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Segunda ley del Senado dirigida a la operación interna en mercados de predicción
Un grupo bipartidista de senadores presentó el Proyecto de Ley de Integridad Pública en los Mercados de Predicción Financiera de 2026 el jueves, prohibiendo a los funcionarios gubernamentales usar información no pública para negociar contratos de mercados de predicción e imponiendo multas equivalentes al doble de las ganancias obtenidas. Es el segundo proyecto de ley de mercado de predicción presentado solo esta semana. Ese ritmo no es una coincidencia. Es una señal legislativa coordinada.
El proyecto de ley cubre al presidente, al vicepresidente, a los miembros del Congreso, a los designados políticos y a los empleados de agencias regulatorias ejecutivas e independientes. Cualquier apuesta de contrato por encima de $250 debe ser reportada a una oficina de ética supervisora dentro de los 30 días, con requisitos de divulgación que incluyen precio, posición, nombre de la plataforma y ganancia o pérdida.
El Congreso está trazando una línea alrededor de los mercados de predicción como un nuevo vector para el comercio de información privilegiada. Dos proyectos de ley en cinco días significa que esto ya no es una preocupación marginal.
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El Proyecto de Ley: Lo que la Ley de Integridad Pública realmente Prohíbe
Los senadores Todd Young, Elissa Slotkin, John Curtis y Adam Schiff presentaron el proyecto de ley en la segunda sesión del 119º Congreso. La legislación define la información privilegiada como cualquier cosa que un “inversor razonable consideraría importante” al tomar una decisión en el mercado de predicción que no está disponible públicamente — un estándar deliberadamente amplio para cubrir el conocimiento de políticas, decisiones regulatorias y acciones gubernamentales antes de que sean anunciadas.
El marco de reporte requiere que los funcionarios divulguen el número de contratos comprados, el precio y la marca de tiempo de cada transacción, el nombre del contrato, la posición tomada, la plataforma de negociación utilizada y cualquier ganancia o pérdida. Ese nivel de granularidad refleja los requisitos de divulgación de valores, no la supervisión de apuestas casuales.
La senadora Slotkin enmarcó el proyecto de ley de manera contundente: “Nadie debería beneficiarse de la información y el conocimiento adquiridos como servidor público, punto.” Agregó que el proyecto de ley “tiene dientes reales para asegurar que aquellos que rompan estas reglas enfrenten consecuencias reales.” La estructura de penalización por doble ganancia está diseñada para eliminar cualquier lógica financiera detrás de la violación.
Este proyecto de ley sigue al PREDICT Act, presentado el 25 de marzo de 2026, por los representantes Nikki Budzinski (D-IL) y Adrian Smith (R-NE), que impone sanciones civiles del 10% del valor de la transacción más la devolución total de las ganancias al Tesoro de EE. UU. El PREDICT Act extiende las prohibiciones de negociación a cónyuges, hijos dependientes y posiciones del Programa Ejecutivo — un alcance personal más amplio que el proyecto de ley del Senado. Juntos, cubren casi todas las categorías de funcionarios federales y sus hogares inmediatos.
El representante Adrian Smith resumió la justificación bipartidista: “Nuestro proyecto de ley de sentido común y bipartidista dará a los estadounidenses la confianza de que las decisiones de sus funcionarios electos están guiadas por el mérito, no por el beneficio personal.” Ambos proyectos de ley apuntan específicamente a plataformas, incluidas Kalshi y Polymarket, que han surgido como los principales lugares de mercado de predicción accesibles en EE. UU.
El esfuerzo del Senado de Curtis-Schiff, presentado a principios de esta semana, también introdujo una medida complementaria que apunta a contratos de apuestas deportivas en plataformas de predicción, un tercer eje legislativo que corre paralelo al enfoque de comercio de información privilegiada. Ese alcance más amplio sugiere que la intención del Congreso se extiende más allá de los mercados de eventos políticos hacia toda la categoría de mercado de predicción.
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