在预测市场中，分散的信念通过价格聚合，形成对不确定事件的概率预测。经典理论建立了预测准确性与交易利润之间的清晰等价关系，但这一关系仅适用于特定的自动化市场制造商（AMM）设计。
然而，目前最大的交易所基于中央限价订单簿，知情预测者常常亏损，而无知策略则可以通过简单的启发式获利。我们通过建立预测准确性与盈利能力之间的正式等价关系，解决了这一差异。
对于任何严格正确的评分规则 $S$，我们展示了一种“正确”的投注策略，该策略仅依赖于预测者的预测 $\mathbf{p}$ 和市场价格 $\mathbf{q}$，并在 $\mathbf{p}$ 在 $S$ 下优于 $\mathbf{q}$ 且市场具有足够流动性时，能获得正的期望利润。此外，这种正确的投注几乎是唯一具有如此稳健盈利保证的策略。
证明的基础是对期望利润的分解，这严格推广了经典AMM的保证，并解释了策略如何在没有准确性优势的情况下获利。经验上，在数千个AI模型的预测中，正确投注是唯一可靠地将准确性转化为利润的策略；我们进一步识别了系统性的预测人群，并展示了最佳正确策略在不同人群中的变化。
在Kalshi为期一个月的实时部署中，实现了 $+80.33\%$ 的投资回报率，夏普比率为 $3.35$。
博主点评： 本文深入探讨了预测市场中的盈利机制，揭示了即使在信息不对称的环境中，如何通过合理的投注策略实现盈利。这为交易者提供了宝贵的见解，尤其是在当前复杂的市场条件下。正确的策略不仅依赖于准确的预测，还需考虑市场流动性，为实践中的交易决策提供了重要指导。