“预测”预测市场|期权|金融|预测|高频交易者

文章作者：Nishil Jain

文章编译：Block unicorn

前言

我经常打开 Polymarket 网站，查看全球热点新闻的最新动态。比如，美国占领格陵兰岛的可能性有多大？或者，Monad 的最终定价（FDV）在发布时会是多少？

Vitalik 也在使用市场作为新闻工具，或许现在世界各地许多其他分析师和人士也已经做出了这种转变。不久之后，我们就会看到这些市场整合到我们现有的新闻推送和社交应用中。

事实上，我们至今仍未听到去年 X 与 Polymarket 合作的最新进展。就在去年 10 月，作为其高达 20 亿美元战略投资的一部分，洲际交易所（ICE，纽约证券交易所的母公司）宣布计划探索 Polymarket 数据的商业化应用。

虽然这些信息流集成仍在进行中，但预测市场已经成功入驻 Coinbase 和 Robinhood 等金融应用。Kalshi 正通过 Jupiter 超级应用和 Phantom 钱包进军 web3 应用市场，而 Polymarket 则与 MetaMask 和 Rabby Wallet 建立了合作关系。

预测市场的交易量在大选高峰过后依然保持强劲势头。目前，预测市场的日交易量已超过 8 亿美元——截至本文撰写时，已超过 Pumpfun 的 7.75 亿美元交易量。

但今天，我们并非要讨论预测市场的崛起这一显而易见的现象（这如今已是公认的事实）。我们将探讨接下来的发展趋势。

pump.fun 的崛起催生了一个由 Telegram 机器人、交易终端和 DeFi 生态系统组成的生态系统，为这些代币提供支持。同样，我们现在也看到一些应用程序的兴起，它们将预测市场的概念拓展到了现有形式之外——例如，对预测市场头寸进行借贷、对你的预测进行杠杆交易、观点市场、决策市场等等。

我知道这一切听起来很奇怪，但读完这篇文章，你就会明白一切。

Galaxy Research 近期发表了题为《预测市场的未来格局》的文章，阐述了超越基本事件预测及其技术细节的新兴机制。本文借鉴了该文章中探讨的概念，并在此基础上进行了一些个人补充。

总体来说，下一代预测市场应用程序正朝着三个主要方向发展：

通过衍生品和借贷业务拓展至去中心化金融（DeFi）领域，
将人工智能应用于预测结果，并成为与结果交互的默认界面，以及
预测市场本身的进化，超越单纯的事件预测，包括决策市场、基于观点的市场以及预测对资产价格产生影响的市场。

DeFi 扩张

当平台上聚集了风险偏好和交易习惯各异的人群时，想要在单一平台满足所有人的需求就变得很有挑战。例如，想要用 ETH 兑换 USDT 的用户无法在 Uniswap 上实现。这时，Aave 或 Hyperliquid 就派上了用场。

Gondor 正在为预测市场交易者搭建一个借贷平台。资金存入后，交易者可以以其持仓为抵押借入高达 50% 的 USDC。借入的资金将直接返还至 Polymarket，并显示为交易者的“现金余额”。

通过 Gondor，交易者可以释放原本闲置的资金，在保持投资敞口的同时，将资金重新投入到新的交易中。

当然，这一切都有相应的规则。Gondor 团队会人工筛选符合抵押条件的特定市场仓位。这些规则确保流动性差、容易被操纵的市场被排除在平台之外。决定哪些市场被列入白名单的因素有很多：订单簿的深度、解决方案标准的清晰度以及解决方案的完成时间。

该团队近期在种子轮融资中筹集了 250 万美元，Castle Island Ventures、Maven 11 和 Prelude 参与了投资。Gondor 存在的意义就在于押注预测市场份额将成为一种标准化的抵押资产类别。

然后是 Space，它允许用户对事件结果获得杠杆敞口。假设有一个关于“Monad FDV 上市时市值是否会超过 80 亿美元”的市场，其中“是”的价格为 0.15 美元（意味着概率为 15%）。一位交易者买入 1000 个“是”的份额——通常这需要 150 美元，但如果使用 5 倍杠杆，则只需 30 美元的保证金。如果概率上升到 30%，该仓位将价值 300 美元，30 美元的保证金将获得 500% 的净资产收益率（150 美元利润）。如果概率下降到 13.33%（0.13 美元），交易者将被强制平仓，并损失 30 美元的保证金。

Space 让交易者即使在概率发生微小变化时也能获利。例如，预期整体加密货币市场上涨的人可以押注 Monad FDV 市场，并从其概率的轻微上升中获利。

不仅如此，还有许多来自模因币生态系统、人工智能币项目等的加密货币用户，他们进行交易的目的是将 10 美元变成 1000 美元。对于他们以及那些拥有丰富市场知识但资金有限的用户来说，这些市场可能是一个颇具吸引力的投资渠道。

AI 与预测市场

Vitalik 在他的博客“信息金融”（Info Finance）中，就人工智能在预测市场中的应用提出了一些观点。

他的观点之一是利用人工智能实现所有微型市场的高质量参与，否则这些微型市场的规模太小，无法吸引熟练的人类交易员。

许多最有趣的预测市场可以帮助我们获取信息，它们都针对“微观”的问题：数百万个微型市场，每个市场的决策后果都相对较小。

重要的是，运营这些代理的动力并非仅仅来自交易利润。在许多情况下，代理的资金可能来自重视市场信息输出的组织或个人，交易活动在这里只是作为一种信号聚合机制，而非独立的收入来源。

在这种微型市场中，人类的注意力稀缺，而人工智能的注意力却十分丰富。在这里，预测市场不再像赌博产品，而更像是信息引擎。

人工智能将参与成本降低到几乎为零，即使交易额很小，市场也能产生有意义的信号。试想一下，成千上万个小型市场并行运作，每个市场都由人工智能代理高效定价。

人工智能的第二个用途是作为预测市场的默认界面层。随着市场数量的增加，在多个平台上追踪这些市场对任何交易者来说都是一项巨大的认知负担。人工智能可以将用户的自然语言输入转化为可交易的仓位。例如，用户可以告诉人工智能，他们认为白银价格将在 2 月底突破每盎司 100 美元——人工智能可以找到用户利用这一洞察获利的潜在交易机会——无论是白银期权还是白银价格预测市场。

进化的预测市场设计

影响市场（ImpactMarkets）

当今市场运作方式存在一个奇怪的缺口：你可以对某件事是否会发生进行投注，也可以看到某项资产现在的价格，但你却很难发现市场认为如果某个特定事件发生，该资产的价值会是多少。

预测市场显示，特朗普有 60% 的可能性会提高对华关税。现货市场可能显示比特币交易价格为 10 万美元，但你无法得知市场普遍认为，如果关税真的实施，比特币的交易价格会是多少。

影响市场（Impact Markets）解决了这个问题。它不是通过合成代币对事件进行“是/否”的押注，而是交易具有条件状态的实际资产。你实际上是在说：“只有当关税被征收时，我才会愿意以 9 万美元（比当前市场价低 10%）的价格购买比特币。”

这适用于任何资产-事件组合。“如果 Robinhood 推出加密货币交易，就用 COIN 做标的”，“如果到 2030 年小行星采矿成为现实，就用黄金做标的”。你明白我的意思了吧。

事件及其影响本质上是不同的。预测市场回答“这件事会发生吗？”，而影响市场回答“如果这件事发生了，这笔资产会发生什么？”

决策市场（Decision Markets）

决策市场则更进一步，从信息传递到行动。它不仅揭示市场的想法，更让市场决定组织的实际行动。

这种功能已经通过 MetaDAO 等平台上的 Futarchy DAO 实现。其工作原理如下：

一个组织提出一项决策，例如解雇其首席技术官 (CTO)。市场交易两种条件状态：通过（Pass）和失败（Fail）。每种状态都会对组织的代币进行不同的定价。如果代币在通过状态下价格上涨，则该提案执行；如果代币在失败状态下价格上涨，则该提案被否决。

市场决定哪种行动能最大化预期价值。交易只根据获胜结果进行结算。