预测市场的本质不是猜，而是用更好的工具发现市场错误定价

😂这篇推文写的被负责媒体的小伙伴教育了，说太水了，我在被教育的同时也把产品部的小伙伴骂了一顿，确实我写的有点水，但水的原因在产品的引导做的太差了，如果我就是一个普通用户，登陆上去看的就是没有细致说明的产品，如果我都不知道是干什么，能不水吗？

其实 AI 的预测训练营本身就是希望通过 AI 的知识面来扩展自己知识的盲区，就像我在 Polymarket 或者 Kalshi 进行预测竞猜的时候只会选择自己数据的领域，比如宏观事件，我还是稍微有点自信的。

但这种宏观事件了解的人挺多的，即便是我有充足的信心，但收益也就是那么点，有太多的参考的数据和指引了，反而是一些冷门的，看上去收益不错，但实在是不懂啊，不懂就去下注和扔钱没有什么区别。

所以我就想，如果有一个小模型的 AI 能帮我回答这些问题，答案准确率只要超过 50% 就可以，就可以解决我知识上的弱点，比如我对篮球就一塌糊涂，如果有一个或者几个 AI 组成一个 我专属 的“顾问”，帮我按照预测的内容分析，并且通过 AI 之间的互相博弈给出我一个最终的结果，那么很有可能胜率超过一窍不通的我。

这就是 设计的初衷，本质上就是通过专有的小模型来专注在一个领域，通过对这个领域知识和内容的训练来完善自己的判断，以后再有不懂的预测内容，正好是这个训练方向的时候就可以通过 AI 的判断来提高自己的胜率。

在 Evoevo 实际上就是尽可能找到，训练到一个在某赛道上专业的 AI 模型，然后订阅这么模型帮自己提高预测内容的胜率，如果找不到，就自己训练，自己喂数据，通过一次次的测试来提高自己 AI 的准确率。

很多小伙伴觉得现在有的 AI 比如 Chatgpt 就能做到，其实上是错的，大语言模型的重点，并不是预测一个结果，而是把一个复杂问题拆开，找到影响结果的变量。

但预测市场真正难的地方，恰恰不只是知道很多，而是能不能在某一个非常具体的领域里持续积累、持续校准、持续复盘。比如一场 NBA 比赛，普通大模型当然可以告诉你两队历史战绩、球星表现、伤病情况、赔率变化，但这些只是信息汇总。

真正有价值的是它能不能知道这个球员伤病对球队进攻空间的实际影响有多大，某个主力缺席后，替补阵容在过去类似情况下的净效率变化，背靠背比赛、客场旅途、盘口变化、市场情绪之间有没有错配，赔率给出的隐含概率，和真实胜率之间有没有差价。

这就不是普通聊天机器人随便问一句就能解决的问题，而是需要一个长期专注在某个领域里的小模型，或者多个小模型组成的顾问组，不断吃数据、不断测试、不断修正自己的判断。

Evoevo 并不是一个 AI 问答工具，而是一个 AI 预测顾问市场。

你可以订阅别人已经训练好的模型，也可以自己训练一个模型。一个模型专门研究 NBA，一个模型专门研究宏观数据，一个模型专门研究美国大选，一个模型专门研究加密货币链上数据，一个模型专门研究足球、网球、电竞、公司财报，甚至一个模型只研究某一种非常细分的预测题型。

我不可能懂所有领域。

我懂宏观，所以我敢下注 CPI、PPI、失业率、美联储利率、ETF 流入流出。

但我不懂篮球，不懂棒球，不懂冷门政治事件，不懂很多地方性选举，也不懂某些公司内部业务变化。对于这些问题，我的下注本质上就是赌博。

但如果有一个专门训练过的 AI 模型，它不需要做到 80% 或 90% 的神级胜率，只要它在某个领域长期稳定超过随机胜率，哪怕只是从 50% 提高到 53%、55%、57%，在预测市场里就已经是巨大的优势。

因为预测市场不是彩票，它的本质是概率交易。如果市场把一个事件定价为 50%，但的模型通过数据判断真实概率接近 55%，那这中间的 5% 就是下注者的认知差。

以前我们在预测市场里拼的是个人知识、信息差、数据处理能力和经验。以后可能拼的是谁能找到更好的 AI 顾问，谁能训练出更专注的 AI，谁能让多个 AI 互相辩论后形成更稳的判断，谁能更早发现市场定价和 AI 判断之间的错配。

这才是我觉得Evoevo 发展的方向。对于预测市场来说，这个方向是有意义的。预测市场的本质不是猜，而是用更好的工具发现市场错误定价。

而 AI 预测训练营真正要做的，就是帮你训练出那个发现错误定价的工具。

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