Grandes bancos de Wall Street estão apertando as regras para funcionários em mercados de previsão, à medida que crescem as preocupações com o uso de informações confidenciais em plataformas como Polymarket e Kalshi.
Goldman Sachs, Morgan Stanley, JPMorgan Chase e Bank of America adicionaram ou atualizaram restrições que abrangem contratos de eventos, de acordo com um relatório da Reuters. As políticas visam reduzir os riscos de insider trading e conflito de interesses.
O Goldman Sachs proibiu seus funcionários de negociar contratos de previsão ligados a mercados financeiros, eventos políticos e outros assuntos que possam criar um conflito real ou percebido com o banco, seus clientes ou o setor financeiro.
A política supostamente cobre dados macroeconômicos, eleições, geopolítica e eventos envolvendo o Goldman Sachs. No entanto, os funcionários podem continuar a negociar contratos relacionados a esportes e entretenimento. Violações repetidas podem levar a ações disciplinares ou à perda de lucros de negociações proibidas.
O Morgan Stanley também incluiu regras para mercados de previsão em seu código de conduta para funcionários, embora o banco não tenha divulgado o escopo total dessas restrições.
Enquanto isso, o Bank of America recentemente deu aos funcionários exemplos mais claros de atividades proibidas. Sua política restringe contratos envolvendo desenvolvimentos específicos da empresa, dados macroeconômicos e serviços financeiros. As regras existentes do JPMorgan proíbem funcionários de negociar com informações confidenciais, inclusive por meio de mercados de previsão.
As mudanças na política seguem um caso federal envolvendo o engenheiro de software do Google, Michele Spagnuolo. Os promotores alegam que ele usou dados confidenciais de pesquisa do Google para ganhar mais de US$ 1,2 milhão no Polymarket.
De acordo com a queixa do Departamento de Justiça, Spagnuolo supostamente acessou informações internas de tendências antes de negociar em mercados conectados aos resultados de pesquisa do Google.
Os promotores disseram que ele arriscou cerca de US$ 2,75 milhões por meio de uma conta chamada “AlphaRaccoon” entre outubro e dezembro de 2025. Suas negociações supostamente geraram US$ 1,2 milhão depois que o Google divulgou publicamente as informações relevantes.
As acusações permanecem alegações, e Spagnuolo é considerado inocente até prova em contrário. No entanto, o caso mostrou como os funcionários poderiam usar informações que não afetam o preço das ações de uma empresa para lucrar com contratos de eventos.
Legisladores também examinaram se as plataformas de previsão podem detectar usuários que negociam com informações classificadas ou não públicas.
Enquanto isso, o Comitê de Supervisão da Câmara solicitou registros do Polymarket e da Kalshi após relatos de negociações suspeitas ligadas a eventos militares e políticos.
A investigação incluiu alegações de que um sargento do Exército dos EUA ganhou mais de US$ 409.000 usando informações classificadas conectadas a uma operação militar envolvendo o ex-presidente venezuelano Nicolás Maduro. Essas alegações também permanecem sujeitas a processos judiciais.
Enquanto isso, o Congresso tem considerado restrições à negociação em mercados de previsão por funcionários do governo. As propostas buscam impedir que funcionários apostem em resultados políticos ou questões de políticas públicas que possam influenciar ou ter conhecimento antes do público.
Operadores de mercados de previsão responderam expandindo os sistemas de conformidade. A Kalshi criou um comitê de vigilância independente e fez parceria com a Solidus Labs para monitorar negociações suspeitas e possível manipulação.
A Kalshi também introduziu divulgações de empregadores para usuários que negociam em mercados sensíveis. Seus sistemas atribuem pontuações de risco a contratos envolvendo desempenho corporativo, segurança nacional e outros assuntos que podem atrair negociadores com informações privadas.
Ainda assim, os pesquisadores discordam sobre o quão rigorosas as regras deveriam se tornar. Um estudo recente, coberto pelo crypto.news, descobriu que proibições abrangentes de insider trading poderiam reduzir a precisão do mercado de previsão, removendo informações dos preços.
O estudo apoiou uma fiscalização mais rigorosa quando os negociadores obtêm informações por meio de vazamentos, registros roubados ou controle direto sobre um resultado. No entanto, separou esses casos de negociadores que obtêm uma vantagem por meio de pesquisa pública.
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