Os mercados de previsões agregam o julgamento humano em teoria, mas algumas das suas oportunidades de negociação consistentes podem acabar sendo capturadas por sistemas que se movem mais rápido do que qualquer pessoa.
As oportunidades de arbitragem podem surgir como breves erros de preços, desde resultados que temporariamente falham em somar 100%, até pequenos atrasos na rapidez com que os mercados reagem a novas informações.
Rodrigo Coelho, CEO da Edge & Node, disse que os bots já estão a analisar centenas de mercados por segundo, um papel que se sobrepõe cada vez mais a agentes mais avançados impulsionados por IA.
“Capturar essas oportunidades requer monitorizar milhares de mercados e executar negociações quase instantaneamente, razão pela qual estão largamente dominadas por sistemas automatizados,” disse Coelho ao Cointelegraph.
Isso torna os mercados de previsões um passo natural a seguir para sistemas movidos por IA construídos para explorar lacunas de preços de curta duração sem input humano.
_Agentes de IA podem mirar breves lacunas nos mercados de previsões. Fonte: _Rohan Paul
Mecânica de arbitragem nos mercados de previsões
Os preços do Bitcoin e das criptomoedas não têm tido um desempenho bom recentemente, com Tom Lee da BitMine a descrever o sentimento atual como um “mini-inverno cripto.” Entretanto, os mercados de previsões emergiram como locais onde os utilizadores podem apostar para lucrar independentemente das condições económicas mais amplas.
O crescimento dos mercados de previsões também viu oportunidades como o que Coelho chama de “arbitragem de latência,” que dependem de janelas curtas demasiado estreitas para os humanos mirarem manualmente. Ele disse ao Cointelegraph:
Se houver um atraso de apenas alguns segundos entre um evento acontecer e o mercado atualizar, os bots analisam isso e fazem apostas no resultado correto. Para essa janela, eles têm uma vitória garantida de 100%.”
Um estudo recente descobriu que o Polymarket apresenta inconsistências de preços frequentes, permitindo que os traders construam posições de arbitragem. Essas oportunidades surgem tanto dentro de mercados individuais, onde as probabilidades não somam 100%, quanto entre mercados relacionados com preços inconsistentes. Os pesquisadores estimaram que cerca de $40 milhões foram extraídos dessas ineficiências.
_Pesquisadores académicos apresentam suas descobertas na Conferência Internacional sobre Avanços em Tecnologias Financeiras. Fonte: _CyLab/YouTube
Os mercados de previsões ainda são incipientes, mas a sua tecnologia tem melhorado também. Por exemplo, o Polymarket introduziu recentemente taxas para tomadores para aumentar os custos de negociação. Os resultados não são finalizados imediatamente, tornando essas estratégias menos fiáveis e nem sempre lucrativas.
Agentes de IA poderiam amplificar riscos de manipulação de mercado
Além da arbitragem, os agentes de IA poderiam assumir cada vez mais a atividade nos mercados de previsões, levantando preocupações de que sistemas automatizados possam replicar os mesmos comportamentos vistos nos humanos. Eles são, afinal, treinados com base na atividade humana.
Coelho apontou que grandes players podem influenciar resultados ao fazer apostas significativas de um lado, e que agentes mais avançados poderiam explorar dinâmicas semelhantes em escala.
“Se você tem um grande montante de dinheiro e o mercado é fino, pode apostar de um lado e influenciar o mercado, como vimos na eleição quando um francês apostou cerca de [$45 milhões] na vitória de Donald Trump,” ele disse.
O interesse em aberto do Polymarket foi mais alto em torno de outubro e início de novembro de 2024, durante as eleições nos EUA, de acordo com dados da Dune Analytics. Após um acentuado declínio inicial, continuou a aumentar em popularidade, com a política a liderar como o tópico mais popular, seguida por desporto e cripto.
_O interesse em aberto do Polymarket está a aproximar-se dos níveis das eleições de 2024. Fonte: _datadashboards/Dune Analytics
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Pranav Maheshwari, um engenheiro da Edge & Node, disse que a rápida melhoria dos agentes de IA juntamente com os mercados de previsões torna esses riscos mais urgentes e pediu por medidas de segurança.
“Até agora, os agentes de IA têm capacidade média e damos-lhes muitas permissões. Com essa capacidade média, eles já começaram a agir de forma autónoma,” disse Maheshwari ao Cointelegraph.
Mas no futuro, os agentes de IA terão capacidades realmente altas. Quando tiverem capacidades realmente altas como os humanos, você tem que restringir suas permissões.”
De bots de execução a sistemas impulsionados por IA
A negociação em si está a passar por uma mudança, à medida que a automação se desloca de bots de execução simples para sistemas mais avançados, assistidos por IA, capazes de identificar e agir sobre oportunidades em tempo real.
Os sistemas atualmente utilizados para explorar ineficiências de mercado permanecem em grande parte baseados em regras, mas as ferramentas por trás deles estão a evoluir.
Archie Chaudhury, CEO da LayerLens, disse que a maioria dos participantes retalhistas não está a usar agentes de IA diretamente, confiando em interfaces de chatbot como o ChatGPT ou o Gemini para pesquisa, enquanto utilizadores mais avançados estão a começar a experimentar com automação.
“Alguns de nós simplesmente usam agentes de codificação como o Claude Code para criar bots ou algoritmos automatizados para executar negociações, enquanto outros vão um passo além, usando ferramentas autónomas como o OpenClaw para permitir a execução automática de negociações e outras políticas,” ele disse ao Cointelegraph.
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À medida que a literacia em IA entre os traders retalhistas aumenta, os agentes poderiam alargar o acesso a estratégias que anteriormente eram limitadas a instituições, de acordo com Chaudhury. No entanto, isso não elimina a concorrência, e grandes instituições já estão a usar IA, embora nem sempre publicamente.
Ele acrescentou que as arquiteturas de modelos de linguagem existentes são bem adequadas para interpretar dados financeiros estruturados, o que poderia baixar a barreira técnica para construir sistemas de negociação que antes exigiam especialização quantitativa.
As mesmas dinâmicas já são visíveis nos mercados de cripto, onde a arbitragem depende cada vez mais da automação em vez do julgamento humano. À medida que esses sistemas evoluem, a vantagem está a mudar para a rapidez de execução. Aqueles que dependem de IA e automação têm uma vantagem clara sobre aqueles que não o fazem.
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