2025 預測市場格局重估：從投機工具到金融新範式

作者： @MrRyanChi, Nox Ventures

1. 預測市場現狀：金融遊戲規則的改變者

預測市場（Prediction MARket），這一由區塊鏈技術驅動的新興事件合約市場，正在潛移默化地重塑金融領域的遊戲規則。 作為一種新興的金融工具，它正為投資者、機構以及個人用戶提供前所未有的財富構建機遇。

縱觀 2025 年的預測市場格局，三大核心趨勢已然確立：

用戶驅動的破圈增長：市場邊界從 Web3 原生用戶向外大幅擴張；

合規框架的成熟：監管確定性成為行業護城河；

技術與生態的內生進化：從單一平台向生態系統演進。

1.1 趨勢一：指數級增長與市場牽引力

進入 2025 年第四季度，預測市場賽道展現出了驚人的爆發力。

核心數據复盤：

交易量激增： 截至 2025 年 12 月 1 日的一周內，預測市場每週名義總交易量（Total Notional Weekly Volume）已突破 38 億美元。 這一數字是 2024 年美國大選期間創下的 19 億美元歷史高點的兩倍有餘。

用戶活躍度： 交易筆數從 2024 年 Q4 的 300 萬筆躍升至目前的 1100 萬筆，充分驗證了用戶基礎的夯實與該金融工具的普及化。

持倉量（OPEn Interest）： 目前全網未平倉合約價值正逼近 3 億美元 (Dune Analytics)，這表明平台上的資金並非快進快出，而是存在大量真實、持續的博弈與對沖需求。

這一輪增長不僅得益於 Kalshi 自 2025 年 8 月以來的強勢崛起，也歸功於 Opinion Labs、Limitless 和 Myriad 等新興平台的快速擴張 (Dune Analytics)。

從區塊鏈原生的視角來看，預測市場正在成為加密貨幣和代幣投資之外的第三種資產配置選擇。

meme 賽道退潮：數據顯示，Meme 幣交易量暴跌 80% (vijays)；

鏈上衍生品遇冷：鏈上永續合約（Perp Dex）交易量下滑 30% (uwusanauwu)；

預測市場新高：在上述兩者衰退的背景下，預測市場交易量卻創下歷史新高。

這表明，預測市場不再單純依賴代幣價格的波動，而是提供了一種類似於二元期權（Binary Options）的事件驅動型金融工具。 它成功創造了一個獨立於傳統加密市場的流動性新格局，這種“資產隔離”對於當前的加密領域至關重要——它引入了新的血液和效用，成為 Web3 實現大規模採用（Mass Adoption）的關鍵入口。

1.2 趨勢二：監管落錘與合規紅利

“大規模採用”的敘事並非空談，其背後是預測市場在合規與監管層面取得的里程碑式進展。 正如 A16Z 發布的《2025 加密貨幣現狀報告》(Trifan) 所指出的，監管已成為過去一年區塊鏈開發者和創始人的核心議題。 作為合規化的排頭兵，預測市場迎來了光明的增長前景。

2025 年關鍵監管動態：

傳統巨頭入局：洲際交易所（ICE）正式投資 Polymarket (Intercontinental Exchange)；

CFTC 綠燈放行：繼去年批准 Kalshi 後，CFTC 正式批准 Polymarket US 在美國運營；

FinTech 整合：Robinhood 和 Coinbase 等現有金融科技巨頭開始深度涉足該領域 (Nikhilesh)；

衍生品巨頭聯手：2017 年比特幣期貨的先驅芝商所（CME Group）宣布與 FanDuel 合作，推出預測市場平台 (CME Group)。

全球監管的“冰火兩重天”：

儘管美國市場捷報頻傳，但在全球範圍內，監管套利空間正在縮小，合規門檻依舊存在。

歐盟：預測市場仍常被視為無牌照的賭博平台，而非金融事件合約，面臨賭博委員會的嚴格審查。

亞洲：在新加坡等監管嚴格的國家，預測市場依然被明令禁止。

美國的監管路徑正在將預測市場從“博彩”重新定義為“事件合約”。 這種法律地位的明確化是機構資金入場的先決條件。 雖然其他國家尚在觀望，但美國的示範效應極有可能在未來幾年引發全球監管框架的跟進。

1.3 趨勢三：技術迭代與生態系統的構建

除了市場規模的擴大和監管的明晰，2025 年預測市場在技術透明度和實用性上也實現了質的飛躍。 行業正從早期的“內部研發驅動”轉向“生態合作與跨平台集成驅動”。

1. 受監管平台的代幣化與鏈上化 (Tokenisation)
 Kalshi 最初基於鏈下訂單簿系統，現已開始與 Solana 等區塊鏈合作，將其事件合約進行代幣化 (Bambysheva)。

戰略意圖：此舉旨在通過更高效的鏈上訂單匹配和全球流動性引入，直接對標 Polymarket。

合規配套：針對鏈上市場的 KYC/AML（反洗錢）監管措施也已同步實施，實現了“鏈上技術 鏈下合規”的混合模式。

2. 開發者共建計劃 (BuildershIP Initiative)
 Polymarket、Kalshi、Opinion Labs 等平台紛紛開放 API，啟動開發者計劃。 這促使了第三方交易終端、套利機器人等工具的爆發。

數據支撐：據 Dune Analytics 數據顯示，僅在 Polymarket 上，由第三方平台構建的生態系統就貢獻了超過 2 億美金 的交易量 (“Polymarket Builders”)。 這標誌著預測市場正從單一的 DApp 向底層協議層（Protocol LAYER）轉型。

3. 主流媒體的深度集成
 為了爭奪“真相發現”的話語權，預測市場平台正積極與主流媒體融合，標榜自己為準確新聞和輿論的信息市場。

落地案例：Google Finance 和 CNN 等媒體巨頭現在已接入預測市場數據，為受眾提供更具前瞻性的洞察 (Wile; CoinCentral)。

理論基礎：這一趨勢完美契合了“群體智慧（Wisdom of CROwds）”理論，即市場價格往往比專家評論更能反映真實概率。

2. 預測市場的本質與運行機制

2.1 群體智慧與預測市場

預測市場的核心價值錨定於“群體智慧（crowd Wisdom）”這一理念。 早在 1907 年，群體智慧的概念就已萌芽，研究表明，獨立判斷的集合往往能提供比公認專家更準確的估算 (Galton)。 近年來，實證數據進一步證實了群體智慧的存在。 例如，在 2004 年出版的《群體的智慧》一書中，作者詳細論述了該機制在商業、經濟等領域的有效性 (Surowiecki)。

從本質上講，預測市場是價格發現的市場效率與群體智慧的結合體。

儘管 2024-2025 年期間該賽道呈現指數級增長，但相關學術研究早在 2004 年就已奠定基礎。 《經濟展望雜誌》（Journal of Economic Perspective）的研究指出，預測市場在反映未來結果預期方面比傳統民意調查更為準確，因為它通過激勵機制促使用戶主動尋求信息、提供真實情報，並提供了一種更優的多元觀點聚合方式 (Wolfers and Zitzewitz 107)。 2008 年，針對愛荷華電子市場（IEM）自 1988 年以來數據的研究也表明，預測市場在預測選舉結果方面，歷史表現優於傳統調查 (Snowberg, Wolfers, and Zitzewitz)。

將視線轉回 2024 年，美國總統大選預測市場的規模已增長至 24 億美元，而 2004 年的市場規模僅為 35.5 萬美元。 Kalshi 和 Polymarket 等在線預測市場展現了顯著的準確性和效率。 研究顯示，受有效市場假說驅動，儘管非理性行為可能導致特定扭曲，但總體而言，預測市場的準確性超過了其他數據源 (Clinton and Huang)。

區塊鏈作為共識驅動的數字價值原生載體，為預測市場的運行提供了一個可編程、自動化、去中心化且不可篡改的基礎設施。 本報告的這一部分將深入剖析鏈上預測市場的具體結構。 在此，我們將預測市場分為兩類：一類是原生鏈上市場，如 Polymarket、Opinion Labs 和 Limitless；另一類是代幣化的鏈下市場，如 Kalshi。

2.2 定價與清算機制

在深入技術細節之前，闡明預測市場的實際運作邏輯至關重要。

大多數情況下，預測市場涉及用戶可交易的二元（是/否）合約。 初始狀態下，“是”和“否”的價格均為 0.5 美元。 在最終清算時刻，對於結果正確的一方，每股價格將升至 1 美元；而對於結果錯誤的一方，每股價格將歸零。

在最終清算之前，“是”和“否”的每股價格是動態波動的。 換言之，賠率會隨時間變化，並受公開或內幕新聞及信息的影響。 然而，無論賠率如何波動，“是”和“否”的份額價格之和始終為 1。 這意味著預測市場本質上是一個零和博弈，獲勝者的收益來自於選擇錯誤方的損失。

這一邏輯同樣適用於更高級的預測市場，即除“是”和“否”之外存在多個選項的情況。 例如，在選舉中可能有 A、B、C 三方角逐唯一的獲勝者。 此類情況下，預測市場可以是三元、四元甚至更多元。 儘管如此，所有選項的單股價格之和仍應等於 1。

總體而言，無論是鏈上還是鏈下市場，在定價和清算方面都嚴格遵循以下兩條規則：

關於清算（Clearing）： 正確結果始終以每股 1.00 美元結算，錯誤結果以 0.00 美元結算。 支付是自動執行的。 在既定的清算時間後，賠率不再變化，用戶也無法繼續交易。 由於結果可能存在變數且需要交叉驗證，指定的清算時間與實際支付時間之間有時會觀察到一定的時間差。

關於定價（Pricing）： 與期貨和期權等其他合約形式一樣，預測市場的每股價格取決於供需關係。 因此，儘管 Polymarket 早期曾使用基於自動做市商（AMM）的流動性池模型進行對數定價，但目前大多數預測市場已普遍採用**訂單簿（Order Book）**模式。

基於此，兩類訂單影響定價：提供流動性的限價單（Limit Order）和消耗流動性的市價單（Market Order）。 價格由合約訂單的匹配和交易決定。 在此過程中，用戶也可以選擇“賣出是”或“賣出否”，正如二元期權一樣，其結果等同於做空對立面 (Wang et al. 46)。

2.3 鏈上預測市場架構

基於上述定價和清算系統，鏈上預測市場的構建需要三個核心組件：

Gnosis 條件代幣框架（Gnosis CTF）： 用於將事件代幣化，並實現結果的鏈上結算。

交易匹配系統： 早期多采用自動做市商（AMM），目前主流已轉向中心化限價訂單簿系統（CLOB），用於訂單匹配及清算前的實時定價。

預言機（Oracle）： 用於追踪現實世界中事件的實際結果，確保項目最終清算的公正性。

本節將逐一探討這三個組件。

Gnosis 條件代幣框架是一個基於 If-Else 邏輯的條件框架，主要由三個條件構成：問題、預言機結果和可選結果。 由於索引集是一個 256 位數組，每個特定市場最多可支持 256 種不同的結果 (“Overview - Polymarket Documentation”)。

在執行層面，CTF 涵蓋了預測市場代幣生命週期的三個主要環節：鑄造（Minting）、交易（Transactions）和贖回（Redemption）。

鑄造： 最初，代幣根據特定結果被鑄造為“是”、“否”或其他代幣。 為了獲得 CTF 代幣，用戶需要質押其他代幣，通常為穩定幣。 在任何時間點，鑄造出的代幣都可以被出售，並用於贖回最初質押其中的代幣。

交易與贖回： 隨後，基於 CTF 的代幣將通過 CLOB 或 AMM 在市場上進行交易，其價格反映了用戶對不同事件概率的判斷。 清算時，預言機將返回最終結果，允許用戶根據鑄造時最初質押的穩定幣進行贖回。

AMM 機制： 在 Polymarket 的早期階段，其採用的自動做市商（AMM）系統類似於傳統的去中心化交易所，以 Uniswap 為典型代表 (“Glossary”)。 在傳統的 AMM 中，交易對中的代幣數量遵循恆定乘積公式。 以 SOL/USDT 為例：設 SOL 的初始數量為 x，USDT 為 y，則流動性池中的乘積 x·y 始終為常數 k。 如果用戶用 SOL 兌換 USDT，池中的 USDT 餘額增加，SOL 餘額相應減少，從而導致池中以 USDT 計價的 SOL 價格上漲。

預測市場的 AMM 機制略顯複雜，因為它不僅涉及 CTF 框架下的“是/否”代幣，還需要基於第三種代幣進行計價。 如前所述，CTF 框架要求用戶通過質押指定代幣（如 USDC 和 USDT）來鑄造“是/否”代幣。 簡而言之，預測市場專用的 AMM 包含兩個池：一是質押池，用於鑄造“是/否”代幣並在清算後提供獎勵；二是AMM 類型流動性池，利用“是”和“否”代幣的比率進行換算和估值，其價值錨定依賴於質押池中的 USDC。

CLOB 機制： 發展至今日，Polymarket 目前採用 CLOB（中心化限價訂單簿）與 AMM 相結合的模式。 這一轉變旨在提高交易速度，並減少由 Gas 費等因素造成的摩擦成本。

目前的 CLOB 系統包含兩層架構：鏈下訂單簿層和鏈上結算層 (“CLOB Introduction - Polymarket Documentation”)。

鏈下訂單簿層： 類似於永續合約的傳統訂單簿，由訂單深度決定價格。 例如，如果 0.57 價位有 100 個買單，0.59 價位有 100 個賣單，且最新成交價為 0.58，則代幣價格即為 0.58。 該模型確保了預測市場動態定價的基本原則得以延續。 此外，當用戶選擇賣出“是/否”時，系統會將其與對立面進行匹配以實現更優結算，而非單純的買入操作。 換言之，“買入是”可被視為“賣出否”，反之亦然。

鏈上結算層： 類似於前文 AMM 部分提到的質押池，用戶質押資產以鑄造 ERC1155 格式的“是/否”代幣 (“CLOB Introduction - Polymarket Documentation”)，且“是”與“否”代幣在程序上是互補的。 因此，具體的動態定價交易在鏈下進行，僅結算、鑄造和贖回環節發生在鏈上。

此外，為了在訂單簿深度不足時確保 CLOB 的流動性，Polymarket 為流動性提供者提供做市獎勵 (“Liquidity Rewards - Polymarket Documentation”)，並在流動性不足時部分依賴 AMM 機製作為補充。

對於像 Polymarket 這樣的鏈上預測市場，UMA 樂觀預言機（Optimistic Oracle）被用於結果決議。 簡而言之，在 UMA 系統下，白名單提案人直接向系統提交結果。 經過 2 小時的公示期（Liveness Period），若無異議，決議將自動結算；若有異議，合約將重置 (“Resolution - Polymarket Documentation”)。

類似於比特幣中有效防止拜占庭將軍問題的各種工作量證明機制，成功的提案將獲得獎勵，同時作弊成本將超過潛在獲利。 因此，UMA 能夠在去中心化且透明的系統中實現公平決議 (“FAQs | UMA Documentation”)。

目前，UMA 樂觀預言機擁有約 37 個作為提案人的唯一地址，其中包括 Risk Labs 和 Polymarket 的員工，以及擁​​有過往良好記錄的社區用戶。 截至目前，提案的準確率高達 99.7% (“UMA Restricts Resolution ProPoSers to 37 Whitelisted Addresses on Polymarket”)。 雖然這在某種程度上具有中心化特徵，但白名單之外的社區成員仍可通過在 Discord 上標記白名單地址來進行提案，且爭議發起對所有人開放。

值得注意的是，儘管 UMA 佔據了需要現實世界決議的預測市場的大部分份額，但特定市場（尤其是與加密貨幣價格相關的市場）會使用 Chainlink 等替代預言機 (Chainlink)。 對於 Opinion Labs 和 Limitless 等其他鏈上市場，也存在其他的預言機解決方案。

2.4 鏈下預測市場與預測市場的代幣化

在 Kalshi 等鏈下預測市場中，不存在預言機機制。 因此，最終決議通常是中心化的。 儘管如此，根據 CFTC 的要求，Kalshi 必須遵循一套嚴格的決議處理規則，這有助於最大限度地減少潛在的失誤 (U.S. Commodity Futures Trading Commission; Kalshi)。

在定價方面，Kalshi 通過匹配引擎和標準化的雲端基礎設施使用中心化限價訂單簿（CLOB）。 因此，其最終定價模型與 Polymarket 並無顯著差異 (“Orderbook Responses”)。

然而，Kalshi 並非原生鏈上平台；它正嘗試利用區塊鏈來解鎖全球流動性並實現可組合性。 類似於代幣化股票、RWA（現實世界資產）或穩定幣，Kalshi 選擇在 Solana 區塊鏈上對預測市場進行代幣化 (Wang, John)。

此處採用了一種混合模型：Kalshi 保留其核心的訂單簿結算和監管系統，同時允許用戶在鏈上下單。 這是通過將訂單作為報價請求（RFQ）路由到 Kalshi 鏈下訂單簿系統中的流動性提供者來實現的。 匹配成功後，SPL 代幣將在鏈上自動鑄造（用於買入）或銷毀（用於賣出/結算）。 因此，鏈上用戶可以通過錢包終端進行結算和購買 (Nath)。

Kalshi 預測市場中的 RFQ 模型以及支持鏈上異步和基於意圖（Intent-based）交易的並發流動性程序，是通過 DFlow 實現並集成至 Jupiter 的。 通過 DFlow API，在現有的 Web3 平台上交易代幣化的 Kalshi 預測市場合約成為可能 (“Welcome to DFlow”)。

2.5 鏈上與鏈下預測市場對比

總體而言，Polymarket 與 Kalshi 之間的差異可歸納如下：

綜上所述，關鍵差異在於各平台解決爭議的方式以及用戶參與的門檻。 對於 Kalshi 而言，中心化的 CLOB 以及作為獲得 CFTC 批准的先行者，提供了更深的流動性深度，從而帶來更好的訂單匹配體驗。 對於 Polymarket 而言，去中心化特性降低了全球用戶參與的門檻。 此外，在爭議解決方面，取決於用戶的價值判斷，兩者各有優劣。

在下一部分中，我們將詳細討論監管與合規方面的內容。

3. 預測市場監管

3.1 預測市場監管歷史

最早受到正式監管的預測市場是愛荷華電子市場（Iowa Electronic Markets, IEM）。 這是一個針對總統選舉等政治結果的期貨市場，成立於 1988 年，並於 1992 年獲得了監管機構的“無異議函”（No-action letters）(U.S. Commodity Futures Trading Commission)。

正如美國商品期貨交易委員會（CFTC）文件所示，IEM 之所以能受到監管，主要原因在於其非營利性質以及學術研究目的。 為了確保教育價值優先於商業利益，參與者的資格也受到限制。 在這個階段，信息提供的正外部性已經被視為受監管預測市場的一個關鍵構成要素。

然而，儘管 IEM 成功合規，但千禧年後的預測市場發展並不順利。

2011 年，受 CFTC 監管的指定合約市場（DCM）和衍生品清算組織（DCO）HedgeStreet 試圖推出政治事件合約。 然而，這一申請被 CFTC 駁回，理由是其性質涉及“博彩”（Gaming），即與用戶進行對賭，這違反了《商品交易法》（CEA）第 5c 條 (Commodity Futures Trading Commission)。

時間快進到 2018 年，發生了 CFTC 起訴 Intrade 案。 Intrade 作為一個提供事件合約服務的“場外商品期權平台”，因未註冊而受到處罰。 Intrade 因此被罰款 300 萬美元，並被直接勒令關閉服務 (Commodity Futures Trading Commission)。

這一時期也出現了一些積極信號，由惠靈頓維多利亞大學建立的另一個專注於政治領域的預測市場平台 PredictIt 收到了 CFTC 的無異議函。 然而，與 IEM 類似，PredictIt 雖然以教育目的為優先，但投資者在倉位上的投入金額也被設定了上限 (Clarke et al. v. Commodity Futures Trading Commission)。

總體而言，這一時期呈現出三個主要趨勢：

首先，根據 CEA，基於 CLOB（中央限價訂單簿）的事件合約被認定為“博彩”，這會導致審批被拒。

其次，在美國合法運營必須在 CFTC 進行註冊。

第三，雖然預測市場的信息價值得到充分認可，但商業化被嚴格禁止，並且為了服務“公共利益”，投資規模設有上限。

因此，分別成立於 2020 年和 2018 年的 Polymarket 和 Kalshi 最初也面臨類似的限制。 對於 Kalshi，CFTC 發布命令禁止其合約，因為涉及“博彩” (KalshiEX LLC v. Commodity Futures Trading Commission, COMPlaint)；另一方面，Polymarket 由於在美國進行無監管運營，於 2022 年被罰款 140 萬美元，並封鎖了美國 IP 的訪問 (Commodity Futures Trading Commission)。

然而，自 2024 年以來，Kalshi 和 Polymarket 都從領導層的變動和公眾輿論的轉變中受益匪淺。 隨著預測市場的創新性和對沖效益被發掘，針對這兩家公司的訴訟被撤銷，同時 CFTC 也批准了其商業化事件合約系統的運營 (Commodity Futures Trading Commission; Polymarket)。

總的來說，預測市場在其漫長的歷史中一直受到高度限制，主要是因為根據 CEA，它們被定義為違背公共利益的“博彩”。 然而，近期公眾輿論的發展以及預測市場作為對沖工具價值的發現，為 Kalshi 和 Polymarket 等恰逢其時誕生的平台打開了新的大門，使它們成為首批受 CFTC 監管的預測市場平台。

3.2 當今全球監管格局

儘管預測市場在美國有所增長，但在美國以外的國家，嚴格的監管框架尚未建立。 此外，大多數國家仍然關注預測市場的賭博屬性，而非其事件合約屬性。 直到今天，總體的監管格局可概括如下：

3.3 其他預測市場及預測市場衍生品的現狀

如上所述，在美國以外的大多數國家，預測市場缺乏明確的監管框架。 因此，對於大多數國家而言，鏈上預測市場處於灰色地帶，無需根據用戶的 IP 地址進行地理封鎖即可保持功能運作。

對於目前除 Kalshi 和 Polymarket 之外的其他預測市場（例如 Opinion Labs 和 Limitless），其法律地位尚不明確。 儘管這些平台可以在全球大部分地區運營，但為了避免因在美國非法運營而面臨潛在罰款，它們都對美國 IP 實施了地理封鎖。

此外，雖然 Kalshi 和 Polymarket 受 CFTC 監管，但在其生態系統內構建的產品並未受到監管。 例如，針對基於預測市場構建的特定項目，如允許用戶抵押 Polymarket 持倉進行借貸的 Gondor，鑑於其性質類似於抵押品 (“What Is Gondor?”)，它可能反而落入美國證券交易委員會（SEC）的管轄範圍。

4. 法律風險與擔憂

儘管預測市場正逐漸被接納為一種新型金融工具，但諸多法律與倫理風險仍懸而未決。

本節將探討並反思圍繞預測市場潛在的法律或倫理問題。

4.1 預測市場中的內幕交易與市場操縱

與其他金融市場一樣，預測市場也經常面臨內幕交易問題。 然而更糟糕的是，與傳統金融相比，在預測市場中界定惡意與良性內幕交易的界限要困難得多。 在股票、債券和期貨合約等傳統金融工具中，內部人士利用未公開信息從散戶投資者手中獲利的行為，顯然且合理地對市場弊大於利，因為他們僅僅是從那些沒有信息的人手中奪走了流動性。

然而，預測市場的本質在於試圖鼓勵用戶揭示其對特定事件的見解，從而創造公共效用。 因此，在某些情況下（例如預測可能影響全球經濟的潛在政治變革），內部人士進行交易並影響價格是有益的，因為這揭示了企業和個人可用於規避風險的見解。 正如一些觀點所認為的，內幕交易揭示了私有知識，從而提供了正外部性 (Hanson)。

然而，即便在預測市場中，仍存在明顯的負面內幕交易，這些交易除了從散戶手中奪取流動性外別無他用。 Solomon MetADAO 融資案便是一個例證。 該案例涉及關於 Solomon 在 MetaDAO 上公開銷售的總承諾金額的預測市場。 鑑於加密市場的表現，許多用戶認為承諾金額不會超過 4000 萬；然而，在最後一刻，一筆巨額買單湧入，將總承諾金額推高至 1 億以上。 結果，所有押注“否”（NO，即認為不會達到該上限區間）的交易者均被清算。 因此，Solomon 的內部人士通過在內部押注“是”（Yes）並操縱市場，獲取了巨額利潤 (Johnson)。 在此類案例中，內幕操縱並不具備任何可預見的正面價值。

4.2 預測市場中的反洗錢（AML）風險

與任何加密貨幣市場或金融市場類似，預測市場（尤其是那些未受嚴格監管的鏈上預測市場）很容易被利用作為洗錢工具。 具體手段可能各異，但如同傳統股票市場或去中心化交易所（DEX）一樣，“清洗交易”（Wash trading）絕對是可行的 (Miro)。

針對潛在的反洗錢風險，傳統交易平台或經紀商提供了一個合適的解決方案：利用 KYC（了解你的客戶）來驗證資金來源並追踪收益。 對於 Polymarket US 和 Kalshi，美國居民均需遵守嚴格的 KYC 程序。 然而，對於鏈上 Polymarket 和即將推出的代幣化 Kalshi Global，具體指引仍有待評估。 鑑於 KYC 技術已在各大中心化交易所廣泛使用且相當成熟，技術層面的實施預計會很直接。 儘管如此，預測市場平台仍面臨著在降低用戶准入門檻與實施全面 KYC 以消除洗錢風險之間的權衡。

4.3 結果裁決爭議

儘管如今鏈上預測市場使用的預言機技術已日臻成熟，或者像 Kalshi 這樣的鏈下結算系統使用的是受監管的信息源，但結果裁決爭議（Resolution Disputes）仍可能層出不窮，往往需要嚴格的規則、清晰的篩選機制等手段來解決。

一個著名的案例是 2025 年 7 月發生的澤連斯基“西裝”市場案，這是一個規模達 2 億美元的市場，賭注是烏克蘭總統澤連斯基是否會身著西裝出現在市場上。 該市場的裁決引發了關於“西裝”定義的爭論，即什麼構成了西裝等等，這在很大程度上陷入了主觀性的範疇 (Nguyen; Adejumo)。

由於現實情況的複雜性，特別是當結果偏離預期或難以定義時，爭議的解決依然複雜棘手。 關於公平性的討論也可能隨之而來，例如對於結果可能發生變化的事件（如體育比賽），應當通過何種方式來保證結算的公平性。

5. 預測市場產品對比

2026年開年，預測市場賽道已從2025年的選舉驅動狂熱轉向更可持續的多元增長。 全行業2025年累計交易量約440億美元，其中Polymarket貢獻約215億美元，Kalshi約171億美元，二者形成事實上的雙寡頭格局。

新興平台如Opinion Labs與Limitless雖份額較小，卻在宏觀permissionless與L2高頻領域展現出強勁勢頭，累計貢獻超50億美元體積。 這反映出賽道的核心演變：從單一熱點投機，向機構對沖、意見量化與日常波動交易的結構性擴展。

5.1 Polymarket：全球熱點的鏈上流動性霸主

Polymarket在2025年鞏固了鏈上預測市場的絕對領導地位，全年交易量達215億美元（Forbes數據），佔行業近半壁江山。 平台由Shayne Coplan於2020年創立，這位27歲的的富一代（2025年估值90億美元後）從曼哈頓公寓起步，將Polymarket打造成“去中心化真相引擎”。 團隊核心成員多來自量化與區塊鏈領域，強調開放生態而非封閉運營。

技術設計上，Polymarket採用混合中心化限價訂單簿（CLOB）與AMM機制，支持ERC1155條件代幣框架（Gnosis CTF），定價動態反映供需；決議主要依賴UMA樂觀預言機，輔以ChainLink/Pyth，提升爭議處理效率（準確率超99%）。 2025年新拓展包括與Parcl合作推出房地產價格指數市場，以及主流媒體深度集成（Google Finance實時顯示賠率）。

Polymarket的獲客渠道高度依賴病毒式熱點傳播：政治選舉、crypto價格波動、甚至地緣事件（如Maduro相關市場單用戶盈利超40萬美元）通過X平台與KOL放大；除此之外，Polymaket Builder 開發者計劃貢獻超30%交易量，第三方終端與機器人生態進一步強化用戶留存。

其獨特定位體現在全球低門檻准入與事件廣度——從互聯網文化八卦到宏觀政策，幾乎無盲區；DeFi原生可組合性允許持倉抵押借貸（如Gondor協議），使Polymarket不僅是預測工具，更是信息資產的鏈上流通樞紐。

5.2 Kalshi：合規路徑下的機構級對沖平台

不同於鏈上平台的激進，Kalshi從2018年起就選擇與監管正面博弈，由MIT畢業生Tarek Mansour與Luana Lopes Lara創立。 Mansour早年黎巴嫩經歷鑄就風險敏感，Lopes Lara從職業芭蕾轉向量化，兩人跨文化背景驅動平台強調專業風控。 2025年融資後估值110億美元，雙創始人均成億萬富翁，Lopes Lara更成全球最年輕自製女性億萬富翁。

Kalshi的核心技術為鏈下中心化訂單簿，結合Solana代幣化實現DeFi橋接（DFlow RFQ模型，支持意圖基交易與Jupiter集成）。 決議完全中心化但受CFTC嚴格監管，確保零爭議風險；市場設計高度專業化，如體育合約覆蓋NFL實時得分線、宏觀​​合約支持美聯儲利率多層級概率表達（例如“加息25bp vs 50bp vs 無變動”）。

Kalshi的增長主要來自傳統渠道：體育賽事廣告與機構合作驅動，2025年NFL週末單市場體積常超2億美元；主流媒體如CNN/CNBC/Yahoo Finance實時接入賠率，吸引美國散戶與對沖基金。 開放興趣穩定在1-2億美元區間，訂單簿深度支持百萬美元級單筆交易無滑點。

近年來，Kalshi加速crypto轉型：2025年8月聘請23歲crypto influencer與創業者John Wang（前Armor Labs創始人、Penn輟學生）擔任Head of Crypto，推動on-chain擴張與crypto-native用戶導入。 12月，由Wang團隊主導推出Solana代幣化事件合約（通過DFlow API實現RFQ模型，與JUPiter深度集成），將鏈下流動性橋接到Solana生態，解鎖全球crypto資金池並支持意圖基交易。 2025年底，Kalshi的crypto用戶與鏈上交易量佔比快速上升，平台目標12個月內整合所有主要crypto app（如Phantom錢包15百萬用戶接入），進一步挑戰Polymarket的鏈上主導地位，同時保留合規核心優勢。

Kalshi的增長主要來自傳統渠道與新興crypto橋接：體育賽事廣告與機構合作驅動，2025年NFL週末單市場體積常超2億美元；主流媒體如CNN/CNBC/Yahoo Finance實時接入賠率，結合Solana代幣化吸引crypto交易者。 除此之外，Kalshi的差異化優勢顯而易見：作為美國唯一全面受CFTC監管平台，它將預測市場重定義為合法事件合約，提供機構級深度流動性（如體育市場平均日交易超5億美元）和專業多元結局合約（支持精細對沖，如利率分層或體育實時線），特別適合宏觀不確定性下的風險管理，同時通過crypto轉型擴展至高頻鏈上用戶，而非純投機。

5.3 Opinion Labs：permissionless意見量化的黑馬挑戰者

Opinion Labs在2025年下半年異軍突起，上線僅55天交易量即突破100億美元（MEXC、AInvest數據），開放興趣峰值1.1億美元，主要集中在宏觀經濟數據合約。 由YZi Labs領投孵化（種子輪500萬美元），團隊低調但專注DeFi與AI交叉，平台定位“動態意見與連續預測市場”。

技術棧全鏈上permissionless：用戶可使用任意ERC-20代幣創建市場，AI增強預言機顯著降低決議爭議；產品創新包括連續概率譜（非簡單二元“是/否”）與社交意見量化，允許交易如“美聯儲2026年降息幅度分佈”或“特定政策情緒指數”。

獲客依賴DeFi激勵機制：points farming與yield活動快速聚攏社區，用戶通過參與宏觀合約（如利率決策）賺取積分，潛在airdrop預期進一步放大粘性。 2025年底迅速躋身行業前三，體現“意見即資產”敘事在不確定環境下的強大共鳴。

Opinion Labs的核心價值在於徹底的permissionless創新——任何人可即時創建並交易自定義意見市場，結合AI oracle實現透明連續定價，填補了傳統預測市場在宏觀深度與社交量化上的空白，成為群體智慧向資產化深化的代表性實驗。

5.4 Limitless：L2極速高頻的短期波動捕手

構建於Base鏈的Limitless在2025年專注細分賽道，交易量從7月800萬美元飆升至12月7.6億美元（Yahoo Finance、CoinMarkETCap），種子輪融資1000萬美元（1confirmation領投）。 團隊背景聚焦高頻交易與L2基礎設施，平台明確針對小時/同日級crypto與股票價格預測。

產品設計極簡高效：自然語言市場創建（如直接輸入“btc今晚8點前破7萬美元？”），Base L2確保gas費近零與極速訂單匹配；結算即時無清算風險，模糊了預測市場與永續合約邊界。 LMTS代幣TGE後進一步激勵流動性。

增長源於L2低成本優勢：吸引Deribit式高頻玩家，通過社交分享與錢包直連（如潛在Trust Wallet集成）實現病毒擴散；短期市場如“股票盤後波動”或“crypto小時線”成為標誌，單日高頻交易筆數領先同類。

Limitless的定位清晰：通過極速執行、極低摩擦成本與自然語言門檻，提供接近實時波動的快節奏博弈體驗，特別適合crypto與股票短期交易者，在L2生態中建立獨特高頻壁壘。

5.5 多維度對比

綜上，四平台已形成清晰生態位分層：Polymarket主宰全球熱點與鏈上流動性，Kalshi提供合規機構對沖，Opinion Labs推動permissionless意見深化，Limitless鎖定L2高頻細分。 2026年，隨著跨平台聚合器興起、代幣經濟成熟與監管全球跟進，預測市場作為“信息即資產”核心基礎設施的系統性重要性將進一步顯現。

6. 核心交易盈利模式

預測市場的交易生態已從早期簡單的二元押注，演變為高度專業化的“信息金融”戰場。 2025年鏈上交易筆數突破9500萬筆（Phemex Research; kucoin Research），但盈利格局極度不對稱：絕大多數用戶最終虧損，而少數專業玩家通過系統化策略捕獲了絕大部分正收益。

正如上文所說，這種零和博弈的本質在於，群體智慧雖不斷提升市場定價效率，卻將回報集中於那些掌握工具、數據邊緣與執行紀律的參與者 - 即，通過信息差套利，吸引真正的信息獲取者參與。 散戶往往受情緒與運氣驅動，而頂級交易者則構建多策略組合，實現從被動現金流到高頻投機的風險平衡。

根據2025年鏈上交易員在社交媒體的分享，以及具體的鏈上交易記錄复盤，以下部分中，我們將會逐一剖析2025年主導的六類盈利模式。

6.1 信息與新聞套利：利用信息時滯捕捉誤定價

信息與新聞套利的邏輯在於信息傳播存在時滯。 新聞爆發後，市場價格不會立即反映所有參與者的共識，導致短期偏差。 專業玩家提前監控情報，在散戶反應前建倉，捕獲價格向真實概率收斂的差價。

執行過程包括四個步驟。 第一步，建立實時信息來源，如API新聞訂閱或Discord警報頻道。 第二步，評估事件影響，例如計算新聞後市場隱含概率與自身判斷的差距（若超5%）。 第三步，快速買入低估一方份額。 第四步，在市場調整後（數分鐘至數小時）平倉。

2025年熱點事件中，此策略平均捕獲20-50%波動。 典型案例包括地緣事件中疑似內幕地址的提前佈局（Rootdata）。 風險為假新聞或提前定價導致虧損，適合信息優勢強的玩家。

6.2 跨平台套利：對沖平台間價差實現低風險收益

跨平台套利的邏輯源於平台隔離。 Polymarket鏈上全球流動性與Kalshi鏈下機構深度差異，導致同一事件短期價差。 玩家通過對沖鎖定偏差，而不清算風險。

執行過程包括三個步驟。 第一步，使用聚合器（如DeFi Rate）監控價差（閾值0.5%以上）。 第二步，在低價平台買入、在高價平台賣出等值份額。 第三步，等待清算自然結算（正確方1美元，錯誤方0美元）。

2025年Kalshi代幣化後，機會增加，平均回報0.5-3%（QuantVPS）。 例如，利率市場中機器人捕獲2-5%偏差（AInvest）。 風險低，主要為執行延遲。 該策略修復市場效率，2026年或因聚合器減少。

6.3 複製交易與鯨魚追踪：分享鏈上聰明錢溢出

複製交易邏輯基於區塊鏈透明：鯨魚地址具備優勢，散戶自動複製分享收益。 鯨魚規模大，反向誤導成本高，使跟單可持續。

執行過程包括四個步驟。 第一步，選擇工具如insiders.bot，polycule，等等等等。 第二步，篩選高勝率地址（勝率>60%）。 第三步，設置比例複製並加止損。 第四步，監控調整。

6.4 流動性提供與做市：貢獻深度換取補貼

流動性提供的邏輯在於平台需買賣深度維持低滑點。 LP掛單提供穩定性，平台支付手續費分成與獎勵作為激勵。

執行過程包括四個步驟。 第一步，選擇高流動性市場。 第二步，掛限價單形成深度。 第三步，賺取分成與獎勵（如Polymarket程序）。 第四步，監控調整。

2025年，流動性提供者收益為年化10-50%，貢獻15-20%體積（Polymarket Documentation, "Liquidity Rewards"）。 風險低，主要機會成本。 適合保守資本。

6.5 高概率債券策略：滾動尾部折價複利

高概率債券邏輯在於尾部非理性：概率99%事件接近清算時，心理與流動性摩擦造成折價。 買入並滾動轉化為高年化。

執行過程包括三個步驟。 第一步，篩選高概率事件。 第二步，買入折價份額（0.95-0.99）。 第三步，清算後滾動下一個市場。

6.6 領域專精與淡化公眾：反向系統偏差

領域專精邏輯在於領域偏差：情緒放大熱點，專精者建模識別並反向押注。

執行過程包括四個步驟。 第一步，積累數據建模。 第二步，識別偏差。 第三步，反直覺建倉。 第四步，持有清算。

2025年Fade策略成功，勝率>70%（Moontower Meta）。 風險為潛在的黑天鵝，但長期有可持續性。

6.7 多模式對比總結

7. 機遇與未來展望

7.1 機遇

隨著預測市場如今演變為一種新興的金融工具，它們也催生了各種各樣的機遇。 如今，預測市場生態系統中已構建了多種產品，以擴展其功能。

7.2 衍生用途

一、參數化保險的自動化與去中心化

預測市場最直接的衍生價值，在於它正在演變為參數化保險（Parametric Insurance）的關鍵基礎設施，從根本上改變了風險覆蓋的模式。 傳統的保險理賠往往依賴於人工核損，流程冗長且不透明，而基於預測市場的保險產品則實現了“觸發即賠付”的自動化閉環。

想像一下，用戶可以購買特定災難性事件（如“2025年佛羅里達州遭遇3級以上颶風”）發生的“是”（Yes）份額。 一旦預言機裁定事件發生，用戶獲得的每股1美元回報本質上就是一份即時賠付的保單。 這種模式消除了傳統保險中的道德風險和理賠摩擦成本，特別是在農業保險和航班延誤險領域，去中心化平台正在逐步取代傳統的保險精算模型。

研究表明，這種去中心化保險模式能夠將運營成本降低高達 70%，從而顯著降低保費門檻（Gatteschi et al. 305）。 對於發展中國家的農民或中小企業而言，這提供了一種無需許可（Permissionless）且門檻極低的風險對沖工具，讓保險服務能夠觸達傳統金融機構無法覆蓋的末梢。

二、長尾風險的微觀對沖工具

在更宏觀的層面上，預測市場填補了傳統金融市場在長尾風險管理上的空白，為機構提供了針對地緣政治與宏觀事件的“微觀對沖”（Micro-Hedging）能力。

雖然 CME 期貨等傳統工具可以對沖利率或匯率風險，但對於具體的、非標準化的地緣動盪往往無能為力。 如今，跨國供應鏈企業不再只能被動接受風險，而是可以通過購買特定預測市場合約（如“蘇伊士運河在 Q3 是否會因衝突關閉？”）來進行精準對沖。 若運河關閉導致物流成本上升，預測市場的高額回報可有效抵消實體業務的損失。

數據顯示，部分中型對沖基金已開始配置約 2-5% 的資金在 Kalshi 的特定事件合約上，這種精準對沖能力是傳統衍生品市場無法提供的，它讓企業能夠主動管理那些過去被認為是“不可抗力”的外部衝擊。

三、體育經濟的深度金融化與資產化

與此同時，體育領域也正在經歷一場由預測市場驅動的金融化變革（Financialization of Sports）。 市場不再僅僅關注單場比賽的勝負，而是開始將運動員的職業生涯、賽季表現甚至轉會決策資產化。 類似於 Limitless 上的高頻交易，新一代體育預測市場允許用戶交易諸如“勒布朗·詹姆斯本賽季總得分是否超過 X”或“某新星球員是否會在轉會窗加盟皇馬”等合約。 這實際上是為運動員建立了個人市值的合成資產，將原本屬於消費行為的“博彩”轉化為一種基於數據分析的投資行為。

這種趨勢在近年來尤為明顯，相關數據顯示，體育博彩與預測市場的融合使得該領域的全球市場規模預計在 2030 年將達到 1550 億美元（Grand View Research）。 對於深諳體育數據的量化團隊而言，這成為了一個新的 Alpha 來源；而對於普通粉絲，這模糊了粉絲經濟與金融投資的界限，提供了一種通過知識變現的途徑，讓每一次對球員的看好都變成了真金白銀的長期投資。

四、組織治理的“真相血清”與決策優化

最後，在組織治理與決策層面，預測市場正在復興富塔奇（Futarchy）治理模式，並在大型企業內部充當“真相血清”。 在 DAO 和部分前衛科技公司中，決策不再單純依賴投票，而是設立預測市場來評估不同政策對代幣價格或公司收入的潛在影響，利用“利益攸關”（Skin in the game）的原則來對抗選民冷漠。

同樣，在傳統的科層制企業中，為了穿透管理層的盲目樂觀並解決信息傳遞的“沉默螺旋”，企業開始建立內部預測市場（例如“產品 X 能否按時在 10 月上線？”）。 這種機制利用一線員工的分散知識（Dispersed Knowledge）來校準項目進度。 早期的企業實驗已經證實了其有效性，例如 Google 早期的內部預測市場在預測產品發布日期和用戶數量方面的準確率比官方預測高出近 20%（Cowgill and Zitzewitz 4）。

隨著企業級 SaaS 預測工具的成熟，這一用途在 2025 年迎來了新的增長點，成為對抗大公司病的一劑良方。

7.3 未來展望

到 2025 年底，我們將看到預測市場在美國及全球範圍內的採用率有所提高。 然而，與歷史更悠久的金融市場相比，預測市場的交易量仍然很小。

在未來一年，隨著 Polymarket US 和 Kalshi Global 的推出，我們預計預測市場作為一種金融工具將得到更廣泛的使用，從而使所有人都能獲得更高的信息透明度以及更具針對性的金融對沖機會。

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