Kalshi y Polymarket Fallan en su Pronóstico Electoral en Carolina del Sur
Estados Unidos.- 5 de Noviembre de 2026 | www.zonadeazar.com Los mercados de predicción Kalshi y Polymarket registraron uno de sus primeros errores destacados durante las elecciones legislativas de Estados Unidos de 2026, después de que la candidata demócrata Annie Andrews ganara inesperadamente un escaño en el Senado por Carolina del Sur.
Hasta la tarde del martes 3 de noviembre, ambas plataformas asignaban aproximadamente un 70% de probabilidades de victoria a la republicana Darline Graham.
Sin embargo, Andrews consiguió imponerse en un estado tradicionalmente republicano, abriendo un nuevo debate sobre la precisión de los mercados de predicción como herramientas de pronóstico electoral.
Una Victoria que Contradijo las Probabilidades
La elección de Carolina del Sur representó uno de los resultados más inesperados de los comicios legislativos estadounidenses.
Annie Andrews, pediatra y candidata del Partido Demócrata, derrotó a Darline Graham, hermana del fallecido senador republicano Lindsey Graham.
El resultado fue especialmente significativo porque ningún demócrata había ganado un escaño del Senado por Carolina del Sur en los últimos 28 años.
Además, el presidente Donald Trump había ganado el estado por aproximadamente 18 puntos porcentuales en las elecciones presidenciales de 2024.
Hasta pocas semanas antes de la votación, ninguno de los principales partidos consideraba esta elección especialmente competitiva.
Kalshi y Polymarket Favorecían a Graham
Durante la jornada electoral, los contratos negociados en Kalshi y Polymarket reflejaban una clara ventaja para la candidata republicana.
Las probabilidades implícitas indicaban:
- Darline Graham: aproximadamente 70%.
- Annie Andrews: alrededor del 30%.
Estas cifras representan las expectativas reflejadas en los precios de los contratos negociados por los usuarios.
A diferencia de las encuestas tradicionales, los mercados de predicción permiten comprar y vender contratos cuyo valor depende del resultado de acontecimientos futuros.
Las probabilidades fluctúan según las operaciones realizadas y la información disponible.
Más de US$1.480 Millones en Operaciones Electorales
Las elecciones legislativas del 3 de noviembre representaron una prueba importante para los mercados de predicción.
Según los datos difundidos, más de US$1.480 millones fueron negociados en contratos vinculados con los comicios estadounidenses.
El volumen refleja el crecimiento de plataformas como Kalshi y Polymarket, que han adquirido mayor presencia entre inversores, medios de comunicación y usuarios interesados en acontecimientos políticos.
La actividad también ha incrementado el escrutinio sobre la fiabilidad de las probabilidades ofrecidas por estos mercados.
Los Resultados en Otros Estados
Aunque Carolina del Sur produjo una sorpresa significativa, otros resultados electorales evolucionaron de manera más cercana a las expectativas de los mercados.
Entre ellos se encuentran las victorias demócratas en las elecciones al Senado de Texas y Ohio.
Estas contiendas también habían generado importantes volúmenes de negociación.
El análisis completo del desempeño de los mercados requerirá comparar sus probabilidades previas con los resultados definitivos de las diferentes elecciones.
El Antecedente de las Elecciones Presidenciales de 2024
Kalshi y Polymarket adquirieron mayor notoriedad internacional durante las elecciones presidenciales estadounidenses de 2024.
En aquella oportunidad, los mercados anticiparon una victoria de Donald Trump cuando algunas encuestas tradicionales mostraban una competencia más ajustada.
Ese resultado fortaleció el interés por utilizar los precios de los contratos como indicadores de expectativas políticas.
Sin embargo, los errores registrados posteriormente en elecciones primarias estadounidenses y en los comicios presidenciales de Brasil demostraron que estos mecanismos también pueden producir pronósticos equivocados.
¿Un Resultado Inesperado Significa que el Mercado Falló?
La victoria de Andrews plantea una cuestión importante sobre la interpretación de las probabilidades.
Una probabilidad del 70% no representa una garantía de victoria. Significa que, según el precio del contrato, el resultado contrario todavía tenía una posibilidad aproximada del 30%.
Por lo tanto, la victoria de una candidata considerada menos probable no demuestra, por sí sola, que un mercado sea estadísticamente ineficiente.
Para evaluar su precisión resulta necesario analizar numerosas predicciones y comprobar con qué frecuencia se cumplen los acontecimientos asociados con cada nivel de probabilidad.
El resultado de Carolina del Sur constituye una sorpresa destacada, pero no permite establecer conclusiones definitivas sobre la fiabilidad general del sistema.
Kalshi y Polymarket No Respondieron Inmediatamente
Tras conocerse el resultado, representantes de Kalshi y Polymarket no respondieron de inmediato a las solicitudes de comentarios.
Anteriormente, ambas compañías habían señalado que los acontecimientos considerados poco probables también pueden ocurrir.
Esta explicación forma parte de la distinción entre una predicción probabilística y un pronóstico categórico.
Las plataformas sostienen que sus precios reflejan las expectativas de los participantes, que pueden modificarse a medida que aparece nueva información.
Impacto y Próximos Pasos
Las elecciones legislativas estadounidenses de 2026 constituyen uno de los principales acontecimientos para evaluar el funcionamiento de los mercados de predicción.
El volumen de operaciones y la atención mediática muestran su creciente influencia sobre la interpretación de los procesos electorales.
Con más de US$1.480 millones negociados y una victoria inesperada en Carolina del Sur frente a probabilidades que favorecían a la candidata republicana, Kalshi y Polymarket enfrentan nuevas preguntas sobre la precisión y los límites de sus pronósticos.
Los próximos análisis estarán centrados en comparar las expectativas registradas antes de las elecciones con los resultados definitivos de los diferentes estados.
Editó: @fonta
