价格里的概率：世界杯赔率是怎么算出来的

2026 世界杯开赛前，两套权威体系给出了各自的"夺冠概率"——而它们的第一名不一样。

预测市场（Polymarket、Kalshi 的价格聚合）把法国列为头号热门，约 17%。Opta 超算把欧洲杯冠军西班牙列为头号热门，16.1%。

这两个数字看起来都是"概率"。但它们的生产方式完全不同——一个是几亿美元交易量在市场上出清出来的价格，一个是超算把整届世界杯模拟一万次数出来的频率。

本文不预测谁会赢、不评价哪套更准，只回答一个问题：当你看到"法国 17%"这个数字时，它到底是怎么来的，以及它可信到什么程度。

这是 EP06 的下一层——上一篇讲预测市场和传统博彩的市场结构有什么不同，这一篇讲价格里的那个概率是怎么算出来的。数据截至 2026 年 5 月 31 日。

第一幕 · 价格里的概率：市场怎么生产概率

预测市场的机制很干净：每个结果的合约定价在 0 到 100 美分之间，价格直接读作隐含概率。法国合约报价 17 美分，意思就是市场认为法国约有 17% 概率夺冠——猜对的人每份合约赔付 1 美元，猜错的人拿 0。

但单一平台的价格会有噪音。聚合器（如 DeFi Rate）用成交量加权平均价（VWAP）按小时聚合 Kalshi、Polymarket、Polymarket US、Gemini 等多个场所的报价，得到一个跨平台的隐含概率。截至 2026 年 5 月 30 日，世界杯冠军合约累计成交约 5.23 亿美元，结算日定在 2026 年 7 月 20 日——决赛 7 月 19 日的次日。

这个价格不是凭空出现的。它是做市商持续报出买卖双边价格 + 交易者不断成交的结果。而值得注意的是，给预测市场提供流动性的，全是加密原生的机构交易公司：Wintermute（年交易量超 3.5 万亿美元、覆盖 70 多个交易所）在 2026 年开始为 Polymarket 和 Kalshi 提供双边报价；Jump Trading、Susquehanna 也已活跃做市。

Wintermute 的 OTC 交易主管 Jake Ostrovskis 一句话点出了这个市场的现状：

"Prediction markets have the demand profile of a major asset class but the liquidity profile of an early-stage one."

预测市场有着大类资产的需求规模，却只有早期阶段的流动性深度。换句话说——价格里那个"概率"的可信度，取决于背后有多少真实的流动性在支撑它。这一点我们在第三幕会回来。

第二幕 · 模拟里的概率：模型怎么生产概率

Opta 超算走的是另一条路。它先用球队数据——状态、历史战绩、世界排名、最新的国际比赛表现——通过 Power Rankings（一套 Elo 衍生的评级算法）估计每场比赛的胜、平、负概率，然后把整届世界杯模拟 10,000 次，数每支球队在多少次模拟里夺冠，那个频率就是它的"夺冠概率"。

2026 年的结果（仅作事实陈述、不预测赛果）：西班牙 16.1%（也是唯一一支进 8 强概率超过 50% 的队，52.1%）、法国 13.0%、英格兰超过 10%、卫冕冠军阿根廷排第四也超过 10%、葡萄牙 7.0%、巴西 6.6%。

这里有一个反直觉的方法学细节值得点出：Opta 模型的输入之一，就是博彩市场的赔率。也就是说，"市场 vs 模型"这个对比并不是两个完全独立的体系——模型已经部分地"吃"了市场的信息。当你拿市场价格和 Opta 概率对比时，你看到的差异比"两个独立来源的分歧"要小。

需要说明一个时效问题：很多人记忆里权威的 FiveThirtyEight 足球模型（SPI），在创始人 Nate Silver 于 2023 年离开后已停止更新；原网站于 2023 年 9 月关闭，整个 538 于 2025 年 3 月被 ABC 关停。本文只把它当作历史方法学和 2018、2022 两届的对比史料，而不是 2026 年的现役预测来源。

第三幕 · 谁更准？一个诚实的空白

市场和模型，哪个更准？

诚实的答案是：没有一项严谨的跨届学术研究直接对比过预测市场和 Opta/538 在 2018 与 2022 两届世界杯上的 Brier 分数（预测准确度的标准衡量）。平台自己宣传的"90% 准确率"之类的数字，多来自平台自身或非同行评议的博客，不能当作独立结论。本文明示这个空白，不伪造答案。

但有一个常被讲错的案例值得纠正。很多人说"阿根廷 2022 夺冠是大冷门"——这不准确。赛前阿根廷是第二或第三大热门：Opta 给 13.1%（第二）、博彩开出 +500 的赔率（约 16.7%，第二）。真正的故事不是"冷门夺冠"，而是——几乎所有主流模型和市场都押巴西，结果第二热门阿根廷夺冠；而唯一把阿根廷压到约 8% 的离群者，恰恰是 FiveThirtyEight。 这比"冷门夺冠"更精确，也更说明问题：所谓"权威概率"，不同来源之间可以差出一倍。

价格本身也不是完美的概率。一个被反复验证近百年的现象叫 longshot bias（热门-冷门偏差）：在经典的赛马市场里，赌客系统性地高估冷门、低估热门——冷门马的真实胜率比赔率显示的更低，所以长期押冷门亏得更多（Snowberg 与 Wolfers 的研究）。

真正反直觉的地方在于：这个偏差在号称更理性、更高效的加密预测市场里并没有消失。多项基于 Polymarket、Kalshi 海量数据的研究都发现了同一个方向的偏差——都柏林大学学院分析了 30 多万份 Kalshi 合约，发现低价合约的实际兑现率低于其价格隐含的概率、高价合约则高于隐含概率（即冷门仍被高估）；一篇基于 2.92 亿笔交易的校准研究（arXiv 预印本 2602.19520）也发现，长周期合约的价格被系统性地往 50% 压缩、低估了热门的真实优势。一篇基于 300 亿条订单簿事件、52 天数据的微结构预印本（arXiv 2604.24366）量化了冷门端的代价：最低概率合约的报价价差高达 1,300 到 1,800 个基点，是传统市场的一个数量级——根源是做市商对"有界上行、不对称下行"的库存风险定价。

换句话说：一个百年前在赛马场就被记录下来的偏差，在今天链上、几十亿美元成交量的市场里依然成立——价格里那个"概率"，越靠近冷门端、越不可靠。

账本是公开的

这里有一个传统博彩做不到的事：Polymarket 建在以太坊智能合约上，每一笔成交都在链上、人人可审计。上面那两项研究之所以能做，正是因为研究者可以直接从链上的成交记录还原每一笔交易的方向——这在封闭账本的传统博彩里不可能。清算也是链上的：用 USDC 作抵押、智能合约自动结算，不需要信任一个中心化的庄家替你保管资金。

但透明不等于不可操纵。浅订单簿意味着小市场容易被少量资金推动价格。赛事期间（6 月 11 日到 7 月 19 日），逐场比赛的合约价格会随着比分实时漂移——那将是"价格如何形成"最生动的活体案例。

第四幕 · 价格之外的变量：监管

价格还受一个非市场变量的影响：监管不确定性。

2026 年 5 月 18 日，明尼苏达州州长签署 SF4760 法案，成为美国首个把预测市场运营和广告定为重罪的州（2026 年 8 月 1 日生效）。CFTC（美国商品期货交易委员会）在 24 小时内起诉、Kalshi 于 5 月 28 日起诉。CFTC 主席 Michael Selig 的表态是：

"This Minnesota law turns lawful operators and participants in prediction markets into felons overnight."

这条明尼苏达法律让预测市场的合法运营者和参与者一夜之间变成了重罪犯。

这背后是一场未解的管辖权之争：第三巡回上诉法院在 4 月 7 日判 Kalshi 胜（事件合约属衍生品、归 CFTC 管），第九巡回法院在 4 月 16 日审理内华达的上诉、倾向内华达——两个巡回法院的分歧可能最终送到最高法院。截至目前，17 个州在挑战预测市场运营商、14 个州有相关立法；西班牙在 2026 年命令 ISP 屏蔽 Polymarket 和 Kalshi。

这里要严格区分两件事：预测市场走的是 CFTC 事件合约的联邦监管路径，体育博彩走的是各州牌照的路径——同一份世界杯合约，在不同司法管辖区的合法性截然不同。监管的不确定性本身，就是价格背后的一个变量。