Tendências Futuras e Competição no Ecossistema dos Mercados de Previsão

I. Porque estão os mercados de previsão a entrar numa nova fase em 2024–2025?

Os mercados de previsão não são uma novidade, mas durante anos mantiveram-se como experiências de nicho. A mudança significativa ocorreu após 2024, quando os mercados de previsão passaram a reunir três condições fundamentais em simultâneo: usabilidade, necessidade e escalabilidade.

Primeiro, a usabilidade: a maturidade das soluções Layer 2 e a descida dos custos das transações on-chain tornaram a criação e negociação de eventos de previsão muito mais acessível. Segundo, a necessidade: perante uma conjuntura global cada vez mais incerta, os intervenientes no mercado procuram muito mais o “julgamento probabilístico” do que “narrativas de certeza”. Por fim, a escalabilidade: os mercados de previsão já não se limitam à política ou ao entretenimento — estão a expandir-se para as áreas das finanças, tecnologia e comportamento on-chain.

A conjugação destes fatores transformou os mercados de previsão de “experiências interessantes” em módulos financeiros com potencial de infraestrutura.

II. EventFi: de “Previsão” à “Financeirização de Eventos”

1. Do mercado de previsão ao EventFi

Na sua essência, um mercado de previsão responde à pergunta: Qual é a probabilidade de um determinado evento acontecer? O EventFi procura responder: Quantas expressões financeiras podem ser construídas em torno de um evento?

Para o EventFi, os mercados de previsão são apenas a camada de base — fornecem âncoras probabilísticas, não o produto final.

2. Estruturas avançadas no EventFi

A partir dos mercados de previsão, podem surgir várias novas formas:

• Mercados condicionais de eventos: por exemplo, “Se A acontecer, B irá ocorrer?”
• Mercados compostos de eventos: agregação e desagregação de probabilidades de múltiplos eventos
• Índices de eventos: probabilidades ponderadas para grupos de eventos relacionados
• Ferramentas de cobertura de eventos: associadas a à vista, opções e contratos perpétuos

Isto sugere que os mercados de previsão podem deixar de ser produtos autónomos, passando a constituir a camada de probabilidade num ecossistema de derivados mais amplo.

III. IA × Mercados de Previsão: do julgamento humano ao consenso homem-máquina

1. O verdadeiro papel da IA nos mercados de previsão

É frequente ouvir: “Se a IA for suficientemente poderosa, os mercados de previsão ainda têm relevância?” Na realidade, os mercados de previsão e a IA abordam tipos de incerteza distintos.

• A IA é especialmente eficaz a processar dados históricos e informação estruturada.
• Os mercados de previsão destacam-se a agregar cognição dispersa, julgamento subjetivo e sinais não estruturados.

Por isso, a IA deverá funcionar mais como amplificador dos mercados de previsão do que como substituto.

2. Principais áreas de integração da IA

Na prática, a IA pode assumir um papel em:

• Seleção de eventos: identificar quais os eventos que justificam ser convertidos em mercado
• Deteção de anomalias: identificar manipulação, wash trading ou operações irracionais
• Comparação de probabilidades: analisar desvios entre previsões de modelos e preços de mercado

Quando as previsões da IA e as probabilidades de mercado divergem sistematicamente, isso torna-se um sinal relevante para negociação ou investigação.

IV. Privacidade e conformidade: caminhos potenciais para mercados de previsão ZK

1. O “teto de conformidade” dos mercados de previsão

Os mercados de previsão envolvem, por natureza, várias fronteiras sensíveis:

• Eventos futuros
• Incentivos monetários
• Assimetria de informação

Por isso, muitas vezes ocupam uma zona cinzenta do ponto de vista legal na maioria das jurisdições. Para as instituições, o maior obstáculo não é a tecnologia — é a impossibilidade de conciliar conformidade e privacidade.

2. Quebras estruturais possíveis com ZK

As provas de conhecimento zero oferecem uma nova via de equilíbrio para os mercados de previsão:

• A identidade do utilizador pode ser verificada sem divulgação pública.
• A atividade de negociação pode ser auditada sem revelar estratégias.
• A liquidação dos resultados é fiável, mantendo os processos privados.

Com este modelo, os mercados de previsão podem evoluir de “aplicações de alto risco” para ferramentas institucionais controláveis e auditáveis.

V. Competição entre plataformas e diferenciação de modelos de negócio

1. Mercados de previsão orientados pelo tráfego

• Utilizam eventos em destaque para impulsionar o crescimento de utilizadores
• Dão prioridade à facilidade de uso e envolvimento
• Assemelham-se a plataformas de conteúdos e informação

Os riscos incluem:

• Ciclos de vida curtos dos eventos dificultam a retenção dos utilizadores.

2. Mercados de previsão profissionais

• Focam-se na eficiência do capital e profundidade
• Servem traders profissionais e instituições de investigação
• Mecanismos complexos, mas sinais de elevada qualidade

Estas plataformas têm maior probabilidade de se tornar o “Bloomberg da Probabilidade”.

3. Mercados de previsão baseados em ferramentas

• Não utilizam o volume de negociação como KPI principal
• Prestam apoio à tomada de decisão para DAO, fundos e equipas de investigação
• Funcionam como ferramentas internas, não como produtos públicos

No futuro, estes três modelos poderão coexistir em vez de se substituírem mutuamente.

VI. Desafios estruturais nos mercados de previsão

Mesmo numa perspetiva de longo prazo, os mercados de previsão enfrentam desafios persistentes:

• Liquidez altamente concentrada: a maioria dos fundos foca-se num número muito restrito de eventos.
• Custos elevados de criação de eventos: eventos de qualidade são muito mais raros do que interfaces de negociação de qualidade.
• Curva de aprendizagem exigente: o raciocínio probabilístico não é intuitivo.
• Incerteza regulatória permanente

Estas restrições tornam improvável que os mercados de previsão registem um crescimento explosivo como as Meme coins ou o DeFi. Em vez disso, posicionam-se como um setor de evolução lenta.

VII. A forma última dos mercados de previsão: a probabilidade como infraestrutura

Numa perspetiva macro, o valor último dos mercados de previsão pode não residir na receita de negociação, mas sim na informação que fornecem a todo o sistema.

Quando os preços dos mercados de previsão são:

• Citados por instituições de investigação
• Utilizados como referência para a governança de protocolos
• Integrados como dados de entrada em modelos de IA
• Utilizados como sinais para decisões macroeconómicas

Deixam de ser meras aplicações — tornam-se infraestrutura de probabilidade.