Segreti da milioni di dollari: come gli insider guadagnano su Polymarket e Kalshi

I mercati predittivi possono rendere ricchi i trader se riescono a capire cosa accadrà prima degli altri. Ma cosa succede se un trader non sta prevedendo un evento, ma conosce già l’esito—o può persino influenzarlo?

Recentemente, Polymarket e Kalshi hanno affrontato una serie di casi simili. Militari sono stati accusati di aver utilizzato informazioni riservate, un dipendente della Casa Bianca ha scommesso su parole che Donald Trump doveva ancora pronunciare e un ex deputato ha ricevuto il primo ban a vita da Kalshi dopo aver effettivamente scommesso su sé stesso.

Il confine tra una buona previsione e un vantaggio sleale è diventato particolarmente sfumato. Quasi qualsiasi segreto può avere valore—dal contenuto di un discorso presidenziale al momento di un’operazione militare.

Quando la guerra diventa una scommessa

Alcuni dei sospetti più rilevanti di insider trading sono emersi dopo l’inizio degli attacchi statunitensi contro l’Iran il 28 febbraio 2026. Il volume degli scambi nei contratti Polymarket legati all’attacco ha superato i 500 milioni di dollari e, dopo le prime esplosioni, gli analisti hanno identificato diversi account con tempismo quasi perfetto.

Gli analisti di Bubblemaps hanno evidenziato sei wallet, la maggior parte dei quali era stata finanziata meno di un giorno prima dell’attacco. Hanno acquistato contratti che scommettevano su un attacco proprio il 28 febbraio e, secondo gli analisti, hanno guadagnato circa 1,2 milioni di dollari.

Un account ha investito circa 61.000 dollari e ha ottenuto quasi 500.000 dollari di profitto netto.

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I nuovi wallet avevano effettuato pochissime altre operazioni, ma non sono emerse prove di attività da insider. Gli stessi analisti hanno sottolineato che un’attività sospetta non implica necessariamente l’uso di informazioni non pubbliche.

In un altro caso, i sospetti si sono trasformati in un procedimento penale. I procuratori israeliani sostengono che Omer Ziv abbia ricevuto informazioni riservate da un maggiore dell’Aeronautica riguardo al momento degli attacchi contro l’Iran e le abbia utilizzate per scommettere su Polymarket.

Prima dell’inizio di un’operazione, l’ufficiale gli avrebbe comunicato che l’attacco era già in corso. Le operazioni collegate hanno generato oltre 150.000 dollari.

Uno dei casi più eclatanti, tuttavia, ha coinvolto il Venezuela. A fine dicembre 2025, un nuovo account ha iniziato a scommettere sul dispiegamento delle forze statunitensi e sulla rimozione di Nicolás Maduro. Ha puntato circa 33.000 dollari e, dopo la cattura del leader del paese il 3 gennaio, ha incassato circa 410.000 dollari.

All’inizio sembrava l’ennesimo wallet anonimo con tempismo incredibile. Alcuni mesi dopo, però, il Dipartimento di Giustizia degli Stati Uniti ha incriminato il militare Gannon Ken Van Dyke, che secondo i procuratori era coinvolto nella pianificazione dell’operazione e aveva accesso a informazioni riservate sul suo tempismo. Van Dyke si è dichiarato non colpevole.

Dal gobbo elettronico alle scommesse su sé stessi

È importante notare che ottenere un vantaggio sui mercati predittivi non richiede l’accesso a segreti militari.

Gabriel Perez lavorava come operatore del gobbo elettronico di Donald Trump e poteva leggere i discorsi caricati sul dispositivo circa un’ora prima che venissero pronunciati. Ha poi scommesso su Kalshi su parole e frasi specifiche che il presidente avrebbe dovuto usare. Da dicembre 2025 a marzo 2026, queste operazioni gli hanno fruttato 107.539 dollari. La CFTC ha ordinato a Perez di restituire tutti i profitti, pagare ulteriori 65.000 dollari e gli ha vietato di operare su piattaforme regolamentate per tre anni.

Michele Spagnolo, dipendente Google noto su Polymarket come AlphaRaccoon, avrebbe guadagnato ancora di più. I procuratori statunitensi sostengono che abbia utilizzato informazioni interne all’azienda per scommettere su eventi societari, incluse le query di ricerca più popolari, guadagnando circa 1,2 milioni di dollari.

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Spagnolo è stato incriminato a maggio, ma la difesa sta ora cercando di far archiviare il caso. I suoi avvocati sostengono che operare sulla piattaforma internazionale di Polymarket costituisse una scommessa offshore e non transazioni su strumenti finanziari soggetti alle regole sull’insider trading.

Anche le aziende tecnologiche hanno iniziato a prestare attenzione al problema. A febbraio, OpenAI ha licenziato un dipendente dopo un’indagine interna, affermando che la persona aveva utilizzato informazioni riservate in relazione a mercati predittivi esterni. L’identità, le operazioni e i profitti del dipendente non sono stati resi noti.

Ma forse il caso più insolito ha coinvolto l’ex deputato George Santos. Ha negoziato un contratto su se stesso riguardo alla sua partecipazione al discorso di Trump al Congresso, mentre discuteva pubblicamente dei suoi piani.

Santos inizialmente ha scommesso che avrebbe partecipato e ha pubblicato sui social media dettagli sull’abbigliamento che intendeva indossare. Dopo che il prezzo del contratto è salito, ha chiuso la posizione in profitto e poi ha scommesso sulla sua assenza, continuando però a dichiarare pubblicamente che avrebbe partecipato. Alla fine non si è presentato e ha realizzato un profitto totale di 17.839 dollari.

Kalshi ha dichiarato di aver trovato motivi sufficienti per sospettare Santos di insider trading. La piattaforma lo ha multato per 71.356 dollari e, per la prima volta nella sua storia, ha bandito permanentemente un utente dal trading.

La CFTC ha separatamente ordinato all’ex deputato di pagare circa 35.000 dollari e gli ha imposto un divieto di tre anni.

85 milioni di dollari per una previsione azzeccata

Nonostante questi casi, gli esperti sottolineano che profitti sospetti da soli non provano comportamenti illeciti. Le elezioni presidenziali statunitensi del 2024 ne hanno fornito uno degli esempi più chiari.

Poco prima del voto, gli utenti di Polymarket hanno notato posizioni enormi che scommettevano su una vittoria di Trump. Diversi account collegati hanno puntato decine di milioni di dollari, alimentando speculazioni su informazioni privilegiate e tentativi di manipolare il mercato.

Successivamente è emerso che gli account appartenevano a un trader francese noto come Théo. Ha scommesso oltre 70 milioni di dollari su contratti legati alle elezioni e ha realizzato circa 85 milioni di dollari di profitto netto dopo la vittoria di Trump.

Non sono emerse prove di attività da insider. Théo ha dichiarato di aver piazzato le scommesse perché riteneva che i sondaggi tradizionali fossero inaffidabili e si è basato su ricerche alternative di opinione pubblica.

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La sua storia illustra l’altro lato di questi sospetti. I mercati predittivi sono progettati per premiare chi valuta il futuro con maggiore precisione rispetto agli altri. Una scommessa enorme può riflettere l’uso di informazioni non pubbliche—oppure semplicemente una previsione costosa e di grande successo.

Il problema, tuttavia, non si limita più a pochi casi di alto profilo. Polymarket ha dichiarato di aver segnalato oltre 100 casi sospetti alle autorità, incluse operazioni legate a informazioni non pubbliche e al possibile utilizzo di dati su operazioni militari.

I mercati finanziari tradizionali hanno concetti consolidati di informazione rilevante non pubblica. Nei mercati predittivi, quasi qualsiasi conoscenza può offrire un vantaggio—un ordine militare segreto, il testo di un discorso presidenziale, dati interni aziendali o persino la decisione di un trader di partecipare a un evento.

Questo crea un paradosso insolito. Una persona con informazioni segrete può effettivamente rendere il mercato più accurato: se sa che sta per avvenire un attacco e acquista il relativo contratto, il prezzo inizia a riflettere più rapidamente la reale probabilità dell’evento.

Ma tutti gli altri si trovano così a operare contro qualcuno che possiede di fatto un vantaggio informativo assoluto.

I mercati predittivi dipendono in ultima analisi da persone che sanno più degli altri sul futuro. I loro scandali più grandi, però, iniziano quando quel vantaggio diventa troppo letterale: il trader non ha previsto la risposta giusta—la conosceva già.