一、為何「技術層」在預測市場中比交易層更為關鍵

對大多數用戶來說，預測市場表面上是一種「事件投注」或「機率交易」產品：用戶買入某個特定結果，若預測正確即可獲利。然而，在區塊鏈領域，預測市場的核心不在於交易本身，而是如何可信地判定並結算結果。

與現貨交易或永續合約不同，預測市場並非依賴鏈上資產，而是以現實世界事件為基礎。這些事件多半發生於鏈下，常伴隨時間延遲、資訊不對稱，甚至主觀解讀。一旦結果判定產生爭議，整個市場的公信力就會崩潰。

因此，對於鏈上預測市場而言，核心技術挑戰並非「如何撮合交易」，而是以下三大根本問題：

• 如何精確定義事件？
• 如何安全地將現實世界資訊上鏈？
• 發生爭議時，系統如何自我修正，而非依賴中心化仲裁？

這也是預測市場常被稱為「現實世界的價格預言機」的原因，而不僅僅是另一種金融應用。

二、事件定義：預測市場的最小技術單元

在鏈上預測市場中，事件是一種結構化資料物件。設計合理的事件，必須在技術和經濟層面同時具備明確性與可結算性。

1. 事件定義的三大核心要素

一個有效的預測事件通常需明確三點：

• What（事件內容）：明確說明事件細節，例如「某資產是否會在某日期前達到特定價格？」
• When（截止時間）：設定明確的截止時間或觀察窗口，避免「延遲結算」或資訊反覆修正。
• Outcome（可能結果）：定義結果集合，常見包括：二元事件（是 / 否）、多選事件（A / B / C）、數值區間事件（落在哪個區間）。

事件越模糊，系統性風險越高。這也是早期預測市場失敗的主要原因之一。

2. 模糊事件為何是預測市場的最大敵人

例如，「某政策是否成功」或「某專案是否被市場接受」這類表述，在現實中雖有意義，但幾乎無法在鏈上結算。鏈上預測市場更傾向於可驗證、可量化、可由第三方確認的事件。

成熟的預測市場平台往往會為了結算的確定性而犧牲「宏觀敘事吸引力」。這種權衡並非保守，而是技術理性的展現。

三、預言機系統：將現實世界上鏈

一旦事件被明確定義，下一個關鍵問題就是：誰來向區塊鏈世界回報現實中實際發生了什麼？這正是預言機的職責。

1. 預言機在預測市場中的作用

在預測市場中，預言機並不「預測」，而是輸入最終事實。它決定：

• 哪個結果被認定為真實
• 是否觸發結算
• 是否允許發起質疑或爭議

預言機既是預測市場中最關鍵、也是最脆弱的環節。

2. 主流預言機類型對比

中心化預言機

由平台、團隊或指定資料來源直接提供結果。

優勢：

• 速度快，成本低
• 用戶體驗佳

劣勢：

• 信任假設強
• 易受監管或利益相關方影響

此模式多見於早期或半中心化預測市場。

去中心化預言機

透過多節點、多資料來源或經濟激勵機制達成共識。

優勢：

• 抗審查能力強
• 符合 Web3 原則

劣勢：

• 成本高
• 反應慢
• 機制複雜

此方案更適合高價值、爭議風險大的事件。

社會共識預言機

用戶可提交結果，最終透過質押、質疑和投票形成決策。

特色：

• 將「真相判定」轉化為賽局理論問題
• 依賴經濟激勵而非權威

此模式在各類鏈上預測市場中被廣泛採用，特別適合難以自動驗證的現實事件。

仲裁與爭議解決：預測市場的安全閥

即使事件定義明確、預言機設計完善，爭議仍然難以避免。因此，成熟的預測市場必須具備內建的爭議解決機制。

為何需要爭議窗口？

多數預測市場在結果提交後都會設置爭議窗口：

• 在此期間，任何人都可對已公布結果提出質疑
• 質疑通常需質押代幣
• 質疑成功則獲得獎勵，失敗則質押代幣被沒收

這項設計本質上以經濟成本過濾無理爭議，並以經濟激勵促進真實糾錯。

仲裁背後的經濟邏輯

預測市場並不追求「絕對真理」，而是追求「糾錯成本高於惡意獲利」。只要操縱結果的成本高於潛在收益，系統就能在經濟上維持安全。

這也是預測市場與治理機制高度相似的原因——本質上都是由賽局理論驅動的共識系統。

結算機制與極端情況處理

一旦事件結果最終確定，系統即進入結算階段。表面上流程簡單，實際上需處理大量邊界情境。

自動結算與人工確認

• 自動結算：適用於基於價格或鏈上資料的事件，依賴確定性資料來源。
• 人工確認：適用於現實世界事件，需仲裁或社群共識。

不同類型事件往往需採用不同結算路徑。

無效與失敗事件的處理

成熟預測市場通常會考量以下特殊狀態：

• 事件取消
• 資料來源失效
• 結果無法判定

此類情況下，最常見的做法是按比例退還資金或原路退款，以防止系統性信任危機。

鏈上預測市場的技術權衡與未來演進

預測市場沒有「完美架構」，只有持續的工程權衡。

去中心化與用戶體驗的權衡

• 高度去中心化：安全但複雜
• 適度中心化：高效但信任成本更高

不同平台會根據目標用戶做出不同選擇。

Layer 2 與模組化架構的影響

隨著 Layer 2 成本降低，預測市場可實現：

• 創造更多低成本、長尾事件
• 縮短結算與爭議週期
• 提升整體交易頻率

ZK 與 AI 的潛在影響

未來，預測市場有望整合：

• ZK 技術：實現隱私型預測與機構級參與
• AI 模型：協助事件定義、異常偵測與市場監控

預測市場有望成為 AI、金融與社會訊號的關鍵交匯點。