以Polymarket 和Kalshi 为首的去中心化预测市场，已在2025 年每月累积超过90 亿美元交易量，让用户投注政治、经济与体育等事件结果。随着AI 技术推动多种套利玩法诞生，从发现跨平台的错误定价到规模性的资讯操纵，都吸引了成千上万的交易者参与，但这些依赖市场低效与资讯不对称的策略并非有利无弊。本文将一一剖析各策略的原理、流程与潜在风险。

基本逻辑：Polymarket 的「共享订单簿」代表什么？

在进入套利策略前，必须理解Polymarket 的核心机制：共享订单簿(Shared Order Book) 。

与传统交易所不同，Polymarket 的YES 与NO 订单是互为镜像的。当市场上有人挂出10 份$0.2 美元的YES 买单时，系统会自动在对面挂出10 份$0.8 美元的卖单。

这种设计可以用「YES + NO = 1」这个不变的平衡公式来描述，确保一个二元事件的两个选项，能在未来到期时结合并兑换回一张1 美元的资产凭证。

避险型套利：对冲风险事件以锁定获利

预测市场最直接的套利机会在于其「保险」功能，无论是对于传统股市或加密货币投资人，都同样重要。

ICO 事件套利

运作原理与案例

这类策略常见于新代币正式发行(TGE) 前，能用以锁定利润。投资者会观察某代币在Whales Market或Hyperliquid 等盘前市场、以及在Polymarket 上的预测，进行估值上的初估与比较。

以Lighter (LIT)为例，当该代币在2025 年12 月于盘前市场以30 亿至40 亿美元的完全稀释估值(FDV) 进行交易时，若投资人基于其最新一轮融资估值仅为15 亿美元，且其高交易量可能源于空投诱因下的刷量等判断，认为盘前价格过热。

此时持有空投或多单的投资者，便能在Polymarket 针对「LIT 上市FDV 是否高于40 亿美元」的选项买入NO。一旦开盘后币价回调，预测市场的获利便能补偿现货部位的帐面损失。

潜在风险

这个策略的风险在于，平台的用词是流通市值还是FDV、以及结算时间是开盘当下还是几天后(例如上图是「一天后」)。

事件驱动对冲

运作原理与案例

事件驱动对冲的核心逻辑在于「针对影响资产价值的外部事件买入反向保险」，这在企业财报季时就能派上用场。

假设一位投资人持有价值10,000 美元的辉达(NVIDIA) 股票，并且因长期看好AI 赛道而不愿在财报前减仓，但又担心近期市场过热导致数字不如预期后的价格回调。

为了对冲这种不确定性，这位投资人就能在预测市场上找到以下事件：「辉达本季营收是否优于预期？」 或是「辉达今日股价收盘将会是上涨还是下跌？」。他能在「营收优于预期」中买入NO 选项。

潜在风险

虽然这种策略能锁定部分风险，但投资者仍需注意未能反应或预料到的风险，也就是相关性失效。例如营收达标(预测市场输钱)，但股价却因市场过热、标准太高而下跌(股票帐面损失)。

理财型套利：用数学提高胜率

对于偏好较低风险与资金量体较大的玩家，预测市场提供了胜率相对较高的获利机会。

高机率押注策略

运作原理与案例与案例

这类策略的操作核心便是稳定，交易者需专注于筛选那些机率大于95%、且基本上大局已定的事件，投入资金买入该选项，以捕捉最后结果前的微小获利空间。需持续筛选即将结算且难以翻盘的市场，投入资金买入YES。

潜在风险

此策略的风险在于仍属于「纯赌注」， 即便胜率高达99%，仍可能发生罕见意外(如Honnold 在最后一刻体力不支选择放弃)，下错一次将损失惨重。

多选一套利策略

运作原理与案例

此策略利用了多选一市场中，由于各选项流动性不同或市场效率低落，所导致的暂时性缺口。当一个市场中所有互斥选项的YES 价格总和本应≥ 1 却低于1 时，理论上的无风险套利空间便会出现。

举例来说，在「哪位候选人会赢得美国大选」与「ETH▼月底价格将在哪个区间」 一旦所有选项互斥且覆盖完整区间，且买入所有YES 的总成本低于1 时，就存在套利空间。

此时，交易者只需同时按比例买入所有候选人或价格区间选项的YES，无论最终哪个选项胜出，结算后等于1 的结果都将高于当初投入的总成本。

潜在风险

然而，这种低效机会相当罕见，通常很快就会被高频机器人即时捕捉。另外，交易手续费与滑点也可能侵蚀利润空间。

资讯差套利：追踪聪明钱与连动反应

在Web3 的透明环境下，追踪具备资讯优势的「大户」成为一种主流策略。

聪明钱跟单策略

运作原理与案例

由于区块链高度透明的特性，所有鲸鱼或聪明钱的进场时机与仓位皆无所遁形。交易者可以透过监控工具锁定历史胜率较高的钱包，并利用自动化工具复制或跟单交易。

潜在风险

此策略的风险在于，跟单机器人或平台本身的延迟导致买价过高卖价过低，长期成为负期望值交易。同时，大户也可能利用自身影响力制造退出流动性，也就是所谓的「割跟单」。

事件连动策略

运作原理与案例

此策略旨在捕捉强关联事件之间因反应速度不同、联想直不直观而产生的「定价不一致」。交易者能观察两个逻辑上互相包含或影响的市场，当主市场发生变动而衍生市场尚未跟上时进行套利。

举例来说，「谁会当选2028 年的美国总统」与「哪个政党会赢得大选」两市场具有相关性，每个政党也只能推派一位候选人。当今天共和党候选人发生严重丑闻，那么民主党或其他政党候选人的当选机率就会上升，同时政党部分也会连带受到影响而波动。此时在市价还未及时反应时买入「民主党会赢」，便能捕捉这段时间差所产生的利润。

潜在风险

此策略的风险主要在于事件关联性的断裂，一是结算规则上的定义不同、二是黑天鹅情况(像是候选人退选或更换人选)，都可能让两市场难以连动而导致策略失效。

资讯操纵策略

运作原理与案例

这是目前预测市场最广为人知但实为市场操纵的经典手法，核心在于人为创造虚假的「内线消息」假象，引诱赌客跟风进入陷阱。

举例而言，操纵者先针对一个短期结果明显的事件买入反向选项，像是在「美国今日是否会对伊朗发动攻击」大举买入Yes，来引起社群媒体或监控工具对这种类似「内线交易」的注意，吸引跟单者与机器人进场并推高Yes 价格。随后，再用另一个干净钱包反手买入更大量的No。

最后事件没有发生，而操纵者透过牺牲小额的YES 成本，换取了巨额NO 的暴利。

潜在风险

这种操纵的风险同样在于黑天鹅，例如美伊开战，操纵者重仓的NO 可能会面临归零亏损。另外，太过明显或多次的操纵也可能引来法律或监管上的问题。

策略风险总结与建议

总结而言，预测市场的核心竞争力在于「资讯落差」与「逻辑推论」。然而，无论是哪种套利策略，最根本的风险始终在于平台方对结算规则的解读结果。在参与任何交易前，务必详阅市场细节，并理解预测市场买的是「平台对事件的定义」，而非现实本身。

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