雷磊拆播客 · 第 555 期

精准收割:预测市场里的“聪明钱”

原节目 Odd Lots · 零头
嘉宾 《纽约时报》记者 Adam Iscoe,携手预测市场顶尖玩家 Brian Golden 与 Daniel Reichman(全网人称“猪肉塔可”)
播出 2026.07.06

当普通人凭直觉盲目下注,专业玩家正通过硬核调研建立绝对壁垒

场景切入

本期节目揭开了 Polymarket 和 Kalshi 等预测市场背后的残酷真相:绝大多数参与者只是在送钱。两位常驻于私密 Discord 频道的顶尖玩家现身说法,揭秘他们是如何将业余散户当成“韭菜”收割的。

背景

伴随选举周期和各类热点,预测市场迅速爆火。许多人误以为凭借常识和新闻就能轻松赚钱,但实际上这是一个高度零和的博弈场。彭博社两位主持人带着对“一夜暴富”神话的警惕,挖掘了这些真正持续盈利的赢家背后的硬核工作流。

01摒弃情绪与信息茧房,硬核模型才是王道

在通胀数据或政治选举的预测中,大众极易被社交媒体的“回音室”带偏。例如在洛杉矶市长初选中,许多人被右翼媒体误导盲目看好共和党人,而专业玩家(Sharps)则基于历史选票数据建立逐区模型,精准反杀。更夸张的是,玩家 Brian 耗费三个月时间在 Excel 中逆向复原了美国劳工统计局(BLS)计算 CPI 的完整公式,不仅预测准确率远超彭博社的共识预期,甚至还会亲自打电话向政府官员求证细节。

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除了构建硬核的数学模型,他们获取信息的方式甚至比传统对冲基金还要“接地气”。

比起高高在上的华尔街分析师,这些玩家更像是一线的调查记者,用实打实的苦活累活赚取信息差。

02降维打击:对待内幕交易与“送钱的韭菜”

预测市场中不可避免地存在内幕交易。例如影视奖项或特定官方任命,常出现赔率在极短时间内因巨额买单而暴涨的情况,玩家们只能通过控制仓位来规避这种“降维打击”。然而,市场上更多的是所谓的“Square Money(韭菜资金/傻钱)”——那些盲目跟风、被评论区情绪左右的业余玩家。对顶尖玩家而言,一条颠扑不破的铁律就是:永远不要和预测市场评论区里的主流共识站在一起。

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尽管拥有极高的胜率和严密的策略,但并非每一次押注都能立于不败之地。

随着大资本和专业机构的逐渐介入,预测市场过去几年那种“草莽期”的暴利红利能否持续,依然是一个未知数。

03AI 时代的幻象与人类玩家的真实护城河

面对人工智能的冲击,很多业余玩家以为向 ChatGPT 提问就能获得预测优势,但这在专业玩家看来十分可笑。大型语言模型往往会顺着用户的语气给出“讨好型”答案,且严重依赖落后的历史数据。真正的竞争优势依然在于“人”:给内部人士打电话、做实地民调、在 Discord 建立跨领域的精英小圈子互通有无。当然,纯粹依赖数据也会翻车,这群精英玩家就曾在 2025 年罗马尼亚大选中,因未能敏锐捕捉到当地民众对某候选人态度的戏剧性反转,惨遭本土散户反杀。

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这次惨痛的教训再次证明,闭门造车和脱离实际的计算,最终都会受到市场的惩罚。

在充满不确定性的市场中,没有任何预测者是永远的神,真正的赢家是那些能够不断修正偏见并保持进化的长期主义者。

金 句
The reason that I think prediction markets have value is because there are consequences when you're wrong, and there are consequences when you're right.
我认为预测市场之所以有价值,是因为当你错了时你要承担后果,当你对了时你也会得到回报。
雷磊说

听完这期揭秘,如果你也对数据驱动的决策和避开信息茧房感兴趣,不妨问自己三个问题:

今日一件小事

1. 在我的日常工作或投资中,有多大比例的决策是基于“直觉和周围人的附和”,而非硬核数据的验证? 2. 我是否在不经意间成为了某个信息茧房里的“Square(韭菜)”?我该如何建立一个能提供多元视角的“精英小圈子”? 3. 面对 AI 的普及,我有哪些一手的信息获取渠道(如人脉网络、实地调研)是算法和模型无法轻易替代的?

在零和博弈的世界里,你不一定要比所有人都聪明,但一定要知道桌上的傻瓜是谁——如果找不到,那大概率就是你自己。

—— 雷磊 | 你的业务陪跑教练

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本文为个人学习笔记与解读,观点归笔者所有;原节目内容版权归原作者及播出方所有,如需引用原文请查阅原节目。