Às vésperas da Copa do Mundo de 2026, duas autoridades publicaram sua “probabilidade de vitória” — e elas discordam sobre o favorito.
Os mercados de previsão (os preços agregados na Polymarket e na Kalshi) colocam a França como principal candidata, em cerca de 17%. O supercomputador Opta coloca como principal candidata a campeã europeia, a Espanha, com 16,1%.
Os dois números se chamam “probabilidade”. Mas são produzidos de maneiras completamente diferentes: um é um preço formado por centenas de milhões de dólares de volume de negociação; o outro é uma frequência contada simulando o torneio inteiro dez mil vezes.
Este texto não prevê quem ganha nem julga qual método é mais preciso. Ele responde a uma pergunta: quando você vê “França 17%”, de onde esse número realmente vem — e quanto se deve confiar nele?
Este é o nível abaixo da edição EP06. Aquele texto tratou de como a estrutura de mercado dos mercados de previsão difere das casas de apostas tradicionais. Este trata de como a probabilidade dentro do preço é de fato calculada. Números atualizados até 31 de maio de 2026.
Ato 1 — A probabilidade dentro do preço: como os mercados produzem probabilidade
O mecanismo do mercado de previsão é limpo: o contrato de cada resultado é negociado entre 0 e 100 centavos, e o preço se lê diretamente como probabilidade implícita. A França cotada a 17 centavos significa que o mercado vê cerca de 17% de chance de a França ganhar: quem tem o contrato certo recebe US$ 1 por contrato, quem tem o errado não recebe nada.
Mas o preço de uma única plataforma é ruidoso. Agregadores como a DeFi Rate usam o preço médio ponderado por volume (VWAP) para combinar de hora em hora as cotações de Kalshi, Polymarket, Polymarket US, Gemini e outros locais, produzindo uma probabilidade implícita entre plataformas. Em 30 de maio de 2026, o contrato do campeão da Copa do Mundo havia acumulado cerca de US$ 523 milhões em volume, com liquidação em 20 de julho de 2026 — o dia seguinte à final de 19 de julho.
Esse preço não aparece do nada. Ele é o produto de market makers cotando continuamente preços de dois lados e traders negociando continuamente. E é notável: as firmas que fornecem essa liquidez são todas casas de trading cripto-nativas. A Wintermute (mais de US$ 3,5 trilhões de volume anual, em mais de 70 exchanges) começou a cotar mercados de dois lados na Polymarket e na Kalshi em 2026; Jump Trading e Susquehanna também são market makers ativos.
O chefe de negociação OTC da Wintermute, Jake Ostrovskis, resumiu o estado desse mercado em uma frase:
> “Prediction markets have the demand profile of a major asset class but the liquidity profile of an early-stage one.”
Os mercados de previsão têm o perfil de demanda de uma grande classe de ativos, mas a profundidade de liquidez de um estágio inicial. Em outras palavras — a credibilidade daquela “probabilidade” dentro do preço depende de quanta liquidez real está por trás dela. Voltaremos a isso no Ato 3.
Ato 2 — A probabilidade dentro da simulação: como os modelos produzem probabilidade
O supercomputador Opta segue o outro caminho. Primeiro usa dados das seleções — forma, resultados históricos, posição no ranking mundial, atuações internacionais recentes — para estimar as probabilidades de vitória, empate e derrota de cada partida pelos Power Rankings (um algoritmo de rating derivado do Elo), e depois simula o torneio inteiro 10.000 vezes, contando com que frequência cada seleção ganha. Essa frequência é sua “probabilidade de vitória”.
Os resultados de 2026 (apresentados como fato, não como previsão): Espanha 16,1% (também a única seleção com mais de 50% de chance de chegar às quartas de final, com 52,1%), França 13,0%, Inglaterra acima de 10%, a atual campeã Argentina em quarto e também acima de 10%, Portugal 7,0%, Brasil 6,6%.
Há um detalhe metodológico contraintuitivo que vale sinalizar: uma das entradas do modelo da Opta são as cotações das casas de apostas. Então “mercado contra modelo” não é uma disputa entre dois sistemas totalmente independentes — o modelo já absorveu em parte a informação do mercado. Quando você compara um preço de mercado com uma probabilidade da Opta, a distância que vê é menor do que seria a comparação de duas fontes de fato independentes.
Uma nota de tempo: o modelo de futebol do FiveThirtyEight (SPI), que muita gente lembra como autoridade, parou de ser atualizado depois da saída do fundador Nate Silver em 2023; o site original fechou em setembro de 2023, e o 538 foi encerrado de vez pela ABC em março de 2025. Este texto o trata apenas como metodologia histórica e material de comparação para 2018 e 2022 — não como fonte viva de 2026.
Ato 3 — Qual é mais precisa? Uma lacuna honesta
Mercado ou modelo — qual é mais preciso?
A resposta honesta: nenhum estudo acadêmico rigoroso entre torneios comparou diretamente mercados de previsão com Opta/538 por scores de Brier (a medida padrão de precisão de previsão) nas Copas de 2018 e 2022 ao mesmo tempo. Números promovidos pelas plataformas, como “90% de acerto”, vêm em geral das próprias plataformas ou de blogs sem revisão por pares e não devem ser tomados como conclusões independentes. Este texto afirma a lacuna com clareza em vez de fabricar uma resposta.
Mas há um caso frequentemente mal contado que vale corrigir. Muita gente diz que “a vitória da Argentina em 2022 foi uma grande zebra” — isso não é exato. A Argentina entrou como segunda ou terceira favorita: a Opta lhe dava 13,1% (segunda) e as casas de apostas ofereciam +500 (cerca de 16,7%, segunda). A história real não é “um azarão ganhou”. É que quase todos os grandes modelos e mercados favoreciam o Brasil, a segunda favorita, a Argentina, ganhou, e a única fonte discrepante, que rebaixou a Argentina para cerca de 8%, foi o FiveThirtyEight. Isso é mais preciso do que “zebra” — e mais revelador: as chamadas “probabilidades com autoridade” podem diferir em duas vezes entre fontes.
O preço em si também não é uma probabilidade perfeita. Existe um fenômeno documentado há quase um século chamado viés favorito-azarão: nos clássicos mercados de corrida de cavalos, os apostadores apostam sistematicamente demais nos azarões e de menos nos favoritos — a taxa real de vitória de um azarão é menor do que sua cotação implica, então apostar em azarões perde mais no longo prazo (o trabalho de Snowberg and Wolfers).
O genuinamente contraintuitivo é que esse viés não desaparece nos supostamente mais racionais e eficientes mercados de previsão cripto. Vários estudos sobre grandes bases de dados de Polymarket e Kalshi encontram a mesma direção do viés: pesquisadores do University College Dublin analisaram mais de 300.000 contratos da Kalshi e constataram que contratos baratos se resolviam a favor menos vezes do que o preço implicava, enquanto os caros se resolviam mais vezes (ou seja, azarões continuam sobreprecificados); um estudo de calibração de 292 milhões de negociações (preprint do arXiv 2602.19520) também encontrou preços comprimidos na direção de 50% em horizontes longos, subestimando a vantagem real dos favoritos. Um preprint de microestrutura com 30 bilhões de eventos do livro de ofertas em 52 dias (arXiv 2604.24366) quantificou o custo na ponta dos azarões: os spreads cotados nos contratos de menor probabilidade vão de 1.300 a 1.800 pontos-base — uma ordem de magnitude mais largos que nos mercados tradicionais — porque os market makers precificam o risco de estoque de um potencial de alta limitado com queda assimétrica.
Dito sem rodeios: um viés registrado pela primeira vez em um hipódromo há um século continua valendo nos mercados on-chain de hoje, de bilhões de dólares — quanto mais perto da ponta dos azarões estiver a “probabilidade” dentro de um preço, menos confiável ela é.
O registro é público
Aqui está algo que as casas de apostas tradicionais não conseguem fazer: a Polymarket é construída sobre contratos inteligentes do Ethereum, e cada negociação é on-chain e auditável por qualquer pessoa. Aqueles dois estudos acima só foram possíveis porque os pesquisadores puderam reconstruir a direção de cada negociação diretamente do registro on-chain — impossível no livro fechado de uma casa de apostas. A liquidação também é on-chain: USDC como garantia, contratos inteligentes liquidando automaticamente, sem necessidade de confiar seus fundos a uma casa centralizada.
Mas transparência não é o mesmo que impossível de manipular. Livros de ofertas rasos significam que mercados pequenos podem ser movidos com capital modesto. Durante o torneio (de 11 de junho a 19 de julho), os preços dos contratos por partida vão derivar em tempo real com o placar — o caso ao vivo mais vívido de como um preço se forma.
Ato 4 — A variável fora do preço: a regulação
O preço também é moldado por uma variável fora do mercado: a incerteza regulatória.
Em 18 de maio de 2026, o governador de Minnesota assinou a SF4760, tornando seu estado o primeiro dos EUA a tratar operar e anunciar mercados de previsão como crime grave (em vigor a partir de 1º de agosto de 2026). A CFTC entrou na Justiça em 24 horas; a Kalshi entrou na Justiça em 28 de maio. A resposta do presidente da CFTC, Michael Selig:
> “This Minnesota law turns lawful operators and participants in prediction markets into felons overnight.”
Esta lei de Minnesota transforma da noite para o dia operadores e participantes legais dos mercados de previsão em criminosos. Por trás disso há uma disputa de jurisdição não resolvida: o Terceiro Circuito decidiu a favor da Kalshi em 7 de abril (contratos de evento são derivativos, sob a autoridade da CFTC), enquanto o Nono Circuito, ao julgar o recurso de Nevada em 16 de abril, inclinou-se para Nevada — uma divisão entre circuitos que pode acabar na Suprema Corte. Até agora, 17 estados contestam operadores de mercados de previsão e 14 têm legislação relacionada; a Espanha ordenou em 2026 que os provedores de internet bloqueassem Polymarket e Kalshi.
A distinção importa: os mercados de previsão seguem o caminho federal do contrato de evento sob a CFTC, enquanto as apostas esportivas seguem o caminho do licenciamento estadual — e o mesmo contrato da Copa do Mundo tem situação jurídica muito diferente conforme a jurisdição. A incerteza regulatória é, ela mesma, uma das variáveis por trás do preço.
Fechamento — De volta àqueles dois números
De volta ao início — “França 17%” e “Espanha 16,1%”.
Agora você sabe como esses números são feitos: um é um preço formado por centenas de milhões de dólares de volume de negociação, sujeito ao viés favorito-azarão e à profundidade de liquidez; o outro é uma frequência contada simulando o torneio dez mil vezes, sujeita ao atraso do modelo — e absorvendo em parte a informação do próprio mercado.
Qual é mais preciso? Nenhuma comparação rigorosa entre torneios pode responder. A Bitbase publicará uma análise depois que a Copa do Mundo terminar e os contratos liquidarem em 20 de julho — olhando o que o mercado e o modelo acertaram e erraram.
Até então, na próxima vez que você vir qualquer “probabilidade de vitória”, vale fazer uma pergunta a mais: como esse número foi de fato produzido?
O que é visível, o que é verificável, o que ainda não foi decidido — está tudo no registro público.
Leituras relacionadas
Outros artigos da Bitbase sobre este tema:
- Depois do apito final: como o primeiro jogo da Copa do Mundo foi liquidado on-chain
Este artigo é informativo e não constitui recomendação de investimento, aconselhamento sobre apostas nem recomendação de uso de qualquer plataforma ou contrato específicos. Todos os dados vêm de fontes públicas até 31 de maio de 2026. É uma observação descritiva de mecanismos de precificação de cotações e de metodologia de previsão; não prevê resultados da Copa do Mundo de 2026 nem avalia a precisão, a legalidade ou a lucratividade de qualquer mercado de previsão, modelo estatístico ou casa de apostas.
A legalidade dos mercados de previsão e das apostas esportivas varia materialmente entre jurisdições. Minnesota promulgou uma lei que criminaliza a operação de mercados de previsão como crime grave (em vigor a partir de 1º de agosto de 2026; atualmente sob litígio federal); Nevada, Massachusetts e outros estados impuseram restrições; a Espanha ordenou que os provedores de internet bloqueassem Polymarket e Kalshi; a China continental proíbe toda atividade de apostas. Os leitores devem verificar por conta própria as exigências de conformidade em sua própria jurisdição; este artigo não assume responsabilidade pelas consequências jurídicas da decisão de qualquer leitor de participar ou não participar de qualquer atividade.
Todas as plataformas, instituições e pessoas são citadas factualmente como participantes de eventos públicos; este artigo não avalia sua conduta empresarial, a metodologia de seus modelos ou seu julgamento pessoal.
Referências
[1] Polymarket, “World Cup Winner Predictions & Odds 2026” (correspondência entre preço e probabilidade implícita). polymarket.com
[2] DeFi Rate, “2026 World Cup Odds | Kalshi vs Polymarket Prediction Markets” (agregação VWAP, US$ 523 milhões de volume acumulado, liquidação em 20 de julho). defirate.com
[3] The Defiant, “Wintermute Starts Quoting Prediction Markets as Event-Contract Volume Tops $60B in 2026” (citação de Ostrovskis). thedefiant.io
[4] Decrypt, “Wintermute Is Providing Liquidity on Kalshi and Polymarket, Linking Two Giants.” decrypt.co
[5] Opta Analyst, “Who Will Win the 2026 FIFA World Cup? The Opta Supercomputer Predictions” (Espanha 16,1%, França 13,0%, 10.000 simulações). theanalyst.com
[6] Opta Analyst, “Football Predictions” (metodologia Power Rankings; entre as entradas do modelo estão as cotações das casas de apostas). theanalyst.com
[7] FiveThirtyEight, “How Our Club Soccer Projections Work” (metodologia SPI; modelo parou de ser atualizado depois de 2023, encerrado em março de 2025; aqui, como referência histórica). fivethirtyeight.com
[8] arXiv 2604.24366, “The Anatomy of a Decentralized Prediction Market: Microstructure Evidence from the Polymarket Order Book” (30 bilhões de eventos / 52 dias; spread dos azarões de 1.300–1.800 pontos-base; reconstrução da direção das negociações a partir do evento on-chain OrderFilled). arxiv.org
[9] arXiv preprint 2602.19520, Le (2026), “Decomposing Crowd Wisdom: Domain-Specific Calibration Dynamics in Prediction Markets” (292 milhões de negociações; preços comprimidos na direção de 50% em horizontes longos); e a análise do viés favorito-azarão sobre mais de 300.000 contratos da Kalshi feita pela University College Dublin (conforme noticiado pela Prediction News). arxiv.org
[10] Sports Illustrated, “2022 World Cup Odds” (Argentina +500, segunda favorita antes do torneio). si.com
[11] Polymarket, “FIFA World Cup Prediction Markets & Live Odds 2026” (contratos por partida durante o torneio). polymarket.com
[12] Minnesota Reformer, “Minnesota becomes first state to outlaw prediction markets, immediately sued by federal regulators” (SF4760 assinada em 18 de maio, ação da CFTC, citação de Selig). minnesotareformer.com
[13] Bitcoin.com, “Kalshi Sues Minnesota to Block First US Felony Ban on Prediction Markets” (ação da Kalshi em 28 de maio, em vigor a partir de 1º de agosto, divisão entre circuitos). news.bitcoin.com
[14] NPR, “Minnesota becomes first state to ban prediction markets” (jurisdição federal contra estadual). npr.org
