El caso de uso de información privilegiada de Kalshi involucra al editor de MrBeast y genera dudas sobre el mercado de predicciones o...

Dos acciones de cumplimiento por uso de información privilegiada en Kalshi han puesto los mercados de predicción en el centro de atención, después de que un empleado vinculado a MrBeast y otro usuario de alto perfil fueran sancionados.

Kalshi revela dos usuarios por presunta actividad de insider trading

La plataforma de mercado de predicción Kalshi anunció públicamente que ha sancionado a dos usuarios por presunto uso de información privilegiada, convirtiendo sus últimas acciones de cumplimiento en un estudio de caso sobre cómo los mercados de predicción regulados investigan conductas indebidas.

La firma, que opera como un intercambio regulado, indicó que uno de los sancionados era un editor que trabajaba para James Donaldson, mejor conocido como MrBeast, cuyos programas incluyen el reality show “Beast Games”. Otro usuario supuestamente apostó en el resultado de su propia carrera política en California.

El miércoles, Kalshi informó que ha investigado alrededor de 200 posibles incidentes de insider trading y que aún tiene más de una docena de casos activos. Sin embargo, decidió detallar dos casos resueltos para mostrar cómo interpreta y aplica sus reglas.

Editor vinculado a MrBeast multado y suspendido

En el primer caso, Artem Kaptur fue identificado como editor de efectos visuales para MrBeast y empleado de Beast Industries. Se le acusa de haber utilizado información no pública sobre el contenido de próximos programas para hacer operaciones relacionadas con contratos de predicción.

Se dice que Kaptur realizó operaciones por valor de 4,000 dólares sobre lo que ocurriría en episodios del programa de MrBeast. Kalshi determinó que este comportamiento violaba su política contra el uso de información privilegiada y respondió con una suspensión de dos años y una multa superior a 20,000 dólares.

Beast Industries se distanció públicamente de la actividad. En un comunicado, la compañía enfatizó que no tolera este tipo de comportamiento, ya sea por parte de concursantes o empleados, y destacó sus políticas contra el uso de información propietaria para beneficio personal.

La firma añadió que ya había iniciado una investigación independiente en Beast Industries sobre la conducta de Kaptur. Además, instó a Kalshi a “ser más transparente” en la comunicación de los resultados de sus propias investigaciones en el futuro, señalando un interés en fortalecer el intercambio de información entre empresas y plataformas.

Candidato político prohibido por apostar en su propia carrera

El segundo caso de cumplimiento involucró a Kyle Langford, quien supuestamente compró contratos relacionados con su propia candidatura a gobernador de California. Se dice que apostó 200 dólares y luego promocionó la apuesta en redes sociales.

Kalshi consideró que esta conducta aprovechaba conocimientos personales y específicos, en una forma que violaba sus reglas de usuario. Como resultado, Langford recibió una prohibición de cinco años y una multa equivalente a 10 veces el monto de su operación, demostrando cómo Kalshi multa a los usuarios cuando detecta incumplimientos de sus políticas.

Langford, que actualmente se postula para el Congreso, no respondió de inmediato a una solicitud de comentario. Tampoco la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos de EE. UU. (CFTC) comentó de inmediato sobre su posible papel en la revisión de estos casos.

Contexto regulatorio y limitaciones en la aplicación

Estos dos casos resaltan las dudas existentes sobre la supervisión de Kalshi por parte de la CFTC y la regulación más amplia de los mercados de predicción en EE. UU. Kalshi opera como un “mercado de contratos designado” autorizado por la CFTC, que considera a la plataforma como un intercambio de derivados.

El uso de información privilegiada está expresamente prohibido en Kalshi, y la compañía calificó ambas acciones como claras violaciones de sus políticas de usuario. Sin embargo, los mercados de predicción abarcan una amplia variedad de temas, desde elecciones hasta eventos de entretenimiento, lo que puede dificultar la definición de “información material no pública”.

La CFTC ha estado trabajando en reglas específicas para estos mercados, pero sus recursos son limitados. La agencia señaló recientemente que, a última cuenta, unos 114 empleados de cumplimiento en EE. UU. deben supervisar la actividad de derivados en mercados globales, incluyendo contratos cada vez más complejos y de bajo monto en temas especializados.

Debate sobre qué constituye insider trading en mercados de predicción

Las dudas sobre qué constituye abuso de información privilegiada en estos mercados resurgieron en una entrevista reciente de CNBC con el CEO de Kalshi, Tarek Mansour. Le preguntaron sobre un caso hipotético en el que personas en un estadio antes del Super Bowl supieran qué artista, Bad Bunny, actuaría como canción de apertura.

Ese evento de entretenimiento tenía contratos relacionados en Kalshi, lo que generó dudas sobre qué tan rápido puede difundirse información no pública en un entorno en vivo. Además, resaltó lo difícil que puede ser distinguir en tiempo real entre el flujo normal de información y conductas prohibidas de insider.

Mansour comparó el enfoque de su firma con los sistemas de cumplimiento utilizados por las bolsas de valores, diciendo que “hacemos lo mismo en Kalshi. Tenemos el mismo mecanismo de enforcement.” Enfatizó que los usuarios deben entender el riesgo de apostar con información que podría caer en una zona gris bajo una regulación incierta.

Al mismo tiempo, afirmó que la compañía quiere colaborar con legisladores y reguladores para definir mejor los límites, agregando: “Queremos trabajar con los responsables de políticas y reguladores para acertar en eso.” Esta postura refleja un esfuerzo más amplio en el sector por aclarar cómo deben aplicarse las reglas de insider en contratos basados en eventos.

Implicaciones más amplias para los mercados de predicción

Los casos de Kaptur y Langford muestran que el insider trading en Kalshi no es solo una preocupación teórica, sino un problema de cumplimiento activo para los intercambios basados en eventos. También ilustran cómo las acciones de enforcement pueden usarse para disuadir conductas similares.

Para los mercados de predicción, el reto consiste en equilibrar el acceso de los usuarios a información del mundo real con las prohibiciones de explotar datos privilegiados o propietarios. Sin embargo, a medida que surgen más intercambios y aumenta el volumen de contratos, la carga de enforcement tanto para plataformas como para reguladores probablemente crecerá.

En resumen, las últimas acciones disciplinarias de Kalshi ofrecen una ventana pública sobre cómo un mercado de predicción regulado enfrenta las acusaciones de insider trading. Los resultados, incluyendo prohibiciones de varios años y multas considerables, subrayan que operar con información privilegiada puede acarrear consecuencias importantes, incluso en mercados pequeños y basados en eventos.