará dinero, sí, pero su crecimiento será agónicamente lento y estará desperdiciando su ventaja competitiva.
En el otro extremo está el especulador imprudente. Cegado por ese 60% de probabilidad de éxito, podría decidir apostar el 100% de su capital en cada tirada. “Es más probable ganar que perder”, se dice. Sin embargo, la ruina matemática es inevitable aquí: basta con que salga cruz una sola vez —un evento que ocurrirá el 40% de las veces— para que su capital se reduzca a cero. Una vez en cero, ya no hay recuperación posible, sin importar cuán ventajosas sean las probabilidades futuras.
Aquí es donde entra en juego una fórmula legendaria en la teoría de la probabilidad y la gestión de carteras: el Criterio de Kelly. Desarrollada por John L. Kelly Jr. en los laboratorios Bell a mediados del siglo XX, esta fórmula matemática determina el tamaño óptimo de la apuesta para maximizar el crecimiento geométrico del capital a largo plazo, evitando al mismo tiempo el riesgo de ruina total. En nuestro ejemplo de la moneda, Kelly sugeriría apostar exactamente el 20% del capital disponible, ni más ni menos. Es el punto dulce matemático entre la agresividad para capitalizar la ventaja y la prudencia para sobrevivir a la volatilidad.
En los mercados financieros, desde los fondos de cobertura cuantitativos hasta los traders profesionales, la lógica de Kelly es la piedra angular de la gestión de riesgos: solo se debe arriesgar capital en proporción directa a la ventaja que se tiene (el “edge”) y a la probabilidad de éxito de la operación.
Sin embargo, aplicar esto en el mundo real presenta un obstáculo formidable, un “talón de Aquiles” que diferencia las finanzas de los juegos de azar: ¿Cómo diablos sabemos la probabilidad real de éxito? En el ejemplo de la moneda, el 60% era un dato dado, una certeza divina. En el mercado, la probabilidad es una incógnita oculta tras la niebla de la incertidumbre. Si introducimos una probabilidad errónea en la fórmula de Kelly, el resultado puede ser catastrófico. Muchos agentes han recurrido a la probabilidad de éxito de su propio criterio, sustituyendo esta incertidumbre por el propio “winrate” del agente. Sin embargo esto es extermádamente subjetivo ya que no solo recae en el registro de transacciones de cada uno sinó también en su propio criterio personal.
¿Entonces, cómo sabemos la probabilidad de éxito de una posición?
Históricamente, los inversores han dependido de encuestas, modelos econométricos complejos o el juicio de expertos, métodos que a menudo sufren de rigidez, sesgos y una lenta capacidad de reacción ante nueva información. Sin embargo, la reciente investigación sobre mercados de predicción descentralizados, específicamente el caso de Polymarket, arroja una luz prometedora sobre este problema.
El estudio reciente realizado por el mismo autor de este artículo sugiere que el precio de mercado en estas plataformas actúa como un estimador sorprendentemente eficiente de la probabilidad real de un evento futuro. Basándose en la teoría de la agregación de información de Hayek y la inteligencia colectiva, el estudio analiza más de 51.000 mercados y confirma que los incentivos financieros (skin in the game) obligan a los participantes a depurar su información privada, generando precios que reflejan la realidad con mucha mayor fidelidad que las encuestas tradicionales.
La fiabilidad de estos mercados para alimentar nuestros modelos de riesgo es notablemente alta, especialmente a medida que se acerca el evento. Los datos muestran que la precisión es inversamente proporcional a la distancia temporal:
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A un mes del evento, el mercado ya demuestra una capacidad predictiva direccional superior, con una precisión del 91,3%.
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A medida que el reloj avanza y la información se consolida, la precisión se agudiza, alcanzando un 95,2% de exactitud a cuatro horas de la resolución del contrato.
Esto implica que, para un gestor de capitales o un inversor individual, el precio de un contrato en Polymarket no es solo un número especulativo; es una herramienta epistemológica válida. A diferencia de las encuestas, donde el coste de equivocarse es nulo (“hablar es gratis”), en los mercados de predicción el error conlleva una pérdida patrimonial directa. Esto filtra el ruido y el sesgo, proporcionando una probabilidad (p) robusta que podemos introducir en nuestras ecuaciones de gestión de riesgo.
En conclusión, la respuesta a la pregunta de cuánto apostar depende de cuánto confiamos en nuestras probabilidades. Y la evidencia empírica sugiere que, gracias a la actualización en tiempo real y la agregación de conocimiento disperso, los mercados de predicción nos están ofreciendo las probabilidades más “reales” a las que jamás hemos tenido acceso.
