Um secador de cabelo pode render 34 000 dólares? Interpretando o paradoxo da reflexividade dos mercados de previsão

Autor: Equipa de Conteúdos da Changan I Biteye

No Aeroporto Charles de Gaulle, em Paris, um homem encontra-se junto à pista, segurando uma fonte de calor portátil, a aquecer um sensor meteorológico.

Alguns minutos depois, o mercado meteorológico Polymarket estabiliza nos 22 °C, e a posição que ele abriu a um preço extremamente baixo passa a valer 34 000 dólares.

Todo o processo não envolve estratégias quantitativas sofisticadas, nem existe qualquer limite técnico; ele limitou-se a fazer uma coisa: sabia de onde provinham os dados de liquidação de todo o mercado e influenciou-os.

O que este artigo pretende abordar não é uma lacuna específica, mas uma questão mais fundamental: quando um mercado pretende «refletir a realidade», estará também a proporcionar aos participantes a motivação para influenciar a realidade?

Neste artigo, vamos responder a três perguntas:

• Que tipos de mercados são mais facilmente manipuláveis na origem nos mercados de previsão?

• Como é que essas «lacunas» surgem na realidade?

• Qual é a verdadeira posição da Polymarket e da Kalshi em relação a estas questões?

1. Pensas que estás a apostar na realidade, mas, na verdade, estás a apostar nas fontes de dados

A maioria das pessoas concentra-se nas próprias regras quando se fala de mercados de previsão, por exemplo: como é que este mercado determina quem ganha? Mas estes pertencem à primeira camada; a lógica de liquidação dos mercados de previsão tem duas camadas:

• A primeira camada consiste nas regras da plataforma, que determinam «que tipo de resultado conta como uma vitória».

• A segunda camada é constituída pelas fontes de dados, que determinam «o que aconteceu no mundo real».

O mercado está, de facto, a apostar na própria realidade, mas esta tem primeiro de ser «registada» para se concretizar. Por isso, no passado, as pessoas estudavam as regras, consultando as fontes específicas citadas nas mesmas para confirmar qual o site utilizado, chegando mesmo a enviar e-mails diretamente aos fornecedores de dados para tentar obter os dados mais cedo.

Esta etapa consiste, essencialmente, numa competição para ver quem «descobre o resultado mais cedo», como, por exemplo, alguém que assiste a um evento desportivo ao vivo e faz uma aposta antes de o resultado ser sincronizado com o sistema de dados oficial.

Mas há outro aspeto que é facilmente ignorado: enquanto todos tentam «obter dados mais rapidamente», algumas pessoas começam a ignorar esta etapa e a influenciar diretamente o próprio resultado. Desde que a realidade acabe por chegar ao mercado através de uma determinada fonte de dados, influenciar a realidade equivale a influenciar a liquidação.

Desde «verificar regras», passando por «encontrar fontes de dados», até «influenciar resultados», estas são três etapas de um mesmo percurso; as duas primeiras ainda se baseiam na assimetria de informação, enquanto a última etapa consiste em criar ativamente resultados.

Isto também altera profundamente o risco dos mercados de previsão. A questão já não é apenas se as regras são rigorosas ou se os dados são atualizados, mas se a realidade já foi alterada antes de ser registada.

• Quando não é possível influenciar essa fonte de dados, está-se a fazer uma previsão.

• Quando consegue influenciar esta fonte de dados, está a alterar o resultado.

A competição nos mercados de previsão resume-se, essencialmente, a uma coisa: quem consegue determinar de forma mais rápida ou direta «a realidade que o mercado interpreta».

2. Diferenças na suscetibilidade à manipulação entre diferentes tipos de mercados

Nem todos os mercados apresentam os mesmos riscos. Com base na lógica de manipulação, podem ser divididos, em termos gerais, em quatro categorias.

Primeira categoria: Mercados que dependem de fontes de dados físicas únicas

Os mercados meteorológicos são frequentemente considerados o tipo mais fácil de manipular, uma vez que as liquidações dependem de leituras específicas de determinadas estações meteorológicas, que são dispositivos físicos, localizados em locais públicos e, por vezes, mal conservados. Em determinadas condições, os atacantes podem influenciar fisicamente as leituras dos sensores.

Uma questão mais profunda é que os próprios dados meteorológicos apresentam discrepâncias entre as várias fontes; os dados do Weather Underground (WU) e os dados METAR da aviação apresentam frequentemente medições inconsistentes para o mesmo local. Por vezes, as regras do mercado não especificam claramente qual a fonte a utilizar, ou as próprias regras deixam margem para interpretação, e essa ambiguidade constitui, por si só, um risco.

Segunda categoria: Mercados em que os iniciados podem conhecer os resultados antecipadamente

Os mercados de criadores de conteúdo apresentam, por natureza, assimetria de informação. A Polymarket e a Kalshi organizaram inúmeros mercados em torno dos vídeos do MrBeast, apostando nas palavras que ele dirá no seu próximo vídeo, na duração do vídeo e no número de visualizações. Toda a equipa de produção tem conhecimento desta informação antes do lançamento do vídeo.

A Kalshi tratou publicamente do seu primeiro caso de abuso de informação privilegiada em fevereiro de 2026: Artem Kaptur, editor do MrBeast, teve uma taxa de sucesso quase perfeita nas apostas em mercados relacionados com o MrBeast, e todas as apostas foram feitas em opções pouco conhecidas e com odds baixas, o que chamou a atenção do sistema antifraude da plataforma.

Kalshi foi considerado culpado de ter utilizado informações não públicas contidas no vídeo para fazer apostas, obtendo um lucro superior a 5 000 dólares, tendo sido, por fim, multado em 20 000 dólares e suspenso por dois anos, além de ter sido denunciado à CFTC.

Sinais semelhantes surgiram em relação à Venezuela: em janeiro de 2026, uma conta recém-criada na Polymarket obteve lucros superiores a 400 000 dólares em mercados relacionados com a demissão de Maduro e com ações militares dos EUA.

O problema estrutural deste tipo de mercado é que qualquer pessoa que conheça o conteúdo pode utilizar o mercado de previsões como um canal de monetização. Os influenciadores, os artistas e os colaboradores dos desportistas são todos fontes potenciais de assimetria de informação.

Terceira categoria: Mercados em que as partes envolvidas têm motivos para manipular o resultado

Trata-se de uma forma mais dissimulada do que o abuso de informação privilegiada: as partes envolvidas têm conhecimento da existência do mercado e podem manipular diretamente o rumo do evento.

O caso mais típico é o mercado relacionado com o número de tweets de Andrew Tate. A Polymarket abriu vários mercados com a pergunta «Quantos tweets irá Andrew Tate publicar esta semana?», com volumes de negociação numa única sessão a ultrapassarem os 240 000 dólares.

A 10 de março de 2026, o trader @Euanker divulgou uma análise on-chain, acusando pelo menos sete contas associadas de coordenarem apostas em seis desses mercados, obtendo, no total, um lucro de cerca de 52 000 dólares. As evidências na cadeia de blocos revelaram que estas contas utilizavam a mesma bolsa de valores e a carteira Gnosis Safe, fortemente associadas ao próprio Tate.

A questão que este caso põe em evidência é mais fundamental do que o simples abuso de informação privilegiada: O próprio Tate é quem controla essa variável; ele pode decidir publicar mais ou menos tweets para atingir um determinado intervalo, assumindo, na prática, o papel tanto de atleta como de árbitro.

Uma outra manifestação da mesma lógica ocorreu quando o CEO da Coinbase, Brian, mencionou diretamente «Bitcoin, Ethereum, blockchain, staking, Web3» durante uma teleconferência sobre os resultados financeiros. Mais tarde, afirmou no X que se tratava de uma «piada espontânea» para garantir que todos os mercados na Polymarket e na Kalshi fossem liquidados com um «Sim».

Quarta categoria: Mercados em que as ações de uma única pessoa podem alterar o rumo da realidade

Em agosto de 2025, ocorreram incidentes em jogos da WNBA em que os espectadores atiraram brinquedos sexuais verdes para o campo, o que levou a Polymarket a abrir uma série de mercados de apostas. Um utilizador, «gigachadsolana», fez uma aposta de 13 000 dólares cerca de duas horas antes do incidente, tendo ganho mais de 6000 dólares após o mesmo ter ocorrido.

A questão central deste caso não é se este utilizador tinha conhecimento prévio, mas sim que a própria estrutura do mercado criou um incentivo: qualquer pessoa que detenha uma posição de aposta suficiente pode garantir lucros ao realizar pessoalmente o ato, sendo que os custos se resumem a um bilhete e a um adereço.

Utilizando a estrutura de identificação de contrapartes da Domer: nova conta, mercado único, aposta elevada, insensível ao preço (negociação ao preço de mercado), apostar e levantar fundos imediatamente. Esta combinação reúne todas as características do abuso de informação privilegiada. Aconteceu tudo muito depressa; quando os outros reagiram, o mercado já se tinha estabilizado.

3. A essência da divergência entre a Kalshi e a Polymarket

O facto de as lacunas nos mercados de previsão serem ou não sancionadas depende, em grande medida, da plataforma em que se opera. As duas principais plataformas do setor seguiram caminhos totalmente diferentes ao lidar com os mesmos problemas.

A abordagem da Kalshi encara a aplicação da lei como parte da construção da marca. Cada decisão relativa ao caso do editor do MrBeast e ao caso do candidato ao Congresso é divulgada publicamente, indicando claramente os montantes das sanções, os bloqueios de contas e se o caso foi comunicado à CFTC. Nos anúncios afixados por toda a cidade de Washington, Kalshi afirma categoricamente: «Proibimos o abuso de informação privilegiada.»

A postura da Polymarket é muito mais complexa. Em novembro de 2025, o CEO da Polymarket, Shayne Coplan, quando questionado sobre o abuso de informação privilegiada no programa «60 Minutes» da CBS, afirmou: «Penso que é positivo quando as pessoas entram no mercado com uma vantagem em termos de informação.» É evidente que é preciso gerir esta situação e ser muito claro e rigoroso na definição de limites... e de normas éticas; dedicámos muito tempo a esta questão.

A lógica subjacente a esta afirmação é que a informação privilegiada que chega ao mercado torna, na verdade, os preços mais precisos, o que constitui o valor dos mercados de previsão. As apostas feitas por quem conhece os prazos das ações militares ou o conteúdo dos vídeos são informações que não têm outro meio de divulgação, e os mercados de previsão proporcionam-lhes uma saída, ao mesmo tempo que aproximam os preços de mercado da realidade.

Esta lógica tem algum fundamento académico, mas também significa que a Polymarket tem mantido uma atitude de indiferença em relação ao que acontece na plataforma há já bastante tempo.

O ponto de viragem foi o «caso Van Dyke», em que a Polymarket afirmou que, ao descobrir que alguns utilizadores estavam a negociar com base em informações governamentais confidenciais, encaminhou proativamente o caso para o Departamento de Justiça e colaborou com a investigação, declarando: «O abuso de informação privilegiada não tem lugar na Polymarket; as detenções de hoje provam que o sistema está a funcionar corretamente.»

Verificação de identidade e responsabilização: a mesma pessoa, dois resultados. A forma mais direta de compreender as diferenças entre as duas plataformas é imaginar o que aconteceria se o mesmo operador com informação privilegiada atuasse em ambas as plataformas.

Para criar uma conta na Kalshi, é necessário fornecer dados de identificação reais para concluir a verificação KYC. O sistema de IA da plataforma analisa continuamente os padrões de negociação para detetar anomalias; assim que é detetado um problema, a Kalshi sabe quem está por trás da conta e pode contactar diretamente a parte envolvida ou transmitir as informações de identidade à CFTC.

Processo: O sistema deteta uma anomalia → A plataforma confirma a identidade → Aplicação de sanções públicas → Notificação à CFTC.

Para se registar na Polymarket, basta um endereço de carteira de criptomoedas, sem necessidade de fornecer dados de identificação pessoal. Quando os analistas da comunidade se concentraram na conta «ricosuave666», que lucrou 155 000 dólares no mercado devido ao ataque de Israel ao Irão.

A abordagem da Polymarket consistiu em eliminar essa conta, mas, após a eliminação, o utilizador poderia regressar imediatamente utilizando um novo endereço de carteira; a plataforma não dispõe de qualquer mecanismo para identificar que se trata da mesma pessoa.

O caso Van Dyke é uma situação especial. Ele criou uma conta no Polymarket com um endereço de e-mail pessoal, deixando um rasto digital rastreável, e acabou por ser localizado pelo FBI através dos registos na cadeia de blocos. Neal Kumar, diretor jurídico da Polymarket, afirmou posteriormente: «Isto não é anónimo; serão encontrados, tal como esta pessoa.»

Isto realça a diferença fundamental nas capacidades de prestação de contas entre as duas plataformas:

• O processo de KYC da Kalshi permite que a plataforma identifique e trate por si própria as contas problemáticas;

• A Polymarket baseia-se na transparência da cadeia de blocos, aliada à intervenção a posteriori das autoridades policiais, o que deixa uma lacuna que ninguém está a gerir.

4. O paradoxo da reflexividade dos mercados de previsão

A verdadeira contradição dos mercados de previsão reside no facto de terem sido concebidos como uma «ferramenta para descobrir a verdade», mas os seus mecanismos de incentivo também podem influenciar a realidade.

Não se trata apenas de uma questão de o design de uma única plataforma ser inadequado, nem é um problema que possa ser resolvido exclusivamente através da regulamentação; trata-se, antes, de uma contradição intrínseca dos mercados de previsão. Desde que um evento possa ser negociado, deixa de ser apenas um objeto de observação e passa a ser um mercado que pode ser influenciado pelos participantes.

Esta questão existe há muito tempo nos mercados financeiros; Soros referiu-se a ela como «reflexividade»: as expectativas do mercado em relação à realidade podem, por sua vez, afetar a própria realidade.

• Uma queda nos preços das ações pode levar a dificuldades de financiamento.

• As dificuldades de financiamento agravam ainda mais os fundamentos da empresa.

Inicialmente, o mercado refletia a realidade, mas o próprio reflexo alterou a realidade, e os mercados de previsão levaram essa reflexividade a um extremo.

Porque não estão a negociar os preços das ações de empresas nem os preços futuros de determinados ativos, mas sim a apostar diretamente na ocorrência de eventos reais. Uma pessoa não só pode apostar que «algo vai acontecer», como também pode sentir-se motivada a fazer com que isso aconteça por causa dessa aposta.

Sensores meteorológicos, eventos desportivos em direto, conteúdos de vídeo, contagens de tweets, ações militares — estes casos parecem completamente diferentes à primeira vista, mas todos apontam para a mesma questão: quando a realidade é financeirizada, a própria realidade torna-se parte da transação.

Assim, o aspeto mais perigoso dos mercados de previsão não é o facto de poderem prever incorretamente, mas sim o facto de poderem fazer previsões tão precisas que as pessoas começam a agir com base nessas previsões.

Quanto mais sucesso tiver, mais atrairá aqueles que dispõem de vantagens em termos de informação. Quanto mais importante se torna, mais provável é que altere o comportamento dos participantes. Quanto mais se aproxima da realidade, mais provável é que, por sua vez, a molde.
Este é o paradoxo mais profundo dos mercados de previsão: pretendem ser um espelho da realidade, mas quando o espelho se torna suficientemente valioso, as pessoas começam a mudar o mundo que se reflete nele.