Una tasa de acierto del 97.7% que pierde dinero: comprar favoritos, con backtest

La estrategia Up/Down de Polymarket más repetida es también la más simple: cuando queda un minuto, compra el lado que claramente va ganando. Es intuitiva, fácil de automatizar y produce el tipo de tasa de acierto que la gente comparte en capturas.

La probamos con 17,002 operaciones simuladas sobre snapshots reales del libro de órdenes. La tasa de acierto es realmente extraordinaria. La rentabilidad es negativa.

Cómo funciona la prueba

• Universo: todos los mercados Up/Down de 5 minutos de BTC, ETH y SOL resueltos del archivo de PolyTest, una ventana móvil de 31 días que va del 5 de agosto al 5 de septiembre de 2026.
• Entrada: una operación por mercado, en el snapshot más cercano a 60 segundos antes del vencimiento. Una observación por mercado, así que no hay autocorrelación por muestrear el mismo mercado repetidas veces.
• Lado: el resultado que cotiza más alto, es decir, el favorito.
• Precio de ejecución: el ask, no el precio medio. price_up + price_down da de media 1.0117 en estos datos, así que el spread de ida y vuelta de aproximadamente 1.2¢ ya se paga al entrar.
• Exclusiones: mercados en los que cualquiera de los dos lados tiene el libro de asks vacío. Si nadie ofrece, la operación es imposible; incluirla sería inventar ejecuciones que no podrían haber ocurrido.
• Pago: los ganadores se liquidan a $1.00 y los perdedores a $0.

Resultado: comprar el favorito, por banda de precio

Lee primero las dos últimas filas, porque ahí está el volumen. Más de la mitad de las operaciones se dan a 90¢ o más, y esas dos bandas pierden dinero con una alta confianza estadística. La banda de 90–97¢ es la peor: pagas 93.56¢ por algo que ocurre el 91.16% de las veces y pierdes 2.39 puntos porcentuales en cada operación, con un z-score de −5.09.

Las bandas intermedias se ven mejor (60–70¢ muestra un ROI de +3.16%), pero ninguna supera el umbral de significación. Con z = 1.66 y z = 1.49, son las rentabilidades que esperarías de lanzar una moneda disfrazada de 1,500 operaciones. Ninguna banda muestra una ventaja positiva estadísticamente significativa.

La curva de calibración

Si dejamos la estrategia y miramos el propio mercado: ¿qué tan precisos son estos precios? Para cada mercado BTC de 5 minutos tomamos el precio Up cotizado 60 segundos antes del vencimiento y lo comparamos con la frecuencia con la que Up ganó realmente.

Es un sesgo favorito-longshot de manual, el efecto documentado durante décadas en las apuestas hípicas y en los mercados de predicción. Los longshots están sistemáticamente sobrevalorados: los contratos que cotizan en torno a 17¢ ganan el 13.2% de las veces, y los que cotizan en torno a 22¢ ganan el 18.0%. Los favoritos de rango medio están infravalorados unos pocos puntos.

Es real, va en la dirección correcta y es muy difícil de monetizar, porque las bandas donde el sesgo es mayor son las que tienen los libros más finos y los spreads relativos más amplios. El sesgo aparece en la curva de calibración y desaparece en el P&L, que es el destino habitual de una anomalía conocida.

Entonces, ¿existe el sesgo o no?

Las dos cosas, y la distinción es lo importante:

• Como descripción de los precios: sí. Los longshots por debajo de ~25¢ están sobrevalorados de forma constante en 3–4 puntos porcentuales. Es una propiedad genuina y medible de estos mercados.
• Como estrategia: no. Comprar favoritos no rinde nada después del spread y, a los precios donde se concentra la mayor parte del volumen, rinde menos que nada con una alta confianza.
• La asimetría es la pista. Si los longshots están sobrevalorados, la operación no es comprar favoritos: es vender longshots. Eso requiere publicar ofertas en reposo y que te ejecute la orden de mercado de otro, es decir, hacer market making, con todo el riesgo de inventario que implica. No es una estrategia que se ejecute tomando asks.

Reprodúcelo

Cada cifra de arriba sale de datos que puedes descargar. La forma de la prueba importa más que nuestros números: ejecútala en tu propia ventana y comprueba si se sigue cumpliendo.

import os, requests
from statistics import mean

BASE, H = "https://api.polytest.io/api/v1", {"X-API-Key": os.environ["POLYTEST_KEY"]}

trades = []
markets = requests.get(f"{BASE}/markets", headers=H, params={
    "coin": "btc", "market_type": "5m", "limit": 100,
}).json()["markets"]

for m in markets:
    if not m.get("winner"):
        continue
    # The snapshot nearest 60s before expiry — one observation per market.
    snap = requests.get(f"{BASE}/markets/{m['id']}/snapshots/at", headers=H, params={
        "timestamp": m["end_time"], "offset_seconds": -60,
        "include_orderbook": "true",
    }).json().get("snapshot")
    if not snap:
        continue

    up, down = snap.get("price_up"), snap.get("price_down")
    if up is None or down is None:
        continue                       # no offer on one side: untradeable

    side = "Up" if up >= down else "Down"
    cost = max(up, down)               # pay the ask, not the mid
    trades.append((cost, m["winner"] == side))

n = len(trades)
cost = mean(c for c, _ in trades)
wr = sum(w for _, w in trades) / n
print(f"n={n}  cost={cost:.4f}  win_rate={wr:.4f}  ROI={(wr-cost)/cost*100:+.2f}%")

Lo que esto demuestra y lo que no

• Un mes. Una ventana móvil de 31 días, del 5 ago al 5 sep de 2026. Suficiente para 17,002 operaciones, no para cubrir varios regímenes de volatilidad.
• Ejecuciones al mejor nivel del libro. Cobramos el mejor ask y suponemos que toda la operación se ejecuta ahí. Un tamaño real recorre el libro, así que los resultados en vivo serían peores que estos, no mejores.
• Sin comisiones ni gas. Añadirlos baja todas las filas.
• Solo mercados de 5 minutos. Los intervalos más largos tienen otra liquidez y pueden comportarse de forma distinta.
• Entrada exactamente en T−60s. El momento resulta importar muchísimo: consulta el estudio sobre el momento de entrada.

La conclusión que defenderíamos: comprar favoritos al ask no es una estrategia, es una forma de pagar el spread 17,000 veces. Si quieres una versión de esto que sí funcione, el estudio de retraso del spot prueba una idea relacionada que sí muestra una ventaja real, junto con la restricción que impide escalarla.

Cada número de aquí sale de snapshots de PolyTest con la profundidad completa del libro de órdenes. La API de Polymarket no permite hacer esta prueba: el libro de un mercado resuelto devuelve 404, y el historial de precios que conserva tiene aproximadamente un punto por minuto, demasiado grueso para saber cuánto habría costado una ejecución. Empieza gratis si quieres ejecutar tu propia versión.