价格即概率：预测市场赔率怎么看（2026）

一句话规则：62¢ 的份额，意味着约 62% 的概率

很多预测市场合约都是“是/否”问题。Yes 份额在事件发生时支付 $1，不发生则支付 $0；No 份额正好相反。价格在 $0 到 $1 之间，所以 62¢ 的 Yes 价格读作约 62%；对应的 No 价格约 38¢，读作事件不发生的概率约为 38%。

为什么成立：赔付固定为 $1，所以一份份额的价值，等于胜出概率乘以 $1。认为概率是 70% 的交易者，会给一份 Yes 份额估值 0.70 × $1 = 70¢，最多愿意付到这个价位附近；认为是 55% 的交易者，估值就是 55¢，价格高于这个数就愿意卖。觉得价格太低的人买入、觉得太高的人卖出，价格就被推向交易者的综合判断。

各平台和美国监管机构对价格的描述是一致的。Polymarket 的文档说：“价格直接代表市场对该结果发生概率的看法。”Kalshi 帮助中心举的例子是：70% 的市场共识，表现为 Yes 70¢、No 30¢；它的博客也说，Yes 价格为 p 美分，意味着“大约 p%”。CFTC 的预测市场指南同样把 70 美分的价格解读为约 70% 的隐含可能性。

Yes 和 No 互为镜像。在 Polymarket 上，$0.60 的 Yes 订单和 $0.40 的 No 订单加起来是 $1.00，可以通过新创建一份 Yes 和一份 No 份额来撮合。Kalshi 的 API 文档从另一面说明了同样的关系：价格为 X 的 Yes 买单，等同于价格为 $1.00 − X 的 No 卖单；所以最优 No 买价为 $0.56，就意味着最优 Yes 卖价为 $1.00 − $0.56 = $0.44。

你看到的是哪个数字？

一个市场同时有好几个价格，页面上那个醒目的百分比只是其中之一。真正要看的是这几个：

• 买价（bid）：当前有人愿意出的最高价。如果你立即卖出，拿到的就是这个价格。
• 卖价（ask）：当前有人愿意卖出的最低价。如果你立即买入，付的就是这个价格。
• 价差（spread）：卖价减去买价。Polymarket 的文档指出，价差越窄，说明市场流动性越好。
• 中间价（midpoint）：买价和卖价的正中间，即 (买价 + 卖价) ÷ 2。不一定有人按这个价格成交。
• 最新成交价（last trade）：最近一笔成交的价格。它可能是几分钟、几小时甚至几天前的。

Polymarket 显示的是什么：Polymarket 的文档和帮助中心说，显示价格是买卖价差的中间价；如果价差大于 $0.10，则改为显示最新成交价。以 Polymarket 自己的例子来说，买价 34¢、卖价 40¢，得出 (0.34 + 0.40) ÷ 2 = 0.37，显示为 37%。但立即买入要付 40¢ 的卖价，立即卖出只能拿到 34¢ 的买价；那一刻，没有人按 37¢ 成交。

Kalshi 显示的是什么：Kalshi 帮助中心和博客说，它的价格反映市场给出的概率，但我们没有找到任何 Kalshi 页面说明醒目显示的概率是最新成交价、中间价还是别的什么。不要默认它和 Polymarket 的规则相同；请直接看该市场显示的买价和卖价。

订单簿的分步教程：Polymarket 怎么买 和 Polymarket 怎么卖出。各平台的整体运作方式：Polymarket 和 Kalshi。

价差与深度：显示的百分比什么时候不可靠

价差窄，说明买卖双方看法大致一致，中间价是个合理的概括。价差宽，说明市场真正想表达的是“在买价和卖价之间的某个位置”，而一个百分比把这一点掩盖了。

深度：最优买价和卖价，只对挂在这些价位上的份额有效。Polymarket 没有设置最大下单量，但它提醒，无法保证你能在不明显推动价格的情况下成交某个数量，甚至可能根本无法成交。例如，卖单为 40¢ 100 份、42¢ 100 份、45¢ 500 份（假设），$100 先买到 100 × $0.40 = $40.00，再买到 100 × $0.42 = $42.00，剩下的 $18.00 ÷ $0.45 = 40 份：共 240 份，平均价格为 $100 ÷ 240 = 41.67¢，未计手续费。

所以，在把某个百分比当作市场观点之前，先看看买价、卖价、各价位挂了多少份额，以及最新一笔成交发生在什么时候。下面的核对清单汇总了这些要点。

把价格换算成小数赔率、分数赔率和美式赔率

隐含概率就是以美元计的价格 × 100，所以 $0.37 就是 37%。体育投注者更习惯用赔率来思考。下面的标准换算公式使用以美元计的原始价格 p（介于 0 和 1 之间），不考虑手续费：

• 小数赔率 = 1 ÷ p。每押 $1 能拿回的总额，包含本金。
• 分数赔率 = (1 − p) ÷ p。每单位本金的利润，写作“利润/本金”。
• 美式赔率：低于 50¢ 时为 +100 × (1 − p) ÷ p，即押 $100 的利润；高于 50¢ 时为 −100 × p ÷ (1 − p)，即要赚 $100 利润需要押的本金；正好 50¢ 时为 +100（等同于 −100）。

Kalshi 自己的博客也给出了对应的分数赔率例子：以 25¢ 买入 Yes，是冒 25¢ 的风险去赢 75¢，也就是 3-to-1；50¢ 是 1-to-1；75¢ 是 1-to-3。

从赔率反推概率：小数赔率 d → 1 ÷ d；美式赔率 +A → 100 ÷ (A + 100)；美式赔率 −A → A ÷ (A + 100)。所以 +150 对应 100 ÷ 250 = 0.40，即 40%；−200 对应 200 ÷ 300 = 0.667，即约 66.7%。

算上手续费：把 p 换成一份份额的真实成本，也就是价格加上每份手续费（见后面几节）。按 Polymarket 政治类 0.04 的费率，一份 25¢ 的份额要付吃单手续费 0.04 × 0.25 × 0.75 = $0.0075，所以成本是 $0.2575。小数赔率从 4.00 降到 1 ÷ 0.2575 = 3.88，美式赔率从 +300 降到 +100 × 0.7425 ÷ 0.2575 = +288。

多结果市场：各价格加起来等于 100% 吗？

有多个可能答案的问题（比如谁会赢得选举），其实是一组“是/否”市场，每个结果一个，各有自己的 Yes 和 No 价格。在 Polymarket 的负风险（negative risk）组里，恰好只有一个市场裁定为 Yes，其余全部裁定为 No；某个结果的一份 No 份额，可以转换成其他每个结果各一份 Yes 份额。

Polymarket 和 Kalshi 都没有公布“显示的百分比加起来必须等于 100%”这样的规则，所以下面是算术推导，不是平台规则。如果恰好只有一个结果支付 $1：

• 各结果的卖价之和应约等于 $1 或更高。如果加起来更少，那么每个结果各买一份 Yes 的成本（未计手续费）就会低于其中必有一份会支付的 $1，而买入会把价格推高。
• 各结果的买价之和应约等于 $1 或更低，道理相同，方向相反。
• 显示的数字加起来可能高于、也可能低于 100%，因为中间价、过时的最新成交价和四舍五入，加起来不一定正好。

卖价多出的 3¢，是同时买下所有结果的成本。它来自价差，而不是交易所收取的费用。把每个卖价除以总和，就能重新缩放到 100%：0.52 ÷ 1.03 = 50.5%，0.31 ÷ 1.03 = 30.1%，0.20 ÷ 1.03 = 19.4%。

真实市场也是如此。据 Forbes 报道，2025 年纽约市民主党市长初选当晚，Kalshi 上科莫（Cuomo）为 53%、曼达尼（Mamdani）为 48%，合计 101%。

扣除手续费后的盈亏平衡点：价格加每份手续费

立即买入时（即作为吃单方，taker），在大多数市场里你要付卖价加手续费。如果持有到裁定，盈亏平衡概率是 (买入价 + 每份手续费) ÷ $1：结果发生的可能性必须高于这个数，这笔仓位才值回成本。这里没有考虑利息和持仓奖励；提前卖出则要承担价差，在大多数市场还要再付一次吃单手续费。以下费率截至 2026 年 9 月，而且经常变动；请查看 Polymarket 手续费详解、Kalshi 手续费详解 或手续费计算器。

• Polymarket（polymarket.com）：手续费 = 份额数 × 费率 × 价格 × (1 − 价格)，只向吃单方收取；“挂单方永远不收手续费”。各分类费率：加密货币 0.07；体育、经济、文化、天气和其他 0.05；金融、政治、提及类和科技 0.04；地缘政治 0。手续费四舍五入到小数点后 5 位。
• Polymarket US（独立的美国 App）：吃单手续费 = 0.0695 × 合约数 × 价格 × (1 − 价格)，在 50¢ 时最高，每 100 份合约 $1.74，按分四舍五入（银行家舍入法）。挂单方按同一公式、以 0.0125 的费率获得返佣。
• Kalshi：吃单手续费 = 向上取整（0.07 × 合约数 × 价格 × (1 − 价格)），比如 Kalshi 自己的表格里，50¢ 时每 100 份合约 $1.75。手续费表里也有一个费率为 0.0175 的挂单公式，但默认的挂单乘数是 0，所以挂单方一般不付手续费；有些系列会收挂单手续费，有些则完全免手续费。不收结算费。

价格越接近两端，按美分计的手续费越低，但占比不一定同步变小。在 90¢ 的卖价买入，Polymarket 政治类手续费为 0.04 × 0.90 × 0.10 = $0.0036，盈亏平衡点是 90.36%；按 Kalshi 的表格，每 100 份合约手续费 $0.63，盈亏平衡点是 90.63%。在 5¢ 的卖价买入，政治类手续费为 0.04 × 0.05 × 0.95 = $0.0019，盈亏平衡点是 5.19%，相对价格高出 0.19 ÷ 5 = 3.8%。

Kalshi 的取整规则并不明确。它的手续费表（2026 年 7 月 7 日生效）说，手续费向上取整，使手续费加成本落在 centicent（$0.0001）上；可它自己的表格是取整到美分，API 文档又描述了另一种方法。对大额订单来说，这几乎没有影响，上面 100 份合约的例子也与 Kalshi 的表格一致。但对 5¢ 的一份合约就有影响了：0.07 × 0.05 × 0.95 = $0.003325，向上取整到 centicent 是 $0.0034（盈亏平衡点 5.34%），向上取整到美分则是 $0.01（盈亏平衡点 6.00%）。

中间价陷阱：某政治市场上，Polymarket 显示 37%（买价 34¢，卖价 40¢）。立即买入每份成本是 0.40 + 0.0096 = $0.4096，所以盈亏平衡点约为 41%，而不是 37%。

挂单等待成交：挂在订单簿上、稍后才成交的限价单，在 Polymarket 上不付手续费，在 Kalshi 上默认也不付，所以如果它以 38¢ 成交，盈亏平衡点就是 38%。在 Polymarket US 上，挂单方还能拿到返佣：−0.0125 × 100 × 0.38 × 0.62 = −$0.2945，即每 100 份合约返还约 $0.29，所以盈亏平衡点约为 37.7%。

裁定前卖出：卖出同样适用这个公式。在政治市场上以 40¢ 买入、之后又以 40¢ 卖出，两次都作为吃单方，每份成本为 0.0096 + 0.0096 = $0.0192，也就是价格没动，你却亏了 1.92¢。以上例子没有考虑 Polymarket 的吃单返佣计划和 Polymarket US 的交易量返佣；这些计划会把一部分手续费退还给交易量超过一定门槛的交易者。

价格什么时候不等于概率

把价格当作概率，是很好的一阶近似，但两者并不完全相等。经济学家研究过这种解读在什么条件下成立：

• 风险偏好和分歧：Wolfers 和 Zitzewitz 证明，在一大类模型中，价格通常接近交易者的平均判断，偏差一般在一个百分点以内，在基准情形下两者完全相等；价格越接近 $0 和 $1，偏差越大。Manski 则证明，如果交易者是风险中性的、彼此看法不同，价格就完全反映不出他们的看法有多分散，只能把他们的平均判断框定在以价格为中心的一个区间内。
• 时间价值和持仓奖励：投进仓位的钱，要一直占用到裁定。假设外部利率为 r、距离到期还有 T 年，风险中性的交易者对一份到期价值为 q 的份额，大约愿意付 q ÷ (1 + r)^T；所以在 r = 4%、还剩一年的情况下，90¢ 的价格对应的判断约为 0.90 × 1.04 = 0.936，即 93.6%（我们的推算）。两个平台现在都会支付类似利息的奖励，按我们的推理，这会缩小上述差距：Polymarket 在符合条件的市场上支付浮动的持仓奖励（Holding Rewards），撰写本文时为年化 4.00%；Kalshi 对余额在 $250 及以上、符合条件的美国会员，就现金和未平仓仓位支付浮动的 3.25%。
• 手续费：如上文所示，买方的盈亏平衡点高于显示价格，卖方的则低于显示价格。价格可能略微偏离真实概率，原因很简单：把它推回去要付的手续费，比能赚到的还多。
• 订单簿太薄和大户：在深度很浅的市场里，一笔订单就能把价格推出很远。据 Rothschild 和 Sethi 研究，2012 年 Intrade 上的一名交易者，押 Romney 胜选的注单占全部注单的三分之一以上；他在大选当天花了超过 $375,000 把价格托在原位，最终亏损近 $7M。相比之下，针对 Iowa Electronic Markets 的研究发现，操纵企图的影响都很短暂。2024 年，一名交易者通过四个 Polymarket 账户，持有约 $28.6M 押注 Donald Trump 的仓位（NBC News）；Polymarket 表示，没有发现任何信息表明该交易者操纵了市场。
• 规则措辞：价格反映的是合约按书面规则裁定为 Yes 的概率，而这不一定就是标题上的那个问题。Kalshi 上有一个市场，问的是 Ali Khamenei 会不会在 2026 年 3 月 1 日前不再担任伊朗最高领袖。他于 2026 年 2 月 28 日去世后，Kalshi 援用规则中关于死亡情形的例外条款，按他去世前的最后成交价结算；这个市场的交易量约为 $54M，交易者于 2026 年 3 月 5 日提起了集体诉讼（据 CasinoBeats 2026 年 3 月 9 日报道）。Polymarket 自己的 Khamenei 市场则正常赔付。Polymarket 也有过自己的裁定争议，比如 2025 年关于乌克兰矿产协议的市场，以及关于 Zelenskyy 有没有穿西装的市场。
• 冷门偏差：便宜的合约，实际胜出的频率往往低于价格所暗示的水平。证据见下一节。

预测市场过去有多准？

单个结果无法说明某个价格是对是错：一个 53% 的热门选项，本来就应该有约 47% 的时候落败。准确度要放到大量市场里评判。校准度（calibration）看的是：定价为 X% 的事件，是否大约有 X% 的时候真的发生了。Brier 分数（Brier score）是 (预测值 − 结果)² 的平均值，结果取 1 或 0：0 分代表完美，永远报 50% 的得分是 0.25。一个 70% 的预测，事件发生时得分为 (0.70 − 1)² = 0.09，不发生时为 (0.70 − 0)² = 0.49。

独立研究的发现

• 早期证据：Wolfers 和 Zitzewitz 在 2004 年的一篇综述中发现，市场预测相当准确，胜过“大多数中等复杂程度的基准方法”。Berg、Nelson 和 Rietz 在 1988 年到 2004 年的五次美国总统大选中，把 Iowa Electronic Markets 与 964 次民调作比较，发现市场有 74% 的时候更接近结果。Arrow 等人报告，大选前夜市场的平均误差约为 1.5 点，而最终一次 Gallup 民调为 2.1 点。
• 时间跨度长：Page 和 Clemen 研究了 1,787 个 Intrade 市场，发现临近到期时价格校准得相当好，但对较远未来的事件存在明显偏差。总体来看，0.20 的价格对应 15.3% 的实际发生频率，0.80 的价格对应 87.4%。Le 在 2026 年发表的一篇预印本（未经同行评审）研究了 Kalshi 和 Polymarket 上的 2.92 亿笔交易，同样发现远期价格被压缩向 50%。
• 2024 年美国大选：Clinton 和 Huang 在范德堡大学发表的一篇工作论文，覆盖了 Iowa Electronic Markets、Kalshi、PredictIt 和 Polymarket 上的 2,500 多个市场，最后五周的交易额达 $2.4B。论文发现，同样的合约在不同交易所的价格出现分化，套利机会在最后两周达到高峰。媒体报道给出的准确率是：PredictIt 93%、Kalshi 78%、Polymarket 67%；但各平台上线的市场并不相同，所以这不是同口径的排名，Kalshi 也对计算方法有异议。

热门-冷门偏差（favorite-longshot bias）

在博彩市场里，冷门往往被过度押注，热门则押注不足，所以便宜的合约实际胜出的频率低于价格所暗示的水平。Snowberg 和 Wolfers 研究赛马后得出结论：这种现象源于人们对概率的错误感知。

• Kalshi：都柏林大学学院（University College Dublin）的 Bürgi、Deng 和 Whelan 在一篇工作论文中发现，Kalshi 合约的平均回报约为 −20%：挂单方为 −9.64%，吃单方为 −31.46%。买入低于 10¢ 合约的人亏掉了 60% 以上的资金，5¢ 的合约只有约 2% 的时候胜出；而高于 50¢ 的合约获得了小幅正回报。越临近到期，价格越准确。
• Polymarket：证据好坏参半。Reichenbach 和 Walther 的一篇工作论文覆盖了 4.78 亿多笔交易，发现价格与实际发生的概率高度吻合，略优于博彩公司的赔率，也没有普遍的冷门偏差。Cardozo 和 Rivero-Wildemauwe 在 2026 年 9 月发表的一篇预印本研究了 5.88 亿笔交易，发现低于 10¢ 的合约，等权重计算的回报为 −6.30%，按金额加权为 −19.35%；但按所属事件分组时为 +4.09%，体育类除外。结论取决于时间跨度、类别，以及回报怎么算。

平台对自己的说法（平台自行公布）

• Polymarket 的准确度页面（平台自行公布）：领先的结果与最终结果一致的比例，在裁定前一个月为 90.2%，前一周为 94.2%，前一天为 96.4%，前十二小时为 97%，前四小时为 98.5%，Brier 分数为 0.0627。该页面没有说明样本量、时间范围，也没有说明用的是哪个价格。页面还显示，已裁定的市场中有 77.8% 裁定为 No，所以哪怕毫无判断能力、一律选 No，也能得到约 78% 的准确率；这类数字应该和这个基准率比，而不是和 50% 比。
• Kalshi 的校准度研究（平台自行公布，2026 年 8 月）：Kalshi 说，它预测的概率与现实结果高度吻合，并随时间、参与人数和交易量增加而改善；即使是交易量只有约 $10,000、交易者少到 20 人的市场，也能给出有用的预测。研究的详细数据只以图表图片的形式呈现；据 Yellow 转述，研究覆盖了 2021 年到 2026 年年中的 2,243,741 个已裁定市场。我们没有对照 Kalshi 的图表核实其 Brier 分数，所以不引用这些数字。Kalshi 表示，除交易者人数外，它的所有数据都是公开的。

平台自行公布的数据和独立研究的数据，衡量的样本、时段和定义都不同，所以标题上的 97% 和研究结果中的 67% 可以同时成立。两者都不能保证下一个市场的表现。

著名的失误

• 2016 年美国总统大选：据 PBS NewsHour 报道，大选当晚，PredictIt 的交易者给 Hillary Clinton 的胜率约为 80%，预测聚合网站 PredictWise 给出的约为 89%。
• 2016 年英国脱欧公投：在最后一周，博彩市场给“脱欧”的概率约为 25%。研究者 Gelman 和 Rothschild 事后认为，人们相信市场是对的，这反而让市场过于稳定。
• 2025 年纽约市市长初选：初选当天下午 6 点左右，Polymarket 上科莫（Cuomo）为 53%、曼达尼（Mamdani）为 47%；最终曼达尼胜出。一个 53% 的热门方落败，本来就在 53% 的预测所允许的范围内，大约有 47% 的可能发生；所以单凭这一次，并不能证明预测有误。
• 2024 年美国总统大选：市场看好最终胜选的 Donald Trump，但同样的合约在不同交易所的成交价并不相同。Good Authority 对 Clinton 和 Huang 论文的总结指出，在大选前的 65 天里，有 62 天各交易所的 Harris 合约与 Trump 合约价格之和并不等于本应等于的 $1。

相信一个价格之前：核对清单

• 交易量和交易者：在 Kalshi 自行公布的数据中，交易量越大、交易者越多的市场越准确。看交易量总数时要谨慎：先看是谁统计的、什么时候统计的；还要记得，哥伦比亚大学的一项研究估计，Polymarket 历史交易量中约 25% 很可能是刷量交易（据 Decrypt 2025 年 11 月 7 日报道）。
• 价差：看买价和卖价，不要只看醒目的那个数字。如果两者相差超过 10¢，Polymarket 显示给你的就是最新成交价。
• 最新成交时间：几小时甚至几天前的价格，可能和现在任何人愿意成交的价位相差很远。
• 深度：最优价位上挂了多少份额？订单簿很薄时，一笔订单就能推动价格。
• 裁定规则：仔细看清什么才算 Yes、用的是哪个数据来源、截止时间，以及有没有例外条款。价格对应的是按字面写成的合约，而不是标题。
• 距离裁定的时间：远期价格往往被压缩向 50%，而且会受利息和奖励影响。
• 手续费：把每份手续费加到价格上，才能看到真实的盈亏平衡点。
• 其他平台：在别的平台上对比同一个问题，并核对规则是否真的一致。两个平台有什么不同，见我们的 Polymarket 与 Kalshi 对比。

常见问题

Polymarket 的赔率是什么意思？

一份 Yes 份额以美分计的价格，就是市场给出的事件发生的粗略百分比概率，因为事件发生时这份份额支付 $1，不发生则支付 $0。62¢ 的 Yes 份额，意味着约 62% 的概率。这是交易者的综合估计，不是保证。

Polymarket 的赔率怎么看？

先把百分比读作 Yes 的概率，再看买价和卖价。Polymarket 显示的是两者的中间价；如果两者相差超过 10¢，则显示最新成交价。所以一个显示 37%、买价 34¢、卖价 40¢ 的市场，立即买入要付 40¢，另加可能产生的手续费。

Polymarket 准不准？

Polymarket 自行公布的数据显示，领先的结果与最终结果一致的比例，在裁定前一个月为 90.2%，前四小时为 98.5%；但它没有说明样本量，而且它的大部分市场都裁定为 No。独立研究的结论不一：一篇工作论文发现价格与结果高度吻合，而一项针对 2024 年大选市场的研究发现，同样的合约在不同交易所的价格出现了分化。

Polymarket 的价格怎么换算成赔率？

设 p 为以美元计的价格：小数赔率 = 1 ÷ p；分数赔率 = (1 − p) ÷ p；美式赔率在低于 50¢ 时为 +100 × (1 − p) ÷ p，高于 50¢ 时为 −100 × p ÷ (1 − p)。所以未计手续费时，25¢ 对应 4.00、3/1 或 +300，75¢ 对应 1.333、1/3 或 −300。

为什么 Polymarket 和 Kalshi 的赔率不一样？

它们是两个独立的市场，交易者、手续费、利率、资金（基于加密货币的 pUSD 或美元）、规则和裁定依据的数据来源都不同，醒目显示的那个数字也可能算法不同。polymarket.com 不对美国居民开放（Polymarket US 是另一款独立的 App），Kalshi 是受美国监管的交易所，许多国家也限制访问其中一个或两个平台（见 Polymarket 和 Kalshi 的可用地区）；Polymarket 的条款禁止使用 VPN 绕过其限制。两边的价差如果小于手续费和买卖价差之和，就可能一直存在，因为抹平它的成本比能赚到的还多。

Kalshi 上的价格是什么意思？

意思一样：Kalshi 说，Yes 价格为 p 美分，意味着约 p% 的概率；它的帮助中心也把 70% 的市场共识表示为 Yes 70¢、No 30¢。Kalshi 没有说明醒目显示的数字是中间价还是最新成交价，所以请看买价和卖价。

预测市场的赔率加起来等于 100% 吗？

不完全等于。在多结果市场里，各结果的卖价之和往往略高于 $1，买价之和则略低于这个数；而显示的中间价或最新成交价，加起来可能高于也可能低于 100%。两个平台都没有公布“加起来必须等于 100%”的规则。

Polymarket 上的百分比，就是我要付的价格吗？

通常不是。立即买入付的是卖价，比显示的中间价高；订单较大时，还会按更高的卖价成交。在大多数分类里还要加吃单手续费，所以一份显示 37%、卖价 40¢ 的政治类份额，实际成本是 $0.4096。

什么是热门-冷门偏差？

指便宜的冷门合约，实际胜出的频率低于价格所暗示的水平。在 Kalshi 上，都柏林大学学院（UCD）的一项研究发现，买入低于 10¢ 合约的人亏掉了 60% 以上的资金；在 Polymarket 上，证据好坏参半。

预测市场比民调更准吗？

从目前的研究看，往往是的：在五次美国总统大选中，Iowa Electronic Markets 有 74% 的时候比 964 次民调更接近结果。但市场也失误过，比如 2016 年；它的准确度取决于交易量、时间跨度，以及市场规则怎么写。

来源与核实

本页每一条事实都出自下列来源，核实日期为 2026 年 9 月 24 日；见我们的方法论。数据以 2026 年 9 月为准，手续费和平台规则经常变化。Polymarket 或 Kalshi 自己公布的统计数据，都标注为“平台自行公布”。标明“假设”的算例使用的是虚构的订单簿，所有计算过程都已列出。

Polymarket：价格与订单簿、手续费、市场与事件、负风险（negative risk）、仓位与代币、How Are Prices Calculated?（价格是怎么计算的？）、Does Polymarket Have Trading Limits?（有交易限额吗？）、Geographic Restrictions（地区限制）、准确度页面（平台自行公布）和《使用条款》。

Polymarket US：手续费表。

Kalshi：How are prices determined?（价格是怎么决定的？）、APY on Kalshi（Kalshi 年化收益）、How to read probabilities（怎么看概率）（平台自行公布）、校准度研究（平台自行公布）、订单簿 API 文档和手续费表（2026 年 7 月 7 日生效）。

监管机构：CFTC，Understanding Prediction Markets and Event Contracts（了解预测市场和事件合约）。

经同行评审并已发表的研究：Wolfers & Zitzewitz，Prediction Markets（2004）和 Interpreting Prediction Market Prices as Probabilities（2006）；Manski，Interpreting the Predictions of Prediction Markets；Page & Clemen，Do Prediction Markets Produce Well-Calibrated Probability Forecasts?（2013）；Snowberg & Wolfers，Explaining the Favorite-Longshot Bias（2010）；Berg、Nelson & Rietz，Prediction market accuracy in the long run（2008）；Arrow 等，The Promise of Prediction Markets（2008）；Berg & Rietz，Iowa Electronic Markets 上的操纵与准确度（2014）；Rothschild & Sethi，Trading Strategies and Market Microstructure。

工作论文和预印本（未经同行评审）：Bürgi、Deng & Whelan，Makers and Takers: The Economics of the Kalshi Prediction Market 和 VoxEU 专栏文章；Reichenbach & Walther，Accuracy, Skill, and Bias on Polymarket；Cardozo & Rivero-Wildemauwe，The Favorite–Longshot Bias in Prediction Markets；Le，Decomposing Crowd Wisdom；Clinton & Huang，The Accuracy and Efficiency of $2.4 Billion in the 2024 Presidential Election。

报道：Yellow 关于 Kalshi 校准度研究、Good Authority 关于 Clinton & Huang 的论文、DL News 关于 Clinton & Huang 的论文、PBS NewsHour（2016）、Slate（2016）、Forbes（2025）、CasinoBeats（2026）、NPR（2026）、NBC News（2024）、Decrypt 关于刷量交易（2025）、CoinDesk 关于乌克兰矿产协议市场（2025）和 Decrypt 关于 Zelenskyy 西装市场（2025）。

PolyKal 是独立研究工具，与 Polymarket 和 Kalshi 无关联。本页介绍预测市场的价格如何运作，不构成财务、法律或税务建议，也不是邀请你开户或交易。