AI赋能资产配置(二十五)：AI投资实战第三赛季 事件型交易预测指南
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2025-11-19 08:56:15
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事项：
谷歌近期将预测市场平台Polymarket 和Kalshi 的实时数据整合进其搜索引擎与财经产品，这一标志性举动推动着该领域从金融和时政范围的小众工具迈向主流视野，代表由大众交易产生的“预测概率”正成为一种新型的、有价值的金融基础设施数据。AI+事件概率跟踪预测场景充分发挥出大语言模型在文字检索和语义分析方面优势，一度超过对加密货币和股票的跟踪预测能力AI 的深度注入成为核心驱动力，它一方面通过自然语言交互降低使用门槛，另一方面则作为高效的套利猎手与生态赋能者，通过挖掘市场定价错误和提供分析工具，系统性地提升市场效率，推动金融分析从定性解读迈向定量概率的新范式。
解读：
预测市场，这一将群体智慧量化为市场概率的古老机制，正因人工智能的注入而焕发新生。过去，它们是金融与时政范围的小众工具；如今，在谷歌等科技巨头的推动下，它们正以前所未有的姿态进入主流视野。
当前，这一领域的两大核心平台分别是：Polymarket 和Kalshi，它们虽同属预测市场，但代表了两种不同的发展路径，Polymarket 是全球性的线上预测市场，建立在区块链上，使用加密货币进行交易，对全球用户开放；Kalshi 则是受美国官方监管的预测交易所，它是一个传统金融平台，仅限美国用户使用，必须用美元交易。谷歌正将这两个平台的实时数据整合进其搜索引擎和财经产品，这意味着由大众交易产生的预测概率，正像股票价格或经济指数一样，被认可为一种新型的、有价值的基础数据。
这些平台所产生的海量、实时的预测数据，为AI 的分析与决策提供着燃料。相关研究显示，在Polymarket等平台上，AI 驱动的套利策略已在一年内捕获近4000 万美元的利润，凸显了巨大的市场效率提升空间。
AI 与预测市场的深度融合，正推动金融分析从定性解读迈向定量概率的新范式。
一、AI 如何让预测市场飞入寻常百姓家
AI 与预测市场的结合，最直观的体现便是其应用场景的平民化与主流化。谷歌就将预测市场数据直接整合进其搜索与财经平台，用户可以直接在Google 搜索或Google Finance 中，通过自然语言查询获取来自Polymarket 和Kalshi 的实时市场赔率。图1 便展示了典型的预测市场界面，将“2025 年GDP 增长率”和“美联储12 月利率决定”这类复杂的宏观经济问题，转化的清晰直观。图2 展示了深度分析功能，用户可通过Deep Search 功能，提出复杂问题例如比较纳斯达克与标普500 的表现优劣及背后条件，AI 将自动整合信息，生成综合性报告。这意味着，用户不仅能看到预测市场的概率，还能通过AI 一键探究其背后的宏观趋势、新闻事件与数据逻辑。
二、AI 如何赋能预测市场
为什么AI 与概率型实践预测的市场是“天作之合”？
预测市场的核心逻辑是通过市场交易价格来汇聚分散在人群中的信息与判断，形成对未来事件的概率预测。
而AI 特别是LLM，其核心能力在于处理、理解和生成海量非结构化信息。二者的结合，恰好形成了一个完美的闭环，预测市场提供了由真实资金背书的、动态变化的问题与概率，而AI 则提供了高效解答这些问题的智能引擎。
实现这一智能引擎的核心，是AI 预言机，而其构建离不开强大的工具库和精巧的系统架构，斯坦福大学开源的DSPy 框架便是其中的佼佼者。它为构建复杂的AI 预言机系统提供了结构化的方法论，采用声明式编程模型，通过模块化组件来构建推理链。一个典型的AI 预言机架构包含三个核心模块：问题转换模块（利用思维链推理优化查询）、信息收集模块（进行全面网页抓取）和事实提取模块（基于收集的信息进行推理判断）。这种模块化设计确保了决策过程的透明度与可追溯性，每个环节的推理轨迹都可被审计和验证。这套方法论和架构，使AI 预言机从理论走向了实际应用，为预测市场解决了最关键的结果验证难题。
AI 如何与Polymarket 和Kalshi 深度耦合？
AI 的首要角色是降低信息门槛，将预测市场数据转化为普通人可理解的洞察。比如在Google Finance 中输入问题“What is the probability that Bitcoin will drop below $90,000 within the year?”（海外市场比特币年内跌破90,000 美元的概率是多少？），AI 不再仅返回传统新闻内容，而是将Polymarket 的70%概率作为市场情绪的量化指标，并辅以来自传统金融分析框架的多个维度的解释。这种整合将小众的链上博弈数据翻译成了主流金融世界通用的概率语言。
其次，AI 能系统性地发现并利用市场定价错误，从而提升市场有效性。主要通过两种策略实现这一点：
市场内再平衡套利：这是最基础的套利形式。在一个设计良好的预测市场中，所有互斥结果发生的概率之和应等于100%。当AI 监测到概率之和小于1 时，可同时买入所有结果，锁定5%的无风险利润，此类机会频繁且利润丰厚。
组合套利：利用LLM 理解事件间的逻辑依赖关系。在Polymarket 这样的平台上，存在成千上万个独立但又可能存在逻辑关联的市场。例如，市场A：“特朗普赢得普选票”；市场B：“特朗普赢得大选”。逻辑上，A 发生则B 必然发生。但如果市场A 的YES 价格（0.70）高于市场B 的YES 价格（0.65），AI 即 可进行跨市场套利。传统方法难以在如此庞大的市场中高效识别这些依赖关系，而投资者可以利用LLM来分析市场描述，自动推断不同市场条件之间的逻辑依赖关系，从而构建出市场的依赖图谱。这种方法通过将市场问题转化为逻辑陈述，并让LLM 判断其间的互斥与蕴含关系，极大地提升了识别跨市场套利机会的效率。
最后，围绕预测市场已形成一个由AI 工具构成的“军火库”，极大提升了参与者的效率。在情报感知层面，工具如PolymarketIntel 提供实时新闻快讯，帮助用户追踪影响市场的突发事件，实现信息获取的快人一步。在数据分析层面，AI 分析平台Polysights 能够提供市场总结与内部信号，而poly_data 等工具则允许用户实时查询仓位、趋势和PnL 排行榜，甚至复制顶尖交易者的策略。在执行监控环节，智能警报器如PolyAlertHub 可以盯住市场异动，并发送即时通知。在这个生态中，信息差就是胜率差，善用这些AI 工具是获取竞争优势的关键。
三、大语言模型事件型预测的实战结果
实证分析证实预测市场存在系统性套利机会
伦敦政治经济学院（LSE）研究团队通过对Polymarket 平台2024 年4 月至2025 年4 月期间的链上数据进行实证分析，量化了Polymarket 平台上的套利利润总额。研究显示，在2024 年4 月至2025 年4 月的测量窗口中，套利者利用市场内再平衡套利和组合套利策略，提取的总利润估计为39,587,585.02 美元。这一结论由下面两图共同支撑：图7 展示了单条件市场中的基础套利机会贡献的利润份额，而图8 则揭示了多条件市场中更复杂策略的利润规模。
套利活动由高度专业化的自动化交易者主导
数据显示，利润分布高度集中，顶尖参与者均为高度自动化的交易机器人，其操作规模和频率远超普通用户。绝大多数区块链地址（即经过匿名化处理的用户账户）聚集在左下角利润低、交易次数少的位置，而少数地址则孤立在右上角，形成显著的“长尾分布”。
排名第一的地址其累计利润达2,009,631.76 美元，交易次数高达4,049 次，前十名账户的利润总额极为可观，且多数账户交易次数都超过千次。这种高利润与超高交易频次的结合，充分证明了主导套利活动的是不知疲倦的自动化程序，而非个人交易者，凸显了算法监控和毫秒级执行速度在捕获套利机会中的绝对优势。
尽管AI 潜力巨大，但了解其能力边界至关重要。AI 在处理不同类型事件时展现出差异化的适配性，它在验证结果明确、有官方权威来源的离散事件时表现最佳，例如体育赛事的准确率高达99.7%。相比之下，在处理涉及复杂财务阈值或时间边界模糊的政治事件时，准确率则相对较低（时政结果为84.3%，加密货币事件为85.0%）。核心的挑战在于AI 模型在时间认知上的固有短板。研究表明，LLM 在理解相对时间概念、处理时间聚合和判断事件精确时序方面存在困难。例如，系统难以回答“埃隆·马斯克在3 月份发表关于狗狗币的推文是否超过3 次？”这类需要时间聚合的问题。这意味着，对于需要持续监测或涉及复杂时间关系的预测市场，当前的AI 技术仍面临挑战。
此外，AI 在识别市场依赖时也存在局限性。相关研究指出LLM 在处理条件过多或描述模糊的市场时，可能会陷入逻辑循环或产生错误判断。例如，当市场问题中的“最大优势”标准不明确，或术语存在歧义时， AI 的推理准确性会显著下降。这提醒我们，AI 提供的套利信号需要经过人工的二次验证和筛选，不能盲目跟从。
大语言模型（LLM）在文本理解、信息整合与逻辑推理方面的核心优势，使其在Polymarket 和Kalshi 这类“事件驱动型”概率预测中，展现出比传统股票、加密货币价格预测更大的潜力。其原理在于，事件结果（如选举、政策发布）通常由公开的新闻、报告、社交媒体讨论等文本信息驱动，这恰好是LLM 能够高效处理并提取洞察的领域；而资产价格则受更多元、更隐秘的复杂因素影响。然而，这种能力有其明确的限定范围和适用场景。AI 预测并非凭空造物，它依然严重依赖于充足、高质量的底层信息素材。例如，它可以高效分析已有信息来预测美联储加息概率，但绝无法预测下一期彩票的中奖号码——因为后者是纯粹的随机事件，缺乏可供分析的逻辑基础和信息支撑。
未来的发展关键在于，我们能否在积极拥抱AI 所带来的信息处理效率革命的同时，持续精准地界定、理解并不断拓展其能力的边界。这要求我们不仅关注模型本身的优化，更要重视高质量数据生态的构建、对模型决策逻辑的解读以及在人机协同中找到最佳平衡点。
风险提示：需警惕AI 模型“幻觉”、数据安全及合规适配等潜在风险，文中涉及股票、指数等仅作为梳理列举而非投资推荐依据 机构：国信证券股份有限公司 研究员：王开 日期：2025-11-18
谷歌近期将预测市场平台Polymarket 和Kalshi 的实时数据整合进其搜索引擎与财经产品，这一标志性举动推动着该领域从金融和时政范围的小众工具迈向主流视野，代表由大众交易产生的“预测概率”正成为一种新型的、有价值的金融基础设施数据。AI+事件概率跟踪预测场景充分发挥出大语言模型在文字检索和语义分析方面优势，一度超过对加密货币和股票的跟踪预测能力AI 的深度注入成为核心驱动力，它一方面通过自然语言交互降低使用门槛，另一方面则作为高效的套利猎手与生态赋能者，通过挖掘市场定价错误和提供分析工具，系统性地提升市场效率，推动金融分析从定性解读迈向定量概率的新范式。
解读：
预测市场，这一将群体智慧量化为市场概率的古老机制，正因人工智能的注入而焕发新生。过去，它们是金融与时政范围的小众工具；如今，在谷歌等科技巨头的推动下，它们正以前所未有的姿态进入主流视野。
当前，这一领域的两大核心平台分别是：Polymarket 和Kalshi，它们虽同属预测市场，但代表了两种不同的发展路径，Polymarket 是全球性的线上预测市场，建立在区块链上，使用加密货币进行交易，对全球用户开放；Kalshi 则是受美国官方监管的预测交易所，它是一个传统金融平台，仅限美国用户使用，必须用美元交易。谷歌正将这两个平台的实时数据整合进其搜索引擎和财经产品，这意味着由大众交易产生的预测概率，正像股票价格或经济指数一样，被认可为一种新型的、有价值的基础数据。
这些平台所产生的海量、实时的预测数据，为AI 的分析与决策提供着燃料。相关研究显示，在Polymarket等平台上，AI 驱动的套利策略已在一年内捕获近4000 万美元的利润，凸显了巨大的市场效率提升空间。
AI 与预测市场的深度融合，正推动金融分析从定性解读迈向定量概率的新范式。
一、AI 如何让预测市场飞入寻常百姓家
AI 与预测市场的结合，最直观的体现便是其应用场景的平民化与主流化。谷歌就将预测市场数据直接整合进其搜索与财经平台，用户可以直接在Google 搜索或Google Finance 中，通过自然语言查询获取来自Polymarket 和Kalshi 的实时市场赔率。图1 便展示了典型的预测市场界面，将“2025 年GDP 增长率”和“美联储12 月利率决定”这类复杂的宏观经济问题，转化的清晰直观。图2 展示了深度分析功能，用户可通过Deep Search 功能，提出复杂问题例如比较纳斯达克与标普500 的表现优劣及背后条件，AI 将自动整合信息，生成综合性报告。这意味着，用户不仅能看到预测市场的概率，还能通过AI 一键探究其背后的宏观趋势、新闻事件与数据逻辑。
二、AI 如何赋能预测市场
为什么AI 与概率型实践预测的市场是“天作之合”？
预测市场的核心逻辑是通过市场交易价格来汇聚分散在人群中的信息与判断，形成对未来事件的概率预测。
而AI 特别是LLM，其核心能力在于处理、理解和生成海量非结构化信息。二者的结合，恰好形成了一个完美的闭环，预测市场提供了由真实资金背书的、动态变化的问题与概率，而AI 则提供了高效解答这些问题的智能引擎。
实现这一智能引擎的核心，是AI 预言机，而其构建离不开强大的工具库和精巧的系统架构，斯坦福大学开源的DSPy 框架便是其中的佼佼者。它为构建复杂的AI 预言机系统提供了结构化的方法论，采用声明式编程模型，通过模块化组件来构建推理链。一个典型的AI 预言机架构包含三个核心模块：问题转换模块（利用思维链推理优化查询）、信息收集模块（进行全面网页抓取）和事实提取模块（基于收集的信息进行推理判断）。这种模块化设计确保了决策过程的透明度与可追溯性，每个环节的推理轨迹都可被审计和验证。这套方法论和架构，使AI 预言机从理论走向了实际应用，为预测市场解决了最关键的结果验证难题。
AI 如何与Polymarket 和Kalshi 深度耦合？
AI 的首要角色是降低信息门槛，将预测市场数据转化为普通人可理解的洞察。比如在Google Finance 中输入问题“What is the probability that Bitcoin will drop below $90,000 within the year?”（海外市场比特币年内跌破90,000 美元的概率是多少？），AI 不再仅返回传统新闻内容，而是将Polymarket 的70%概率作为市场情绪的量化指标，并辅以来自传统金融分析框架的多个维度的解释。这种整合将小众的链上博弈数据翻译成了主流金融世界通用的概率语言。
其次，AI 能系统性地发现并利用市场定价错误，从而提升市场有效性。主要通过两种策略实现这一点：
市场内再平衡套利：这是最基础的套利形式。在一个设计良好的预测市场中，所有互斥结果发生的概率之和应等于100%。当AI 监测到概率之和小于1 时，可同时买入所有结果，锁定5%的无风险利润，此类机会频繁且利润丰厚。
组合套利：利用LLM 理解事件间的逻辑依赖关系。在Polymarket 这样的平台上，存在成千上万个独立但又可能存在逻辑关联的市场。例如，市场A：“特朗普赢得普选票”；市场B：“特朗普赢得大选”。逻辑上，A 发生则B 必然发生。但如果市场A 的YES 价格（0.70）高于市场B 的YES 价格（0.65），AI 即 可进行跨市场套利。传统方法难以在如此庞大的市场中高效识别这些依赖关系，而投资者可以利用LLM来分析市场描述，自动推断不同市场条件之间的逻辑依赖关系，从而构建出市场的依赖图谱。这种方法通过将市场问题转化为逻辑陈述，并让LLM 判断其间的互斥与蕴含关系，极大地提升了识别跨市场套利机会的效率。
最后，围绕预测市场已形成一个由AI 工具构成的“军火库”，极大提升了参与者的效率。在情报感知层面，工具如PolymarketIntel 提供实时新闻快讯，帮助用户追踪影响市场的突发事件，实现信息获取的快人一步。在数据分析层面，AI 分析平台Polysights 能够提供市场总结与内部信号，而poly_data 等工具则允许用户实时查询仓位、趋势和PnL 排行榜，甚至复制顶尖交易者的策略。在执行监控环节，智能警报器如PolyAlertHub 可以盯住市场异动，并发送即时通知。在这个生态中，信息差就是胜率差，善用这些AI 工具是获取竞争优势的关键。
三、大语言模型事件型预测的实战结果
实证分析证实预测市场存在系统性套利机会
伦敦政治经济学院（LSE）研究团队通过对Polymarket 平台2024 年4 月至2025 年4 月期间的链上数据进行实证分析，量化了Polymarket 平台上的套利利润总额。研究显示，在2024 年4 月至2025 年4 月的测量窗口中，套利者利用市场内再平衡套利和组合套利策略，提取的总利润估计为39,587,585.02 美元。这一结论由下面两图共同支撑：图7 展示了单条件市场中的基础套利机会贡献的利润份额，而图8 则揭示了多条件市场中更复杂策略的利润规模。
套利活动由高度专业化的自动化交易者主导
数据显示，利润分布高度集中，顶尖参与者均为高度自动化的交易机器人，其操作规模和频率远超普通用户。绝大多数区块链地址（即经过匿名化处理的用户账户）聚集在左下角利润低、交易次数少的位置，而少数地址则孤立在右上角，形成显著的“长尾分布”。
排名第一的地址其累计利润达2,009,631.76 美元，交易次数高达4,049 次，前十名账户的利润总额极为可观，且多数账户交易次数都超过千次。这种高利润与超高交易频次的结合，充分证明了主导套利活动的是不知疲倦的自动化程序，而非个人交易者，凸显了算法监控和毫秒级执行速度在捕获套利机会中的绝对优势。
尽管AI 潜力巨大，但了解其能力边界至关重要。AI 在处理不同类型事件时展现出差异化的适配性，它在验证结果明确、有官方权威来源的离散事件时表现最佳，例如体育赛事的准确率高达99.7%。相比之下，在处理涉及复杂财务阈值或时间边界模糊的政治事件时，准确率则相对较低（时政结果为84.3%，加密货币事件为85.0%）。核心的挑战在于AI 模型在时间认知上的固有短板。研究表明，LLM 在理解相对时间概念、处理时间聚合和判断事件精确时序方面存在困难。例如，系统难以回答“埃隆·马斯克在3 月份发表关于狗狗币的推文是否超过3 次？”这类需要时间聚合的问题。这意味着，对于需要持续监测或涉及复杂时间关系的预测市场，当前的AI 技术仍面临挑战。
此外，AI 在识别市场依赖时也存在局限性。相关研究指出LLM 在处理条件过多或描述模糊的市场时，可能会陷入逻辑循环或产生错误判断。例如，当市场问题中的“最大优势”标准不明确，或术语存在歧义时， AI 的推理准确性会显著下降。这提醒我们，AI 提供的套利信号需要经过人工的二次验证和筛选，不能盲目跟从。
大语言模型（LLM）在文本理解、信息整合与逻辑推理方面的核心优势，使其在Polymarket 和Kalshi 这类“事件驱动型”概率预测中，展现出比传统股票、加密货币价格预测更大的潜力。其原理在于，事件结果（如选举、政策发布）通常由公开的新闻、报告、社交媒体讨论等文本信息驱动，这恰好是LLM 能够高效处理并提取洞察的领域；而资产价格则受更多元、更隐秘的复杂因素影响。然而，这种能力有其明确的限定范围和适用场景。AI 预测并非凭空造物，它依然严重依赖于充足、高质量的底层信息素材。例如，它可以高效分析已有信息来预测美联储加息概率，但绝无法预测下一期彩票的中奖号码——因为后者是纯粹的随机事件，缺乏可供分析的逻辑基础和信息支撑。
未来的发展关键在于，我们能否在积极拥抱AI 所带来的信息处理效率革命的同时，持续精准地界定、理解并不断拓展其能力的边界。这要求我们不仅关注模型本身的优化，更要重视高质量数据生态的构建、对模型决策逻辑的解读以及在人机协同中找到最佳平衡点。
风险提示：需警惕AI 模型“幻觉”、数据安全及合规适配等潜在风险，文中涉及股票、指数等仅作为梳理列举而非投资推荐依据 机构：国信证券股份有限公司 研究员：王开 日期：2025-11-18
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