Los mercados de predicción tienen una afinidad natural con la cripto. Esta sinergia surge de la infraestructura descentralizada de la cripto, alineándose con los incentivos de los mercados de predicción y su valor como buscadores de la verdad descentralizados. De hecho, los mercados de predicción aprovechan indirectamente la inteligencia colectiva para pronosticar eventos, ofreciendo una alternativa transparente a los medios de comunicación tradicionales potencialmente sesgados.

Incluso @VitalikButerinha reconocido su importancia como "herramientas epistémicas sociales", que permiten una comprensión pública más clara de los eventos.

Origen: @VitalikButerinTwitter

Cripto, con su naturaleza resistente a la censura, transparente y sin confianza, proporciona una sólida base tecnológica para los mercados de predicción. Esta fusión crea un ecosistema para predicciones precisas, con un sesgo mínimo y descentralizadas del mundo real. Sin embargo, un sistema de liquidación robusto y descentralizado sigue siendo crucial para su éxito.

El Ascenso y los Tropiezos de los Mercados de Predicción "web3"

Los primeros mercados de predicción "web3", como @AugurProject, enfrentó muchos obstáculos, una adopción limitada y finalmente se desactivó o se mantuvo como productos extremadamente de nicho.

El enfoque inicial fue hacia un modelo completamente descentralizado, que teóricamente ofrece uno de los niveles más altos de resistencia a la censura y resultados a prueba de manipulaciones. Sin embargo, esto a menudo conlleva una mayor complejidad, lo que resulta en tiempos de liquidación más lentos y tarifas de transacción más altas, en un momento en que las transacciones en @ethereumLa red principal ya era mucho más cara.

Ambos factores de hecho resultaron en una barrera significativa para la entrada y negaron a los protocolos una adopción generalizada, especialmente cuando las plataformas centralizadas ofrecían experiencias amigables para el usuario y costos más bajos.

Además, el atractivo de la volatilidad de las criptomonedas eclipsó el atractivo de los mercados de predicción y la incertidumbre regulatoria afectó aún más la adopción (en 2018, la @CFTCexpresó su opinión de que los mercados de predicción suelen estar prohibidos a menos que operen a pequeña escala y sirvan a propósitos académicos, y como consecuencia de esto, por ejemplo, Polymarket terminó pagando una multa civil de $1.4 millones en 2021).

Entorno actual y nuevos modelos de mercado de predicción

Durante los últimos ocho años, el público general estadounidense se ha polarizado más que nunca, lo que ha llamado la atención sobre el panorama político. Esta división ha alimentado naturalmente el interés en las apuestas políticas, especialmente a medida que el juego mismo se ha expandido en los Estados Unidos después de una importante decisión de la Corte Suprema en 2018 que abrió el camino para las apuestas deportivas legales en todo el país. Más recientemente, una decisión de la Corte Suprema a favor de@Kalshiha legitimado aún más los mercados de predicción política.

Fuente: Dune — Polymarket Monthly Active Traders

La próxima Elección Presidencial de los Estados Unidos en 2024, en particular, tiene un significado especial para la comunidad cripto. Después de cuatro años de fuerte oposición de la Casa Blanca Demócrata, muchos en el espacio cripto están muy interesados en ver a una figura pro-cripto elegida para el cargo. Esta elección se considera crucial para el futuro de la regulación cripto, añadiendo otra capa de urgencia a los mercados de predicción.

Por lo tanto, veamos cómo evolucionó el panorama del mercado de predicción de cripto.

Modelos de mercado de predicción semi-centralizados

Modelos semi-centralizados, como BET @DriftProtocol y @azuroprotocolapuntar a un punto intermedio entre la descentralización total y la eficiencia. La idea es que al sacrificar cierto grado de descentralización, pueden ofrecer liquidaciones más rápidas y eficientes en comparación con modelos puramente descentralizados y a menudo proporcionar una experiencia más amigable para el usuario.

Tanto Drift como Azuro ejemplifican enfoques semi-centralizados para los mercados de predicción. Sin embargo, difieren en sus implementaciones específicas:

Azuro adopta un modelo en el que los proveedores de datos designados son responsables de suministrar la información utilizada para liquidar apuestas. Si bien Azuro aspira a incorporar una red más amplia de proveedores de datos en el futuro, actualmente depende de un solo proveedor. Esta dependencia de una entidad central para información crucial introduce un único punto de falla.

Por otro lado, Drift utiliza un sistema donde un representante de gobernanza electo determina el resultado de las apuestas. Este representante opera dentro del marco de gobernanza descentralizada de Drift, introduciendo un nivel de supervisión comunitaria. Sin embargo, este sistema de representación indirecta aún podría ser potencialmente susceptible a un número limitado de puntos de falla, posibles sesgos de los individuos elegidos, y una reducida transparencia y responsabilidad en comparación con un mecanismo de consenso más distribuido.

En esencia, si bien ambos modelos tienen como objetivo agilizar la eficiencia mediante la introducción de elementos centralizados, difieren en los puntos de centralización elegidos. Azuro centraliza el aspecto de la provisión de datos, mientras que Drift opta por un sistema de representación indirecta.

Ambos enfoques representan compensaciones entre descentralización y eficiencia, y su sostenibilidad a largo plazo depende de su capacidad para mitigar los riesgos inherentes asociados con estos componentes centralizados.

Modelo de Oráculos Optimistas

@Polymarket, actualmente utilizando un sistema de oráculo optimista (UMA), intenta lograr un equilibrio diferente entre la descentralización y la eficiencia. Al operar bajo la suposición de que el primer informante es generalmente honesto, esto permite liquidaciones más rápidas. Además, la opción de plantear disputas teóricamente garantiza la precisión del resultado informado, al tiempo que introduce elementos de seguridad económica a través de los mecanismos de disputa de UMA.

Sin embargo, como se observa en varios casos de Polymarket, este proceso de disputa puede ser largo y complejo, a menudo dependiendo de la interpretación subjetiva de lo que constituye 'información oficial' y 'reportes creíbles'.

Por ejemplo, en el caso de Barron Trump y $DJTEl mercado de tokens, UMA, basándose en pruebas públicas limitadas, había resuelto el mercado como "no" en respuesta a la pregunta sobre la participación de Barron Trump con el $DJTmemecoin. Polymarket intervino cuando surgió más evidencia que contradecía la resolución inicial de UMA y finalmente revirtió esta decisión, reembolsando a los usuarios que apostaron "Sí".

La elección presidencial venezolana de 2024 presentó una situación compleja en la que la resolución de UMA, basada en el reconocimiento internacional de Juan Guaidó como presidente, divergía de la realidad en la que Nicolás Maduro mantenía el control. Este caso pone de relieve las dificultades que pueden enfrentar los oráculos descentralizados en situaciones políticas matizadas en las que las percepciones globales no necesariamente reflejan las circunstancias reales.

En el mercado de predicción de género del bebé de Justin Bieber, surgió un conflicto entre el resultado propuesto por UMA, basado en fuentes externas, y las reglas explícitamente establecidas de Polymarket (Polymarket exige la confirmación oficial de los Biebers o sus representantes para determinar la resolución del mercado).

También surgieron desacuerdos en la @LayerZero_coreEl mercado de airdrop, centrado en si una pequeña tarifa para reclamar tokens descalificó el evento como un verdadero "airdrop". El fallo "Sí" de UMA fue recibido con resistencia por parte de la comunidad, que disputó el resultado, aunque finalmente se resolvió de acuerdo con el resultado original propuesto.

Nuevamente, el @EthereumEl mercado de ETF experimentó discordia cuando la resolución de UMA dependió de la aprobación de la SEC de los archivos relacionados, pero precedió a que el ETF se vuelva completamente operativo.

Finalmente, algo similar ocurrió con lo muy reciente @Eigenlayer airdrop: originalmente las reglas del mercado específico se referían al 30 de septiembre UTC, pero cuando la fecha tentativa oficial para la transferibilidad de$EIGENse anunció, cayó exactamente un minuto después. Esto provocó caos y una inversión de las valoraciones entre 'Sí' y 'No', siendo este último objeto de comercio casi al 100%.

Al final, un lanzamiento temprano de Eigenlayer (ocurrió algunos minutos antes de lo que originalmente estaba programado) puso todo en duda nuevamente, y la votación finalmente se resolvió a favor de "Sí" en UMA.

Fuente: Polymarket

En última instancia, la dependencia del modelo de la honestidad y precisión del reportero inicial, que no se puede garantizar, sigue siendo un punto de controversia, y a veces ha llevado a resultados impugnados, que no fueron bien recibidos por los usuarios.

Más en general, incluso dejando de lado las complejidades de los acuerdos individuales del mercado, los oráculos optimistas introducen un conjunto específico de problemas potenciales. En particular, la suposición subyacente de los oráculos optimistas es que las personas actuarán de acuerdo con el mejor resultado general, en línea con la teoría de juegos.

Sin embargo, la teoría de juegos funciona mejor cuando el juego se repite entre los mismos actores sin limitaciones estrictas, lo cual no siempre es el caso en escenarios de liquidación, donde los actores individuales podrían aprovechar oportunidades en su propio beneficio.

Fuente: Mr Banks Economics Hub

Además, el caso base simple para el Dilema del Prisionero no tiene en cuenta escenarios más complejos, donde un subsegmento de personas puede actuar consistentemente en contra del interés de las personas que no pertenecen a él y maximizar los rendimientos de su grupo.

Impugnar el resultado propuesto puede no ser siempre viable, debido a los costos, riesgos y fricciones asociadas con las disputas. Incluso cuando se producen disputas, es necesario un nivel humano adicional, como el DVM (Mecanismo de Verificación de Datos) de UMA, para manejar las escalaciones.

El DVM se basa en sus garantías económicas: requiere una participación sustancial para corromper el oráculo, con el riesgo de que los votantes malintencionados sean eliminados, sin embargo, esta seguridad teórica puede fallar en escenarios específicos, como ataques coordinados (exacerbados por la concentración de suministro) e incentivos desalineados.

Fuente: Comentario de usuario de Polymarket sobre "¿Lanzará Trump una moneda antes de las elecciones?"

Además, en caso de que la votación no alcance los quórum requeridos, se pospondrá, lo que requerirá aún más tiempo para el arreglo y añadirá incertidumbre.

En resumen, si bien los oráculos optimistas presentan dinámicas de teoría de juegos intrigantes que se alinean con el objetivo de las criptomonedas de servir como una capa de incentivos para coordinar las acciones humanas, el crecimiento del subsector de mercados de predicción está revelando grietas en las incertidumbres e imperfecciones de este modelo que afectan la experiencia de usuario de los protocolos y retroalimentación de los usuarios finales.

Un Nuevo Enfoque Descentralizado: Oracle de Bordes

OutcomeMarket por@wintermutees un ejemplo de un nuevo enfoque descentralizado que resuelve las deficiencias de los modelos anteriores. Potenciado por el Oráculo de Edge, el modelo mantiene la separación entre las capas del Oráculo y el Mercado de Predicción, reduciendo los conflictos de interés al mismo tiempo que introduce un enfoque novedoso que busca un equilibrio más sólido entre la descentralización y la eficiencia. ¿Cómo funciona esto?

Primero, Edge utiliza un conjunto de fuentes confiables pre-designadas y una red descentralizada para consenso, filtrando la desinformación.

Además, Edge implementa LLMs (Large Language Models) para la interpretación objetiva y determinación de acuerdos basados en las fuentes de noticias verificadas mencionadas anteriormente para reducir el sesgo. Aprovechar los LLMs en este contexto permite una mayor transparencia y objetividad: incluso si los LLMs pueden desarrollar sesgos durante su proceso de entrenamiento, estos procesos pueden ser auditados y se pueden implementar salvaguardias adicionales. El uso de LLMs en fuentes de noticias confiables también debería reducir los sesgos al mínimo, ya que la actividad de los LLMs se limita a la interpretación de la fuente. Por último, pero no menos importante, Edge es una red descentralizada que se basa en una pluralidad de nodos para formar consenso, garantizando la confiabilidad de los acuerdos.

En esencia, Edge se posiciona como un "lector de la verdad" en lugar de un "árbitro de la verdad," aprovechando la automatización y la IA para la eficiencia mientras mantiene la descentralización.

Las Elecciones Presidenciales de EE. UU. de 2024 servirán como el primer campo de prueba crucial para este enfoque, que en última instancia ayudará a dar forma al futuro de los mercados de predicción web3.

Un problema de ineficiencia

Uno de los discursos secundarios pero relevantes que siempre han caracterizado a los mercados de predicción, especialmente en cripto, es el de la percepción de oportunidades sin riesgo.

Fuente:@VitalikButerinTwitter

Más precisamente, podemos distinguir entre "apuestas seguras" y "apuestas de valor".

Las apuestas seguras se definen por tener una probabilidad de ganar dinero de más del 100% a partir de una combinación de apuestas; por lo general, provienen de hacer arbitraje en diferentes plataformas o, al menos, en diferentes mercados. Por ejemplo, a principios de este año, era posible apostar que Kamala iba a ganar con un 40% de probabilidades y que Trump iba a perder con un 46% de probabilidades.

Por otro lado, las apuestas de valor se definen por tener una probabilidad extremadamente alta pero inferior al 100% de ganar y no requieren arbitraje. Por ejemplo, las probabilidades de que se descubra una raza alienígena antes de que termine el mes se cotizaron en 99.8%.

Todo esto es muy común en los mercados de predicción e incluso más común en el subsector incipiente de los mercados de predicción de “web3”. Dicho esto, hasta ahora, estas posibilidades han persistido por una razón muy simple: apostar a que los humanos no se encontrarán con extraterrestres en los próximos 10 días suena como una apuesta muy probable para ganar, pero aún no es 100% seguro y ¿cuál es el costo de oportunidad de hacer esta apuesta?

Un rendimiento del 0,2% en 10 días se traduce en una TAE del 7,3%, solo ligeramente por encima del rendimiento libre de riesgo y por debajo de lo que se considera el rendimiento base en DeFi. Además, existe un riesgo de plataforma/contraparte.

Será interesante observar si estos tipos de ineficiencias se están resolviendo de manera efectiva, al menos parcialmente, gracias a la introducción del rendimiento base en algunos mercados de predicción, similar a lo que algunos corredores ya ofrecen para los depósitos de los usuarios. Aunque esto agrega posibles riesgos adicionales de contraparte, puede ayudar a ampliar la brecha entre el rendimiento libre de riesgo y el rendimiento de apuestas en favor de este último.

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