预测市场定价差异谜团：Kalshi 42% vs Polymarket 23%，真相不在用户而在规则

Uniswap创始人Hayden Adams近日在社交平台发文，对预测市场上"美国收购格陵兰"事件的定价差异进行了深度解读。Kalshi平台给出的概率约为42%，而Polymarket仅为15%-23%，这个巨大的价格差异引发了市场关注。Adams的分析指出，这种差异的根源并非来自用户群体的不同，而是事件定义、规则条件等多维度的差异。

价格差异背后的真相

为什么不是用户结构问题

表面上看，两个平台对同一事件的定价差异高达20个百分点，容易让人联想到是否由于交易者群体不同导致。但Adams指出，这个逻辑站不住脚。如果仅仅是用户结构差异，那么任何同时可访问两大平台的交易者都可以通过套利机制迅速抹平这个价差，这种无风险套利机会不会长期存在。既然价差持续存在，说明问题的根本不在用户，而在投注标的本身。

事件定义时间范围的关键差异

Adams揭示的核心差异在于时间框架的不同。Polymarket对应的是"2026年内发生的概率"（当前约23%），而Kalshi对应的是"特朗普整个任期内发生的概率"（当前约45%）。这看似微妙的时间范围差异，实际上改变了整个事件的概率计算方式。

一个事件在2026年内发生的概率自然低于在整个任期内（可能跨越多年）发生的概率。这不是两个平台对同一事件的不同定价，而是在定价两个本质不同的事件。

多维度的规则差异

除了时间框架差异外，Adams还指出了其他可能的差异来源：

• 问题表述：两个平台对事件的具体描述可能存在措辞差异
• 结算条件：事件如何被判定为"发生"可能有不同的标准
• 预言机设计：用于验证事件的预言机机制可能不同
• 风险定价：两个平台对市场风险的定价逻辑可能有差异

这些看似技术细节的差异，在预测市场中会产生显著的定价影响。

对预测市场的启示

这个案例揭示了预测市场看似简单却实际复杂的一面。同一个现实事件在不同平台上的定价差异，往往不是市场低效的表现，而是市场参与者在面对不同的合约规则时做出的理性选择。

Adams的分析展现了预测市场设计的重要性。合约的时间框架、结算条件、预言机选择等看似细节的设计决定，实际上会对价格形成产生根本性的影响。这对于预测市场的用户和设计者都有启发意义：在比较不同平台的价格时，需要深入理解每个平台的具体规则定义，而不能简单地认为价差意味着套利机会。

总结

Kalshi和Polymarket对格陵兰事件的定价差异并非反映了市场低效或用户群体差异，而是两个平台在事件定义上的本质区别。Polymarket关注的是更短期的2026年内发生概率，而Kalshi关注的是特朗普整个任期内的发生概率，这导致了完全不同的定价逻辑。这个案例提醒我们，理解预测市场的关键不仅在于看价格，更要看规则——规则决定了价格的含义。