2 月 12 日，ApeX 舉辦了一場 AMA，深入探討當代交易中最引人關注的問題之一： AI 是否真的能在預測市場中帶來優勢？
我們邀請了 PolyPredict AI（一款 AI 驅動的預測市場掃描器）與 Solulu（一個穩定幣效用生態）兩方創辦人，共同解析交易者如何把資訊優勢轉化為實際收益。討論內容橫跨套利機制到行為心理學，乾貨滿滿，不分享可惜。
以下是我們得到的洞察。
小組成員
Yaya（主持人，ApeX Protocol）
Jilong（PolyPredict AI 創辦人）
Ethan（PolyPredict AI 聯合創辦人）
Si Cheng（量化交易員 & ApeX 商務拓展）
Freya（Solulu 全球 BD 負責人）
AI 真的能勝過人類交易者嗎？
Yaya 開場便拋出關鍵問題： AI 工具與預測市場是否真的能讓普通交易者獲得優勢，還是只會讓事情變得更複雜？
Jilong的回答相當細緻，他將問題拆成三個層次。
單一事件市場
針對選舉、天氣預測或體育賽事這類特定事件，你需要的是領域專業知識、可靠的資料來源，以及完善的分析框架。在這些細分領域中，一位頂尖的人類專家可能仍然能勝過通用型 AI 模型。
但關鍵在於：AI 透過提供結構化、無情緒的分析框架，能穩定擊敗約 90% 的普通交易者。
即時價格類市場
在預測價格區間（例如：BTC 是否會落在 90,000 至 95,000 美元之間）時，AI 具有明顯優勢。人類通常只能猜方向，而要精確計算不同區間的機率分佈，則是量化模型的強項。
這種任務不是 ChatGPT 這類模型能勝任的，而是需要專門打造、並以訂單簿資料餵養的量化模型才能做到。
市場掃描
這正是 AI 能擊敗 99.9% 人類的領域。沒有任何交易者能同時監控橫跨政治、體育、加密、時事等數千個預測市場，並從中找出定價錯誤。 AI 則能 24 小時不間斷掃描，挖掘人類永遠不可能手動發現的機會。
Jilong舉了一個具體例子：在 AMA 直播當下，對「川普會在 3 月 30 日前不再擔任總統」下注 “否” 的年化收益率高達 22.6%。46 天內出現彈劾或提前去職的機率極低，但市場卻給出如此高的收益率。
這類「價值缺口」在數千個市場中每天都在出現，但人類根本無法同時追蹤與辨識它們。
價值缺口方法論
本次討論中最具實用性的框架之一，是 PolyPredict 用來發現交易機會的方法。
公式：價值缺口（Value Gap） = | 市場現價 − AI 計算的公允價值 |
AI 並不只是預測哪一方會贏，而是根據可用資料計算出公允機率應該是多少，再把這個公允值與市場實際定價相比。 差值，就是你的優勢。
風險控制應用：交易者可以依據這個「缺口」設定個人規則，例如：「只有在 AI 偵測到 20% 以上的價值缺口時才進場。」
這相當於內建安全邊際，就像傳統價值投資者只在股票被大幅低估時才買入一樣。
Jilong說明這套方法可以支援多種風險偏好：
套利策略：低風險、低收益。尋找「買下 Yes + No 的總成本低於 1 美元」的市場。
保守策略：買入高勝率事件，當 AI 證實市場定價合理時進場 （例如：英超領先極多的隊伍奪冠——市場已高度一致，風險低）。
進取策略：瞄準 AI 認為群眾「看錯」的市場。如果市場給某事件 5% 機率，但你的模型算出 25%，你就擁有潛在 5 倍優勢（5x edge）。這類策略會更常輸，但贏一次的回報能彌補所有虧損。
將預測轉化為 DEX 上的交易
Si Cheng分享了他在去中心化交易所上執行預測市場訊號的實用流程。
步驟 1：分類預測類型。是政治？體育？還是加密相關？不同領域需要不同的分析方法。
步驟 2：檢查賠率。查看當前市場定價，並與你自己推算的機率做比較。
步驟 3：辨識機會類型。
流動性套利：如果買下「Yes」+「No」的總成本低於 1 美元，就是無風險收益。 雖然罕見，但非常值得持續掃描。
時間衰減策略（Time-Decay Plays）：找出高勝率、短週期、看似「無聊」的賭注。例如只剩 15 天、而「No」幾乎篤定時， 雖然絕對收益小，但年化收益可能超過 20%。
核心洞察：預測市場的勝率往往比永續合約投機更高，因為某些事件的可預測性（例如政治人物任期只剩兩週，幾乎不可能突然下台） 遠遠高於代幣價格的走勢。
LLM 與量化模型：用對工具才有效
Jilong提出了一個非常重要、能糾正常見誤解的技術區分：
不要用 ChatGPT 看價格圖。
大型語言模型（LLM）並不是為了視覺辨識 K 線、 或高速對價格歷史進行數學回歸而設計的。 若你想預測即時價格波動， 你需要的是以訂單簿資料驅動的傳統量化模型。
LLM 真正擅長的是敘事驅動型事件。
對於選舉、監管決策、地緣政治等事件類市場，像 Gemini Pro 這類推理模型非常擅長：
分析新聞
判讀社群情緒
解讀文件與敘事脈絡
PolyPredict 的系統結合兩種優勢：
價格類預測：用量化模型
事件類預測：用 LLM
最終整合在同一介面中， 將最佳機會統一呈現給交易者。
「剛性止盈」策略
來自 Solulu 的 Freya 提出了一個行為金融概念，全場專家都深有同感。
問題所在：許多交易者帳面上有獲利，但最終又被市場收回。 貪婪、心態失衡、情緒化交易，會侵蝕那些原本已到手、卻從未真正落袋的收益。
解決方式：利用穩定幣消費作為「剛性止盈」機制。
透過像 Solulu 的 U-Card 這類工具，交易者可以把收益直接轉換成現實世界的消費—— 咖啡、機票、奢侈品、日常開銷皆可。
核心洞察是：把盈利花掉，能將資金從交易帳戶中「實體移除」，避免因一次糟糕的交易又全數吐回去。
Freya 將此稱為完成「交易閉環」。賺到錢只是方程式的一半；真正將收益變成生活品質的提升，才是累積財富的交易者與只是反覆輸贏的交易者之間的分水嶺。
AI 的真正優勢是掃描，而不是預測。
雖然 AI 的預測準度能匹敵甚至超越大多數人類，但它壓倒性的優勢在於能同時監控數千個市場，找出人類必然會錯過的機會。
交易「價值缺口」，而不是交易結果。專注於市場現價與公允價值差距明顯的標的，這種安全邊際邏輯適用於各種風險偏好。
用對工具做對事。價格預測 → 用量化模型 敘事／事件預測 → 用 LLM 兩者不能混為一談。
把盈利鎖住。可考慮將收益轉成穩定幣並用於現實消費，這是心理層面與實際層面的「剛性止盈」，能有效避免把賺到的錢又輸回市場。
預測市場的勝率有時優於永續。當事件結果的可預測性高於價格走勢（例如短期、近乎確定的事件），預測市場往往能提供更高的風險調整後報酬。
