Simulación Monte Carlo de la presidencial 2026: qué tan firme es el resultado y qué lo mueve
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.
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.
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).
| Candidatura | Coalición | Votos | % |
|---|---|---|---|
| Abelardo De La Espriella | Defensores de la Patria | 10.360.449 | 43,74 % |
| Iván Cepeda | Pacto Histórico | 9.687.724 | 40,90 % |
| Paloma Valencia | Centro Democrático | 1.639.502 | 6,92 % |
| Sergio Fajardo | Independiente / centro | 1.008.924 | 4,26 % |
| Blanco / nulo / otros | — | — | 4,19 % |
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):
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.
| Candidatura | Voto medio | Banda p05–p95 | P(1.er lugar) | P(2.ª vuelta) |
|---|---|---|---|---|
| De La Espriella | 45,6 % | 42,2–49,1 % | 78,3 % | 100 % |
| Cepeda | 42,7 % | 39,4–46,1 % | 21,7 % | 100 % |
| Paloma Valencia | 7,2 % | 4,8–9,6 % | 0 % | 0 % |
| Fajardo | 4,4 % | 2,5–6,4 % | 0 % | 0 % |
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.
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.
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—.
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—.
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.
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.
| Pieza | Tipo | Origen |
|---|---|---|
| Base territorial por municipio | Dato real | 34.117 actas E-14 Senado 2026 |
| Resultado nacional de primera vuelta | Dato real | Registraduría, 99,99 % mesas |
| Base de Senado ≈ base presidencial | Supuesto (proxy) | Afinidad de bloque, base solapada |
| Reparto del voto y rangos de incertidumbre | Supuesto experto | Configurable |
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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