預測市場正日益重塑大眾對未來的思考方式。從預測選舉結果、通膨率到產品發布和重大體育賽事，它們提供了一個簡單但強有力的理念：將資金投入信念，讓市場揭示最有可能發生的事情。
這種方法已被證明出奇地有效。在許多情況下，預測市場的表現與傳統民調和專家預測旗鼓相當，甚至更勝一籌。透過允許持有不同資訊、動機和觀點的個體在同一個問題上進行交易，這些市場將分散的知識匯聚成一個單一的信號：價格。通常認為，交易價格為 0.7 美元的合約意味著該事件發生的機率為 70%，反映了所有參與者的集體判斷。
因此，預測市場不再僅僅是少數人的獵奇工具。決策者、研究人員、交易員和各類機構正越來越多地利用它們，以便在充滿不確定性的環境中更好地預測結果。隨著 Web3 的興起，許多此類市場已遷移至區塊鏈，透過智慧合約實現公開參與、透明結算和自動支付。
然而，儘管預測市場日益普及且理論上極具吸引力，但遠非完美。
大多數討論集中在顯而易見的挑戰上，如監管、流動性不足或使用者操作複雜。這些問題確實存在，但並非全貌。即使預測市場看起來活躍、流動性強且設計完善，它們仍然可能產生價格扭曲、結果不公和信號誤導等問題。
本文將超越表面的局限性，探討預測市場運行中更深層、更隱蔽的低效性。這些隱藏的限制因素（許多是結構性的而非行為性的）悄悄地限制了準確性、可擴展性和信任度。理解這些問題不僅對有效利用預測市場至關重要，對於構建下一代預測系統也至關重要。
預測市場的實際運作方式
預測市場本質上是一個人們交易未來事件結果的市場。參與者買賣的不是公司股票，而是與特定問題掛鉤的合約，例如：
- 候選人 X 會贏得下次選舉嗎？
- 今年通膨率會超過 5% 嗎？
- Z 公司會在 6 月前發布新產品嗎？
- 某部電影的首映週末票房會超過 500 萬美元嗎？
每個可能的結果都由一份合約代表。在最簡單的情況下，如果事件發生，合約支付 1 美元；如果不發生，則支付 0 美元。這些合約的交易價格在 0 到 1 美元之間，市場價格通常被解讀為該結果發生的機率。
例如，如果一份預測選舉結果為「Yes」的合約交易價格為 0.7 美元，則市場實際上表明該結果發生的機率為 70%。隨著民意調查、新聞報導、經濟數據甚至傳聞等新資訊的出現，交易者會更新他們的倉位，價格也會隨之波動。
預測市場的吸引力不僅在於其運作機制，更在於其背後的激勵機制。參與者不僅僅是在表達觀點，他們還在承擔資金風險。預測正確會帶來經濟回報，而預測錯誤則會付出代價。這種機制鼓勵人們尋求更準確的資訊，挑戰主流觀點，並在新證據出現時迅速採取行動。
隨著時間的推移，價格會逐漸演變為持續更新的、眾包式的預測。
在實踐中，預測市場呈現出多種形式。像 PredictIt 這樣的平台專注於政治預測，允許使用者對選舉結果和政策問題進行交易。受美國商品期貨交易委員會監管的 Kalshi 則提供經濟指標、地緣政治事件以及利率變化或通膨水平等現實世界結果的交易市場。在 Web3 生態系統中，像 Polymarket 和 Augur 這樣的去中心化平台在區塊鏈上運行預測市場，利用智慧合約來管理交易，並在結果確定後自動結算收益。
儘管這些平台在監管、架構和使用者體驗方面存在差異，但它們都基於相同的前提：市場價格可以作為衡量人們對未來集體信念的有力信號。
為什麼預測市場有效（當它有效時）
預測市場的流行並非偶然。在合適的條件下，它們可以成為非常有效的預測工具，有時甚至優於民意調查、問卷調查，甚至是專家小組。以下是一些關鍵原因：
資訊聚合：沒有哪個參與者能夠掌握完整的世界資訊。一些交易者可能掌握本地資訊，另一些可能關注小眾資料來源，還有一些可能對公開資訊有不同的解讀。預測市場允許所有這些分散的資訊透過價格匯聚成單一信號。市場並非決定誰的意見最重要，而是根據信念和資金來衡量各種觀點。
激勵機制：與參與者答錯無需承擔任何代價的民意調查不同，預測市場要求交易者承擔資金風險。這種「利益攸關」機制會抑制隨意猜測，獎勵那些始終依據更準確資訊採取行動的人。隨著時間推移，預測不準的參與者會失去資金和影響力，而預測更準確的人則會獲得這些。
自適應性：價格並非固定不變的預測，而是隨著新資訊的不斷出現而持續更新。一則突發新聞、一份資料發布或一個可信的傳言都可能迅速改變市場情緒。這使得預測市場在快速變化或不確定的環境中特別有用，因為在這樣的環境中，靜態預測很快就會過時。
從歷史上看，這種激勵機制、自適應性和資訊聚合的結合已經取得了顯著成效。政治預測市場通常能與傳統的民意調查平均值相媲美，在某些情況下甚至更準確。在金融和經濟領域，基於市場的預測經常被用作領先指標，因為它們反映的是即時預期，而非落後的報告。
綜上所述，這些特性解釋了為什麼預測市場越來越被視為嚴肅的預測工具，而不僅僅是博彩平台。當參與廣泛、資訊品質高且市場結構健全時，價格能夠對未來的結果提供有意義的預估。
然而，這些優勢依賴於一些在現實中並不總能成立的假設。當這些假設失效時，預測市場就會產生誤導。
預測市場的局限性
與任何基於市場的系統一樣，預測市場也存在一些眾所周知的局限性。參與度往往受到監管的限制，如 PredictIt 和 Kalshi 等平台都受到嚴格的司法管轄規則約束，這些規則限制了交易者的身份和可投入的資金量。流動性往往集中在少數備受矚目的事件上，而小眾市場則依然空洞且波動劇烈。
在可用性方面，尤其是在 Polymarket 和 Augur 等基於 Web3 的平台上，註冊流程繁瑣、交易費用高昂以及市場糾紛解決機制不完善仍是持續存在的挑戰。這些問題在學術文獻和行業評論中都進行了廣泛的認可和討論。
然而，僅僅關注這些表面限制會忽略一個更重要的問題。即使在流動性強、合法合規且交易活躍的市場中，預測市場仍可能出現價格扭曲、機率誤導和結果不公的情況。
這些問題並非總是由於參與度低或激勵機制不完善造成的，而是源於預測市場在資訊處理、交易和結果生成方面存在的更深層次的結構性低效。正是這些隱蔽的低效最終限制了預測市場作為預測工具的可靠性和可擴展性。一些最重要的隱性低效因素包括：
1. 「傻錢」問題
預測市場需要專業交易者和普通參與者才能正常運作，但它們難以吸引足夠的散戶來創造足夠的交易量。可以這樣理解：如果牌桌上的每個人都是職業玩家，那麼沒有人願意玩。
如果沒有足夠多的散戶為市場增加交易量，流動性就不足以吸引那些能推動價格走向準確的專業交易員。這就造成了一個先有雞還是先有蛋的問題，導致市場規模小、效率低下。
2. 持續的定價錯誤和套利機會
當二元市場中「Yes」與「No」的份額總價偏離 1 美元時，就存在無風險獲利機會。自 2024 年以來，僅在 Polymarket 上，簡單的套利策略就產生了超 3,950 萬美元的利潤。
這些機會之所以存在，是因為市場效率不夠高，無法立即糾正錯誤定價。雖然這看似只是聰明的交易，但它揭示出價格並不總是準確反映真實機率，而是反映了系統中存在的任何低效之處。
3. 機器人驅動和演算法交易
研究表明，預測市場正被利用市場低效的機器人操縱。自動交易系統執行交易的速度比人類參與者更快，從而造成了不公平的競爭環境。普通使用者經常因為這些複雜的演算法而蒙受損失，這使得市場作為預測工具的公平性和準確性都大打折扣。
4. 自我強化的反饋迴路
預測市場出現了一個問題，即博彩市場的賠率會自我強化，交易者將市場賠率視為正確機率，而沒有根據外部資訊進行充分的更新。
這尤其危險，因為這意味著市場可能會與現實脫節。交易員不是匯總新資訊，而是僅僅查看市場怎麼說，並認為它是正確的，從而形成一種循環邏輯，即使外部證據表明並非如此，但這種邏輯也可能持續存在。
5. 虛假資訊和資訊品質問題
在 2020 年美國總統大選期間，預測市場中存在持續且可被利用的價格異常現象，部分市場參與者依據錯誤資訊行事，錯誤地得出唐納德·川普贏得大選的結論。
在交易量較小的市場中，少數參與者放大虛假資訊就能極大地扭曲價格。這揭示了一個根本問題：當錯誤資訊進入市場時，市場並不總是能迅速糾正，尤其是在足夠多的人相信虛假資訊的情況下。
6. 內線交易和資訊不對稱
關於預測市場最大的擔憂之一是資訊不對稱現象的普遍存在，即某些人掌握其他參與者無法獲取的資訊，從而獲得不公平的優勢。
與禁止內線交易的美國證券交易委員會 (SEC) 不同，美國商品期貨交易委員會 (CFTC) 的預測市場框架在許多情況下允許基於非公開資訊進行交易。例如，運動員可以就自己的傷情進行投注，或者政客可以利用自己對未來計畫的了解進行交易；這顯然會引發公平性問題。
7. 小眾市場流動性低
流動性低的市場更容易被操縱，而小眾市場往往是最不準確的。當一個市場中交易的人不多時，一筆大額交易就能使價格劇烈波動，而且參與者數量不足，無法糾正錯誤定價。這意味著預測市場僅適用於熱門、交易量大的事件，從而限制了其應用範圍。
這些低效問題對普通使用者來說往往難以察覺，但即便預測市場看似運行良好，它們也會悄然影響結果。對於任何想要參與預測市場，並且構建超越其現有局限的系統的人來說，理解這些問題至關重要。
解決這些問題需要重新思考底層架構。目前的預測市場大多面臨排序瓶頸：無論是投注選舉還是體育比賽，所有交易都必須排在同一個佇列中。這種延遲延長了套利窗口，導致價格無法即時反映真相。
像 FastSet 這樣的新基礎設施正試圖透過平行結算來解決這一問題。它可以同時處理互不衝突的交易，實現低於 100 毫秒的最終一致性。當結算速度足夠快時，套利窗口會在被大規模利用前關閉，價格能更準確地反映真實機率。普通交易者也不會因結構性延遲而遭受系統性的不利影響。這不僅僅是效能的提升，更是預測市場公平高效運作方式的根本性轉變。
結論
預測市場將觀點轉化為價格，將信念轉化為投注。當它們運作良好時，其預測未來的能力令人震驚，有時甚至超越民意調查、專家和分析師的預測能力。
但其有效性並非有保證。除了眾所周知的監管和採用方面的挑戰之外，還存在一些更深層次的低效問題，這些問題悄然扭曲價格，削弱市場信號。流動性陷阱、持續的錯誤定價、演算法主導、反饋迴路、錯誤資訊以及脆弱的解決機制，都導致了預測市場的實際表現與其承諾之間存在差距。
彌合這一差距需要的不僅僅是更多人參與或加強激勵機制，還需要更深入地審視塑造當今預測市場運作方式的假設和結構。只有解決這些根本性的制約因素，預測市場才能進化為真正可靠的決策工具。
