
为什么我们要构建预测市场的聚合层
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TL;DR
Agg.Market 作为预测市场的统一聚合层正式上线,为各大消费平台提供深度流动性、智能路由以及 B2B 基础设施。
正在看 简体中文 译文
预测市场正在爆发,但体验却碎片化严重,导致与传统体育博彩相比并无优势。
今天,我们正式推出 Agg.Market——一个预测市场聚合器,旨在让用户通过单一界面,在所有预测市场中获取最优价格、最深流动性和最广泛的选择。
我们埋头苦干了数月,打造了这一产品。以下是我们认为聚合模式将胜出的原因,以及我们与众不同的做法。
为什么是预测市场
预测市场是当前金融领域最令人兴奋的赛道之一。2024 年大选周期证明,主流需求已经达到规模化,而设计空间仍然广阔。交易量同比增长超过 400%,许多分析师预测到 2030 年交易量将突破 1 万亿美元。
但目前的体验是碎片化的。流动性分散在各个平台,用户支付了过高的费用,最终结果与传统体育博彩无异。用户入门流程仍然感觉像 2021 年的 DeFi。如今,没有简单的方法来比较价格或为某个问题找到最佳市场。
尽管预测市场在今天是一个有争议的话题,但日益两极化的媒体环境使得去中心化的真相来源变得必要。我们正在构建预测领域的基础真相来源,同时让用户每笔交易平均节省超过 3% 的费用。
赛道拥挤,我们早已身经百战
我们在拥挤的赛道中竞争多年,深知早入场并不重要,关键在于对市场规模和机会的判断是否正确。最好的产品(以及市场策略)胜出,而我们认为预测市场正是我们一直在寻找的、具有风投规模的机会。
聚合者胜出
Agg.Market 的核心论点很简单:在竞争激烈的市场中,选择面广者胜。
提供最深流动性层、最多市场选择和最佳费用的平台,将直接与巨头 Kalshi 和 Polymarket 竞争。这一策略在每一个主要市场类别中都已被验证。
多年前我还在 DoorDash 时就写过这一点——打造一个选择面最广的市场才能胜出。在 DoorDash,我们通过构建选择飞轮并接入最多的餐厅而获胜。亚马逊早期通过提供所有图书书目,然后迅速扩展到新品类而获胜。最佳市场选择 + 最深流动性将在预测领域胜出。
**Agg.Market** 就是预测市场的 Kayak。 就像 Kayak 让你在一个地方搜索所有航空公司和酒店并找到最优价格一样,我们让你搜索所有预测市场并找到最佳赔率。
我们正在为这个类别构建最好的聚合技术,类似于 Relay 或 1inch 应用于预测领域,实现智能路由和订单拆分,优化每一笔交易。一个界面,所有市场,最佳执行。
Agg 不仅聚合 @kalshi 和 @polymarket,我们还提供所有主流交易场所,包括 @trylimitless、@predictdotfun。同时,@myriadmarkets、@opinionlabsxyz 和 @hyperliquidx(通过 HIP-4 准备就绪)将作为快速跟进。
分发策略
以下是最让我们兴奋的部分: 超过一半的预测市场交易量最终将通过非预测市场初创公司的前端流入。Robinhood、Coinbase 和 DraftKings 已经上线。ESPN、Uniswap 和其他主要消费前端也不会落后太多。
这些平台拥有庞大的现有用户基础和强大的分发能力,但它们不想从头构建预测市场基础设施。它们需要一个聚合和执行层来支持它们。
虽然我们拥有面向消费者的产品,但我们正在为 B2B 构建一个预测堆栈。我们已经拥有 5 个承诺客户,并与数十个正在探索预测市场集成的平台进行洽谈。初始构建合作伙伴包括 DeepBot——Telegram 首个集成钱包,拥有超过 70 万用户。在洽谈中,模式是一致的:这些公司希望提供预测功能,但不想从头构建撮合引擎、流动性聚合和多平台执行。
这就是 Agg。
我们如何构建
我们不仅仅是在多个 API 上套一个 UI。技术方法至关重要,我们在基础设施层投入了大量资源。
市场匹配: 我们采用多 LLM 方法,结合内部强化学习,跨平台匹配等价市场。当同一个问题在 Polymarket、Kalshi 和其他平台上以略有不同的措辞列出时,我们的系统会识别并关联它们——这样用户始终能看到可用流动性的全貌。
智能路由 + 订单拆分: 市场匹配完成后,我们的执行引擎处理优化路由。大额订单跨平台拆分以获得最佳执行,类似于 DEX 聚合器跨流动性池路由交易。
最佳用户体验: 我们抽象掉了复杂性。用户可以使用任何 Web2 认证或非托管钱包登录,账户创建通过 @portal_hq 实现无服务器化,无需助记词或浏览器扩展。订单执行通过 @relayprotocol 优化。结果是:一键交易,以最佳可用价格成交,无论哪个平台在执行订单。
我们期待你的反馈
我们公开构建,因为我们相信最好的产品是由使用它们的人塑造的。你希望看到哪些功能?我们如何让体验变得更好?
我的私信随时开放!如果你有关于如何改进 Agg.Market 的想法,或者有兴趣在 Agg 上构建,请直接联系我。


