Por Udo Seckelmann, Pedro Heitor de Araújo e Raphael Cvaigman*

Os prediction markets, ou mercados preditivos, ganharam visibilidade no Brasil em grande parte pela trajetória da empresária Luana Lara Lopes, apontada como a mais nova bilionária brasileira e cofundadora da plataforma Kalshi, uma das empresas responsáveis por popularizar esse modelo de mercado nos Estados Unidos. 

Com o crescimento acelerado dessas plataformas, surgiu um debate sobre como elas deveriam ser classificadas: seriam apenas uma nova forma de aposta ou estariam mais próximas de instrumentos financeiros, como os derivativos? 

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A questão pode parecer intuitiva — mas talvez esteja olhando para o fenômeno da forma errada. Na prática, essas plataformas fazem algo diferente. Elas produzem informações qualificadas que nos ajudam a compreender melhor o futuro. 

Para entender por que isso acontece, é preciso primeiro observar como esses mercados funcionam. 

Essas plataformas permitem que pessoas comprem e vendam contratos ligados à ocorrência de eventos futuros. Pode ser o resultado de uma eleição, a aprovação de uma lei pelo Congresso Nacional, uma eventual redução da taxa de juros pelo Banco Central ou qualquer outro acontecimento cuja resposta ainda não conhecemos. 

Cada contrato paga um valor fixo caso o evento se concretize. Se muitas pessoas passam a acreditar que determinado resultado é provável, a demanda por aquele contrato aumenta e o preço sobe. Se a percepção muda e o evento passa a parecer menos provável, o preço cai. Com o tempo, esse preço deixa de ser apenas um valor de negociação e passa a funcionar como um indicador da probabilidade atribuída pelo próprio mercado ao evento.  

Assim, quando um contrato é negociado por cerca de 70 centavos, isso indica que o conjunto de participantes estima aproximadamente 70% de chance de aquele evento ocorrer. 

Por essa razão, esses mercados acabaram sendo chamados, ao longo do tempo, de mercados de informação. O objetivo central não é apenas permitir a negociação de contratos ou a especulação sobre a ocorrência de eventos futuros, mas sim o sinal informacional que surge desse processo. 

Quando milhares de pessoas com diferentes conhecimentos participam do mesmo mercado, cada uma traz consigo um pedaço de informação. Um acompanha política com atenção. Outro entende melhor de economia. Outro possui conhecimento específico sobre determinado setor. 

Ao colocar dinheiro em jogo, essas pessoas acabam revelando aquilo que acreditam saber.  Quem julga possuir melhor informação tende a agir comprando ou vendendo contratos. Aos poucos, esse conhecimento disperso vai sendo incorporado aos preços, que passam a refletir uma espécie de síntese coletiva dessas informações. 

Embora esses mercados tenham ganhado projeção global apenas recentemente, a ideia de utilizar mecanismos de mercado para agregar expectativas distintas e antecipar acontecimentos futuros vem sendo estudada por economistas há décadas. Um dos exemplos mais conhecidos é o Iowa Electronic Markets, um experimento criado nos Estados Unidos nos anos 1980 justamente para prever resultados eleitorais. Em diversas ocasiões, esses mercados produziram previsões mais precisas do que pesquisas de opinião tradicionais. 

No campo macroeconômico, um estudo recente conduzido por economistas ligados ao Federal Reserve Bank de São Francisco mostrou que esses mercados têm grande capacidade de incorporar rapidamente novas informações e ajustar as expectativas dos participantes quase em tempo real. Em algumas análises, as probabilidades extraídas dos preços dos contratos negociados na Kalshi chegaram a apresentar desempenho preditivo superior ao de indicadores tradicionais utilizados pelo mercado, como as projeções implícitas nos contratos de Fed Funds ou mesmo o consenso de especialistas. 

Isso ajuda a explicar por que empresas, analistas e instituições passaram a observar esses mercados com cada vez mais interesse. 

O Google, por exemplo, criou mercados preditivos internos para estimar prazos de lançamento de produtos e avaliar a probabilidade de determinados projetos serem concluídos dentro do cronograma. A Hewlett-Packard utilizou ferramentas semelhantes para antecipar vendas de impressoras e ajustar sua produção7. A Ford testou esse mercado para prever a demanda por veículos, enquanto a Microsoft chegou a utilizá-los para estimar atrasos em projetos de software. 

Em todos esses casos, percebe-se que o valor está na informação que surge dos preços formados coletivamente. 

A própria trajetória recente da plataforma Polymarket ajuda a ilustrar esse ponto. Em rodadas de financiamento conduzidas em 20249, a empresa levantou cerca de US$ 70 milhões em capital. Já em 2025, a Intercontinental Exchange (ICE) — grupo que controla a Bolsa de Nova York — anunciou um investimento que pode chegar a US$ 2 bilhões, visando uma parceria estratégica para distribuir globalmente os dados gerados pelos contratos negociados na plataforma10. A diferença gritante entre esses investimentos revela que o ativo econômico mais relevante são justamente os dados produzidos por esses mercados. 

Não por acaso, grandes veículos de mídia e plataformas de informação financeira, como CNN11 e Bloomberg12, passaram a incorporar em suas coberturas os preços dos contratos negociados na Kalshi e Polymarket por meio de acordos de licenciamento e comercialização de dados. 

Mesmo no setor financeiro, onde o volume de capital costuma ser muito maior, os prediction markets passaram a despertar interesse pelo valor informacional que produzem. Alguns fundos de hedge, por exemplo, embora ainda não negociem diretamente nessas plataformas — em parte porque muitos desses mercados ainda apresentam níveis relativamente modestos de liquidez — acompanham atentamente os preços formados nesses contratos como um indicador das expectativas do mercado em relação a eventos futuros. Ou seja, mesmo sem participar das negociações, essas instituições utilizam as probabilidades implícitas nesses preços como uma ferramenta para entender melhor como a sociedade avalia cenários políticos, econômicos e sociais. 

Diante disso, fica claro que a função desempenhada por esses mercados é diferente daquela observada nas apostas ou nos derivativos. Nas apostas, o objetivo principal costuma ser o entretenimento associado ao resultado de um evento. Nos derivativos, o foco normalmente está na proteção contra riscos ou na especulação sobre a variação de preços de determinados ativos. 

Nos mercados preditivos, por outro lado, o elemento central é a produção de informação sobre a probabilidade de acontecimentos futuros.   

Enquadrar essas plataformas simplesmente como apostas ou derivativos poderia acabar sufocando o valor dessa função informacional, já que esses regimes regulatórios não foram concebidos para promover esse tipo de informação nem para lidar com os riscos específicos que lhe são próprios. 

Em um mundo cada vez mais incerto, ferramentas capazes de captar, em tempo real, o que milhares de pessoas pensam sobre o futuro podem se tornar extremamente valiosas. Não porque prometem prever o amanhã com perfeição, mas porque ajudam a compreender algo fundamental: quais são, hoje, as expectativas da sociedade sobre o que vem pela frente. 

 Portanto, o real valor dos mercados preditivos não está na especulação; está na sua função informacional. 

*Udo Seckelmann, Pedro Heitor de Araújo e Raphael Cvaigman são advogados do Bichara e Motta Advogados.

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