作者： @MrRyanChi, Nox Ventures
1. 预测市场现状：金融游戏规则的改变者
预测市场（Prediction Market），这一由区块链技术驱动的新兴事件合约市场，正在潜移默化地重塑金融领域的游戏规则。作为一种新兴的金融工具，它正为投资者、机构以及个人用户提供前所未有的财富构建机遇。
纵观 2025 年的预测市场格局，三大核心趋势已然确立：
用户驱动的破圈增长：市场边界从 Web3 原生用户向外大幅扩张；
合规框架的成熟：监管确定性成为行业护城河；
技术与生态的内生进化：从单一平台向生态系统演进。
1.1 趋势一：指数级增长与市场牵引力
进入 2025 年第四季度，预测市场赛道展现出了惊人的爆发力。
核心数据复盘：
交易量激增： 截至 2025 年 12 月 1 日的一周内，预测市场每周名义总交易量（Total Notional Weekly Volume）已突破 38 亿美元。这一数字是 2024 年美国大选期间创下的 19 亿美元历史高点的两倍有余。
用户活跃度： 交易笔数从 2024 年 Q4 的 300 万笔跃升至目前的 1100 万笔，充分验证了用户基础的夯实与该金融工具的普及化。
持仓量（Open Interest）： 目前全网未平仓合约价值正逼近 3 亿美元 (Dune Analytics)，这表明平台上的资金并非快进快出，而是存在大量真实、持续的博弈与对冲需求。
这一轮增长不仅得益于 Kalshi 自 2025 年 8 月以来的强势崛起，也归功于 Opinion Labs、Limitless 和 Myriad 等新兴平台的快速扩张 (Dune Analytics)。
从区块链原生的视角来看，预测市场正在成为加密货币和代币投资之外的第三种资产配置选择。
Meme 赛道退潮：数据显示，Meme 币交易量暴跌 80% (vijays)；
链上衍生品遇冷：链上永续合约（Perp Dex）交易量下滑 30% (uwusanauwu)；
预测市场新高：在上述两者衰退的背景下，预测市场交易量却创下历史新高。
这表明，预测市场不再单纯依赖代币价格的波动，而是提供了一种类似于二元期权（Binary Options）的事件驱动型金融工具。它成功创造了一个独立于传统加密市场的流动性新格局，这种“资产隔离”对于当前的加密领域至关重要——它引入了新的血液和效用，成为 Web3 实现大规模采用（Mass Adoption）的关键入口。
1.2 趋势二：监管落锤与合规红利
“大规模采用”的叙事并非空谈，其背后是预测市场在合规与监管层面取得的里程碑式进展。正如 A16Z 发布的《2025 加密货币现状报告》(Trifan) 所指出的，监管已成为过去一年区块链开发者和创始人的核心议题。作为合规化的排头兵，预测市场迎来了光明的增长前景。
2025 年关键监管动态：
传统巨头入局：洲际交易所（ICE）正式投资 Polymarket (Intercontinental Exchange)；
CFTC 绿灯放行：继去年批准 Kalshi 后，CFTC 正式批准 Polymarket US 在美国运营；
FinTech 整合：Robinhood 和 Coinbase 等现有金融科技巨头开始深度涉足该领域 (Nikhilesh)；
衍生品巨头联手：2017 年比特币期货的先驱芝商所（CME Group）宣布与 FanDuel 合作，推出预测市场平台 (CME Group)。
全球监管的“冰火两重天”：
尽管美国市场捷报频传，但在全球范围内，监管套利空间正在缩小，合规门槛依旧存在。
欧盟：预测市场仍常被视为无牌照的赌博平台，而非金融事件合约，面临赌博委员会的严格审查。
亚洲：在新加坡等监管严格的国家，预测市场依然被明令禁止。
美国的监管路径正在将预测市场从“博彩”重新定义为“事件合约”。这种法律地位的明确化是机构资金入场的先决条件。虽然其他国家尚在观望，但美国的示范效应极有可能在未来几年引发全球监管框架的跟进。
1.3 趋势三：技术迭代与生态系统的构建
除了市场规模的扩大和监管的明晰，2025 年预测市场在技术透明度和实用性上也实现了质的飞跃。行业正从早期的“内部研发驱动”转向“生态合作与跨平台集成驱动”。
1. 受监管平台的代币化与链上化 (Tokenisation)
Kalshi 最初基于链下订单簿系统，现已开始与 Solana 等区块链合作，将其事件合约进行代币化 (Bambysheva)。
战略意图：此举旨在通过更高效的链上订单匹配和全球流动性引入，直接对标 Polymarket。
合规配套：针对链上市场的 KYC/AML（反洗钱）监管措施也已同步实施，实现了“链上技术+链下合规”的混合模式。
2. 开发者共建计划 (Buildership Initiative)
Polymarket、Kalshi、Opinion Labs 等平台纷纷开放 API，启动开发者计划。这促使了第三方交易终端、套利机器人等工具的爆发。
数据支撑：据 Dune Analytics 数据显示，仅在 Polymarket 上，由第三方平台构建的生态系统就贡献了超过 2 亿美金 的交易量 (“Polymarket Builders”)。这标志着预测市场正从单一的 DApp 向底层协议层（Protocol Layer）转型。
3. 主流媒体的深度集成
为了争夺“真相发现”的话语权，预测市场平台正积极与主流媒体融合，标榜自己为准确新闻和舆论的信息市场。
落地案例：Google Finance 和 CNN 等媒体巨头现在已接入预测市场数据，为受众提供更具前瞻性的洞察 (Wile; CoinCentral)。
理论基础：这一趋势完美契合了“群体智慧（Wisdom of Crowds）”理论，即市场价格往往比专家评论更能反映真实概率。
2. 预测市场的本质与运行机制
2.1 群体智慧与预测市场
预测市场的核心价值锚定于“群体智慧（Crowd Wisdom）”这一理念。早在 1907 年，群体智慧的概念就已萌芽，研究表明，独立判断的集合往往能提供比公认专家更准确的估算 (Galton)。近年来，实证数据进一步证实了群体智慧的存在。例如，在 2004 年出版的《群体的智慧》一书中，作者详细论述了该机制在商业、经济等领域的有效性 (Surowiecki)。
从本质上讲，预测市场是价格发现的市场效率与群体智慧的结合体。
尽管 2024-2025 年期间该赛道呈现指数级增长，但相关学术研究早在 2004 年就已奠定基础。《经济展望杂志》（Journal of Economic Perspective）的研究指出，预测市场在反映未来结果预期方面比传统民意调查更为准确，因为它通过激励机制促使用户主动寻求信息、提供真实情报，并提供了一种更优的多元观点聚合方式 (Wolfers and Zitzewitz 107)。2008 年，针对爱荷华电子市场（IEM）自 1988 年以来数据的研究也表明，预测市场在预测选举结果方面，历史表现优于传统调查 (Snowberg, Wolfers, and Zitzewitz)。
将视线转回 2024 年，美国总统大选预测市场的规模已增长至 24 亿美元，而 2004 年的市场规模仅为 35.5 万美元。Kalshi 和 Polymarket 等在线预测市场展现了显著的准确性和效率。研究显示，受有效市场假说驱动，尽管非理性行为可能导致特定扭曲，但总体而言，预测市场的准确性超过了其他数据源 (Clinton and Huang)。
区块链作为共识驱动的数字价值原生载体，为预测市场的运行提供了一个可编程、自动化、去中心化且不可篡改的基础设施。本报告的这一部分将深入剖析链上预测市场的具体结构。在此，我们将预测市场分为两类：一类是原生链上市场，如 Polymarket、Opinion Labs 和 Limitless；另一类是代币化的链下市场，如 Kalshi。
2.2 定价与清算机制
在深入技术细节之前，阐明预测市场的实际运作逻辑至关重要。
大多数情况下，预测市场涉及用户可交易的二元（是/否）合约。初始状态下，“是”和“否”的价格均为 0.5 美元。在最终清算时刻，对于结果正确的一方，每股价格将升至 1 美元；而对于结果错误的一方，每股价格将归零。
在最终清算之前，“是”和“否”的每股价格是动态波动的。换言之，赔率会随时间变化，并受公开或内幕新闻及信息的影响。然而，无论赔率如何波动，“是”和“否”的份额价格之和始终为 1。这意味着预测市场本质上是一个零和博弈，获胜者的收益来自于选择错误方的损失。
这一逻辑同样适用于更高级的预测市场，即除“是”和“否”之外存在多个选项的情况。例如，在选举中可能有 A、B、C 三方角逐唯一的获胜者。此类情况下，预测市场可以是三元、四元甚至更多元。尽管如此，所有选项的单股价格之和仍应等于 1。
总体而言，无论是链上还是链下市场，在定价和清算方面都严格遵循以下两条规则：
关于清算（Clearing）： 正确结果始终以每股 1.00 美元结算，错误结果以 0.00 美元结算。支付是自动执行的。在既定的清算时间后，赔率不再变化，用户也无法继续交易。由于结果可能存在变数且需要交叉验证，指定的清算时间与实际支付时间之间有时会观察到一定的时间差。
关于定价（Pricing）： 与期货和期权等其他合约形式一样，预测市场的每股价格取决于供需关系。因此，尽管 Polymarket 早期曾使用基于自动做市商（AMM）的流动性池模型进行对数定价，但目前大多数预测市场已普遍采用**订单簿（Order Book）**模式。
基于此，两类订单影响定价：提供流动性的限价单（Limit Order）和消耗流动性的市价单（Market Order）。价格由合约订单的匹配和交易决定。在此过程中，用户也可以选择“卖出是”或“卖出否”，正如二元期权一样，其结果等同于做空对立面 (Wang et al. 46)。
2.3 链上预测市场架构
基于上述定价和清算系统，链上预测市场的构建需要三个核心组件：
Gnosis 条件代币框架（Gnosis CTF）： 用于将事件代币化，并实现结果的链上结算。
交易匹配系统： 早期多采用自动做市商（AMM），目前主流已转向中心化限价订单簿系统（CLOB），用于订单匹配及清算前的实时定价。
预言机（Oracle）： 用于追踪现实世界中事件的实际结果，确保项目最终清算的公正性。
本节将逐一探讨这三个组件。
2.3.1 Gnosis 条件代币框架 (Gnosis CTF)
Gnosis 条件代币框架是一个基于 If-Else 逻辑的条件框架，主要由三个条件构成：问题、预言机结果和可选结果。由于索引集是一个 256 位数组，每个特定市场最多可支持 256 种不同的结果 (“Overview - Polymarket Documentation”)。
在执行层面，CTF 涵盖了预测市场代币生命周期的三个主要环节：铸造（Minting）、交易（Transactions）和赎回（Redemption）。
铸造： 最初，代币根据特定结果被铸造为“是”、“否”或其他代币。为了获得 CTF 代币，用户需要质押其他代币，通常为稳定币。在任何时间点，铸造出的代币都可以被出售，并用于赎回最初质押其中的代币。
交易与赎回： 随后，基于 CTF 的代币将通过 CLOB 或 AMM 在市场上进行交易，其价格反映了用户对不同事件概率的判断。清算时，预言机将返回最终结果，允许用户根据铸造时最初质押的稳定币进行赎回。
2.3.2 自动做市商与中心化限价订单簿系统
AMM 机制： 在 Polymarket 的早期阶段，其采用的自动做市商（AMM）系统类似于传统的去中心化交易所，以 Uniswap 为典型代表 (“Glossary”)。在传统的 AMM 中，交易对中的代币数量遵循恒定乘积公式。以 SOL/USDT 为例：设 SOL 的初始数量为 x，USDT 为 y，则流动性池中的乘积 x·y 始终为常数 k。如果用户用 SOL 兑换 USDT，池中的 USDT 余额增加，SOL 余额相应减少，从而导致池中以 USDT 计价的 SOL 价格上涨。
预测市场的 AMM 机制略显复杂，因为它不仅涉及 CTF 框架下的“是/否”代币，还需要基于第三种代币进行计价。如前所述，CTF 框架要求用户通过质押指定代币（如 USDC 和 USDT）来铸造“是/否”代币。简而言之，预测市场专用的 AMM 包含两个池：一是质押池，用于铸造“是/否”代币并在清算后提供奖励；二是AMM 类型流动性池，利用“是”和“否”代币的比率进行换算和估值，其价值锚定依赖于质押池中的 USDC。
CLOB 机制： 发展至今日，Polymarket 目前采用 CLOB（中心化限价订单簿）与 AMM 相结合的模式。这一转变旨在提高交易速度，并减少由 Gas 费等因素造成的摩擦成本。
目前的 CLOB 系统包含两层架构：链下订单簿层和链上结算层 (“CLOB Introduction - Polymarket Documentation”)。
链下订单簿层： 类似于永续合约的传统订单簿，由订单深度决定价格。例如，如果 0.57 价位有 100 个买单，0.59 价位有 100 个卖单，且最新成交价为 0.58，则代币价格即为 0.58。该模型确保了预测市场动态定价的基本原则得以延续。此外，当用户选择卖出“是/否”时，系统会将其与对立面进行匹配以实现更优结算，而非单纯的买入操作。换言之，“买入是”可被视为“卖出否”，反之亦然。
链上结算层： 类似于前文 AMM 部分提到的质押池，用户质押资产以铸造 ERC1155 格式的“是/否”代币 (“CLOB Introduction - Polymarket Documentation”)，且“是”与“否”代币在程序上是互补的。因此，具体的动态定价交易在链下进行，仅结算、铸造和赎回环节发生在链上。
此外，为了在订单簿深度不足时确保 CLOB 的流动性，Polymarket 为流动性提供者提供做市奖励 (“Liquidity Rewards - Polymarket Documentation”)，并在流动性不足时部分依赖 AMM 机制作为补充。
2.3.3 UMA 乐观预言机集成
对于像 Polymarket 这样的链上预测市场，UMA 乐观预言机（Optimistic Oracle）被用于结果决议。简而言之，在 UMA 系统下，白名单提案人直接向系统提交结果。经过 2 小时的公示期（Liveness Period），若无异议，决议将自动结算；若有异议，合约将重置 (“Resolution - Polymarket Documentation”)。
类似于比特币中有效防止拜占庭将军问题的各种工作量证明机制，成功的提案将获得奖励，同时作弊成本将超过潜在获利。因此，UMA 能够在去中心化且透明的系统中实现公平决议 (“FAQs | UMA Documentation”)。
目前，UMA 乐观预言机拥有约 37 个作为提案人的唯一地址，其中包括 Risk Labs 和 Polymarket 的员工，以及拥有过往良好记录的社区用户。截至目前，提案的准确率高达 99.7% (“UMA Restricts Resolution Proposers to 37 Whitelisted Addresses on Polymarket”)。虽然这在某种程度上具有中心化特征，但白名单之外的社区成员仍可通过在 Discord 上标记白名单地址来进行提案，且争议发起对所有人开放。
值得注意的是，尽管 UMA 占据了需要现实世界决议的预测市场的大部分份额，但特定市场（尤其是与加密货币价格相关的市场）会使用 Chainlink 等替代预言机 (Chainlink)。对于 Opinion Labs 和 Limitless 等其他链上市场，也存在其他的预言机解决方案。
2.4 链下预测市场与预测市场的代币化
在 Kalshi 等链下预测市场中，不存在预言机机制。因此，最终决议通常是中心化的。尽管如此，根据 CFTC 的要求，Kalshi 必须遵循一套严格的决议处理规则，这有助于最大限度地减少潜在的失误 (U.S. Commodity Futures Trading Commission; Kalshi)。
在定价方面，Kalshi 通过匹配引擎和标准化的云端基础设施使用中心化限价订单簿（CLOB）。因此，其最终定价模型与 Polymarket 并无显著差异 (“Orderbook Responses”)。
然而，Kalshi 并非原生链上平台；它正尝试利用区块链来解锁全球流动性并实现可组合性。类似于代币化股票、RWA（现实世界资产）或稳定币，Kalshi 选择在 Solana 区块链上对预测市场进行代币化 (Wang, John)。
此处采用了一种混合模型：Kalshi 保留其核心的订单簿结算和监管系统，同时允许用户在链上下单。这是通过将订单作为报价请求（RFQ）路由到 Kalshi 链下订单簿系统中的流动性提供者来实现的。匹配成功后，SPL 代币将在链上自动铸造（用于买入）或销毁（用于卖出/结算）。因此，链上用户可以通过钱包终端进行结算和购买 (Nath)。
Kalshi 预测市场中的 RFQ 模型以及支持链上异步和基于意图（Intent-based）交易的并发流动性程序，是通过 DFlow 实现并集成至 Jupiter 的。通过 DFlow API，在现有的 Web3 平台上交易代币化的 Kalshi 预测市场合约成为可能 (“Welcome to DFlow”)。
2.5 链上与链下预测市场对比
总体而言，Polymarket 与 Kalshi 之间的差异可归纳如下：
综上所述，关键差异在于各平台解决争议的方式以及用户参与的门槛。对于 Kalshi 而言，中心化的 CLOB 以及作为获得 CFTC 批准的先行者，提供了更深的流动性深度，从而带来更好的订单匹配体验。对于 Polymarket 而言，去中心化特性降低了全球用户参与的门槛。此外，在争议解决方面，取决于用户的价值判断，两者各有优劣。
在下一部分中，我们将详细讨论监管与合规方面的内容。
3. 预测市场监管
3.1 预测市场监管历史
最早受到正式监管的预测市场是爱荷华电子市场（Iowa Electronic Markets, IEM）。这是一个针对总统选举等政治结果的期货市场，成立于 1988 年，并于 1992 年获得了监管机构的“无异议函”（No-action letters）(U.S. Commodity Futures Trading Commission)。
正如美国商品期货交易委员会（CFTC）文件所示，IEM 之所以能受到监管，主要原因在于其非营利性质以及学术研究目的。为了确保教育价值优先于商业利益，参与者的资格也受到限制。在这个阶段，信息提供的正外部性已经被视为受监管预测市场的一个关键构成要素。
然而，尽管 IEM 成功合规，但千禧年后的预测市场发展并不顺利。
2011 年，受 CFTC 监管的指定合约市场（DCM）和衍生品清算组织（DCO）HedgeStreet 试图推出政治事件合约。然而，这一申请被 CFTC 驳回，理由是其性质涉及“博彩”（Gaming），即与用户进行对赌，这违反了《商品交易法》（CEA）第 5c 条 (Commodity Futures Trading Commission)。
时间快进到 2018 年，发生了 CFTC 起诉 Intrade 案。Intrade 作为一个提供事件合约服务的“场外商品期权平台”，因未注册而受到处罚。Intrade 因此被罚款 300 万美元，并被直接勒令关闭服务 (Commodity Futures Trading Commission)。
这一时期也出现了一些积极信号，由惠灵顿维多利亚大学建立的另一个专注于政治领域的预测市场平台 PredictIt 收到了 CFTC 的无异议函。然而，与 IEM 类似，PredictIt 虽然以教育目的为优先，但投资者在仓位上的投入金额也被设定了上限 (Clarke et al. v. Commodity Futures Trading Commission)。
总体而言，这一时期呈现出三个主要趋势：
首先，根据 CEA，基于 CLOB（中央限价订单簿）的事件合约被认定为“博彩”，这会导致审批被拒。
其次，在美国合法运营必须在 CFTC 进行注册。
第三，虽然预测市场的信息价值得到充分认可，但商业化被严格禁止，并且为了服务“公共利益”，投资规模设有上限。
因此，分别成立于 2020 年和 2018 年的 Polymarket 和 Kalshi 最初也面临类似的限制。对于 Kalshi，CFTC 发布命令禁止其合约，因为涉及“博彩” (KalshiEX LLC v. Commodity Futures Trading Commission, Complaint)；另一方面，Polymarket 由于在美国进行无监管运营，于 2022 年被罚款 140 万美元，并封锁了美国 IP 的访问 (Commodity Futures Trading Commission)。
然而，自 2024 年以来，Kalshi 和 Polymarket 都从领导层的变动和公众舆论的转变中受益匪浅。随着预测市场的创新性和对冲效益被发掘，针对这两家公司的诉讼被撤销，同时 CFTC 也批准了其商业化事件合约系统的运营 (Commodity Futures Trading Commission; Polymarket)。
总的来说，预测市场在其漫长的历史中一直受到高度限制，主要是因为根据 CEA，它们被定义为违背公共利益的“博彩”。然而，近期公众舆论的发展以及预测市场作为对冲工具价值的发现，为 Kalshi 和 Polymarket 等恰逢其时诞生的平台打开了新的大门，使它们成为首批受 CFTC 监管的预测市场平台。
3.2 当今全球监管格局
尽管预测市场在美国有所增长，但在美国以外的国家，严格的监管框架尚未建立。此外，大多数国家仍然关注预测市场的赌博属性，而非其事件合约属性。直到今天，总体的监管格局可概括如下：
3.3 其他预测市场及预测市场衍生品的现状
如上所述，在美国以外的大多数国家，预测市场缺乏明确的监管框架。因此，对于大多数国家而言，链上预测市场处于灰色地带，无需根据用户的 IP 地址进行地理封锁即可保持功能运作。
对于目前除 Kalshi 和 Polymarket 之外的其他预测市场（例如 Opinion Labs 和 Limitless），其法律地位尚不明确。尽管这些平台可以在全球大部分地区运营，但为了避免因在美国非法运营而面临潜在罚款，它们都对美国 IP 实施了地理封锁。
此外，虽然 Kalshi 和 Polymarket 受 CFTC 监管，但在其生态系统内构建的产品并未受到监管。例如，针对基于预测市场构建的特定项目，如允许用户抵押 Polymarket 持仓进行借贷的 Gondor，鉴于其性质类似于抵押品 (“What Is Gondor?”)，它可能反而落入美国证券交易委员会（SEC）的管辖范围。
4. 法律风险与担忧
尽管预测市场正逐渐被接纳为一种新型金融工具，但诸多法律与伦理风险仍悬而未决。
本节将探讨并反思围绕预测市场潜在的法律或伦理问题。
4.1 预测市场中的内幕交易与市场操纵
与其他金融市场一样，预测市场也经常面临内幕交易问题。然而更糟糕的是，与传统金融相比，在预测市场中界定恶意与良性内幕交易的界限要困难得多。在股票、债券和期货合约等传统金融工具中，内部人士利用未公开信息从散户投资者手中获利的行为，显然且合理地对市场弊大于利，因为他们仅仅是从那些没有信息的人手中夺走了流动性。
然而，预测市场的本质在于试图鼓励用户揭示其对特定事件的见解，从而创造公共效用。因此，在某些情况下（例如预测可能影响全球经济的潜在政治变革），内部人士进行交易并影响价格是有益的，因为这揭示了企业和个人可用于规避风险的见解。正如一些观点所认为的，内幕交易揭示了私有知识，从而提供了正外部性 (Hanson)。
然而，即便在预测市场中，仍存在明显的负面内幕交易，这些交易除了从散户手中夺取流动性外别无他用。Solomon MetaDAO 融资案便是一个例证。该案例涉及关于 Solomon 在 MetaDAO 上公开销售的总承诺金额的预测市场。鉴于加密市场的表现，许多用户认为承诺金额不会超过 4000 万；然而，在最后一刻，一笔巨额买单涌入，将总承诺金额推高至 1 亿以上。结果，所有押注“否”（NO，即认为不会达到该上限区间）的交易者均被清算。因此，Solomon 的内部人士通过在内部押注“是”（Yes）并操纵市场，获取了巨额利润 (Johnson)。在此类案例中，内幕操纵并不具备任何可预见的正面价值。
4.2 预测市场中的反洗钱（AML）风险
与任何加密货币市场或金融市场类似，预测市场（尤其是那些未受严格监管的链上预测市场）很容易被利用作为洗钱工具。具体手段可能各异，但如同传统股票市场或去中心化交易所（DEX）一样，“清洗交易”（Wash trading）绝对是可行的 (Miro)。
针对潜在的反洗钱风险，传统交易平台或经纪商提供了一个合适的解决方案：利用 KYC（了解你的客户）来验证资金来源并追踪收益。对于 Polymarket US 和 Kalshi，美国居民均需遵守严格的 KYC 程序。然而，对于链上 Polymarket 和即将推出的代币化 Kalshi Global，具体指引仍有待评估。鉴于 KYC 技术已在各大中心化交易所广泛使用且相当成熟，技术层面的实施预计会很直接。尽管如此，预测市场平台仍面临着在降低用户准入门槛与实施全面 KYC 以消除洗钱风险之间的权衡。
4.3 结果裁决争议
尽管如今链上预测市场使用的预言机技术已日臻成熟，或者像 Kalshi 这样的链下结算系统使用的是受监管的信息源，但结果裁决争议（Resolution Disputes）仍可能层出不穷，往往需要严格的规则、清晰的筛选机制等手段来解决。
一个著名的案例是 2025 年 7 月发生的泽连斯基“西装”市场案，这是一个规模达 2 亿美元的市场，赌注是乌克兰总统泽连斯基是否会身着西装出现在市场上。该市场的裁决引发了关于“西装”定义的争论，即什么构成了西装等等，这在很大程度上陷入了主观性的范畴 (Nguyen; Adejumo)。
由于现实情况的复杂性，特别是当结果偏离预期或难以定义时，争议的解决依然复杂棘手。关于公平性的讨论也可能随之而来，例如对于结果可能发生变化的事件（如体育比赛），应当通过何种方式来保证结算的公平性。
5. 预测市场产品对比
2026年开年，预测市场赛道已从2025年的选举驱动狂热转向更可持续的多元增长。全行业2025年累计交易量约440亿美元，其中Polymarket贡献约215亿美元，Kalshi约171亿美元，二者形成事实上的双寡头格局。
新兴平台如Opinion Labs与Limitless虽份额较小，却在宏观permissionless与L2高频领域展现出强劲势头，累计贡献超50亿美元体积。这反映出赛道的核心演变：从单一热点投机，向机构对冲、意见量化与日常波动交易的结构性扩展。
5.1 Polymarket：全球热点的链上流动性霸主
Polymarket在2025年巩固了链上预测市场的绝对领导地位，全年交易量达215亿美元（Forbes数据），占行业近半壁江山。平台由Shayne Coplan于2020年创立，这位27岁的的富一代（2025年估值90亿美元后）从曼哈顿公寓起步，将Polymarket打造成“去中心化真相引擎”。团队核心成员多来自量化与区块链领域，强调开放生态而非封闭运营。
技术设计上，Polymarket采用混合中心化限价订单簿（CLOB）与AMM机制，支持ERC1155条件代币框架（Gnosis CTF），定价动态反映供需；决议主要依赖UMA乐观预言机，辅以Chainlink/Pyth，提升争议处理效率（准确率超99%）。2025年新拓展包括与Parcl合作推出房地产价格指数市场，以及主流媒体深度集成（Google Finance实时显示赔率）。
Polymarket的获客渠道高度依赖病毒式热点传播：政治选举、crypto价格波动、甚至地缘事件（如Maduro相关市场单用户盈利超40万美元）通过X平台与KOL放大；除此之外，Polymaket Builder 开发者计划贡献超30%交易量，第三方终端与机器人生态进一步强化用户留存。
其独特定位体现在全球低门槛准入与事件广度——从互联网文化八卦到宏观政策，几乎无盲区；DeFi原生可组合性允许持仓抵押借贷（如Gondor协议），使Polymarket不仅是预测工具，更是信息资产的链上流通枢纽。
5.2 Kalshi：合规路径下的机构级对冲平台
不同于链上平台的激进，Kalshi从2018年起就选择与监管正面博弈，由MIT毕业生Tarek Mansour与Luana Lopes Lara创立。Mansour早年黎巴嫩经历铸就风险敏感，Lopes Lara从职业芭蕾转向量化，两人跨文化背景驱动平台强调专业风控。2025年融资后估值110亿美元，双创始人均成亿万富翁，Lopes Lara更成全球最年轻自制女性亿万富翁。
Kalshi的核心技术为链下中心化订单簿，结合Solana代币化实现DeFi桥接（DFlow RFQ模型，支持意图基交易与Jupiter集成）。决议完全中心化但受CFTC严格监管，确保零争议风险；市场设计高度专业化，如体育合约覆盖NFL实时得分线、宏观合约支持美联储利率多层级概率表达（例如“加息25bp vs 50bp vs 无变动”）。
Kalshi的增长主要来自传统渠道：体育赛事广告与机构合作驱动，2025年NFL周末单市场体积常超2亿美元；主流媒体如CNN/CNBC/Yahoo Finance实时接入赔率，吸引美国散户与对冲基金。开放兴趣稳定在1-2亿美元区间，订单簿深度支持百万美元级单笔交易无滑点。
近年来，Kalshi加速crypto转型：2025年8月聘请23岁crypto influencer与创业者John Wang（前Armor Labs创始人、Penn辍学生）担任Head of Crypto，推动on-chain扩张与crypto-native用户导入。12月，由Wang团队主导推出Solana代币化事件合约（通过DFlow API实现RFQ模型，与Jupiter深度集成），将链下流动性桥接到Solana生态，解锁全球crypto资金池并支持意图基交易。2025年底，Kalshi的crypto用户与链上交易量占比快速上升，平台目标12个月内整合所有主要crypto app（如Phantom钱包15百万用户接入），进一步挑战Polymarket的链上主导地位，同时保留合规核心优势。
Kalshi的增长主要来自传统渠道与新兴crypto桥接：体育赛事广告与机构合作驱动，2025年NFL周末单市场体积常超2亿美元；主流媒体如CNN/CNBC/Yahoo Finance实时接入赔率，结合Solana代币化吸引crypto交易者。除此之外，Kalshi的差异化优势显而易见：作为美国唯一全面受CFTC监管平台，它将预测市场重定义为合法事件合约，提供机构级深度流动性（如体育市场平均日交易超5亿美元）和专业多元结局合约（支持精细对冲，如利率分层或体育实时线），特别适合宏观不确定性下的风险管理，同时通过crypto转型扩展至高频链上用户，而非纯投机。
5.3 Opinion Labs：permissionless意见量化的黑马挑战者
Opinion Labs在2025年下半年异军突起，上线仅55天交易量即突破100亿美元（MEXC、AInvest数据），开放兴趣峰值1.1亿美元，主要集中在宏观经济数据合约。由YZi Labs领投孵化（种子轮500万美元），团队低调但专注DeFi与AI交叉，平台定位“动态意见与连续预测市场”。
技术栈全链上permissionless：用户可使用任意ERC-20代币创建市场，AI增强预言机显著降低决议争议；产品创新包括连续概率谱（非简单二元“是/否”）与社交意见量化，允许交易如“美联储2026年降息幅度分布”或“特定政策情绪指数”。
获客依赖DeFi激励机制：points farming与yield活动快速聚拢社区，用户通过参与宏观合约（如利率决策）赚取积分，潜在airdrop预期进一步放大粘性。2025年底迅速跻身行业前三，体现“意见即资产”叙事在不确定环境下的强大共鸣。
Opinion Labs的核心价值在于彻底的permissionless创新——任何人可即时创建并交易自定义意见市场，结合AI oracle实现透明连续定价，填补了传统预测市场在宏观深度与社交量化上的空白，成为群体智慧向资产化深化的代表性实验。
5.4 Limitless：L2极速高频的短期波动捕手
构建于Base链的Limitless在2025年专注细分赛道，交易量从7月800万美元飙升至12月7.6亿美元（Yahoo Finance、CoinMarketCap），种子轮融资1000万美元（1confirmation领投）。团队背景聚焦高频交易与L2基础设施，平台明确针对小时/同日级crypto与股票价格预测。
产品设计极简高效：自然语言市场创建（如直接输入“BTC今晚8点前破7万美元？”），Base L2确保gas费近零与极速订单匹配；结算即时无清算风险，模糊了预测市场与永续合约边界。LMTS代币TGE后进一步激励流动性。
增长源于L2低成本优势：吸引Deribit式高频玩家，通过社交分享与钱包直连（如潜在Trust Wallet集成）实现病毒扩散；短期市场如“股票盘后波动”或“crypto小时线”成为标志，单日高频交易笔数领先同类。
Limitless的定位清晰：通过极速执行、极低摩擦成本与自然语言门槛，提供接近实时波动的快节奏博弈体验，特别适合crypto与股票短期交易者，在L2生态中建立独特高频壁垒。
5.5 多维度对比
综上，四平台已形成清晰生态位分层：Polymarket主宰全球热点与链上流动性，Kalshi提供合规机构对冲，Opinion Labs推动permissionless意见深化，Limitless锁定L2高频细分。2026年，随着跨平台聚合器兴起、代币经济成熟与监管全球跟进，预测市场作为“信息即资产”核心基础设施的系统性重要性将进一步显现。
6. 核心交易盈利模式
预测市场的交易生态已从早期简单的二元押注，演变为高度专业化的“信息金融”战场。2025年链上交易笔数突破9500万笔（Phemex Research; KuCoin Research），但盈利格局极度不对称：绝大多数用户最终亏损，而少数专业玩家通过系统化策略捕获了绝大部分正收益。
正如上文所说，这种零和博弈的本质在于，群体智慧虽不断提升市场定价效率，却将回报集中于那些掌握工具、数据边缘与执行纪律的参与者 - 即，通过信息差套利，吸引真正的信息获取者参与。散户往往受情绪与运气驱动，而顶级交易者则构建多策略组合，实现从被动现金流到高频投机的风险平衡。
根据2025年链上交易员在社交媒体的分享，以及具体的链上交易记录复盘，以下部分中，我们将会逐一剖析2025年主导的六类盈利模式。
6.1 信息与新闻套利：利用信息时滞捕捉误定价
信息与新闻套利的逻辑在于信息传播存在时滞。新闻爆发后，市场价格不会立即反映所有参与者的共识，导致短期偏差。专业玩家提前监控情报，在散户反应前建仓，捕获价格向真实概率收敛的差价。
执行过程包括四个步骤。第一步，建立实时信息来源，如API新闻订阅或Discord警报频道。第二步，评估事件影响，例如计算新闻后市场隐含概率与自身判断的差距（若超5%）。第三步，快速买入低估一方份额。第四步，在市场调整后（数分钟至数小时）平仓。
2025年热点事件中，此策略平均捕获20-50%波动。典型案例包括地缘事件中疑似内幕地址的提前布局（Rootdata）。风险为假新闻或提前定价导致亏损，适合信息优势强的玩家。
6.2 跨平台套利：对冲平台间价差实现低风险收益
跨平台套利的逻辑源于平台隔离。Polymarket链上全球流动性与Kalshi链下机构深度差异，导致同一事件短期价差。玩家通过对冲锁定偏差，而不清算风险。
执行过程包括三个步骤。第一步，使用聚合器（如DeFi Rate）监控价差（阈值0.5%以上）。第二步，在低价平台买入、在高价平台卖出等值份额。第三步，等待清算自然结算（正确方1美元，错误方0美元）。
2025年Kalshi代币化后，机会增加，平均回报0.5-3%（QuantVPS）。例如，利率市场中机器人捕获2-5%偏差（AInvest）。风险低，主要为执行延迟。该策略修复市场效率，2026年或因聚合器减少。
6.3 复制交易与鲸鱼追踪：分享链上聪明钱溢出
复制交易逻辑基于区块链透明：鲸鱼地址具备优势，散户自动复制分享收益。鲸鱼规模大，反向误导成本高，使跟单可持续。
执行过程包括四个步骤。第一步，选择工具如insiders.bot，polycule，等等等等。第二步，筛选高胜率地址（胜率>60%）。第三步，设置比例复制并加止损。第四步，监控调整。
6.4 流动性提供与做市：贡献深度换取补贴
流动性提供的逻辑在于平台需买卖深度维持低滑点。LP挂单提供稳定性，平台支付手续费分成与奖励作为激励。
执行过程包括四个步骤。第一步，选择高流动性市场。第二步，挂限价单形成深度。第三步，赚取分成与奖励（如Polymarket程序）。第四步，监控调整。
2025年，流动性提供者收益为年化10-50%，贡献15-20%体积（Polymarket Documentation, "Liquidity Rewards"）。风险低，主要机会成本。适合保守资本。
6.5 高概率债券策略：滚动尾部折价复利
高概率债券逻辑在于尾部非理性：概率99%事件接近清算时，心理与流动性摩擦造成折价。买入并滚动转化为高年化。
执行过程包括三个步骤。第一步，筛选高概率事件。第二步，买入折价份额（0.95-0.99）。第三步，清算后滚动下一个市场。
6.6 领域专精与淡化公众：反向系统偏差
领域专精逻辑在于领域偏差：情绪放大热点，专精者建模识别并反向押注。
执行过程包括四个步骤。第一步，积累数据建模。第二步，识别偏差。第三步，反直觉建仓。第四步，持有清算。
2025年Fade策略成功，胜率>70%（Moontower Meta）。风险为潜在的黑天鹅，但长期有可持续性。
6.7 多模式对比总结
7. 机遇与未来展望
7.1 机遇
随着预测市场如今演变为一种新兴的金融工具，它们也催生了各种各样的机遇。如今，预测市场生态系统中已构建了多种产品，以扩展其功能。
7.2 衍生用途
一、参数化保险的自动化与去中心化
预测市场最直接的衍生价值，在于它正在演变为参数化保险（Parametric Insurance）的关键基础设施，从根本上改变了风险覆盖的模式。传统的保险理赔往往依赖于人工核损，流程冗长且不透明，而基于预测市场的保险产品则实现了“触发即赔付”的自动化闭环。
想象一下，用户可以购买特定灾难性事件（如“2025年佛罗里达州遭遇3级以上飓风”）发生的“是”（Yes）份额。一旦预言机裁定事件发生，用户获得的每股1美元回报本质上就是一份即时赔付的保单。这种模式消除了传统保险中的道德风险和理赔摩擦成本，特别是在农业保险和航班延误险领域，去中心化平台正在逐步取代传统的保险精算模型。
研究表明，这种去中心化保险模式能够将运营成本降低高达 70%，从而显著降低保费门槛（Gatteschi et al. 305）。对于发展中国家的农民或中小企业而言，这提供了一种无需许可（Permissionless）且门槛极低的风险对冲工具，让保险服务能够触达传统金融机构无法覆盖的末梢。
二、长尾风险的微观对冲工具
在更宏观的层面上，预测市场填补了传统金融市场在长尾风险管理上的空白，为机构提供了针对地缘政治与宏观事件的“微观对冲”（Micro-Hedging）能力。
虽然 CME 期货等传统工具可以对冲利率或汇率风险，但对于具体的、非标准化的地缘动荡往往无能为力。如今，跨国供应链企业不再只能被动接受风险，而是可以通过购买特定预测市场合约（如“苏伊士运河在 Q3 是否会因冲突关闭？”）来进行精准对冲。若运河关闭导致物流成本上升，预测市场的高额回报可有效抵消实体业务的损失。
数据显示，部分中型对冲基金已开始配置约 2-5% 的资金在 Kalshi 的特定事件合约上，这种精准对冲能力是传统衍生品市场无法提供的，它让企业能够主动管理那些过去被认为是“不可抗力”的外部冲击。
三、体育经济的深度金融化与资产化
与此同时，体育领域也正在经历一场由预测市场驱动的金融化变革（Financialization of Sports）。市场不再仅仅关注单场比赛的胜负，而是开始将运动员的职业生涯、赛季表现甚至转会决策资产化。类似于 Limitless 上的高频交易，新一代体育预测市场允许用户交易诸如“勒布朗·詹姆斯本赛季总得分是否超过 X”或“某新星球员是否会在转会窗加盟皇马”等合约。这实际上是为运动员建立了个人市值的合成资产，将原本属于消费行为的“博彩”转化为一种基于数据分析的投资行为。
这种趋势在近年来尤为明显，相关数据显示，体育博彩与预测市场的融合使得该领域的全球市场规模预计在 2030 年将达到 1550 亿美元（Grand View Research）。对于深谙体育数据的量化团队而言，这成为了一个新的 Alpha 来源；而对于普通粉丝，这模糊了粉丝经济与金融投资的界限，提供了一种通过知识变现的途径，让每一次对球员的看好都变成了真金白银的长期投资。
四、组织治理的“真相血清”与决策优化
最后，在组织治理与决策层面，预测市场正在复兴富塔奇（Futarchy）治理模式，并在大型企业内部充当“真相血清”。在 DAO 和部分前卫科技公司中，决策不再单纯依赖投票，而是设立预测市场来评估不同政策对代币价格或公司收入的潜在影响，利用“利益攸关”（Skin in the game）的原则来对抗选民冷漠。
同样，在传统的科层制企业中，为了穿透管理层的盲目乐观并解决信息传递的“沉默螺旋”，企业开始建立内部预测市场（例如“产品 X 能否按时在 10 月上线？”）。这种机制利用一线员工的分散知识（Dispersed Knowledge）来校准项目进度。早期的企业实验已经证实了其有效性，例如 Google 早期的内部预测市场在预测产品发布日期和用户数量方面的准确率比官方预测高出近 20%（Cowgill and Zitzewitz 4）。
随着企业级 SaaS 预测工具的成熟，这一用途在 2025 年迎来了新的增长点，成为对抗大公司病的一剂良方。
7.3 未来展望
到 2025 年底，我们将看到预测市场在美国及全球范围内的采用率有所提高。然而，与历史更悠久的金融市场相比，预测市场的交易量仍然很小。
在未来一年，随着 Polymarket US 和 Kalshi Global 的推出，我们预计预测市场作为一种金融工具将得到更广泛的使用，从而使所有人都能获得更高的信息透明度以及更具针对性的金融对冲机会。
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