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# 是什麼讓預測市場變得可解決？
> 編寫預測市場問題的實用框架，可以透過客觀結果,來源,明確解決,截止日期和邊緣情況。
## 快速解答
\*\*當獨立審查者可以將書面規則應用於指定的證據並在不發明缺失標準的情況下達到一個允許的結果時，預測市場是可解決的。\*\*可解決的市場需要客觀事件、完整的結果、截止日期和時區、權威來源、證據政策、明確的邊緣案例和明確的解決過程。
## 主要見解
* 一個流行的問題並不一定意味著一個好的市場。
* 可解決性是在交易前建立的，不會在事件結束後修復。
* 標題要引起注意；詳細規則必須像合同一樣發揮作用。
* 無需許可的建立需要更強大的規則驗證，因為主題量的擴充套件速度比人工稽核更快。
* 人工智慧可以幫助標準化問題並檢查差距，但困難的事實和政策選擇仍然需要透明的監督。
## 為什麼市場結算很重要
每個交易者都應該購買相同的合約。如果一個人認為“獲勝”包括處罰，而另一個人認為這意味著監管時間，那麼即使他們在同一個訂單簿中進行交易，他們也不會為同一賽事定價。
薄弱的規則會產生三種成本：
1. \*\*定價噪音：\*\*交易者對定價有不同的解釋。
2. \*\*解決延遲：\*\*審閱者必須在事件發生後重建意圖。
3. **爭議風險：** 敗訴方可以合理地辯稱另一種解釋是可能的。
寫得很好的規則並不能保證達成一致，但它可以將分歧縮小到可驗證的事實。
## 可解決市場的七個要素
### 1. 一件客觀事件
該問題應確定可觀察的事件、出版物或官方決定。
* 弱者：“人工智慧熱潮會持續嗎？”
* 更強：“X 公司報告的 2026 年第四季度資料中心收入是否會超過 Y 美元？”
諸如“成功”、“重大”、“顯著”或“衰退”等詞語需要定義，除非有指定的權威機構提供定義。
### 2. 完整且獨特的成果
允許的結果應涵蓋可能的結果，且不重疊。
對於二元市場，規則必須指定什麼產生“是”，什麼產生“否”。如果可能出現取消、無效或其他結果，則規則應說明如何處理。
### 3. 截止日期和時區
當參與者在全球範圍內運營時，“到年底”是不完整的。強規則指定日期、時間和區域，並將事件時間與釋出時間區分開。
### 4. 主要來源或來源層次結構
該規則應命名控制以下內容的證據：
1. 主要官方來源；
2. 如果主要來源不可用，則備用來源；
3. 處理相互矛盾或後來更正的報告。
對於宏觀資料，這可能是指定的政府機構和特定的釋出表。對於體育運動來說，這可能是管理機構的最終結果。
### 5. 修訂政策
許多官方數字發生變化。市場必須說明其是否使用：
* 第一個釋出的值；
* 截止時可用的最新值；
* 後來完成的修訂。
如果沒有這條規則，不同日期的兩個準確來源可能會產生不同的結果。
### 6. 邊緣情況規則
市場應該解決可能的例外情況，包括：
* 推遲或取消；
* 平局、加時賽或點球大戰；
* 更名的實體或替代候選人；
* 部分完成；
* 電源中斷；
* 法律上訴或重新計票；
* 在截止日期之後發生但稍後宣佈的事件。
我們的目標不是預測每一個可以想象的事件。它涵蓋了合理的參與者會進行不同定價的情況。
### 7.提案、審查和爭議路徑
該規則應告訴使用者證據如何成為提議的結果、該結果何時成為最終結果以及如何對事實錯誤提出質疑。
請閱讀[什麼是預測市場預言機？](/zh-hant/learn/what-is-a-prediction-market-oracle)瞭解主要市場結算型號。
## 可解決性記分卡
| 測試 | 透過條件 | 警告標誌 |
| ---- | --------------- | ------------------ |
| 客觀性 | 第三方可以觀察事件 | 結果取決於品味或情感 |
| 結果報道 | 每一個現實的結果都對應一個結果 | 平局或取消均不予處理 |
| 時間 | 日期、截止時間和時區明確 | “很快”、“今年”或活動時間含糊不清 |
| 證據 | 主要源和後備源被命名為 | “據媒體報道” |
| 修訂 | 首先，指定最新或最終值 | 稍後的更正可能會扭轉結果 |
| 邊緣案例 | 可能的例外有規則 | 審稿人必須推斷作者意圖 |
| 挑戰 | 提案及爭議流程視覺化 | 無需修正路徑，結果即為最終結果 |
如果市場未能透過前五項測試之一，則可能需要在釋出前重寫。
## 工作示例：通貨膨脹資料
弱版本：
> 下個月美國通脹率會跌破3%嗎？
未解答的問題：
* CPI 還是 PCE？
* 標題還是核心？
* 同比還是環比？
* 季節性調整後？
* 哪個釋出日期？
* 首次出版或修訂？
結構更堅固：
> 美國勞工統計局 2026 年 8 月 CPI 釋出中首次公佈的 2026 年 7 月所有專案 CPI 同比變化是否會低於 3.0%？
然後，詳細規則應確定 BLS 表、不可用版本的處理以及確切的比較方法。
## 工作示例：足球
弱版本：
> A隊能打敗B隊嗎？
更強的版本取決於預期的合同：
* 僅限常規時間結果；
* 球隊晉級，包括加時賽和點球大戰；
* 紀律審查後的正式最終結果；
* 在規定的截止日期前進行的比賽，否則無效。
這些是不同的市場。明確的標題和規則可以防止交易者默默地選擇不同的版本。
## Opinion 從測試網學到了什麼
Opinion 聯合創始人 Jeff 公開描述了一個測試網，其中白名單使用者建立了數百個無需許可的市場，社群流程處理規則和結果。該實驗暴露了不一致的規則質量和無法可靠解決的市場。
Opinion聲稱的應對措施是人工智慧輔助市場建立：幫助使用者起草客觀規則、定義條件、指定來源並評估主題是否適合釋出。其白皮書類似地將Opinion AI描述為檢查主題是否滿足可解析性標準。
這是一個產品方向，而不是隱藏人工智慧背後規則的許可。使用者仍然需要檢視和評估最終的合約。
## 人工智慧能做什麼和不能做什麼
人工智慧可以幫助：
* 檢測缺失的日期、來源和定義；
* 建議常見的邊緣情況；
* 將提議的規則與已知的事件格式進行比較；
* 規範許多市場的措辭；
* 在解決過程中總結非結構化證據。
人工智慧本身不能保證：
* 所選來源是合法的或政治中立的；
* 預期未來的每一個邊緣情況；
* 模糊的社會概念有一個客觀的定義；
* 其證據並非不完整或被操縱；
* 最終判決是無可爭議的。
這就是為什麼Opinion公開描述了一種將人工智慧效率與多個代理、安全執行、人工監督和爭議層相結合的混合方法。請參閱[How Opinion AI Resolves Markets](/zh-hant/learn/how-opinion-ai-oracle-works)。
## 使用的來源
1. [OPINION Whitepaper v1.0](https://static.opinion.trade/OPINION_Whitepaper_EN.pdf) — Opinion AI 的市場創造和解決能力角色。
2. [Jeff / Opinion: Resolution — Opinion AI](https://x.com/jeff__opinion/status/1957611486991487486) — 測試網課程和公開描述的混合方向。
3. [OPINION Docs: Resolution](https://docs.opinion.trade/trade-on-opinion.trade/resolution) — 市場特定的市場結算要求。
4. [Kalshi Help Center: Market Rules](https://help.kalshi.com/en/articles/13823822-market-rules) — 結果和驗證源要求的獨立示例。
## 常見問題解答
不可靠。如果一個問題的結果是主觀的，其來源無法驗證，或者其截止日期和可能的結果無法定義，那麼這個問題可能很有趣，但不合適。
這取決於平臺。市場團隊、社群建立者或人工智慧輔助建立系統可以起草規則。使用者應該評估最終釋出的文字，無論是誰寫的。
常見原因包括措辭含糊、過早解決、來源衝突、未處理的取消以及對修訂資料控制版本的分歧。
不會。人工智慧可以提高一致性並找到缺失的標準，但爭議仍然可能因不良來源、異常事件、模型錯誤或真正的模糊性而引起。
不要假設標題表達了預期的合同。尋求澄清或選擇一個您可以準確解釋其結果、證據和邊緣案例的市場。
僅教育資訊。市場規則和決議體系各不相同；驗證現行合同和當前的官方檔案。