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当 Polymarket 们等走向「幕后」：预测市场的下半场，在交易所之外？概率不再只属于某一家平台，围绕它的聚合、衍生品与智能执行基础设施，正在成形。
撰文：农民 Frank
预测市场，最近在发生一个挺有意思的变化。
从币安、Coinbase，再到盈透证券（IBKR）、Robinhood，头部玩家们纷纷重心上移，不再执著于复制一个 Polymarket。
大家纷纷在想办法，怎么让 Polymarket、Kalshi 们逐渐「退到幕后」，变成其他金融产品可以直接调用的底层能力。
这其实很像今天的股票交易，用户通过富途、老虎或 Robinhood 点击买入 TSLA，大多数用户不会关心订单最终流向哪家 Market Maker、经过哪套清算系统。
预测市场未来也可能如此。
前端可能是某一家券商、钱包、新闻 App 甚至 AI Agent，中间是 Aggregator 和 Router，真正提供市场、流动性与结算的 Polymarket、Kalshi 们，则越来越像隐藏在背后的金融基础设施。
回看 DeFi，从 AMM 到聚合器、衍生品、专业做市和智能执行，这条路已经走过一遍。
预测市场，或许也正在进入类似的下半场。
一、预测市场，开始更多走向「幕后」
过去几年，预测市场证明了现实世界里的「不确定性」，的确可以成为一种有价格、有流动性的交易资产。
从美国总统大选，到世界杯等体育赛事，再到 Crypto、宏观经济乃至娱乐文化，很多原本只能被讨论的问题，被 Polymarket、Kalshi 等平台压缩成一份可以买卖并产生盈亏的 Event Contract。
这是非常关键的一步，而当这层需求逐渐被验证之后，头部玩家的打法也开始发生明显变化。
今年 4 月，币安接入 Predict.fun，由第三方预测市场基础设施提供市场能力，自己提供前端入口，允许用户在 App 里直接交易概率事件；两个月后，又进一步开放 Prediction Markets API，让量化策略、交易 Bot 和第三方产品可以直接调用市场数据与交易能力。
Coinbase 走的也是类似路线，它把 Prediction Markets 纳入自己的「Everything Exchange」，但上线初期的市场流动性全部来自 Kalshi，并明确表示未来还会支持更多 Prediction Market Venue。
而在传统金融一侧，IBKR 已经更进一步。
今年 5 月，IBKR 直接把 Kalshi、CME Group 和 ForecastEx 三家 Prediction Market 放进一个统一界面，用户无需分别开户，就可以在同一个账户里搜索事件、比较不同交易所的价格与流动性，并完成交易。
Robinhood 则开始继续向交易与清算层延伸，与 Susquehanna 合作运营 Rothera，后者承接了原 MIAXdx/LedgerX 的 CFTC 注册交易所与清算基础设施，6 月已开始把部分世界杯和职业棒球 Event Contracts 路由至这一关联交易所。
这几个头部玩家的动作，其实指向的是同一件事，即预测市场正从一个用户需要主动前往的「目的地」，变成一种可以被其他产品调用的金融能力。
过去，如果我们想交易接下来的美国中期选举，可能需要先打开 Polymarket，再找到对应市场，但未来，它可能是一张出现在币安首页的事件卡片、Robinhood 上一条财经新闻旁边跳动的实时概率。
用户可能根本意识不到自己正在使用预测市场进行交易，至于订单最终来自 Predict.fun、Kalshi、CME，还是被 Router 拆到多个市场，更是没那么重要。
这也意味着，Prediction Market 越来越隐形，Prediction Asset 反而越来越重要。
一旦走到这一步，行业真正有意思的问题也就变了——这些散落在 Polymarket、Kalshi、Predict.fun 甚至更多市场里的流动性，该怎么被组织起来？
譬如围绕美国中期选举，哪里的价格最好？哪里的深度最大？两个市场之间有没有概率偏差？
这套问题，其实和早期 DeFi 非常像。Uniswap 证明了 Token 可以在链上交易之后，市场并没有停止在「再造十个 Uniswap」，随后真正长出来的，是 1inch 这样的流动性聚合器、CoW Swap 这样的智能执行网络、Hyperliquid 这样的衍生品基础设施，以及围绕它们生长起来的做市商和量化交易系统。
预测市场也正在逐渐走到类似的阶段。
Fortune 就是一个很典型的早期案例，截至今年 8 月，已完成 Seed、Pre-A 等多轮融资，累计金额超过 400 万美元，用于 Fortune Agent 升级、接入更多预测市场，以及扩展流动性和相关基础设施。
它想切入的，就是「The Liquidity Infrastructure for Prediction Markets」这一层，不久前也刚进一步接入 Polymarket 的流动性，与此前已经支持的 Predict.fun 一起放进 Fortune Markets 的统一入口。
用户开始可以在一个入口中查看不同来源的市场、交易量、流动性以及隐含概率，而不必在不同 Prediction Market 之间来回切换。
这只是一个很早期的形态，却已经透露出 Fortune 想做的事情——把原本彼此割裂的 Prediction Markets，逐渐抽象成一个统一的流动性层。
二、不只是「预测市场版 1inch」，还能做什么？
当然，如果因此把 Fortune 这样的新玩家简单理解成「预测市场版 1inch」，又有些刻舟求剑。
预测市场未必会完整复制 DeFi 的发展路径，Fortune 这类新玩家，主要是在尝试把视角从 Prediction Market 转向 Prediction Asset。
看起来只差一个单词，背后逻辑却天差地别：Market 关心的是「去哪里交易」，Asset 关心的则是「究竟在交易什么，以及围绕它还能构建什么」。
就像 BTC 不属于 Binance，特斯拉也不只 Robinhood 能交易，美股并非只有现货买卖，Crypto 也不局限于 Spot，一旦 Prediction Assets 可以跨不同市场被寻找、定价、组合与交易，市场之上的基础设施才真正有机会形成。
以 Fortune 为例，新玩家们想搭建的体系，可以大致拆成几个相互连接的层次。
1.把分散的 Prediction Assets 先「放在一起」
众所周知，今天的预测市场仍然高度分散。
同一类事件可能同时存在于 Polymarket、Predict.fun 及其他平台，不同平台之间又拥有各自独立的市场结构、流动性和定价。
早在今年 4 月，Fortune 原生 Prediction Market 就已上线，到了 8 月，又进一步接入 Polymarket CLOB v2，与此前支持的 Predict.fun 放进 Fortune Markets 的统一入口。
用户现在可以直接在 Fortune Markets 浏览来自不同流动性来源的事件市场，并在建立仓位之前比较各自的流动性、成交量和隐含概率。
新版交易流程又加入了 Outcome Selection、Position Preview 和 Portfolio 等功能，把发现市场、建立仓位以及后续管理逐渐串在一起。
过去，一个用户想交易同一类政治、体育或者 Crypto 事件，可能需要分别进入几个平台搜索，再自己比较价格和深度，现在 Fortune Markets 把这个过程压缩为「发现事件 → 比较不同平台 → 选择价格与流动性 → 建立仓位 → 统一管理」。
理论上讲，预测市场的聚合，其实远比普通 DEX Aggregator 要复杂得多。
1 ETH 在 Uniswap 和 Curve 里仍然是同一个 ETH，但两个看起来几乎一样的预测市场，可能只因为截止时间、事件定义、判定条件或结算规则存在细微差异，就成为完全不同的资产。
从这个角度看，Fortune 首先做的并不是创造更多市场，而是把原本散落在不同平台里的 Prediction Assets，逐渐变成一个更容易被搜索、比较和交易的资产池。
2.从「买 YES / NO」，走向更完整的金融产品
一旦资产被连接起来，下一步的问题自然发生变化。
今天预测市场最常见的交易方式，依然是看好一个结果，买 YES；不看好，就买 NO，然后等待事件结算。
这很像 Crypto 早期只有 Spot。
但如果 Prediction Assets 最终发展成一个规模足够大的资产类别，交易需求理论上不会永远停留在二元下注，当底层资产规模足够大，市场通常都会继续长出杠杆、期权、组合、对冲和结构化产品。
这也是 Fortune 把 Prediction Derivatives 纳入整体产品方向的原因，它想进一步把 Event Contract 从一份「等待最终答案」的二元合约，转化成能够被组合、管理和策略化使用的 Prediction Asset。
这一步其实很关键。
因为一个资产类别真正成熟，往往不是看现货市场有多热闹，而是看它周围能否形成足够丰富的金融结构。
BTC 从现货走向 Perpetual、Options 和结构化产品之后，才逐渐形成今天完整的交易体系；股票市场也同样拥有期货、期权、ETF 与各种组合工具。
Fortune 现在所押注的，是 Prediction Asset 也会经历类似的金融化过程。
不过这也带来另一个问题，如果未来一个用户面对的不再是几个市场，而是几百、几千个 Prediction Assets，甚至不同的组合和策略，人还有没有能力自己完成全部研究与执行？
这才是 Fortune AI Agent 真正应该出现的位置。
3.让 AI 直接进入交易链路
实事求是地讲，预测市场可能是 AI Agent 最容易让人理解的金融场景之一。
因为它天然存在一条非常清晰的传导链：现实世界发生变化 → 新信息出现 → 事件概率改变 → 市场重新定价 → 产生交易机会。
只不过，传统交易需要手动完成整个过程，从看新闻、刷社交媒体、分析市场情绪，到判断这条消息究竟会不会改变某个事件的概率，最后还要找到对应市场、比较价格、确定仓位并执行交易。
Fortune Agent 想压缩的，恰恰就是这条链路。
目前已经上线的 Trading Agent，就被设计为一个 Multi-Agent System，持续从 News、Sentiment 和 Arbitrage 三类信号中寻找机会，再进一步验证条件，其中用户连接钱包后，能自行设定单次交易金额、风险等级，以及是否启用 Automated Trading。
如果深挖 Fortune 后续对 Agent 的描述，还有 24/7 Market Intelligence、Structured Decision-making、Risk Management 和 Execution，那和前面的 Fortune Markets 放在一起，整套产品逻辑完全串了起来。
比如某个宏观事件突然出现新的政策信号。
Agent 首先捕捉信息并判断它可能改变某项事件的真实概率；随后 Fortune Markets 可以同时提供来自不同 Venue 的相关 Prediction Assets、价格和流动性；如果市场报价尚未充分反映新信息，Agent 再进一步寻找更合适的交易机会与执行路径。
这时候，Fortune 想做的已经不只是一个「AI 预测器」，它更接近于把信息层、资产层、流动性层与执行层接在一起。
而最外面，还有一层负责让这套网络冷启动的 Incentive Layer。Fortune 目前已经建立起以 F Points 为核心的激励体系，包括 Daily Check-in 和邀请机制；用户邀请其他参与者后，可以获得其 F 收益的 10%。
看起来这些是传统 Web3 项目常见的 Points、NFT 与 Referral 玩法，但放回整个产品架构里，它承担的其实是一个很现实的问题：
一个新的 Prediction Asset 网络，最早期的流动性、交易用户和生态参与者从哪里来？
更多用户参与，带来更多交易与流动性；更深的流动性改善成交体验，又进一步吸引新的用户和策略进入；当 Agent 和更多金融产品加入之后，交易频率与策略复杂度也可能随之提高。
所以把 Fortune 从头到尾串起来，它现在真正尝试构建的并不是一个孤立功能，而是一条相对完整的链路：
Prediction Markets 提供底层事件资产；
Fortune Markets 负责把资产与流动性连接起来；
Prediction Derivatives 扩展资产的金融表达方式；
Fortune Agent 负责信息处理与交易执行；
Incentive Layer 再为整个网络提供早期增长动力；
也因此，如果一定要给 Fortune 一个定位，它既不只是 Prediction Market，也不只是「预测市场版 1inch」。
更准确地说，它想做的是一套围绕 Prediction Assets 的交易与执行基础设施。
三、当「概率」真正成为一种资产
当然，Fortune 最终能不能把这套路线图真正做出来，现在还很难下结论。
它仍然是一个早期项目。
Polymarket 的流动性接入与 Agent 已经能够看到实际产品，但统一订单路由、成熟的 Prediction Derivatives，以及足够深的跨市场流动性网络，都还远没有走到最终形态。
但如果把视角拉回整个行业，Fortune 押注的方向并不孤立。Apex 已经开始把 Kalshi 的 Event Contracts 通过 API 接进券商基础设施；Paradigm 也在开发面向专业交易者的 Prediction Market Terminal，并研究内部做市与 Prediction Market Index。
预测市场越来越像一个真正的金融市场，那真正的金融市场，一定不会只有交易所。
接下来至少有三层变化值得观察。
1.从 Bet 到 Portfolio，高度金融化
今天很多人第一次接触 Prediction Market，还是把它理解成「我赌某件事会不会发生」。
但对更成熟的交易者来说，其实能创造一连串可以表达完整观点的资产组合。
比如，当一个交易者判断美国通胀重新升温、Fed 转鹰时，未必只交易「下次 FOMC 是否加息」，完全可以同时围绕「Fed 是否维持更高利率」「BTC 年底是否突破某个价位」「美国是否避免衰退」等不同事件建立仓位。
这些单独看都是 Event Contract，组合在一起，却可以表达一套完整的 Higher for Longer 宏观 Thesis。
如果这一阶段真的出现，Portfolio Management、Correlation、Hedging 和 Risk Management 也就会自然跟上，届时 Fortune 这类项目如果能够真正补齐 Derivatives 与组合层，价值也不再只是帮用户「少开几个网页」。
2.从单一市场交易，到跨市场聚合执行
这个很容易理解，市场越大，单个平台的重要性反而可能下降。
Crypto 最终没有形成「一个交易所承载所有流动性」的格局，Prediction Market 大概率也不会。
不同监管体系、用户群体、做市商、事件类别和地域，会长期制造市场分割，而市场分割，本身就是基础设施的机会，毕竟套利者需要价格，做市商需要订单流，机构需要深度，普通用户需要最好的成交价格，Agent 则需要足够多可以扫描和执行的 Venue。
所以 Prediction Market 真正走向成熟以后，交易入口可能反而越来越「隐形」，譬如在券商 App 看到一条新闻：「Fed 下月调整利率概率：72%」
旁边一个按钮，就可以买入，至于背后的订单到底来自 Polymarket、Kalshi，还是被 Router 拆到三个市场里完成，不重要。
这才是 API 化真正可能带来的变化。
3.从 Human Trader，到 AI Trader
我始终认为，预测市场可能会成为 AI Agent 最天然的金融应用场景之一。
因为它本身就是「信息 → 概率 → 价格 → 交易」，而这恰恰是 AI 最擅长介入的一条链路。
如果说 Crypto 给 AI Agent 提供了一个无需银行账户、可以 24 小时直接控制资产的金融系统，那么 Prediction Market 则进一步给它提供了一个可以直接交易「认知」的市场。
AI 最核心的能力之一，本来就是处理信息，而 Prediction Market 最核心的资产，本来就是信息被压缩之后形成的概率。
二者天然契合。
我们可以试想一下，未来一个 Agent 可以同时监听新闻、社交媒体、宏观数据、链上数据、公司公告、体育比赛、政策文件等等，然后不断重新计算自己的概率模型。
市场价格一旦和模型产生足够大的偏离，就直接下单，这时候 Prediction Market 的速度也会发生变化。
过去 Alpha 可能来自我比别人更早看到一条新闻，以后就可能变成：我的 Agent 比你的 Agent 更快理解这条新闻意味着什么；甚至再下一阶段，谁能够在更多 Venue 之间，更快把认知优势转化成成交。
于是信息优势、模型优势和执行优势，会逐渐变成同一件事。
这可能才是所谓 AI × Prediction Market 真正有意思的地方，当然，所有这些想象成立之前，还有几个现实问题绕不过去。
首先是流动性，没有足够深的盘口，再先进的 Router 和衍生品都没有意义；
其次是 Resolution，预测市场最终仍然需要一套可信、明确而且尽量少争议的事件结算机制；
再往后则是监管，一个 Event Contract 究竟属于衍生品、博彩，还是一种新的金融工具，不同地区依然存在完全不同的答案；
最后还有 Agent 本身，AI 可以处理大量信息，但「能够总结新闻」和「能够稳定产生 Alpha」之间，仍然隔着很远的距离；
这些问题不会因为市场正在增长就自动消失。
反而只有当这些基础设施逐步补齐之后，Prediction Assets 才可能真正从一个新鲜的交易品类，变成成熟资产类别。
写在最后
客观地讲，从 2024 年美国总统大选，到 2026 年世界杯，Polymarket、Kalshi 已经完成了预测市场最困难的首轮用户教育：
现实世界的诸多不确定性，是真的可以被交易。
但这更像是上半场，如果回看几乎所有金融市场的发展史，就会发现，证明一种资产能被交易，从来不是故事的终点。
当参与者越来越多、资产越来越多、平台越来越多之后，决定市场成熟度的，往往是交易所之外那些没那么性感的东西，譬如流动性、做市、路由、衍生品、风险管理、组合策略，以及更自由、更自动化的执行。
DeFi 已经走过一遍，预测市场很可能也正在走上类似的路。
所以今天重新看 Fortune 这类新玩家，真正值得关注的，是越来越多「概率」真的成为资产之后，我们该如何更高效地交易它们？
它需要更深的流动性，更丰富的金融工具，更高效的执行，以及能够 24 小时理解现实世界、不断重新计算概率的 AI Agent。
而这，或许才是 Prediction Market 从「市场」走向 Prediction Assets 之后，真正的下半场。
Coding 的投注面板赚钱了，但 Polymarket 真不是个「套利」的好地方半个多月，1600 刀，30%+ 收益，但这篇文章想说的，不是怎么赚钱。
撰文：太乐 Tyler
前两天那篇《我用 AI 给自己搭了一个投资工作台》，跟大家分享了我 Coding 出来的几个工具：跨市场资产面板、投资图谱、个人内容运营台，还有一个最近用得很频繁的 Polymarket 投注监控面板。
这半个多月，拿了 1600 刀左右的本金实测，跑出了 30%+ 的收益，面板实时统计数据和最终实际净收益基本能对上，只差了 6U 左右，就是挂单/流动性奖励等些小误差。
但我这篇想说的，其实不是「Polymarket 很好赚钱」，更不是想包装成什么套利教程。
恰恰相反，跑完这一轮之后，我愈发觉得，Polymarket，并不是一个适合抱着「套利」念头猛冲的地方。
一、先说这个面板是怎么回事
我大概是 5 月 21 日左右开始手搓这个面板。
最初需求很简单，不想每次都打开十几个投注页面来回切 yes/no 的变价，也不想用 Excel 手填记录了。
没错，在这之前，我一直是用 Excel 记买卖、浮盈浮亏、结算节点、事件类型，笨人笨办法。
但实际玩过的小伙伴都知道，Polymarket 上的很多投注极易失控，就是因为手填记录方式的功能性很差：譬如一开始可能只是想小买一点，结果赔率一动又想加，毕竟缺乏一个直观的感受；再譬如某个投注事件突然异动，没及时更新表格数据，就容易错过了止损/加仓的窗口，诸如此类，等等。
说到底，还是整个过程太碎片化了，没有系统的时候，人很容易靠情绪下单。
所以这个面板从一开始构建，我就是为了把每一笔投注都放回一个统一框架里，让这种感觉变成一个相对可视化与能够横向比较的信息呈现。
经过几版迭代后，我拆成两个 Tab，分别是「持仓仪表盘」+「机会监控」。
「持仓仪表盘」作为整个面板的核心，是一套可以抓取 PM 实时数据并重算的动态系统，分成几个功能区（可以对照参考文初那张图）：
总览栏：总本金（计划，实际参考意义不大）、投入本金、持仓价值、持仓浮盈、总浮盈（含已关仓），一眼看清楚账户全貌；
Tier 档位占比：这是面板最核心的风控模块，也是我认为整个面板里最反直觉、也最重要的区域，先卖个关子，下个章节详细说；
主题簇暴露：我给每笔投注都打了「主题簇」标签，分成东亚、中东、Crypto、美股、Pre-IPO（能自定义增删），面板会自动汇总每个簇的占比，并设了 12% 的单簇上限阈值，为什么要这样设计？主要是是为了对抗 PM 上最隐蔽的陷阱——假分散，还是下章细说；
单笔持仓明细：档位、方向、买入价、结算价、份额、盈亏、买入日、结算日、备注等，一行一目了然，而且能正序倒序选择与按标签筛选；
「机会监控」则是一个 watchlist，我会把自己关注但还没下注的市场先放进去。
每个市场会记录几个关键字段，包括事件名（附可直接跳转交易页的超链）、T1/T2/T3 分层判断，当前 yes/no 价格、收益、年化收益、异动（可自定义阈值，比如 24 小时内异动超过 20%，只要网页开着就弹窗提醒）、我设定的观察节点，还有投注到期的倒计时。
这里有两个我自己比较满意的小设计：一是找到了 PM 的合适接口，直接把投注事件的网页链接丢进去解析，它会自动提示 yes/no 选项、对应价格，以及同一事件下不同选项的分类，大幅减少了手动录入的麻烦；二是同一笔投注的 Tier 归属会随剩余天数自动重排。
前不久 Anthropic 发布 Mython 之前，watchlist 里就出现了明显的价格异动，基本可以判定为高概率确定性事件，那个时候进场，能吃到大概 10 个点的收益——这种机会，没有 watchlist 很难稳定捕捉到。
二、PM 的数学期望陷阱，与「T1、T2、T3」设计原则
以上是简单介绍，其实我更想讲的是我实测之后的一个思考。
那就是在 PM 这类二元市场里，存在一个很大的结构性陷阱，对喜欢「单一重仓」的玩家来说很不友好，但对习惯「开超市、买一大堆」的分散配置者，反而比较适合。
我会试着把我的思考说清楚，如有错漏，大家就当没看见吧：
假设某个投注事件的 yes价格 c 是 0.80，也就是市场认为这件事大概有 80% 概率发生，那如果我自己判断这个事件真实发生概率 q 是 0.90，就意味着此投注的期望收益率可以粗略计算为：
EV = q / c - 1 = 0.90/0.80 - 1 = 12.5%
这看起来不错，但 PM 不是债券，这个 12.5% 背后隐藏着一个很尖锐的尾部风险，就是如果你判断错了，亏损不是 12.5%，而是 100%。
所以我在面板里不会只看「预期收益率」，还会同时盯两个东西：
一个是我自己的概率判断和市场价格之间的差距，也就是 q - c（我设置的有一个自动止盈提醒目标值，是买入价和100 的中间值），这是 edge 是否真实存在的核心；
另一个是这件事一旦错了，单笔仓位归零对总账户的影响；
第二个原因，也是我第一章节提到的 T1、T2、T3 分层的来源。
简单来说，我分为了三类：
T1 高确信：对我而言，舒适区在于涉及到东亚以及一些地缘政治相关，我觉得存在东、西方信息差的，反复核实之后加进去；
T2 比较稳：有一些感觉目前明显隐含概率要高于实际的 yes 或 no 定价的；
T3 纯投机：赔率很高的那种，而且这种不能常拿，最好就是博反搏，它会回归一定价格，以此吃短线收益）；
但也需要注意，T1 有隐性代价，尤其在长期标的上，比如某个 T1 级投注静态收益是 18%，但结算在 180 天后，年化 IRR 可能只有 3–4%，还不如把钱放着，而这段时间里本金是被锁住的，你会错过后来出现的高 IRR 机会。
所以 T1 内部我会再拆成几个时间档（这部分纯个人思路，就不分享了，下同）反正短期 T1-A 可以多打，长期 T1-C 要克制，配太多低 IRR 的长期标的，是隐性的资金效率损耗。
T2 有 edge，但要给「判断错了」留空间，单注上限 8–10%，意味着即使这笔全亏，账户总损失也控制在 10% 以内，不影响继续参与后续机会。
T3 赔率很香，但要用最小仓位观察，不指望靠它赚大钱，反而是博反搏、吃短线回归——让自己持续跟踪高赔率事件，积累对这类盘口的感觉。
总的来看，仓位上限，本质上是在给「我可能判断错了」留出代价可承受的空间。
这里有一个很反直觉但特别重要的点，那就是高确信不等于高仓位。哪怕一个事件你觉得有 95% 概率会发生，只要还有 5% 的概率归零，仓位就必须被限制。
举个极端一点的例子，假设你连续做 10 个自己认为胜率 95% 的投注，听起来每一个都很稳，但只要它们彼此独立，至少错一个的概率大概是 1 - 0.95^10 ≈ 40%
做得多了，总会遇到那次错的。
这还只是独立事件，现实里很多 PM 市场并不独立，它们经常有相关性，比如「美伊对话是否达成协议」「霍尔木兹海峡是否重开」「中东局势月内升级」，这三笔投注看起来是三个独立市场，但底层变量几乎是同一个——中东地缘政策方向，一旦这个方向判断错了，三笔同时出血。
这也是对我最大的帮助，不是提高胜率，而是限制自己犯大错。说白了这个面板的核心价值，其实不是收益统计，而是风控。
三、跑完这一轮，我对 Polymarket 的真实看法
半个多月深度实测下来，我最大的感受，是 Polymarket 上不是没有机会，但它绝不是很多人想象中的那种套利场。
之前我们玩链上套利，大都规则清晰，且价格错位可以被锁定，但 Polymarket 不一样，它很考验你对某个投注不同风向转变的逻辑理解（这点感觉很难做用文字精准表达出来）。
比如东亚相关的政治、经济动态，中文用户确实可能存在一定的信息差优势，这一点值得挖，但这不代表你一定能赢。Polymarket 最终不是按「你理解的现实」结算，而是按市场规则和指定数据源结算（UMA 的操纵问题也屡见不鲜了）。
此外你觉得某件事在中文语境里板上钉钉，不代表英文规则里的定义也一样，尤其是每一个投注的规则设定里，其实经常会有一些文字陷阱。
所以根据我的实际体验，PM 没那么多套利机会，主要还是靠信息差和仓位分散，哪怕是高确信的，也可能遇到黑天鹅。
一旦遇到，就是本金全无。
正如一位朋友说的，「投资这件事，哪怕只有 1% 的归零概率，也不应该抱有侥幸」。
因为这样的数学期望，长期来看是负的。
所以我现在对 PM 的理解更保守：
第一，不当成稳定收益工具，哪怕是高确信的投入，尤其是你连续赢了几次，也不要觉得自己找到了提款机，二元市场最可怕的是，它会在你连续赢之后，让你误以为自己能判断一切，最后一笔仓位做大，直接把前面的利润还回去；
第二，别把高胜率等同于好交易，一个 90% 胜率的事件，如果市场价格已经是 0.95，那它反而可能是负期望；反过来，一个只有 40% 胜率的事件，如果市场只给 0.20，也可能有正期望；
第三，别忽视尾部风险，这点特别重要，很多人看到 10%、20% 的收益，会觉得很稳，但只要这笔交易错了是归零，那它就不是传统意义上的低风险收益（从这个角度上讲，我甚至觉得 PM 上根本就没有所谓的低风险机会，每个都是高风险）；
第四，别做伪分散，买多个不同盘口，不一定叫分散，比如上文提到的「美伊对话是否达成协议」「霍尔木兹海峡是否重开」「中东局势月内升级」，这三笔投注看起来是三个独立市场，但底层变量几乎是同一个；
所以我现在更愿意把 PM 当成一个判断力训练场。
它刚好配合我这个宅男日常最喜欢刷的政治、经济、科技、金融资讯，把那些平时只停留在「我觉得」层面的判断，落成一个可以被正反馈的东西。
这些能力，在 PM 之外，同样有用。
顺便一提，除了这个 PM 投注面板，我用 Codex 还做了一个私募市场估值动态监测面板，主要追踪还没上市的独角兽公司—— Anthropic、OpenAI、Stripe、Kraken 等在私募市场里的估值变化，以及这些变化和 PM 上对应投注之间的关系。
Polymarket 本质上是预期市场，有些时候私募市场里的信号已经在变化，但 PM 价格还没动；有些时候 PM 价格先动了，现实数据还没跟上，两者之间的错位，是值得持续观察的地方。
当然，这里面也不是无风险套利，私募市场估值本身不完全透明，不同数据源之间可能有差异，但作为一个观察框架，还是挺有意思的，后续找机会单独写一篇。
太乐的小结
这篇从头到尾想说的，从来不是「我用面板赚了 30%，你也可以」。
我觉得更有用的是能做出一个工具，帮你把感觉变成框架，把框架变成纪律，很多时候，很多人，赚到钱，不代表找到了什么秘法，只代表这一轮的判断恰好对了。
这个区别，很重要。
也建议大家可以开始尝试 Vibe Coding，不一定非要用 Claude Code，用 Codex，甚至 Kimi 最近推出的 Kimi Work 都可以先体验体验，如果大家开通海外订阅有什么不方便的地方，后续可以分享我自己用的一些丝滑方式。
交易所无限印钞的秘密：从加密现货、合约、期权到 Polymarket 的订单簿撮合引擎注解撰文：danny
打开 Binance 现货和永续，订单簿几乎一模一样。但在"卖出"的瞬间，背后是两个完全不同的机制。为什么 perp 要维护两套价格？为什么 Iron Condor 必须四条腿一起成交？为什么 Polymarket 的手续费在 p=0.5 时最贵？这些问题表面在问机制，本质在问同一件事——撮合引擎从来不是独立的工程模块，它是被它服务的资产塑造出来的。
现货、永续、期权、Polymarket 四种形态之间的差异远比相似更深。这篇文章把它们拆开，看清是什么力量让"撮合"分化成几乎不相关的工程实体。
一、撮合不是标准件
如果你只看过现货交易的撮合实现，可能会觉得"撮合引擎"是一类成熟、收敛、几乎没什么技术含量的事情——一个排序的订单簿、一个价格时间优先的匹配循环、加上一个一次性结算路径，end of the story。
那你就大错特错了。。。
当你把视角从 Coinbase 的 BTC/USDT 拉到 Binance 的 BTCUSDT 永续合约，再拉到 Deribit 的 BTC-26 DEC 25-50000-C，最后落到 Polymarket 上某个事件市场，你会发现这四个市场背后的撮合引擎在结构上几乎是四种不同的机器。它们共享某种算法上的相似性——都有买方、卖方、价格、数量——但当你深入到状态机、风控耦合、事务边界、信任假设这些层面，差别大到让"撮合引擎"这个词本身显得过于抽象。
这篇文章想做的，是把这四种典型形态拆开，看清是什么力量让同一个底层概念在不同标的下分化成不同的工程实体。
二、现货撮合：最基础的形态
现货撮合是一个标准模型，几乎所有教科书和开源项目（LMAX Disruptor、CME Globex 的简化版、各类开源 matching engine）都从这里开始。
核心数据结构通常是两棵价格树（bid 侧、ask 侧），每个价格节点挂一条 FIFO 队列。撮合循环非常直接：当一个吃单（taker）到达，从对手方的最优价格档位开始扫描，按时间顺序消耗 maker 队列，直到吃单数量耗尽或价格越过限价。
核心特征有几个关键点值得专门拎出来：
第一，资产是同质且可分离的。买方持有 quote 资产（USDT），卖方持有 base 资产（BTC），撮合的本质就是一次资产置换。账本上的操作是一对绑定在事务里的余额加减，结算和撮合在同一个事务内完成。撮合引擎几乎不需要外部依赖——撮合即结算，没有下游链路。
第二，风险是即时清零的。一笔现货交易完成的瞬间，所有头寸关系就消失了，不存在"持仓"这个概念在撮合层面的延续。引擎不需要关心你下一秒会不会因为价格波动而爆仓，因为根本没有"仓位"这回事。
第三，订单类型相对收敛。Limit、Market、IOC、FOK、Post-only、Stop——这些都是订单生命周期管理上的变体。
举一个具体场景。BTC/USDT 卖一档 50,001 × 1.5 BTC（maker A 在 09:30:00.100 挂单），卖二档 50,002 × 3.0 BTC（maker B 在 09:30:00.200 挂 1.0，maker C 在 09:30:00.300 挂 2.0）。一笔 4.0 BTC 的市价买单到达。撮合循环：先吃 A 全部 1.5 @ 50,001，然后到下一档按 FIFO 顺序——B 先于 C，先吃 B 全部 1.0 @ 50,002，再吃 C 部分 1.5（C 剩 0.5 留簿）。Taker 账户在同一事务里扣减 200,006.5 USDT、增加 4.0 BTC，三个 maker 账户对应反向更新。这一连串操作在一个数据库事务里完成，撮合即结算。值得注意的是 B 先于 C 成交不是因为价格（同档），是因为先挂——这就是 price-time priority 的实际体现。
现货撮合工程上的难点其实不在逻辑，而在性能：如何在百万级 TPS 下保持微秒级延迟，如何处理冷热路径的 cache locality，如何做到 deterministic replay。但这些是优化问题，不是机制问题。
三、永续合约撮合：风控引擎的入侵
如果你把 Binance 永续合约的订单簿截图放在现货订单簿旁边，肉眼可能看不出区别。但底层就是另一个风景了。
关键变化在于：撮合引擎不是结算的终点，只是一个事件源。（aka 一个多米诺骨牌）
每一笔 perp 撮合的完成都触发一条复杂的下游链路：标记价格更新、仓位更新、保证金重算、未实现盈亏刷新、可能的强平触发。撮合引擎和风险引擎在 perp 这里是深度耦合的，耦合方式决定了整个系统的性格。
双价格体系是 perp 的第一个独特结构。撮合本身依然按"最新成交价"驱动（last traded price），但维持保证金、强平触发、UPnL 计算用的是"标记价格"（mark price），后者是多个现货市场的指数加上 funding adjustment 合成出来的。这是一个反操纵设计：如果撮合价和标记价合一，攻击者可以用一笔小资金把订单簿拉到某个极端价格，瞬间引爆所有反向仓位的强平。双轨制把这个攻击面消灭了。
举一个具体场景说明双价格的作用。某交易者 50 x 多 1 BTC，入场 60,000，初始保证金 1,200 USDT，维持保证金 300 USDT。某一时刻订单簿被一笔大额市价单瞬间打穿到 last price = 58,500——按 last 算未实现亏损 1,500 USDT，已经穿仓。但同一时刻 mark price（多现货指数加权 + funding adj）= 59,400，按 mark 算未实现亏损 600 USDT，账户净值 600 维持保证金 300，强平不触发。几秒后 last price 回归 59,400，这位交易者没有被插针毛刺扫掉。如果撮合和强平共用 last price，攻击者用一笔小资金在订单簿薄弱时刻把价格拉到极端位置，就能触发反向仓位连环爆仓再低价吃回——这正是 BitMEX 早期频繁发生的事件类型。双轨制不是"为了精确"，是"为了不被攻击"。
Pre-trade 风控是另一个关键插入点。在现货里，吃单到达就直接撮合；在 perp 里，吃单首先要过保证金检查——你的可用保证金能否覆盖这笔成交带来的仓位变化？如果是 cross-margin 模式，这个检查还要考虑你账户内所有仓位的相互对冲。这个检查必须在撮合循环里同步完成，否则会出现"成交后才发现保证金不够"的状态不一致。
强平的特殊撮合通道是 perp 引擎最有意思的部分。当账户保证金率跌破维持线，强平引擎会接管——它会以账户的破产价（或某个保护价格）向订单簿发送 IOC 订单，试图把仓位平掉。如果订单簿太薄，吃不动这笔强平单怎么办？这里有几种工程选择：一是接入保险基金兜底，二是触发 ADL（自动减仓），由系统强制减少盈利对手方的仓位。
ADL 本质上是"撮合的最后一环"：当订单簿、保险基金都失效时，系统跳过订单簿，直接在两个账户之间做强制结算。这是一种把"撮合"概念从"自愿匹配"扩展到"非自愿匹配"的设计——它已经不属于传统意义上的撮合了，但它必须存在，否则系统在极端行情下会破产。
自成交防止（STP）的复杂化也是 perp 特有的。在现货里，自成交防止主要防止洗单；在 perp 里，同一个账户可以同时持有多空（hedge mode），所以 STP 的语义需要细分：是按 sub-account、按 user ID、还是按 master account？不同交易所选择不同。
总结一下：perp 撮合的"难"不在订单簿本身，而在订单簿后面那整套和风险引擎绑定的状态机。设计者必须想清楚：哪些检查在撮合主路径上（同步），哪些可以异步；强平的执行模型用什么；保险基金怎么计提；ADL 触发的优先级队列怎么排序（通常按"盈利百分比 × 杠杆倍数"排序，让最赚的、杠杆最高的人先被减仓）。
四、永续撮合的双路径：决策、构造、执行的分层
perp 撮合还有一层值得专门拎出来讨论：强平这条路径在撮合环节和普通订单合流，但在合流前后是另一套完全不同的逻辑。理解这层分层对设计或调试 perp 引擎至关重要——否则会反复混淆"撮合"和"清算"的边界。
把强平拆成三层来看：
第一层是触发判定。用 mark price——目的是"是否应该清算"这个决策不被订单簿瞬时操纵影响。这一层完全脱离场内深度，是一个独立的风控判断。
第二层是订单构造。强平引擎决定清算后，构造一个 IOC 订单送进订单簿。这个订单和用户的普通订单在多个维度上结构性不同：价格不是用户选的而是引擎按破产价作为限价；类型永远是 IOC 不允许 rest in book；手续费走清算费率（0.5–1.5%）而不是 taker 费率，且流向保险基金；下单权限属于系统而非账户——账户在被清算时甚至会先被强制撤销自己挂在簿上的所有挂单（避免自成交污染清算）；失败 fallback 不一样——用户 IOC 吃不到就消失，强平 IOC 吃不到则触发保险基金 → ADL 的级联。
第三层是撮合执行。一旦进入订单簿，强平 IOC 和普通 IOC 遵守完全相同的 price-time priority 规则去吃对手方流动性。这一层是对称的，撮合引擎不会"特殊对待"强平单的撮合优先级——撮合循环不该有这种 if-else，否则就破坏了 deterministic replay。
所以精确的描述是：撮合循环本身不分两套，但订单的来源、构造、计费、失败路径分两套。从撮合主路径的视角看，强平和普通订单是平等的；从事务全景看，它们走的是两条平行的管道，仅在撮合环节合流。
这里还有一个值得注意的点——mark price 决定"应该以什么价格清算"（触发条件），但 last price（场内深度）决定"实际能以什么价格清算"。当订单簿薄、深度跑光，强平 IOC 沿簿吃下来的实际成交价远差于破产价，这个 gap 就是保险基金的“盈亏来源”。保险基金本质是吸收"mark 给出的理论清算价"与"场内执行的实际成交价"之间的偏差。如果两者总是一致，保险基金根本不需要存在。
更激进的设计（dYdX 早期的 backstop liquidator 网络）干脆在订单簿前面加一层"给清算路径独立的对手方通道"——让 backstop vault 或者白名单的清算人优先接走整个仓位，绕开订单簿这条慢路径。这本质是把"强平执行"从场内撮合中完全独立出来，给清算路径自己的撮合通道。这是另一种回答双路径问题的方式：有些交易所认为两条路径塞进同一个订单簿是一种妥协，干脆让它们用不同的撮合通道。
回到 perp 撮合复杂性的核心：撮合主循环本身可以保持简洁，但它周围的状态机——风控、清算、保险基金、ADL、可能还有 backstop liquidator 网络——构成了一个比订单簿本身复杂得多的系统。"order book 长得和现货一样"的视觉错觉背后，实际上有两条独立的入口管道和四种不同的退出路径。这就是 perp 撮合"难"的真实形状。（据闻有些交易所还做了 b book）
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五、期权撮合：网格化与做市商主导
期权是这四类标的里唯一一个"标的物本身有数量爆炸"的类别。一个 BTC 现货市场只有一个订单簿；一个 BTC 永续也只有一个；但 BTC 期权——以 Deribit 为例——在任何一个时点都有几百个活跃合约，由 strike × expiry × call/put 三个维度组合出来。每个合约都需要独立的订单簿。
这就带来了第一个根本性问题：流动性稀疏。深度 in-the-money 或者 out-of-the-money 的合约一天可能只有几笔成交，订单簿上经常是空的或者只有做市商的两个挂单。这种稀疏性使得纯 LOB 模型几乎不可用——一个普通买家挂限价单可能要等几天才能成交。
行业的解法是混合三种模式：
LOB 用于流动性最深的合约，主要是 ATM 期权和近月合约。这部分和现货逻辑没本质区别。
RFQ（Request For Quote）用于流动性稀疏的合约。交易者发出报价请求，多个做市商响应，交易者从中选择最优。这套流程在 LOB 之外运行，撮合的是"询价单 vs 多个报价回复"，本质上是一个反向拍卖。
Block trade（大宗交易）用于超大单。两个对手方在场外谈好价格，把交易报到交易所登记结算，订单簿不参与撮合，只参与登记。
多腿同步撮合是期权撮合的另一个核心要求。一个常见的策略——比如 iron condor——需要同时买卖四个不同的期权合约。如果四条腿分别在四个订单簿上独立撮合，结果可能是其中两条腿成交了，另外两条没成交，交易者的风险敞口完全不是想要的。所以期权撮合引擎必须支持 combo book 或 multi-leg atomic execution：四条腿要么全部成交，要么全部不成交，作为一个整体处理。
Deribit 的做法应该算是目前行业参考标准：它有一个独立的 combo 订单簿，combo 订单可以独立挂单，也可以与单腿订单簿之间做 implied matching——系统会自动从单腿流动性合成 combo 价格，反之亦然。这是非常精妙的设计，但也意味着撮合主路径上要维护"虚拟订单簿"的状态同步。
举一个具体场景说明多腿同步撮合为什么不是可选项。ETH 现价 3,000，交易者预判未来 7 天震荡在 [2,900, 3,100] 区间，构造 Iron Condor：卖 3,100 Call、买 3,200 Call、卖 2,900 Put、买 2,800 Put。四条腿净收入是组合最大盈利，最大亏损因为有保护腿而被严格封顶——这是策略成立的前提。如果四笔订单各自独立提交到四个订单簿撮合，最常见的失败场景是：前两笔（call spread 部分）成交了，ETH 在毫秒间跳到 2,950，后两笔（put spread 部分）的对手方报价已经失效，做市商撤单或大幅调整，C、D 没成交。结果交易者持有一个裸的 call spread——方向性敞口完全反了，原本"震荡受益"的策略变成"看跌受损"，最大亏损也不再有界。Combo book 把四条腿打包成一个整体：要么全成要么全不成；implied matching 进一步让单腿订单簿的流动性可以被实时合成 combo 报价，反之 combo 订单簿的流动性也会回流到单腿，两层流动性互相补充。
做市商的定价算法主要用 IVImplied Volatility ，而不是价格（这也是期权特有的）。做市商不会挂"50000 strike call $1500"，他们会挂"buy at 65 vol, sell at 67 vol"，系统在每次报价生效时根据当前底层价格用 BSM（或更复杂的模型）计算出实际报价。这意味着做市商的报价是动态跟随底层的，订单簿在底层价格变动时会自动调整——这让"挂单"在期权里变成了一个连续函数而不是离散事件。
Greeks 化的组合保证金让风控也变得不同。在 perp 里，每个仓位独立算保证金；在期权里，做市商可能同时持有几百个合约，单独算每个合约的保证金会让资本效率低到无法运营。所以期权交易所通常采用基于希腊字母（delta、gamma、vega、theta）的组合保证金，把整个 portfolio 看作一个净敞口，按净 Greeks 计算保证金。这又反过来影响撮合——一笔成交的"保证金成本"取决于它是否对冲了你已有的仓位。
六、Polymarket 撮合：链上链下的混合架构
深入探讨之前之前先回答一个可能的质疑：为什么单列 Polymarket，为什么不讨论 AMM? 而不是把它合并进一个泛化的"DEX 撮合"类别？
因为 Polymarket 的特异性不在"链上"这个标签上。Polymarket 真正独特的地方是三个机制的叠加：[0, 1] 价格钳制 + CTF 互补铸造 + UMA 结果判定（类似 mark price）。这三个一起塑造了一种与现货、perp、期权和其他 DEX 都不同的状态机形态——价格空间离散有界、流动性来源无中生有、生命周期有终点。
下面按这三个机制和它们背后的信任假设为主线展开。
Polymarket 是一个（最先？）建在 Polygon 上的预测市场，所有头寸都是 ERC-1155 token，由 Gnosis 的 Conditional Token Framework（CTF）发行。一个市场——比如某个总统选举的二元预测——会发行两种 token：YES token 和 NO token，市场结束时一种 token 价值 $1，另一种价值 $0。
互补铸造机制是 CTF 的核心。任何人都可以存入 1 USDC，得到 1 YES + 1 NO。任何人也可以销毁 1 YES + 1 NO，赎回 1 USDC。这个机制的存在让做市商可以"无中生有"地为市场提供流动性——做市商不需要先持有 token 才能卖出，他可以即时铸造然后卖出。从撮合引擎角度看，这等价于做市商有一个无限的初始库存，但成本约束在保证金里——这是 Polymarket 与传统 CLOB 的一个关键差别。
链下撮合 + 链上结算是 Polymarket 的整体架构。具体流程：用户用 EIP-712 签名一个限价订单，发送到 Polymarket 的中心化撮合服务器；服务器维护一个传统的 LOB；当两笔订单匹配时，服务器把这两个签名打包成一笔链上交易，调用 exchange 合约完成结算。所以撮合本身是链下的（毫秒级），但结算是链上的（秒级）。
这个架构在 trust 层面有一个特别之处：撮合服务器不能伪造交易，因为它没有用户的私钥；但它可以审查交易——拒绝某些订单的撮合。
Gas 经济学塑造的是结算路径而不是用户行为。一个常见的误解是把 Polymarket 的 gas 成本归到用户身上——实际上 gas 是 relayer（Polymarket 的 operator）付的。用户用 EIP-712 签订单，relayer 在撮合后把成交批量提交上链，gas 由 Polymarket 承担，再通过交易手续费回收。这意味着对用户而言，挂单和撤单都是免费的——撤单甚至根本不上链，只是通知撮合服务器把订单移除，逻辑上和 CEX 撤单没本质区别。
但这不代表 gas 没有约束力，只是约束转移到了 relayer 一侧：每笔成交的链上结算成本由 Polymarket 承担，relayer 的 gas 预算 + Polygon 的吞吐上限共同决定了系统的最大成交频率。做市商在极端拥堵时感受到的不是"挂单贵"，而是结算延迟和吞吐瓶颈——这是和 CEX 完全不同的拥堵传导路径。
这个架构施加给撮合引擎的真正塑形是：必须让 relayer 能够把多笔成交批量结算（amortize gas），同时保持每笔交易在结算合约里独立可验证（防止 relayer 篡改或私吞）。所以 Polymarket 的 exchange 合约设计为接受"多笔签名订单 + 一笔批量提交"的结构。Gas 没有让 Polymarket 变成"低频市场"，但让它的撮合-结算耦合方式与 CEX 和纯链上 DEX 都不同——撮合层完全继承 CEX 的轻量化（毫秒撤单、零 gas 挂单），结算层却继承了链上 DEX 的可验证性约束。
预言机结果判定的终局性是预测市场撮合最特别的一点。其他三类市场都是"持续运行"的——价格永远在变，市场永远开放。但预测市场有一个明确的"终止时刻"：事件发生，结果被预言机（Polymarket 用 UMA 的 optimistic oracle）解析，YES 或 NO 被判定（也有被 argue 的时候，本文不讨论），所有持仓按 1:0 或 0:1 结算。这意味着撮合引擎要处理一个"市场冻结"的状态机：在解析窗口内禁止新订单，在 dispute 窗口内允许挑战，最终结算后停止所有交易活动。这个状态机在 CEX 现货里是没有对应物的。
价格被钳制在 [0, 1] 是另一个机制约束。这看起来是优势（不会爆仓到无穷），但这味着订单簿的价格档位空间有限——通常是 1 cent 一档，最多 100 档。这对撮合数据结构是一个强约束（你可以用一个 fixed-size array 而不是 tree），但也意味着价格发现的精度有上限。
举一个具体场景说明 mint/redeem 如何塑造做市行为。某市场 YES 报 $0.65、NO 报 $0.35（YES + NO 必然等于 $1，否则套利者立即 mint 或 redeem 拉平）。做市商 M 想为这个市场提供卖一流动性但手里没有 YES——他向 CTF 合约存入 100 USDC，瞬间得到 100 YES + 100 NO，把 100 YES 挂 0.66 卖、100 NO 挂 0.36 卖。两笔都成交后 M 持有 0 净敞口、赚到双边价差 0.02 × 100 = 2 USDC。这就是 Polymarket 做市的标准玩法：用 mint/redeem 把"资本占用"换成"双向报价利差"。
值得专门分析的是：YES + NO = 1 这个不变量撮合引擎不需要主动维护，是市场结构通过套利者自动保证的——这种"市场结构自带的不变量"在传统 LOB 里是不存在的，做市商也不可能做到"手里没有库存就能卖"。Polymarket 撮合引擎的设计因此可以省掉一些 CEX 必须的库存约束检查，但代价是必须把 mint/redeem 路径作为一等公民集成进结算合约。
总结一下 Polymarket 撮合的特异性：信任假设是"链下撮合+链上结算"的混合，token 模型是 CTF 的互补铸造，价格空间是 [0,1] 的有界离散，时间维度是有终局的，gas 由 relayer 承担并通过手续费回收。这些约束加起来产生了一种与前三种完全不同形态的撮合引擎。
七、差异从何而来：一个五维框架
把这四种形态铺开看，可以提炼出五个维度来解释为什么撮合引擎在不同标的下分化：
将五维框架放到"撮合-风控耦合度"和"流动性密度"两个维度上，四种形态的位置一目了然：现货在低耦合高密度的舒适区，永续在高耦合高密度（最复杂的工程现实），期权在高耦合低密度（必须用 RFQ + combo 弥补稀疏），Polymarket 落在中间——耦合度被链上结算抬高了，密度被互补铸造拉上来了。
每个维度都对撮合引擎施加压力：
资产形态决定了订单簿的数量和稀疏度。单维同质（现货、perp）只需要一个簿，多维稀疏（期权）需要几百个簿且必须解决 sparsity，离散互补（Polymarket）需要把"铸造/赎回"集成进撮合路径。
结算时序决定了状态机的复杂度。即时同步（现货）让撮合等于结算；持续记账（perp、期权）需要维护持仓状态、保证金状态、PnL 状态，并在每次撮合后更新；终局解析（Polymarket）需要状态机从"开放"到"冻结"到"解析"的转换。
风险拓扑决定了风控耦合度。线性零持仓（现货）几乎不需要风控；线性持续敞口（perp）需要 pre-trade margin check 和 liquidation engine；凸性（期权）需要 Greeks-based 组合保证金；二元有界（prediction）几乎不需要风控（最大损失就是已支付的钱）。
流动性密度决定了流动性来源策略。高密度市场可以纯 LOB；稀疏市场必须引入 RFQ、AMM、做市商激励等补充机制。
信任边界决定了哪些组件必须可验证。CEX 中所有组件都在交易所内部；纯 DEX 中所有组件都在链上；混合架构中需要明确什么必须上链（结算）、什么可以离链（匹配）、攻击模型是什么（无法盗钱但可审查）。
八、没有一步是多余的：撮合是机制的镜子
回到开头的问题——为什么"撮合引擎"在不同市场分化成四种几乎不同的机器？
因为撮合从来不是一个独立的工程模块，它是标的物自身性质、结算模型、风险结构、流动性形态、信任假设这五个变量综合作用的产物。撮合引擎是这些变量的样貌——你看到撮合长什么样，反过来就能推出这个市场的金融结构是什么样。
现货撮合的简洁，对应的是"同质资产 + 一次性结算 + 零持仓延续"的干净结构；
永续合约撮合的复杂，对应的是"合成资产 + 持续敞口 + 风控-撮合深度耦合"的工程现实；
期权撮合的混合形态，对应的是"维度爆炸 + 流动性稀疏 + 做市商主导"的市场结构；
Polymarket 撮合的链上链下分裂，对应的是"无审查"与"抗盗窃"两个安全目标的工程妥协。
如果说清算是交易所的良心，那么撮合机制就是交易所的底线。Greeks 化的组合保证金让风控也变得不同在Polymarket上出现的“首尔市长”和“李在明下台”赌局……韩国政治，成为规模达460亿韩元的资产总部位于美国纽约的区块链预测市场Polymarket上，韩国政治事件已开始正式交易。'2026年首尔市长选举胜者'市场的累计交易额已达到约3367万美元（约合460亿韩元），并于4月24日新开设了'李在明总统2026年内下台'市场。韩国政治的走向正在转变为可在全球资本市场交易的金融资产。
根据本报分析，截至5月2日，首尔市长市场的投注分布为：共同民主党郑源梧候选人87%，国民力量党吴世勋候选人14%。安哲秀、韩东勋、赵国、罗卿瑗、姜勋植等其他13位候选人的概率均低于1%。城东区厅长郑源梧于4月9日在民主党党内竞选中击败朴柱民、田炫姬议员，被确定为最终候选人；吴世勋市长于4月18日被指定为国民力量党候选人。
市场价格根据政治事件实时波动。4月中旬，JTBC民调显示郑候选人支持率为50%，吴市长为34%，市场随即倾向于郑候选人占优；4月14日，李在明总统公开称赞郑源梧候选人的92.9%居民满意度后，郑候选人的概率从84%飙升至91%。政治人物的一句话即刻被换算成资本的价格。
"什么是预测市场"
Polymarket是一个基于区块链的交易平台，用户可以对未来事件的结果进行投注。它采用买卖"是(Yes)"或"否(No)"合约的方式，价格即市场参与者集体评估的概率。郑源梧候选人的"Yes"价格为87美分，意味着市场认为其当选概率为87%。如果事件发生，"Yes"持有者获得1美元，否则获得0美元。
该模式的本质在于涉及真实资金。民调对受访者来说没有成本，但预测市场参与者若判断错误，则需承担直接的经济损失。因此，相关学术界一致认为，预测市场往往比民调提供更快、更准确的信号。
国际货币基金组织(IMF)今年3月发布的稳定币研究曾利用Polymarket数据作为学术工具，以衡量美国GENIUS法案的通过概率。Polymarket还在2024年美国大选中实现了决定性突破。在主要民调截至最后仍预测卡玛拉·哈里斯候选人和唐纳德·特朗普候选人难分伯仲之际，Polymarket却持续将特朗普候选人的优势反映在价格中，并最终给出了准确的预测。
韩国社会也已亲身体验过一次Polymarket的运作。2024年12月韩国前总统尹锡悦实施紧急戒严事件后，Polymarket迅速以高概率评估了弹劾可能性，结果正如市场所料。此次新开设的李在明总统弹劾·下台市场，意味着同样的机制已开始再次针对现任总统运作。
爆炸性增长与美国国内的激烈争论
Polymarket及其美国竞争对手平台Kalshi在过去一年中实现了爆炸性增长。Kalshi占据美国国内市场约90%的份额，而在国际市场上Polymarket则占优势。两家公司2025年在美国联邦游说活动上的支出就达100万美元。两家公司都聘请了美国总统唐纳德·特朗普的长子小唐纳德·特朗普担任顾问，Polymarket甚至在华盛顿特区中心开设了一间名为"The Situation Room"的办公室。
然而，伴随增长也引发了激烈争论。核心争议集中于两点：内幕交易问题和赌博监管问题。
内幕交易事件给美国社会带来了巨大冲击。美国特种部队军士长加农·肯·范·戴克被美国司法部起诉，涉嫌利用其直接参与委内瑞拉马杜罗政权颠覆军事行动所获取的机密信息，在Polymarket上获利约41万美元。他被发现的过程很简单：因为是用本人邮箱创建的Polymarket账户。考虑到Polymarket绝大多数交易者利用加密货币钱包隐藏身份，几乎无法追踪，这算是一个罕见案例。
在乔·拜登前总统任期的最后时刻，一名匿名Polymarket交易者准确预测了拜登前总统将宣布的4项赦免，赚取了约30万美元。在特朗普政府有关伊朗军事行动的投注中，也确认了多笔在可疑时机进行的交易。美国参议院于4月30日一致通过了禁止参议员进行预测市场交易的规则。Kalshi也曾自行发现三名投注本人选举的候选人，并处以罚款和交易暂停处罚。
赌博监管问题则更为复杂。Kalshi约90%的交易量、Polymarket约38%的交易量来自体育投注。美国20多个州的政府将Polymarket和Kalshi定义为"无证体育赌博"运营商并下达了停业命令，但两家公司辩称，它们是受商品期货交易委员会(CFTC)管辖的"事件合约(event contract)"交易所，不受州赌博监管的约束。今年4月，美国联邦上诉法院裁定新泽西州监管机构无权阻止Kalshi的体育投注业务，支持了两家公司的立场。
a16z的介入……"预测市场是价格发现机制"
在这场争论的中心，硅谷巨头风险投资公司安德森·霍洛维茨(a16z)站到了Kalshi和Polymarket一边。a16z于4月向CFTC提交了一份18页的意见书，主张各州对预测市场的监管正在"对公平市场准入构成严重障碍"。
a16z的逻辑包含两方面。第一，预测市场的价格体系是一种"独特形式的价格发现(price discovery)"机制，能够向市场揭示不确定事件的概率。第二，基于区块链的预测市场由于链上交易的可审计性，比传统交易所更加透明。CFTC主席迈克·塞利格(Mike Selig)宣布预测市场的事件合约属于"掉期(swap)"，处于CFTC的"专属管辖权"之内，并已相继对5个州级监管机构提起诉讼。
另一方面，美国民主党议员则表明了完全相反的立场。4月30日，由参议员杰夫·默克利(Jeff Merkley)牵头的一组民主党议员致函CFTC，要求"禁止涉及选举、战争、军事行动、政府行为的事件合约"。诸如"Prediction Markets Are Gambling Act (预测市场是赌博法)"和"STOP Corrupt Bets Act (阻止腐败投注法)"等法案已同时提交至美国参众两院。
有趣的是，预测市场交易者自身评估的"2026年美国联邦层面禁止体育预测市场的概率"仅为11%。市场甚至将针对自身的政治威胁也标价，而这一价格又反过来成为政治结果的信号——一种自我指涉的结构就此形成。
韩国面临的三个问题
Polymarket上出现韩国政治事件，已不止是单纯的好奇范畴。它意味着韩国政治的结果已成为全球资本的投注对象。首尔市长选举涉及460亿韩元的资金，现任总统被弹劾或下台的可能性也已开始被投注。投注市场以24小时不间断的价格评估政治事件，而这一价格又反哺为政治分析和媒体报道的参考点。
Polymarket的人工智能(AI)摘要在谈及李在明总统的任期可持续性时，将"战时"级别的经济管控言论、大法官增至26人的法案、以及批评媒体管制计划等列为政治风险因素。无论其准确性如何，市场的评价已成为可能影响韩国这一资产在全球资本市场上风险溢价(risk premium)的变量。
由此，韩国社会面临着三个根本性问题。
第一，对于韩国政治在外国平台上被交易这一现象，是否存在监管体系？第二，在韩国，这种形式的市场是否拥有合法运营的法律基础？有评价认为，韩国的《资本市场法》和《刑法》中关于赌博罪的规定，并未能明确涵盖基于区块链的事件合约。即便在美国，CFTC的管辖权主张也尚处于法院验证的初期阶段。
第三，也是最本质的问题：市场对政治结果进行定价的行为，是正常的信息发现，还是民主主义的物化？提出预测市场理论的经济学家罗宾·汉森(Robin Hanson)主张，通过内幕交易揭示隐藏信息正是市场的核心功能。相反，批评者反驳称，当政治决策及其正当性成为资本投注的对象时，民主主义的本质便遭到了损害。
Polymarket已将韩国政治转化为可交易资产。对于这种转化对韩国社会意味着什么，相关讨论尚未全面展开。然而，资本已开始为韩国政治定价。即将于6月3日举行的首尔市长选举结果，不仅仅是一城行政首长的人事决定，它同时也是全球预测市场中一笔约460亿韩元规模的资金结算的金融事件。
讨论或许为时已晚，但结果来得很快。Polymarket，针对内幕交易争议加强链上分析与监控预测市场平台Polymarket因"内幕信息"利用争议扩大，与区块链分析公司Chainalysis合作，引入交易监控与异常征兆检测工具。在交易规模迅速增长的情况下，此举被解读为维护市场信心的措施。
Polymarket于13日（当地时间）宣布选定Chainalysis作为链上市场完整性解决方案合作伙伴。该系统追踪交易流程以监控违规可能性，并侧重于发现与"内幕知识"相似的模式。近期围绕预测市场的争议接连不断，因此判断有必要对整体运营进行检查。
实际上，预测市场正因基于非公开信息或歪曲信息进行投注的嫌疑，受到监管当局和舆论的集中审视。今年4月，美国司法部以涉嫌利用机密信息对尼古拉斯·马杜罗相关事件进行大规模投注并获利为由，起诉了一名美国陆军士兵。此外，美国参议院还通过了立即禁止议员进行预测市场交易的修正案，加大了施压力度。
尽管Polymarket已表示已引入更强大的交易保障措施以降低操纵担忧，但与Chainalysis的此次合作似乎是更进一步的动作。业界认为，预测市场将政治、战争、体育等现实事件作为资产处理，因此若缺乏监控体系，投机和信息不对称争议可能会反复出现。
市场规模持续扩大。根据Bitget Wallet和Polymarket的最新报告，3月月度交易量达到257亿美元。即便在整体加密货币市场持续低迷的情况下，预测市场仍基于个人投资者的流入而呈现增长态势，尤其是体育相关市场的参与度有所增加。然而，增长速度的同时，监管冲突也在加剧。纽约州已对Coinbase Financial Markets ($COIN) 和Gemini Titan提起诉讼，指控其预测市场产品违反了州赌博法。
预测市场如今已不再是单纯的利基投注工具，而是正在崛起为汇聚加密货币市场监管焦点的领域。Polymarket加强监控是恢复信心的尝试，但未来市场的增长速度很可能会取决于各国的监管水平和内部控制力度。
文章摘要 by TokenPost.ai
🔎 市场解读
随着内幕投注争议扩大，Polymarket与Chainalysis合作，加强了交易追踪和异常模式检测。在预测市场快速发展的同时，公平性争议和监管压力也在同步增大。
💡 策略要点
对预测市场平台而言，确保信任是核心竞争力。投资者应将交易透明度、监管应对水平及是否引入监控系统作为主要判断标准。相比短期增长，监管风险的管理更可能决定长期成败。
📘 术语说明
预测市场：对未来事件结果进行押注和交易的市场
链上分析：基于区块链数据追踪交易流程的技术
内幕交易：利用未公开信息获取利益的行为
💡 常见问题 (FAQ)
Q. Polymarket 为何与 Chainalysis 合作？ 为了应对愈演愈烈的内幕信息利用嫌疑和市场操纵争议，提升交易透明度。目的是通过 Chainalysis 的链上分析技术追踪可疑交易，并提前检测异常模式。
Q. 为何对预测市场的监管压力越来越大？ 由于其结构涉及对政治、战争、体育等现实事件押注金钱，因此可能引发内幕交易和信息不对称问题。据此，美国等各国监管机构正从赌博及金融监管的角度进行强力介入。
Q. 投资预测市场时需要注意什么？ 相比短期盈利，应首先确认市场可信度和监管风险。特别是，如果平台的监控体系、法律稳定性和交易透明度未能得到保障，投资风险可能会显著增加。
TP AI 注意事项
使用基于 TokenPost.ai 的语言模型对文章进行了摘要。可能会遗漏主要内容或与事实存在差异。
为 Polymarket 预测市场平台开发第三方工具，中国开发者可能面临哪些法律风险？撰文：邵诗巍
Polymarket 是目前全球最大的预测市场平台。据公开数据显示，其全球用户已超过 3000 万，仅 2026 年初，月交易量就维持在约 10 亿美元的水平。平台上的预测范围极为广泛，涵盖政治、体育、宏观经济、金融、加密货币价格等众多领域。
随着 Polymarket 生态的不断扩张，一批第三方工具也应运而生。这些工具由创业者开发，目的是帮助平台用户更高效地参与预测市场交易，弥补原生界面在功能和体验上的不足。
然而，从中国法律的视角来看，情况需要谨慎审视。正如邵律师在此前《V 神、特朗普都转发的加密预测市场平台，面临哪些监管问题？》一文中所指出的，加密预测市场平台实质上提供的是二元期权类产品。
所以，如果中国创业者围绕 Polymarket 生态开发相关工具，是否可能面临国内法律风险？
Polymarket 生态中的三类第三方工具有哪些
据 Changan I Biteye 内容团队的信息汇总，Polymarket 生态中涌现出的第三方工具大致可分为三类：交易终端类、数据分析类和新闻交易类。创业者所开发的工具也主要围绕这三个方向展开。为便于后续分析这些工具的法律风险，此处对各类型做简要介绍。
1、交易终端类工具
这类工具主要解决 Polymarket 原生界面操作不便、功能单一的问题。这类工具提供了类似专业加密货币交易所的界面，核心功能包括市场行情概览、批量下单、止盈止损、一键跟单，以及 AI 辅助分析和跨平台套利等。
对用户而言，其好处在于操作更快、执行更强、门槛更低——用户可以批量操作，设置止盈止损以控制风险，新手也能通过跟单功能复制高手的策略。
2、数据分析类工具
这类工具致力于解决市场信息不透明的问题。它们通过分析 Polymarket 公开的链上数据，为每个交易地址建立详细的画像，核心功能包括交易者排行榜、钱包深度分析（盈亏、偏好）、以及识别内幕信号（如标记新创建但重仓的钱包）。
用户借助这类工具可以看清大资金和持续盈利的“聪明钱”的动向，识别可能掌握内幕信息的地址，从而避免盲目跟风。
3、新闻交易类工具
这类工具专为 Polymarket 定制的快速新闻聚合器，解决新闻获取滞后、与市场脱节的问题。它们 7x24 小时扫描 X（原 Twitter）、新闻网站、官方通稿等数千个信源，并通过 AI 进行筛选和评分。
对用户而言，这类工具的优势在于速度更快——重大新闻出现几秒内即可推送；决策更高效——新闻与市场同屏显示；信息更准——AI 自动过滤噪音并标注重要性评分，让用户只关注最有价值的信号。
创业者常见的三个合规困惑
从创业者的视角来看，这类第三方工具有其存在的意义和价值。在他们看来，核心目标是帮助用户追踪“聪明钱”、发现内幕信号，从而更快更好地做出决策。
因此，这类产品具备较大的市场潜力，也更容易在融资中获得更高的估值和投资。
然而，作为中国创业者，在看好此类业务发展潜力的同时，内心也会存在一丝隐隐的不安——如果从事此类业务，是否会面临国内法律风险？他们的困惑主要集中在以下几个方面：
第一，Polymarket 目前已取得美国商品期货交易委员会（CFTC）授予的“指定合约市场”（Designated Contract Market, DCM）牌照，从一个法律灰色地带的平台转变为受联邦监管的合规交易所。那么，为这样一个已取得合法资质的平台开发第三方工具，应该是合法的？
第二，上述三类工具的功能分别是提供交易终端、汇总精准新闻信息、进行纯数据分析，均不接触资金，也没有用户下注或平台抽水的功能。那么，它们应该只是中性的软件工具？
第三，这类产品的用户更多是海外用户，本质上是一个面向海外的产品。那么，这是否意味着不涉及违反中国法律？
邵律师分析
尤其是常年生活在海外、对中国法律并不熟悉的创业者，存在上述误解是可以理解的，但这种误解也恰恰是最危险的。
以下将对 2 个核心问题进行解答：
第一，海外合规是否意味着中国创业者开发这类第三方工具就是合法的？
尽管 Polymarket 在海外取得了合规牌照，但从中国法律来看，这类预测市场平台具有明显的涉赌特征，这一点并不存在争议。根据 2020 年两高一部发布的《办理跨境赌博犯罪案件若干问题的意见》，为赌博网站提供软件开发、技术支持、会员发展等服务的，即构成开设赌场罪的共犯。
所以，并非只有涉及用户资金或帮助平台进行资金支付结算的行为才具有法律风险。上述三类工具虽功能不同，但目的都是让用户更加顺畅地使用 Polymarket 平台功能，弥补其原生界面功能不足的问题。客观上看，这些工具为 Polymarket 平台提供了技术支持、引流、发展会员、招揽赌客的服务。因此，为此类平台开发衍生第三方工具，存在涉赌的法律风险。
第二，工具和产品面向海外用户，是否就不涉及中国法律风险？
如果这类产品在国内可以通过 VPN 方式访问，甚至没有采取任何屏蔽国内用户的措施，那么根据属人管辖和属地管辖原则，无论创业者身处国内还是国外，均可能面临中国刑事法律风险。根据涉案人员的工作内容和行为模式不同，可能涉及的罪名也有所差异，重则可能构成开设赌场罪、非法经营罪的共犯，轻则可能涉及非法利用信息网络罪、帮助信息网络犯罪活动罪等。
给创业者的风险提示
这类创业者触及法律红线，往往是最令人惋惜的。他们中很多人拥有优秀的履历和海外留学背景，是常年居住、生活在海外的华人开发者。
在他们的认知以及所处的环境当中，Polymarket 本身已取得合规牌照，属于合法经营的平台，况且市场上也存在大量同类第三方工具。在这种情况下，他们很难认识到自身行为的风险性。
因此，对于有志于在 Web3 领域深耕的创业者而言，建议在充分理解国内法律及市场政策的前提下，理性评估创业项目的潜在风险，审慎做出决定。
让 Polymarket 和 Kalshi CEO 同时投资的 5(c) Capital，到底什么来头？撰文：Anita
在华尔街，有一个经典信号：当竞争对手开始在同一个基础设施上下注时，行业已经进入下一阶段。
这就是现在的预测市场。
一边是Polymarket ——加密世界最具传播力的事件市场；另一边是Kalshi ——唯一获得美国监管许可的事件合约交易所之一。
两条路径完全不同：
一个是全球化、链上、去中心化叙事
一个是合规、CFTC、传统金融轨道
但这两家公司的 CEO，却同时把钱投进了一家基金，5(c) Capital
这件事，比表面看起来更不寻常。
5(c) Capital 规模不大，目标募集约 3500 万美元。Polymarket CEO Shayne Coplan 和 Kalshi CEO Tarek Mansour 同时下注了这只基金。这两家公司是预测市场最重要的两个玩家，也是最直接的竞争对手。
基金由两位早期 Kalshi 员工推动：Adhi Rajaprabhakaran 和 Noah Zingler-Sternig。前者曾是 Kalshi 交易员，后者曾是 Kalshi 运营负责人。
Polymarket 于 2020 年创立。5(c) 的真正来头，不是一个从 2020 年开始投项目的老牌基金，而是一批在 Kalshi 早期市场结构里摸过底层问题的人，把经验基金化。 5(c) 并不是传统意义上的主题基金。它更像是一个行业内部人组织出来的资本工具。
5(c) 投的不是平台，而是平台战争背后的军火库
公开材料显示，5(c) 预计投资约 20 家公司，重点方向包括做市商、指数设计和预测市场基础设施。
它不是要投「下一个 Polymarket」，也不是要投「下一个 Kalshi」。
它押的是：
谁给预测市场提供流动性；
谁设计事件指数；
谁做跨平台数据；
谁做交易工具；
谁做风控和监控；
谁定义结果结算；
谁把 prediction market 从散户投注变成机构资产类别。
平台之间可以竞争，但基础设施可以共享。Polymarket 需要深度，Kalshi 也需要深度；Polymarket 需要更可信的价格，Kalshi 也需要；Polymarket 需要机构进入，Kalshi 更需要。
它押注的是整个预测市场生态，而不是某一个入口。
为什么是 Kalshi 系的人来做这件事？
5(c) 的血统很清楚：Kalshi。
Kalshi 的路径和 Polymarket 完全不同。Polymarket 是 crypto-native 的增长机器，靠全球化、链上资产和事件叙事迅速破圈。Kalshi 则选择美国监管路径，长期和 CFTC、州监管、事件合约边界打交道。
所以，从 Kalshi 出来的人天然会关心几件事：
什么事件可以被设计成合约；
什么事件不该被交易；
什么市场容易被操纵；
做市商为什么不愿意进来；
交易者如何利用非公开信息；
监管最终会在哪些边界上收紧。
这和普通 crypto fund 的视角不一样。普通 crypto fund 看到的是增长曲线，Kalshi 系的人看到的是市场结构。
预测市场最大的问题，从来不是「有没有人想下注」。人类一直想下注。问题是：这个下注行为能不能被包装成金融市场，并且承受监管、流动性、操纵、结算争议和机构审查。5(c) 选择投基础设施，是在回答这个问题。
预测市场会不会被几家巨头垄断？
很可能会。
预测市场看似可以无穷扩展，因为世界每天都有新事件。但真正能形成有效交易的市场很少。大多数事件没有足够交易者，没有足够流动性，也没有足够清晰的结算标准。
这会导致一个结果：流动性越集中，价格越可信；价格越可信，用户越集中；用户越集中，做市商越愿意来；做市商越愿意来，流动性进一步集中。这是典型的交易所网络效应。
股票交易、期权交易、期货交易都是这样。最后市场不会平均分布在 100 个平台上，而是集中在少数几家交易所、清算所、做市商和数据终端手里。
预测市场也不会例外。未来 12–24 个月，预测市场大概率会形成三层垄断：
第一层：前台平台垄断
Polymarket 和 Kalshi 目前最接近这个位置。
Polymarket 占据 crypto-native 与全球用户心智；Kalshi 占据美国合规入口。两者路径不同，但都在争夺「事件合约交易所」的默认位置。
第二层：流动性垄断
真正值钱的可能不是平台，而是做市网络。
如果某家机构能同时服务 Polymarket、Kalshi 和其他交易场所，提供跨市场做市、套利和价格稳定，它会变成预测市场里的 Jane Street 或 Citadel。
这很可能是 5(c) 最想投出的东西。
第三层：数据垄断
当预测市场价格被媒体、基金、企业和 AI agent 使用后，概率本身会变成数据产品。
未来会有人卖：
美国衰退概率；
降息概率；
战争风险指数；
选举波动率；
AI 技术突破概率；
公司事件概率。
这会变成预测市场版 Bloomberg。谁控制数据分发，谁控制解释权。
内幕交易不是边缘问题，而是预测市场的「原罪」
预测市场离不开内幕交易，但内幕交易正在杀死它。
传统金融里，内幕交易是市场缺陷，预测市场里，内幕信息几乎是产品诱惑的一部分。因为预测市场卖的就是「谁更早知道未来」。
问题是，如果早知道未来的人开始下注，这个市场到底是在发现信息，还是在奖励腐败？
最近的监管压力已经说明问题。AP 报道称，预测市场正因内幕交易和非法赌博担忧受到更大审查，其中包括军人被指利用非公开信息下注敏感军事行动、政治人物参与自己选举相关市场等案例。
Kalshi 近期还处罚并暂停了三名在自己竞选相关市场下注的国会候选人。虽然下注金额不大，但事件本身击中了预测市场最脆弱的地方：如果候选人、政府雇员、军方人员、监管者、公司高管都可以交易自己掌握非公开信息的事件，市场价格就不再只是「群体智慧」，而可能是「权力变现」。
美国多个州也开始行动。纽约、加州、伊利诺伊等州近期针对政府雇员使用非公开信息交易预测市场采取限制措施，纽约州长签署行政令，禁止州雇员利用职务获取的内幕信息在 Kalshi、Polymarket 等预测市场获利。
这是监管在告诉市场：如果预测市场想进入主流金融，就不能继续靠灰色信息红利增长。
这里有一个悖论。
预测市场之所以有价值，是因为它能吸收分散信息。但分散信息里，必然包括一部分非公开信息。
公司员工知道项目进度。
政府雇员知道政策动向。
竞选团队知道内部民调。
军方人员知道行动安排。
供应链人员知道产能变化。
交易员知道订单流。
如果这些人完全不能参与，市场会失去一部分信息优势。如果这些人可以参与，市场会被指控鼓励腐败和内幕交易。这就是预测市场最难解决的制度困境。
经济学家喜欢预测市场，因为它能聚合信息。监管者讨厌预测市场，因为它可能奖励非法信息获取。
所以，未来真正成熟的预测市场，不会是完全自由的市场。它更可能变成一个高度分层的市场：
散户能交易低敏感事件；
机构能交易经过合规审查的事件；
政府雇员、候选人、内部人士被限制参与；
战争、暗杀、死亡、军事行动等事件被严格禁止；
平台必须建立监控、KYC、异常交易报告和处罚机制。
这会牺牲一部分「开放性」，但换来主流化。
5(c) 的机会，也来自这场监管收紧
很多人会把监管看成预测市场的利空。短期是。长期未必。监管越严，越有利于基础设施公司。
为什么？
因为一旦行业开始合规化，平台就需要：
身份识别；
交易监控；
内幕交易检测；
市场操纵识别；
合约审核；
结算争议处理；
跨平台风控；
机构级数据记录；
审计与报告系统。
这些东西都不是 Polymarket 或 Kalshi 一家公司能完全内部解决的。
这正是 5(c) 的机会。它押注的生态，不只是「让更多人下注」。更重要的是，让预测市场具备进入金融体系的条件。
如果说早期预测市场靠话题、流量、政治事件和 crypto 资金增长，那么下一阶段靠的是制度化。制度化意味着慢，但也意味着大钱可以进来。
它赌三件事。
第一，事件会成为资产类别
过去金融市场交易公司利润、利率、商品、货币、波动率。预测市场想交易的是「事件」。这可能是一个新资产类别。
第二，预测市场会集中化
真正有流动性的市场只会集中到少数平台。Polymarket 和 Kalshi 是当前最强的两个前台入口。
第三，前台之后，最大价值在后台
做市、数据、指数、风控、结算、合规工具，会成为这个行业的利润池。5(c) 不需要判断 Polymarket 和 Kalshi 谁最终胜出。它只需要判断：这个行业会不会变大。如果答案是会，那么基础设施层就会出现投资机会。
这也是为什么两个竞争对手 CEO 可以同时成为投资人。
他们不是在共同支持一个竞争者，他们是在为自己未来都需要的市场底座买保险。美国特种部队成员，因委内瑞拉作战机密在Polymarket下注…获利40万美元后被起诉参与委内瑞拉总统尼古拉斯·马杜罗下台行动的美国特种部队士兵，因在预测市场“Polymarket”上进行相关投注并获利超过40万美元而被起诉。这一事件引发广泛关注，因为利用机密信息进行“内幕交易”在预测市场中也成为了现实。
据美国联邦调查当局透露，军士长加农·肯·范·戴克于去年12月开设Polymarket账户后，投入约3.2万美元押注马杜罗不会在1月之前继续担任总统职务。这笔金额约合4728万韩元。调查显示，他随后获得了40.9万美元（约合6.432亿韩元）的收益。
检方注意到范·戴克是策划抓捕马杜罗行动团队的一员。调查当局认为，他基于与行动相关的机密信息进行投注，之后将大部分收益转移至海外加密货币存储钱包。
在代号为“绝对决心”的行动之后，有媒体报道称Polymarket上与马杜罗相关的合约出现了异常交易流动。据悉，范·戴克随后试图删除其Polymarket账户，并声称丢失了与该账户关联的电子邮件。此外，据报道他还试图使用非实名的其他电子邮件进行注册，以隐藏其加密货币交易所相关的电子邮件信息。
Polymarket当天通过X平台表示：“在确认了利用政府机密信息进行交易的用户后，已将案件移交司法部并配合调查。”并称：“内幕交易在Polymarket没有立足之地。此次逮捕证明系统正在发挥作用。”
范·戴克共被指控五项罪名，包括三项违反商品交易法、一项电信欺诈和一项非法资金交易。美国联邦检察官杰伊·克莱顿表示：“预测市场不是利用机密或非公开信息牟利的避风港。被告试图利用机密信息，就敏感军事行动的时间点和结果获利，这明显是内幕交易。”
特朗普总统在就此次事件以及与伊朗争端相关的内幕交易可能性接受提问时表示：“全世界在某种程度上变得像赌场一样。”FBI局长卡西·帕特尔强调保护国家机密的决心，称：“此次起诉清楚地表明，没有人凌驾于法律之上。”
有评价认为，此次事件再次暴露了预测市场的结构性脆弱性。近期，美国国会和监管机构一直对Polymarket和Kalshi等预测市场平台存在内幕交易的可能性表示担忧。两家公司均表示将加强控制机制以阻止此类行为，近期也确实有三名对自己竞选结果进行投注的联邦国会候选人被处以罚款。
预测市场具有快速将舆论和事件可能性反映在价格中的优点，但同时，如果信息不对称严重，也可能损害市场信任。此次Polymarket事件成为这样一个案例：即使是在基于区块链的市场上，也无法摆脱机密信息泄露和内幕交易的问题。
TP AI注意事项
本文基于TokenPost.ai语言模型进行摘要。正文中的主要内容可能被遗漏或与事实不符。机密特殊作战情报进行Polymarket投注……美军现役军人因“内部交易”被捕一名参与美国特种部队现役军人因涉嫌在预测市场平台Polymarket上利用内部信息获取巨额收益而被捕。随着与机密军事行动相关的"内幕交易"成为现实，关于预测市场监管的争议再次升温。
参与机密行动的军人涉嫌通过Polymarket下注获利40万美元
据美国联邦调查当局称，美国陆军一级准尉Gannon Ken Van Dyke于去年12月开设Polymarket账户后，投入约3.2万美元（约合4728万韩元）下注，赌委内瑞拉总统尼古拉斯·马杜罗将在1月前下台。
调查当局认为Van Dyke曾参与马杜罗抓捕行动的计划团队。调查显示，他通过该赌注获得了40.9万美元（约合6.0437亿韩元）的净利润。当局发现这些资金大部分已转移至海外加密货币存储钱包，目前正在追查中。
发现删除账户和隐藏电子邮件的迹象
在引发争议的"绝对解决行动"之后，媒体接连报道Polymarket上与马杜罗相关的合约出现了异常交易流动。此后，Van Dyke试图删除自己使用的Polymarket账户，并声称丢失了与该账户关联的电子邮件。
联邦调查当局认为，他还以与其真实姓名无关的方式重新注册了与加密货币交易所关联的电子邮件地址，试图掩盖痕迹。这被视为超越简单投资的事后掩盖企图。
Polymarket："确认基于机密信息交易后通知了司法部"
Polymarket当天通过X平台表示："在确认基于机密政府信息进行交易的用户后，已将该案件移交美国司法部并配合调查。"随后强调："内幕交易在Polymarket没有立足之地，此次逮捕表明系统正在运作。"
Van Dyke面临三项违反商品交易法、一项电信欺诈和一项非法资金交易的指控。美国检方将此案视为一个例证，表明预测市场不仅仅是"舆论测量工具"，当机密信息介入时，可能会产生与传统金融市场类似的不公平交易问题。
美国司法部："预测市场也不是内幕交易的例外"
美国联邦检察官Jay Clayton表示："预测市场不是利用被盗用或滥用的秘密信息或机密信息获取私利的场所"，"被告似乎利用有关敏感军事行动的机密信息，对行动时间和结果进行下注，辜负了政府的信任。"他将其定义为"明显的内幕交易"。
美国联邦调查局（FBI）局长Kash Patel也强调："此次起诉明确表明没有人凌驾于法律之上"，并表达了保护国家机密的决心。
特朗普总统在被问及Van Dyke的下注以及与伊朗冲突相关的内幕交易可能性时表示，全世界"变得有点像赌场"。
预测市场监管争议再度蔓延
此案引发了对Polymarket和Kalshi等预测市场平台整体监控体系是否充分的质疑。近期，美国国会和监管机构将选举、战争、政策决策等信息不对称严重领域的内幕人员直接下注的可能性视为主要风险。
事实上，Polymarket和Kalshi近期引入了旨在防止内幕交易的"护栏"措施，已有三名美国国会候选人因对自己竞选活动相关的赌注而被处以罚款。
预测市场此前作为反映集体智慧的信息工具而受到关注，但此案表明，根据"谁能获取何种信息"，市场的公平性可能受到严重动摇。尤其是基于加密货币的平台资金流动迅速且易于跨境转移，因此未来加强监管的要求可能会更加强烈。
TP AI注意事项
本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行了摘要。正文主要内容可能被遗漏或与事实不符。威斯康星州起诉Coinbase与Polymarket……预测市场“非法赌博”之争持续扩大美国威斯康星州对Coinbase、Polymarket、Kalshi、Robinhood和Crypto.com提起诉讼，对“预测市场”（prediction market）业务踩下刹车。州政府声称，这些平台提供的“事件合约”（event contracts）实质上等同于“体育博彩”，违反了州赌博法。
此次诉讼再次将关于预测市场是否披着“交易”外衣进行博彩中介活动的争论推上台面。特别是在加密货币行业强调实际应用扩大的背景下，市场关注点在于监管风险可能直接制约其服务扩展。
司法部长：“只是名义上的合约……非法商业赌博”
根据诉状，威斯康星州认为这些平台提供允许用户对体育比赛结果等特定事件结果下注的产品，这实际上等同于在该州（部落赌场外）不被允许的、以营利为目的运营体育博彩。诉讼已在戴恩县（Dane County）提起，并要求法院命令这些平台停止向本州用户提供与体育相关的合约。
威斯康星州司法部长乔什·考尔（Attorney General Josh Kaul）划清界限，表示贴上“事件合约”的标签并不能改变其本质。他明确指出，企业正用金融术语包装并隐藏赌博行为，他将致力于制止在威斯康星州发生的非法体育博彩“中介”行为。
州政府眼中的“预测市场”赌博性……费用和营销也是争议焦点
预测市场平台解释其结构为买卖与现实世界结果挂钩的合约，用户通过将信息反映在价格上来交易风险。然而，威斯康星州认为用户行为实质上与对比赛结果的“下注”无异，并指出平台收取的费用结构及宣传方式也与传统博彩系统相似。
州政府的逻辑可大致归纳为三点。第一，用户就体育赛事等结果下注金钱；第二，平台在此过程中收取费用；第三，其营销方式诱导用户进行近乎“赌博”的参与。威斯康星州判断，这些要素结合起来，事件合约就不应被视为金融产品，而应根据当地法律体系归类为“传统赌注”。
联邦CFTC vs 州赌博法……可能蔓延至全国
被告方否认指控，并依据联邦监管框架进行对抗。Robinhood和Kalshi等公司辩称，其服务更接近于在商品期货交易委员会（CFTC）监管下运营的联邦层面市场，用户进行的不是赌博，而是对结果进行的“交易”。
此次争议的影响不容小觑，因为内华达州和纽约州等部分地区此前也提出了类似问题。如果威斯康星州胜诉，预测市场服务可能不得不按州缩小提供范围或改变产品设计；反之，如果企业胜诉，则可能加速预测市场在全国范围内的扩张。韩元兑美元汇率截至24日为1美元兑1480.20韩元。
新闻摘要 by TokenPost.ai
🔎 市场解读
威斯康星州将Coinbase、Polymarket、Kalshi、Robinhood、Crypto.com的“事件合约”实质上视为体育博彩，并提起违反州赌博法的诉讼
关于预测市场究竟是“交易（金融产品）”还是“赌博（下注）”的监管与法律界限再次成为核心争论焦点
在州法规与联邦CFTC管辖逻辑产生冲突的情况下，服务扩展及上市/产品设计可能面临直接的监管风险
💡 策略要点
平台/项目角度：需以各州赌博法风险为前提，实施地理围栏（区域性封锁）、调整产品设计（降低体育类比重）、最小化费用及营销话术中“类似博彩”的特性
投资者/用户角度：根据诉讼结果，特定州可能出现服务中断、合约退市、流动性减少等情况，因此需关注可用区域、条款变更及监管公告
行业角度：若威斯康星州胜诉，可能扩散至其他州（引发类似诉讼/加强执法），从而削弱“全国统一市场”的预期；反之，若企业胜诉，则可能加速预测市场的合法化与扩张
📘 术语整理
预测市场（Prediction Market）：一种买卖与特定事件结果挂钩的合约，将“概率”反映为价格的市场形式
事件合约（Event Contract）：根据体育、选举等事件结果进行结算的合约（具有衍生品性质），根据不同司法管辖区的规定，可被解释为金融产品或赌博
CFTC（美国商品期货交易委员会）：美国监管衍生品（期货、期权等）市场的机构，预测市场服务是否属于联邦监管对象是核心争论焦点
💡 常见问题解答 (FAQ)
Q.
威斯康星州为何对Coinbase、Polymarket等预测市场平台提起诉讼？
威斯康星州判断，这些平台提供的“事件合约”虽然表面上看起来像交易，但实际上等同于对体育比赛结果下注的“体育博彩”。鉴于威斯康星州除部落赌场外限制体育博彩，该州基于违反州赌博法（非法中介赌博）的逻辑提起了诉讼。
Q.
“事件合约”是像股票/期货那样的金融产品，还是赌博？
存在不同的解释。平台方主张这是对结果的“交易”，更接近于在联邦CFTC监管框架下运行的市场。相反，威斯康星州认为，基于（1）用户对结果下注金钱，（2）平台收取费用，（3）营销诱导参与博彩这三点，这与传统博彩无异。最终将由法院来判定其“本质”是什么。
Q.
这场诉讼可能对其他州或整个预测市场行业产生什么影响？
如果威斯康星州胜诉，其他州也可能基于类似逻辑加强执法，这可能会给预测市场服务带来按州缩减或改变产品结构的压力。反之，如果企业胜诉，则可能为预测市场被解释为“联邦监管下的合法交易”开辟空间，从而加速其在全美范围内的扩张。
TP AI 注意事项
本文使用基于TokenPost.ai的语言模型对新闻进行了概要总结。正文的主要内容可能被遗漏或与事实不符。Polymarket 签约勒布朗·詹姆斯为首位运动员合作伙伴Techub News 消息，预测市场平台 Polymarket 已与 NBA 球星勒布朗·詹姆斯（LeBron James）签约，后者成为其首位运动员合作伙伴。此次合作标志着体育与区块链领域的交叉日益增长，或将重塑运动员代言模式。
（Crypto Briefing）Coinbase 申请在美国提供股票永续期货交易Techub News 消息，加密货币交易所 Coinbase 已向美国 SEC 及 CFTC 提交注册申请，计划在美国推出单一股票永续期货交易。该公司最高政策负责人称，此类产品在海外市场需求已得到验证。
该公司 3 月已在海外推出相关服务，允许非美国用户交易苹果、微软等个股永续期货。此次申请旨在将业务扩展至美国投资者。Kalshi 和 Polymarket 也已进入该领域。（CoinPost）Polymarket 推出 10 种资产永续期货交易，含比特币及 SpaceX 合约Techub News 消息，预测市场平台 Polymarket 于 9 月 3 日宣布推出永续期货交易服务 "Polymarket Perps"，首批支持 10 种资产。
标的资产包括比特币（BTC）、以太坊（ETH）、Solana（SOL）、Hyperliquid（HYPE）、黄金、白银、WTI 原油、标普 500 指数、纳斯达克 100 指数以及与 SpaceX 股价挂钩的合约。该服务提供最高 20 倍杠杆。
（CoinPost）Polymarket 推出永续期货交易，支持最高 20 倍杠杆Techub News 消息，预测市场平台 Polymarket 已推出永续期货交易平台，支持最高 20 倍杠杆。国际用户可通过单一界面交易加密货币、股票、指数和大宗商品等多种资产类别。
（CoinGape）马斯克旗下 Grok AI 预测以太坊 2027 年初价格，称短期技术面中性偏多Techub News 消息，马斯克旗下 AI 聊天机器人 Grok 对以太坊（ETH）价格做出预测，认为其在 2027 年 1 月 1 日前将实现温和上涨。当前 ETH 价格约为 2450 美元，过去 24 小时下跌约 0.5%。
Grok 基于技术分析指出，ETH 目前处于 2550 美元以下的狭窄区间内，关键阻力位在 2500 美元至 2586 美元，支撑位在 2340 美元至 2400 美元。日线收盘价若突破 2565 美元将是看涨信号。
基本面方面，以太坊现货 ETF 在 2026 年下半年持续吸引资金流入，8 月净流入约 18.5 亿美元。但价格传导效应较弱，ETH 价格目前对宏观情绪更为敏感。市场关注的催化剂包括预计在 9-10 月主网上线的 Glamsterdam 升级，以及美联储 9 月的政策会议。（99Bitcoins）Polymarket 因多次中断将重建其 CLOB 交易系统Techub News 消息，预测市场平台 Polymarket 工程副总裁 Josh Stevens 表示，由于过去 48 小时内其中央限价订单簿（CLOB）遭遇多次中断，平台将重建该系统。中断导致交易多次被临时暂停，最新一次问题与用户读取未成交订单时响应延迟有关。
（CoinGape）Polymarket 拟以超 200 亿美元估值融资 10 亿美元，由 1789 Capital 领投Techub News 消息，区块链预测市场 Polymarket 正在谈判以超过 200 亿美元的估值筹集 10 亿美元资金，本轮融资由 1789 Capital 领投。其估值的快速增长突显了投资者对基于区块链的预测市场日益增长的信心。
（Crypto Briefing）CFTC 就 Polymarket 事件合约内幕交易案提交法庭之友陈述Techub News 消息，美国商品期货交易委员会（CFTC）在一项涉及 Polymarket 事件合约涉嫌内幕交易的联邦刑事案件中提交了法庭之友陈述，使预测市场再次成为监管焦点。该案核心是一名士兵被指控利用非公开信息交易事件合约。CFTC 的介入具有重要意义，因为这为其提供了另一个机会来解释事件合约如何适用联邦掉期法律，尤其是当标的市场与政治、地缘政治或现实世界结果挂钩时。
此案并非常规的加密货币交易所案件，它处于加密货币、预测市场、衍生品法律和内幕交易理论的交叉地带。随着事件市场变得更加引人注目，这有助于理解监管机构可能划定的界限。CFTC 的陈述并非针对 Polymarket 或预测市场的最终裁决，而是提交给法院以协助审理的法律立场。
预测市场正日益接近主流金融领域，这意味着它们将面临更多审查。随着交易量增长，监管机构将更密切地关注市场操纵、诚信以及非公开信息获取等问题。（NewsBTC）Fortune Protocol 集成 Polymarket 流动性至 Fortune MarketsTechub News 消息，Fortune Protocol 宣布集成 Polymarket 流动性至 Fortune Markets，与 Predict.fun 共同提供统一界面，支持比较流动性、交易量及市场概率。
该平台优化交易流程，新增结果选择与仓位预览，并整合投资组合视图，涵盖未平仓头寸、已结算市场及交易历史。项目方称，未来将持续接入更多流动性源，构建统一市场层。（crypto.news）Polymarket CEO 称平台雇用前 FBI 人员全职监控交易者Techub News 消息，预测市场平台 Polymarket 首席执行官 Shayne Coplan 在美国商品期货交易委员会（CFTC）创新咨询委员会首次会议上透露，公司雇用了一名前 FBI 人员全职监控平台上的交易者。Coplan 表示，该员工在内部开发了定制监控软件，此举旨在向监管机构展示平台对合规的承诺。
Coplan 坦言，这一披露可能会令部分用户感到不安，并强调 Polymarket 用户的隐私几乎不存在。他指出，所有交易均公开记录在链上，使其成为“有史以来最不匿名的金融市场”。平台今年已向当局提交了 315 个或更多钱包记录，并导致至少两起逮捕。
Polymarket 目前禁止 39 个国家的用户访问，并全面禁止 VPN 使用。今年早些时候，平台开始屏蔽 VPN 访问，并要求大额账户提供身份证明文件。韩国已于八月完全切断了对该平台的访问。（BeInCrypto）概率不再只属于某一家平台，围绕它的聚合、衍生品与智能执行基础设施，正在成形。 撰文：农民 Frank 预测市场，最近在发生一个挺有意思的变化。 从币安、Coinbase，再到盈透证券（IBKR）、Robinhood，头部玩家们纷纷重心上移，不再执著于复制一个 Polymarket。 大家纷纷在想办法，怎么让 Polymarket、Kalshi 们逐渐「退到幕后」，变成其他金融产品可以直接调用的底层能力。 这其实很像今天的股票交易，用户通过富途、老虎或 Robinhood 点击买入 TSLA，大多数用户不会关心订单最终流向哪家 Market Maker、经过哪套清算系统。 预测市场未来也可能如此。 前端可能是某一家券商、钱包、新闻 App 甚至 AI Agent，中间是 Aggregator 和 Router，真正提供市场、流动性与结算的 Polymarket、Kalshi 们，则越来越像隐藏在背后的金融基础设施。 回看 DeFi，从 AMM 到聚合器、衍生品、专业做市和智能执行，这条路已经走过一遍。 预测市场，或许也正在进入类似的下半场。 一、预测市场，开始更多走向「幕后」 过去几年，预测市场证明了现实世界里的「不确定性」，的确可以成为一种有价格、有流动性的交易资产。 从美国总统大选，到世界杯等体育赛事，再到 Crypto、宏观经济乃至娱乐文化，很多原本只能被讨论的问题，被 Polymarket、Kalshi 等平台压缩成一份可以买卖并产生盈亏的 Event Contract。 这是非常关键的一步，而当这层需求逐渐被验证之后，头部玩家的打法也开始发生明显变化。 今年 4 月，币安接入 Predict.fun，由第三方预测市场基础设施提供市场能力，自己提供前端入口，允许用户在 App 里直接交易概率事件；两个月后，又进一步开放 Prediction Markets API，让量化策略、交易 Bot 和第三方产品可以直接调用市场数据与交易能力。 Coinbase 走的也是类似路线，它把 Prediction Markets 纳入自己的「Everything Exchange」，但上线初期的市场流动性全部来自 Kalshi，并明确表示未来还会支持更多 Prediction Market Venue。 而在传统金融一侧，IBKR 已经更进一步。 今年 5 月，IBKR 直接把 Kalshi、CME Group 和 ForecastEx 三家 Prediction Market 放进一个统一界面，用户无需分别开户，就可以在同一个账户里搜索事件、比较不同交易所的价格与流动性，并完成交易。 Robinhood 则开始继续向交易与清算层延伸，与 Susquehanna 合作运营 Rothera，后者承接了原 MIAXdx/LedgerX 的 CFTC 注册交易所与清算基础设施，6 月已开始把部分世界杯和职业棒球 Event Contracts 路由至这一关联交易所。 这几个头部玩家的动作，其实指向的是同一件事，即预测市场正从一个用户需要主动前往的「目的地」，变成一种可以被其他产品调用的金融能力。 过去，如果我们想交易接下来的美国中期选举，可能需要先打开 Polymarket，再找到对应市场，但未来，它可能是一张出现在币安首页的事件卡片、Robinhood 上一条财经新闻旁边跳动的实时概率。 用户可能根本意识不到自己正在使用预测市场进行交易，至于订单最终来自 Predict.fun、Kalshi、CME，还是被 Router 拆到多个市场，更是没那么重要。 这也意味着，Prediction Market 越来越隐形，Prediction Asset 反而越来越重要。 一旦走到这一步，行业真正有意思的问题也就变了——这些散落在 Polymarket、Kalshi、Predict.fun 甚至更多市场里的流动性，该怎么被组织起来？ 譬如围绕美国中期选举，哪里的价格最好？哪里的深度最大？两个市场之间有没有概率偏差？ 这套问题，其实和早期 DeFi 非常像。Uniswap 证明了 Token 可以在链上交易之后，市场并没有停止在「再造十个 Uniswap」，随后真正长出来的，是 1inch 这样的流动性聚合器、CoW Swap 这样的智能执行网络、Hyperliquid 这样的衍生品基础设施，以及围绕它们生长起来的做市商和量化交易系统。 预测市场也正在逐渐走到类似的阶段。 Fortune 就是一个很典型的早期案例，截至今年 8 月，已完成 Seed、Pre-A 等多轮融资，累计金额超过 400 万美元，用于 Fortune Agent 升级、接入更多预测市场，以及扩展流动性和相关基础设施。 它想切入的，就是「The Liquidity Infrastructure for Prediction Markets」这一层，不久前也刚进一步接入 Polymarket 的流动性，与此前已经支持的 Predict.fun 一起放进 Fortune Markets 的统一入口。 用户开始可以在一个入口中查看不同来源的市场、交易量、流动性以及隐含概率，而不必在不同 Prediction Market 之间来回切换。 这只是一个很早期的形态，却已经透露出 Fortune 想做的事情——把原本彼此割裂的 Prediction Markets，逐渐抽象成一个统一的流动性层。 二、不只是「预测市场版 1inch」，还能做什么？ 当然，如果因此把 Fortune 这样的新玩家简单理解成「预测市场版 1inch」，又有些刻舟求剑。 预测市场未必会完整复制 DeFi 的发展路径，Fortune 这类新玩家，主要是在尝试把视角从 Prediction Market 转向 Prediction Asset。 看起来只差一个单词，背后逻辑却天差地别：Market 关心的是「去哪里交易」，Asset 关心的则是「究竟在交易什么，以及围绕它还能构建什么」。 就像 BTC 不属于 Binance，特斯拉也不只 Robinhood 能交易，美股并非只有现货买卖，Crypto 也不局限于 Spot，一旦 Prediction Assets 可以跨不同市场被寻找、定价、组合与交易，市场之上的基础设施才真正有机会形成。 以 Fortune 为例，新玩家们想搭建的体系，可以大致拆成几个相互连接的层次。 1.把分散的 Prediction Assets 先「放在一起」 众所周知，今天的预测市场仍然高度分散。 同一类事件可能同时存在于 Polymarket、Predict.fun 及其他平台，不同平台之间又拥有各自独立的市场结构、流动性和定价。 早在今年 4 月，Fortune 原生 Prediction Market 就已上线，到了 8 月，又进一步接入 Polymarket CLOB v2，与此前支持的 Predict.fun 放进 Fortune Markets 的统一入口。 用户现在可以直接在 Fortune Markets 浏览来自不同流动性来源的事件市场，并在建立仓位之前比较各自的流动性、成交量和隐含概率。 新版交易流程又加入了 Outcome Selection、Position Preview 和 Portfolio 等功能，把发现市场、建立仓位以及后续管理逐渐串在一起。 过去，一个用户想交易同一类政治、体育或者 Crypto 事件，可能需要分别进入几个平台搜索，再自己比较价格和深度，现在 Fortune Markets 把这个过程压缩为「发现事件 → 比较不同平台 → 选择价格与流动性 → 建立仓位 → 统一管理」。 理论上讲，预测市场的聚合，其实远比普通 DEX Aggregator 要复杂得多。 1 ETH 在 Uniswap 和 Curve 里仍然是同一个 ETH，但两个看起来几乎一样的预测市场，可能只因为截止时间、事件定义、判定条件或结算规则存在细微差异，就成为完全不同的资产。 从这个角度看，Fortune 首先做的并不是创造更多市场，而是把原本散落在不同平台里的 Prediction Assets，逐渐变成一个更容易被搜索、比较和交易的资产池。 2.从「买 YES / NO」，走向更完整的金融产品 一旦资产被连接起来，下一步的问题自然发生变化。 今天预测市场最常见的交易方式，依然是看好一个结果，买 YES；不看好，就买 NO，然后等待事件结算。 这很像 Crypto 早期只有 Spot。 但如果 Prediction Assets 最终发展成一个规模足够大的资产类别，交易需求理论上不会永远停留在二元下注，当底层资产规模足够大，市场通常都会继续长出杠杆、期权、组合、对冲和结构化产品。 这也是 Fortune 把 Prediction Derivatives 纳入整体产品方向的原因，它想进一步把 Event Contract 从一份「等待最终答案」的二元合约，转化成能够被组合、管理和策略化使用的 Prediction Asset。 这一步其实很关键。 因为一个资产类别真正成熟，往往不是看现货市场有多热闹，而是看它周围能否形成足够丰富的金融结构。 BTC 从现货走向 Perpetual、Options 和结构化产品之后，才逐渐形成今天完整的交易体系；股票市场也同样拥有期货、期权、ETF 与各种组合工具。 Fortune 现在所押注的，是 Prediction Asset 也会经历类似的金融化过程。 不过这也带来另一个问题，如果未来一个用户面对的不再是几个市场，而是几百、几千个 Prediction Assets，甚至不同的组合和策略，人还有没有能力自己完成全部研究与执行？ 这才是 Fortune AI Agent 真正应该出现的位置。 3.让 AI 直接进入交易链路 实事求是地讲，预测市场可能是 AI Agent 最容易让人理解的金融场景之一。 因为它天然存在一条非常清晰的传导链：现实世界发生变化 → 新信息出现 → 事件概率改变 → 市场重新定价 → 产生交易机会。 只不过，传统交易需要手动完成整个过程，从看新闻、刷社交媒体、分析市场情绪，到判断这条消息究竟会不会改变某个事件的概率，最后还要找到对应市场、比较价格、确定仓位并执行交易。 Fortune Agent 想压缩的，恰恰就是这条链路。 目前已经上线的 Trading Agent，就被设计为一个 Multi-Agent System，持续从 News、Sentiment 和 Arbitrage 三类信号中寻找机会，再进一步验证条件，其中用户连接钱包后，能自行设定单次交易金额、风险等级，以及是否启用 Automated Trading。 如果深挖 Fortune 后续对 Agent 的描述，还有 24/7 Market Intelligence、Structured Decision-making、Risk Management 和 Execution，那和前面的 Fortune Markets 放在一起，整套产品逻辑完全串了起来。 比如某个宏观事件突然出现新的政策信号。 Agent 首先捕捉信息并判断它可能改变某项事件的真实概率；随后 Fortune Markets 可以同时提供来自不同 Venue 的相关 Prediction Assets、价格和流动性；如果市场报价尚未充分反映新信息，Agent 再进一步寻找更合适的交易机会与执行路径。 这时候，Fortune 想做的已经不只是一个「AI 预测器」，它更接近于把信息层、资产层、流动性层与执行层接在一起。 而最外面，还有一层负责让这套网络冷启动的 Incentive Layer。Fortune 目前已经建立起以 F Points 为核心的激励体系，包括 Daily Check-in 和邀请机制；用户邀请其他参与者后，可以获得其 F 收益的 10%。 看起来这些是传统 Web3 项目常见的 Points、NFT 与 Referral 玩法，但放回整个产品架构里，它承担的其实是一个很现实的问题： 一个新的 Prediction Asset 网络，最早期的流动性、交易用户和生态参与者从哪里来？ 更多用户参与，带来更多交易与流动性；更深的流动性改善成交体验，又进一步吸引新的用户和策略进入；当 Agent 和更多金融产品加入之后，交易频率与策略复杂度也可能随之提高。 所以把 Fortune 从头到尾串起来，它现在真正尝试构建的并不是一个孤立功能，而是一条相对完整的链路： Prediction Markets 提供底层事件资产； Fortune Markets 负责把资产与流动性连接起来； Prediction Derivatives 扩展资产的金融表达方式； Fortune Agent 负责信息处理与交易执行； Incentive Layer 再为整个网络提供早期增长动力； 也因此，如果一定要给 Fortune 一个定位，它既不只是 Prediction Market，也不只是「预测市场版 1inch」。 更准确地说，它想做的是一套围绕 Prediction Assets 的交易与执行基础设施。 三、当「概率」真正成为一种资产 当然，Fortune 最终能不能把这套路线图真正做出来，现在还很难下结论。 它仍然是一个早期项目。 Polymarket 的流动性接入与 Agent 已经能够看到实际产品，但统一订单路由、成熟的 Prediction Derivatives，以及足够深的跨市场流动性网络，都还远没有走到最终形态。 但如果把视角拉回整个行业，Fortune 押注的方向并不孤立。Apex 已经开始把 Kalshi 的 Event Contracts 通过 API 接进券商基础设施；Paradigm 也在开发面向专业交易者的 Prediction Market Terminal，并研究内部做市与 Prediction Market Index。 预测市场越来越像一个真正的金融市场，那真正的金融市场，一定不会只有交易所。 接下来至少有三层变化值得观察。 1.从 Bet 到 Portfolio，高度金融化 今天很多人第一次接触 Prediction Market，还是把它理解成「我赌某件事会不会发生」。 但对更成熟的交易者来说，其实能创造一连串可以表达完整观点的资产组合。 比如，当一个交易者判断美国通胀重新升温、Fed 转鹰时，未必只交易「下次 FOMC 是否加息」，完全可以同时围绕「Fed 是否维持更高利率」「BTC 年底是否突破某个价位」「美国是否避免衰退」等不同事件建立仓位。 这些单独看都是 Event Contract，组合在一起，却可以表达一套完整的 Higher for Longer 宏观 Thesis。 如果这一阶段真的出现，Portfolio Management、Correlation、Hedging 和 Risk Management 也就会自然跟上，届时 Fortune 这类项目如果能够真正补齐 Derivatives 与组合层，价值也不再只是帮用户「少开几个网页」。 2.从单一市场交易，到跨市场聚合执行 这个很容易理解，市场越大，单个平台的重要性反而可能下降。 Crypto 最终没有形成「一个交易所承载所有流动性」的格局，Prediction Market 大概率也不会。 不同监管体系、用户群体、做市商、事件类别和地域，会长期制造市场分割，而市场分割，本身就是基础设施的机会，毕竟套利者需要价格，做市商需要订单流，机构需要深度，普通用户需要最好的成交价格，Agent 则需要足够多可以扫描和执行的 Venue。 所以 Prediction Market 真正走向成熟以后，交易入口可能反而越来越「隐形」，譬如在券商 App 看到一条新闻：「Fed 下月调整利率概率：72%」 旁边一个按钮，就可以买入，至于背后的订单到底来自 Polymarket、Kalshi，还是被 Router 拆到三个市场里完成，不重要。 这才是 API 化真正可能带来的变化。 3.从 Human Trader，到 AI Trader 我始终认为，预测市场可能会成为 AI Agent 最天然的金融应用场景之一。 因为它本身就是「信息 → 概率 → 价格 → 交易」，而这恰恰是 AI 最擅长介入的一条链路。 如果说 Crypto 给 AI Agent 提供了一个无需银行账户、可以 24 小时直接控制资产的金融系统，那么 Prediction Market 则进一步给它提供了一个可以直接交易「认知」的市场。 AI 最核心的能力之一，本来就是处理信息，而 Prediction Market 最核心的资产，本来就是信息被压缩之后形成的概率。 二者天然契合。 我们可以试想一下，未来一个 Agent 可以同时监听新闻、社交媒体、宏观数据、链上数据、公司公告、体育比赛、政策文件等等，然后不断重新计算自己的概率模型。 市场价格一旦和模型产生足够大的偏离，就直接下单，这时候 Prediction Market 的速度也会发生变化。 过去 Alpha 可能来自我比别人更早看到一条新闻，以后就可能变成：我的 Agent 比你的 Agent 更快理解这条新闻意味着什么；甚至再下一阶段，谁能够在更多 Venue 之间，更快把认知优势转化成成交。 于是信息优势、模型优势和执行优势，会逐渐变成同一件事。 这可能才是所谓 AI × Prediction Market 真正有意思的地方，当然，所有这些想象成立之前，还有几个现实问题绕不过去。 首先是流动性，没有足够深的盘口，再先进的 Router 和衍生品都没有意义； 其次是 Resolution，预测市场最终仍然需要一套可信、明确而且尽量少争议的事件结算机制； 再往后则是监管，一个 Event Contract 究竟属于衍生品、博彩，还是一种新的金融工具，不同地区依然存在完全不同的答案； 最后还有 Agent 本身，AI 可以处理大量信息，但「能够总结新闻」和「能够稳定产生 Alpha」之间，仍然隔着很远的距离； 这些问题不会因为市场正在增长就自动消失。 反而只有当这些基础设施逐步补齐之后，Prediction Assets 才可能真正从一个新鲜的交易品类，变成成熟资产类别。 写在最后 客观地讲，从 2024 年美国总统大选，到 2026 年世界杯，Polymarket、Kalshi 已经完成了预测市场最困难的首轮用户教育： 现实世界的诸多不确定性，是真的可以被交易。 但这更像是上半场，如果回看几乎所有金融市场的发展史，就会发现，证明一种资产能被交易，从来不是故事的终点。 当参与者越来越多、资产越来越多、平台越来越多之后，决定市场成熟度的，往往是交易所之外那些没那么性感的东西，譬如流动性、做市、路由、衍生品、风险管理、组合策略，以及更自由、更自动化的执行。 DeFi 已经走过一遍，预测市场很可能也正在走上类似的路。 所以今天重新看 Fortune 这类新玩家，真正值得关注的，是越来越多「概率」真的成为资产之后，我们该如何更高效地交易它们？ 它需要更深的流动性，更丰富的金融工具，更高效的执行，以及能够 24 小时理解现实世界、不断重新计算概率的 AI Agent。 而这，或许才是 Prediction Market 从「市场」走向 Prediction Assets 之后，真正的下半场。
