Prediction Market Math
SERIE DE TRABAJOS DE INVESTIGACIÓN // PMM-WP-2026-01

Calibración de los precios de Polymarket: descomposición de Brier en 3.236 mercados resueltos (2023–2026)

Hasta qué punto el precio del Sí 24 horas y 7 días antes del cierre coincidió con el resultado en mercados líquidos de Polymarket, con la descomposición de Murphy y una tabla de calibración por tramos de precio.

Autores: Grupo de Investigación Cuantitativa PMM y Lab de Gobernanza Empírica
Afiliación: PredictionMarketMath Institute // Applied Decision Sciences
Publicado: Octubre de 2026
Fuente: API públicas Gamma y CLOB de Polymarket, recopiladas el 15 de octubre de 2026

Resumen Científico

Medimos la precisión con la que los precios de Polymarket anticipan los resultados en 3.236 mercados binarios (Sí/No) resueltos, con un volumen acumulado de al menos 50.000 dólares y cerrados entre el 13 de marzo de 2023 y el 5 de octubre de 2026. Los datos proceden de las API públicas Gamma y CLOB de Polymarket. Con el último precio horario del Sí 24 horas antes del cierre, la puntuación de Brier es 0,0259 (descomposición de Murphy: fiabilidad 0,0013, resolución 0,1210, incertidumbre 0,1457); 7 días antes del cierre es 0,0435 en 3.104 mercados con precio. El error de calibración (la fiabilidad) es pequeño en términos absolutos, de modo que, un día antes del cierre, los precios estaban bien calibrados en promedio. La desviación más clara está en el extremo bajo: los contratos por debajo de 10¢ tenían un precio medio del 0,86% y se resolvieron en Sí el 0,37% de las veces. Entre los 669 de ellos con precio superior a 0,5¢ (precio medio del 2,75%, 8 resueltos en Sí), comprar Sí rindió un −67% (intervalo del 95%: del −92% al −43%) antes de comisiones; en los mercados independientes, la misma estimación es del −28%, con un intervalo del −97% al +41% que incluye el cero. Entre 50¢ y 80¢, el Sí se resolvió con más frecuencia de lo que indicaba el precio. La mayoría de los mercados pertenece a eventos con varios resultados correlacionados entre sí, por lo que los intervalos que tratan los mercados como independientes son demasiado estrechos; además, la muestra favorece los mercados líquidos.

#Mercados de predicción #Polymarket #Descomposición de Brier #Fiabilidad y resolución de Murphy #Sesgo favorito-longshot #Calibración
Ilustración del tema: Calibración de los precios de Polymarket: descomposición de Brier en 3.236 mercados resueltos (2023–2026)
Ilustración conceptual. Los supuestos y ejemplos numéricos se explican en el texto.
Brier: cuatro pronósticos ilustrativos
p = [0,8; 0,6; 0,3; 0,1]; y = [1; 0; 1; 0]. Una puntuación menor es mejor.

1. Agregación de Información y Activos Arrow-Debreu

En un mercado de predicción eficiente, un contrato binario liquida $1.00 si el evento ocurre y $0.00 en caso contrario. El precio de compensación refleja el consenso sobre la probabilidad esperada del evento bajo la información disponible.

π_t = E_Q[ 1_E | F_t ]

Estudios anteriores (Wolfers & Zitzewitz 2004; Berg et al. 2008) encontraron que los precios de los mercados de predicción solían ser al menos tan precisos como las encuestas y los pronósticos de expertos. Este estudio no da la calibración por supuesta: la comprueba con datos recientes de Polymarket.

2. Reglas de Puntuación y Descomposición de Murphy

Para N mercados binarios con precio del Sí f_i en [0, 1] y resultado o_i en {0, 1}, la puntuación de Brier media es BS = (1/N) sum((f_i - o_i)^2). Para la descomposición, los mercados se agrupan en 10 tramos de precio fijos de 0,1 de ancho (0–10¢, 10–20¢, etc.), por lo que los tramos contienen cantidades de mercados muy distintas.

BS = (1/N) * \sum_{i=1}^N (f_i - o_i)^2 ≈ Reliability − Resolution + Uncertainty

La descomposición de Murphy divide la puntuación de Brier por tramos en tres partes: BS ≈ Fiabilidad − Resolución + Incertidumbre (de forma aproximada, porque los precios dentro de un tramo no son idénticos). La incertidumbre UNC = o_bar * (1 - o_bar) solo depende de la frecuencia con que se resolvió el Sí. La fiabilidad REL = sum(N_k * (f_k - o_k)^2) / N mide el error de calibración. La resolución RES = sum(N_k * (o_k - o_bar)^2) / N mide lo bien que los precios separan los mercados que se resuelven en Sí de los que se resuelven en No.

Tabla 1. Calibración por tramos de precio, precio del Sí 24 horas antes del cierre (3.236 mercados; el rendimiento solo usa precios superiores a 0,5¢)

Tramo de precio Mercados Precio medio Resuelto Sí Resultado − precio, p. p. Rendimiento del Sí (IC 95%)
0–10¢ 2.433 0,86% 0,37% −0,49 −67,3% (−92,0…−42,6)
10–20¢ 106 14,32% 11,32% −3,00 −24,2% (−65,1…+16,7)
20–30¢ 73 25,48% 21,92% −3,56 −18,6% (−54,0…+16,9)
30–40¢ 39 34,15% 23,08% −11,07 −29,8% (−70,1…+10,5)
40–50¢ 36 44,50% 44,44% −0,06 −0,8% (−37,1…+35,5)
50–60¢ 41 55,22% 73,17% +17,95 +32,4% (+7,7…+57,1)
60–70¢ 36 65,42% 86,11% +20,69 +32,3% (+14,9…+49,8)
70–80¢ 59 75,11% 86,44% +11,33 +14,8% (+3,1…+26,4)
80–90¢ 66 85,06% 86,36% +1,30 +1,5% (−8,3…+11,3)
90–100¢ 347 98,01% 98,56% +0,55 +0,6% (−0,7…+1,9)

3. Datos y resultados

El conjunto incluye 3.236 mercados Sí/No resueltos con un volumen acumulado de al menos 50.000 dólares y precio horario 24 horas antes del cierre. Cerraron entre el 13 de marzo de 2023 y el 5 de octubre de 2026 y se recopilaron de las API públicas Gamma y CLOB de Polymarket el 15 de octubre de 2026. El Sí se resolvió en el 17,71% de los mercados, lo que da una incertidumbre de 0,1457. Los eventos con varios resultados (por ejemplo, un mercado por candidato) suman 2.208 de estos mercados, así que sus resultados no son independientes.

Con el precio del Sí 24 horas antes del cierre, la puntuación de Brier es 0,0259, con fiabilidad 0,0013 y resolución 0,1210. Siete días antes del cierre (3.104 mercados con precio) sube a 0,0435, con fiabilidad 0,0015 y resolución 0,0995. La puntuación baja se debe sobre todo a que, un día antes del cierre, 2.780 de los 3.236 mercados (86%) ya cotizaban por debajo de 10¢ o a 90¢ o más; no significa que fuera fácil batir a estos mercados. Sin los eventos con varios resultados (1.028 mercados), la puntuación de Brier a 24 horas es 0,0397 y la fiabilidad, 0,0052.

4. Dónde se desviaron los precios: longshots y favoritos de rango medio

En el tramo más bajo (precio inferior a 10¢, 2.433 mercados), el precio medio del Sí fue del 0,86% y el Sí se resolvió en el 0,37% de los mercados. Comprar Sí a esos precios rindió un −67,3% (intervalo del 95%: del −92,0% al −42,6%) y comprar No, un +0,51% (del 0,26% al 0,77%), ambos antes de comisiones. El rendimiento del Sí se calcula sobre los 669 mercados con precio superior a 0,5¢, porque el script omite los más baratos; solo 8 de ellos se resolvieron en Sí. Unas tres cuartas partes del tramo proceden de eventos con varios resultados (1.792 de 2.433 mercados; 461 de los 669). En los 641 mercados independientes (208 de ellos por encima de 0,5¢), el rendimiento del Sí fue del −28,1%, con un intervalo del −97,0% al +40,8%, que no excluye el cero.

Entre 50¢ y 80¢ ocurrió lo contrario: el Sí se resolvió en el 73,2%, el 86,1% y el 86,4% de los mercados con precios medios del 55,2%, el 65,4% y el 75,1%. Comprar Sí en estos tres tramos rindió un +32,4% (del 7,7% al 57,1%), un +32,3% (del 14,9% al 49,8%) y un +14,8% (del 3,1% al 26,4%) antes de comisiones, y el signo se mantiene en los mercados independientes. Cada tramo contiene solo entre 36 y 59 mercados, así que el tamaño del efecto es incierto. A 90¢ o más (347 mercados), el precio y la frecuencia del resultado casi coincidieron: 98,0% frente a 98,6%. Todo ello es coherente con un sesgo favorito-longshot, pero describe una muestra pasada, no una ventaja de trading garantizada.

5. Cómo cambian las comisiones la ventaja

Los rendimientos anteriores no incluyen comisiones. Si la plataforma cobra una comisión c sobre el beneficio, un contrato de Sí comprado al precio x deja un beneficio neto de (1 − x)(1 − c) si gana el Sí y pierde x si gana el No. El punto de equilibrio pasa de x a p_be = x / [x + (1 − x)(1 − c)]. Para un trader cuya propia estimación de probabilidad es p, con q = 1 − p, la fracción de Kelly es f* = (b·p − q) / b, donde b = (1 − x)(1 − c) / x es la cuota neta.

p_be = x / [ x + (1 − x)(1 − c) ]

Ejemplo: un trader estima p = 65% para un contrato a 60¢. Sin comisión, la fracción de Kelly completa es del 12,5%; con una comisión del 2% sobre el beneficio, del 11,4%, y con un 10%, del 6,7%. El punto de equilibrio pasa del 60,0% al 60,5% y al 62,5%. Las comisiones dependen de cada plataforma y cambian con el tiempo, así que consulta la página de comisiones vigente de la plataforma antes de operar.

6. Reproducibilidad

El conjunto de datos (polymarket-resolved-markets-2023-2026.csv), el script de análisis (polymarket_calibration_analysis.py), su resultado (polymarket_calibration_results.json) y un README con las columnas y las reglas de selección están publicados en /papers/. Al ejecutar el script se reproducen las puntuaciones y las tablas de esta página; el número de mercados con precio superior a 0,5¢ (669 y 208) se cuenta directamente en el CSV, y el ejemplo de comisiones de la sección 5 es un cálculo aparte. Una versión anterior de esta página se basaba en un conjunto sintético; no eran datos reales y ya no se utiliza.

Cita Académica (BibTeX)

@techreport{pmm_calibration_2026,
  author      = {PMM Quantitative Research Group and Empirical Governance Lab},
  title       = {Calibration of Polymarket Prices: Brier Decomposition Across 3,236 Resolved Markets (2023--2026)},
  institution = {PredictionMarketMath Institute},
  year        = {2026},
  number      = {PMM-WP-2026-01},
  url         = {https://predictionmarketmath.org/es/research/prediction-market-calibration-study/}
}

Referencias Bibliográficas

  1. Arrow, K. J. (1964). "The Role of Securities in the Optimal Allocation of Risk-bearing." Review of Economic Studies, 31(2), 91–96.
  2. Berg, J. E., Nelson, F. D., & Rietz, T. A. (2008). "Prediction market accuracy in the long run." International Journal of Forecasting, 24(2), 285–300.
  3. Brier, G. W. (1950). "Verification of forecasts expressed in terms of probability." Monthly Weather Review, 78(1), 1–3.
  4. Hanson, R. (2003). "Combinatorial information market design." Information Systems Frontiers, 5(1), 107–119.
  5. Hayek, F. A. (1945). "The Use of Knowledge in Society." American Economic Review, 35(4), 519–530.
  6. Kelly, J. L. (1956). "A New Interpretation of Information Rate." Bell System Technical Journal, 35(4), 917–926.
  7. Murphy, A. H. (1973). "A New Vector Partition of the Probability Score." Journal of Applied Meteorology, 12(4), 595–600.
  8. Wolfers, J., & Zitzewitz, E. (2004). "Prediction Markets." Journal of Economic Perspectives, 18(2), 107–126.

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