保险？预测？傻傻的分不清楚！— 溯源预测市场

多数小伙伴对于预测市场的观点还停留在“博弈”上，但其实预测市场很早就已经运用在我们的日常生活种了，举一个例子，保险很可能是人类历史上第一个被制度化、可规模化运行的预测市场，而且保险确实是通过概率来赚钱的。

当然这需要一个关键前提，保险并不是下注未来会不会发生，而是持续性地给未来事件定价。早期真正成熟的保险，尤其是航运保险已经完整具备了预测市场的核心要素。对不确定事件进行概率评估、用价格表达预期、通过长期统计实现正期望收益。区别只在于，保险并不追求短期博弈，而是靠大数据法则以及反复定价来把“预测能力”转化为稳定利润。

如果用预测市场的语言翻译保险模型，它其实是这样的：

保险公司隐含地在说这类事件发生的真实概率是 X，但我用略高于 X 的价格卖给你保障。

而投保人则是在说，我愿意为不确定性支付一个确定成本。

我们想想，我们身边买的保险这本质上就是一个概率判断不对称的交易，只是被包装成了风险管理，而这并不是赌博，也不是博弈，是一个基于大数据风控下的概率数学题！

我开始的时候是将赛马作为预测市场的标杆，但后来我发现我错了，因此从历史顺序看，保险甚至比赛马更“原始”也更“高级”。

赛马是一次性事件的离散预测，而保险从一开始就是围绕长期频繁发生的不确定事件建立的市场，比如船是否沉没、货是否被抢、房屋是否失火、人生病或死亡。这类事件如果没有概率思维，根本无法定价，也无法持续经营，所以保险反而是人类最早被迫系统性使用概率工具的行业。

真正有意思的地方在于，保险之所以能被社会接受，是因为它被定义为“风险转移”，而不是“预测”。一旦你说“我在预测你会不会出事”，这个行为在很多文化里是被厌恶甚至被禁止的。

但当你说“我帮你承担风险”，同样的概率定价立刻变得正当、合法、甚至被鼓励。这也是为什么历史上预测市场长期被压制，而保险却可以堂而皇之发展几百年。

所以如果把逻辑说到底，可以这样总结，保险是最早的预测市场，只是它隐藏了“预测”这个词，它不是在赌某一次结果，而是在对一个事件分布长期下注。保险赚的不是判断一次对错的钱，而是“概率比别人算得更准”的钱。

从这个视角再看今天的预测市场、AI 预测、本质上都是在把保险业几百年来已经证明可行的那套概率定价逻辑，拆出来、原子化、去中心化、并允许它作用在更多类型的事件上。

区别不在“对不对”，而在社会是否准备好接受。用价格公开表达对未来的判断。可惜了，能理解这份意图的从业者太少了，因此现在多数的预测市场只能照抄 Ploymarket 和 Kalshi ，照猫画虎最后只能是四不像，西方人不喜欢，东方人看不上，用户多数都是为了撸空投。

预测市场的水很深，这个领域最少还能跑出三五个独角兽，但如果完全不能理解这个行业，就是拿了天王老子的钱也是做的一塌糊涂。

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