“預測”預測市場

文章作者：Nishil Jain

文章編譯：Block unicorn

前言

我經常打開 Polymarket 網站，查看全球熱點新聞的最新動態。比如，美國占領格陵蘭島的可能性有多大？或者，Monad 的最終定價（FDV）在發布時會是多少？

Vitalik 也在使用市場作為新聞工具，或許現在世界各地許多其他分析師和人士也已經做出了這種轉變。不久之后，我們就會看到這些市場整合到我們現有的新聞推送和社交應用中。

事實上，我們至今仍未聽到去年 X 與 Polymarket 合作的最新進展。就在去年 10 月，作為其高達 20 億美元戰略投資的一部分，洲際交易所（ICE，紐約證券交易所的母公司）宣布計劃探索 Polymarket 數據的商業化應用。

雖然這些信息流集成仍在進行中，但預測市場已經成功入駐 Coinbase 和 Robinhood 等金融應用。Kalshi 正通過 Jupiter 超級應用和 Phantom 錢包進軍 web3 應用市場，而 Polymarket 則與 MetaMask 和 Rabby Wallet 建立了合作關系。

預測市場的交易量在大選高峰過后依然保持強勁勢頭。目前，預測市場的日交易量已超過 8 億美元——截至本文撰寫時，已超過 Pumpfun 的 7.75 億美元交易量。

但今天，我們并非要討論預測市場的崛起這一顯而易見的現象（這如今已是公認的事實）。我們將探討接下來的發展趨勢。

pump.fun 的崛起催生了一個由 Telegram 機器人、交易終端和 DeFi 生態系統組成的生態系統，為這些代幣提供支持。同樣，我們現在也看到一些應用程序的興起，它們將預測市場的概念拓展到了現有形式之外——例如，對預測市場頭寸進行借貸、對你的預測進行杠桿交易、觀點市場、決策市場等等。

我知道這一切聽起來很奇怪，但讀完這篇文章，你就會明白一切。

Galaxy Research 近期發表了題為《預測市場的未來格局》的文章，闡述了超越基本事件預測及其技術細節的新興機制。本文借鑒了該文章中探討的概念，并在此基礎上進行了一些個人補充。

總體來說，下一代預測市場應用程序正朝著三個主要方向發展：

1. 通過衍生品和借貸業務拓展至去中心化金融（DeFi）領域，

2. 將人工智能應用于預測結果，并成為與結果交互的默認界面，以及

3. 預測市場本身的進化，超越單純的事件預測，包括決策市場、基于觀點的市場以及預測對資產價格產生影響的市場。

DeFi 擴張

當平臺上聚集了風險偏好和交易習慣各異的人群時，想要在單一平臺滿足所有人的需求就變得很有挑戰。例如，想要用 ETH 兌換 USDT 的用戶無法在 Uniswap 上實現。這時，Aave 或 Hyperliquid 就派上了用場。

Gondor 正在為預測市場交易者搭建一個借貸平臺。資金存入后，交易者可以以其持倉為抵押借入高達 50% 的 USDC。借入的資金將直接返還至 Polymarket，并顯示為交易者的“現金余額”。

通過 Gondor，交易者可以釋放原本閑置的資金，在保持投資敞口的同時，將資金重新投入到新的交易中。

當然，這一切都有相應的規則。Gondor 團隊會人工篩選符合抵押條件的特定市場倉位。這些規則確保流動性差、容易被操縱的市場被排除在平臺之外。決定哪些市場被列入白名單的因素有很多：訂單簿的深度、解決方案標準的清晰度以及解決方案的完成時間。

該團隊近期在種子輪融資中籌集了 250 萬美元，Castle Island Ventures、Maven 11 和 Prelude 參與了投資。Gondor 存在的意義就在于押注預測市場份額將成為一種標準化的抵押資產類別。

然后是 Space，它允許用戶對事件結果獲得杠桿敞口。假設有一個關于“Monad FDV 上市時市值是否會超過 80 億美元”的市場，其中“是”的價格為 0.15 美元（意味著概率為 15%）。一位交易者買入 1000 個“是”的份額——通常這需要 150 美元，但如果使用 5 倍杠桿，則只需 30 美元的保證金。如果概率上升到 30%，該倉位將價值 300 美元，30 美元的保證金將獲得 500% 的凈資產收益率（150 美元利潤）。如果概率下降到 13.33%（0.13 美元），交易者將被強制平倉，并損失 30 美元的保證金。

Space 讓交易者即使在概率發生微小變化時也能獲利。例如，預期整體加密貨幣市場上漲的人可以押注 Monad FDV 市場，并從其概率的輕微上升中獲利。

不僅如此，還有許多來自模因幣生態系統、人工智能幣項目等的加密貨幣用戶，他們進行交易的目的是將 10 美元變成 1000 美元。對于他們以及那些擁有豐富市場知識但資金有限的用戶來說，這些市場可能是一個頗具吸引力的投資渠道。

AI 與預測市場

Vitalik 在他的博客“信息金融”（Info Finance）中，就人工智能在預測市場中的應用提出了一些觀點。

他的觀點之一是利用人工智能實現所有微型市場的高質量參與，否則這些微型市場的規模太小，無法吸引熟練的人類交易員。

許多最有趣的預測市場可以幫助我們獲取信息，它們都針對“微觀”的問題：數百萬個微型市場，每個市場的決策后果都相對較小。

重要的是，運營這些代理的動力并非僅僅來自交易利潤。在許多情況下，代理的資金可能來自重視市場信息輸出的組織或個人，交易活動在這里只是作為一種信號聚合機制，而非獨立的收入來源。

在這種微型市場中，人類的注意力稀缺，而人工智能的注意力卻十分豐富。在這里，預測市場不再像賭博產品，而更像是信息引擎。

人工智能將參與成本降低到幾乎為零，即使交易額很小，市場也能產生有意義的信號。試想一下，成千上萬個小型市場并行運作，每個市場都由人工智能代理高效定價。

人工智能的第二個用途是作為預測市場的默認界面層。隨著市場數量的增加，在多個平臺上追蹤這些市場對任何交易者來說都是一項巨大的認知負擔。人工智能可以將用戶的自然語言輸入轉化為可交易的倉位。例如，用戶可以告訴人工智能，他們認為白銀價格將在 2 月底突破每盎司 100 美元——人工智能可以找到用戶利用這一洞察獲利的潛在交易機會——無論是白銀期權還是白銀價格預測市場。

進化的預測市場設計

影響市場（ImpactMarkets）

當今市場運作方式存在一個奇怪的缺口：你可以對某件事是否會發生進行投注，也可以看到某項資產現在的價格，但你卻很難發現市場認為如果某個特定事件發生，該資產的價值會是多少。

預測市場顯示，特朗普有 60% 的可能性會提高對華關稅。現貨市場可能顯示比特幣交易價格為 10 萬美元，但你無法得知市場普遍認為，如果關稅真的實施，比特幣的交易價格會是多少。

影響市場（Impact Markets）解決了這個問題。它不是通過合成代幣對事件進行“是/否”的押注，而是交易具有條件狀態的實際資產。你實際上是在說：“只有當關稅被征收時，我才會愿意以 9 萬美元（比當前市場價低 10%）的價格購買比特幣。”

這適用于任何資產-事件組合。“如果 Robinhood 推出加密貨幣交易，就用 COIN 做標的”，“如果到 2030 年小行星采礦成為現實，就用黃金做標的”。你明白我的意思了吧。

事件及其影響本質上是不同的。預測市場回答“這件事會發生嗎？”，而影響市場回答“如果這件事發生了，這筆資產會發生什么？”

決策市場（Decision Markets）

決策市場則更進一步，從信息傳遞到行動。它不僅揭示市場的想法，更讓市場決定組織的實際行動。

這種功能已經通過 MetaDAO 等平臺上的 Futarchy DAO 實現。其工作原理如下：

一個組織提出一項決策，例如解雇其首席技術官 (CTO)。市場交易兩種條件狀態：通過（Pass）和失敗（Fail）。每種狀態都會對組織的代幣進行不同的定價。如果代幣在通過狀態下價格上漲，則該提案執行；如果代幣在失敗狀態下價格上漲，則該提案被否決。

市場決定哪種行動能最大化預期價值。交易只根據獲勝結果進行結算。

觀點市場（Opinion Markets）

并非所有重要問題都有明確的答案。預測市場需要客觀的結果——“X 是否發生？”這些結果很容易驗證。但許多與經濟相關的問題并非如此。

目前哪個預測市場最受關注？鮑威爾上次講話后，市場情緒是否更加樂觀？這些問題會影響資金配置，但無法簡單地用“是”或“否”來回答。這就是觀點市場發揮作用的地方。

像 Noise.xyz 這樣的平臺允許你對各種敘事本身進行推測。這些敘事并非由確定性的預言或二元規則決定，而是作為持續的情緒工具發揮作用。價格反映的是市場在任何特定時刻的集體看法，而非最終的“正確”結果。

如果你押注的觀點價格上漲，你就能賺錢；如果價格下跌，你就會賠錢。就這么簡單。

傳統預測市場受限于裁決要求：問題必須客觀可驗證、明確無誤，并且能夠通過可信數據得到解答。而觀點市場交易的是情緒，這種情緒往往是連續變化的。

需要考慮的問題

預測市場仍處于早期階段，大多數市場的流動性都很低。幾千美元就能讓份額價格波動 10% 以上。在這種情況下，屏幕上顯示的概率與其說是“市場普遍看法”，不如說是“最后一個投入 5000 美元的人的看法”。

只有流動性最強的市場，例如總統選舉或重大體育賽事，才能提供可靠的價格信號。其他一切都容易受到操縱。擁有足夠資金和堅定信念的人可以人為制造共識。一旦參與其中，他們就能通過一些鮮為人知的市場中持續的價格波動來實現這一目標。

預言機是另一個潛在的故障點。區塊鏈無法感知現實世界的運行狀況。它們需要外部基礎設施來輸入信息。誰控制著這個基礎設施？他們如何做出決策？當資金流向取決于他們的判斷時，又會發生什么？

這個問題是在 Polymarket 關于“澤連斯基穿西裝”的交易中出現的。盡管多家新聞機構報道他穿了西裝，但市場權威機構卻判定他沒穿，這在市場上引發了激烈的爭議。爭議的焦點在于他所穿西裝的款式，而這一點顯然沒有明確的答案。

運行預言機的人有經濟利益驅動。有時，這些利益會促使他們提供準確的信息。有時則不然。或者大多數時候，信息本身就可能含糊不清。

隨著這些市場的發展和主流化，我們將看到變革，平臺也將日趨成熟，以解決這些問題。

我們幾個月后再來看看他們的情況吧。

在那之前，繼續預測吧，我們下一篇文章再見。

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