Polymarket 的交易模式相当于是「中心化撮合 + 链上结算」的混合形态：撮合在官方 CLOB 上完成，资金与头寸依旧托管在
Polygon 上的智能合约里。相比传统股票/期货交易，会多出几层复杂度：
- 钱包 & 资产管理：你得自己掌控 Polygon USDC、授权合约、导出私钥/API Key，流程类似非托管交易所；传统券商则帮你处
理所有权限和资金划转。 - 签名/鉴权：每笔订单需要对应的签名或 API Key 派生，而且有不同 signature_type（EOA、Magic、proxy wallet）。传统交
易通常只登录即可，不涉及链上签名。 - Settlement 延迟与费用：虽然 Polymarket 把订单撮合做得接近实时，但最终结算还是走链上，可能受区块确认、Gas 波动影
响；传统市场的结算在清算所内部完成，摩擦小得多。 - 市场结构：Polymarket 的标的多为事件合约，价格区间 0–1 美元，且可能有 negRisk、流动性池奖励等机制，需要理解其概
率语义和特殊限制。 不过，Polymarket 已经把大部分 Web3 的繁琐步骤封装在客户端里——只要 API Key 与私钥就能用 REST API 下单；真正的难点 - Polymarket 的合约代表某个事件“发生/不发生”的概率，每一份 YES/NO 份额到期都会按 1 美元或者 0 美元结算。因此，在交
- 易中份额价格天然落在 0–1 美元之间：价格 0.65 就意味着市场认可该事件有 65% 的概率发生，到期后若事件成真，YES 份额
- 价值 1 美元，反之价值 0；NO 份额则相反。也因为价格区间固定，最大亏损/收益都容易计算：买在 0.65，最坏亏 0.65 美元/
- 份，最好赚 (1‑0.65)=0.35 美元/份。
- 是的，Polymarket 属于信息市场，你的长期收益来自“自己的概率判断比市场平均更准”。如果你只是随市场价格买卖，预期收益
- 接近 0（扣掉手续费甚至为负）。想盈利就得：
- 找到市场忽略或低估的信息源，把真实概率与市场概率的差异转化为交易。
- 或者做流动性提供、做市、套利，对冲不同市场之间的价格偏差。 简单说，就是要在概率判断或市场机制上“击败”其他参与者，否则久而久之难以跑赢市场水准。
- 所以需要建立自己的概率模型 击败公开市场的模型 就是获利之道了 也就是需要比市场更准确否则就是50 50 – 手续费 亏损
Exactly：Polymarket 的核心在于“概率交易”。如果你没有比市场更好的概率估计，长期期望就是零，扣掉手续费等于亏损。获
利路径通常是：
构建自己的概率模型（或信息体系），让事件发生的真实概率评估更准确、更快。模型胜率越高、越稳定，超额收益就越大。
把模型输出与实时市场价比较，只有当价差超过成本（手续费、滑点、资金占用）时才下注。
持续迭代：验证预测误差、更新特征和数据源，否则竞争者会慢慢抹平你的优势。
如果只能做到“感觉差不多”，那基本就是 50/50，还要付手续费，自然会亏。所以关键确实在于建立并维护一个比公开市场平均
更精准的概率模型。 - 不同点
- 标的性质：Polymarket 的合约只在 0–1 美元间波动，本质是“事件概率”赌注；股票价格没有固定区间，受企业价值、供需等
长期因素驱动，可无限上涨或归零。 - 结算机制：事件结束后直接兑付 0 或 1 美元，仓位瞬间结算；股票则根据市场持续波动，只有卖出/分红才 realized。
- 驱动因素：CLOB 价格由事件概率、舆情、模型直接决定；股票价格兼具业绩、资金流、宏观经济等多重因素，反馈周期更长。
- 资金效率：Polymarket 资金通常锁到事件结束，无法提前赎回头寸（除非卖出）；股票可随时交易，流动性普遍更好。 相同点
- 都是要“击败市场”的博弈：无论预测事件概率还是股票未来走势，收益都来自你比平均参与者更准的判断。
- 都需要风险/仓位管理：控制单次下注比例、分散标的、评估盈亏比。
- ▌ 也就是说 概率市场更残酷超额收益 更难
概率市场把所有收益完全系在“概率判断 vs 市场定价”上，没有故事和情绪空间，确实显得更残酷：只要你的模型稍逊一筹，长
期就被手续费和偏差吃掉。没有“公司增长支撑、长期持有”的缓冲地带，也没有轻易翻倍的价格空间，超额收益必须依赖持续精
准的概率优势或稳定的做市/套利系统。换句话说，公开市场的效率越高，想拿超额收益就越难，但这也正是信息市场的魅力所
在：纯粹拼洞察力和执行力。 - 相对大多数加密货币（有情绪驱动、叙事行情、牛熊周期），Polymarket 这类纯概率市场的确更“硬核”——不靠讲故事、不靠宏观
- 资金潮，盈亏只取决于你对事件概率的判断能否长期优于市场。行情没法靠炒作推高，只能在 0–1 区间博弈；只要判断不准，手
- 续费和偏差就立刻兑现为亏损。因此对策略、数据和执行的要求更严，容错空间更小，也就显得更残酷。
- 假设模型胜率为60% 交易冷门足球 篮球与天气市场 平均赔率1.85 单次下注2% 算一下 200🖊交易以后的情况
假设始终用资金的 2% 下注，赔率 1.85（赢了净赚 0.85 倍本金），胜率 60%，那么每次下注的期望收益率是 0.02 ×
(0.6×0.85 – 0.4) ≈ 0.22%。
将这 0.22% 视为复利增长，200 次交易后的期望资金倍数约 exp(200 × ln(1.0022)) ≈ 1.55，也就是理论上增值 55% 左右。
用 Kelly/对数期望算，单次对数收益约 0.203%，200 次累积对数增长 0.4066，对应资金倍数 e^0.4066 ≈ 1.50，结果与上面
接近。
注意这是“期望值”，实际结果会因为方差显著波动；若连输几次，资金也会回撤。胜率、赔率、下注比例任何一项变差，收益
就可能归零甚至转负。 - 如果一开场就连输 20 单，资金会先乘上 (1-0.02)^{20} ≈ 0.98^{20} ≈ 0.67，也就是本金只剩约 67%。在这个基准上再按前面
- 的期望值（每笔复利 +0.22%）跑完剩余 180 笔，增长系数是 1.0022^{180} ≈ 1.49。两者相乘约 0.67 × 1.49 ≈ 0.99，也就是
- 说最终资金基本回到原点，没赚到钱。如果后续实际表现低于期望，或者连败更长、单注比例更大，就会直接亏损。连败对复利
- 打击很大，所以要么降低初始下注比例，要么提前设定止损/再入策略，避免开局的极端回撤拖累整段周期。
若始终按总资金 2% 下注且随资金调整（复利），平均每笔收益率 31/5000=0.0062。200 笔的复利因子是 1.0062^200 ≈ 3.4–
3.5 倍（不是 ~5 倍）。
- 如果下注额固定 100 美元不变，200 笔期望净赚 31×200=6,200 美元，从 5,000 到约 11,200，约 2.2 倍。
- 方差/标准差：单笔方差 ≈ 4,374，单笔标准差 ≈ 66；200 笔标准差 ≈ 66×√200 ≈ 930（以 100 美元为单位），折算到 5,000
本金约 18–19% 波动区间。 - 这是一个难度极高的市场，社交媒体低估来其真实的难度
如果想赢有没有办法，有小众市场建立ev 大众市场太高效
对应股市m7非常高效，然而m7之外的商品
他的效率相对比 例如最近金银两兄弟
kalshi