puntos clave de la noticia
- La plataforma detectó patrones de éxito «casi perfecto» en mercados de bajas probabilidades, calificándolos de anomalías estadísticas.
- Artem Kaptur, editor de MrBeast, fue suspendido por dos años y multado con 20.000 dólares tras violar las reglas del mercado.
- Un candidato político de California recibió una prohibición de cinco años por apostar a su propia candidatura y promocionarla.
Los mercados de predicción están en tendencia y por ende tienen una supervisión más rigurosa por parte de los reguladores y las propias plataformas. Recientemente se cerraron casos de información privilegiada en Kalshi, con figuras públicas como protagonistas, por usar, presuntamente, datos no públicos para obtener beneficios económicos.
La compañía informó que, hasta la fecha, abrieron cerca de 200 investigaciones, de las cuales por lo menos una docena se convirtieron en casos activos. Estas acciones ocurren en un momento donde el Congreso de EE. UU. intensifica el escrutinio sobre las apuestas políticas y el uso indebido de datos internos.
Sanciones ejemplares para frenar la manipulación del mercado
Uno de los casos más sonados es el de Artem Kaptur, editor del popular canal de YouTube MrBeast. La firma reveló que Kaptur operó con una precisión estadística anómala en mercados con cuotas muy bajas, lo que derivó en una multa de 20.000 dólares y una suspensión temporal.
Otra sanción fue la impuesta al joven candidato de California, Kyle Langford. Su multa fue por apostar 200 dólares a su propia victoria electoral, apuesta que promocionó en redes sociales, lo que es ilegal, resultando en un veto de cinco años y una multa económica.
Tarek Mansour, CEO de la empresa, manifestó su apoyo a legislaciones que prohíban a funcionarios públicos participar en estos mercados. De hecho, la plataforma adoptó regulaciones de la Bolsa de Valores de Nueva York para garantizar la transparencia y equidad entre los usuarios.
Para finalizar, la empresa confirmó que los fondos obtenidos mediante las multas serán donados a organizaciones educativas sobre mercados de derivados. Con esta política de transparencia, buscan disuadir a los malos actores y consolidar la confianza en los mercados de predicción modernos.
