Agen Pasar Ramalan: Perbatasan Baharu dalam Integrasi Kripto dan AI

Penulis：0xjacobzhao

Dalam laporan serien Crypto AI sebelum ini, kami terus menekankan pandangan: skenario paling bernilai aplikasi praktikal dalam bidang kripto semasa ini terutamanya berpusat pada pembayaran stablecoin dan DeFi, manakala Agent merupakan antaramuka utama industri AI kepada pengguna. Oleh itu, dalam trend penggabungan Crypto dan AI, dua lintasan paling bernilai ialah: AgentFi dalam jangka pendek berdasarkan protokol DeFi yang sudah matang semasa ini (strategi asas seperti pinjaman dan penggalian likuiditi, serta strategi lanjutan seperti Swap, Pendle PT, dan arbitrase kadar dana), dan Agent Payment dalam jangka menengah hingga panjang yang berpusat pada penyelesaian stablecoin serta bergantung kepada protokol seperti ACP/AP2/x402/ERC-8004.

Pasaran ramalan telah menjadi trend baharu yang tidak boleh diabaikan pada tahun 2025, dengan jumlah perniagaan tahunan meningkat dari sekitar US$9 bilion pada tahun 2024 kepada lebih daripada US$40 bilion pada tahun 2025, mencatatkan pertumbuhan tahunan melebihi 400%. Pertumbuhan ketara ini didorong oleh beberapa faktor: permintaan akibat ketidakpastian peristiwa politik makro, kedewasaan infrastruktur dan model perniagaan, serta kejayaan dalam persekitaran peraturan (kemenangan kes Kalshi dan kembalinya Polymarket ke Amerika Syarikat). Agen pasaran ramalan muncul sebagai bentuk awal pada awal tahun 2026, berpotensi menjadi bentuk produk baharu dalam bidang agen dalam setahun ke depan.

Pasaran ramalan ialah mekanisme kewangan yang memperdagangkan hasil peristiwa masa depan, di mana harga kontrak secara esensial mencerminkan penilaian kolektif pasaran terhadap kebarangkalian berlakunya peristiwa tersebut. Keberkesanannya berasal dari gabungan kebijaksanaan kumpulan dan insentif ekonomi: dalam persekitaran anonim dengan pertaruhan wang benar, maklumat yang tersebar diintegrasikan dengan pantas menjadi isyarat harga yang diimbangkan mengikut keinginan modal, dengan begitu mengurangkan kebisingan dan penilaian palsu secara ketara.

Grafik trend jumlah perdagangan pasaran ramalan

Sumber data:Dune Analytics (ID Kueri: 5753743)

Pada akhir 2025, pasaran ramalan hampir sepenuhnya didominasi oleh duopoli Polymarket dan Kalshi. Menurut statistik Forbes, jumlah transaksi keseluruhan pada 2025 mencapai sekitar US$44 bilion, dengan Polymarket menyumbang sekitar US$21.5 bilion dan Kalshi sebanyak US$17.1 bilion. Data mingguan Februari 2026 menunjukkan bahawa jumlah transaksi Kalshi (US$25.9B) telah melebihi Polymarket (US$18.3B), mendekati 50% pangsa pasaran; Kalshi berjaya memperluaskan operasinya dengan cepat berkat kemenangan undang-undangnya dalam kes kontrak pilihan raya, keunggulan awal dalam kepatuhan pasaran ramalan sukan AS, serta ekspektasi peraturan yang lebih jelas. Kini, lintasan perkembangan kedua-duanya telah menunjukkan perbezaan yang jelas:

• Polymarket menggunakan arsitektur CLOB hibrida dengan mekanisme penyelesaian terdesentralisasi, "pencocokan off-chain, penyelesaian on-chain", untuk membangun pasaran berlikuiditi tinggi, tanpa kepercayaan, dan global; selepas kepatuhan kembali ke Amerika Syarikat, ia membentuk struktur operasi dwi-trak, "dalam negara + luar negara";
• Kalshi mengintegrasikan sistem kewangan tradisional, menghubungkan API kepada broker eceran utama, menarik penyedia pasaran Wall Street untuk terlibat secara mendalam dalam perdagangan kontrak makro dan data, produknya tertakluk kepada proses pengawasan tradisional, permintaan jangka panjang dan kejadian tak terduga relatif lembap.

Selain Polymarket dan Kalshi, pesaing utama dalam bidang pasaran ramalan terutamanya berkembang melalui dua lintasan:

• Pertama, laluan pengedaran yang selaras dengan peraturan, dengan memasukkan kontrak peristiwa ke dalam sistem akaun dan penyelesaian yang sedia ada oleh broker atau platform besar, memanfaatkan cakupan saluran, kelayakan selaras dengan peraturan, dan kepercayaan institusi untuk membina kelebihan (seperti Interactive Brokers × ForecastEx dengan ForecastTrader, FanDuel × CME Group dengan FanDuel Predicts), dengan kelebihan yang ketara dalam segi kepatuhan dan sumber, tetapi produk dan skala pengguna masih pada peringkat awal.
• Kedua ialah laluan asli Crypto di rantai, diwakili oleh Opinion.trade, Limitless, dan Myriad, yang memanfaatkan penambangan poin, kontrak jangka pendek, dan pengagihan media untuk pertumbuhan pantas, menekankan prestasi dan kecekapan modal, tetapi kelestarian jangka panjang dan ketahanan pengurusan risiko masih perlu dibuktikan.

Laluan-laluan tradisional yang selaras dengan kewangan konvensional dan kelebihan prestasi asli kripto bersama-sama membentuk suasana persaingan pelbagai dalam ekosistem pasaran ramalan.

Pasaran ramalan kelihatan serupa dengan perjudian dan pada dasarnya adalah permainan jumlah nol, tetapi perbezaan utama antara keduanya terletak pada adanya eksternaliti positif: melalui perniagaan wang sungguhan untuk mengumpulkan maklumat yang tersebar, menentukan harga awam untuk peristiwa nyata, dan membentuk lapisan isyarat yang bernilai. Trennya sedang berpindah dari permainan kepada "lapisan kebenaran global" — dengan penyertaan institusi seperti CME dan Bloomberg, kebarangkalian peristiwa kini menjadi metadata keputusan yang boleh dipanggil secara langsung oleh sistem kewangan dan perniagaan, memberikan kebenaran pasaran yang lebih tepat masa dan boleh diukur.

Dari segi status regulasi global, laluan kepatuhan pasaran ramalan sangat berbeza. Amerika Syarikat adalah satu-satunya ekonomi utama yang secara jelas memasukkan pasaran ramalan ke dalam kerangka regulasi derivatif kewangan, manakala pasaran seperti Eropah, British, Australia, dan Singapura secara umum menganggapnya sebagai perjudian dan cenderung memperketat regulasi, sementara China, India, dan lain-lain melarangnya sepenuhnya. Ekspansi global pasaran ramalan di masa depan masih bergantung pada kerangka regulasi setiap negara.

Agen Pasar Prediksi kini memasuki peringkat awal pelaksanaan, dan nilainya bukan terletak pada “AI meramal lebih tepat”, tetapi pada penguatan kecekapan pemprosesan maklumat dan pelaksanaan dalam pasar prediksi. Pasar prediksi pada dasarnya adalah mekanisme pengumpulan maklumat, di mana harga mencerminkan penilaian kolektif terhadap kebarangkalian peristiwa; ketidakefisienan pasaran sebenar berasal daripada ketidaksimetrian maklumat, likuiditi, dan batasan perhatian. Lokasi yang sesuai bagi Agen Pasar Prediksi ialah Pengurusan Portfolio Kebarangkalian yang Boleh Dilaksanakan (Executable Probabilistic Portfolio Management): mengubah berita, teks peraturan, dan data rantai menjadi penyimpangan harga yang boleh disahkan, untuk melaksanakan strategi dengan lebih cepat, lebih disiplin, dan berkos rendah, serta menangkap peluang struktural melalui arbitrase antara platform dan pengurusan risiko portfolio.

Agen pasaran ramalan yang ideal boleh diabstrakkan sebagai arsitektur empat lapisan:

• Lapisan maklumat menghimpun berita, media sosial, data rantai, dan data rasmi;
• Lapisan analisis menggunakan LLM dan ML untuk mengenal pasti harga yang salah dan mengira Edge;
• Strategi lapisan menukar Edge menjadi posisi melalui formula Kelly, pembinaan posisi bertahap, dan pengurusan risiko;
• Lapisan pelaksanaan menyelesaikan tempahan pasaran pelbagai, pengoptimuman slippage dan Gas, serta pelaksanaan arbitrage, membentuk kitaran automatik yang cekap.

Berbeza dengan persekitaran perdagangan tradisional, pasaran ramalan mempunyai perbezaan ketara dalam mekanisme penyelesaian, likuiditi, dan taburan maklumat, dan tidak semua pasaran serta strategi sesuai untuk pelaksanaan automatik. Inti agen pasaran ramalan ialah sama ada ia diperlengkapi dalam skenario yang mempunyai peraturan jelas, boleh dikodkan, dan selaras dengan kelebihan strukturannya. Berikut akan menganalisis dari tiga aras: pemilihan penanda, pengurusan posisi, dan struktur strategi.

Pilihan pasaran ramalan

Tidak semua pasaran ramalan mempunyai nilai boleh diperdagangkan; nilai penyertaannya bergantung kepada: kejelasan penyelesaian (adakah peraturan jelas dan sumber data unik), kualiti likuiditi (kedalaman pasaran, spread, dan volume perdagangan), risiko dalaman (tingkat ketidaksamaan maklumat), struktur masa (masa tamat dan ritma peristiwa), serta kelebihan maklumat dan latar belakang profesional peserta sendiri. Hanya apabila kebanyakan dimensi memenuhi keperluan asas, pasaran ramalan mempunyai asas penyertaan, dan peserta sepatutnya menyesuaikan diri berdasarkan kelebihan sendiri dan ciri pasaran:

• Kelebihan utama manusia: Pasar yang bergantung pada keahlian profesional, kebijaksanaan, dan penggabungan maklumat kabur, dengan jendela masa yang relatif longgar (diukur dalam hari/minggu). Contoh klasik termasuk pilihan raya politik, trend makro, dan pencapaian perusahaan.
• Kelebihan utama Agen AI: bergantung pada pemprosesan data, pengenalan corak, dan pelaksanaan pantas, dengan jendela keputusan yang sangat singkat (dalam saat/menit). Contoh typikal termasuk harga kripto frekuensi tinggi, arbitrage antar pasaran, dan pembuat pasaran automatik.
• Tidak sesuai untuk bidang: pasaran yang didominasi oleh maklumat dalaman atau sepenuhnya rawak/dikendalikan tinggi, yang tidak memberi kelebihan kepada mana-mana peserta.

Pengurusan posisi pasaran ramalan

Formula Kelly adalah teori pengurusan modal paling terkenal dalam skenario permainan berulang, yang bertujuan bukan untuk memaksimumkan keuntungan sekali jalan, tetapi untuk memaksimumkan kadar pertumbuhan bunga majmuk jangka panjang modal. Kaedah ini berdasarkan anggaran kebarangkalian menang dan kadar bayaran, untuk mengira nisbah posisi optimal teori, meningkatkan kecekapan pertumbuhan modal di bawah ekspektasi positif, dan secara meluas digunakan dalam pelaburan kuantitatif, judi profesional, poker, dan pengurusan aset.

• Bentuk klasik ialah:

Di mana, f∗ ialah nisbah pertaruhan optimum, b ialah kadar bayaran bersih, p ialah kebarangkalian menang, q=1−p

• Pasaran ramalan boleh diringkaskan sebagai:

Di mana p ialah kebarangkalian sebenar subjektif, market_price ialah kebarangkalian tersirat pasaran

Keberkesanan teori rumus Kelly sangat bergantung kepada anggaran yang tepat terhadap kebarangkalian sebenar dan kadar pertaruhan; dalam realiti, pedagang sukar untuk terus menguasai kebarangkalian sebenar dengan tepat, dan dalam amalan sebenar, penjudi profesional dan peserta pasaran ramalan lebih cenderung menggunakan strategi berteraskan peraturan yang lebih boleh dilaksanakan dan kurang bergantung kepada anggaran kebarangkalian:

• Sistem Unit (Kaedah Tempoh Tetap): Bahagikan dana kepada unit tetap (contohnya 1%), dan masukkan jumlah unit yang berbeza mengikut tahap keyakinan, dengan had unit secara automatik mengawal risiko setiap transaksi — ini adalah kaedah amalan yang paling biasa.
• Kaedah Peratus Tetap (Flat Betting): Menggunakan peratusan dana tetap untuk setiap taruhan, menekankan disiplin dan kestabilan, sesuai untuk persekitaran yang menghindari risiko atau keyakinan rendah.
• Metode Tahap Keyakinan (Confidence Tiers): Menetapkan peringkat posisi diskret dan menetapkan had mutlak untuk mengurangkan kerumitan pengambilan keputusan serta mengelakkan masalah ketepatan palsu model Kelly.
• Pendekatan Risiko Terbalik (Inverted Risk Approach): Mula dengan maksimum kerugian yang boleh diterima untuk mengira saiz posisi, berdasarkan batasan risiko bukan jangkaan keuntungan, untuk membentuk sempadan risiko yang stabil.

Bagi agen pasaran ramalan, reka bentuk strategi harus mengutamakan kebolehpelaksanaan dan kestabilan, bukan mencari keoptimuman teori. Kuncinya ialah peraturan yang jelas, parameter yang ringkas, dan ketahanan terhadap ralat penilaian. Di bawah sekatan ini, kaedah keyakinan bertingkat bersama had posisi tetap merupakan penyelesaian pengurusan posisi generik yang paling sesuai untuk agen PM. Kaedah ini tidak bergantung pada anggaran kebarangkalian yang tepat, tetapi mengklasifikasikan peluang kepada beberapa peringkat berdasarkan kekuatan isyarat dan menetapkan posisi tetap untuk setiap peringkat; walaupun dalam situasi keyakinan tinggi, had jelas ditetapkan untuk mengawal risiko.

Pilihan strategi pasaran ramalan

Dari segi struktur strategi, pasaran ramalan boleh dibahagikan kepada dua kategori utama: strategi arbitrage deterministik yang ditandai dengan peraturan yang jelas dan boleh dikodkan, serta strategi spekulatif yang bergantung pada tafsiran maklumat dan penilaian arah; selain itu, terdapat juga strategi penawaran dan lindung nilai yang terutamanya dijalankan oleh institusi profesional dan memerlukan modal serta infrastruktur yang tinggi.

Strategi arbitrage deterministik

• Arbitrage penyelesaian (Resolution Arbitrage): Arbitrage penyelesaian berlaku pada peringkat di mana keputusan peristiwa telah hampir pasti, tetapi pasaran belum sepenuhnya menentukan harga, dengan keuntungan utama datang dari penyegerakan maklumat dan kelajuan pelaksanaan. Strategi ini mempunyai peraturan yang jelas, risiko rendah, dan boleh dikodkan sepenuhnya, menjadikannya strategi utama yang paling sesuai untuk dilaksanakan oleh Agen dalam pasaran ramalan.
• Arbitrage kekal kebarangkalian (Dutch Book Arbitrage): Arbitrage Dutch Book memanfaatkan ketidakseimbangan struktur yang terbentuk apabila jumlah harga bagi set peristiwa saling eksklusif dan lengkap menyimpang daripada sekatan kekal kebarangkalian (∑P≠1), dengan membina portofolio untuk mengunci pulangan tanpa risiko arah. Strategi ini hanya bergantung pada peraturan dan hubungan harga, mempunyai risiko rendah dan boleh diatur secara tinggi, menjadikannya bentuk arbitrage deterministik klasik yang sesuai untuk pelaksanaan automatik Agen.
• Arbitrage antar platform: Arbitrage antar platform memperoleh keuntungan dengan menangkap perbezaan harga antara pasaran yang berbeza untuk peristiwa yang sama, dengan risiko rendah tetapi memerlukan keperluan tinggi terhadap latensi dan pemantauan selari. Strategi ini sesuai untuk dilaksanakan oleh Agent yang memiliki kelebihan infrastruktur, tetapi persaingan yang semakin ketat menyebabkan keuntungan marjinal terus menurun.
• Arbitrasi Bungkusan (Bundle): Arbitrasi bungkusan memanfaatkan ketidakkonsistenan harga antara kontrak yang berkaitan, logiknya jelas tetapi peluangnya terhad. Strategi ini boleh dilaksanakan oleh Agen, tetapi memerlukan keperluan kejuruteraan tertentu dalam penyelesaian peraturan dan sekatan bungkusan, dengan kesesuaian Agen yang sederhana.

Strategi arah spekulatif (Speculative)

• Strategi yang didorong oleh maklumat terstruktur (Information Trading): Strategi ini berpusat pada peristiwa jelas atau maklumat terstruktur, seperti pengumuman data rasmi, pengumuman, atau jendela keputusan. Selama sumber maklumat jelas dan syarat pemicu boleh ditakrifkan, Agen boleh memanfaatkan kelebihan kelajuan dan disiplin dalam pemantauan dan pelaksanaan; namun, apabila maklumat berubah menjadi penilaian semantik atau tafsiran konteks, intervensi manusia masih diperlukan.
• Strategi mengikuti isyarat (Signal Following): Strategi ini memperoleh keuntungan dengan mengikuti tindakan akaun atau dana yang berprestasi baik dalam sejarah, dengan peraturan yang relatif mudah dan boleh dijalankan secara automatik. Risiko utamanya ialah penurunan isyarat dan penyalahgunaan secara berlawanan, oleh itu diperlukan mekanisme penapisan dan pengurusan posisi yang ketat. Sesuai digunakan sebagai strategi bantuan untuk Agent.
• Strategi tidak terstruktur / berdasarkan gangguan (Unstructured / Noise-driven): Strategi ini sangat bergantung pada emosi, kerawangan, atau tindakan peserta, tanpa edge yang stabil dan boleh dicontoh, dengan nilai jangka panjang yang tidak stabil. Disebabkan sukar dimodelkan dan risiko sangat tinggi, strategi ini tidak sesuai untuk dilaksanakan secara sistematik oleh agen, dan tidak disarankan sebagai strategi jangka panjang.

Strategi harga dan likuiditi frekuensi tinggi (Market Microstructure): Strategi ini bergantung pada jendela keputusan yang sangat singkat, tawaran berterusan, atau perdagangan frekuensi tinggi, dengan keperluan yang sangat tinggi terhadap latensi, model, dan modal. Walaupun secara teori sesuai untuk Agent, ia sering terhad kepada likuiditi dan kekuatan persaingan dalam pasaran ramalan, dan hanya sesuai untuk sedikit peserta yang mempunyai kelebihan infrastruktur yang ketara.

Pengurusan Risiko dan Strategi Penghedgingan (Risk Control & Hedging): Strategi ini tidak secara langsung mengejar keuntungan, tetapi digunakan untuk mengurangi eksposur risiko keseluruhan. Peraturan jelas dan matlamat terperinci, beroperasi secara berterusan sebagai modul pengurusan risiko asas.

Secara keseluruhan, strategi yang sesuai untuk agen dalam pasaran ramalan berfokus pada skenario dengan peraturan jelas, boleh dikodkan, dan bergantung sedikit pada penilaian subjektif, di mana arbitrage pasti harus menjadi sumber pendapatan utama, strategi mengikuti isyarat dan maklumat terstruktur sebagai tambahan, serta transaksi berisiko tinggi dan berdasarkan emosi harus secara sistematik dikecualikan. Kelebihan jangka panjang agen terletak pada keupayaan pelaksanaan yang disiplin tinggi, pantas, dan pengurusan risiko.

Reka bentuk model perniagaan yang ideal untuk agen pasaran ramalan mempunyai ruang eksplorasi yang berbeza pada pelbagai peringkat:

• Lapisan infrastruktur, menyediakan agregasi data masa nyata dari banyak sumber, perpustakaan alamat Smart Money, enjin pelaksanaan pasaran ramalan yang seragam, dan alat ujian semula, serta mengenakan caj B2B untuk mendapatkan pendapatan stabil yang tidak berkaitan dengan ketepatan ramalan;
• Lapisan strategi, memperkenalkan strategi komuniti dan pihak ketiga, membina ekosistem strategi yang boleh digunakan semula dan boleh dinilai, serta menangkap nilai melalui pemanggilan, bobot, atau pembahagian hasil pelaksanaan, untuk mengurangkan ketergantungan kepada Alpha tunggal.
• Lapisan Agen / Vault, agen terlibat secara langsung dalam pelaksanaan pasaran nyata dengan cara pengurusan amanah, bergantung pada rekod telus di rantai dan sistem pengurusan risiko yang ketat, untuk mengenakan caj pengurusan dan caj prestasi.

Sementara itu, bentuk produk yang sepadan dengan model perniagaan yang berbeza boleh diklasifikasikan sebagai:

• Moda hiburan / permainan: Mengurangkan rintangan penyertaan melalui interaksi intuitif seperti Tinder, memiliki kemampuan pertumbuhan pengguna dan pendidikan pasaran yang terkuat, merupakan pintu masuk ideal untuk menembusi pasaran, tetapi perlu dialihkan kepada produk berlanggan atau pelaksanaan untuk mendapatkan pendapatan.
• Langganan strategi / Modus isyarat: Tidak melibatkan pengurusan dana, selaras dengan peraturan, tanggung jawab jelas, struktur pendapatan SaaS relatif stabil, merupakan laluan komersial paling mungkin pada peringkat semasa. Keterbatasannya ialah strategi mudah disalin dan terdapat kehilangan dalam pelaksanaan, dengan had pendapatan jangka panjang yang terhad; pengalaman dan pengekalan boleh diperbaiki secara ketara melalui bentuk separa automatik "isyarat + pelaksanaan satu klik".
• Mod pengurusan Vault: Memiliki kelebihan dalam ekonomi skala dan kecekapan pelaksanaan, bentuknya hampir seperti produk pengurusan aset, tetapi menghadapi pelbagai sekatan struktural seperti lesen pengurusan aset, ambang kepercayaan, dan risiko teknologi terpusat. Model perniagaannya sangat bergantung kepada persekitaran pasaran dan keupayaan untuk menghasilkan keuntungan berterusan. Kecuali memiliki rekod jangka panjang dan sokongan peringkat institusi, ia tidak disarankan sebagai laluan utama.

Secara keseluruhan, struktur pendapatan pelbagai “monetisasi infrastruktur + ekspansi ekosistem strategi + partisipasi prestasi” membantu mengurangkan ketergantungan kepada anggapan tunggal bahawa “AI terus mengalahkan pasaran”. Walaupun Alpha mengecut seiring kedewasaan pasaran, kemampuan asas seperti pelaksanaan, pengurusan risiko, dan penyelesaian masih mempunyai nilai jangka panjang, dengan demikian membina lingkaran perniagaan yang lebih mampan.

Sekarang, agen pasaran ramalan (Prediction Market Agents) masih berada dalam peringkat awal eksplorasi. Walaupun terdapat pelbagai percubaan dari kerangka asas hingga alat atas, belum ada produk standard yang matang dalam penghasilan strategi, kecekapan pelaksanaan, sistem pengurusan risiko, dan penutupan perniagaan.

Kami mengkategorikan peta ekosistem semasa kepada tiga peringkat: peringkat infrastruktur (Infrastructure), agen perdagangan autonomi (Autonomous Agents), dan alat pasaran ramalan (Prediction Market Tools).

Tingkat infrastruktur

Rangka Polymarket Agents:

Polymarket AgentsKerangka pembangun yang dikeluarkan secara rasmi oleh Polymarket, yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah standardisasi kejuruteraan dalam "penyambungan dan interaksi". Kerangka ini membungkus antaramuka untuk mendapatkan data pasaran, membina pesanan, dan panggilan LLM asas. Ia menyelesaikan masalah "bagaimana untuk tempah dengan kod", tetapi pada kemampuan perdagangan inti—seperti penghasilan strategi, penyesuaian kebarangkalian, pengurusan posisi dinamik, dan sistem ujian semula—ia kebanyakannya dibiarkan kosong. Ia lebih mirip "spesifikasi penyambungan" yang disahkan secara rasmi, bukan produk siap yang menghasilkan Alpha. Agen perniagaan perlu membina inti penyelidikan dan pengurusan risiko yang lengkap berdasarkan asas ini.

Alat pasaran ramalan Gnosis:

Gnosis Prediction Market Agent Tooling (PMAT) menyediakan sokongan baca-tulis penuh untuk Omen/AIOmen dan Manifold, tetapi hanya memberikan akses baca sahaja untuk Polymarket, dengan halangan ekosistem yang jelas. Ia sesuai sebagai asas pembangunan Agent dalam sistem Gnosis, tetapi mempunyai kegunaan terhad untuk pembangun yang menjadikan Polymarket sebagai medan utama.

Polymarket dan Gnosis adalah ekosistem pasaran ramalan yang kini telah memprodukkan "pengembangan Agen" sebagai kerangka rasmi. Pasaran ramalan lain seperti Kalshi masih terutamanya berada pada peringkat API dan Python SDK, di mana pembangun perlu mengisi sendiri kemampuan sistem penting seperti strategi, pengurusan risiko, pengendalian, dan pemantauan.

Agen autonomus perdagangan

Agens AI pasaran ramalan semasa masih berada dalam peringkat awal; walaupun dinamakan "Agens", kemampuan sebenarnya masih jauh dari transaksi automatik tertutup yang boleh diberi kuasa, kebanyakannya tidak mempunyai lapisan pengurusan risiko yang berdiri sendiri dan sistemik, serta tidak menggabungkan pengurusan posisi, stop-loss, lindung nilai, dan batasan nilai jangkaan ke dalam proses pengambilan keputusan, dengan tahap produk yang rendah dan belum membentuk sistem matang yang boleh beroperasi secara berterusan.

Olas Predict: Ekosistem agen pasaran ramalan yang paling matang secara produk semasa. Produk utamanya, Omenstrat, dibina berdasarkan Omen dalam sistem Gnosis, menggunakan FPMM dan mekanisme pemeriksaan terdesentralisasi, menyokong interaksi frekuensi tinggi dengan jumlah kecil, tetapi terhad oleh likuiditi pasaran tunggal Omen. "Ramalan AI" utamanya bergantung pada LLM generik, tanpa data masa nyata dan pengurusan risiko sistematik, dengan kadar kemenangan sejarah yang berbeza-beza antara kategori. Pada Februari 2026, Olas melancarkan Polystrat, memperluaskan kemampuan Agen ke Polymarket—pengguna boleh menetapkan strategi menggunakan bahasa semula jadi, dan Agen secara automatik mengenal pasti penyimpangan kebarangkalian pasaran yang akan disahkan dalam tempoh 4 hari serta menjalankan transaksi. Sistem mengawal risiko melalui Pearl yang berjalan secara tempatan, akaun Safe yang diselenggarakan sendiri, dan had yang telah dikodkan, menjadikannya Agen perdagangan autonomi peringkat pengguna pertama yang ditujukan kepada Polymarket.

Strategi UnifAI Network Polymarket: Menyediakan Agen perdagangan automatik Polymarket, dengan fokus pada strategi penanggung risiko ekor: memindai kontrak yang akan segera diselesaikan dengan probabiliti tersirat >95% dan membelinya, dengan sasaran mendapatkan spread 3–5%. Data di rantai menunjukkan kadar kemenangan hampir 95%, tetapi keuntungan berbeza secara ketara antara kategori, dan strategi ini sangat bergantung kepada frekuensi pelaksanaan dan pemilihan kategori.

NOYA.ai berusaha mengintegrasikan "penyelidikan—penilaian—pelaksanaan—pemantauan" menjadi kitaran Agent, dengan arsitektur yang mencakup lapisan kecerdasan, lapisan abstrak, dan lapisan pelaksanaan. Vault Omnichain telah dilancarkan; Agent Pasar Ramalan masih dalam pembangunan dan belum membentuk kitaran rangkaian utama yang lengkap, keseluruhan berada dalam fasa pengesahan visi.

Alat Pasar Ramalan

Alat analisis pasaran ramalan semasa masih belum mencukupi untuk membentuk “agen pasaran ramalan” yang lengkap, dan nilainya terutama terletak pada lapisan maklumat dan lapisan analisis dalam arsitektur agen. Pelaksanaan transaksi, pengurusan posisi, dan pengawalan risiko masih perlu ditangani oleh pedagang secara manual. Dari segi bentuk produk, ia lebih sesuai dikenal pasti sebagai “langganan strategi / bantuan isyarat / peningkatan penyelidikan”, dan boleh dianggap sebagai bentuk awal agen pasaran ramalan.

Melalui penghimpunan dan penapisan empirikal terhadap projek-projek yang disenaraikan dalam Awesome-Prediction-Market-Tools, artikel ini memilih projek-projek representatif yang telah memiliki bentuk produk awal dan skenario penggunaan sebagai kes studi. Fokus utama berada pada empat arah: lapisan analisis dan isyarat, sistem amaran dan pelacakan paus, alat penemuan arbitrage, dan terminal perdagangan serta agregasi pelaksanaan.

Alat analisis pasaran

• Polyseer：Alat pasaran ramalan berbentuk penyelidikan yang menggunakan arsitektur agen pelbagai (Planner / Researcher / Critic / Analyst / Reporter) untuk mengumpul bukti dwihala dan mengagregasi kebarangkalian Bayesian, menghasilkan laporan penyelidikan berstruktur. Kelebihannya terletak pada metodologi yang telus, proses yang direkabentuk secara kejuruteraan, dan sepenuhnya sumber terbuka serta boleh diaudit.
• Oddpool：Ditubuhkan sebagai "Bloomberg Terminal untuk pasaran ramalan", menawarkan agregasi antar platform, pemindai arbitrase, dan dashboard data masa nyata untuk Polymarket, Kalshi, CME dan lain-lain.
• Polymarket Analytics: Platform analisis data Polymarket global yang menunjukkan data peniaga, pasaran, kedudukan, dan perdagangan secara sistematik, dengan penempatan jelas dan data yang intuitif, sesuai sebagai rujukan asas untuk carian dan penyelidikan data.
• Hashdive: Alat data untuk pedagang yang mengkuantifikasi dan menyaring pedagang serta pasaran melalui Smart Score dan Screener pelbagai dimensi, berguna dalam pengenalan wang bijak dan keputusan mengikuti perdagangan.
• Polyfactual： Berfokus pada maklumat pasaran AI dan analisis emosi/risiko, menyematkan hasil analisis ke dalam antaramuka dagangan melalui ekstensi Chrome, lebih sesuai untuk skenario pengguna B2B dan institusi.
• Predly：Platform pengesanan harga salah AI, yang mengenal pasti penyimpangan harga di Polymarket dan Kalshi dengan membandingkan harga pasaran dengan kebarangkalian yang dikira oleh AI; pihak rasmi menyatakan ketepatan amaran mencapai 89%, difokuskan pada penemuan isyarat dan penapisan peluang.
• Polysights: Mencakup 30+ indikator pasaran dan atas rantai, serta menggunakan Insider Finder untuk mengesan tingkah laku tidak biasa seperti dompet baru, taruhan besar, dan sebagainya, sesuai untuk pemantauan harian dan penemuan isyarat.
• PolyRadar：Platform analisis paralel berbilang model yang memberikan tafsiran masa nyata, evolusi garis masa, skor keyakinan, dan transparansi sumber untuk peristiwa tunggal, menekankan pengesahan silang AI berbilang sebagai alat analisis.
• Alphascope : Mesin cerdas pasar yang digerakkan AI, menyediakan isyarat masa nyata, ringkasan penyelidikan, dan pemantauan perubahan kebarangkalian, keseluruhan masih dalam peringkat awal, lebih kepada penyelidikan dan sokongan isyarat.

Amaran/Pelacak Ikan Paus

• Stand: Clearly identify whale trailing and high-confidence action alerts.
• Whale Tracker Livid: Menerbitkan produk perubahan kedudukan paus

Alat Penemuan Arbitrase:

• ArbBets: Alat penemuan arbitrase berdayakan AI, berfokus pada Polymarket, Kalshi, dan pasaran judi sukan, mengenal pasti peluang perdagangan arbitrase lintas platform dan nilai jangkaan positif (+EV), ditujukan pada lapisan pemindai peluang frekuensi tinggi.
• PolyScalping: Platform analisis arbitrage dan scalping secara langsung untuk Polymarket, menyokong pemindai pasaran penuh setiap 60 saat, pengiraan ROI, dan pemberitahuan Telegram, serta boleh menyaring peluang mengikut dimensi seperti likuiditi, spread, dan isipadu perdagangan, sesuai untuk pedagang aktif.
• Eventarb: Alat pengiraan dan pemberitahuan arbitrage lintas platform yang ringan, mencakup Polymarket, Kalshi, dan Robinhood, dengan fungsi yang fokus dan percuma untuk digunakan, sesuai sebagai alat bantu arbitrage asas.
• Prediction Hunt: Alat agregasi dan perbandingan pasaran ramalan antar pertukaran, menyediakan perbandingan harga secara langsung dan pengenalan arbitrage untuk Polymarket, Kalshi, dan PredictIt (sejauh 5 minit dikemas kini), ditujukan untuk mencari ketidaksimetrian maklumat dan ketidakefisienan pasaran.

Terminal Perdagangan / Pelaksanaan Teragregasi

• Verso：Antar muka perdagangan pasaran ramalan peringkat institusi yang disokong YC Fall 2024, menawarkan antara muka gaya Bloomberg, meliputi pemantauan masa nyata lebih 15,000 kontrak dari Polymarket dan Kalshi, analisis data mendalam, dan intelijen berita AI, ditujukan kepada pelanggan profesional dan institusi.
• Matchr: Alat pengumpulan dan pelaksanaan pasaran ramalan lintas platform, meliputi 1,500+ pasaran, mencapai penyesuaian harga terbaik melalui pemerincian pintar, serta merancang strategi pendapatan automatik berdasarkan peristiwa berkebarangkalian tinggi, arbitrase lintas pasaran, dan pendorong peristiwa, berfokus pada lapisan pelaksanaan dan kecekapan dana.
• TradeFox: Platform agregasi pasaran ramalan dan perantara utama yang disokong oleh Alliance DAO dan CMT Digital, menawarkan pelaksanaan pesanan lanjutan (pesanan had, ambil untung/teruskan rugi, TWAP), perdagangan swa-pengurusan, dan penyesuaian pintar antara pelbagai platform, ditujukan kepada peniaga peringkat institusi, dengan perancangan untuk mengembangkan ke platform seperti Kalshi, Limitless, SxBet.

Sekarang, agen pasaran ramalan (Prediction Market Agent) berada dalam peringkat awal eksplorasi.

1. Asas pasaran dan evolusi esensinya: Polymarket dan Kalshi telah membentuk struktur duopoli, dengan agen yang dibina di sekitarnya memiliki likuiditi dan asas skenario yang mencukupi. Perbezaan utama antara pasaran ramalan dan perjudian terletak pada eksternaliti positif, di mana maklumat tersebar dihimpunkan melalui perdagangan sebenar, untuk menentukan harga awam bagi peristiwa nyata, secara beransur-ansur berkembang menjadi "lapisan kebenaran global".
2. Penempatan utama: Agen pasaran ramalan harus ditempatkan sebagai alat pengurusan aset kebarangkalian yang boleh dilaksanakan, dengan tugas utamanya ialah menukar berita, teks peraturan dan data rantai menjadi penyimpangan harga yang boleh disahkan, serta melaksanakan strategi dengan disiplin yang lebih tinggi, kos yang lebih rendah dan kemampuan merentas pasaran. Arsitektur ideal boleh diabstrakkan kepada empat lapisan: maklumat, analisis, strategi dan pelaksanaan, tetapi keterjualannya yang sebenar sangat bergantung kepada kejelasan penyelesaian, kualiti likuiditi dan tahap struktur maklumat.
3. Pemilihan strategi dan logik pengurusan risiko: Dari segi strategi, arbitrage kepastian (termasuk arbitrage penyelesaian, arbitrage kekalahan kebarangkalian, dan perdagangan perbezaan antara platform) paling sesuai untuk dilaksanakan secara automatik oleh agen, manakala spekulasi berarah hanya boleh digunakan sebagai tambahan. Dalam pengurusan posisi, keutamaan harus diberikan kepada kelayakan dan ketahanan terhadap kesalahan; kaedah bertingkat bersama had posisi tetap paling sesuai.
4. Model perniagaan dan prospek: Komersialisasi dibahagikan kepada tiga lapisan: lapisan infrastruktur memperoleh pendapatan B2B yang stabil melalui infrastruktur pelaksanaan data, lapisan strategi menghasilkan pendapatan melalui panggilan strategi pihak ketiga atau pembahagian keuntungan, dan lapisan Agent/Vault menyertai perdagangan sebenar di rantai dengan pengawasan risiko yang telus dan mengenakan caj pengurusan serta caj prestasi. Bentuk yang sepadan termasuk pintu masuk hiburan, langganan strategi/sinyal (paling mungkin pada masa ini), dan Vault bertasas tinggi, di mana “infrastruktur + ekosistem strategi + penyertaan prestasi” merupakan jalan yang lebih mampan.

Walaupun terdapat pelbagai percubaan dalam ekosistem Prediction Market Agents, dari kerangka asas hingga alat tingkat atas, pada dimensi utama seperti penghasilan strategi, kecekapan pelaksanaan, kawalan risiko, dan penutupan perniagaan, belum ada produk standard yang matang dan boleh disalin. Kami menantikan iterasi dan evolusi Prediction Market Agents di masa depan.

Penafian: Artikel ini telah disusun dengan bantuan alat AI seperti ChatGPT-5.2, Gemini 3, dan Claude Opus 4.5. Penulis telah berusaha sekuat tenaga untuk mengesahkan dan memastikan kebenaran serta ketepatan maklumat, tetapi mungkin masih terdapat kekurangan, dan kami memohon pengertian anda. Perlu ditekankan bahawa pasaran aset kripto sering mengalami perbezaan antara asas projek dan prestasi harga pasaran sekunder. Kandungan artikel ini hanya untuk tujuan penggabungan maklumat serta perbincangan akademik/penyelidikan, dan tidak merupakan sebarang nasihat pelaburan, mahupun cadangan untuk membeli atau menjual sebarang token.