Polymarket和Kalshi:加密玩家为什么更爱Polymarket?
预测市场正从一个小众圈子的“玩法”,逐步走进更多人的视野,它把现实世界里的各种不确定事件,选举结果、经济数据、体育比分、甚至天气变化,拆解成一个个可交易的“是/否”或“多少”结果,让你的观点直接变成可买卖的资产,这些事件不再是空谈看法,而是用钱投票、用钱赚钱,现在参与度最高的两个平台是Polymarket和Kalshi,它们各有侧重,也各有拥趸,投资者在选择时,通常会从安全性、事件多样性、流动性、手续费、监管合规等维度来权衡,找到最适合自己的那一个。

预测市场的核心逻辑其实并不复杂,本质上就是把现实世界里的一个结果,做成“会发生”和“不会发生”两种合约,让市场自己用价格来表达判断强弱,价格越接近1,代表越多人觉得这件事会发生,越接近0,代表反过来,参与者不是下注,而是在买卖判断本身。
这类市场最早在加密圈内部流行,但随着参与人数增加、交易量放大、平台成熟度提升,已经逐步形成独立赛道,不再只是链上实验。
预测市场是怎么运转的
预测市场允许用户依据现实事件进行交易,比如宏观数据、政策决策、体育比赛、科技事件等,每一个事件都会被拆成标准化的结果合约,买入哪一边,就等于表达你对结果的判断。
合约的价格在0到1之间波动,价格变化本身就像一张实时概率表,市场里的人不断用资金投票,形成共识,事件一旦有明确结果,正确的一方结算为1,另一方归零,规则直观,也容易理解。
这种模式让很多原本只能靠新闻、民调、传言来判断的事情,第一次有了量化的市场反馈,也正因为这样,预测市场逐渐被当成一种信息聚合工具来看待。
Polymarket的运行方式
Polymarket是一个完全建立在区块链上的预测市场,核心特征就是去中心化和钱包直连,用户使用USDC参与交易,不需要把资金交给平台托管。
用户连接非托管钱包后,把USDC转入链上,直接买卖“是”和“否”的结果份额,每一个结果都对应代币化资产,价格实时变化,结算依赖链上规则和预言机,资金始终掌握在自己手里。

这种结构让Polymarket非常适合反应快、话题变化快的事件,新闻刚出现,市场就能迅速建立,参与者来自全球,话题跨度也很大,从宏观事件到科技圈、文化圈都有覆盖。
Kalshi的运行方式
Kalshi走的是另一条路线,更接近传统金融体系里的衍生品交易所,使用美元结算,账户体系完全中心化,所有用户都需要完成身份验证。

用户通过银行转账或卡片入金,账户里显示的是美元余额,下单方式和常见交易所类似,可以用市价单、限价单,所有清算和结算都由平台处理,规则高度标准化。

Kalshi的重点放在宏观和政策相关事件上,比如经济数据、政策决策、选举结果等,产品设计偏稳健,也更容易被机构和传统资金接受。
Polymarket和Kalshi的主要差别
这两个平台虽然都叫预测市场,但底层逻辑差异很大,一个偏链上,一个偏传统金融。
| 项目 | Polymarket | Kalshi |
|---|---|---|
| 核心结构 | 链上、去中心化、USDC结算 | 中心化、美元结算 |
| 资金控制 | 用户自持钱包 | 平台托管 |
| 访问方式 | 钱包直连,全球参与 | 账户体系,身份验证 |
| 市场节奏 | 快速生成、快速结算 | 节奏偏稳、规则明确 |
| 使用体验 | 更偏加密用户 | 更接近传统交易所 |
市场类型和流动性表现
Polymarket的市场更像互联网讨论区,热点出现得快,消失得也快,流动性集中在关注度高的话题上,社交平台的讨论热度经常直接反映到价格变化中。

Kalshi的市场更集中在结构化事件上,参与者预期相对稳定,交易节奏更慢,但单一市场的深度往往更扎实。

费用结构的差异
Polymarket不收平台层面的交易费,成本主要来自链上网络费用和买卖价差,频繁交易的成本相对可控,前提是熟悉钱包和链上操作。
Kalshi采用传统交易所的收费方式,每笔交易和结算都会产生费用,资金进出也有固定流程,整体更清晰,但不属于低摩擦模式。
合规与使用范围
Polymarket的链上属性带来高度自由,也伴随合规边界的不确定性,不同地区的使用体验可能存在差异。
Kalshi从一开始就建立在明确监管框架下,规则透明,流程标准化,更适合偏好确定性的用户。
安全性和风险结构
Polymarket的优势是链上透明,所有资金流向和结算逻辑都能被验证,但同时也需要用户自行承担钱包安全、合约风险等问题。
Kalshi采用中心化托管,账户规则清晰,风险控制更接近传统金融,但也存在系统延迟、操作限制等情况。
更适合什么样的人
更适合使用Polymarket的情况
1、熟悉加密钱包和链上操作
2、希望参与全球事件,不受地域限制
3、看重资金自控和灵活性
更适合使用Kalshi的情况
1、偏好美元体系和账户化体验
2、更重视规则清晰和流程稳定
3、主要关注宏观和结构化事件
不少经验型用户会根据事件类型同时使用两种平台,把不同工具放在合适的位置上。






