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May 12, 2026
5 min de lectura

Arbitraje en mercados de predicción: costes ocultos, comisiones y las matemáticas reales

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Prediction market arbitrage

La idea suena hermosa: comprar "Yes" en una plataforma por $0.40, comprar "No" en otra por $0.55, y cobrar $1.00 con un desembolso total de $0.95. Cinco por ciento sin riesgo.

En la práctica, tres capas de costes, varios riesgos no evidentes y distintas reglas de resolución entre plataformas se interponen entre usted y ese 5%.

Tres capas de costes

The iceberg of hidden costs

1. Comisiones de trading de la plataforma

La trampa clave: muchas plataformas DEX usan comisiones dinámicas que dependen de la probabilidad del evento.

Plataforma Comisión Taker Comisión Maker Comisión de pago Notas
Polymarket 0–1.8% (pico en 50/50) 0% + reembolso 0% Mercados de geopolítica: 0%
Limitless 0.03–3% 0–1.5% Comisión más baja para resultados más probables
Predict.fun 1–2% (estándar) A menudo promociones sin comisión + cashback
Opinion 1–2% La comisión va al pool de LP
Kalshi Fija Exchange regulado, USD, no Web3. Solo residentes de EE. UU.

2. Comisiones de gas de red

Red Plataformas Gas por TX Token nativo
Polygon Polymarket Fracciones de centavo MATIC / POL
Base Limitless, Opinion $0.01–0.05 ETH
BNB Chain Predict.fun $0.03–0.10 BNB

3. Puentes cross-chain

Cross-chain infrastructure

Comisiones de puente: $1–5 por transferencia más un porcentaje. Tiempo: 1–15 minutos (el spread puede cerrarse mientras espera).

Tres riesgos críticos

1. Slippage

El AMM empeora su precio en órdenes grandes debido a la escasa liquidez.

2. Riesgo de resolución — donde el 90% de los arbitrajistas se queman

Mismo evento, distintas plataformas, reglas de resolución y fuentes de datos diferentes. Sus posiciones pueden perder en ambos lados simultáneamente.

3. Desfase temporal

No existe ejecución cross-chain atómica. La segunda pata puede ejecutarse después de que el spread se haya cerrado.

Spread mínimo para el punto de equilibrio

Concepto de coste Aproximado
Comisión plataforma A (taker) 1.0–1.8%
Comisión plataforma B (taker) 1.0–2.0%
Gas (4–6 transacciones) $0.10–0.50
Slippage (ambas patas) 0.5–2.0%
Total 3–6%

El arbitraje rentable, realistamente, empieza en spreads del 7–10%.

Premarket.me — Agregador para arbitraje

Monitorear manualmente los spreads en cinco plataformas es poco práctico. Premarket.me resuelve esto: es un agregador de mercados de predicción con una API unificada que combina datos de Polymarket, Limitless, Predict.fun y otras plataformas.

El endpoint clave — /api/arbitrage — devuelve pares ya calculados: dónde comprar "Yes", dónde comprar "No", coste total, % de beneficio, APR ajustado según el tiempo hasta el vencimiento, y profundidad de liquidez en USD.

Bot de arbitraje open source

Un bot de arbitraje en Go listo para usar, construido sobre la API de Premarket: suenot/premarket-arbitrage-bot.

Scanner (Premarket API) → Filter (profit/APR/depth) → Display → Executor (Polymarket CLOB)

El bot consulta /api/arbitrage, filtra pares según umbrales configurables (MIN_PROFIT_PCT, MIN_APR, MIN_DEPTH_USD) y, opcionalmente, ejecuta operaciones a través de Polymarket CLOB con firma EIP-712. Modo predeterminado: DRY_RUN=true (solo monitoreo).

Enlaces

Conclusión

El arbitraje en mercados de predicción no es "dinero gratis". Es un trabajo sistemático con tres capas de costes, logística cross-chain y un riesgo de resolución que puede borrar ambas patas de una operación. El spread mínimo para el punto de equilibrio es del 5%; para obtener beneficio, del 7–10%.

Pero la idea clave es: el arbitraje mecánico por sí solo no basta. La verdadera ventaja proviene de construir analítica con agentes de IA en torno a cada apuesta específica: monitoreo de noticias en tiempo real, seguimiento de señales sociales, análisis de la actividad on-chain de los grandes jugadores y correlación con eventos macro. El spread entre plataformas es un síntoma; la causa es la asimetría de información. Gana quien entiende que la probabilidad del evento ha cambiado, no quien hace clic más rápido.

Financiar wallets de antemano, usar órdenes maker y automatizar vía API son lo mínimo indispensable. La verdadera ventaja está en la capa analítica sobre los datos de mercado.

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Authors

Eugen Soloviov
Eugen Soloviov

Trading-systems engineer

Trading-systems engineer building bots since 2017: cross-exchange arbitrage (connected up to 30 venues), cointegration-based pairs arbitrage across spot and futures, scalping, news and sentiment-driven strategies, trend algorithms, and portfolio management and balancing algorithms. Also builds sub-millisecond order execution, big-data warehouses, backtesting engines, AI agents, and trading interfaces (incl. open-source profitmaker.cc). Stack: JS/TS, Python, Rust/Zig/Go, DevOps, backend, frontend, architecture.

Dmitry Momot
Dmitry Momot

Backend engineer, prediction markets

Backend engineer and analyst with 6 years of experience (Python, ClickHouse). Built trading bots for MOEX (oil futures), CEX/DEX arbitrage, and DEX/lending arbitrage. Winner of the Russian TravelHack 2021 hackathon and international ETHGlobal Cannes 2025. In 2021 founded an analytics startup acquired by 1inch in 2023; now building a new prediction-markets startup, having closed its first investment round. Education: MIREA — Radiophysics.

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