预测市场Kalshi能预测什么? 和Polymarket有什么区别?

小编:迷魂冰 更新时间:2025-12-24 14:07

Kalshi是一家设立于美国的中心化预测市场平台,让用户围绕现实世界事件的最终结果建立交易部位。平台聚焦“可验证、可裁定”的事件主题,范围包括经济、金融、气候、体育与娱乐等多个领域,如政策是否通过、某家公司是否申请破产、特定经济数据是否达标等。

只要事件结果具备清晰的判断标准,就有机会被设计成Kalshi上的交易市场。

预测市场Kalshi能预测什么? 和Polymarket有什么区别?

那么预测市场Kalshi能预测什么?和Polymarket有什么区别呢?

Kalshi的运作逻辑:事件合约市场

Kalshi采用的是“事件合约(Event Contract)”机制

1、事件若被判断会发生,交易者买入Yes合约

2、事件若被判断不会发生,交易者买入No合约

每份合约价格介于0~1美元之间,价格本身即代表市场对事件发生概率的即时共识。如合约价格为0.65美元,意味着市场认为该事件发生的概率约为65%。

当事件结果确定

1、判断正确的一方,每份合约可结算1美元

2、判断错误的一方,合约价值归零

Kalshi的技术与市场架构

Kalshi的核心在于高度标准化的事件合约体系

1、市场采用Yes / No二元合约

2、合约价格反映群体对事件结果的集体预期

3、市场价格可视为“可量化的共识概率”

在底层架构上,Kalshi的运作模式更接近传统金融市场

1、采用订单簿(Order Book)撮合

2、以美元(USD)作为交易与结算单位

3、内建完整的清算与风控系统

4、流程受美国监管体系监督,强调报价透明与结算确定性

Kalshi的盈亏结构示例

假设某位用户判断“川普将当选总统”,当下合约价格为0.6美元,用户投入10,000美元:

1、可购买合约数量约为16,666份

2、如果事件成立,每份合约价值1美元→ 结算价值约16,666美元(未计手续费)

3、如果事件未成立,合约价值为0→ 本金10,000美元归零

合约的最大损失固定为投入金额,本质上属于概率驱动型风险定价产品。

手续费与资金进出方式

交易费用

Kalshi会向交易双方收取手续费,比例约为0.7%~3.5%,具体取决于市场流动性与概率结构。

接近50 / 50概率的市场,手续费通常较高。

入金与结算

1、所有合约最终皆以美元(USD)结算

2、支持多种入金方式

银行转账

信用卡/签账卡

加密货币转帐

加密货币入金由合作机构Zero Hash负责转换与清算,用户可将指定资产兑换为平台内的美元余额。

合规定位:不是赌博平台

Kalshi是美国商品期货交易委员会(CFTC)监管下的指定合约市场(DCM),其法律定位为事件型金融市场,而非博彩服务。

平台的核心价值

1、将分散的主观判断转化为价格信号

2、让市场快速吸收新资讯

3、为风险管理与预期判断提供数据参考

Kalshi能预测哪些事件?

截至2025年10月,Kalshi上活跃的热门事件

ZZ与公共事务

1、总统大选结果

2、特定政策是否通过

3、zz人物是否发表特定言论

娱乐与体育

1、职业运动冠军归属

2、MVP或重要奖项得主

经济与金融

1、比特币年度价格区间

2、CPI年增率是否超过特定数值

天气与环境

1、飓风等级与数量

2、季节性气候指标

人工智慧与科技

1、月度最佳AI模型

2、特定时间点的技术领先公司

所有市场皆为Yes / No二元选择,操作流程直观,进入门槛相对低。

Kalshi与Polymarket的差异

项目KalshiPolymarket
市场类型中心化预测市场去中心化预测市场
交易币种美元(USD)USDC稳定币
技术模式事件合约+订单簿UMA预言机+订单簿
监管状态联邦DCM(CFTC监管)获CFTC批准在美营运

Kalshi的制度设计更偏向机构级市场,合规要求严格;Polymarket的操作弹性更高,限制相对较少。

Kalshi近期发展动态

2025年10月13日

Pyth Network宣布与Kalshi合作,将即时的事件概率数据引入链上生态,应用场景涵盖Defi、风险控制与策略建模,使链上协议可引用现实世界预期数据。

2025年10月10日

Kalshi于新一轮融资后,公司估值达到50亿美元。团队同步推动国际扩展计划,目标市场包含欧洲与亚洲,并计划拓展事件品类、强化合规架构,以吸引更广泛的机构与专业用户参与。

Kalshi提供一种将“未来预期”转化为价格信号的工具,让抽象判断变得可交易、可量化。事件合约虽能反映市场共识,但仍受信息不对称、情绪波动与突发变量影响。如果关注链上与现实世界交汇的数据应用,Kalshi是一个值得持续观察的预测市场范例。

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