Kalshi Implementa Nuevas Medidas de Seguridad Tras Preocupaciones por Uso de Información Privilegiada en los Mercados de Predicción

El mercado de predicciones Kalshi está implementando nuevas medidas de cumplimiento orientadas a abordar las crecientes preocupaciones sobre el uso de información privilegiada, informó el exchange el martes, en la más reciente defensa de un sector que enfrenta cada vez más este tipo de denuncias.

El nuevo requisito aplica a los mercados considerados de mayor riesgo por información privilegiada o manipulación del mercado, según señaló Kalshi en una publicación de blog.

La norma de divulgación entra en vigor únicamente para los mercados que el exchange identifica como de mayor riesgo de uso de información privilegiada o manipulación, como contratos vinculados al desempeño corporativo, la seguridad nacional y puntos de conflicto geopolítico como la guerra con Irán.

Los traders que alcancen ese umbral deberán completar un formulario en línea con sus datos laborales. Kalshi afirmó que no verificará la información a menos que ya haya una investigación en curso, aunque podría restringir a algunos usuarios de contratos individuales dependiendo de dónde trabajen.

Puntuación de riesgo

Junto con el requisito de divulgación, Kalshi anunció un “marco de puntuación de riesgo” diseñado para identificar mercados con mayor exposición al uso de información privilegiada.

Cuando se propone listar un mercado, este pasa por un sistema que evalúa seis factores, como el riesgo de KPI o eventos corporativos, el riesgo de concentración de resultados, la importancia del mercado, el riesgo regulatorio, el riesgo de información privilegiada no tradicional y el riesgo para la seguridad nacional.

Los mercados de menor relevancia con alto riesgo de información privilegiada o manipulación podrían ser rechazados para su listado por completo.

El marco también evalúa si los mercados representan posibles riesgos para la seguridad nacional.

“Al realizar una evaluación del riesgo de seguridad nacional que un mercado podría presentar antes de listarlo, podemos prevenir mejor que eventos peligrosos tengan un efecto negativo en nuestros mercados, o viceversa”, escribió en el comunicado Robert DeNault, director de cumplimiento de Kalshi.

Entre otras medidas se incluyen herramientas ampliadas para denunciantes que permiten a los usuarios reportar actividades sospechosas directamente al equipo de vigilancia de la empresa, el cual monitorea los libros de órdenes públicos las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

El Comité de Auditoría de Vigilancia independiente, designado para supervisar el programa de integridad y cumplimiento, continuará entregando informes trimestrales.

Kalshi confirmó el martes que ha abierto más de 150 investigaciones este año, bloqueado más de 100 posibles operaciones con información privilegiada mediante nuevas herramientas de detección, remitido más de 20 casos a las autoridades y tomado cinco medidas disciplinarias.

La plataforma multó y suspendió a tres candidatos políticos este año por operar en sus propias elecciones, una conducta que describió como “uso de información privilegiada política”. La semana pasada, el representante Bryan Steil (R-WI) anunció planes para agregar un lenguaje al proyecto de ley de prohibición de acciones del Congreso que lo ampliaría para cubrir los mercados de predicciones.

En medio de esto, impulsado por más de $1.000 millones en volumen de futuros perpetuos en menos de una semana desde su lanzamiento, según datos compartidos con CNBC, Kalshi no ha tardado en ampliar su alcance, presentando la autocertificación de contratos vinculados a 12 grandes altcoins, como Ethereum, XRP, Solana y Dogecoin.

Un filtro útil

La métrica de divulgación del empleador es “un filtro útil, no una solución”, afirmó a Decrypt Marcin Kazmierczak, cofundador y COO del oráculo modular Redstone.

El enfoque detectará casos evidentes, como un empleado operando en el contrato de resultados de su propia empresa, pero tiene limitaciones estructurales, señaló Kazmierczak, indicando que es autodeclarado y que Kalshi solo verifica cuando se activa una investigación, lo que da “a los honestos que divulgan y a los malos actores un incentivo para no hacerlo”.

La información material no pública “rara vez circula a través de una línea laboral clara”, agregó Kazmierczak, señalando que fluye a través de contratistas, proveedores, asesores, amigos y familiares, “ninguno de los cuales aparece en un campo de empleador”.

La divulgación funciona mejor “como un insumo para la capa de puntuación de riesgo y vigilancia”, dijo, y no “como un filtro por sí solo”.

El mayor riesgo es el exceso, señaló Kazmierczak, destacando que los mercados de predicciones son precisos precisamente porque los participantes informados operan con base en lo que saben.

Kazmierczak indicó que existe “una diferencia significativa entre alguien que opera con base en conocimiento y experiencia legítimos y alguien que lo hace con información material no pública”, advirtiendo que verificaciones de empleador demasiado amplias podrían terminar restringiendo a participantes legítimos junto con verdaderos insiders.

Señaló que los usuarios deberían tener respuestas claras sobre cómo se almacenan, acceden y comparten con los reguladores los datos de empleo.

“Nada de esto es inusual”, afirmó Kazmierczak, indicando que los corredores regulados enfrentan obligaciones similares. Sin embargo, dijo que se trata de “territorio nuevo para un mercado de predicciones” y que los usuarios deberían esperar los mismos estándares aplicados a los venues financieros que manejan datos de identidad y conflictos de interés.