Resumo
O setor de mercado de previsões alcançou $44B em volume de negociações durante 2025, representando uma mudança estrutural da curiosidade acadêmica para a infraestrutura financeira mainstream. Dois modelos dominantes emergem: bolsas centralizadas regulamentadas pela CFTC (Kalshi: $17.1B de volume, $1B de financiamento) e protocolos descentralizados nativos de cripto (Polymarket: $21.5B de volume, $2.279B de financiamento). Principais descobertas: (1) modelos sem token demonstram tração de mercado superior em comparação com alternativas tokenizadas, (2) mecanismos de livro de ordens dominam apesar dos primeiros designs de LMSR AMM, (3) arbitragem regulatória permite crescimento, mas cria risco de fragmentação, (4) agregação de informações supera pesquisas tradicionais em mercados de alta liquidez, mas falha durante manipulação ou participação baixa. O setor enfrenta dinâmicas de vencedor-leva-maior, favorecendo a concentração de liquidez, com 73% do TVL de DeFi ($423M no total) concentrado apenas no Polymarket.
1. Visão Geral do Setor
Definição e Proposta de Valor Essencial
Os mercados de previsão funcionam como mecanismos de agregação de informações, nos quais os participantes negociam contratos pagando US$ 1 se eventos específicos ocorrerem e US$ 0 caso contrário. Os preços dos contratos são interpretados como probabilidades estimadas pela multidão — uma participação de US$ 0,75 implica 75% de probabilidade. Essa estrutura de participação financeira incentiva a precisão em detrimento do viés, superando, teoricamente, as pesquisas de opinião e o julgamento de especialistas por meio da responsabilidade financeira.
A proposta de valor empírica do setor reside na precisão superior das previsões: os mercados de previsão alcançaram 95% de precisão 4 horas antes da resolução (índice Brier de 0,046), em comparação com os índices Brier das pesquisas de opinião, que variaram de 0,210 a 0,227 em 113 eventos geopolíticos. No entanto, essa vantagem desaparece em ambientes de baixa liquidez ou durante tentativas coordenadas de manipulação.
Evolução histórica
As origens remontam às apostas nas eleições papais de 1503 e aos mercados eleitorais de Wall Street de 1884. A formalização moderna teve início com o Iowa Electronic Markets (1988), uma plataforma acadêmica que demonstrou vantagens consistentes em termos de precisão em relação às pesquisas de opinião na previsão das eleições presidenciais americanas.
A era do blockchain introduziu três ondas:
Primeira geração (2015-2018): A Augur foi lançada em julho de 2018 como o primeiro mercado de previsão descentralizado do Ethereum, arrecadando US$ 10 milhões por meio de uma ICO. Utilizava o token REP para relatórios de oráculos e resolução de disputas, sendo pioneira em mercados totalmente sem permissão, mas sofrendo com altos custos de gás e baixa liquidez.
Segunda Geração (2020-2023): A Polymarket foi lançada em 2020 na plataforma Polygon, eliminando tokens nativos em favor da liquidação em USDC. O modelo híbrido combinava infraestrutura criptográfica com a criação centralizada de mercados. A Kalshi, regulamentada pela CFTC, foi lançada em 2021, oferecendo mercados em conformidade com as normas, baseados em moedas fiduciárias, principalmente para participantes dos EUA.
Terceira Geração (2024-2025): Crescimento explosivo impulsionado pela eleição presidencial dos EUA em 2024, atingindo um volume anual de US$ 44 bilhões. Casas de apostas esportivas tradicionais (DraftKings, FanDuel) e corretoras (Robinhood) entraram no mercado por meio de parcerias com a CFTC, validando a adequação do produto ao mercado além dos nativos do setor de criptomoedas.
Categorias de mercado
Representantes da CategoriaModelo RegulatórioGovernança de Ativos de LiquidaçãoRegulamentação CentralizadaKalshi, PredictIt, DraftKings Predicts, FanDuel PredictsAprovação da CFTC DCM/DCO; conformidade com jogos estaduaisDepósitos em moeda fiduciária USD, criptomoedasEquipe CentralizadaDescentralizada On-ChainPolymarket (Polygon), Augur (Ethereum), Drift (Solana), Limitless (Base)Offshore ou com geolocalização; risco de fiscalização da CFTCUSDC, DAI, tokens com rendimentoOráculos UMA, votação REP, multisigsHíbridoRelançamento do Polymarket nos EUA (nov. 2025 via aquisição da QCEX)Intermediário regulamentado + liquidação em blockchainUSDC com gateway KYCMisto: equipe de oráculo + conformidade
Distribuição de casos de uso
Política (crescimento de 43% em relação ao ano anterior): Resultados eleitorais, decisões políticas; volume de US$ 1,2 bilhão em 2025 concentrado em eleições presidenciais/para o Congresso. Alto engajamento, mas episódico — o volume aumenta 10 vezes durante os ciclos eleitorais e depois cai drasticamente.
Esportes (70-85% do volume da plataforma): Principal fonte de receita para Kalshi (85% do volume) e Polymarket (39% do volume). DraftKings e FanDuel foram lançadas em dezembro de 2025, aproveitando as bases de usuários existentes em 38 e 5 estados, respectivamente, alcançando 16.000 e 900 downloads nos primeiros 2 dias.
Macroeconomia (crescimento de 905% em relação ao ano anterior): decisões sobre as taxas de juros do Fed, dados de inflação, projeções do PIB; volume de US$ 112 milhões em 2025. O interesse em aberto aumentou 2,5 vezes, apesar do menor volume de transações, indicando casos de uso de hedge com uso intensivo de capital.
Eventos de criptomoedas (nicho, mas em crescimento): metas de preço de tokens, lançamentos de protocolos, votações de governança; volume de negociação de US$ 17,3 milhões em 7 dias. Alto risco de reflexividade — os preços de mercado influenciam os resultados por meio da dinâmica da atenção.
Escala do setor e trajetória de crescimento
Em 25 de dezembro de 2025 UTC:
Total de TVL DeFi: US$ 423 milhões em todos os protocolos (Polymarket US$ 310 milhões, Augur US$ 2,4 milhões, Omen US$ 1,3 milhões)
Volume negociado em 7 dias: US$ 3,018 bilhões; Interesse em aberto: US$ 335 milhões
Volume anual previsto para 2025: US$ 44 bilhões (US$ 21,5 bilhões da Polymarket, US$ 17,1 bilhões da Kalshi)
Usuários ativos: 285 mil por semana, 13 milhões de negociações por semana
Fatores de crescimento: (1) A fragmentação da regulamentação das apostas esportivas cria oportunidades de arbitragem na CFTC, (2) A eleição de 2024 demonstrou demanda generalizada, (3) O financiamento institucional (US$ 2,279 bilhões da Polymarket do ICE/Founders Fund, US$ 1 bilhão da Série D da Kalshi) valida o setor, (4) A integração com carteiras/corretoras reduz o atrito.
2. Desenho do Mecanismo de Mercado
Tipos de estrutura de mercado
Mercados binários (dominantes): Contratos de sim/não negociados entre US$ 0 e US$ 1, com liquidação em um resultado binário. Representam mais de 90% do volume em todas as plataformas. A simplicidade permite a rápida criação de mercado e facilidade cognitiva para os participantes.
Mercados Categóricos: 3 a 8 resultados mutuamente exclusivos, mais a opção "Inválido" (especialidade da Augur). Um resultado paga US$ 1, os demais US$ 0. Exemplo: "Qual partido controla o Senado: Democrata/Republicano/Dividido/Inválido". Menor liquidez do que os equivalentes binários devido à fragmentação dos livros de ordens.
Mercados escalares: Resultados em intervalos numéricos (ex.: "Preço do BTC em 31 de dezembro: US$ 80 mil a US$ 120 mil"). Pagamentos proporcionais à liquidação dentro dos limites estabelecidos. Raro na prática — a complexidade cognitiva e os desafios de arbitragem limitam a adoção. O Augur oferece suporte, mas seu uso é mínimo.
Tendências de Mercado: Inovação em protocolos de ruído com foco na atenção narrativa em vez de eventos binários. Posições compradas/vendidas em "hype da IA" ou "temporada de memecoins" com liquidez programática e alavancagem de 5x no MegaETH L2. Pré-produto; especulativo.
Mecanismos de precificação
Livros de Ordens (Livro de Ordens Limitadas Central): Dominantes em todas as principais plataformas, apesar dos primeiros modelos de AMM (Automated Market Maker). Mecanismo: os participantes publicam ordens limitadas, a correspondência de prioridades de preço e tempo, o spread de compra e venda revela a profundidade da liquidez.
Polymarket: Livro de ordens híbrido e descentralizado, com precificação pelo ponto médio entre compra e venda ou pela última negociação se o spread for superior a US$ 0,10. Correspondência fora da blockchain (baixa latência), liquidação na blockchain (verificabilidade). Volume de 7 dias de US$ 469 milhões com aproximadamente 11.246 usuários ativos.
Kalshi: CLOB tradicional com supervisão da CFTC. Pares "Sim/Não" somam US$ 1, permitindo a aplicação de arbitragem. Incentivos de liquidez de US$ 10 a US$ 1.000 por dia para formadores de mercado (programa de setembro de 2025 a setembro de 2026).
Augur: Ordens limitadas nativas do Ethereum, com prioridade de preço e tempo. Baixa atividade devido aos custos de gás (média de aproximadamente US$ 10 contra US$ 0,01 da Polygon). Volume de negociação nas últimas 24 horas de US$ 40 mil em dezembro de 2025.
Criadores de Mercado Automatizados (LMSR): Regra de Pontuação de Mercado Logarítmica, pioneira de Robin Hanson, projetada para o fornecimento de liquidez com subsídios eficientes. Cria preços contínuos, mas requer compromisso de capital de protocolo.
Status: Praticamente abandonado pelas principais plataformas. O Augur v1 inicial utilizava LMSR; os líderes atuais preferem livros de ordens ponto a ponto, eliminando a necessidade de subsídios. Persiste apenas em mercados acadêmicos de dinheiro fictício (Manifold) ou nichos especializados.
Híbrido/Programático: Implementação MegaETH da Noise para sintéticos de tendência. Pools programáticos permitem execução instantânea de ordens de compra/venda com base em métricas de atenção. Ainda não comprovado em larga escala; sem dados públicos de volume.
Modelos de Provisão de Liquidez
Mercados impulsionados por especuladores (ponto a ponto): Polymarket e Augur dependem inteiramente de ordens limitadas dos usuários. Não há criação de mercado por protocolo nem profundidade subsidiada. Ciclo virtuoso: volume atrai traders → spreads mais apertados → mais volume. Risco de concentração: os 15% melhores traders contribuem com 25% do volume (traders informados), enquanto os outros 50% vêm de traders que operam sem conhecimento prévio do mercado, com posições médias de US$ 100.
Subsídios do Protocolo: Kalshi oferece recompensas de US$ 10 a US$ 1.000 por dia para ordens em aberto próximas ao melhor preço de compra/venda, com capturas de tela a cada segundo. Visa uma compressão de spread de 1 a 5% para competir com as casas de apostas esportivas. Eficaz para iniciar novos mercados do zero, mas insustentável sem cobertura das taxas de transação.
Incentivos para Criadores: A Augur aloca taxas (parte do criador sobre os resgates vencedores) aos iniciadores de mercado. O protocolo Rain oferece 1,2% do volume de mercado resolvido aos criadores. Alinha incentivos para design de mercado e seleção de eventos de alta qualidade, mas exige volume suficiente para pagamentos significativos.
Criação de mercado institucional: implícita nas parcerias entre Kalshi/CME/ICE. Criadores de mercado profissionais (por exemplo, análogos da Susquehanna e da Jane Street) fornecem liquidez em troca de descontos nas taxas ou acesso a dados. Não é detalhado publicamente, mas é evidenciado pelos spreads consistentemente estreitos (US$ 0,01-0,02) nos mercados de alto volume da Kalshi.
Lógica de Acordo e Resolução de Conflitos
Polymarket (UMA Optimistic Oracle): O evento termina → o proponente deposita uma garantia de US$ 750 em USDC + resultado → janela de disponibilidade de 2 horas. Se não houver contestações, a resolução é automática. A primeira contestação gera uma nova proposta; a segunda é encaminhada para a UMA DVM (votação dos detentores de tokens). Cerca de 99% das propostas não foram contestadas desde 2021, mas mais de 12 resoluções controversas para 2025 (processo de Zelensky, eleições na Venezuela, airdrop da LayerZero) destacam a fragilidade interpretativa.
Mecanismo econômico de disputas: títulos perdidos em caso de propostas/disputas inválidas; retorno sobre o investimento de 40% para as partes corretas. O custo de escalonamento aumenta quadraticamente, dissuadindo contestações frívolas, mas permitindo a manipulação por grandes investidores (por exemplo, o mercado de minerais Ucrânia-Trump de US$ 7 milhões foi resolvido por um detentor de 5 milhões de tokens UMA).
Augur (Staking de Tokens REP): O Repórter Designado faz staking de REP para o resultado inicial (janela de 24 horas). Disputas em múltiplas rodadas com garantias crescentes; 40% de retorno sobre o investimento para o lado correto. Se mais de 275.000 REP estiverem em disputa, ocorre um fork — os detentores de REP migram para o universo vencedor. O mercado de controle da Câmara original de 2018 exigiu 6 rodadas de disputa (~$700 mil em aberto), demonstrando a robustez do mecanismo, mas com alta latência/custo.
Situação em 2025: Atividade mínima; reinício da pesquisa e desenvolvimento (Fundação Lituus) desenvolvendo o Augur Generalizado com PBFM (fork mintable baseado em preço) para oráculos entre cadeias. Ainda não está pronto para produção.
Kalshi (Resolução Centralizada por Equipe): A equipe de mercados determina os resultados de acordo com regras específicas e fontes de verificação (por exemplo, certificações oficiais de eleições, comunicados do Federal Reserve). Os usuários solicitam a resolução; a equipe analisa o caso de 1 a 12 horas ou mais após o evento. Finalidade instantânea, baixo custo, mas com falha de confiança em um único ponto. Reclamações sobre a resolução "Miami" antes de 2025 ilustram o risco de erros.
Rain (IA + Recurso Descentralizado): Mercados públicos usam o criador ou o oráculo de IA Delphi (exploradores multiagentes + extrator). Janela de disputa de 15 minutos após a resolução; garantia (0,1% do volume ou mínimo de US$ 1.000) é escalada para oráculos humanos descentralizados. Taxa de disputa declarada de 0,01%. Mercados privados: resolução somente pelo criador.
Drift (Governança Multisig): O conselho de segurança atualiza o oráculo Pyth para 0 (NÃO) ou 1 (SIM) após o evento, definindo a expiração. As verificações de validade do Pyth (vazio de 10/120 slots, inválido em 0, volátil 5x, incerto >10%) impedem a manipulação. Modo somente de redução após a expiração, seguido de liquidação (o déficit é socializado se o seguro se esgotar). Resolvedor centralizado, mas transparente na blockchain.
3. Teoria da Informação e Análise de Incentivos
Mecanismo de agregação de informações
Os mercados de previsão operacionalizam o "problema do conhecimento" de Hayek, de 1945: não há um planejador central que agregue as informações dispersas detidas pelos indivíduos. Os preços emergem da negociação descentralizada, onde os participantes apostam com base em conhecimento privado, equilibrando a pressão de compra/venda para refletir as estimativas coletivas de probabilidade.
Fundamento teórico: Operadores com informações privilegiadas compram contratos subvalorizados ou vendem contratos sobrevalorizados, obtendo lucros enquanto impulsionam os preços em direção aos resultados esperados. Operadores com previsões incorretas perdem capital e saem do mercado, marginalizando o ruído ao longo do tempo. O mecanismo recompensa a precisão por meio de incentivos financeiros, convergindo teoricamente para probabilidades reais sob condições específicas.
Condições de Convergência
Os mercados convergem para probabilidades precisas quando:
Liquidez suficiente: Oportunidades de arbitragem atraem capital, corrigindo distorções de preços. Mercados com baixa liquidez carecem de mecanismos corretivos — grandes negociações isoladas movimentam os preços em 5 a 10% sem novas informações.
Informação dispersa: Crenças heterogêneas e sinais privados garantem perspectivas diversas. Participantes homogêneos (por exemplo, câmaras de eco no Twitter) criam viés de correlação.
Ausência de insiders dominantes: A assimetria de informação explorada por insiders (por exemplo, funcionários do Google em mercados de eventos corporativos) distorce os preços, afastando-os do consenso público.
Participantes Neutros ao Risco: Os modelos teóricos pressupõem que os investidores maximizem o valor esperado. Na realidade, a aversão ao risco e a aversão à perda criam vieses sistemáticos (viés de favoritismo em apostas de longo prazo nos esportes).
Rebalanceamento dinâmico: A descoberta contínua de preços exige negociação ativa. Mercados estagnados com posições fixas não conseguem incorporar novas informações.
Evidências empíricas: A Polymarket alcançou 95% de precisão 4 horas antes da resolução (Brier 0,046) em eventos de alta liquidez. Um estudo da Vanderbilt com mais de 2.500 mercados mostrou precisão entre 67% e 93%, mas observou baixa eficiência (lacunas de arbitragem, lenta incorporação de notícias).
Modos de falha
Baixa participação: Eventos de nicho com cerca de US$ 10 mil em aberto apresentam divergência de preço de 20 a 30% em relação às probabilidades racionais. Livros de ordens com pouca liquidez criam spreads amplos (US$ 0,10 a US$ 0,20), afastando traders bem informados. Ciclo vicioso: baixa liquidez → preços baixos → maior saída de participantes.
Incentivos à manipulação: Grandes investidores exploram mercados de baixa liquidez para inflar/deflacionar artificialmente as probabilidades. Incidentes em mercados com múltiplas operações em 2025:
Mercado de ternos Zelensky (volume de US$ 58 milhões): Uma baleia da UMA contestou o resultado com base na interpretação do tecido do paletó.
Ucrânia-Trump Minerals (volume de US$ 7 milhões): detentor de 5 milhões de tokens UMA resolveu a questão favoravelmente.
Google Search Insider (mais de US$ 1 milhão): Funcionário da empresa ganhou 22 de 23 apostas consecutivas usando dados internos.
Wash Trading: Estudo da Universidade Columbia descobriu que 25% do volume médio de negociação entre múltiplas carteiras aumenta a liquidez aparente.
Incentivo econômico: os manipuladores ganham se (1) a ineficiência do mercado × o tamanho da posição > custo da manipulação, ou (2) alteração reflexiva do resultado (por exemplo, alterando as narrativas da mídia por meio de probabilidades exibidas).
Reflexividade e Domínio Narrativo: Preços que pretendem refletir a realidade, em vez de a moldarem. Mecanismo:
Apostas de grandes investidores alteram a probabilidade do mercado (por exemplo, as chances de Trump ser eleito de 45% para 65%).
Notícias da mídia indicam que "mercados preveem vitória de Trump".
Doadores/eleitores respondem ao impulso percebido
O resultado real se aproxima da previsão.
Em 2024, a "Baleia Francesa" exemplificou isso: posições de mais de US$ 30 milhões no mercado de ações apoiado por Trump alteraram as narrativas das pesquisas e potencialmente o comportamento dos doadores. Isso foi reforçado pelo mercado de buscas do Google "d4vd", onde a manipulação do volume de apostas inflou as tendências de busca, desencadeando a própria condição de resolução do mercado.
Negociação ideológica: 15% dos participantes negociam com base em preferências de sinalização em vez de maximização de lucros. Isso cria distorções persistentes de preços: os mercados políticos mostram um viés de 5 a 10% em direção aos resultados preferidos pelos investidores em ambientes de baixo risco. Exemplo: os mercados polimercados do Partido Republicano no Senado superestimaram a probabilidade republicana em 8% (67% contra 59% do valor real), apesar da alta liquidez.
Comparação com pesquisas de opinião e painéis de especialistas
Precisão empírica: O estudo Cambridge/IARPA (113 eventos geopolíticos) constatou que os relatos pessoais agregados igualaram ou superaram a precisão do mercado (Brier 0,210 vs 0,227). As pesquisas de opinião superaram o mercado no início dos ciclos de eventos, quando a liquidez era escassa; os modelos híbridos (combinação de mercado e pesquisa) mostraram-se superiores no geral.
Desempenho específico do setor: A análise da Vanderbilt em mais de 2.500 mercados mostrou:
Esportes: Enquetes competitivas ou superiores (futebol)
Eleições: Mercados ineficientes com lacunas de arbitragem e divergências entre plataformas (desacordo entre PredictIt/Polymarket/Kalshi)
Eventos de nicho: os mercados são os menos precisos; painéis de especialistas com contexto dominam.
Diferenças de mecanismo:
DimensãoPrevisão de MercadosPesquisasPainéis de EspecialistasIncentivoPerda/ganho financeiroReputação, mínimoReputação, carreiraUso da InformaçãoSinais privados agregados via preçosCrenças autodeclaradasAnálise estruturadaAtualizações em tempo realContínuoEpisódico (semanal)Episódico (sob demanda)Risco de ManipulaçãoAtaques de baleias, lavagem de dinheiroViés de amostra, formulação de perguntasPensamento de grupo, ancoragemReflexividadeAlta (preços influenciam resultados)Média (pesquisas públicas alteram o comportamento)Baixa (conselhos privados)
Taxonomia de Motivação do Trader
Maximizadores de Lucro (25% dos participantes, "Traders Informados"): Explorando distorções de preços por meio de vantagens informacionais. Altas taxas de sucesso (>60%), posições concentradas. Necessitam de contrapartes com "capital desatento" para liquidez e extração de lucro. Fornecem valor de descoberta de preços, mas extraem rendas.
Investidores de Ruído (50%): Posições pequenas (média de US$ 100), motivados por entretenimento. Fornecem liquidez, mas perdem para spreads e investidores informados. Essenciais para o funcionamento do mercado, apesar dos retornos esperados negativos. Análogos a compradores de loteria ou apostadores esportivos ocasionais.
Participantes ideológicos (15%): Sinalização com motivação política, dispostos a aceitar perdas para "apoiar" o resultado preferido. Concentrados em mercados políticos. Criam oportunidades persistentes de distorção de preços para investidores bem informados.
Arbitradores (10%): Explorando ineficiências entre plataformas ou combinações de resultados. Exemplo: Mercados de múltiplas opções para eleições presidenciais, onde as probabilidades somam mais de 100%, permitem lucro sem risco por meio de apostas opostas simultâneas. Bots automatizam cada vez mais essa prática; oportunidades de risco negativo foram relatadas em 2025.
Hedge (com taxa de juros de 5%, mas capital elevado): Empresas/instituições que buscam compensar riscos relacionados a eventos. Exemplo: Franquias esportivas fazem hedge dos resultados dos playoffs; protocolos de criptomoedas fazem hedge dos resultados das votações de governança; fundos macro fazem hedge das decisões do Fed. As parcerias entre Kalshi e SIG ilustram a demanda institucional por hedge.
4. Oracle e Infraestrutura de Liquidação
Modelos de Verificação de Resultados
Resolutores Centralizados Confiáveis (modelo Kalshi): A equipe da plataforma determina os resultados usando fontes pré-especificadas (certificações oficiais de eleições, anúncios do Federal Reserve, dados de ligas esportivas). Vantagens: Baixa latência (1 a 12 horas), finalidade instantânea, custo mínimo. Riscos: Falha de confiança em um único ponto, potencial viés, censura (restrições de tópicos), propagação de erros (incidente de resolução de Miami). Requer supervisão e infraestrutura de monitoramento da CFTC.
Redes de Oráculos Descentralizadas (modelo Polymarket/UMA): Mecanismo de disputa otimista — o proponente garante o resultado, o período de vigência permite contestações e, em caso de disputa, a resolução é encaminhada para votação dos detentores de tokens. Vantagens: Resistente à censura, transparente, alinhado a incentivos por meio da redução do valor dos títulos. Riscos: Manipulação por grandes investidores (5 milhões de tokens UMA resolveram um mercado de US$ 7 milhões), ambiguidade de interpretação (debate sobre o caso Zelensky), lentidão na definição final (a votação do Mercado de Oráculos Descentralizado adiciona dias). Aproximadamente 99% das resoluções são incontestáveis, mas há mais de 12 resoluções controversas para 2025.
Resolução baseada em tribunais/votação (modelo Augur/REP): Staking de disputas em múltiplas rodadas com valores crescentes, mecanismo de bifurcação para mais de 275 mil desacordos em REP. Vantagens: Alta descentralização, segurança econômica por meio do custo da bifurcação, robustez comprovada (mercado da Casa com 6 rodadas em 2018). Riscos: Alta latência (semanas para disputas), alto custo (bloqueio de capital para staking de REP), baixa atividade em 2025 (volume diário de aproximadamente US$ 40 mil).
IA + Recurso Humano (Modelo Rain/Delphi): Agentes de IA (multi-explorador + extrator) propõem resultados para mercados públicos; uma janela de disputa de 15 minutos escala para oráculos humanos descentralizados. Vantagens: Resolução inicial rápida, custo-benefício, escalabilidade. Riscos: Viés/alucinação da IA, vetores de ataque inéditos, eficácia não comprovada em situações de alto risco. Taxa de disputa de 0,01% alegada, mas dados de produção limitados.
Governança Multisig (Modelo Drift): O conselho de segurança atualiza o oráculo Python para um resultado binário pós-evento com verificações de validade (desatualização, limites, volatilidade). Vantagens: Flexível, eficiente e transparente na blockchain. Riscos: Confiança centralizada no conselho, comprometimento da assinatura multisig, ausência de direitos de contestação por parte do usuário. A abordagem híbrida equilibra velocidade e verificabilidade.
Relações entre latência, finalidade e custo
Latência do modelo para liquidaçãoGarantia de finalizaçãoCusto por mercadoDisponibilidade de dadosCentralizado (Kalshi)1-12 horasImediato (decisão da equipe)~$0 (infraestrutura fiduciária)Documentação/regras fora da cadeiaOráculo otimista (Polymarket/UMA)2 horas sem disputa; 2-7 dias em disputaProbabilístico → Votação DVMTítulo de $750 + gás (~$5 Polygon)Verificação na cadeiaVotação por token (Augur/REP)24 horas iniciais; semanas em caso de disputaEconômico (custo de bifurcação)Participação em REP ($1.000+) + gás ($10 ETH)EthereumAI na cadeia + Fallback (Rain)15 minutos sem disputa; horas se escaladoHíbrido (redução de garantia)$1 mil de garantia ou 0,1% do volumeArbitragem/Base na blockchainMultisig (Drift)Pós-expiração pelo conselhoConsenso de governançaNegligível (atualização do oráculo)Solana na blockchain (Pyth)
Vetores de ataque Oracle e economia de disputas
Propostas de má-fé: O atacante propõe um resultado incorreto na esperança de que não haja contestação. Mitigação: Perda da garantia (US$ 750 no Polymarket, REP reduzindo o Augur). Custo do ataque: Garantia × probabilidade de contestação. Taxa de sucesso: Aproximadamente 1% em mercados de alto valor devido a bots de monitoramento, mas explorável em eventos de nicho/ambíguos.
Compra de votos/Controle por baleias: Grandes detentores de UMA ou REP resolvem disputas favoravelmente às suas posições. Casos em múltiplos mercados: 5 milhões de tokens UMA (mais de 1% da oferta) resolveram um mercado de US$ 7 milhões envolvendo a Ucrânia e Trump; um mercado de US$ 58 milhões envolvendo Zelensky foi contestado por uma baleia. Mitigação: Custos crescentes (o DVM exige uma distribuição mais ampla de tokens), danos à reputação. Viabilidade: Alta para mercados de US$ 10 milhões em comparação com a concentração de tokens.
Definições ambíguas de eventos: Exploração da flexibilidade interpretativa nas descrições de mercado. Exemplo: "Zelensky usará um terno?" versus "um paletó que faz parte de um terno". Isso possibilita disputas mesmo com resultados claros. Mitigação: Linguagem de mercado precisa, mas a complexidade reduz a usabilidade. Há um dilema fundamental entre precisão e participação.
Censura/Manipulação de Fontes: Resolvedores centralizados (Kalshi) podem recusar mercados ou manipular dados de origem. Oráculos descentralizados (Polymarket) são vulneráveis se a resolução depender de uma única fonte (por exemplo, um site governamental) que pode ser alterada. Mitigação: Verificação multissource, dados ancorados em blockchain (raro). Realidade: A maioria dos mercados utiliza fontes únicas frágeis.
Alteração Reflexiva de Resultados: Os preços de mercado influenciam os resultados no mundo real, corrompendo a função do oráculo. Exemplo: Mercado "Volume de buscas do Google para 'd4vd'", onde o próprio volume de negociação impulsionou as buscas, acionando a resolução "SIM". Mitigação: Excluir mercados autorreferenciais, usar dados baseados em instantâneos. Desafio: Distinguir agregação de informações reflexiva de legítima.
Resumo de Economia da Conflituação:
Polymarket: Caução de US$ 750 perdida para propostas inválidas; retorno sobre o investimento de 40% para contestações corretas; DVM exige votação por token UMA (latência de dias, custos de gás)
Augur: Staking de REP com 40% de ROI para quem reportar corretamente; rodadas escalonadas; fork se >275 mil REP (ataque de maior custo: ~$270 mil a $0,98/REP)
Chuva: Perda de 0,1% do volume ou US$ 1.000 em garantia em caso de erro; escalonamento descentralizado do oráculo.
Drift/Kalshi: Sem disputas entre usuários; resolução por governança/equipe.
Papel da disponibilidade e verificabilidade dos dados
Verificabilidade On-Chain: Ethereum (Augur), Polygon (Polymarket), Solana (Drift), Arbitrum/Base (Rain) permitem a verificação criptográfica da lógica de liquidação e das fontes de resultados. Os usuários podem auditar de forma independente a correção da resolução se os dados estiverem on-chain. Na prática: a maioria dos oráculos ainda utiliza fontes off-chain (resultados eleitorais, anúncios do Fed), limitando a verificabilidade a "dados externos corretamente reportados pelo oráculo" em vez de "os próprios dados estarem corretos".
Sistema centralizado fora da blockchain: a liquidação da Kalshi é opaca além das regras e fontes publicadas. Os usuários confiam na supervisão da CFTC e na reputação da plataforma. Não há possibilidade de verificação independente. O dilema é: velocidade e conformidade regulatória versus transparência.
Modelos Híbridos: As propostas da Polymarket UMA fazem referência a eventos fora da blockchain, mas o processo de disputa é realizado na blockchain e de forma transparente. Teoricamente, o melhor dos dois mundos, mas as lacunas de interpretação (processo Zelensky) revelam limitações.
Desafios de disponibilidade de dados: A maioria dos eventos carece de dados de referência nativos da blockchain. Eleições são certificadas semanas após a votação; resultados esportivos vêm de ligas centralizadas; dados macroeconômicos, de agências governamentais. Os mercados de previsão herdam a fragilidade das fontes upstream. Potencial futuro: Eventos nativos da blockchain (governança on-chain, métricas DeFi) permitem a verdadeira verificabilidade de ponta a ponta.
5. Tokenomics e Sustentabilidade Econômica
Análise da Necessidade de Tokens
Questão central: Os mercados de previsão exigem tokens nativos para funcionalidade ou captura de valor?
Resposta empírica: Não. As duas plataformas com maior volume de transações operam sem tokens:
Polymarket: volume de US$ 21,5 bilhões em 2025, financiamento de US$ 2,279 bilhões, avaliação de US$ 9 bilhões — liquidação somente em USDC, sem token.
Kalshi: Volume de US$ 17,1 bilhões em 2025, financiamento de US$ 1 bilhão, avaliação de US$ 11 bilhões — depósitos em moeda fiduciária/criptomoedas, sem token.
Combinando, 88% do volume do setor (US$ 38,6 bilhões / US$ 44 bilhões) flui por meio de modelos sem tokens. As alternativas tokenizadas enfrentam dificuldades: Augur (REP) registra um volume diário de US$ 39 mil, apesar de ser pioneira; novas entrantes (Rain/RAIN, Drift/DRIFT) mostram tração inicial, mas sustentabilidade ainda não comprovada.
Casos de uso de tokens em modelos tokenizados
Governança (Augur/REP, Rain/RAIN, Drift/DRIFT): Os detentores de tokens votam em atualizações de protocolo, alterações de parâmetros e regras de mercado. Proposta de valor: Controle descentralizado versus risco de equipe centralizada. Realidade: Baixa participação na governança (com uma taxa de comparecimento às votações típica de 10%), domínio de grandes investidores (os 10 maiores detentores de Augur controlam 53,62%, Rain ~65%, Drift 57,17%).
Staking de Disputas (Augur/REP): REP em staking para relatórios de resultados; disputas exigem títulos REP com 40% de retorno sobre o investimento para o lado correto; mecanismo de bifurcação para valores acima de 275 mil REP. Proposta de valor: Verdade descentralizada por meio de segurança econômica. Realidade: Uso mínimo em 2025 (fase de reinício de P&D); historicamente robusto, porém caro (staking acima de US$ 1.000, latência de semanas).
Incentivos de Liquidez (Rain/RAIN): Os provedores de liquidez ganham 1,2% do volume de mercado resolvido, exigindo a posse de RAIN para obter poder de negociação. Proposta de valor: Alinhar o fornecimento de liquidez com o sucesso do protocolo. Realidade: O volume de 24 horas de US$ 68 milhões (dezembro de 2025) demonstra tração inicial, mas a taxa de retenção de 35% sugere risco de rotatividade.
Recompra/Queima de Taxas (Rain/RAIN): 2,5% do volume de negociação alocado para recompra e queima de RAIN (deflacionário). Proposta de valor: Valorização do token devido ao acúmulo de taxas. Realidade: Não comprovado em larga escala; requer volume sustentado (atualmente US$ 68 milhões/dia × 2,5% = US$ 1,7 milhão em recompra diária se tudo for queimado).
Avaliação empírica: Estudo de caso Augur
Contexto de lançamento (2015-2018): ICO de US$ 10 milhões, mercado pioneiro de previsão em Ethereum, token REP para governança e relatórios. Promessa teórica: Descentralizado, resistente à censura, acesso global.
Desempenho de 2018 a 2023:
Baixa liquidez: os custos com gás (média de US$ 10) desestimularam as negociações; o volume de contratos em aberto raramente ultrapassou US$ 1 milhão por mercado.
Exclusões de exchanges: Binance removeu o REP 2019-2022 alegando baixo volume.
Disputas mínimas: cerca de 10 disputas importantes por ano; serviço público subutilizado da REP.
A bifurcação nunca foi acionada: o limite de 275 mil REP nunca foi atingido, apesar das controvérsias.
Situação em 2025:
Capitalização de mercado: US$ 8 milhões (11 milhões de unidades totalmente circulantes × US$ 0,98/REP)
Volume diário: US$ 39 mil (25 de dezembro de 2025)
Volatilidade de preço: variação de US$ 0,70 a US$ 0,99 em dezembro (oscilação de 41%)
Reinício da pesquisa e desenvolvimento: a Fundação Lituus está desenvolvendo o Augur Generalizado; ainda não está pronto para produção.
Lições: O modelo de token não conseguiu atingir a adequação ao mercado, apesar da inovação técnica. Motivos: (1) Altos custos de gás em comparação com alternativas centralizadas, (2) volume insuficiente para uma utilidade significativa do REP, (3) concorrentes sem token (Polymarket) capturaram liquidez por meio de uma melhor experiência do usuário, (4) incerteza regulatória limitou a adoção institucional.
Estruturas de taxas em diferentes modelos
Polymarket (sem tokens): 0,75-0,95% via agregadores (Cowswap, 1inch); a plataforma cobre as despesas de gás na Polygon (média de aproximadamente US$ 0,01). Modelo de receita: spread implícito + futuras alterações de taxas após a escalabilidade. A fase atual de subsídios foi financiada por US$ 2,279 bilhões em capital de risco.
Kalshi (sem token): Taxas de negociação não divulgadas publicamente; descontos para formadores de mercado (programa de liquidez de US$ 10 a US$ 1.000 por dia). Modelo de receita: Taxas de transação + licenciamento de dados de mercado. Requisitos de transparência de taxas regulamentados pela CFTC.
Chuva (tokenizada): alocação de 5% do volume de negociação resolvido no mercado.
1,2% para o criador
1,2% para LPs
0,1% para o resolvedor
2,5% para recompra/queima de ações da RAIN
Adicional de +$1 ou 1% para o oráculo de IA nos mercados públicos.
Augur (tokenizado): Modelo histórico com taxas de staking de REP; dados atuais de 2025 indisponíveis devido à baixa atividade.
Sustentabilidade a longo prazo sem subsídios
Modelos sem tokens: Polymarket e Kalshi prosperam por meio de subsídios de capital de risco para criação de mercado, inicialização de liquidez e aquisição de usuários. Capturam valor por meio da valorização do patrimônio (avaliações: Polymarket US$ 9 bilhões, Kalshi US$ 11 bilhões) sem diluição de tokens. Caminho para a sustentabilidade: Trocas de taxas em larga escala, licenciamento de dados, parcerias institucionais.
Desafios: (1) Requer volume sustentado (receita semanal atual de US$ 3 bilhões × 0,5% = US$ 15 milhões se as taxas forem ativadas), (2) a pressão competitiva limita os aumentos de taxas, (3) custos regulatórios (conformidade, jurídico, lobby).
Modelos tokenizados: dependem da acumulação de taxas para o valor do token por meio de recompras (Rain) ou utilidade (Augur). Historicamente, muitos apresentam baixo volume pós-lançamento, exceto os novos participantes. A Rain demonstra potencial de crescimento impulsionado por taxas (volume diário de US$ 68 milhões × 5% = US$ 3,4 milhões em taxas diárias, se sustentado).
Desafios: (1) Valor do token dependente do volume sustentado - risco de espiral da morte se o volume cair → preço do token cair → governança enfraquecer → mais saídas de volume, (2) diluição por meio da inflação da governança, (3) classificação regulatória (risco de lei de valores mobiliários).
Dependência de Subsídios Estruturais: Historicamente, ambos os modelos exigiram capital externo para a revelação de liquidez. Os Mercados Eletrônicos de Iowa foram subsidiados pela universidade; os primeiros protocolos de criptomoedas, por financiamento de ICOs/VCs. Problema central: Mercados com baixa liquidez fornecem informações deficientes, criando um dilema do ovo e da galinha. A solução requer (1) subsídios para o protocolo (inflacionários ou financiados pelo tesouro), (2) parcerias com formadores de mercado ou (3) subsídios cruzados de mercados de alto volume para eventos de nicho.
Consenso do Twitter (dezembro de 2025): Protocolos lucrativos preferem ações em vez de tokens para manter o potencial de crescimento sem diluição. Os mercados de previsão são estruturalmente dependentes de subsídios até atingirem a velocidade de escape da liquidez (limiar de volume diário de aproximadamente US$ 1 bilhão, onde a criação orgânica de mercado se torna autossustentável).
Comparação entre versões tokenizadas e não tokenizadas
DimensãoNão Tokenizado (Polymarket, Kalshi)Tokenizado (Rain, Augur)Liderança em Volume88% do volume do setor (US$ 38,6 bilhões / US$ 44 bilhões)12% do volume do setorSucesso de FinanciamentoUS$ 3,3 bilhões em financiamento de capital de risco combinado a US$ 100 milhões combinadosProgresso RegulatórioCaminhos de conformidade com a CFTCIncerteza na legislação de valores mobiliáriosProfundidade de LiquidezPolymarket US$ 310 milhões em TVL; Kalshi >US$ 1 bilhão semanalRain/Augur a US$ 5 milhões em TVL combinadosAdoção do Usuário285 mil usuários ativos semanais a US$ 10 mil combinadosDescentralizaçãoCriação de mercado centralizada, liquidação híbridaMercados sem permissão, votação por oráculoCaptura de ValorValorização patrimonialValorização do preço do tokenGovernançaControlado pela equipeDAOs detentores de tokens (baixa participação)ComposabilidadeLimitada (elementos de custódia)Alta (nativa do DeFi)
Implicação estratégica: Os modelos não tokenizados dominam no curto prazo devido à melhor experiência do usuário, clareza regulatória e parcerias institucionais. Os modelos tokenizados mantêm a opcionalidade a longo prazo por meio da inovação sem permissão e da capacidade de composição, mas exigem um crescimento exponencial do volume ou incentivos regulatórios favoráveis para competir.
6. Comportamento do Usuário e Dinâmica de Mercado
Distribuição de arquétipos de usuário
Traders informados (25% dos participantes): Altas taxas de acerto (acima de 60%), posições concentradas (média de US$ 1.000 ou mais), estratégias analíticas que utilizam modelos de IA e teoria de portfólio. Proporcionam valor na descoberta de preços por meio de arbitragem de distorções de preços. Exemplos: Analistas quantitativos que utilizam probabilidades de taxas do Fed para hedge macro, traders de criptomoedas com conhecimento on-chain.
Dados: Os 15% melhores traders da Polymarket contribuem com 25% do volume; o tamanho médio da posição é de US$ 1.100, contra US$ 100 para os traders de baixo desempenho.
Investidores de Ruído (50%): Posições pequenas (média de US$ 100), motivados por entretenimento, baixas taxas de acerto (45%). Fornecem liquidez essencial apesar dos retornos esperados negativos. Perfil demográfico: Usuários de varejo, apostadores ocasionais, participantes sociais. Cruciais para o funcionamento do mercado — sem investidores de ruído, os investidores informados não têm contrapartes.
Dados: 70% das transações da Polymarket são inferiores a US$ 100; taxa média de retenção de 60% (taxa de retorno em 7 dias).
Participantes ideológicos (15%): Motivados politicamente, dispostos a aceitar perdas para "apoiar" resultados preferidos ou sinalizar crenças. Concentrados em mercados político-culturais. Criam distorções de preços persistentes: Os mercados polimercado para o Senado republicano mostraram um viés de 8% em favor de resultados republicanos, apesar da alta liquidez.
Dados sociais: discussões no Twitter enfatizam os mercados de previsão como "princípios de livre mercado" e "sabedoria coletiva", atraindo uma demanda por sinalização que vai além da motivação de lucro.
Arbitradores (10%): Exploram ineficiências entre plataformas ou combinações de resultados. Utilizam bots para oportunidades de risco negativo (mercados com múltiplas opções que somam >100%). Exemplos: Apostas na corrida presidencial em plataformas como Polymarket/Kalshi/PredictIt com spreads garantidos de 2 a 5%.
Dados: Os padrões de transação entre plataformas mostram que 5% dos usuários estão ativos em vários sites de mercado de previsão simultaneamente.
Frequência de participação e retenção
Polymarket (maior taxa de retenção): 60% dos novos usuários retornam em até 7 dias; 28.000 a 75.000 usuários ativos diariamente (estimativa para o final de 2023); 230.000 usuários ativos semanalmente; 510.000 usuários ativos mensalmente. Forte retenção impulsionada pelo engajamento episódico em esportes e política.
Protocolo Drift: 50% de retenção; 3.800 usuários ativos semanais; alta taxa de rotatividade nos mercados de previsão em comparação com o negócio principal de apostas ilegais (maioria dos US$ 779 milhões em TVL).
Augur: taxa de retenção de aproximadamente 20%; cerca de 100 usuários ativos diários; engajamento mínimo após 2023 devido aos altos custos de gás e à baixa liquidez.
Rain/Limitless: taxa de retenção de 25-35%; plataformas em estágio inicial (com cerca de 2.000 usuários ativos mensais); 50-60% de participantes ocasionais sugerem baixa adequação do produto ao mercado ou liquidez insuficiente.
Sazonalidade: Os mercados políticos apresentam picos de volume de 10 vezes durante as eleições, seguidos por uma taxa de abandono de usuários de 80%. Os mercados esportivos mantêm a participação durante todo o ano, mas concentram-se nas temporadas da NFL/NBA. Os mercados macroeconômicos demonstram a maior taxa de retenção (45% de retorno em 90 dias) devido aos casos de uso de hedge.
Concentração de Liquidez e Efeitos das Baleias
Polymarket: Volume Total de Apostas (TVL) de US$ 310 milhões dominado pelos principais mercados — os mercados eleitorais dos EUA registraram um pico de mais de US$ 150 milhões em posições em aberto em novembro de 2024. Efeitos das baleias: Posições individuais de mais de US$ 30 milhões ("Baleia Francesa") alteraram as probabilidades de vitória presidencial em 10 a 15 pontos percentuais, influenciando a cobertura da mídia e potencialmente o comportamento de eleitores/doadores.
Os principais traders controlam 15% do volume; as maiores posições individuais chegam a mais de US$ 5 milhões em eventos de alto risco. Mercados de baixa liquidez (com um volume de ordens em aberto de US$ 100 mil) apresentam oscilações de preço de 5 a 10% em negociações individuais de US$ 10 mil.
Concentração de tokens (protocolos tokenizados):
Augur (REP): Os 10 maiores detentores controlam 53,62%; o maior detentor controla 9,62%.
Drift (DRIFT): Top 10 controla 57,17%; líder 26,97%
Chuva (RAIN): Top 10 estimado em ~65%; líder em ~20%
Limitless (LMTS): Os 10 melhores controlam 96,05%; o maior detentor detém 39,04%.
Implicações: A concentração extrema de detentores em modelos tokenizados cria centralização da governança e risco de manipulação de disputas. Grandes detentores individuais podem resolver as situações de forma favorável às suas posições de negociação (como evidenciado pelos casos da baleia UMA). Os modelos sem token evitam isso, mas enfrentam riscos diferentes relacionados às baleias na precificação de mercado.
Correlação entre mercados e risco de aglomeração
Mercados Políticos: Sobreposição de 30% em mercados de alto volume entre Polymarket, Kalshi e PredictIt. Correlação de volume de 0,65 entre as plataformas durante as eleições. Risco de concentração: 40% do volume total do setor se concentra em eleições presidenciais/para o Congresso durante os ciclos eleitorais, criando fragmentação de liquidez e oportunidades de arbitragem.
Mercados Esportivos: 70% do volume da Kalshi e 39% do volume da Polymarket. Alta correlação (0,7) com as odds das casas de apostas tradicionais, sugerindo fontes de informação e fluxos de arbitragem compartilhados. A alta concentração de jogadores na NFL/NBA gera uma concentração sazonal de volume.
Mercados de criptomoedas: Baixa correlação (0,3-0,4) entre as plataformas; o posicionamento de nicho limita a saturação. Exceção: Eventos importantes (metas de preço do BTC, aprovação do ETF de Ethereum) mostram uma correlação de 0,6 entre Polymarket e Drift.
Macromercados: Correlação moderada (0,5) entre as plataformas; as decisões de taxas de juros do Fed e os dados de inflação criam negociações sincronizadas. O interesse em aberto aumentou 2,5 vezes, apesar do menor volume de transações, indicando posicionamento com uso intensivo de capital e demanda por hedge.
Dinâmica de Arbitragem: Ineficiências entre plataformas persistem apesar da correlação — as probabilidades presidenciais divergiram de 5 a 10% entre Polymarket/Kalshi/PredictIt durante a eleição de 2024. Bots exploram oportunidades de risco negativo em múltiplas carteiras, contribuindo para 25% do volume de negociações fictícias (estudo da Universidade Columbia).
Riscos de aglomeração: A concentração em eventos populares (política com 40% do volume, esportes com 70% do volume específico de cada plataforma) cria fragilidade — disputas ou manipulações na resolução de conflitos em mercados emblemáticos corroem a credibilidade da plataforma globalmente. Exemplo: A controvérsia do processo de Zelensky na Polymarket (volume de US$ 58 milhões) impactou o sentimento geral em relação à plataforma, apesar de afetar apenas um mercado específico.
7. Cenário Regulatório e Jurídico
Intersecção de Quadros Jurisdicionais
Os mercados de previsão ocupam zonas cinzentas legais que se cruzam com a legislação sobre jogos de azar (comissões estaduais de jogos), a legislação sobre derivativos (Lei de Bolsa de Mercadorias da CFTC) e a regulamentação de commodities (contratos de eventos como ativos subjacentes).
Classificação de jogos de azar: Os órgãos reguladores estaduais consideram os contratos de eventos esportivos/políticos como apostas simples, apostas com spread e apostas combinadas — produtos de apostas tradicionais que exigem licenças de jogos e proteções ao consumidor (maiores de 21 anos, relatórios de integridade, recursos para problemas com jogos de azar). Exemplo: Ordens de cessação e desistência do Departamento de Proteção ao Consumidor de Connecticut (dezembro de 2025) contra Kalshi, Robinhood e Crypto.com por "apostas sem licença".
Classificação de Derivativos: A CFTC classifica os contratos de eventos como derivativos regulamentados pela CEA negociados em mercados de contratos designados (DCMs). Pagamentos binários (sim/não) sobre eventos futuros constituem swaps ou futuros sob a lei federal. Exemplo: A Kalshi opera como uma DCM/DCO (Organização de Compensação de Derivativos) aprovada pela CFTC.
Conflito regulatório: os estados reivindicam a primazia da legislação sobre jogos de azar por meio de seus poderes de polícia; a CFTC argumenta a prevalência da Cláusula de Supremacia — a regulamentação federal de derivativos se sobrepõe às restrições estaduais sobre jogos de azar. Tribunais divergentes: os tribunais distritais de Nevada e Nova Jersey decidiram pela prevalência da Cláusula de Supremacia sobre a legislação federal de derivativos; Maryland negou a liminar; litígio em andamento.
Panorama regulatório dos Estados Unidos
Abordagem da CFTC e precedente de Kalshi:
2020: A CFTC aprovou a Kalshi como DCM, permitindo contratos de eventos regulamentados pela CFTC.
2024: Contratos para eventos políticos permitidos após vitória no caso KalshiEX v. CFTC no Tribunal do Circuito de D.C.; recurso da CFTC arquivado em maio de 2025.
Janeiro de 2025: Contratos esportivos autodeclarados por Kalshi; CFTC não tomou nenhuma medida de proibição, apesar da Regra Especial da CEA permitir proibições de contratos relacionados a jogos de azar "contrárias ao interesse público".
Precedente: A supervisão federal estabelece o acesso ao mercado de previsões em todo o país por meio da aprovação da CFTC, dispensando o licenciamento de jogos de azar estado por estado.
Desafios Estaduais (2025):
Connecticut (dezembro): Ordens de cessação e desistência para Kalshi/Robinhood/Crypto.com; Kalshi processa alegando violação da legislação federal.
Massachusetts (setembro): Ação judicial movida pelo Procurador-Geral contra Kalshi por apostas esportivas sem licença; aguardando julgamento após remessa.
Nevada (dissolvido em dezembro): Liminar contra Kalshi revogada; recurso de planejamento estadual
Nova Jersey/Maryland/Ohio/Illinois/Montana/Arizona: Emitiram notificações extrajudiciais ou entraram com ações judiciais; decisões judiciais divergentes sobre a preempção.
Trajetória do Resultado: Os tribunais favorecem a preempção da CFTC em algumas jurisdições (doutrina da preempção de campo), mas litígios em curso testam os limites da Cláusula de Supremacia. O acesso em nível estadual permanece fragmentado — a Kalshi opera em todo o país, exceto nos estados contestados; a DraftKings/FanDuel aproveitam licenças de jogos existentes para lançamentos específicos em cada estado.
Histórico de fiscalização da CFTC:
Polymarket: multa de US$ 1,4 milhão (2022) por swaps não registrados; ordem alterada (novembro de 2025) permite o relançamento nos EUA por meio da aquisição da QCEX e de um intermediário regulamentado.
Previsão: Ação da CFTC em 2022 para encerrar as atividades; litígio resolvido em julho de 2025, permitindo operação limitada com foco político sob as restrições da carta de não objeção (NALR) de 2014.
Panorama regulatório da Europa
Reino Unido: FCA proíbe opções binárias para clientes de varejo (2019); a Comissão de Jogos de Azar classifica os mercados de previsão como bolsas de apostas, não como derivativos. A Matchbook será lançada em janeiro de 2026 sob licença da Comissão de Jogos de Azar para mercados de esportes/política.
União Europeia: ESMA proíbe opções binárias de varejo (2018); o regulamento MiCA aplica-se a mercados baseados em criptomoedas, mas as previsões são tratadas como jogos de azar em âmbito nacional. Exemplo: a AMF francesa classifica-as como jogos de azar.
Implicação: Os mercados de previsão europeus exigem licenças de jogo em vez de aprovações para valores mobiliários/derivativos. Custos de conformidade mais elevados (verificação de idade, combate à lavagem de dinheiro, ferramentas de jogo responsável), mas um caminho regulatório mais claro do que os conflitos entre os governos federal e estadual dos EUA.
Jurisdições offshore
Licenças de baixo custo: Anjouan, Tobique e Kahnawake oferecem licenças anuais para jogos de azar/criptomoedas entre US$ 10 mil e US$ 50 mil com supervisão mínima. Permitem acesso global, mas acarretam o risco de ações de fiscalização nos principais mercados.
Polos emergentes: Nevis, Emirados Árabes Unidos, emitirá licenças para trabalho remoto (2025); primeiro mercado de previsão B2B/B2C dos Emirados Árabes Unidos com licença, mas com requisitos de conformidade rigorosos (custos de instalação superiores a US$ 500 mil).
Estudo de Caso da Polymarket: Operava offshore antes de 2025; multa da CFTC levou ao geofencing nos EUA. Após a aquisição da QCX (julho de 2025), busca-se o relançamento nos EUA em conformidade com as normas, por meio de um intermediário regulamentado, mantendo as operações globais offshore.
Estratégia de Arbitragem: A atuação em paraísos fiscais permite a arbitragem regulatória (baixo custo, sem necessidade de permissão), mas sacrifica a legitimidade e o acesso institucional. A viabilidade a longo prazo exige o cumprimento das normas das principais jurisdições.
Implicações de KYC, AML e Censura
Plataformas regulamentadas pela CFTC (Kalshi, Crypto.com):
KYC/AML completo: Documento de identidade emitido pelo governo, verificação de endereço, idade mínima de 18 anos.
Aplicação da geolocalização: bloqueio de IP, verificação por GPS
Limites de depósito/aposta: US$ 25 mil por dia, ferramentas de autoexclusão.
Monitoramento de transações: Requisitos de vigilância da CFTC, relatórios de atividades suspeitas
Plataformas nativas de criptomoedas (pré-conformidade com o Polymarket):
Conexão apenas com carteira digital: Sem verificação KYC para usuários fora dos EUA.
Geofencing: Bloqueio de IPs para jurisdições restritas
Compensações em relação à privacidade: histórico de transações pseudoanônimo, porém registrado na blockchain.
Dinâmica da Censura:
Plataformas centralizadas (Kalshi) restringem os tópicos de mercado: Proibido mercados de assassinato, atividades ilegais e especulação prejudicial.
Plataformas descentralizadas (Polymarket) permitem a criação de mercados sem permissão, mas com censura por oráculo (os eleitores da UMA podem rejeitar a resolução).
Exigências estatais: bloqueios geográficos para a prática de esportes nos estados afetados; restrições políticas de mercado em algumas jurisdições.
Arbitragem regulatória versus legitimidade a longo prazo
Modelo de Arbitragem: A aprovação da CFTC DCM permite acesso em todo o território dos EUA, dispensando licenças e impostos estaduais de jogos. A Kalshi processa um volume anual de US$ 17,1 bilhões sem custos de licenciamento estado por estado (estimados entre US$ 10 milhões e US$ 50 milhões por estado).
Conciliações de legitimidade:
Supervisão Federal: Vigilância da CFTC, regras contra manipulação de mercado, proteção ao investidor.
Proteções Estaduais: Idade mínima de 21 anos em vez de 18, relatórios de integridade para as ligas, recursos para problemas com jogos de azar, compartilhamento de receita.
Resolução do Tribunal: O litígio em curso determinará se a regulamentação federal de derivativos prevalece sobre as leis estaduais de jogos de azar. A trajetória atual favorece a CFTC em alguns circuitos, mas é provável que os resultados fragmentados persistam. Previsão: Resolução da Suprema Corte dentro de 2 a 3 anos, estabelecendo precedente nacional.
Matriz de Risco Jurisdicional
Modelo de plataformaRisco federalRisco estadualRisco fora dos EUA Pontuação de Risco e Legitimidade: CFTC dos EUA - DCM (Kalshi, Crypto.com) Baixo (regulamentado) Médio-Alto (mais de 8 notificações de cessação e desistência estaduais, decisões judiciais mistas) N/A (somente EUA) Alto (supervisão federal) Criptomoedas Offshore/Em Conformidade (Polymarket pós-QCX) Médio (multa anterior da CFTC; relançamento pendente) Médio (com geolocalização, mas em expansão) Baixo (base offshore) Médio (em melhoria por meio da conformidade) Licença de Jogos de Azar do Reino Unido/UE (Matchbook) N/A/A Baixo (se em conformidade como bolsa de apostas) Médio (proibição de opções binárias no varejo limita derivativos) Offshore Puro (plataformas Anjouan, Tobique) Alto (risco de fiscalização da CFTC se usuários dos EUA) Alto (violações de jogos estaduais) Baixo (imunidade offshore) Baixo (barreiras institucionais) NALR Legado (PredictIt) Baixo (alívio de não ação em 2014, litígio resolvido) Baixo (apenas política, limitado) Escala)N/A (acadêmico dos EUA)Médio (escopo restrito)
Recomendações estratégicas:
Instituições: Priorizar plataformas regulamentadas pela CFTC (Kalshi) para conformidade e legitimidade, apesar dos riscos de litígios estaduais.
Varejo Global: Plataformas nativas de criptomoedas (Polymarket) oferecem a melhor liquidez e acesso; acompanhe os desenvolvimentos de conformidade.
Usuários europeus: aguardem o Matchbook ou alternativas licenciadas; as opções atuais são limitadas em comparação com os EUA.
Desenvolvedores: A terceirização offshore permite a inovação sem permissão, mas limita a adoção institucional; caminhos híbridos (modelo Polymarket QCX) equilibram inovação e conformidade.
8. Cenário Competitivo e Vantagens Competitivas
Vantagens e desvantagens da centralização versus descentralização
DimensãoCentralizada (Kalshi)Descentralizada (Polymarket)Experiência do UsuárioEntradas em moeda fiduciária, liquidação instantânea, priorização de dispositivos móveisAtrito na conexão com carteiras digitais, taxas de gás (mínimas na Polygon), nativa de DeFiStatus RegulatórioAprovado pela CFTC DCM/DCO; em conformidade com KYC/AMLOffshore (pré-conformidade); histórico de multas da CFTC; relançamento nos EUA pendenteModelo de CustódiaCustódia centralizada, depósitos bancáriosNão custodial (carteiras de usuários), liquidação por contrato inteligenteCriação de MercadoTópicos centralizados aprovados pela equipeSem permissão (teoricamente); curadoria da equipe da Polymarket na práticaResolução do OráculoBaseada na equipe com supervisão da CFTCOráculo Otimista da UMA com disputas de detentores de tokensResistência à CensuraBaixa (restrições de tópicos, bloqueios geográficos)Alta (design sem permissão, embora os votantes da UMA possam recusar)Velocidade de Liquidação1-12 horas (centralizada)2 horas sem disputas; dias se a escalação do DVM for concluída. Componibilidade: Nenhuma (sistema fechado). Alta (integrações DeFi, liquidação on-chain). Profundidade de liquidez: Mais de US$ 1 bilhão em volume semanal; parcerias com formadores de mercado. TVL de US$ 310 milhões; volume anual de US$ 21,5 bilhões; mais profunda que a dos concorrentes. Acesso institucional: Alto (conformidade, moeda fiduciária, supervisão da CFTC). Baixo (somente criptomoedas, incerteza regulatória pré-conformidade).
Posicionamento de mercado: A Kalshi captura a demanda institucional regulamentada e do varejo dos EUA (60-70% de participação nos EUA); a Polymarket domina o mercado de criptomoedas e o varejo global (32% de participação global, operações offshore). A DraftKings/FanDuel alavancam suas bases de usuários de apostas esportivas para uma distribuição rápida (16 mil/900 downloads nos primeiros 2 dias); a Robinhood integra mercados de previsão ao aplicativo de corretagem (detém 30-35% de participação).
Efeitos de rede: liquidez, reputação, dados
Efeitos de rede de liquidez (vantagem competitiva mais forte):
Mecanismo: O volume atrai traders → spreads mais apertados → descoberta de preços mais rápida → mais traders (ciclo virtuoso). Empírico: O Polymarket, com US$ 310 milhões em TVL (Valor Total Negociado) e US$ 21,5 bilhões em volume anual, cria liquidez estável — os usuários priorizam os mercados mais profundos para obter a melhor execução.
Evidências: 73% do TVL (Valor Total Loan) do mercado de previsão de DeFi se concentra no Polymarket, apesar de existirem mais de 20 protocolos concorrentes. O Kalshi alcança uma dominância semelhante em mercados regulamentados dos EUA (participação de 60 a 70%).
Efeitos de rede da reputação:
A resolução precisa gera confiança → retenção de usuários → a plataforma se torna uma fonte confiável → a mídia cita probabilidades → adoção mais ampla. A Polymarket alcançou isso durante as eleições de 2024 — CNBC, Bloomberg e NYT citaram as probabilidades da Polymarket como "previsões do mercado...", impulsionando o conhecimento do público em geral.
Contra-risco: Disputas de resolução de conflitos (processo Zelensky, eleições na Venezuela) corroem a reputação de forma desproporcional. Um único erro de grande repercussão pode desencadear uma debandada de usuários.
Efeitos de rede de dados (emergentes):
As plataformas acumulam dados proprietários sobre fluxo de ordens, histórico de preços e comportamento do usuário. A parceria entre Kalshi e CME aproveita isso para o desenvolvimento de derivativos; os dados da Polymarket alimentam as análises institucionais. Isso cria vantagens competitivas e de monetização secundária (licenciamento de dados).
Custos de mudança para usuários e criadores de mercado
Usuários:
Baixos custos de mudança: Sem contratos de fidelização; as posições podem ser encerradas ou transferidas (de forma limitada).
Atrito por hábito/experiência do usuário: Aprender uma nova interface, depositar fundos novamente (especialmente em transições de moeda fiduciária para criptomoeda)
Aderência à liquidez: os usuários se habituam às plataformas com melhor execução; a mudança para concorrentes com baixa liquidez aumenta a derrapagem.
Dados empíricos: A taxa de retenção de 60% em 7 dias no Polymarket sugere custos de mudança moderados; já a taxa de retenção de 20% no Augur indica baixa fidelização quando as alternativas oferecem uma experiência de usuário superior.
Criadores de mercado:
Plataformas centralizadas: Alto custo de mudança — processo de aprovação de mercado, revisão de conformidade, sem portabilidade.
Plataformas descentralizadas: Teoricamente, o custo de migração é baixo (sem necessidade de permissão), mas a reputação/base de seguidores está atrelada à plataforma.
Na realidade: os criadores de mercado raramente mudam de plataforma; concentrem-se nas plataformas de maior liquidez para maximizar a visibilidade e o volume de negociação.
Dinâmica do tipo "o vencedor leva tudo"
Referencial teórico: Os efeitos de rede (liquidez, reputação, dados) criam distribuições de lei de potência — as plataformas dominantes capturam uma parcela de mercado desproporcional. Analogias: CME (derivativos), Binance (corretoras de criptomoedas), Google (buscas).
Evidências empíricas:
Mercados de previsão DeFi: Polymarket detém 73% do TVL (US$ 310 milhões / US$ 423 milhões no total)
Mercados regulamentados dos EUA: Kalshi detém participação de 60-70% apesar das entradas de DraftKings/FanDuel/Robinhood.
Concentração de Volume: As duas principais plataformas (Polymarket + Kalshi) representam 88% do volume do setor (US$ 38,6 bilhões / US$ 44 bilhões)
Contestabilidade: Novos concorrentes com distribuição superior (a base de usuários da DraftKings em 38 estados, os milhões de contas da Robinhood) podem desafiar os concorrentes estabelecidos por meio da aquisição de usuários, em vez do crescimento orgânico da liquidez. A integração com apostas esportivas reduz os custos de aquisição de clientes.
Riscos de fragmentação: A divisão das jurisdições regulatórias (EUA vs. offshore, licenciamento estado por estado) impede que o vencedor domine completamente o mercado. É provável que surjam vários líderes regionais viáveis: Kalshi (regulamentada nos EUA), Polymarket (criptomoedas global), Matchbook (licenciada para jogos de azar no Reino Unido/UE).
Perspectiva de longo prazo: Espera-se que haja de duas a três plataformas dominantes globalmente (com uma participação combinada de 80%), com players de nicho atendendo a verticais específicas (criptomoedas nativas, soluções baseadas em IA, eventos exóticos). Similarmente aos mercados de derivativos: a CME domina, mas a ICE e a Eurex detêm participações significativas por meio de produtos especializados.
9. Restrições de crescimento e modos de falha
Problema de inicialização a frio de liquidez
Desafio: Novos mercados/protocolos exigem volume de negociação suficiente para uma descoberta de preços precisa e spreads estreitos. A baixa liquidez cria spreads de compra e venda amplos (US$ 0,10-0,20), desestimulando a participação — um verdadeiro dilema do ovo e da galinha.
Impacto empírico:
Os mercados Polymarket de baixa liquidez (com um volume de contratos em aberto de US$ 10 mil) apresentam uma divergência de preço de 20 a 30% em relação às probabilidades racionais.
Os altos custos de gás da Augur (média de US$ 10) desestimularam as negociações, criando baixa liquidez permanente, apesar do mérito técnico.
Novos protocolos (Limitless, Hedgehog) enfrentam dificuldades com um volume diário de US$ 1 milhão, apesar da inovação do produto.
Soluções Tentadas:
Subsídios do Protocolo: Recompensas de formador de mercado de US$ 10 a US$ 1.000 por dia para Kalshi; subsídios históricos para AMMs da LMSR (abandonados).
Parcerias com formadores de mercado: Empresas institucionais (análogos à Susquehanna e à Jane Street) oferecem liquidez em troca de descontos nas taxas.
Subsídio cruzado: mercados esportivos de alto volume financiam a liquidez de eventos de nicho na mesma plataforma.
Taxa de sucesso: Variada. O Polymarket/Kalshi atingiu a velocidade de escape da liquidez (limiar semanal acima de US$ 1 bilhão, onde a criação orgânica de mercado se torna autossustentável). Protocolos menores permanecem dependentes de subsídios ou não chegam a ser lançados.
Educação do usuário e carga cognitiva
Barreiras da plataforma descentralizada:
Configuração da carteira: instalação do MetaMask/Phantom, gerenciamento da frase mnemônica, compreensão das taxas de gás.
Interação On-Chain: Assinatura de transações, troca de redes (Polygon/Ethereum/Solana), uso de pontes
Mecânica de Mercado: Compreendendo a precificação probabilística, resgate de ações e resolução de oráculos.
Dados empíricos: Augur/Rain/Limitless apresentam taxas de retenção de 25 a 35% em 7 dias, contra 60% para Polymarket (UX híbrida) e uma taxa implícita de mais de 70% para Kalshi (moeda fiduciária).
Simplificação da plataforma centralizada:
Kalshi/DraftKings/FanDuel oferecem uma experiência de aposta familiar com depósitos em moeda fiduciária, liquidação instantânea e design otimizado para dispositivos móveis.
Dilema: risco de custódia e censura versus acessibilidade
Complexidade da interpretação do mercado:
Os mercados escalares (intervalos numéricos) não conseguem ser adotados devido à carga cognitiva.
Os mercados categóricos com múltiplos resultados apresentam um volume menor do que os seus equivalentes binários.
Mercados condicionais ("X dado Y") raramente são negociados, apesar do valor teórico.
Limitação de Escala Educacional: Os mercados de previsão exigem inerentemente alfabetização em probabilidade — a compreensão de que US$ 0,70 ≠ 70% de certeza, mas sim 70% de chance. A adoção em larga escala é limitada pela lacuna de alfabetização estatística (adultos nos EUA têm uma compreensão de probabilidade de aproximadamente 50%, segundo estudos).
Eventos do Cisne Negro e Resolução de Disputas
Cenários de falha do Oracle:
Resultados ambíguos: eventos com interpretação subjetiva (tecido do "terno" de Zelensky, eleição "justa" na Venezuela) desencadeiam disputas apesar da ocorrência física clara. Casos do Polymarket em 2025: mais de 12 resoluções controversas totalizando um volume superior a US$ 100 milhões.
Manipulação da fonte de dados: Dependências de resolução de fonte única criam vetores de ataque. Exemplo: Sites governamentais editados posteriormente, manipulação do volume de buscas (mercado de buscas do Google "d4vd", onde o próprio volume de apostas impulsionava a métrica).
Cisnes Negros: Eventos sem precedentes que não possuem mecanismos claros de resolução. Exemplo: Empate no Colégio Eleitoral ou cenários de crise constitucional não contemplados pelas regras de mercado.
Falha na economia da disputa: A baleia UMA (5 milhões de tokens) resolveu o mercado de US$ 7 milhões favoravelmente, apesar da discordância da comunidade. O mecanismo de bifurcação do REP nunca foi acionado, apesar das controvérsias, sugerindo que os custos da disputa superam os benefícios.
Impacto da resolução: Resultados controversos corroem a credibilidade da plataforma de forma desproporcional — risco de êxodo de usuários devido a um único erro de grande repercussão. A disputa entre Zelensky e a Polymarket gerou cobertura negativa na mídia, apesar de representar apenas 0,3% do volume anual.
Credibilidade da plataforma e erosão da confiança
Incidentes de segurança:
Violação de segurança da Polymarket Magic Labs (2025): Vulnerabilidade de autenticação expôs dados de usuários; impacto na confiança não quantificado, mas métricas de retenção demonstram resiliência.
Multas da CFTC: Polymarket recebe US$ 1,4 milhão (2022) por swaps não registrados, o que gera incerteza regulatória.
Escândalos de manipulação:
Negociação com informações privilegiadas: Funcionário do Google lucrou em 22 dos 23 mercados de eventos corporativos usando informações internas (mais de US$ 1 milhão).
Wash Trading: Estudo da Universidade Columbia constatou que 25% do volume médio de negociações provém de autonegociação, o que infla a liquidez aparente e induz os usuários ao erro.
Manipulação da Baleia: Posições de US$ 30 milhões da "Baleia Francesa" alteraram narrativas eleitorais e potencialmente seus resultados.
Qualidade da resolução:
Incidente Kalshi "Miami" (pré-2025): Reclamações sobre resolução incorreta; credibilidade da equipe questionada.
Eleições na Venezuela em Polymarket: resolução centralizada do oráculo é contradita por observadores internacionais.
Risco de ciclo de feedback:
Manipulação/disputas → cobertura da mídia → ceticismo do usuário → queda no volume → deterioração da liquidez → maior vulnerabilidade à manipulação. Ainda não observado em nível sistêmico, mas falhas de mercado individuais demonstram o mecanismo.
Barreira institucional: A erosão da confiança limita a adoção institucional — fundos de hedge/empresas exigem resolução confiável e clareza regulatória para casos de uso de hedge macro. A volatilidade atual em ambas as dimensões restringe o mercado endereçável.
10. Perspectiva Estratégica
Mercados de previsão versus instituições tradicionais de previsão
Cenário complementar (mais provável):
Os mercados de previsão fornecem estimativas de probabilidade em tempo real para decisões urgentes, em situações onde pesquisas de opinião ou análises de especialistas são muito lentas ou caras. Casos de uso:
Integração de mídia: CNBC/Bloomberg citando as probabilidades da Polymarket/Kalshi como dados complementares às pesquisas.
Gestão de Riscos Corporativos: Empresas que protegem seus ativos contra exposições relacionadas a eventos (resultados eleitorais, decisões regulatórias)
Validação da pesquisa: Competições acadêmicas de previsão (IARPA/GJP) usando mercados como referência.
Evidências: A cobertura das eleições de 2024 integrou dados de mercado de previsão com pesquisas tradicionais; as parcerias da Kalshi com a CME/ICE sugerem demanda institucional por instrumentos de hedge.
Cenário substituto (domínios limitados):
Mercados de previsão com alta liquidez superam os métodos tradicionais em contextos específicos:
Resultados Esportivos: Os mercados superam consistentemente as previsões dos especialistas na NFL/NBA (mais de 70% de precisão contra 60% dos especialistas).
Eventos de curto prazo: decisões sobre as taxas de juros do Fed, anúncios de resultados, em que os mercados incorporam informações mais rapidamente do que os relatórios dos analistas.
Limitações: Mercados com baixa liquidez falham (67% de precisão contra mais de 75% nas pesquisas da Universidade Vanderbilt); mercados ideológicos (eleições) apresentam viés.
Modelo Híbrido (prática recomendada emergente):
Combine as probabilidades de previsão de mercado com dados de pesquisas de opinião e análises de especialistas. Um estudo da Cambridge/IARPA mostrou que os modelos híbridos atingem um índice de Brier de 0,15, em comparação com 0,21 para autorrelatos agregados ou 0,23 para mercados puros.
Leia mais: https://www.kkdemian.com/blog/polymarket_kalshi_prediction_2026
