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我们为什么总想预测未来？从战争走向、马斯克星舰，到 BTC 会不会 15 万美金，人类从来没停止过对“不确定性”的定价。预测市场，不是简单的赌输赢，而是一场把“判断”变成资产的金融实验。它可能是群体智慧的巅峰，也可能是情绪放大的放大器。看懂它的逻辑很重要，但别忘了：价格 ≠ 真相，更 ≠ 合规。保持学习，保持边界感。本期视频大鱼解读《预测市是博彩吗？》Polymarket Yutube链接： #polymarket #预测市场

大鱼

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Anya Rossi• Live Now

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2026 年，预测市场今年可能迎来巨大增长，但大多数人还在用"感觉"下注一个反直觉的判断：预测市场里最大的信息差，不是链上数据，而是你对一场比赛本身的理解深度。为什么？因为预测市场本质上是在定价"大众共识的偏差"。大众情绪会系统性地高估强队在特定赛制下的胜率，低估伤病和轮换对比赛节奏的影响，也几乎完全忽略教练战术博弈这个变量。这些偏差在传统市场里早就被庄家抹平了，但在链上预测市场，定价效率还远没跟上，套利窗口是真实存在的。换句话说，在这个赛道里，懂比赛的人比懂合约的人更有优势。 2026年——NBA、世界杯、LOL、CS2、F1、守望先锋——体育 × 预测市场可能迎来最大的一波机会。如果你觉得自己对赛事有真正的深度理解，Firefly ✨💜 華語与我合作正在举办预测市场AI视频创作大赛，去秀一把，说不定你就是下一个预测市场KOL！

2026 年，预测市场今年可能迎来巨大增长，但大多数人还在用"感觉"下注一个反直觉的判断：预测市场里最大的信息差，不是链上数据，而是你对一场比赛本身的理解深度。为什么？因为预测市场本质上是在定价"大众共识的偏差"。大众情绪会系统性地高估强队在特定赛制下的胜率，低估伤病和轮换对比赛节奏的影响，也几乎完全忽略教练战术博弈这个变量。这些偏差在传统市场里早就被庄家抹平了，但在链上预测市场，定价效率还远没跟上，套利窗口是真实存在的。换句话说，在这个赛道里，懂比赛的人比懂合约的人更有优势。 2026年——NBA、世界杯、LOL、CS2、F1、守望先锋——体育 × 预测市场可能迎来最大的一波机会。如果你觉得自己对赛事有真正的深度理解，Firefly ✨💜 華語与我合作正在举办预测市场AI视频创作大赛，去秀一把，说不定你就是下一个预测市场KOL！

CuiMao

38,300 views • 3 months ago

为什么不是所有机会你都需要参与为什么你重仓的不涨，无心买入的却飞上了天？为什么赌徒一定会输？我们可以预测一个足够大的经济体，相对长期的趋势但绝对是无法精准预测短期内，市场是怎么波动的

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破音poyin.com

176,283 views • 2 years ago

视频越做越长了😆……在无数人想要放弃视频这条赛道的时候，我突然更坚定了起来。因为深度内容太有意思了。列举polymarket和kalshi两个例子，咱们今天来聊聊【预测市场】作为一种独特的机制正在崭露头角—— 当群体智慧与金融激励相碰撞时，未来是什么？真相又是什么？【时间轴】 00:00 开场 00:33 【预测市场到底是什么？】 01:13 【Polymarket】去中心化预测市场的崛起 02:35 【定义】什么是预测市场？（二元期权） 04:16 【Polymarket】诞生的背后故事/模式 06:54 【kalshi】制度的中心化之子（华尔街精英的合规愿景） 09:17 【多元生态】其他具有代表性的平台 11:12【问题与争议】 12:47【一些思考】

视频越做越长了😆……在无数人想要放弃视频这条赛道的时候，我突然更坚定了起来。因为深度内容太有意思了。列举polymarket和kalshi两个例子，咱们今天来聊聊【预测市场】作为一种独特的机制正在崭露头角—— 当群体智慧与金融激励相碰撞时，未来是什么？真相又是什么？【时间轴】 00:00 开场 00:33 【预测市场到底是什么？】 01:13 【Polymarket】去中心化预测市场的崛起 02:35 【定义】什么是预测市场？（二元期权） 04:16 【Polymarket】诞生的背后故事/模式 06:54 【kalshi】制度的中心化之子（华尔街精英的合规愿景） 09:17 【多元生态】其他具有代表性的平台 11:12【问题与争议】 12:47【一些思考】

JY🌱

57,369 views • 1 year ago

🎬影片更新：《预测市场怎么玩？揭秘2026最火赛道，散户如何利用集体智慧赚到第一桶金》 🟡时间轴： 00:00 预告 01:13 预测市场到底是什么？ 03:13 预测市场彻底爆发 04:21 为什么预测市场突然爆火？ 05:34 预测市场为什么比传统民调和专家预测更准 06:29 美联储和华尔街重视预测市场 07:15 币安大力布局预测市场 07:59 币安生态预测市场Opinion 12:11 币安生态预测市场Probable 14:15 币安生态预测市场Predict 16:42 币安生态预测市场哪个适合你？ 17:24 结尾，总结币安 CZ 🔶 BNB 币安Binance华语重点扶持的三大预测市场： Opinion Probable Predict 📺高清视频请点击跳转YouTube：

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Una繁星

55,987 views • 6 months ago

Hyperliquid 正在测试原生和朋友聊过， Polymarket 最大的风险点不是什么 kalshi/opinion 的竞争，没错而是 Hyperliquid 现在要来了 polygon承载不了polymarket，天天被吐槽卡，匆匆忙忙把做专用 L2 提上日程，这个赛道博弈空间还很大 Hyperliquid 已经把 Layer1 为基础的永续合约做得很好了，而预测市场二元期权没有funding，订单簿比perp简单多了 jeff 初次创业就做过个叫 Deaux 的预测市场项目(见视频)，你猜这次他能不能做好？团队10几个人埋头狂干，太牛了 Hip4rliquid？

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东东弗斯 (hype/acc)👺

70,423 views • 5 months ago

一个中国交易者，据称从 $4 起步，靠 AI 在 Polymarket 上做到了 $780,000 这个账户在 Polymarket 上主要做体育市场套利，底层跑的是 Claude Opus 4.7 驱动的 bot，目前累计盈利已经来到 $780,000 这套东西的逻辑并不花哨完全自动化没有人工干预主要盯体育预测市场，尤其是 Polymarket 上的 NBA 盘然后把 Polymarket 的价格，和传统 sportsbook 的赔率放在一起对比先把赔率换算成隐含概率，再去找其中的错价一旦 YES 和 NO 的合计价格低于 $1，就直接进场做套利也就是说，它吃的不是大行情，而是那种单笔只有 1%–2%、但几乎接近无风险的小利润单笔看起来不大但只要频率够高，交易量够大，这些小 edge 被不断重复之后，最后就会滚成非常夸张的数字 AI bot 正在很安静地把预测市场，一点点变成某种“印钞机” 它们不需要猜故事，也不需要情绪判断只要持续找到那些很小的定价错误，然后更快、更稳地把它吃掉。你觉得这种体育套利账户最难复制的地方，是赔率换算和错价识别，还是高频执行本身？

一个中国交易者，据称从 $4 起步，靠 AI 在 Polymarket 上做到了 $780,000 这个账户在 Polymarket 上主要做体育市场套利，底层跑的是 Claude Opus 4.7 驱动的 bot，目前累计盈利已经来到 $780,000 这套东西的逻辑并不花哨完全自动化没有人工干预主要盯体育预测市场，尤其是 Polymarket 上的 NBA 盘然后把 Polymarket 的价格，和传统 sportsbook 的赔率放在一起对比先把赔率换算成隐含概率，再去找其中的错价一旦 YES 和 NO 的合计价格低于 $1，就直接进场做套利也就是说，它吃的不是大行情，而是那种单笔只有 1%–2%、但几乎接近无风险的小利润单笔看起来不大但只要频率够高，交易量够大，这些小 edge 被不断重复之后，最后就会滚成非常夸张的数字 AI bot 正在很安静地把预测市场，一点点变成某种“印钞机” 它们不需要猜故事，也不需要情绪判断只要持续找到那些很小的定价错误，然后更快、更稳地把它吃掉。你觉得这种体育套利账户最难复制的地方，是赔率换算和错价识别，还是高频执行本身？

0x_Miko

10,453 views • 3 months ago

微软开源了一款金融市场预测模型：MarS 它基于订单级别的真实历史金融市场数据训练，能够实现逼真的金融市场模拟在市场趋势预测中，MarS的模拟显著优于传统的直接预测模型，体现了其对市场动态的深刻理解。用户可以通过注入特定的订单或描述目标场景，控制模拟过程，以分析特定条件下的市场行为。还提供一个交互式环境，用户可以在其中测试不同的交易策略，观察其市场影响。

微软开源了一款金融市场预测模型：MarS 它基于订单级别的真实历史金融市场数据训练，能够实现逼真的金融市场模拟在市场趋势预测中，MarS的模拟显著优于传统的直接预测模型，体现了其对市场动态的深刻理解。用户可以通过注入特定的订单或描述目标场景，控制模拟过程，以分析特定条件下的市场行为。还提供一个交互式环境，用户可以在其中测试不同的交易策略，观察其市场影响。

小互

85,751 views • 1 year ago

今天也是抓到表哥 CZ 🔶 BNB 在币安广场直播了！！问了表哥对今年预测市场怎么看 Cz回复：预测市场还是有很大的空间，并且是在早期，待改进和发掘的有很多。同时yzi labs也在积极投资Bnb chain上的预测市场项目。看来接下来要好好投研预测市场了，最近研究了很多，晚点等🐟总结出来给大家分享！同时还有对最近大热的 Vibe coding 看法 Cz回答：AI可以提升代码的质量，同时也可以更好的辅助创作者生产，但不可避免，大多数vibe coding的都是没什么用的🤣 Binance Binancezh BNB Chain ying滢哥捡到一个BNB🌖

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小鱼Daisy🔶BNB

30,708 views • 6 months ago

我让 Apodex 预测了一件很多人都关心的事：未来 90 天，比特币还能不能创新高？过去很多 AI 做预测，喜欢直接给一个答案： “BTC 会涨到多少。” “某个事件发生概率是多少。” 但真正有价值的问题其实不是结果。而是：它为什么这么判断？依据是什么？如果信息变化，它会不会调整？ -- 最近我用 Apodex 做了一次真实测试。问题是：未来 90 天内，比特币是否会再次突破历史高点？这个问题很适合测试 AI 的推理能力。因为市场没有标准答案。 -- 市场里存在大量冲突信息：有人认为：机构资金正在进入市场，比特币长期趋势仍然向上。也有人认为：距离历史高点还有巨大空间，短时间突破需要极强的资金和宏观环境。 -- 我想看看 Apodex 会如何处理这些信息。它没有直接告诉我： “会上涨。” 或者： “不会上涨。” 而是先拆解影响结果的关键变量。 -- 第一步：分析当前市场位置。 Apodex 发现：未来 90 天如果 BTC 再创新高，需要一次非常快速的上涨。历史上这种情况发生过。但通常需要：流动性明显改善；机构资金持续进入；市场情绪进入极端乐观阶段。目前市场更接近修复阶段，而不是疯狂上涨阶段。 -- 第二步：寻找最关键变量。 Apodex 给出的答案：比特币现货 ETF 资金流向。原因很简单：现在 BTC 市值已经达到万亿美元级别。推动价格进入下一阶段，需要持续的大规模资金。而 ETF 正成为机构配置比特币的重要入口。 -- 所以真正需要关注的问题不是： “BTC 明天涨还是跌？” 而是： ETF 资金是在持续流入？还是重新开始流出？ -- 第三步： Apodex 进行了情景推演。如果： ETF 连续出现大规模净流入；美联储释放更强降息信号；市场风险偏好提升；那么 BTC 再次挑战历史高点的概率会上升。 -- 如果：资金流入无法持续；宏观环境保持谨慎；市场情绪没有明显改善；那么更可能出现：震荡修复，而不是短时间翻倍上涨。 -- 最终 Apodex 给出的判断：未来 90 天内，比特币再次突破历史高点，是低概率事件。更现实的路径：震荡修复，等待新的资金周期。 -- 但真正让我关注的，不是这个结论。而是它给出了：为什么这样判断；哪些变量决定结果；什么情况会推翻当前判断。 -- 这也是 Apodex 和普通 AI 最大的区别。它不是告诉你一个“预测答案”。而是展示：一个复杂问题，如何寻找信息；如何处理冲突；如何建立证据链；如何在不确定环境中做判断。 -- 这也是为什么 Apodex 在 FutureX 实时预测 benchmark 上取得领先表现。它关注的不是“知道未来”。而是在答案还不存在的时候，帮助人类建立更可靠的判断。 -- 如果你也想体验一次这种基于证据链的 AI 推理： Apodex： #Apodex

我让 Apodex 预测了一件很多人都关心的事：未来 90 天，比特币还能不能创新高？过去很多 AI 做预测，喜欢直接给一个答案： “BTC 会涨到多少。” “某个事件发生概率是多少。” 但真正有价值的问题其实不是结果。而是：它为什么这么判断？依据是什么？如果信息变化，它会不会调整？ -- 最近我用 Apodex 做了一次真实测试。问题是：未来 90 天内，比特币是否会再次突破历史高点？这个问题很适合测试 AI 的推理能力。因为市场没有标准答案。 -- 市场里存在大量冲突信息：有人认为：机构资金正在进入市场，比特币长期趋势仍然向上。也有人认为：距离历史高点还有巨大空间，短时间突破需要极强的资金和宏观环境。 -- 我想看看 Apodex 会如何处理这些信息。它没有直接告诉我： “会上涨。” 或者： “不会上涨。” 而是先拆解影响结果的关键变量。 -- 第一步：分析当前市场位置。 Apodex 发现：未来 90 天如果 BTC 再创新高，需要一次非常快速的上涨。历史上这种情况发生过。但通常需要：流动性明显改善；机构资金持续进入；市场情绪进入极端乐观阶段。目前市场更接近修复阶段，而不是疯狂上涨阶段。 -- 第二步：寻找最关键变量。 Apodex 给出的答案：比特币现货 ETF 资金流向。原因很简单：现在 BTC 市值已经达到万亿美元级别。推动价格进入下一阶段，需要持续的大规模资金。而 ETF 正成为机构配置比特币的重要入口。 -- 所以真正需要关注的问题不是： “BTC 明天涨还是跌？” 而是： ETF 资金是在持续流入？还是重新开始流出？ -- 第三步： Apodex 进行了情景推演。如果： ETF 连续出现大规模净流入；美联储释放更强降息信号；市场风险偏好提升；那么 BTC 再次挑战历史高点的概率会上升。 -- 如果：资金流入无法持续；宏观环境保持谨慎；市场情绪没有明显改善；那么更可能出现：震荡修复，而不是短时间翻倍上涨。 -- 最终 Apodex 给出的判断：未来 90 天内，比特币再次突破历史高点，是低概率事件。更现实的路径：震荡修复，等待新的资金周期。 -- 但真正让我关注的，不是这个结论。而是它给出了：为什么这样判断；哪些变量决定结果；什么情况会推翻当前判断。 -- 这也是 Apodex 和普通 AI 最大的区别。它不是告诉你一个“预测答案”。而是展示：一个复杂问题，如何寻找信息；如何处理冲突；如何建立证据链；如何在不确定环境中做判断。 -- 这也是为什么 Apodex 在 FutureX 实时预测 benchmark 上取得领先表现。它关注的不是“知道未来”。而是在答案还不存在的时候，帮助人类建立更可靠的判断。 -- 如果你也想体验一次这种基于证据链的 AI 推理： Apodex： #Apodex

七言

49,554 views • 8 days ago

我的教授说Polymarket“只不过是不用真金白银的赌博”。上个月，我活用他教科书中的公式，从这个预测市场里赚了12000美元。彼时他还在埋头批改作业，而我，正靠给各类信仰定价为生。 Polymarket的运行依托LMSR对数市场评分规则，任何结果对应的价格，本质都是softmax函数——这一函数，和全球所有神经网络的数学原理同源。这里的价格之和永远为1，价格本身，就是事件发生的概率。市场给某事件定价12美分，就代表其发生概率为12%。你无需精准预测未来，只要你的模型预测结果，比市场上大多数人的判断更准确就够了。这从来不是赌博，而是贝叶斯定理，配上一个简单的购买按钮。绝大多数交易者习惯用绝对化思维看问题：“这件事会发生吗？是，或者否。” 但量化分析师的思考方式是条件句，是P (A| B)。比如一位候选人，民调里看似60%的时间处于领先，可这一数据里满是噪声。但当辩论结束后，其支持率突破52%，这个条件下，他胜选的概率会跃升至83%——60%是干扰的噪声，83%才是真实的信号。我搭建了一个贝叶斯更新器，它接收民调的先验信息，输入实时市场信号，最终输出后验概率。只要这个后验概率和Polymarket的市场价格相差15个点以上，我的交易机器人就会自动买入。我的交易规则很简单：偏差值超15分时进场，单笔交易最高投入5美元；当价格回调至3个点以内时卖出，数据每90秒更新一次。这套公式，华尔街的量化分析师也在使用，简·斯特里特公司甚至为掌握它的应届毕业生开出40万美元的年薪。而我，用它来预测选举结果、天气变化，还有美联储的政策决策。截至目前，我已完成1847笔交易，胜率高达87%，初始的200美元，滚成了12340美元。我的教授依旧觉得，预测市场不过是投机行为。可就在他课堂上讲解贝叶斯定理的那段时间，我的机器人，又默默赚了290美元。我所用的复制交易机器人链接：

我的教授说Polymarket“只不过是不用真金白银的赌博”。上个月，我活用他教科书中的公式，从这个预测市场里赚了12000美元。彼时他还在埋头批改作业，而我，正靠给各类信仰定价为生。 Polymarket的运行依托LMSR对数市场评分规则，任何结果对应的价格，本质都是softmax函数——这一函数，和全球所有神经网络的数学原理同源。这里的价格之和永远为1，价格本身，就是事件发生的概率。市场给某事件定价12美分，就代表其发生概率为12%。你无需精准预测未来，只要你的模型预测结果，比市场上大多数人的判断更准确就够了。这从来不是赌博，而是贝叶斯定理，配上一个简单的购买按钮。绝大多数交易者习惯用绝对化思维看问题：“这件事会发生吗？是，或者否。” 但量化分析师的思考方式是条件句，是P (A| B)。比如一位候选人，民调里看似60%的时间处于领先，可这一数据里满是噪声。但当辩论结束后，其支持率突破52%，这个条件下，他胜选的概率会跃升至83%——60%是干扰的噪声，83%才是真实的信号。我搭建了一个贝叶斯更新器，它接收民调的先验信息，输入实时市场信号，最终输出后验概率。只要这个后验概率和Polymarket的市场价格相差15个点以上，我的交易机器人就会自动买入。我的交易规则很简单：偏差值超15分时进场，单笔交易最高投入5美元；当价格回调至3个点以内时卖出，数据每90秒更新一次。这套公式，华尔街的量化分析师也在使用，简·斯特里特公司甚至为掌握它的应届毕业生开出40万美元的年薪。而我，用它来预测选举结果、天气变化，还有美联储的政策决策。截至目前，我已完成1847笔交易，胜率高达87%，初始的200美元，滚成了12340美元。我的教授依旧觉得，预测市场不过是投机行为。可就在他课堂上讲解贝叶斯定理的那段时间，我的机器人，又默默赚了290美元。我所用的复制交易机器人链接：

棚哥说加密

44,539 views • 4 months ago

卧槽！市场下跌的原因找到了！新晋美联储主席沃什的发言对市场来说简直是核武器他认为美联储7万亿的资产负债规模太肿了必须大幅瘦身接下来可能迎来超级缩表这对市场来说算是流动性的大清洗以前我们觉得鲍威尔是鹰派这样看和沃什相比简直是大鸽子虽然沃什也说缩表是为了更好的降息但是这俩对市场来说就是一反一正至少我们之前预期的超级宽松周期没有了反而给市场增加了不少的不确定性这应该就是周末币、股、金被三杀的真正原因了！

卧槽！市场下跌的原因找到了！新晋美联储主席沃什的发言对市场来说简直是核武器他认为美联储7万亿的资产负债规模太肿了必须大幅瘦身接下来可能迎来超级缩表这对市场来说算是流动性的大清洗以前我们觉得鲍威尔是鹰派这样看和沃什相比简直是大鸽子虽然沃什也说缩表是为了更好的降息但是这俩对市场来说就是一反一正至少我们之前预期的超级宽松周期没有了反而给市场增加了不少的不确定性这应该就是周末币、股、金被三杀的真正原因了！

比特币橙子Trader

90,383 views • 5 months ago

🔥马斯克：“特斯拉是唯一可以大规模制造机器人的公司。我们拥有了大规模生产机器人的所有要素。我的预测是，特斯拉机器人将成为有史以来最大的市场产品，远超其他任何东西。 🚀我认为它的规模会是历史上第二大产品的10倍！”

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谢嘉琪 Jiaqi

85,834 views • 1 year ago

我理解也支持一般理财想法可以投资对标标普和纳斯达克指数市场ETF，享受市场的长期回报以及复利。但是也要看到市场不是有效的，大量投资机遇，如果你能有对宏观、行业或者企业更深的认知是完全可以超越市场创造财富。不用赌博心态绞尽脑汁去到市场上发掘什么没被人发现这种低估的小股票。谷歌短短一年不到从“要死了” 长期的PS估值可能都没阿里高，也低于其他的科技公司。这种潜在的巨大预期差，明明摆在那儿，却几乎没人敢捡。当年苹果 FCF 5 倍都没人要。全球最赚钱的企业，价格躺在地板上。这种“众目睽睽之下的巨大机会”，在市场里从来不是偶然，是规律。市场当然会犯错，而且经常犯大错。当然能不能抓住差价，从来不是机会少，还好自己独立思考认真纠正，但是推翻这种“市场无差价”的教条式认知，在资本市场里几乎是日常操作。

我理解也支持一般理财想法可以投资对标标普和纳斯达克指数市场ETF，享受市场的长期回报以及复利。但是也要看到市场不是有效的，大量投资机遇，如果你能有对宏观、行业或者企业更深的认知是完全可以超越市场创造财富。不用赌博心态绞尽脑汁去到市场上发掘什么没被人发现这种低估的小股票。谷歌短短一年不到从“要死了” 长期的PS估值可能都没阿里高，也低于其他的科技公司。这种潜在的巨大预期差，明明摆在那儿，却几乎没人敢捡。当年苹果 FCF 5 倍都没人要。全球最赚钱的企业，价格躺在地板上。这种“众目睽睽之下的巨大机会”，在市场里从来不是偶然，是规律。市场当然会犯错，而且经常犯大错。当然能不能抓住差价，从来不是机会少，还好自己独立思考认真纠正，但是推翻这种“市场无差价”的教条式认知，在资本市场里几乎是日常操作。

Tigris 会讲课教授是好老师

12,030 views • 8 months ago

直接说结论：2026 年是不是超级牛市，看的是 CLARITY，不是降息。宏观决定涨跌， CLARITY 决定有没有超级牛市。先把核心判断摆在桌面上。 2026 年加密市场能不能走出真正意义上的超级牛市，决定因素不是降息、不是放水、不是加密储备、不是 DAT，也不是 ETF。而是：美国会不会在本周，实质性推进 CLARITY 加密法案。这是一个已经开始被市场提前定价、但仍被严重低估的重要变量。一、为什么不是宏观？因为宏观只能推行情，推不出“超级牛市” 宏观解决什么问题？解决的是——钱愿不愿意冒险。但超级牛市从来不只是“钱多”。它需要的是三件事同时成立：长期资金敢不敢配置机构能不能合规地进场估值是否从情绪定价，升级为制度定价降息只能改善风险偏好， ETF 只能解决入口问题，但没有制度确定性，后两点永远卡死。这也是为什么过去几年：有流动性回暖有 ETF 有一波又一波叙事行情但始终走不出那种结构性、跨周期的超级牛市。二、CLARITY 到底解决什么？它解决的是“不确定性本身” CLARITY 法案的本质，不是偏袒某个资产，而是做一件极其关键的事：把“你会不会违法”变成“你属于哪一类、走哪条合规路径、付出什么成本”。这一点，对市场来说是质变。因为它直接影响三类核心参与者：机构资金不是看涨不涨，而是法务、风控、审计、托管能不能通过交易平台与中介能不能稳定上币、做市、提供衍生品与长期服务长期项目方敢不敢把业务、收入和用户沉淀在美国体系内一旦这些问题有答案，市场定价逻辑就会从—— “监管风险折价” → “回报率 vs 合规成本” 这就是为什么 CLARITY 不是短期利好，它是不确定性溢价的系统性清算。三、真正的分歧点，其实是稳定币，而不是 SEC vs CFTC 很多人把注意力放在监管权归属上，但真正可能把法案卡死的，是稳定币收益（yield）问题。原因非常现实：一旦稳定币可以合法、规模化地产生收益它就不再只是交易媒介而是银行存款与货币市场基金的直接竞争者这已经不是加密行业内部的争论，而是银行体系负债端 vs 链上美元体系的正面冲突。所以这周的审议，本质是在回答一个更大的问题：未来十年的美元核心管道，究竟在银行，还是在链上？ CLARITY 的态度，会极具指向性。四、如果 CLARITY 推进 / 通过，2026 年会发生什么？判断很直接： BTC 会被进一步纳入制度内资产框架合规中间层（交易所、托管、经纪、做市）会被系统性重估山寨不再靠叙事齐涨，而是分化为“可合规资产”和“不可合规资产” 这不是短线拉升，而是估值体系的升级。超级牛市的本质，从来不是涨幅，而是可持续性 + 资金层级跃迁。 CLARITY 如果走通， 2026 年才第一次具备这个前提。五、如果 CLARITY 卡住，结论同样清晰那就别再指望宏观“自动拯救一切”。如果美国在制度层面继续拉扯、犹豫、内耗， 2026 年更可能是：强反弹局部行情叙事驱动高波动、低信任而不是超级牛市。六、我的结论超级牛市不是流动性给的，是制度允许的。 2026 年加密市场走不走得出来，答案不在美联储，也不在 K 线里，而在美国是否愿意承认一句话：加密，已经是金融基础设施的一部分。 CLARITY，就是那道选择题。

直接说结论：2026 年是不是超级牛市，看的是 CLARITY，不是降息。宏观决定涨跌， CLARITY 决定有没有超级牛市。先把核心判断摆在桌面上。 2026 年加密市场能不能走出真正意义上的超级牛市，决定因素不是降息、不是放水、不是加密储备、不是 DAT，也不是 ETF。而是：美国会不会在本周，实质性推进 CLARITY 加密法案。这是一个已经开始被市场提前定价、但仍被严重低估的重要变量。一、为什么不是宏观？因为宏观只能推行情，推不出“超级牛市” 宏观解决什么问题？解决的是——钱愿不愿意冒险。但超级牛市从来不只是“钱多”。它需要的是三件事同时成立：长期资金敢不敢配置机构能不能合规地进场估值是否从情绪定价，升级为制度定价降息只能改善风险偏好， ETF 只能解决入口问题，但没有制度确定性，后两点永远卡死。这也是为什么过去几年：有流动性回暖有 ETF 有一波又一波叙事行情但始终走不出那种结构性、跨周期的超级牛市。二、CLARITY 到底解决什么？它解决的是“不确定性本身” CLARITY 法案的本质，不是偏袒某个资产，而是做一件极其关键的事：把“你会不会违法”变成“你属于哪一类、走哪条合规路径、付出什么成本”。这一点，对市场来说是质变。因为它直接影响三类核心参与者：机构资金不是看涨不涨，而是法务、风控、审计、托管能不能通过交易平台与中介能不能稳定上币、做市、提供衍生品与长期服务长期项目方敢不敢把业务、收入和用户沉淀在美国体系内一旦这些问题有答案，市场定价逻辑就会从—— “监管风险折价” → “回报率 vs 合规成本” 这就是为什么 CLARITY 不是短期利好，它是不确定性溢价的系统性清算。三、真正的分歧点，其实是稳定币，而不是 SEC vs CFTC 很多人把注意力放在监管权归属上，但真正可能把法案卡死的，是稳定币收益（yield）问题。原因非常现实：一旦稳定币可以合法、规模化地产生收益它就不再只是交易媒介而是银行存款与货币市场基金的直接竞争者这已经不是加密行业内部的争论，而是银行体系负债端 vs 链上美元体系的正面冲突。所以这周的审议，本质是在回答一个更大的问题：未来十年的美元核心管道，究竟在银行，还是在链上？ CLARITY 的态度，会极具指向性。四、如果 CLARITY 推进 / 通过，2026 年会发生什么？判断很直接： BTC 会被进一步纳入制度内资产框架合规中间层（交易所、托管、经纪、做市）会被系统性重估山寨不再靠叙事齐涨，而是分化为“可合规资产”和“不可合规资产” 这不是短线拉升，而是估值体系的升级。超级牛市的本质，从来不是涨幅，而是可持续性 + 资金层级跃迁。 CLARITY 如果走通， 2026 年才第一次具备这个前提。五、如果 CLARITY 卡住，结论同样清晰那就别再指望宏观“自动拯救一切”。如果美国在制度层面继续拉扯、犹豫、内耗， 2026 年更可能是：强反弹局部行情叙事驱动高波动、低信任而不是超级牛市。六、我的结论超级牛市不是流动性给的，是制度允许的。 2026 年加密市场走不走得出来，答案不在美联储，也不在 K 线里，而在美国是否愿意承认一句话：加密，已经是金融基础设施的一部分。 CLARITY，就是那道选择题。

比特币橙子Trader

47,344 views • 6 months ago

最近有条消息在圈子里传疯了——一个清华的学生，用AI在Polymarket上把1000美元干到了150万美元。钱包地址：k9Q2m 数据在这儿：初始1430美元（可能后来加了点），最后变155万。交易了44364笔，胜率接近100%你敢信？单笔最高赚23600美元。个人主页：想跟单的可以看这个机器人：这哥们是清华的，在北京读书。说实话，钱多钱少先放一边，真正牛的是他背后那个机器人用的数学。一般人炒预测市场全靠感觉，但这机器人不一样，它每秒钟跑六个量化公式，等六个信号全对齐了才出手。等于是装了六个筛子，只捡最稳的机会。这六个公式是啥？我给大伙儿掰扯掰扯。 1. LMSR定价预测市场的价格不是乱走的，它遵循一个对数曲线。这模型专门盯着曲线看，一旦发现市场情绪把价格推偏了，比如BTC五分钟应该值31美分，但市场只给了20美分，它就提前进去埋伏，等价格自己修复。 2. 凯利准则这玩意儿是量化基金吃饭的家伙。它能算出每一笔下多少注最合适——既能保证利润滚起来，又不会一把梭哈爆仓。小优势 + 正确仓位 = 复利奇迹。 3. EV缺口检测系统一直在扫市场，找那些概率对不上的地方。比如市场价30美分，但模型算出来的真实概率是55%，那就是正向预期价值，它直接进场。 4. KL散度短期BTC市场之间有联动关系。比如5分钟和15分钟的市场本来走势应该差不多，如果突然偏差很大，模型就检测到这个“散度”，进去赌它回归。 5. 贝叶斯更新只要有新信号进来——比如成交量突然放大、价格异动、链上确认一个新块——模型立马重新算一遍概率。实时调整，不滞后。 6. Stoikov执行什么时候出手也很关键。这模型会先算一个最优保留价，不到那个价位绝不追高。只做精确打击，不做无脑冲锋。实际跑起来是这样的：每隔几秒，这六个公式一起跑一遍。只有当六个都给出“可以进”的信号，它才下单。六个过滤器，一个交易。这时候它已经不像个普通机器人了，更像一个专攻预测市场的量化基金策略。数学其实都是公开的，优势明摆着。只是大多数人懒得动手把这套系统搭出来而已。

最近有条消息在圈子里传疯了——一个清华的学生，用AI在Polymarket上把1000美元干到了150万美元。钱包地址：k9Q2m 数据在这儿：初始1430美元（可能后来加了点），最后变155万。交易了44364笔，胜率接近100%你敢信？单笔最高赚23600美元。个人主页：想跟单的可以看这个机器人：这哥们是清华的，在北京读书。说实话，钱多钱少先放一边，真正牛的是他背后那个机器人用的数学。一般人炒预测市场全靠感觉，但这机器人不一样，它每秒钟跑六个量化公式，等六个信号全对齐了才出手。等于是装了六个筛子，只捡最稳的机会。这六个公式是啥？我给大伙儿掰扯掰扯。 1. LMSR定价预测市场的价格不是乱走的，它遵循一个对数曲线。这模型专门盯着曲线看，一旦发现市场情绪把价格推偏了，比如BTC五分钟应该值31美分，但市场只给了20美分，它就提前进去埋伏，等价格自己修复。 2. 凯利准则这玩意儿是量化基金吃饭的家伙。它能算出每一笔下多少注最合适——既能保证利润滚起来，又不会一把梭哈爆仓。小优势 + 正确仓位 = 复利奇迹。 3. EV缺口检测系统一直在扫市场，找那些概率对不上的地方。比如市场价30美分，但模型算出来的真实概率是55%，那就是正向预期价值，它直接进场。 4. KL散度短期BTC市场之间有联动关系。比如5分钟和15分钟的市场本来走势应该差不多，如果突然偏差很大，模型就检测到这个“散度”，进去赌它回归。 5. 贝叶斯更新只要有新信号进来——比如成交量突然放大、价格异动、链上确认一个新块——模型立马重新算一遍概率。实时调整，不滞后。 6. Stoikov执行什么时候出手也很关键。这模型会先算一个最优保留价，不到那个价位绝不追高。只做精确打击，不做无脑冲锋。实际跑起来是这样的：每隔几秒，这六个公式一起跑一遍。只有当六个都给出“可以进”的信号，它才下单。六个过滤器，一个交易。这时候它已经不像个普通机器人了，更像一个专攻预测市场的量化基金策略。数学其实都是公开的，优势明摆着。只是大多数人懒得动手把这套系统搭出来而已。

区块链行情研究

182,390 views • 4 months ago

马斯克再次解释：为什么未来大家都不用再为钱发愁马斯克在近期播客采访中，再次解释了此前他谈到关于“未来大家都不用再为钱发愁，也不需要再为了工作操心”的观点。他预测，AI和机器人会在可见的将来完全接管生产与服务，人类所需的物质几乎都能通过AI自动提供。因此，人类将多出大把空闲时间，工作将变成“可选项”，不再是生存所需，而是兴趣驱动。同时，马斯克也强调，大家不要混淆“他预测的东西”和“他想要实现的东西”。他说到：“我预测的，并不代表是我想要的。” 他提到，人们常误解他的立场，以为他是AI发展的鼓吹者，但事实上他本人也希望AI和机器人的进展能慢下来，但问题是，这不是他本人可以控制的 “它发展得太快了，快到有点吓人。”马斯克说，即使他不喜欢，AI和机器人也在加速向前。

马斯克再次解释：为什么未来大家都不用再为钱发愁马斯克在近期播客采访中，再次解释了此前他谈到关于“未来大家都不用再为钱发愁，也不需要再为了工作操心”的观点。他预测，AI和机器人会在可见的将来完全接管生产与服务，人类所需的物质几乎都能通过AI自动提供。因此，人类将多出大把空闲时间，工作将变成“可选项”，不再是生存所需，而是兴趣驱动。同时，马斯克也强调，大家不要混淆“他预测的东西”和“他想要实现的东西”。他说到：“我预测的，并不代表是我想要的。” 他提到，人们常误解他的立场，以为他是AI发展的鼓吹者，但事实上他本人也希望AI和机器人的进展能慢下来，但问题是，这不是他本人可以控制的 “它发展得太快了，快到有点吓人。”马斯克说，即使他不喜欢，AI和机器人也在加速向前。

PANews丨APP全面升级

62,369 views • 7 months ago

分享一个目前我看到对【预测市场】理解最深的访谈 Jeff Yass是SIG的创始人，美国最大的期权做市商，目前也是Kalshi的主要做市商 1️⃣ 预测市场最大的作用：阻止战争布什当年称伊拉克战争只需要200亿美金，结果花了2-6万亿如果预测市场给出5000亿这样的数字，人们可能会说「我们不想要这场战争」事实上，“每场战争的规模都会被夸大——战争会多快结束、花费会有多少、会有多少生命丧失，我们的政治家总是对我们撒谎。” 1862 年，林肯政府当时称南北战争很快结束，停止招募新兵，结果死了 65 万人如果预测市场可以阻止战争，这个赛道值多少钱？ 2️⃣ 为政策制定者量化决策 Jeff 认为预测市场的另一大作用是推动公共政策的实施他举了一个例子，每年美国约 4 万人死于车祸，如果把「如果我们有无人驾驶，2030 年有多少人会死于车祸？」放在预测市场上，结果可能会是 1 万人，这会让政策制定者加快步伐 3️⃣ 保险创新这是另一个有趣的例子 Jeff 说由于飓风太多同时行业限价，很多保险公司已经离开了佛罗里达州，你无法为你的房子投保但如果预测市场上有保险相关的赌注，“未来两天你所在地区的风速会不会超过每小时 80 英里？” 如果你认为一旦发生，你的房屋可能会遭受严重损害,你可以去买 10% 的 Yes 1 万美金。真的发生后，你赢得 9 万美金，覆盖你大部分的保险费用而且你只需要在问题即将发生时购买保险，同时去掉了传统保险中的理赔、运营和广告成本，使得这类「新式保险」更便宜和灵活 4️⃣ 希望对全世界说的话：如果你真比市场聪明，就去下注 Jeff: “我妈妈常对我说，‘你这么聪明，怎么还没发财？’” “如果你认为赔率不正确，那就去下注……如果你真的比市场更聪明，你会赚很多钱。你会为社会做出贡献，因为你会把价格定对。如果你赚不到钱，你或许应该保持沉默，也许市场比你更了解情况。” “这会激怒你将来遇到的每一位大学教授，因为他们想成为专家。但他们不是。每天在市场上厮杀的一群投机者的判断力明显更强。” 当他 12 岁的女儿在奥巴马与克林顿的初选期间查看预测市场 Tradesports 时，她看到奥巴马的胜算是 22%，而著名政治学家们却说克林顿会占主导。 “我 12 岁的女儿对谁会赢得那场初选的猜测，比世界上最顶尖的政治学专家还要准确。这就是预测市场的力量。” p.s. 最真实的例子，就是买 Trump 赢得大选的法国人，在 Polymaket 上赚了 5000 万美金 5️⃣ 反共识：决策和生活中最大的非对称性这个部分很有意思，可能是 Jeff 对人类行为最深刻的观察： “我们在反向的做一件事——决策越重大，我们思考的时间越少。” “如果你在买卖股票，而市场基本上是公平的，那么你会花很多时间在这上面。如果你在决定嫁给谁或与谁建立关系，或者其他什么事情，你基本上是毫无思考地直接投入其中… 而其中一件事对你的生活有巨大影响，另一件事对你的生活影响很小，然而我们却花更多时间担心那些小事，而对大事关注不足。” 这个见解也构成了他的恋爱建议：“不要和你朋友们认为是疯子的人约会。” 一个有趣的建议，创建一个匿名的预测市场，让朋友来投票反馈，是否应该跟对方在一起。 “许多生命被毁，因为你卷入了错误的人，没有人愿意站出来说话。” 6️⃣ 给年轻人的建议现在应该学什么： - 计算机科学，理解 AI - 概率和统计：做更好的决定，辨别信号与噪声。尤其要理解贝叶斯定理这里有一个时代背景，当年美国为了在和苏联的太空竞争中领先，在教育中普及微积分，甚至到了不切实际的重视。Jeff 认为微积分很棒，但对多数人来说价值有限。他引用了一项研究，哈佛医学院的研究人员在关于疾病的基本概率问题上“误差达到了百倍”，因为医学院里没有教过他们贝叶斯分析。 “如果你真的想在不确定性下成为决策者，而这正是人类的本质，你必须学习概率和统计学。” 7️⃣ 总结 Jeff 的见解可谓是高屋建瓴，让我从更高的维度体会到了预测市场的价值，而不只是一个「赌具」or「另类交易所」另外一个有趣的点，SIG 对亚洲用户更熟悉的是，2012 年对字节跳动 500 万美金的投资，目前收益达十几亿美金，堪称大满贯目前 Polymaket 和 Kalshi 在二级市场分别是 150 亿和 120 亿的估值，已经远超「博彩」or「另类交易所」的估值了（美国线上体育博彩 & iGaming 龙头 DraftKings 市值 147 亿美金），我认为更像是一个类似「字节跳动」的故事，一开始 VC 看不上「新闻 App」的价值，最后变成了「推荐引擎」的故事，用「推荐」这把利器几乎把互联网所有业务都重新做了一遍准备晚点再写一篇预测市场的估值分析，也欢迎推友们留言交流 Shout out to @AmirF15336 for this great Interview, Shayne Coplan 🦅 , Tarek Mansour and Luana Lopes Lara for bringing us prediction markets

分享一个目前我看到对【预测市场】理解最深的访谈 Jeff Yass是SIG的创始人，美国最大的期权做市商，目前也是Kalshi的主要做市商 1️⃣ 预测市场最大的作用：阻止战争布什当年称伊拉克战争只需要200亿美金，结果花了2-6万亿如果预测市场给出5000亿这样的数字，人们可能会说「我们不想要这场战争」事实上，“每场战争的规模都会被夸大——战争会多快结束、花费会有多少、会有多少生命丧失，我们的政治家总是对我们撒谎。” 1862 年，林肯政府当时称南北战争很快结束，停止招募新兵，结果死了 65 万人如果预测市场可以阻止战争，这个赛道值多少钱？ 2️⃣ 为政策制定者量化决策 Jeff 认为预测市场的另一大作用是推动公共政策的实施他举了一个例子，每年美国约 4 万人死于车祸，如果把「如果我们有无人驾驶，2030 年有多少人会死于车祸？」放在预测市场上，结果可能会是 1 万人，这会让政策制定者加快步伐 3️⃣ 保险创新这是另一个有趣的例子 Jeff 说由于飓风太多同时行业限价，很多保险公司已经离开了佛罗里达州，你无法为你的房子投保但如果预测市场上有保险相关的赌注，“未来两天你所在地区的风速会不会超过每小时 80 英里？” 如果你认为一旦发生，你的房屋可能会遭受严重损害,你可以去买 10% 的 Yes 1 万美金。真的发生后，你赢得 9 万美金，覆盖你大部分的保险费用而且你只需要在问题即将发生时购买保险，同时去掉了传统保险中的理赔、运营和广告成本，使得这类「新式保险」更便宜和灵活 4️⃣ 希望对全世界说的话：如果你真比市场聪明，就去下注 Jeff: “我妈妈常对我说，‘你这么聪明，怎么还没发财？’” “如果你认为赔率不正确，那就去下注……如果你真的比市场更聪明，你会赚很多钱。你会为社会做出贡献，因为你会把价格定对。如果你赚不到钱，你或许应该保持沉默，也许市场比你更了解情况。” “这会激怒你将来遇到的每一位大学教授，因为他们想成为专家。但他们不是。每天在市场上厮杀的一群投机者的判断力明显更强。” 当他 12 岁的女儿在奥巴马与克林顿的初选期间查看预测市场 Tradesports 时，她看到奥巴马的胜算是 22%，而著名政治学家们却说克林顿会占主导。 “我 12 岁的女儿对谁会赢得那场初选的猜测，比世界上最顶尖的政治学专家还要准确。这就是预测市场的力量。” p.s. 最真实的例子，就是买 Trump 赢得大选的法国人，在 Polymaket 上赚了 5000 万美金 5️⃣ 反共识：决策和生活中最大的非对称性这个部分很有意思，可能是 Jeff 对人类行为最深刻的观察： “我们在反向的做一件事——决策越重大，我们思考的时间越少。” “如果你在买卖股票，而市场基本上是公平的，那么你会花很多时间在这上面。如果你在决定嫁给谁或与谁建立关系，或者其他什么事情，你基本上是毫无思考地直接投入其中… 而其中一件事对你的生活有巨大影响，另一件事对你的生活影响很小，然而我们却花更多时间担心那些小事，而对大事关注不足。” 这个见解也构成了他的恋爱建议：“不要和你朋友们认为是疯子的人约会。” 一个有趣的建议，创建一个匿名的预测市场，让朋友来投票反馈，是否应该跟对方在一起。 “许多生命被毁，因为你卷入了错误的人，没有人愿意站出来说话。” 6️⃣ 给年轻人的建议现在应该学什么： - 计算机科学，理解 AI - 概率和统计：做更好的决定，辨别信号与噪声。尤其要理解贝叶斯定理这里有一个时代背景，当年美国为了在和苏联的太空竞争中领先，在教育中普及微积分，甚至到了不切实际的重视。Jeff 认为微积分很棒，但对多数人来说价值有限。他引用了一项研究，哈佛医学院的研究人员在关于疾病的基本概率问题上“误差达到了百倍”，因为医学院里没有教过他们贝叶斯分析。 “如果你真的想在不确定性下成为决策者，而这正是人类的本质，你必须学习概率和统计学。” 7️⃣ 总结 Jeff 的见解可谓是高屋建瓴，让我从更高的维度体会到了预测市场的价值，而不只是一个「赌具」or「另类交易所」另外一个有趣的点，SIG 对亚洲用户更熟悉的是，2012 年对字节跳动 500 万美金的投资，目前收益达十几亿美金，堪称大满贯目前 Polymaket 和 Kalshi 在二级市场分别是 150 亿和 120 亿的估值，已经远超「博彩」or「另类交易所」的估值了（美国线上体育博彩 & iGaming 龙头 DraftKings 市值 147 亿美金），我认为更像是一个类似「字节跳动」的故事，一开始 VC 看不上「新闻 App」的价值，最后变成了「推荐引擎」的故事，用「推荐」这把利器几乎把互联网所有业务都重新做了一遍准备晚点再写一篇预测市场的估值分析，也欢迎推友们留言交流 Shout out to @AmirF15336 for this great Interview, Shayne Coplan 🦅 , Tarek Mansour and Luana Lopes Lara for bringing us prediction markets

Star@Day1Global Podcast

42,850 views • 8 months ago

【mi姐说】股市里最危险的，不是看错方向，而是对一只股票产生感情。很多人刚进入市场时，交易的是逻辑；待久了以后，交易的却变成了执念。一只股票涨了，会觉得自己眼光独到；跌了，又舍不得离开。于是开始不断为它寻找理由：这只是洗盘，这只是情绪错杀，这只是主力故意打压。明明走势已经走坏，却还在替它解释；明明资金已经离场，却还在相信它终究会回来。人一旦把“持有”变成一种关系，就很容易失去判断行为的能力。真正成熟的交易者，往往没有太多情绪。他们不轻易爱上一只股票，也不急于否定一只股票。他们更像是在观察一个人的行为：你强，我就继续跟随；你转弱，我就暂时离开。不是因为讨厌，而是因为市场已经给出了答案。交易里最难的，从来不是买卖点，而是承认变化。很多人嘴上说尊重市场，实际上尊重的只是自己的判断。总希望市场证明自己是对的，却忘了市场本身从不负责照顾任何人的情绪。它不会因为你研究很久，就让你赚钱；也不会因为你深信不疑，就停止下跌。所以，好的交易观念，不是“我看好它，所以包容它的一切”，而是“它持续表现良好，我才愿意继续持有它”。关系不该凌驾于行为之上。因为在市场里，行为才是真相。

【mi姐说】股市里最危险的，不是看错方向，而是对一只股票产生感情。很多人刚进入市场时，交易的是逻辑；待久了以后，交易的却变成了执念。一只股票涨了，会觉得自己眼光独到；跌了，又舍不得离开。于是开始不断为它寻找理由：这只是洗盘，这只是情绪错杀，这只是主力故意打压。明明走势已经走坏，却还在替它解释；明明资金已经离场，却还在相信它终究会回来。人一旦把“持有”变成一种关系，就很容易失去判断行为的能力。真正成熟的交易者，往往没有太多情绪。他们不轻易爱上一只股票，也不急于否定一只股票。他们更像是在观察一个人的行为：你强，我就继续跟随；你转弱，我就暂时离开。不是因为讨厌，而是因为市场已经给出了答案。交易里最难的，从来不是买卖点，而是承认变化。很多人嘴上说尊重市场，实际上尊重的只是自己的判断。总希望市场证明自己是对的，却忘了市场本身从不负责照顾任何人的情绪。它不会因为你研究很久，就让你赚钱；也不会因为你深信不疑，就停止下跌。所以，好的交易观念，不是“我看好它，所以包容它的一切”，而是“它持续表现良好，我才愿意继续持有它”。关系不该凌驾于行为之上。因为在市场里，行为才是真相。

Mistery

16,413 views • 1 month ago