作者：Dfarm
當聊到Polymarket，很多人都知道，Polymarket 的核心就是：YES + NO = 1，但是你真的懂這個簡單的公式嗎？今天我就來給大家講透 Polymarket 的共享訂單薄！
如果你去 Polymarket 的官方文檔查閱，會發現價格的計算解釋是這樣的：
可能你看完沒太理解，沒關係，下面我舉個例子。
被撕開的一美元
有些朋友覺得 YES 0.7 + NO 0.6 = 1.3 也行吧？自由市場可以自由定價吧？
這是錯誤的，雖然是自由的市場，但是 YES 和 NO 不是兩個股票，他們是同一張一美元被切開成兩半。
想象一下，Polymarket 賣的不是彩票，而是未來的一張兌換券。
每一張兌換券的價值永遠都是 1 美元。
市場把這 1 美元撕成了兩半，一半上面寫著 YES，另一半寫著 NO。
到了結算這一天，如果事件發生了，那麼 YES 券 = 1 美元，NO 券 = 0。如果事件沒發生，YES 券 = 0，NO 券 = 1 美元。
由此可知，結算時：
- 發生：1 + 0 = 1
- 不發生：0 + 1 = 1
在市場有效同一市場、同一結算條件的一對互補結果的前提下，你湊齊了 YES + NO，其實就是買到了一個到期必定為 1 美元的東西。
多選項市場
很多朋友可能會說，有的交易不是 YES 和 NO，會有很多選項。
比如預測比特幣的價格，會有很多個價位，馬斯克的推文數量也有很多個數量選項。
其實如果你用過 Polymarket 的 API 你會發現，每個選項都會有 YES 和 NO，單獨拿出來就是一個獨立的交易。
我們以馬斯克的推文市場為例，可以看到有很多的選項。
其實 API 上面來看每一個標題就是：
- Will Elon Musk post 0-19 tweets from December 23 to December 30, 2025?
- Will Elon Musk post 20-39 tweets from December 23 to December 30, 2025?
- Will Elon Musk post 40-59 tweets from December 23 to December 30, 2025?
- ……
所以他們也是符合 YES + NO = 1。
也有朋友熱衷於體育市場，會發現 NBA 之類的比賽沒有 YES 和 NO，取而代之的是兩邊球隊的名稱。
我們注意到目前是 Moneyline，Moneyline 就是預測哪個球隊會最終勝利，因為 NBA 比賽每一場結束肯定會有勝負，有時候最後打平也會有加時賽，所以主隊和客隊就對應著 YES 和 NO。
再多說一句，足球市場就可能會出現平局，所以足球的話就可以買主隊的 YES 和 NO，客隊的 YES 和 NO，平局的 YES 和 NO。
其他市場大概都是類似這類情況，不再一一舉例，核心就是所有市場都符合 YES + NO = 1。
共享訂單薄
很多人以為 Polymarket 的訂單薄跟數字貨幣交易市場的訂單薄一樣，其實這是不完善的，區別還是很大，畢竟是 YES + NO 的組合。
我們再回到官方文檔的例子，原文是：“如果您以 0.60 美元的價格掛出“是”的限價單，當有人以 0.40 美元的價格掛出“否”的訂單時，該訂單就會成交。這便成為初始市場價格。”
這句話該如何理解，很多人的直覺都是感覺自己交易買賣，沒有跟其他人接觸，為什麼會出現這種撮合交易呢？
這就是共享訂單薄的神奇之處，我們來實操一下。
我找了一個交易沒那麼活躍的市場，掛了一個價格 18、數量 10 的 YES 買單：
這個時候我們馬上切換到 NO 的市場看一下：
你看到了什麼，我們居然在 NO 市場價格 82 位置有一個數量 10 的賣單！
這個時候你是不是覺得市場可以賣空？就像合約交易一樣，借幣賣出？當你嘗試賣出會提示：
提示你餘額不足不能賣，因為你沒有 NO 的兌換券，自然賣不出去。那為什麼價格 82 的位置會有我的賣單呢？
請你現在回去再仔細看 YES 和 NO 兩個市場的截圖，你發現了什麼？
有沒有發現兩個市場他們的 ask 和 bid 像鏡像一樣！
我價格 18、數量 10 的買單，在另一邊就是價格 100 – 18 = 82、數量也是 10 的賣單！
你看其他的價位也可以一一對應上，價格就是公式：YES + NO = 1，當然 18 對應的就是 0.18，82 對應的就是 0.82，這裡顯示成兩位數是方便讓大家理解為這是概率。
這時候你再回頭看官方文檔的例子：“如果您以 0.60 美元的價格掛出“是”的限價單，當有人以 0.40 美元的價格掛出“否”的訂單時，該訂單就會成交。這便成為初始市場價格。”
你是不是就能理解了，就拿我的這單舉例子，我掛 18 的 YES 買單，如果有人賣給我，其實也就是買走了 82 的 NO 掛單，成交之後我手裡是 18 的 YES，他手裡是 82 的 NO，我們兩張兌換券組合起來，滿足：YES + NO = 1。
這裡你可能會好奇，為什麼不直接做兩個獨立盤口？為什麼要鏡像？
答案就是流動性！合併訂單薄能讓流動性集中在一起，提高價格發現的效率！
套利錯覺
現在你已經理解了 YES + NO = 1，也理解了什麼是共享訂單薄。
那麼我們再看很多 KOL 推薦的套利策略，就是同一個市場 YES + NO < 1，你覺得這個套利存在嗎？你可以在這裡思考 1 分鐘，再往後看。
YES + NO < 1 的理解就是：YES 有人賣 0.4，NO 有人賣 0.4，我都買走花 0.8，最後兌換成 1 美元，淨賺 0.2 美元！
這個策略在共享訂單薄的情況下，根本不可能存在。
因為當你掛單賣出 0.4 的 YES 的時候，系統接收到的就是你要買入 1 – 0.4 = 0.6 的 NO。（這一點已經在上面共享訂單薄解釋過了，不明白可以再去看一遍共享訂單薄的例子）
這個時候，另一個人說我要賣出 NO，價格 0.4。
這是發生了什麼？
你的真實意圖是買入 0.6 的 NO。
他的真實意圖是賣出 0.4 的 NO。
買價比賣價高！你的出價 0.6 高於他的賣價 0.4。
結果就是系統會瞬間撮合你們倆的交易，根本沒有第三個人能看到。
如果你還沒太理解，可以想象一下共享訂單薄就是一個自動保持平衡的天平。
他遵循的規則就是 YES + NO = 1。
如果你試圖去打破這個平衡，系統會讓你們直接成交，其他人看不到不平衡的訂單出現。
留下來的只有 YES + NO > 1 的訂單。
所以別再想同一個市場 YES + NO < 1，這種畫面永遠不會出現在你的屏幕上！
有些人可能會說，我就在做比特幣 15m 的 YES + NO < 1 策略，這種就不算套利了，本質上是波動策略，你要在一邊掛單，成交的一瞬間去吃另一邊，確實有可能盈利。但是這種有單邊風險，可能價格往你掛單的方向一去不回，那麼就會變成虧損。
正確套利姿勢
說完了錯誤的姿勢，再講一些正確套利姿勢的內容。
其實如果真的去講套利可能會有非常多的策略，今天只是隨便說幾種，不代表策略質量。
多選項套利
這裡以互斥且覆蓋全區間的多選項為例。
還是拿剛才馬斯克推文數量那個交易舉例，選項是從 <20 開始，一直到 580+，每 20 個就會有一個選項，總共大概 30 個選項左右。
這 30 多個選項覆蓋了推文數量從 0-580 以上整個區間，最後推文數量肯定是在這個區間中。
所以如果你買了全部 30 多個選項的 YES，最終結算總有 1 個會變成 1 美元，其他歸零。
那麼如果你買完了 30 多個選項，最後的總成本小於 1 美元，恭喜你就可以獲得 1 美元減去你的成本的利潤了。
這種機會有嗎？有，不過都被大量的機器人守著，手動肯定找不到這樣的機會。
當然你可能會說，20 以下根本不可能發生，這種就是你的個人看法了，你也可以根據自己的計算選擇一個範圍進行套利，這就不是嚴格意義上的套利了，有風險的策略，不在這次的討論範圍內。
跨事件套利
這張截圖來自 X 平臺用戶：@PixOnChain
這張截圖是九月份的某一天截取的，當時兩位領導人還沒見過面，兩個事件的對比。
可以發現這兩個事件的兩個選項基本上語義是相同的，都是 9 月會面。
這裡的 3 + 94 = 97，說明還有 100 – 97 = 3 的利潤可以套取，但是你可能發現這個利潤比較低，關鍵流動性可能也不足，實際上賺到的可能不多。
跨事件套利機器人就比上面多選項套利的少一些，這裡需要嚴格的判斷，技術門檻稍微高一點。
跨平臺套利
最常見的就是 Polymarket ↔ Kalshi 之間的套利，當然 Kalshi 只能美國用戶使用，這裡只是將這個策略，我們也可以用其他預測平臺，比如 Opinion 等來代替 Kalshi。
如果你能買到：
在平臺 A 買到 YES 價格 = a
在平臺 B 買到 NO 價格 = b
並且兩者描述的是同一事件、且結算都按同一事實判定。
那麼到期收益 = 1 美元，成本 = a + b。
若 a + b + 所有摩擦成本 < 1，才是接近無風險的套利。
這裡最難做到的就是“同一事件”這四個字。你需要詳細對比兩邊的結算規則，如果有一些時區、證據源的差異，可能套利就變成了噩夢。
不過我之前做過 Polymarket 和 Opinion 之間的套利，規則很多都是一模一樣，這就沒什麼問題。
但是還要注意，有時間成本，你兩邊都有資金交易，在結算之前你沒辦法取出，除非價格都向你盈利方向發展，否則可能要等到結算日之後資金才能取出。
因為時間成本大，所以很多人都不做這個套利。
最後
好了，轉眼看看也差不多三千多字了，不知道這次你有沒有真正地理解 YES + NO = 1，如果你真的看懂了，希望你把這篇文章轉發給更多人。
別再被那些所謂的 KOL 發的同一個事件中 YES + NO < 1 的策略欺騙了，他們可能只是用 AI 生成了一段內容，畢竟我最近問了 ChatGPT5.2 和 Gemini，他們都沒搞明白共享訂單薄。
只有讓他們查詢官方文檔，他們才能發現這個問題。
