Previsões de mercado emergiram durante os períodos de baixa no mercado de criptomoedas, tornando-se uma das poucas “estradas de touro” em 2025. Este artigo analisa profundamente onze estratégias inteligentes de arbitragem, revelando as oportunidades e riscos por trás desta guerra matemática pela monetização do conhecimento.
（Contexto anterior: Por que o mercado de previsões não é uma aposta? Esclarecendo o valor dos dados de eventos on-chain e recomendações de políticas）
（Complemento de contexto: Por que o mercado de previsões ainda está em fase de exploração? Uma análise das cinco principais dificuldades do Prediction Market）

Índice deste artigo

• A verdade dos dados: a véspera da explosão do mercado de previsões
• Desconstruindo o dinheiro inteligente: análise das onze principais estratégias de arbitragem
• Por que o mercado de previsões pode se tornar “a cura na era da informação”

À medida que os benefícios narrativos do mercado de criptomoedas diminuem, os fundos estão procurando a próxima saída segura. Recentemente, o mercado de previsões tem se destacado, não apenas por mostrar uma trajetória independente em meio à volatilidade, mas também por uma série de estratégias de “dinheiro inteligente” de alto retorno que surgiram por trás dele, tornando-o uma das pistas de maior potencial de explosão em 2026.

No entanto, para a maioria dos observadores, o mercado de previsões ainda parece uma caixa preta envolta em uma camada de blockchain. Embora seja construído sobre contratos inteligentes, oráculos e stablecoins, seu mecanismo central difere bastante da lógica tradicional de “especulação de tokens”. Aqui, não olhamos para gráficos de velas, apenas para probabilidades; não contamos histórias, apenas fatos.

Para os novos entrantes, surgem muitas dúvidas: como exatamente esse mercado funciona de forma eficiente? Qual é a diferença fundamental em relação às formas tradicionais de criptomercado? Quais modelos de arbitragem “inteligente” supostamente dominam esse mercado? E, além disso, esse mercado aparentemente fervoroso realmente possui capacidade para suportar trilhões de dólares em fundos?

Com essas perguntas em mente, a PANews realizou uma pesquisa panorâmica sobre o mercado de previsões atual. Vamos desvendar a aparência de “jogo de azar”, aprofundar os mecanismos subjacentes e os dados on-chain, desconstruir essa guerra matemática pela monetização do conhecimento, e revelar os riscos e oportunidades que podem estar sendo negligenciados.

A verdade dos dados: a véspera da explosão do mercado de previsões

Na prática, o mercado de previsões realmente é uma das poucas pistas de “touro” em 2025 (semelhante às stablecoins). Mesmo com o mercado de criptomoedas em declínio nos últimos meses, plataformas como Polymarket e Kalshi continuam crescendo rapidamente, de forma quase frenética.

Essa tendência é claramente visível no volume de negociações: em setembro deste ano, o volume diário médio do Polymarket ainda se manteve na faixa de 20 a 30 milhões de dólares, e o Kalshi também apresentava números similares. Quando o mercado de criptomoedas começou a declinar após meados de outubro, os volumes diários dessas duas líderes dispararam: em 11 de outubro, o volume diário do Polymarket atingiu 94 milhões de dólares, enquanto o Kalshi ultrapassou 200 milhões de dólares. Os aumentos foram de aproximadamente 3 a 7 vezes, e até agora permanecem em níveis elevados e em rápida ascensão.

No entanto, em termos de escala, o mercado de previsões ainda está em estágio inicial. O volume total de negociações combinadas do Polymarket e Kalshi é de cerca de 38,5 bilhões de dólares. Esse volume ainda é menor do que o volume diário de uma única exchange como a Binance, que supera essa marca, e uma média diária de 200 milhões de dólares de volume de negociação posiciona essas plataformas apenas na faixa de cerca de 50º lugar no ranking global.

Por outro lado, com a realização da Copa do Mundo FIFA em 2026, espera-se que a escala do mercado de previsões aumente ainda mais. O Citizens Financial Group projeta que, até 2030, o tamanho total do mercado de previsões pode atingir trilhões de dólares. O relatório da Eilers & Krejcik prevê que, até o final desta década (por volta de 2030), o volume de negociações anuais pode chegar a 1 trilhão de dólares. Com esse nível, o mercado ainda possui dezenas de vezes de potencial de crescimento, e várias instituições mencionam que a Copa de 2026 será um catalisador para esse crescimento e um evento de teste de resistência.

( Desconstruindo o dinheiro inteligente: análise das onze principais estratégias de arbitragem

Nesse contexto, a maior atração recente do mercado de previsões continua sendo aquelas histórias de riqueza atemporais. E, ao ver essas histórias, muitas pessoas pensam em replicar ou seguir. No entanto, explorar os princípios centrais dessas estratégias, suas condições de implementação e os riscos envolvidos pode ser uma escolha mais confiável. A PANews compilou as dez estratégias de previsão mais discutidas atualmente no mercado.

1. Arbitragem puramente matemática

Lógica: Aproveitar o desequilíbrio matemático entre Yes + No menor que 1. Por exemplo, quando a probabilidade de “Sim” em Polymarket é 55%, e a de “Não” em Kalshi é 40%, a soma das probabilidades é 95%. Então, ao fazer ordens separadas de “Sim” e “Não” em cada plataforma, com custo total de 0,95, independentemente do resultado final, você garante um retorno de 1, gerando uma margem de arbitragem de cerca de 5%.

Condições: Requer que o participante tenha habilidades técnicas avançadas para identificar rapidamente essas oportunidades de arbitragem, pois quem consegue aproveitar essas brechas não é uma pessoa só.

Riscos: Muitas plataformas têm critérios diferentes para determinar o evento. Ignorar esses critérios pode levar a perdas em ambos os lados. Como apontado por @linwanwan823, durante o shutdown do governo dos EUA em 2024, os arbitradores descobriram que: Polymarket considerou “shutdown” como ocorrido (YES), enquanto Kalshi considerou “não ocorreu” (NO). A razão é que Polymarket baseia sua liquidação na publicação de um aviso de shutdown pela OPM, enquanto Kalshi exige que o shutdown dure mais de 24 horas.

2. Arbitragem entre plataformas / cross-chain

Lógica: Aproveitar diferenças de preço para o mesmo evento em plataformas distintas (ilhas de informação). Por exemplo, as probabilidades de “Trump vencer” podem estar desalinhadas entre Polymarket e Kalshi. Uma pode oferecer 40%, outra 55%, então compra-se em direções diferentes em cada uma, formando uma posição de hedge.

Condições: Semelhante ao primeiro, requer habilidades técnicas avançadas para detectar essas discrepâncias.

Riscos: Novamente, é preciso atenção aos critérios de determinação do evento em cada plataforma.

3. Estratégia de “títulos” de alta probabilidade

Lógica: Tratar eventos altamente certos como “títulos de curto prazo”. Quando um resultado já está claro (por exemplo, antes da decisão de taxa do Federal Reserve, com consenso de 99%), mas o preço no mercado de previsões ainda está em torno de 0,95 ou 0,96, isso representa uma “juros do tempo” que pode ser aproveitado.

Condições: Grandes volumes de capital, pois retornos baixos por operação exigem maior quantidade de fundos para obter lucros relevantes.

Riscos: Eventos de cauda negra, onde uma mudança de pequena probabilidade pode gerar perdas enormes.

4. Sniping de liquidez inicial

Lógica: Aproveitar o “vácuo” no livro de ordens de um novo mercado recém-criado. Quando não há ordens de venda, quem colocar a primeira ordem tem controle absoluto de preço. Script automatizado monitora eventos on-chain. No momento da abertura, coloca muitas ordens de compra a preços muito baixos (0,01-0,05). Depois, com a liquidez normalizada, vende a preços mais altos, como 0,5 ou mais.

Condições: Devido à concorrência, o servidor deve estar hospedado próximo ao nó para reduzir latência.

Riscos: Semelhante a estratégias de “snipe” em memes, se a velocidade não for suficiente, pode acabar comprando na alta.

5. Negociação baseada em modelagem de probabilidade por IA

Lógica: Usar grandes modelos de IA, após análise de profundidade de mercado, para identificar conclusões diferentes do mercado. Quando há espaço de arbitragem, comprar. Por exemplo, após análise de IA, se a probabilidade real de “Real Madrid vencer” for 70%, mas o preço de mercado estiver em 0,5, pode-se comprar.

Condições: Ferramentas de análise de dados complexas e modelos de machine learning, com alto custo computacional de IA.

Riscos: Erros de previsão da IA ou eventos imprevistos podem causar perdas de capital.

6. Modelo de informação diferencial por IA

Lógica: Aproveitar a vantagem de “velocidade de leitura do máquina > do humano”. Obter informações mais rápido que outros usuários comuns, comprando antes de mudanças no mercado.

Condições: Fontes de informação caras, possivelmente pagando por APIs de nível institucional e algoritmos de reconhecimento precisos de IA.

Riscos: Fake news ou ilusões geradas por IA.

7. Arbitragem de mercado correlacionado

Lógica: Explorar atrasos na transmissão de causalidade entre eventos. Mudanças de preço de evento principal são rápidas, mas reações de eventos secundários são mais lentas. Por exemplo: “Trump ganhar a eleição” e “Partido Republicano ganhar o Senado”.

Condições: Compreensão profunda das conexões lógicas entre eventos políticos ou econômicos, além de monitorar centenas de mercados simultaneamente.

Riscos: Falha na relação de causalidade, como a ausência de correlação positiva entre Messi faltar a jogo e o time perder.

8. Market making automatizado e incentivos

Lógica: Ser o “fornecedor de liquidez”, não apostar na direção, apenas fornecer ordens de compra e venda, ganhando na diferença de preço e nos incentivos da plataforma.

Condições: Estratégias profissionais de market making e capital robusto.

Riscos: Custos de transação e eventos de cauda negra.

9. Seguimento on-chain e rastreamento de baleias

Lógica: Acreditar que o “dinheiro inteligente” possui informações privilegiadas. Monitorar endereços de alta taxa de sucesso; quando baleias fazem grandes posições, bots seguem imediatamente.

Condições: Ferramentas de análise on-chain, limpeza de dados, excluindo ordens de teste ou hedge de baleias. Resposta rápida.

Riscos: Contra-ataques de baleias, como contra-hedge ou manipulação.

10. Arbitragem de “informação exclusiva” por pesquisa

Lógica: Possuir informações privadas não acessíveis ao público, como, por exemplo, o trader francês Théo durante as eleições americanas de 2024, que usou o “efeito vizinho” para identificar “eleitores invisíveis” e apostou contrariamente às odds pessimistas.

Condições: Pesquisa exclusiva e custos elevados.

Riscos: Erros na pesquisa, levando a apostas na direção errada com base em informações incorretas.

11. Manipulação de oráculos

Lógica: Controlar quem é o árbitro. Como muitos eventos complexos no mercado de previsões não podem ser decididos por algoritmos simples, é necessário usar oráculos externos. Atualmente, o Polymarket usa o UMA Optimistic Oracle. Após cada evento, alguém deve submeter uma decisão ao protocolo UMA. Se, em 2 horas, a votação ultrapassar 98%, o resultado é considerado verdadeiro. Caso contrário, é necessário mais deliberação comunitária.

Porém, esse mecanismo também possui vulnerabilidades e espaço para manipulação. Em julho de 2025, por exemplo, a questão “O presidente ucraniano Zelensky usou terno antes de julho?” teve várias reportagens indicando que sim, mas na votação do UMA, quatro grandes detentores de tokens, com mais de 40% do total, decidiram por “NÃO”, causando perdas de cerca de 2 milhões de dólares para os apostadores contrários. Outros eventos, como “Ucrânia assinou acordo de minerais de terras raras com os EUA” ou “Governo Trump desclassificou documentos UFO em 2025”, também apresentaram sinais de manipulação. Muitos usuários consideram pouco confiável que um token de menos de 100 milhões de dólares, como o UMA, seja o árbitro de mercados como o Polymarket.

Condições: Grandes participações de UMA ou condições de decisão controversas.

Riscos: Com a atualização do oráculo, espera-se que vulnerabilidades sejam mitigadas, como a introdução do MOOV2 (Managed Optimistic Oracle V2) em agosto de 2025, limitando propostas a uma lista branca e reduzindo propostas maliciosas ou spam.

De modo geral, essas estratégias podem ser classificadas em jogadores técnicos, investidores de capital e profissionais especializados. Todos eles se baseiam em vantagens assimétricas exclusivas para gerar lucros. Contudo, essas estratégias podem funcionar apenas na fase inicial de maturidade do mercado (semelhante às arbitragens no início do mercado de criptomoedas). À medida que segredos são revelados e o mercado amadurece, a maioria das oportunidades de arbitragem tende a diminuir cada vez mais.

) Por que o mercado de previsões pode se tornar “a cura na era da informação”

Por trás do crescimento do mercado e do otimismo institucional, qual é o verdadeiro poder do mercado de previsões? A opinião predominante é que ele resolve um problema central: na era de explosão de informações e fake news, o custo de descobrir a verdade está cada vez mais alto.

Existem três razões principais por trás dessa ideia.

1. “Dinheiro de verdade” na votação é mais confiável do que pesquisa. Pesquisas tradicionais ou previsões de especialistas geralmente não têm custos reais associados, e o direito de prever fica nas mãos de indivíduos ou instituições com poder de fala. Isso faz com que muitas previsões não tenham credibilidade, enquanto a estrutura do mercado de previsões é resultado de uma competição de dinheiro entre múltiplos investidores. Assim, realiza-se a inteligência coletiva de fontes de informação diversas, além de aumentar o peso das previsões com dinheiro. Do ponto de vista social, o mercado de previsões resolve o “problema da verdade”, o que já é um valor em si.

2. Transformar vantagem profissional ou de informação em dinheiro. Essa é uma das razões pelas quais endereços de “dinheiro inteligente” em mercados de previsões têm sucesso. Apesar de estratégias variadas, o sucesso desses endereços geralmente se deve ao domínio de uma vantagem profissional ou de informação. Por exemplo, alguém que conhece profundamente um evento esportivo pode ter uma vantagem significativa na previsão de seus resultados. Ou, usando técnicas avançadas, pode verificar resultados mais rapidamente, criando oportunidades de arbitragem na fase final. Diferentemente do mercado financeiro tradicional ou do mercado de criptomoedas, onde o capital é a maior vantagem, aqui a habilidade técnica e o conhecimento são mais importantes. Isso atrai muitos talentos ao mercado de previsões, e esses casos de sucesso atraem ainda mais atenção.

3. A lógica simples de opções binárias, com barreiras de entrada mais baixas do que especular com tokens. Basicamente, o mercado de previsões funciona como opções binárias: apostar em “Sim” ou “Não”. A barreira de entrada é baixa, sem necessidade de considerar tendências complexas, indicadores técnicos ou estratégias sofisticadas. Os ativos também são simples e de fácil compreensão. Quem vencerá? Não é preciso entender a tecnologia por trás de projetos de zero conhecimento. Assim, o público-alvo do mercado de previsões tende a ser maior do que o do mercado de criptomoedas.

Claro que há desvantagens, como ciclos de mercado relativamente curtos, baixa liquidez em mercados menores, riscos de insider trading e manipulação, além de questões regulatórias. Mas o principal motivo é que, neste momento, o mercado de previsões está preenchendo o “vácuo narrativo” do mercado de criptomoedas, que muitas vezes é entediante.

A essência do mercado de previsões é uma revolução na precificação do “futuro”. Ele junta fragmentos de conhecimento de múltiplos indivíduos, através de uma competição financeira, formando o quebra-cabeça mais próximo da realidade.

Para o observador, é uma “máquina da verdade” na era da informação. Para o participante, é uma guerra matemática silenciosa. Com a aproximação de 2026, o quadro desse setor trilionário está apenas começando a se desenhar. Mas, independentemente de como os algoritmos evoluam ou as estratégias se aprimorem, a verdade mais simples do mercado de previsões permanece: aqui, não há almoço grátis, apenas a recompensa máxima pela monetização do conhecimento.