预测市场合约上线信息可预测交易量与争议风险
原始标题 / What Prediction-Market Contracts Reveal at Launch: Trading Volume and Dispute Risk
该研究利用 Polymarket 大量已结算市场，仅基于上线时的合约信息（标题、描述、解决源及元数据）预测终身交易量和结算争议。其新意在于系统评估可解释特征与神经文本模型的预测增益，并揭示平台变化时模型性能的衰减机制；有用性在于为市场设计者和研究者提供基于合约文本的风险筛选思路，但争议预测精度有限，仅适合排序分组。
01 摘要
研究使用近普查数据（802,863 个已结算市场）证明，上线时的合约信息能较好预测终身交易量（样本外 R²=0.747），其中市场主题贡献最大；争议风险也可被排序（AUC=0.78），但极低基率下个体预测精度不足（平均精度 0.012）。作者指出，交易量预测性能在平台格式变化后显著下降，且损失主要源于合约特征与需求关系的变化，而非文本到特征的映射过时。上述发现基于特定平台和时间段，外推需谨慎。
02 关键点
- 上线时合约信息可解释交易量的大部分变异，市场主题是最强预测因子，措辞和解决规则设计有额外但较小的贡献。
- 争议风险预测具有排序能力（AUC 0.78），但在 0.31% 基率下平均精度仅 0.012，不适合个案预测。
- 平台格式变化导致交易量预测性能大幅下降（AUC 从 0.940 降至 0.577），损失集中于训练中未出现的问题形式。
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