Investigadores de la Fed proponen integrar datos del mercado de predicciones Kalshi en la política monetaria
Un documento interno argumenta que Kalshi supera a encuestas y derivados para medir expectativas en tiempo real, aunque su uso sería solo como herramienta de análisis.
Tres investigadores de la Reserva Federal de EE.UU. publicaron un estudio que recomienda incorporar datos del mercado de predicciones Kalshi al proceso de toma de decisiones de política monetaria. El documento, publicado el 12 de febrero de 2026, sostiene que Kalshi ofrece una medición de las expectativas macroeconómicas más rica y en tiempo real que las herramientas tradicionales. Sin embargo, la Fed aclara que este tipo de investigaciones son preliminares y no determinan sus acciones.
El Argumento Central: Kalshi como Herramienta Superior de Medición
Los economistas Anthony Diercks y Jared Dean Katz, de la Junta de la Reserva Federal, junto con Jonathan Wright, asociado de investigación de la Universidad Johns Hopkins, son los autores del documento titulado “Kalshi and the Rise of Macro Markets”. En él, realizan una crítica directa a los métodos convencionales que el banco central utiliza para medir las expectativas del mercado.
Los investigadores señalan que las herramientas actuales, como las encuestas a expertos y los precios de los derivados financieros, tienen “muchos inconvenientes”. Frente a estas limitaciones, proponen que los datos de Kalshi capturan las creencias del mercado “directamente y en tiempo real”, proporcionando un punto de referencia de alta frecuencia y actualización continua.
“Los mercados de Kalshi proporcionan un punto de referencia de alta frecuencia, actualizado continuamente y ricamente distribucional que es valioso tanto para investigadores como para responsables políticos”, argumentan los autores.
Aplicación Práctica y Ventaja en Reactividad
Mercados Relevantes para la Fed
La plataforma Kalshi permite a los usuarios apostar sobre el resultado de eventos macroeconómicos clave que son monitoreados de cerca por la Fed. Entre ellos se incluyen datos como el Índice de Precios al Consumidor (IPC), las nóminas no agrícolas, el crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) y los precios de la gasolina.
La Propuesta Técnica: Funciones de Densidad de Probabilidad
La sugerencia concreta de los investigadores es utilizar los datos de Kalshi para construir funciones de densidad de probabilidad neutrales al riesgo sobre las futuras decisiones de tasas de interés del Comité Federal de Mercado Abierto (FOMC). “En general, argumentamos que Kalshi debería usarse para proporcionar [funciones de densidad de probabilidad] neutrales al riesgo con respecto a las decisiones del FOMC en reuniones específicas”, se lee en el estudio.
Ejemplo de Reactividad en Tiempo Real
El documento ilustra la capacidad de respuesta de Kalshi con un ejemplo concreto. Tras declaraciones de los gobernadores de la Fed Christopher Waller y Michelle Bowman a finales de junio, la probabilidad implícita en el mercado de un recorte de tasas en la reunión de julio aumentó hasta un 25%. Sin embargo, esa probabilidad cayó abruptamente tras la publicación de un sólido informe de empleo a principios de julio.
“Estas probabilidades responden de manera aguda y sensata a los principales acontecimientos… Kalshi proporciona las distribuciones de actualización más rápida disponibles actualmente”, explican Diercks, Katz y Wright.
Contexto y Limitaciones de la Propuesta
Es crucial aclarar el estatus del documento dentro de la Fed. La investigación se cataloga como un “material preliminar” destinado a fomentar el debate académico y profesional, y no influye directamente en las decisiones de política monetaria que toma el banco central.
La propuesta surge en un contexto de auge de los mercados de predicción. En 2025, este sector se consolidó como un caso de uso destacado dentro del ecosistema cripto, superando consistentemente los 10 mil millones de dólares en volumen de negociación mensual. Kalshi, aunque es una plataforma regulada por la CFTC, compite en un espacio que incluye a otros actores como Polymarket y opera en un entorno regulatorio desafiante en algunos estados de EE.UU.
Implicaciones y Perspectiva
El estudio representa una validación académica significativa del potencial de los mercados de predicción como herramienta de información macroeconómica, proveniente nada menos que de economistas internos de la Reserva Federal. Su publicación subraya el interés institucional por explorar nuevas metodologías para capturar las expectativas del mercado con mayor precisión y velocidad.
En conclusión, aunque la recomendación de integrar datos de Kalshi es una propuesta formal de investigadores de la Fed, no anticipa un cambio de política inminente. En cambio, se presenta como un insumo técnico valioso para el debate interno sobre cómo medir y gestionar de manera más efectiva las expectativas, un componente fundamental de la política monetaria moderna.
