【用钱投票的真相】预测市场到底在"预测"什么

本场Spaces围绕预测市场的“用钱投票”展开：小丸子指出零成本预测多为情绪输出，而下注迫使人进行概率定价、主动找反证并承担错误；胡英强调 Skin in the Game 让“有成本的判断才叫认知”。平台方 Oraclex 拆解两类动机（用钱表达观点 vs 用观点赚钱），解释 POC 行为贡献机制如何奖励在高不确定性阶段的持续、高质量判断、抑制刷存在与操纵，并给出事件上线与风控边界。讨论延伸至市场专业化、信息的“流量定价”与“真假定价”共存，以及预测数据公共化与 API 开放。最后，Oraclex 提出“成为决策基础设施”的愿景。

用钱投票的真相：预测市场在预测什么与影响什么

嘉宾与背景

• 主办与主持：大数财经、金色财经、Twinkle 联合主办的 Twitter Spaces AMA，主题为“用钱投票的真相——预测市场到底在预测什么？”
• 嘉宾：
  • Oraclex 代表（产品方，预测市场与 POC 机制的提出者）
  • 胡英（哈根老师，交易与预测实践者）
  • 小丸子（研究与观察者）

议题一：从“说”到“赌”，用钱投票是否让人更理性？

• 核心问题：预测市场要求“skin in the game”（承担资金风险），这会把零成本口号式表达转化为概率化判断，是否提升理性？
• 小丸子的观点：
  • 零成本的社媒预测本质是立场/情绪/流量的表达，不是概率判断；错了没有代价、对了也缺乏约束。
  • 用钱投票的机制将“观点”升级为“承担风险的决策”。在真实下注时，人会自然做三类行为：
    • 主动寻找反证，而非只寻找验证性证据（减少确认偏误）。
    • 将非黑即白的断言转为概率与成本权衡（“我愿为该判断付多少成本”）。
    • 市场价格聚合多源信息，形成群体判断，往往比单一专家或网红更接近真实概率。
  • 局限与优势：资本规模、噪音与操纵会影响短期价格，但市场会持续惩罚错误、奖励长期准确，时间维度会筛选出具备信息优势与判断能力的参与者。
  • 结论：skin in the game不必然让人更“聪明”，但会让人更“负责”（减少极端观点和过度自信/情绪化）。
• 胡英的观点：
  • 社媒是“嘴炮市场”：说错就删，说对就炫耀，几乎不承担风险。预测市场“残酷且公平”，让每个人为自己的判断买单。
  • 把钱放到桌面，人就会变得老实；不是“谁钱多谁声音大”，长期错误者不论多有钱都会被市场掏空，能留下的是“稳定正确”的人。
  • 资金亏损会促使人研究数据、链上与宏观信息，因犯错的代价更高；因此预测市场的概率更接近真实，不是因为参与者更聪明，而是“犯错很贵”。
  • 精炼结论：没有成本的观点是情绪；有成本的判断才叫认知。

议题二：平台观察——用户画像与动机（用钱表达观点 vs 用观点赚钱）

• 主持人问题：Oraclex 的用户是在“用钱表达观点”，还是“用观点赚钱”？动机差异如何影响行为与市场结构？
• Oraclex 的观察与 POC（Proof of Contribution，行为贡献证明）机制：
  • 两类动机与画像：
    • 用钱表达观点者：
      • 具备领域判断力、愿为判断承担风险，钱是“表达工具”而非“下注工具”。
      • 行为特征：更早参与事件、不逐热度、专注熟悉领域；珍惜每次投票，深入理解事件来龙去脉；重视在高不确定阶段的参与与持续性。
      • POC机制的匹配：在不确定性高的开端持续参与，即使结果对错都有贡献权重与长期收益，平台视其为最珍贵的“信息密度输入”。
    • 用观点赚钱者（交易型）：
      • 目标是收益最大化，参与预测是交易流程；关注热门事件、在趋势共识成型后进场，跟随羊群。
      • 对事件理解较浅，更像做“价差交易”而非“判断贡献”；对系统的信息贡献有限，POC 后期收益显著弱于第一类。
  • 重要行为模式发现：
    • 参与越久的用户预测越少，越聚焦自己真正懂的领域，收益更优于“撒网打鱼”。
    • 信息密度最高的判断常出现在“分歧大但不热门”的事件（情绪尚未主导的阶段）。
    • 判断能力强者通常早参与且仓位克制；跟随型/情绪型常在临近结算时集中押注。
    • POC 放大“前期判断、持续贡献”的权重，引导用户理解“判断质量 > 押对一次”。
  • 生态愿景：
    • 如果以“用观点赚钱”的用户为主，市场会趋近交易所；若能持续吸引“用钱表达观点”的用户，系统会成为“高信息密度的判断网络”。
    • 短期看交易动机能点火生态；长期通过 POC 让“表达判断”者成为最大赢家。

议题三：预测对现实的反作用力与操控边界（自我实现的预言）

• 主持人引例：有人购买“比赛中会有人扔绿色物体”的合约后自己扔以套利。是漏洞还是市场特性？若自我实现预言随处可见，利弊何在？
• 小丸子的分析：
  • 可操控标的的市场会变成“行动激励器”，参与者可通过行为影响结果并套利；类似报道如 WNBA 赛场投掷物相关投注与操纵叙事。
  • 分类框架：
    • 难操控事件：宏观数据、自然灾害、严格审计的链上数据等；操控成本高，预测市场主要作为“信息聚合器”。
    • 可操控/可干预事件：如“是否有人扔东西/说某句话/某小组织是否做某动作”，容易出现自我实现的预言与行动激励。
  • 好坏取决于标的方向：
    • 若标的是破坏性行为，市场提供奖励会诱发破坏（负面）。
    • 若标的是正向可推动目标（政策是否通过、项目是否按期交付），市场可对齐激励、把承诺转化为可兑现目标（正面）。
  • 现实应对：并非否定预测市场，而是通过市场设计调整——剔除易被单点干预的标的、严格结算标准、对可疑市场直接作废。
• Oraclex 的平台治理与边界：
  • 核心原则：预测的前提是“判断未来”，不是“制造未来”。
  • 定义区分：
    • 预测：在高不确定性下的判断表达。
    • 操纵：通过行为改变事件发生概率。
  • 上线原则（事件选择）：
    • 可验证、结果来源公开独立、不易被单个参与者或组织影响、预测本身不应改变事件走向。
    • 示例：FOMC 利率决议——结果公开、独立、难以被第三方操纵，适合预测。
    • 风险事件：公司内部决策、易受舆论/行为影响、缺乏权威结算来源者，原则上审慎甚至不予上线。
  • 监控与处置（监控行为模式而非动机）：
    • 异常时的多层防护：降低该类交易对整体概率的权重；延迟其进入共识层计算；事后治理审查。
    • 经确认存在“通过预测刻意获利或刻意干预”的闭环时：可停止收益、调整结算、限制账户参与权限（极端情况下）。
  • 自我克制与社会边界：
    • 杜绝明显改变事件概率的标的（如战争发动时间预测等可能被引用为“出师有名”的叙事）。
    • 允许信息优势（现实不对称信息），不允许通过平台制造结果并兑现未来的闭环，否则丧失预测的意义。

议题四：盈利与专业化——预测市场会变成精英的游乐场吗？

• 背景数据：Polymarket 上仅约 0.5% 用户盈利超 1,000 美元，大量地址亏损、少量地址拿走大部分利润。
• 小丸子的解读：
  • 赚钱更像“交易”而非“占卜”。稳定盈利者采用套利/对冲策略：跨平台/合约/时间窗吃差价，利用流动性与执行优势、更快信息、更低成本、更强风控，以及模型化拆分子事件并概率合成。
  • 结论：职业化必然加速，但不必然沦为极少数人的工具。普通人仍可用于风险转移、表达观点、对冲不确定性；若当赌场玩，体验会很残酷。
• Oraclex 的 POC 机制对格局的改造：
  • 目标：不是替代准确性奖励，而是补足“交易导向”带来的生态偏差，确保“持续、理性且对信息有正贡献的群体”获得公平收益；把预测市场从纯交易场景推进为“智慧群体”基础设施。
  • POC 不奖励“盲目活跃”或“刷存在感”，而看“结构化贡献”：
    • 是否在不确定性高阶段参与（非结果临近、共识已成型时才参与）。
    • 行为是否长期稳定（非偶尔出现/消失）。
    • 判断是否对系统信息密度有正贡献（非零/负贡献）。
  • 对“躺平挖矿”式参与：权重动态衰减，长期几乎难获持续收益；准确性仍是最高奖励，POC 放大的是持续优质判断的长期收益曲线。
  • 结构性愿景：
    • 专业判断群体获得最大收益与影响力。
    • 稳定、理性、持续参与者有可持续空间。
    • 新用户在高质量信息环境中试错与成长。

议题五：信息的两种定价——流量 vs 真伪概率

• 问题：社媒时代信息按流量定价；预测市场时代信息按真假定价。未来两者是共存还是取代？
• 胡英的观点：
  • 共存并部分融合：
    • 社媒擅长制造注意力与叙事，解决“什么值得被看见”。
    • 预测市场把分裂观点压缩为价格/概率，解决“这件事有多靠谱”。
  • 可能的未来画面：信息流旁挂一条市场概率曲线（如天气预报），社媒抛议题，预测市场打“预期分”。这会为热度泼冷水、提供校准。
  • 市场价格不是真理，仅是特定信息结构与流动性条件下的群体估计；合约初期与临近结算更易偏差，市场需要时间消化信息。
  • 方法论：学会在“注意力与概率”之间对照，用两套系统一起看世界。

议题六：公共信息物品与 Oraclex 的角色（数据开放与责任）

• 主持人问题：若主流媒体或政府决策机构大量引入 Oraclex 数据，将意味着什么？是否将其推动为公共信息物品（API、开放数据等）？
• Oraclex 的回答：
  • 被大量引用不意味着平台“权威”，而是预测市场被视为“公共认知工具”，责任更大。
  • 使用侧重点：外部机构更关心概率区间、Yes/No 差、分歧程度与趋势，用于理解不确定性而非押注不确定性。
  • 角色转变：从预测/交易平台向“不确定性信息汇聚中心”。产品与事件需更克制，数据需稳定、机制需抗操纵、长期可靠。
  • 数据开放策略：
    • 提供标准化数据接口接入数据平台/企业系统，输出概率时间序列与分析指标。
    • 部分数据免费或低门槛只读开放作为公共信号；更深层数据有使用说明与责任界定。
    • 坚持原则：预测仅是概率体现、非结果；共识可变，不能当定论；使用者自担决策责任；平台不做单向背书，也不被包装为“权威结论”。
  • 类比：如天气预报——可被参考但不绝对准确，应成为生活化的参考型基础设施而非权威裁决。

议题七：终极愿景——更诚实的世界？

• 主持人问题：预测市场能否让世界更诚实？当所有观点被定价、判断需担责，人们会更理性、更诚实，还是催生新操纵与信息不对称？
• 胡英的观点：
  • 愿景“半现实、半理想化”。
  • 正面：提高胡说八道的成本，讨论从“你怎么看”转向“你觉得概率是多少”，信息环境更易校准。
  • 反面：操纵不会消失，只会升级到“制造信息/事件、影响规则解释与裁决语义”，特别在高度政治化议题（如选举）中短期操纵更有效；信息不对称不会消灭而是被货币化，快深的信息源成为优势；平台规则（结算标准、争议裁决、议题上线）本身是权力中心，深刻影响价格代表的含义。
  • 结论：预测市场能让部分话题更诚实、让胡说八道更贵，但不会自动让所有人更理性；它更像显示分歧的“仪表盘”，同时带来新的攻防与博弈结构。
• Oraclex 的终极愿景与成功定义：
  • 愿景定位：不做“加密世界的 Polymarket”，而做“加密世界的以太坊”——成为面对不确定性时的默认调用的判断基础设施（跨 Web2/Web3/AI 与现实决策）。
  • 对交易型预测的边界：若永远停在“事件 Yes/No 交易”，天花板受限于用户类型与多国监管，并被贴上投机标签。Oraclex 要把预测转化为“工具/基础设施”，成为公共判断中心。
  • 成功的标准：
    • 非单一指标（非只看用户量、交易量、代币价格）。这些是生态运营的结果指标，但不能定义成功。
    • 真正的“做对”：被写进分析报告、嵌入企业/金融/机构决策流程；用户越来越少盲目跟风、聚焦自身领域、愿意修正判断与积累记录；POC 塑造更好的判断行为。
    • 基础设施特质：不随牛熊波动消失，即使不被天天讨论也被天天使用，被嵌入多领域系统，成为“看一眼概率、理解不确定性、减少跟风”的默认工具。

重点纪要与亮点

• 预测市场的本质转变：从“零成本情绪表达”到“有成本概率判断”，提高错误代价，让认知优于情绪。
• 两类用户生态与 POC 设计：
  • 信息型判断者（早期参与、领域专注、克制仓位、持续贡献）是系统的稀缺输入，POC 长期放大其收益与影响；
  • 交易型跟随者（热度驱动、晚期集中押注）对信息贡献有限，POC 权重与收益逐步衰减。
• 自我实现预言与操控的边界：平台以事件选择与行为监控、权重/延迟/事后治理等手段控制操纵闭环，坚守“判断未来、非制造未来”。
• 盈利与专业化现实：稳定盈利来自套利、对冲、低成本执行与模型化定价；职业化不可避免但不排斥普通人（风险转移、观点表达、对冲）。
• 信息定价的双系统：社媒定价注意力，预测市场定价概率；未来应在注意力与概率之间交叉参照，避免单一系统的偏误。
• 公共信息基础设施：Oraclex 不做权威裁决而做概率与不确定性的“参考型基础设施”，提供标准化接口与开放数据，强调使用者自担决策责任。
• 愿景落地的成功标志：预测融入决策流程、用户行为从跟风转向专业与持续记录、基础设施在非热度周期中仍被需求。

结语

• 主持人总结：预测市场不仅关乎盈亏，更提供观察世界的新维度——逼迫我们离开情绪宣泄，正视真相的重量；即便世界无法绝对诚实，至少让虚伪与随口胡说的代价变得更高。
• 参会方致谢：感谢 Oraclex 的倡导与支持、两位嘉宾的专业分享，以及所有“用钱投票、用观点思考”的听众。未来的真相或许就藏在下一条赔率曲线中。