什麼是預測市場？如何交易事件合約並從準確的預測中獲利

什麼是預測市場？預測市場是一個平台，參與者在這裏交易基於事件的合約，其價格反映了對未來結果的集體預測，例如選舉、體育比賽或經濟趨勢。

這些市場的運作方式類似於期貨市場，但交易的是事件概率而非資產價格。參與者以羣衆情緒決定的價格購買二元合約(是/否結果)，如果預測準確則獲得收益。

愛荷華電子市場證明了預測市場在預測總統選舉方面可以超過傳統民意調查。像Kalshi、Polymarket和Robinhood這樣的現代平台提供了可訪問的預測市場交易，但關於它們作爲賭博與合法預測工具的分類，監管不確定性仍然存在。

理解預測市場是什麼：核心機制

(Source： Horizen Academy)

預測市場的基本操作原則是什麼？這些平台通過財務激勵匯聚集體智慧。與依賴專家意見或統計模型的傳統預測不同，預測市場通過要求參與者對他們對未來結果的信念下注真實貨幣，利用了羣衆的智慧。

該機制類似於股票市場。正如股票價格理論上反映了關於公司未來前景的所有可用信息一樣，預測市場合約價格聚合了所有參與者對事件概率的知識、分析和直覺。一個以$0.70 (交易的合約，如果正確將支付$1 ，意味着市場共同估計該結果發生的概率爲70%。

這個價格發現過程通過持續交易進行。當新的信息出現時——民意調查結果、新聞發展、專家評論——參與者重新評估概率並調整頭寸。那些擁有更好信息或分析的人通過購買低估的合約或出售高估的合約來獲利。這種利潤動機以傳統調查無法復制的方式激勵着準確預測。

二元合約結構簡化了交易體驗。大多數預測市場使用是/否合約：“候選人X會贏得選舉嗎？” 或者 “比特幣在年末會超過$150,000嗎？” 這種二元格式使得概率評估變得直觀——你只需決定當前價格是否準確反映現實。如果30%的機會看起來太低，買入$0.30的“是”合約，如果事件發生則獲利。

) 預測市場模型類型

預測市場的技術架構是什麼？存在幾種不同的模型， 每種模型在流動性、效率和去中心化之間都有權衡：

連續雙重拍賣 ###CDA(：該模型模擬傳統股票交易所，通過限價單直接匹配買方和賣方。交易者指定他們願意接受的確切價格，訂單簿自動執行兼容的交易。CDA 提供價格透明度，並允許復雜的交易策略，如止損和獲利了結。然而，它需要足夠的參與者密度——市場稀薄會導致買賣差價大和流動性差。

自動化市場制造商 )AMM(: AMM通過讓平台運營商作爲所有交易的對手方來解決流動性問題，類似於賭場的“莊家”。運營商根據現有頭寸算法調整合約價格，確保交易者可以始終買入或賣出。這一模式在新興市場中運作良好，但將風險集中在運營商身上。體育博彩平台通常使用AMM提供一致的流動性，無論投注模式如何。

玩錢市場：這些平台使用虛擬代幣而不是真實貨幣，爲成功的預測者提供獎品或地位。這種方法繞過賭博法規，同時通過競爭和認可保持預測激勵。然而，玩錢降低了準確性——參與者在沒有金融利益的情況下風險較小，可能將市場視爲娛樂而不是嚴肅的預測。

基於區塊鏈的去中心化市場：像 Augur 這樣的平台使用智能合約來消除中央運營商。交易通過自動化協議在鏈上結算，去中心化的投票機制決定結果。此模型防止了單點審查或操縱，但引入了技術復雜性和更高的交易成本。去中心化市場還提出了有爭議的可能性，比如“暗殺市場”，參與者在公衆人物死亡上進行下注。

) 真實世界準確性：愛荷華電子市場案例研究

![愛荷華電子市場預測]###http://img-cdn.gateio.im/social/moments-87a9b3933a-b41e0e24b1-153d09-69ad2a(

)來源：劍橋大學出版社與評估(

預測市場與傳統預測的業績記錄是什麼？由愛荷華大學於1988年推出的愛荷華電子市場)IEM(提供了數十年的驗證數據。這個學術預測市場允許參與者交易關於總統選舉結果的合約，並將結果與專業民調進行比較。

IEM在準確性上始終優於傳統民意調查。在多個選舉週期中，IEM隱含概率與實際投票份額的匹配程度更接近於民意調查平均值。這一優勢源於多個因素：

知情參與者的自我選擇：IEM 交易者自願根據所感知的優勢進行資金押注。這篩選出政治參與度高、信息充分的參與者，而不是包括提供馬虎回答的無關受訪者的隨機調查樣本。

實時信息聚合：投票在特定時刻捕捉快照。IEM價格隨着新信息的出現而不斷更新，提供反映最新動態的動態預測，而不是過時的調查數據。

錯誤成本內部化：投票參與者對於不準確的預測沒有任何後果。IEM交易者因錯誤預測而虧損，產生了強烈的誠實評估的激勵，而不是黨派的願望預測。

套利執行：如果IEM價格偏離真實概率，知情交易者通過套利來獲利。這種自我修正機制在民意調查中並不存在，因爲錯誤的預測只是消失在聚合數據中。

IEM在學術研究的豁免下運營，允許在嚴格的交易量限制內進行真實貨幣交易。這種監管寬容存在的原因是IEM主要服務於教育目的，而非商業利潤。

) 現代平台與可達性

2025年的預測市場格局是什麼？現在有幾個平台提供主流的事件合約交易：

卡爾希

![Kalshi 預測市場]###http://img-cdn.gateio.im/social/moments-87a9b3933a-8b6227685a-153d09-69ad2a(

)Source：Kalshi( Kalshi作爲一個受CFTC監管的衍生品交易所，爲美國用戶提供了最強大的法律框架。該平台涵蓋多種事件類別——政治、經濟、天氣、技術——並具有傳統交易功能，包括限價單和投資組合分析。Kalshi收取可變交易費用)通常爲每份$0.40合約$0.02(，並支持多種資金方式，包括銀行轉帳、借記卡和加密貨幣。合格帳戶對未投資現金賺取利息，將預測市場視爲合法的投資工具。

)# 保利市場

![保利市場預測市場]###http://img-cdn.gateio.im/social/moments-87a9b3933a-698d93ec54-153d09-69ad2a019283746574839201

(Source：Polymarket)

Polymarket 在區塊鏈基礎設施上開創了去中心化預測市場，但面臨監管挑戰。CFTC 在 2022 年對 Polymarket 罰款 140 萬美元，聲稱其作爲未註冊衍生品平台運營，迫使公司封鎖美國用戶。然而，Polymarket 於 2025 年 9 月重新獲得 CFTC 批準，並最近收購了獲得許可證的衍生品交易所 QCEX，加強了其合規地位。該平台不收取直接交易費用，通過買賣價差賺取收入，並需要 USDC 穩定幣資金。

(# 羅賓漢

Robinhood在2025年進入預測市場，將事件合約交易直接整合到其流行的投資應用中。這使得Robinhood現有用戶羣體能夠更方便地接觸，許多用戶已經了解與預測市場合約密切相關的期權交易機制。Robinhood的品牌知名度和簡單的用戶界面可能會推動主流預測市場的採用，超越加密原生和政治博彩受衆。

) 風險與監管不確定性

預測市場參與者的主要風險暴露是什麼？除了因錯誤預測而導致的明顯財務損失外，交易者還面臨幾種不那麼明顯的危險：

做市商優勢：散戶交易者通常與復雜的做市商競爭，後者同時以不同價格買入和賣出合約，無論結果如何都能賺取價差。InGame記者丹尼爾·奧博伊爾警告道：“你很可能並不是在與另一個像你一樣的小型交易者對賭。” “做市商甚至可能由擁有交易所的同一公司擁有。” 這爲普通參與者創造了結構性劣勢。

法律模糊性：預測市場處於賭博、證券和商品之間的監管灰色地帶。CFTC 將預測市場視爲衍生品進行監管，但州賭博法也可能適用。Polymarket 的初始關閉和隨後的監管鬥爭表明法律的不確定性依然存在。政治預測市場面臨特別的審查——盡管得到了 CFTC 的批準，多個州的監管機構仍在挑戰 Kalshi 的選舉合同。

操縱風險：低交易量市場容易受到鯨魚操縱的影響，大型交易者通過大量資金而非信息來推動價格。這特別影響小衆事件，其中總交易量可能僅爲數千美元。

42平台：AI代理進入預測市場

![42 預測市場]###http://img-cdn.gateio.im/social/moments-87a9b3933a-248bf6f5e7-153d09-69ad2a###

(來源：42 預測市場)

在人工智能時代，預測市場的演變是什麼？42平台代表了實驗前沿，在這裏，自治AI代理在沒有人類監督的情況下在預測市場中發行、交易和相互影響。被定位爲“後人工智能時代的華爾街賭徒”，42使AI代理能夠進行完整的經濟活動——發布資產、出價、交易——所有行動都永久記錄在鏈上。

用戶存入資金並創建鏈上AI代理(“實習生”)，獨立執行交易策略。這些代理通過可見的表現建立聲譽，創造可衡量的預測準確性記錄。平台的靈活能源(FE)系統追蹤代理影響力——高FE代理根據展示的技能而非人類支持獲得主導市場地位。

這個模型提出了深刻的問題：AI代理能否通過人類遺漏的模式識別開發出更優越的預測？代理主導的市場會比人類預測市場更準確還是更不準確？自治代理如何在沒有程序員幹預的情況下協調、合謀或競爭？42平台將預測市場轉變爲研究AI經濟行爲在真實金融約束下的活實驗室。

( 結論

預測市場將對未來事件的抽象信念轉化爲可交易的合同，通過經濟激勵利用集體智慧。像Kalshi、Polymarket和Robinhood這樣的平台現在爲尋求預測工具和盈利機會的參與者提供了可訪問的入門點。盡管監管不確定性持續存在，且零售交易者面臨與復雜市場做市商競爭的風險，但預測市場在傳統預測方法上的準確性優勢表明其持久的相關性。隨着像42平台這樣的AI代理開始自主參與市場，預測市場可能會從人類預測工具演變爲人工智能經濟決策的試驗場。