Secretos de millones de dólares: Cómo se benefician los insiders en Polymarket y Kalshi

Los mercados de predicción pueden hacer ricos a los traders si logran anticipar lo que sucederá antes que los demás. Pero, ¿qué pasa si un trader no está prediciendo un evento, sino que ya conoce el resultado—o incluso puede influir en él?

Recientemente, Polymarket y Kalshi han enfrentado una serie de casos de este tipo. Se ha acusado a personal militar de utilizar información clasificada, un empleado de la Casa Blanca apostó sobre palabras que Donald Trump aún no había pronunciado, y un excongresista recibió la primera prohibición de por vida de Kalshi tras apostar efectivamente sobre sí mismo.

La línea entre una buena predicción y una ventaja injusta se ha vuelto especialmente difusa. Casi cualquier secreto puede tener valor—desde el contenido de un discurso presidencial hasta el momento de una operación militar.

Cuando la guerra se convierte en una apuesta

Algunas de las sospechas más destacadas de uso de información privilegiada surgieron después de que comenzaran los ataques estadounidenses contra Irán el 28 de febrero de 2026. El volumen de negociación en contratos de Polymarket vinculados al ataque superó los 500 millones de dólares, y tras las primeras explosiones, los analistas identificaron varias cuentas con un timing casi perfecto.

Los analistas de Bubblemaps destacaron seis billeteras, la mayoría de las cuales habían sido financiadas menos de un día antes del ataque. Compraron contratos apostando a un ataque específicamente el 28 de febrero y, según los analistas, obtuvieron alrededor de 1,2 millones de dólares.

Una cuenta gastó aproximadamente 61.000 dólares y obtuvo casi 500.000 dólares de ganancia neta.

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Pero guardamos todo 🙂.

Las nuevas billeteras apenas habían operado en otros contratos, pero no surgieron pruebas de actividad interna. Los propios analistas enfatizaron que una actividad sospechosa no significa necesariamente que se haya utilizado información no pública.

En otro caso, las sospechas derivaron en un proceso penal. Los fiscales israelíes alegan que Omer Ziv recibió información clasificada de un mayor de la Fuerza Aérea sobre el momento de los ataques a Irán y la utilizó para apostar en Polymarket.

Antes de que comenzara una operación, el oficial supuestamente le informó que el ataque ya estaba en marcha. Las operaciones relacionadas generaron más de 150.000 dólares.

Uno de los casos más llamativos, sin embargo, involucró a Venezuela. A finales de diciembre de 2025, una nueva cuenta comenzó a apostar sobre el despliegue de fuerzas estadounidenses y la destitución de Nicolás Maduro. Apostó unos 33.000 dólares y, tras la captura del líder del país el 3 de enero, cobró aproximadamente 410.000 dólares.

Al principio, parecía ser otra billetera anónima con un timing increíble. Sin embargo, varios meses después, el Departamento de Justicia de EE. UU. acusó al militar Gannon Ken Van Dyke, quien según los fiscales participó en la planificación de la operación y tenía acceso a información clasificada sobre su momento. Van Dyke se ha declarado inocente.

Del teleprompter a apostar por uno mismo

Cabe destacar que obtener ventaja en los mercados de predicción no requiere acceso a secretos militares.

Gabriel Perez trabajaba como operador del teleprompter de Donald Trump y podía leer los discursos cargados en el dispositivo aproximadamente una hora antes de ser pronunciados. Luego apostaba en Kalshi sobre palabras y frases específicas que se esperaba que el presidente usara. Entre diciembre de 2025 y marzo de 2026, esas operaciones le generaron 107.539 dólares. La CFTC ordenó a Perez devolver todas las ganancias, pagar 65.000 dólares adicionales y le prohibió operar en plataformas reguladas durante tres años.

La empleada de Google Michele Spagnolo, conocida en Polymarket como AlphaRaccoon, supuestamente ganó aún más. Los fiscales estadounidenses afirman que utilizó información interna de la empresa para apostar sobre eventos corporativos, incluidas las consultas de búsqueda más populares, obteniendo alrededor de 1,2 millones de dólares.

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Pero guardamos todo 🙂.

Spagnolo fue acusado en mayo, pero su defensa ahora busca que se desestime el caso. Sus abogados argumentan que operar en la plataforma internacional de Polymarket constituye apuestas offshore y no transacciones con instrumentos financieros sujetos a las normas relevantes sobre uso de información privilegiada.

Las propias empresas tecnológicas también han tomado nota del problema. En febrero, OpenAI despidió a un empleado tras una investigación interna, alegando que la persona había utilizado información confidencial en relación con mercados de predicción externos. No se revelaron la identidad del empleado, las operaciones ni las ganancias.

Pero quizás el caso más inusual involucró al excongresista George Santos. Operó un contrato sobre si él mismo asistiría al discurso de Trump ante el Congreso mientras discutía públicamente sus planes al mismo tiempo.

Santos inicialmente apostó a que asistiría y publicó en redes sociales sobre el atuendo que planeaba usar. Tras la subida del precio del contrato, cerró la posición con ganancias y luego apostó por su ausencia mientras seguía afirmando públicamente que tenía intención de asistir. Finalmente no se presentó y obtuvo una ganancia total de 17.839 dólares.

Kalshi afirmó haber encontrado motivos suficientes para sospechar que Santos utilizó información privilegiada. La plataforma le impuso una multa de 71.356 dólares y, por primera vez en su historia, prohibió permanentemente a un usuario operar.

La CFTC, por su parte, ordenó al excongresista pagar unos 35.000 dólares y le impuso una prohibición de tres años.

85 millones de dólares por acertar la predicción

A pesar de estos casos, los expertos señalan que las ganancias sospechosas por sí solas no prueban irregularidades. La elección presidencial estadounidense de 2024 ofreció uno de los ejemplos más claros.

Poco antes de la votación, los usuarios de Polymarket notaron enormes posiciones apostando por la victoria de Trump. Varias cuentas vinculadas apostaron decenas de millones de dólares, lo que generó especulaciones sobre información privilegiada e intentos de manipular el mercado.

Posteriormente se supo que las cuentas pertenecían a un trader francés conocido como Théo. Apostó más de 70 millones de dólares en contratos relacionados con las elecciones y obtuvo unos 85 millones de dólares de ganancia neta tras la victoria de Trump.

No surgieron pruebas de actividad interna. Théo afirmó que realizó las apuestas porque creía que las encuestas tradicionales eran defectuosas y se basó en investigaciones alternativas de opinión pública.

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Pero guardamos todo 🙂.

Su historia ilustra el otro lado de estas sospechas. Los mercados de predicción están diseñados para recompensar a quienes evalúan el futuro con mayor precisión que los demás. Una apuesta enorme puede reflejar el uso de información no pública—o simplemente ser una predicción costosa y muy exitosa.

Sin embargo, el problema ya no se limita a unos pocos casos de alto perfil. Polymarket afirma haber remitido más de 100 casos sospechosos a las autoridades, incluidas operaciones vinculadas a información no pública y el posible uso de datos sobre operaciones militares.

Los mercados financieros tradicionales tienen conceptos bien establecidos sobre información relevante no pública. En los mercados de predicción, casi cualquier conocimiento puede proporcionar una ventaja—una orden militar secreta, el texto de un discurso presidencial, datos internos de una empresa o incluso la propia decisión de un trader de asistir a un evento.

Esto crea una paradoja inusual. Una persona con información secreta puede en realidad hacer que el mercado sea más preciso: si sabe que se avecina un ataque y compra el contrato correspondiente, su precio comienza a reflejar la verdadera probabilidad del evento más rápidamente.

Pero entonces todos los demás están operando contra alguien que, en la práctica, tiene una ventaja informativa absoluta.

Los mercados de predicción dependen, en última instancia, de personas que saben más sobre el futuro que los demás. Sin embargo, sus mayores escándalos comienzan cuando esa ventaja se vuelve demasiado literal: el trader no predijo la respuesta correcta—la conocía de antemano.