La Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos está revisando los "mercados de menciones" de los mercados de predicción por preocupaciones de que los contratos vinculados a palabras habladas específicas puedan ser inusualmente fáciles de manipular, informó NPR a última hora del 13 de agosto, citando a dos personas con conocimiento directo de la investigación.
Resumen
- La CFTC está revisando los mercados de menciones por riesgos de manipulación, según dos personas familiarizadas con la investigación.
- Kalshi eliminó los mercados de menciones deportivas hasta nuevo aviso, mientras mantiene activos los mercados políticos y de ganancias.
- Las reglas de la CFTC requieren que los mercados de contratos designados solo listen contratos que no sean fácilmente susceptibles a la manipulación.
- Kalshi previamente señaló al operador de teleprompter de Trump, Gabriel Pérez, después de que operaciones sospechosas en mercados de menciones produjeran más de $90,000.
- La CFTC no ha anunciado la investigación, y tanto la agencia como Kalshi declinaron comentar.
Kalshi ha respondido eliminando los mercados de menciones deportivas "hasta nuevo aviso", según el informe. La investigación no ha sido confirmada públicamente por la CFTC. Tanto el regulador como Kalshi declinaron comentar a NPR, y la CFTC no había publicado una acción de cumplimiento o un anuncio que describiera la revisión al momento de la publicación.
Kalshi elimina las menciones deportivas mientras otras apuestas de palabras permanecen
Los mercados de menciones permiten a los operadores comprar contratos basados en si una persona dice una palabra o frase en particular. Las versiones deportivas han incluido apuestas sobre si los locutores pronuncian términos como "MVP", "tobillo" o "camiseta roja". NPR informó que Kalshi eliminó todos esos contratos deportivos mientras el regulador examina la categoría.
La suspensión no cubre todos los mercados de menciones. La página actual de Kalshi todavía muestra contratos activos vinculados al presidente Donald Trump, apariciones políticas y llamadas de ganancias corporativas. Un mercado de ganancias de Klarna, por ejemplo, tiene contratos vinculados a si los ejecutivos mencionan empresas específicas o temas de negocios.
Polymarket también ofrece mercados de menciones en su plataforma extraterritorial, informó NPR, pero su bolsa más pequeña regulada por la CFTC en EE. UU. actualmente no los lista.
Las reglas de la CFTC ponen la manipulación en el centro de la revisión
La cuestión regulatoria va directamente a uno de los requisitos centrales de la Ley de Intercambio de Productos Básicos. Los mercados de contratos designados solo pueden listar contratos que no sean "fácilmente susceptibles a la manipulación". También deben mantener sistemas de vigilancia y aplicación capaces de prevenir la manipulación y los resultados de liquidación distorsionados, según la propuesta actual de la CFTC.
Ese marco ayuda a explicar la preocupación en torno a las apuestas de palabras. La CFTC ha dicho en su reglamentación más amplia de mercados de predicción que los contratos deportivos basados en el rendimiento agregado pueden presentar un menor riesgo de manipulación cuando ningún participante individual puede determinar el resultado mediante una sola acción. Un contrato de mención puede funcionar de manera diferente porque un locutor, ejecutivo o político puede efectivamente determinar la liquidación simplemente diciendo una palabra en particular. Esta comparación es una inferencia del marco de manipulación publicado por el regulador.
Como se informó anteriormente, la CFTC también ha advertido a los mercados de predicción contra las autocertificaciones de plantilla amplias, diciendo a las bolsas que cada producto necesita suficiente detalle para que los reguladores evalúen los métodos de liquidación, las fuentes de datos y los controles de cumplimiento.
El caso del teleprompter de Trump expuso el riesgo interno
La última revisión sigue a un caso que involucra a Gabriel Pérez, el operador de teleprompter de larga data de Trump. Kalshi identificó operaciones sospechosas vinculadas a palabras en apariciones presidenciales y remitió la actividad a la CFTC. Fuentes dijeron a Reuters que más de $90,000 en ganancias potenciales fueron congelados antes de que pudieran ser retirados.
Como se informó anteriormente, Kalshi señaló las operaciones del teleprompter de Trump y las remitió a los reguladores federales. Se alega que Pérez tenía acceso anticipado a los comentarios preparados para más de una docena de apariciones presidenciales. La Casa Blanca luego lo removió de su cargo.
El caso no fue el primer encuentro de la CFTC con la manipulación de contratos de eventos. El exrepresentante George Santos recientemente aceptó sanciones por operaciones manipuladoras de Kalshi relacionadas con si asistiría al discurso del Estado de la Unión de Trump.
Qué sigue para los mercados de menciones de Kalshi
La pregunta inmediata es si la CFTC busca cambios solo en los mercados de menciones deportivas o concluye que algunos contratos basados en palabras no pueden cumplir con sus estándares antimanipulación independientemente del tema. Una persona anónima familiarizada con la investigación dijo a NPR que los productos son "potencialmente muy fáciles de manipular", pero eso sigue siendo la evaluación de la fuente, no un hallazgo formal de la Comisión.
Kalshi también podría modificar las estructuras de los contratos, los requisitos de elegibilidad o los controles de vigilancia en lugar de abandonar la categoría. La compañía ya ha introducido divulgaciones obligatorias para empleadores en mercados de mayor riesgo y dijo que bloqueó más de 100 posibles operaciones de información privilegiada durante el primer trimestre.
Por ahora, los mercados de menciones deportivas permanecen suspendidos sin fecha de regreso anunciada, mientras que otros contratos de menciones continúan negociándose. Una declaración formal de la CFTC, restricciones adicionales de Kalshi o cambios en futuras autocertificaciones proporcionarían la próxima indicación clara de cuán amplia se vuelve la revisión.






