Simulación Monte Carlo de la presidencial 2026: qué tan firme es el resultado y qué lo mueve

16 de junio de 2026 · 12 min de lectura · Por Ariel Andrés Sánchez Rojas — CASTOR Elecciones

Las encuestas son una fotografía con error de muestreo. Nosotros partimos del voto que ya está en las urnas: sembramos un simulador de la elección presidencial con los retornos reales de 34.117 actas E-14 del Senado 2026 (259 municipios) y lo anclamos al resultado oficial de primera vuelta. No buscamos predecir —el resultado ya se conoce— sino medir qué tan firme es el desenlace y qué variable lo gobierna. Es un motor de sensibilidad.

⚡ Lo esencial: el modelo, alimentado solo con voto del Senado y márgenes nacionales reales, reproduce el resultado de primera vuelta sin ajuste manual. Con esa validación, proyecta la segunda vuelta del 21 de junio: De La Espriella cruza el 50 % en todo el rango plausible de transferencias, y la variable que decide no es la logística territorial sino el desplazamiento de opinión nacional.
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De qué partimos: voto real, no encuestas

La materia prima no es intención de voto declarada en un sondeo, sino el voto efectivamente depositado y leído de las actas E-14 del Senado 2026, procesadas con OCR auditado. De ahí construimos el mapa de dónde está el voto, municipio por municipio.

34.117Actas E-14 procesadas
259Municipios con mapa de voto
5,07 MVotos cubiertos
270.000Elecciones simuladas

Usamos la huella territorial del Movimiento Salvación Nacional como prior espacial (proxy declarado, no observado) de la candidatura de De La Espriella, y anclamos los márgenes nacionales al resultado oficial del 31 de mayo de 2026 (Tabla 1).

CandidaturaCoaliciónVotos%
Abelardo De La EspriellaDefensores de la Patria10.360.44943,74 %
Iván CepedaPacto Histórico9.687.72440,90 %
Paloma ValenciaCentro Democrático1.639.5026,92 %
Sergio FajardoIndependiente / centro1.008.9244,26 %
Blanco / nulo / otros4,19 %
Tabla 1. Resultado oficial de primera vuelta, 31 de mayo de 2026 (Registraduría, 99,99 % de mesas).

Cómo funciona el simulador

Para cada réplica y cada candidatura, el modelo procede en tres pasos. Primero perturba el voto nacional con un desplazamiento de opinión; segundo, hereda un factor de participación por región; tercero, reconcilia el prior espacial con el margen nacional para repartir el voto sobre los municipios. La agregación admite forma cerrada (evita el arreglo tridimensional):

voto[s,k] = ( share_real[k] + swing[s,k] ) · Σ_m P[m,k] · turnout[s, región(m)]

De ahí derivamos el voto entre válidos, el orden de las candidaturas, el paso a segunda vuelta y el evento de victoria en primera. El generador de aleatorios se siembra de forma determinista, de modo que toda corrida es reproducible.

Validación: el modelo reproduce el resultado real

Corrido en su escenario central —sin perturbar las medias— el modelo recupera el orden y la magnitud del resultado oficial sin ajuste manual. Que un modelo alimentado solo con retornos del Senado reproduzca el resultado presidencial es la evidencia que habilita usarlo para mirar hacia adelante.

Distribución simulada del voto entre válidos por candidato; la línea punteada marca el resultado real.
Gráfica 1. Distribución simulada del voto entre válidos en primera vuelta. La línea punteada marca el resultado real de cada candidatura.
CandidaturaVoto medioBanda p05–p95P(1.er lugar)P(2.ª vuelta)
De La Espriella45,6 %42,2–49,1 %78,3 %100 %
Cepeda42,7 %39,4–46,1 %21,7 %100 %
Paloma Valencia7,2 %4,8–9,6 %0 %0 %
Fajardo4,4 %2,5–6,4 %0 %0 %
Tabla 2. Escenario central calibrado (12.000 réplicas, entre válidos). La probabilidad de que alguien superara el 50 % en primera vuelta es de apenas 2 %.

Qué variable mueve el resultado

El hallazgo metodológicamente más relevante es la descomposición de sensibilidad: el desplazamiento de opinión nacional domina por un orden de magnitud sobre la participación de cualquier región individual. La elección no se gobierna moviendo la participación de un departamento puntual —cuyo efecto es marginal— sino desplazando la opinión a escala nacional.

Descomposición de sensibilidad: rango del voto de De La Espriella por parámetro.
Gráfica 2. Sensibilidad: rango del voto de De La Espriella según cada parámetro (puntos porcentuales, máximo menos mínimo).

Estructura territorial del voto

La base territorial se concentra en el corredor andino, que aporta tres cuartas partes del voto de la fuerza ancla. El Caribe y el Pacífico, con participaciones por debajo del promedio, son terreno de expansión más que de bastión.

Estructura regional de la base territorial.
Gráfica 3. Porcentaje de la base territorial aportado por cada región natural.
Mapa coroplético del voto esperado de De La Espriella por departamento.
Gráfica 4. Mapa coroplético del voto esperado de De La Espriella por departamento, según el modelo. Tonos más intensos indican mayor participación esperada.

Segunda vuelta: ventaja estructural y riesgo de participación

Partiendo del resultado real, modelamos la transferencia del 15,36 % en disputa (Paloma 6,92 % + Fajardo 4,25 % + blanco/otros 4,19 %) entre los finalistas y la abstención. Bajo los supuestos de transferencia de arranque (30.000 réplicas), De La Espriella obtiene un voto a dos bandas de 53,5 % (banda 52,1–54,9 %) y un margen medio de +7 puntos —cifra coincidente con los sondeos públicos de balotaje—.

Frontera de consolidación: voto de De La Espriella a dos bandas según captación de cada bloque.
Gráfica 5. Frontera de consolidación: voto de De La Espriella a dos bandas según cuánto capta del voto de Paloma (horizontal) y de Fajardo (vertical). Verde = supera el 50 %.

La candidatura cruza el 50 % en la totalidad del barrido: incluso en el reparto menos favorable plausible, supera el umbral. Si la aritmética del voto en disputa ya favorece a la candidatura, el riesgo material no está en capturar ese pool sino en la participación de la base propia: el voto solo desciende al empate técnico en un único escenario extremo —que su base se retraiga mientras la de Cepeda acude completa—.

Batalla de participación: voto de De La Espriella según retención de bases.
Gráfica 6. Batalla de participación: el empate técnico solo aparece en la esquina de máxima desmovilización propia.

Desempeño: el cómputo es liviano

El núcleo vectorizado ejecuta 270.000 réplicas en 0,1 s y 5,4 millones en 1,6 s en un solo proceso. La orquestación distribuida (Dask) solo se aproxima al punto de equilibrio por encima de decenas de millones de réplicas; la dejamos lista para grids combinatorios mayores.

Tiempo de cómputo por número de réplicas, un proceso vs Dask.
Gráfica 7. Tiempo de cómputo por número de réplicas: el núcleo resuelve millones de simulaciones en segundos.

Qué es dato y qué es supuesto

No vendemos certezas que no existen. La tabla siguiente separa lo observado de lo inferido; los supuestos son configurables y auditables, y los datos por municipio están disponibles en el CSV descargable.

PiezaTipoOrigen
Base territorial por municipioDato real34.117 actas E-14 Senado 2026
Resultado nacional de primera vueltaDato realRegistraduría, 99,99 % mesas
Base de Senado ≈ base presidencialSupuesto (proxy)Afinidad de bloque, base solapada
Reparto del voto y rangos de incertidumbreSupuesto expertoConfigurable

El instrumento es, en su estado actual, un motor de sensibilidad y no un predictor calibrado: sin histórico presidencial ni encuestas propias, las distribuciones de incertidumbre son supuestos del analista, no parámetros estimados. La arquitectura deja previstos los puntos para incorporar esa calibración.

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