Segun arXiv q-fin, un marco de evaluación denominado ForesightFlow introduce una puntuación de derrame de información (ILS) para detectar operaciones informadas en mercados de predicción descentralizados. Este sistema mide la proporción de la variación de información final que se refleja en el precio antes del evento público. Para que el resultado sea interpretable, se requieren tres condiciones operativas: el efecto de borde, una variación total no trivial y sensibilidad al punto de anclaje. La metodología permite una lectura mediante la descomposición de Murphy, que vincula la generación de etiquetas con el corpus de reglas de puntuación adecuadas. Un análisis piloto revela tres hallazgos clave. En primer lugar, un proxy basado en la resolución del evento no logra diferenciar mercados eventuales de un grupo de control, con un p-valor de 1e-6 y una inversión de separación. Esto indica que la calidad del proxy es un límite crítico. En segundo lugar, en un caso de alto riesgo, la fecha derivada del estudio altera la puntuación en 0.444 respecto al proxy, colocándola en el lado opuesto al cero. Tercero, una revisión del historial de operaciones de insiders en Polymarket muestra que casi todos los casos registrados se resuelven en fechas de vencimiento, fuera del alcance original del modelo (cero de 24 mercados de inventario FFIC cumplen las condiciones iniciales). Esta observación lleva a una extensión metodológica: el ILS de vencimiento, que se fija en la hora del evento público y emplea una base de riesgo exponencial por categoría para la distribución del tiempo hasta el evento. Esta variante cierra la brecha entre el diseño del modelo y la realidad documentada de operaciones de insiders. El análisis completo de esta versión se detalla en un trabajo adjunto, centrado en el conflicto entre EE.UU. e Irán en 2026. Los datos del inventario FFIC, la clasificación por tipo de resolución de 911,237 mercados y el código completo se ofrecen en github.com/ForesightFlow.
Para inversores peruanos, este estudio ofrece una mirada rigurosa sobre cómo los mercados de predicción pueden revelar conductas de operación privilegiada. Aunque el escenario analizado es internacional, sus principios son aplicables a cualquier mercado que dependa de información asimétrica. En el contexto peruano, donde la transparencia en mercados de activos y decisiones gubernamentales puede ser limitada, esta metodología podría servir como herramienta para evaluar si ciertos movimientos de precios están influenciados por información no pública. La identificación de patrones de derrame de información, aunque aún en fases iniciales, podría ayudar a detectar conductas poco éticas o de manipulación en sectores como la energía, el transporte o la economía agrícola. Aunque los datos se refieren a mercados digitales, su lógica puede adaptarse a estructuras de información más tradicionales. El hecho de que casi todos los casos de insider trading documentados se resuelvan en fechas de vencimiento sugiere que el tiempo de publicación de información es un factor crítico. Para inversores locales, esto resalta la importancia de evaluar con precisión cuándo se revela información clave, ya que la falta de sincronización entre el evento y su publicación puede ocultar operaciones de alto riesgo. Así, la aplicación de este marco podría fortalecer la confianza en los mercados internos, al permitir una detección más temprana de conductas abusivas.