撰文：Pix

编译：Saoirse，Foresight News

译者前言：人们对预测市场的认知多停留在「事件打赌」层面，而本文作者以 6.4 万美元月度实战收益揭示了其深层逻辑 —— 这里不是赌场，而是藏着定价偏差、市场滞后等结构性机会的盈利系统。11 种策略从跨市场套利到反身性操作，希望能为读者打开新视角，无论是交易者还是市场观察者，都能从中得窥门径。

大多数人觉得预测市场是用来打赌的，但这仅仅是表层功能。

在行家眼里，它们还能揭示更多：

• 定价不合理的赔率

• 反应滞后的市场

• 跟风的羊群行为

• 可被影响的反身性循环

如果你懂这些系统的运作逻辑，就不会只局限于为结果下注，而是能从市场结构中直接获利。

以下是我实操的 11 种方法详解：

同一事件在不同平台赔率不同。比如 Polymarket 上「特朗普获胜」的赔率可能是 55%，而 Kalshi 上则是 48%。

这时低买高卖，就能赚取无风险预期收益。

可以手动操作，也能通过 API 自动化执行。用凯利准则来控制交易规模效果更佳。（相关细节可见 FN 编译文章《KOL：我如何通过预测市场套利赚到 10 万美元》）

如果市场背后有自动做市商（AMM），你可以成为流动性提供者（LP）。

这类似于跨式期权策略，既能保持 delta 中性（delta-neutral,，指风险对冲状态），又能从交易活动中赚取手续费。

在波动大、关注度高的市场里，这种方式收益尤其可观。

（贝叶斯更新：Bayesian Updating，指根据新信息不断调整对某个事件发生概率的判断，从而逐步接近更准确的结论。）

市场反应往往很慢，去中心化市场尤其明显。

比如某候选人退出选举，多数投注者不会立刻调整仓位。

但如果你有个能根据新信息实时更新赔率的模型，就能抢在他们行动前布局。

这段时间差就是你的利润空间。

（元反身性：Meta-Reflexivity，它描述的是市场参与者的行为不仅受市场状态影响，还会反过来塑造市场本身，甚至改变市场所预测的事件结果的深层互动关系。）

有些市场的结果判定依赖单一新闻源。

如果某个赌局的规则是「X 事件是否会在 Y 日期前发生（据 CNN 报道）」，那你其实不是在赌事件本身，而是在赌 CNN 会不会报道这件事。