9 月 2 日，KTX 举办预测市场专题 Twitter Space，邀请预测市场专家和专业交易员，共同讨论预测市场当前的交易机会、新手常见误区、不同资金规模下的仓位策略，以及 AI 将如何影响预测市场的发展。
- KTX Live 日期：2026年 9月 2日
- 形式：推特语音Space
- 嘉宾：
Martin，Foregate预测市场资深交易员
Iverson，KTX 预测市场负责人
Levi，美股 & 币圈全职交易员工
- 媒体合作伙伴：MyToken
Martin 长期参与赛事盘、事件盘和价格预测，并有从数百 USDT 到数万 USDT 账户的实盘经验；Iverson 目前负责 KTX 预测市场，希望通过交易所账户体系降低钱包、跨链等使用门槛；Levi 则主要专注于预测市场交易员教育与策略体系搭建。
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世界杯热度过去后，预测市场还有哪些机会？
世界杯等超级事件结束后，预测市场的成交热度确实有所回落，但三位嘉宾都认为，这并不意味着用户正在离开，而是交易需求正在从“超级事件驱动”走向更加常态化和多元化。
Martin 认为，预测市场已经远远不止体育赛事。足球、网球、篮球、电竞、BTC 和 ETH 等 Crypto 市场、美联储利率、娱乐热点等，都可以形成持续的交易机会。对于交易员而言，世界杯结束反而意味着不能再只依赖一个大型事件，而需要找到自己真正熟悉的细分领域。
Iverson 则提到，世界杯之后，用户正在转向 MLB、网球等金额更小、结算更快的市场。长期来看，体育、Crypto 和政治仍是核心类别，而股票、科技、天气、游戏等长尾市场也在逐渐扩展。
他认为，预测市场真正交易的并不是某一届世界杯，而是持续变化的信息差。只要新信息每天都在产生，就会不断出现新的概率和新的交易机会。
Levi 则从交易机会的角度，把当前值得关注的市场分成三类：一是 Fed 利率预期、CPI、非农以及 Crypto 短周期波动等宏观与市场事件；二是科技公司发布会、AI 模型更新、地缘政治谈判等突发事件；三是 Crypto 日内价格和体育常规联赛等高频长尾市场。
预测市场已经很卷了，为什么还会不断出现新平台？
面对“赛道是否已经饱和”的问题，嘉宾普遍认为，预测市场实际上还处在用户扩张阶段。
Martin 指出，目前真正使用过预测市场的人仍然有限，而且不同预测类别之间差异非常大。政治、体育、电竞和娱乐拥有不同的用户群体、交易频率和产品需求，因此很难由一家平台完全覆盖。
他认为，Crypto 交易所过去不断把股票、贵金属等传统金融资产带进链上，而预测市场则更进一步，把经济、娱乐、体育乃至社会热点本身转化成可以被定价和交易的信息资产。
Iverson 更强调预测市场的“破圈能力”。相比钱包、Gas、跨链、DeFi 等传统 Web3 产品，预测“足球谁赢”“BTC 会不会到某个价格”“美联储会不会降息”对普通用户来说更加直观。
因此，未来各个平台真正竞争的，并不仅仅是谁能抢到现有 Crypto 用户，而是谁能够让更多原本不会参与 Web3 的用户第一次进入预测市场。
新手第一笔交易，最容易亏在哪里？
对于新手而言，最常见的问题未必是“预测错了”。
Martin 认为，很多新手真正亏钱的原因是过度相信自己的判断，并在市场波动时追涨杀跌。尤其在足球等实时变化较快的市场中，价格可能短时间内频繁变化，一旦被短期走势影响，很容易从事件判断变成情绪交易。
Iverson 和 Levi 则都特别强调了规则与结算口径。
预测市场标题看起来往往很简单，但最终如何结算，取决于平台事先规定的截止时间、数据来源以及 Yes / No 的具体条件。即使用户对现实事件的方向判断正确，如果没有满足平台定义的结算规则，也可能得到完全不同的结果。
Levi 举例称，一个市场可能预测“某项提案是否会在周三前通过”，但结算标准要求以正式签发文件为准。即使媒体已经报道“通过”，只要官方文件尚未签发，最终结算依然可能不同。
换句话说，预测市场交易的不是用户自己理解中的现实事件，而是结算条款所定义的那个事件。
此外，Iverson 也提醒新手，预测市场并不等于“买完以后等开奖”。
如果 Yes 的价格从 0.40 涨到 0.70，只要市场仍有流动性，用户就可以在事件最终结算前卖出仓位，捕捉中间的概率变化。对交易者来说，预测市场既可以交易最终结果，也可以交易事件发生概率在过程中的变化。
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只有 100 USDT，应该怎么玩？
小资金阶段，三位嘉宾的共同思路都是：不要过度集中，而是利用有限本金增加试错次数。
Iverson 表示，如果只有 100 USDT，他更倾向于拆成大量 1 USDT 左右的小仓位，重点参与当天、三天或者一周内能够结算的短周期市场，以及体育和电竞等结果较快的类别。
对小资金而言，最大的价值不一定是短时间内赚多少钱，而是通过更多交易样本找到自己真正具备优势的领域——究竟是体育、Crypto，还是宏观事件。
Levi 的策略则更加偏向高盈亏比。他认为，小资金可以关注 BTC 极短周期价格预测等“短、平、快”的市场，用较小本金寻找弹性更高的机会。
Martin 同样认为，小资金在参与一些深度较薄、趣味性较高的市场时拥有一定优势，因为资金体量较小，对流动性的要求没有那么高。
仓位变大以后，真正变化的是什么？
当资金从几百 USDT 上升到 1 万甚至更高时，交易逻辑也开始发生变化。
Martin 认为，大资金首先要考虑的不再是“这一笔能赚多少”，而是“如果判断错了，我能不能承受”。这意味着交易者需要建立更明确的仓位管理和选盘标准，并更多采用分批建仓、分批减仓的方式。
Iverson 则强调流动性的重要性。1 万 USDT 可能很容易进入一个市场，但当资金达到 100 万 USDT 时，如果直接一次性买入，很可能自己就把价格推高。
因此，大资金除了判断事件本身，还必须考虑盘口够不够深、滑点有多大、能否分批成交，以及最后能不能顺利退出。
Levi 将这种变化概括为“流动性边界与赔率思维的变化”。
在他看来，小资金可以追求高盈亏比和资金弹性，而大资金则需要优先考虑高流动性市场、概率优势、套利机会和整体回撤控制。
如果有 10,000 USDT，资金应该如何配置？
当资金达到 10,000 USDT 时，三位嘉宾都不建议把全部本金集中在一个市场。
Martin 会将资金划分为高频仓、核心仓和机会仓：其中一部分参与短周期市场，一部分配置在自己真正熟悉且流动性较好的核心市场，剩余资金则保留等待更好的机会。
Iverson 的思路是 5:3:2。
其中 50% 用于自己认为概率较高的市场，30% 用于金融、科技、体育或电竞等自己真正熟悉的领域，剩余 20% 继续采用小资金的打法，参与短周期、高赔率机会。
不过他特别强调，高概率不等于固定收益。即使一个事件看起来“几乎不可能发生”，一旦小概率事件真正出现，大仓位仍然可能面临明显损失。
Levi 则更加偏向套利交易。
他会拿出约 1,000–2,000 USDT 参与高盈亏比市场，其余资金则用于监控不同预测平台之间，或者预测市场与永续合约、期权等衍生品之间的定价偏差。
对于资金规模更大的交易者来说，与其单纯不断“猜对结果”，寻找不同市场之间的价格错位，可能是一种更加系统化的资金使用方式。
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AI 能否真正提高预测市场胜率？
AI 是此次 Space 中另一个重要讨论方向。
Martin 认为，AI 最大的优势是信息聚合速度、概率计算以及执行纪律。它可以快速处理大量信息，并比较“市场隐含概率”和交易者独立判断之间的偏差，从中寻找潜在机会。
特别是在价格预测、高频体育赛事等短周期市场中，AI 可以明显提高信息处理效率；而在复杂的长期事件上，人类研究和 AI 辅助结合可能更加合适。
Iverson 则认为，AI 最重要的价值不一定是替用户“猜答案”，而是帮助用户先把市场看懂。
面对金融、体育、Crypto 或电竞等陌生领域，AI 可以帮助用户整理事件背景、关键数据以及最新变化，进一步辅助判断入场价格、仓位大小，以及什么时候止盈止损。
KTX 预测市场未来也计划进一步向 AI Skill 方向发展。理想情况下，用户只需要告诉 AI 自己有多少资金、能够承受多大风险、对哪些领域感兴趣，AI 就可以协助筛选市场、解释逻辑并提供策略参考。
Levi 则更关注 AI 对交易机会的筛选能力：利用 AI 持续监控不同市场，再结合历史数据进行胜率复盘，从大量事件中找出更符合自身策略的交易机会。
到 2026 年，预测市场靠什么真正留下用户？
随着越来越多平台进入预测市场，单纯增加市场数量已经很难形成长期优势。
Martin 认为，后来者想吸引普通用户，需要让预测市场从冷冰冰的金融工具变得更具娱乐和社交属性。高频、短周期、有趣，同时拥有足够丰富的预测标的，可能更容易让小资金用户长期参与。
Iverson 则认为，核心仍然是降低三个成本：进入成本、理解成本和交易成本。
用户不应该为了参与预测市场重新学习钱包、跨链和 Gas；事件在预测什么、怎么结算、当前价格意味着什么，也应该能够快速理解；同时，小资金应该有能力参与，而不是一开始就面对较高的资金门槛。
在他看来，预测市场未来可能逐渐形成一种“内容 + 信息 + 概率 + 交易”的混合产品形态：用户先通过内容了解到一个事件，再看到市场给出的概率，随后自然产生交易行为。
Levi 则认为，低摩擦、内容和交易员教育实际上是一个完整的用户链路。
低摩擦让用户能够进入，内容帮助用户理解和产生兴趣，而交易教育决定用户能不能长期留下。
如果用户进入市场后始终只是盲目交易和持续亏损，那么无论产品多简单、内容多有趣，都很难形成真正的长期留存。平台最终仍然需要帮助用户建立概率、赔率、风险和资金管理意识。
从“猜结果”走向概率交易
从此次 Space 的讨论可以看到，预测市场正在从大型事件驱动的产品，逐渐发展成更加日常化的信息交易市场。
对于小资金而言，重点是通过更多低成本试错寻找自己的优势；随着资金规模扩大，流动性、滑点、回撤和仓位管理的重要性明显上升。
而 AI 的加入，则可能进一步降低信息分析和策略执行的门槛。
下一阶段，预测市场平台竞争的或许不只是“谁有更多市场”，而是谁能够让用户更容易理解概率、更科学地管理资金，并最终形成属于自己的交易方法。
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