Tiger Research : Zuckerberg commence à parier sur les marchés prédictifs, tandis que les pays d’Asie les considèrent encore comme des jeux de hasard

null 核心要点

本文由 Tiger Research 撰写。预测市场已成长为主流产业，月交易量达到 140 亿美元，Meta 自家「Arena」项目的推进也显示出大型科技公司对它的认可。

其机制很简单：如果事件发生，合约结算为 1 美元；如果不发生，则为 0 美元。因此，其交易价格就是实时概率，事件结束后由预言机确认结果。

这一切建立在「皮肤在游戏中」的基础上：参与者如果判断错误就会亏损，这让他们的信息具备可信度。

西方市场已将预测市场纳入正规金融体系，而亚洲的有限参与正导致资本外流、信息主权流失以及用户保护缺失。

亚洲当前的任务不是阻挡这些市场，而是思考如何在正规体系内负责任地利用这些数据。因为回避讨论，实际上已经把领导权拱手让给了国外。

预测市场已找到产品 - 市场匹配

预测市场多年来大多停留在概念阶段。2020 年前后情况发生改变，少数小型项目开始积累显著交易量，并逐一突破监管障碍，这标志着预测市场作为产业正式成型。

此后增长加速。目前月交易量已超过 140 亿美元，主要平台的估值合计约 400 亿美元。

Meta 的入局进一步证明它已超越早期阶段。《纽约时报》最近报道，马克·扎克伯格亲自领导团队开发一款名为 Arena 的预测市场应用。一家大型科技公司投入如此资源，表明这个产业已走出实验阶段，建立了经过验证的商业模式。

预测市场起源于何处？

预测市场并非新生事物。在区块链技术将其带给大众并帮助其形成产业之前，它已在学术界和金融圈非正式使用了数十年。

非正式使用

「预测市场」这个词本身出现得比它的历史要晚。到 20 世纪 80 年代，这个概念曾有各种名称，如信息市场、决策市场，直到 2004 年一篇经济学论文才将其固定为「预测市场」。

但其底层实践远早于这个名称。最早形式是对选举结果的政治投注。18 世纪的伦敦咖啡馆里，人们就议会丑闻和首相更迭下注，产生的赔率有时还会出现在报纸上。19 世纪的纽约，华尔街附近的场外市场中，预测总统选举结果的非正式期货市场十分活跃。

学术使用

学术界起点是 1988 年爱荷华大学的三位经济学家。他们对民调未能预测杰西·杰克逊在密歇根预选胜出感到困惑，于是设计了一个让人们直接交易选举结果的市场。这就是后来的爱荷华电子市场（IEM）。

1992 和 1993 年，IEM 获得商品期货交易委员会（CFTC）批准用于研究。任何投入 5 美元的人都可以参与。从 1988 年到 2004 年，IEM 在约四分之三的时间里表现优于传统民调，成为将集体判断聚合为价格的实验室。尽管如此，当时并不存在能让它作为公共市场运营的监管框架。

二元期权

这些早期预测市场与金融市场中的二元期权非常相似：基于价格是否在规定时间内突破某阈值进行是或否投注的合约。其结构——事件发生结算为 1，否则为 0——与预测市场的逻辑完全一致。

二元期权也曾进入受监管交易所。美国证券交易所 2007 年的固定回报期权、芝加哥期权交易所 2008 年的基于标普 500 的二元期权都是例子。不过，离岸平台频繁欺诈导致多个主要司法管辖区在 2017 至 2021 年间禁止向散户销售此类产品。尽管如此，这种是或否的二元投注基本结构，至今仍是预测市场运行的逻辑基础。

如今预测市场如何交易？

如今预测市场覆盖的话题几乎涵盖任何可想象的事件。

体育赛事占据最大交易量，得益于联赛和全球赛事的连续日程，正在进行的世界杯进一步推高了热度。政治、地缘政治和宏观经济则从通胀数据等指标扩展到私人公司估值预测，将信息本身变成了可交易资产。加密货币和股票价格，以及一些小道消息驱动的事件，共同构成了从大众兴趣到专业信息需求的完整谱系。

每个合约都以二元是或否方式结算。以 2028 年共和党总统提名人是否为 J.D. Vance 为例：如果 Vance 被确认为提名人，押注「是」的合约支付 1 美元；否则押注「否」的合约支付 1 美元。

理解这种结构的最简单方式是将 1 美元视为 100%。合约在事件发生时支付 1 美元（100%），否则支付 0 美元，因此中间交易价格自然反映概率。40 美分的合约代表该美元的 40%，即市场认为事件发生概率为 40%，美分值可直接读作百分比（忽略买卖价差和交易成本时）。

价格通过订单簿形成，而非任何中央方决定。买单（如 39 美分买入）和卖单（如 40 美分卖出）在各价位累积，交易在双方匹配处执行。价格（以及隐含概率）由众多参与者的资金相互博弈实时产生。交易者还可以在到期前卖出仓位锁定收益或止损，实质上是把对事件的看法换成金钱。

结果由预言机记录。无论合约价格多么精确，事件结束后仍需有人确定「是」还是「否」，预言机就是负责这一判断的机制。

预言机有两种运作方式：

去中心化预言机：提案者抵押保证金并提交拟议结果，如果在规定时间内无人质疑，即成为最终结果。若出现质疑，则进入重新提案流程，只有进一步质疑后才进入投票。

中心化：提前设定判断标准，事件结束后交易所直接应用官方结果并立即结算市场。这种方式将判断权完全交给单一交易所。

例如 Limitless 平台，一旦截止期限过去，就会按照预设规则最终确定结果。由将现实世界结果上报区块链的预言机服务完成报告：大多数追踪加密价格或股票的市场通过 Pyth Network 自动报告，而体育或政治等自定义市场则由运营团队在 24 至 72 小时内人工判断。

预测市场本质上是一个信息系统，它将大量参与者的观点压缩成价格反映的单一数字，并在事件结束后根据预设规则判断预测是否正确。

游戏与信息金融的演进

预测市场已超越简单投注平台，演变为信息金融的核心基础设施——将未来不确定性转化为实时价格信息。它与传统民调或专家预测的根本区别在于「皮肤在游戏中」机制，即参与者用自己的资金为立场负责。

在传统方法中，专家判断错误几乎没有声誉代价，民调也无法过滤受访者的漠不关心或策略性误报。预测市场价格对错误有真实代价——错误仓位会亏损，这迫使参与者用最客观、最新的信息验证自己的信念。这种承担代价的意愿直接转化为市场可靠性。

这一机制在实际数据中的表现可见于多个领域：

金融与货币政策预测的准确性：2026 年 2 月一位美联储经济学家的研究解释了原因。自 2022 年以来，预测市场在联邦公开市场委员会会议前的利率预期与实际结果在统计上高度一致，优于联邦基金期货和彭博共识。原因在于参与者如果错误就会立即损失资金，从而更严格分析可用信息并据此定价。

政治与选举的透明概率估计：2026 年 6 月韩国地方选举中，Polymarket 正确预测了 16 个主要城市和省份中的 14 个获胜者。在退出民调只能说「势均力敌」的地方，预测市场给出了参与者用真金白银押注的实时概率，这是众多参与者综合判断多种变量的结果，而非简单预测。

对市场事件和公司估值的响应：2026 年 3 月稳定币利息收入上限议题出现时，预测市场立即将 Coinbase 股价下跌概率定价为 97,6%，作为实时风险指标而非事后分析，展示了当自身资金面临风险时参与者的敏感响应。学术研究也得出类似结论：2015 年一项针对谷歌、福特等公司内部预测市场的研究发现，与官方预测模型相比，预测误差降低了高达 25%，表明当内幕知识与风险资金结合时，预测准确性会提升。

信息不对称仍是限制。2026 年 1 月委内瑞拉案例中，有人利用机密信息进行内幕交易，暴露了真实弱点。不过，这一试图扭曲价格的行为被识别并作为犯罪起诉，也证明市场旨在以透明和问责方式运行。

在信息广泛分布的领域，预测市场是精确分析工具；在信息集中在少数人手中的领域，它是能够识别这种集中的监测机制。因为参与者资金真正面临风险，这些市场生成的价格构成了评估金融资产价值的客观信息。

预测市场在亚洲政策讨论中的缺席

预测市场的性质和轨迹因各国监管框架而大不相同。美国通过司法裁决将其纳入受监管金融体系，而亚洲主要司法管辖区大多仍将其视为传统赌博类别。

在美国，诉讼解决了大部分监管不确定性。商品期货交易委员会试图将 Kalshi 的选举预测合约归类为赌博并制裁平台，但法院裁定选举预测不是机会游戏，监管机构无权禁止。这一裁决改变了监管姿态，成为包括 ICE、Robinhood 和 CME 等传统金融机构入场的决定性催化剂。

相比之下，在亚洲主要司法管辖区，主流观点仍将预测市场的二元结算结构等同于传统赌博。主导监管视角是赌博控制和公共秩序，而非金融政策。虽然各国做法有所不同，但预测市场在该地区大多仍处于正式政策讨论之外，仅印度和印尼为例外。

这种对待方式的分歧最终归结为监管者是将市场视为金融创新还是社会控制问题。

预测市场处于监管困境与制度化的十字路口

预测市场已成为全球金融和信息基础设施的核心。全球趋势与亚洲监管机构的僵化立场之间已出现显著差距。在技术和金融边界已基本消失的当下，将新市场限制在旧监管框架内的尝试存在内在局限。亚洲主要司法管辖区当前的监管做法存在三大问题。

第一个是监管套利的悖论

预测市场运行于无国界的数字网络，在一国封锁平台或限制用户无法消除底层需求。用户会转向不受监管的离岸平台，承担更大风险。这导致资本流出辖区，监管者同时失去市场监督权和相关税收，长期削弱地区金融竞争力。

第二个是国家信息基础设施主权的流失

预测市场是一种将复杂社会问题转化为精确数字估计的高级信息基础设施，而非单纯投注场所。亚洲最近的选举显示，预测市场比传统民调更快、更准确地读懂公众情绪。在监管名义下将其排除在外时，最能反映某社会情绪的数据却积累在国外服务器上。结果是外国媒体和机构对本地社会的了解比本土分析师更清晰。

第三个是用户保护的放弃

用户处于盲区，没有机构保障。单纯否认市场而不进行充分事先讨论的政策，只会让用户暴露于风险并将其推到体系之外。

讨论重心需要彻底转变。

问题不再是如何阻挡这个市场，而是如何在正规体系内健康利用这些数据。这一视角转变需要专门研究，但目前相关讨论仍很有限。

在这个领域，Limitless Research 正在填补空白，将来自韩国和日本等亚洲市场的预测数据处理成信息资产。未来需要更多参与者承担起构建健康数据生态的角色。

监管不应是阻挡水流的堤坝，而应是正确引导水流的渠道。

亚洲现在需要的不是更严格的执法，而是启动前瞻性讨论来回应这一转变。将已经发生的交易推入阴影是最糟糕的政策。通过建设性讨论将其纳入正规体系、建立透明监督机制，并将过程中产生的数据作为国家和社会资产返还，需要持续努力。