摘要：
LTG Markets财经报社(北美)讯 预测市场正在从一个押注事件结果的小众工具，迅速演变成一场围绕信息速度、自动化能力和交易技术展开的“军备竞赛”。不到一年前，26岁的洛根·苏... LTG Markets财经报社(北美)讯 预测市场正在从一个押注事件结果的小众工具，迅速演变成一场围绕信息速度、自动化能力和交易技术展开的“军备竞赛”。不到一年前，26岁的洛根·苏代思(Logan Sudeith)成为一名全职预测市场交易员，而他在表现最好的一整个月里，收入达到25万美元。不过，他强调，这种回报并不是简单查看平台赔率、凭感觉下注就能获得的，真正有竞争力的交易往往需要一整套工具、数据和执行系统。
为了交易超级碗相关合约，苏代思甚至专门购买了一根电视天线。原因很简单：网络直播可能存在延迟，而他希望第一时间确认哪些公司投放了广告、广告中说了什么，再迅速在相关事件合约中下单。他表示，自己追求的是尽可能低的延迟，因为在信息刚出现的几秒钟内，价格往往还没有完全反映新情况，速度本身就可能成为利润来源。
仅Polymarket和Kalshi两大平台，就可能同时存在超过10万个活跃市场。对于任何个人交易者而言，想靠人工持续追踪如此庞大的信息量几乎不现实。因此，越来越多全职交易员开始使用人工智能、自动化机器人、数据库、API和专业终端，试图在其他参与者之前发现定价错误。
AI开始成为预测市场的“最低配置”
多名活跃交易员向CNBC表示，阅读新闻只是进入预测市场的最低门槛，真正困难的是如何从海量信息中快速筛选出值得交易的内容。
32岁的肯尼斯·德诺(Kenneth Deneau)将掌握全球新闻称为“最低要求”，但他也承认，信息量很快就会让个人难以承受。为此，他使用人工智能扫描自己订阅的新闻简报、Discord服务器和其他资料，再从中寻找潜在交易线索。
德诺表示，Anthropic旗下的Claude大模型，是帮助他转型为全职预测市场交易员的重要工具之一。去年秋天，Kalshi和Polymarket交易量大幅上升后，他离开了近十年的机构投资工作，将过去在高压环境下快速进行深度研究的能力，转移到预测市场中。
今年早些时候，某项事件合约要求交易者判断特朗普何时会解雇前司法部长帕姆·邦迪(Pam Bondi)。德诺并没有等待社交媒体消息发酵，而是通过提供美国法院文件的Pacer数据库寻找线索。他认为，谁能更早找到相关文件，谁就可能在市场大规模反应前建立更有利的仓位。
这类交易的核心，不只是“预测未来”，而是比其他人更快找到尚未被价格充分吸收的信息。
有人躲在衣帽间里开发交易机器人
预测市场平台通常向开发者开放应用程序接口(API)，允许外部程序读取实时市场、历史数据和已关闭合约。对于数据工程师而言，这相当于提供了一个可以持续分析和自动交易的实验场。
亚特兰大数据工程师史蒂夫·法默(Steve Farmer)就在妻子的一个大型衣帽间里，花费大量时间开发了一套能够全天交易Kalshi的人工智能机器人。
法默坦言，自己如果亲自交易，可能并不会表现得很好，因为冲动、贪婪和情绪容易干扰判断，而机器人不会受到这些因素影响。
他的机器人主要交易与经济数据有关的事件合约，胜率约为70%。不过，法默也强调，这并不是一项能够替代退休储蓄的长期投资策略，至少目前带来的收益足以支付自己的人工智能服务账单。
这一案例也反映出预测市场的一个明显趋势：个人交易者不再只是与其他个人比拼观点，而是在与自动读取信息、计算概率并快速执行的程序竞争。
真正的优势往往不会公开
迈克尔·博斯(Michael Boss)在2024年美国总统大选期间首次使用Kalshi，2025年夏季开始增加交易频率，但直到今年2月才正式成为全职交易员。原因是，他一直在等待自己需要的软件系统准备就绪。
博斯使用的软件能够同时在多个市场持续下单，但他拒绝透露训练系统所使用的数据和具体方法。这种保密态度也说明，在预测市场中，一旦某种策略广为人知，原有的定价优势就可能迅速消失。
他表示，Kalshi上存在大量不同类型的市场，想要同时处理这些市场并不容易。真正有效的系统，需要在信息识别、市场筛选、风险控制和执行速度等多个环节同时发挥作用。
对这类交易员而言，优势往往不是某一个“神奇指标”，而是一整套不愿公开的工作流程。
平台开始把专业工具交给普通用户
并不是每一名交易者都有能力自己编写机器人或搭建分析系统。预测市场平台也意识到，最活跃的用户正在依赖复杂工具，因此开始推出更专业的交易产品。
Kalshi近期上线了“Pro”专业交易终端，目标是让用户能够更快下单，并查看单个市场的更多实时数据。
在正式发布前，平台邀请了一部分高频用户参与测试。迪卡劳尔·哈里纳特(Deekaraul “Deek” Harinath)就是其中之一。他已经在Kalshi完成超过5700笔交易，经常参与15分钟加密货币合约，即判断比特币价格在未来15分钟内会上涨还是下跌。
哈里纳特表示，专业版平台的所有操作都更快，而“一键下单”对这类短周期交易尤其重要。即使几秒钟的延迟，也可能让原本有利的价格迅速消失。
不过，他并不打算只依赖手动交易。哈里纳特仍计划开发自己的自动化机器人，用于参与那些数量太多、速度太快、个人无法逐一处理的短期合约。
新创公司瞄准“交易工具民主化”
除了Kalshi和Polymarket等大型平台，一批创业公司也开始争夺预测市场交易基础设施。
获得安德森·霍洛维茨(Andreessen Horowitz)支持的Kairos，就是一家允许用户在多个预测市场平台之间进行交易的专业终端。该公司联合创始人兼首席执行官杰伊·马拉维亚(Jay Malavia)表示，公司的目标，是向那些没有能力自行开发系统的个人交易者，提供尽可能接近大型交易机构的技术。
Kairos允许用户同时查看Kalshi、Polymarket等不同平台上的合约、价格变化、实时数据和相关新闻。对普通交易者而言，这可以减少在多个网站之间切换的时间；对已经拥有高度复杂策略的专业用户而言，第三方平台还可以承担软件维护工作，降低个人持续更新系统的成本。
马拉维亚认为，大型交易机构必然会开发最先进的技术，而Kairos希望让个人用户也有机会获得接近这一水平的工具，从而在市场中保持竞争力。
手动交易可能越来越难
随着预测市场交易规模增长，个人判断与自动化系统之间的差距正在扩大。博斯认为，只要交易者仍依赖手动操作，就很可能落后于那些已经将研究、筛选和执行系统化的竞争者。
他说：“任何依赖主观判断的过程，最终都可以被系统化。再优秀的人，也很难像一套真正好的软件那样持续保持竞争力。”
这并不意味着人工判断将完全失去价值。预测市场中的许多合约仍涉及政治、法律、文化和语言细节，机器未必能够准确理解所有背景。但人的优势正在从“亲自完成每一步”，转向设计规则、选择信息源、训练模型并监督自动化系统。
预测市场最初吸引用户的，是可以直接交易现实事件结果的简单机制；如今，它正越来越像一个高度技术化的量化交易场所。新闻速度、数据来源、程序能力和执行延迟，正在共同决定谁能够获得更好的价格。
对于普通参与者而言，真正需要回答的问题已经不再只是“事件会不会发生”，而是当对手拥有AI机器人、实时数据库和自动化执行系统时，仅靠直觉和手动点击，是否还有足够胜算。
