为什么预测市场仍处于探索阶段（转）

预测市场正迎来高光时刻。Polymarket 对总统大选的报道登上了头条，Kalshi 在监管方面的胜利开辟了新的领域，突然间，人人都想谈论这个「世界真理机器」。但在这股热潮背后，隐藏着一个更有趣的问题：如果预测市场真的如此擅长预测未来，为什么它们没有普及开来呢？
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3 t" w4 A1 v, ]1 a答案并不性感。问题出在基础设施上——在美国，则是监管。（例如 Kalshi 获得美国商品期货交易委员会（CFTC）批准，Polymarket 实现离岸布局），但基础设施问题依然普遍存在。即使在预测市场合法的地区，同样的根本性挑战依然存在。

2024 年占据主导地位的平台通过砸钱来解决这些问题。据 Delphi Digital 的研究员 Neel Daftary 分析，Polymarket 在做市商激励方面投入了约 1000 万美元，每天一度支付超过 5 万美元以维持其订单簿的流动性。如今, 这些激励已经崩溃至每交易 100 美元仅 0.025 美元。Kalshi 在类似项目上花费了超过 900 万美元。这些都不是可持续的解决方案——它们只是结构性伤口上的创可贴。

有趣的是, 阻碍预测市场发展的挑战并不神秘。它们定义明确、相互关联, 而且——对于合适的创业者来说——极易解决。在与该领域的团队交流并分析现状后，我们发现有五个问题反复出现。不妨将它们视为一个框架，一套共同的术语，帮助我们理解为何预测市场尽管理论上前景光明，却仍处于测试阶段。

这些不仅仅是问题，它们还是路线图。

0 P5 ~% V3 Y" g6 p2 z! e问题一：流动性悖论
" j* T& l! v6 \/ j最根本的问题在于流动性。或者更确切地说，是导致大多数预测市场沦为鬼城的先有鸡还是先有蛋的难题。
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# x6 ?* c- e+ S% h其机制很简单。新市场推出时流动性低。交易者面临糟糕的执行——高滑点、价格冲击导致交易无利可图。他们纷纷退出。低交易量吓退了专业的流动性提供商，因为他们需要稳定的费用来弥补风险。没有流动性提供商，流动性持续匮乏。如此循环往复。
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0 q, i4 e, z# v7 |+ X8 l7 [. [数据证实了这一点。在 Polymarket 和 Kalshi 平台上，大多数市场的交易量都低于 1 万美元。即使是规模较大的市场，也缺乏足够的深度来吸引机构投资者进行有意义的参与。任何大额持仓都会导致价格出现两位数的波动。
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根本原因是结构性的。在普通的加密货币流动性池（例如 ETH/USDC）中，您存入两种资产，并在交易者进行交易时赚取手续费——即使价格对您不利，双方的价值也得以保留。预测市场则不同：您持有的是合约，一旦失败，这些合约就变得一文不值。没有再平衡机制，没有剩余价值——结果只有两种可能：一半的资产归零。

更糟糕的是, 您会被「收割」。当市场接近结算且结果变得更清晰时, 知情交易者比您知道得更多。他们以有利的价格从您那里购买获胜方, 而您仍在根据过时的概率定价。这种「有毒的订单流」持续让做市商流血。

Polymarket 在 2024 年从自动做市商（AMM）模式切换到中央限价订单簿，原因就在于此：订单簿允许做市商在意识到即将被套牢时立即取消报价。但这并不能解决根本问题——它只是为做市商提供了一些防御工具来减缓损失。
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这些平台通过直接向做市商支付费用来规避这个问题。但补贴无法规模化。对于旗舰市场——总统选举、重大体育赛事、热门加密货币——这种模式行之有效。Polymarket 的选举市场流动性充裕。Kalshi 的 NFL 市场与传统体育博彩公司展开竞争。真正的挑战在于其他所有方面：大量预测市场可以发挥作用的市场，由于交易量不足以支撑数百万美元的补贴。

# n" r5 @* z3 V; }0 E: j0 k/ w当前的经济模式难以为继。做市商并非从价差中获利，而是从平台获得报酬。即使是损失有边界（每个市场最多亏损 4-5%）的受保护流动性提供者，也需要生态系统补助才能实现收支平衡。问题是:如何在不烧钱的情况下使提供流动性有利可图?
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* m; g6 V+ ^. l  S4 z4 E0 Y1 hKalshi 的成功模式正在逐步显现。2024 年 4 月，他们引入了华尔街大型做市商 Susquehanna International Group，使其成为首家机构供应商。结果：流动性提升 30 倍，合约深度达 10 万份，价差低于 3 美分。但这需要零售做市商无法提供的资源：专属交易平台、定制基础设施以及机构级的资本投入。突破的关键不在于更高的返利，而在于让首家真正重视预测市场的机构投资者将其视为合法的资产类别。一旦有机构参与，其他机构也会纷纷效仿：风险更低，有基准定价，交易量自然而然地增长。

但这里有个问题：机构做市商需要满足特定条件。对 Kalshi 而言，这意味着获得美国商品期货交易委员会 (CFTC) 的批准以及明确的监管规定。而对于加密原生和去中心化平台——那些缺乏监管护城河或大规模规模的众多平台开发者——这条路行不通。这些平台面临着不同的挑战：在无法提供监管合法性或交易量保证的情况下，如何启动流动性？对于除 Kalshi 和 Polymarket 之外的其他平台而言，基础设施问题依然悬而未决。

创业者们正在尝试什么
基于质量加权的挂单返利奖励流动性，从而改善交易——例如缩短交易时间、提高报价规模和缩小价差。这种做法虽然务实，但并未解决根本问题：这些返利仍然需要资金支持。协议代币提供了一种替代方案——通过发行代币来补贴流动性提供者（LP），而不是动用风险投资资金，这与 Uniswap 和 Compound 的启动模式相同。预测市场代币能否积累足够的价值以长期维持发行，目前尚不明朗。

基于等级的跨市场激励在多个市场提供多元化的流动性，分散风险，使参与更加持久。
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' l' R4 m2 R7 h& t) x: ~- C5 o, [即时流动性（JIT）仅在用户需要时提供资金。机器人监控资金池中的大额交易，注入集中流动性，收取手续费，并立即提取。这种方式资金效率高，但需要复杂的基础设施，而且无法解决根本问题：风险仍然由他人承担。JIT 策略在 Uniswap V3 上创造了超过 7500 亿美元的交易量，但交易活动主要由资金雄厚的参与者主导，收益微乎其微。
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连续的组合市场本身就挑战了二元结构。交易者不再局限于离散的「是/否」选项，而是表达连续范围内的观点。这汇集了原本分散在相关市场（比特币会涨到 6 万美元吗？6.5 万美元？7 万美元？）中的流动性。像 functionSPACE 这样的项目正在构建这种基础设施，尽管它尚未经过大规模测试。

最激进的实验完全摒弃了订单簿。Melee Markets 将 Bonding curve 应用于预测市场——每个结果都有其专属的曲线，早期参与者可获得更优惠的价格，信念坚定者将获得奖励。无需专业做市商。XO Market 要求创建者使用 LS-LMSR AMM 注入流动性，随着资金流入，市场深度不断提升。创建者可获得费用，从而使激励机制与市场质量挂钩。

6 @$ U4 |! ~, O& v* |两者都在无需专业做市商的前提下解决了冷启动问题。Melee 的缺点在于灵活性不足（仓位锁定直至结算）。XO Market 允许持续交易，但需要创建者预先投入资金。
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& ^: t" Y: F& n/ H6 P) l问题二：市场发现和用户体验
即使解决了流动性问题，还有一个更实际的问题：大多数人找不到他们关心的市场，即使找到了，体验也很笨拙。

/ h5 L- H$ ?3 H! a/ y3 k这不仅仅是「用户体验问题」，而是结构性问题。市场发现问题直接加剧了流动性问题。Polymarket 任何时候都有数千个市场在线，但交易量却集中在极少数领域：选举市场、重大体育赛事和热门加密货币问题。其他市场则无人问津。即使某个细分市场有一定的深度，如果用户无法自然找到它，交易量也会持续低迷，最终导致做市商退出。恶性循环：缺乏市场发现，就没有交易量，也就没有可持续的流动性。
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市场流动性的集中度极其严重。在 2024 年选举周期,Polymarket 的头部市场占据了绝大部分交易活动。选举后, 该平台每月仍有 6.5-8 亿美元的交易量, 但分布在体育、加密货币和病毒式传播的市场上。其他数千个市场——例如本地问题、小众社群、奇闻异事则几乎无人问津。

用户体验障碍加剧了这种情况。Polymarket 和 Kalshi 的界面是为那些已经了解预测市场的人设计的。普通用户面临着陡峭的学习曲线：陌生的术语、赔率到概率的转换、「购买一个 YES」的含义等等。对于加密货币原生用户来说，这尚可接受。但对于其他人来说，这些摩擦会扼杀转化率。
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3 C1 J& f  K1 \更好的算法有帮助, 但核心问题是分发:在正确的时刻将数千个市场匹配给正确的用户, 而不会造成选择瘫痪。
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创业者们正在尝试什么
最有前景的方法是直接在用户已有的平台上提供服务，而不是让他们学习新的平台。Flipr 允许用户通过在其推特信息流中直接标记机器人来交易 Polymarket 或 Kalshi 等市场。例如，当用户在推文中看到某个市场被提及时，只需标记 @Flipr，即可在不离开应用的情况下进行交易。它将预测市场嵌入到互联网的对话层面，将社交信息流转化为交易界面。Flipr 还提供高达 10 倍的杠杆，并且正在开发跟单交易和人工智能分析等功能——基本上，它正努力成为一个功能齐全的交易终端，而这个终端恰好就存在于推特中。
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. D  P' |- |4 G. k& G: d) D0 r更深层次的洞察在于：对于初创公司而言，分销比基础设施更重要。与其像 Polymarket 那样花费数百万美元来启动流动性，不如整合现有流动性，并在分销方面展开竞争。TradeFox、Stand 和 Verso Trading 等平台正在构建统一的界面，这些界面可以聚合多个平台的赔率，将订单路由到最佳交易场所，并集成实时新闻推送。如果您是一位认真的交易员，既然可以使用一个执行效率更高的单一界面，何必费力地在多个平台之间切换呢？
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最具实验性的方法是将市场发现视为一个社会问题，而非算法问题。隶属于 Polymarket 的 Fireplace 强调与朋友共同投资——重现共同下注的活力，而非孤军奋战。AllianceDAO 的 Poll.fun 更进一步：它构建了小型朋友圈之间的 P2P 市场，用户可以创建任何主题的市场，直接与同伴下注，并由创建者或群组投票决定结果。这种模式高度本地化、高度社交化，并通过关注社区而非规模，彻底规避了长尾问题。

& X6 d. G: w( B7 A* y这些不仅仅是用户体验方面的改进，更是分销策略。最终胜出的平台未必拥有最佳流动性或最多的市场，而是能够最好地回答「如何才能在合适的时间将预测市场推送给合适的用户？」这个问题。
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问题三：用户的观点表达问题
$ w6 C$ d6 o5 ~3 n. u" O以下这个数据应该会让所有看好预测市场的人感到担忧：85% 的 Polymarket 交易者账户余额为负。

从某种程度上来说这是不可避免的——预测本来就很难。但部分原因在于平台的硬缺陷。由于交易者无法有效地表达自己的观点，平台迫使他们建立次优的仓位。你有一个细致入微的理论？没办法。你只能进行二元投注：买入、不买入，或者选择仓位大小。没有杠杆来放大你的信念，无法将多种观点整合到一个仓位中，也没有条件性结果。当交易者无法有效地表达信念时，他们要么会占用过多资金，要么会仓位过小。无论是哪种情况，平台捕获的流量都更少。
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* m+ [" g, p' ^2 F这个问题可分为两种截然不同的需求：希望利用杠杆放大单笔投注的交易者，以及想要将多个观点组合起来投注的交易者。
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; n9 Z6 J; |. g& j2 r杠杆：连续结算解决方案
. T8 _  `0 ?% Z2 v) V+ v7 P) a传统杠杆策略并不适用于二元预测市场。即使你的预测方向正确，市场波动也可能在结算前让你血本无归。例如，一个加了杠杆的「特朗普胜选」头寸可能在民调结果不佳的一周内被清算，而最终特朗普却在 11 月胜出。

: m7 I  C* G# x) ~$ n7 L( F% M( c但有更好的方法:基于实时数据流的连续结算永续合约。Seda 正在基于 Polymarket 和 Kalshi 数据构建真正的永续合约功能, 让头寸连续结算而不是等待离散事件的结算。2025 年 9 月,Seda 在测试网上为 Canelo vs. Crawford 比赛的实时赔率启用了永续合约 (最初为 1 倍杠杆), 证明了该模型在体育博彩方面的可行性。
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短期二元期权是另一种越来越受欢迎的交易方式。Limitless 在 2025 年 9 月的交易量突破 1000 万美元，其提供了一种加密货币价格走势二元期权，这类市场通过其收益结构提供隐性杠杆，同时避免交易者在合约存续期间面临清算风险。与固定收益期权不同，二元期权会在固定时间结算，但其结算的即时性（几小时或几天，而非几周）能够提供散户交易者所需的快速反馈。

基础设施正在迅速成熟。Polymarket 于 2025 年 9 月与 Chainlink 合作推出了 15 分钟加密货币价格市场。Perp.city 和 Narrative 正在试验基于民意调查平均值和社交情绪的持续信息流交易——永远不会得出二元结果的真正的永续合约。
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Hyperliquid 的 HIP-4「事件永续合约」是一项突破性技术——它交易的是不断变化的概率，而不仅仅是最终结果。例如，如果特朗普的胜率在辩论后从 50% 上升到 65%，您无需等到选举日即可获利。这解决了预测市场中杠杆交易的最大问题：即使最终预测正确，也可能因市场波动而被强制平仓。Limitless 和 Seda 等平台也凭借类似的模式获得了越来越多的关注，这表明市场需要的是持续交易，而不是二元对立的赌注。

  ]' Y! i/ j7 U组合投注：尚未解决的问题
组合投注则不同。它表达的是复杂的、多方面的假设，例如：「特朗普胜选，比特币价格突破 10 万美元，美联储两次降息」。体育博彩公司之所以能轻松做到这一点，是因为它们像一个中心化的机构，管理着分散的风险。相互矛盾的立场会相互抵消，所以它们只需要为最大净损失提供抵押，而无需为每一笔单独的赔付提供抵押。
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: P6 X+ L9 z  J: i( @预测市场无法做到这一点。它们扮演着托管代理人的角色——每笔交易一旦完成，就必须全额抵押。这样一来，成本很快就会飙升：即使是规模不大的组合投注，做市商也需要锁定比体育博彩公司承担同等风险所需资金多几个数量级的资金。
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! ~0 \& v8 G2 i2 g# a0 j理论上的解决方案是仅对最大净损失进行抵押的净保证金系统（Net margin systems），该系统仅对最大净损失进行抵押。但这需要复杂的风险引擎、跨不相关事件的实时相关性建模，以及可能存在的集中式交易对手。研究员尼尔·达夫塔里 (Neel Daftary) 建议先由专业做市商承销有限的市场组合，然后逐步扩大规模。Kalshi 正是采用了这种方法——最初只提供同场赛事的组合投注，因为平台更容易在单一事件的背景下对相关性进行建模和管理风险。这种做法很有见地，但也承认了真正的组合市场，即「随心选择」的体验，如果没有中心化的管理可能难以实现。

0 V$ U3 D3 m5 E' q) }" u大多数预测市场创业者都认为这些新颖的预测市场玩法存在限制：例如，对短期市场的杠杆限制、预先经过审核的事件组合，或者平台可以对冲的简化版「杠杆交易」。用户的观点表达问题或许可以部分解决（例如持续结算），但其他部分（例如任意组合市场）对于去中心化平台而言仍然遥不可及。

问题四：无需许可的市场创建
& Y$ B: a* R; `2 `  C4 P2 `' k& G解决市场表达问题是一回事，但更深层次的结构性问题是：谁有权创造市场？

大家都认同预测市场需要多样性——有显著地域性的事件、小众社群关注的事件、传统平台绝不会涉足的奇特的一次性事件等等... 但无需许可的市场创建一直是一个难题。
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) j" ?  f! a/ {' ~. G4 j& S核心问题在于，热点话题的生命周期是有限的。最具爆发性的交易机会往往出现在突发新闻和文化事件中。例如，如果「委员会会因为威尔·史密斯掌掴克里斯·洛克而撤销他的奥斯卡奖吗？」这样的市场在事件发生后的几个小时内就会产生巨大的交易量。但等到中心化平台审核并上线后，人们的兴趣早已消退。
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但完全无需许可的创建会遇到三个问题：语义碎片化（同一个问题的十个版本将流动性分割成无用的池子）、流动性冷启动（零初始流动性使先有鸡还是先有蛋的问题变得极端）以及质量控制（平台充斥着低质量市场，或者更糟——造成法律风险的暗杀事件赌注）。

Polymarket 和 Kalshi 都选择了平台精选模式。他们的团队会对所有市场进行审核，确保质量和明确的解决方案标准。这虽然有助于建立信任，但却牺牲了速度——平台本身成为了瓶颈。

创业者们正在尝试什么
/ i3 H7 V3 q& E0 V+ |+ OMelee 采用类似 pump.fun 的策略来应对冷启动阶段。市场创建者获得 100 股，早期买家的份额则递减（3 股、2 股、1 股……）。如果市场获得认可，早期参与者将获得超额回报——潜在回报高达 1000 倍甚至更多。这是一个「市场的市场」，交易者通过早期建仓来预测哪些市场本身将会增长。其核心在于：只有最优质的市场——由顶级创建者打造或真正符合市场需求的产品——才能吸引足够的交易量。最终，优质市场会自然而然地脱颖而出。

& q# J- }1 w. [1 `! r0 N: p( \: `/ RXO Market 要求内容创作者使用 LS-LMSR AMM 提供流动性。创作者通过支付费用来赚取收益，从而将激励机制与市场质量挂钩。像 Fact Machine 和 Opinions.fun 这样的意见市场平台，允许有影响力的人通过围绕主观话题创建病毒式传播的市场来将文化资本变现。

理论上的理想形态是混合型的、社区驱动的模式：用户在创建市场时投入声誉和流动性，然后由社区管理员进行审核。这种模式既能实现无需许可的快速创建，又能保证内容的质量。但目前还没有任何主流平台成功实现这一模式。根本的矛盾依然存在：无需许可能够带来多样性，而管理员则能确保质量。打破这种平衡将释放生态系统所需的本地化、小众市场。
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" a" z" j& w5 O" b2 a- I问题五：预言机和结算
: Q. t1 X7 P0 r0 m2 K$ E即使你解决了流动性、发现、表达、创造所有这些问题，仍然存在一个最根本的难题：谁来决定发生了什么？

集中式平台由团队做出决策，效率高，但存在单点故障风险。去中心化平台需要预言机系统来处理任意问题，无需持续的人工干预。但如何决定这些问题的结果仍然是最难的。
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正如研究员尼尔·达夫塔里 (Neel Daftary) 为 Delphi Digital 所阐述的那样，新兴的解决方案是一个多层堆栈，可以将问题路由到适当的机制：
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' K' m1 X% x0 g% U) W  d8 b) i对于客观结果采用自动化数据推送。Polymarket 于 2025 年 9 月集成 Chainlink，实现加密货币价格市场的即时结算。快速且确定性强。

1 }8 R* I/ v- PAI Agent 用于解答复杂问题。Chainlink 在 1660 个 Polymarket 市场测试了 AI 预言机，准确率达到 89%（体育赛事准确率高达 99.7%）。Supra 的 Threshold AI 预言机利用多代理委员会来验证事实并检测操纵行为，最终提供经过签名的结果。
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像 UMA 这样的乐观预言机适用于模棱两可的问题，它会提出一些结果，争议双方则投入资金来挑战这些结果。虽然它基于博弈论，但对于明确的问题却很有效。
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对于高风险纠纷，采用基于声誉的陪审团，投票权与链上业绩记录挂钩，而不仅仅是资本。
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基础设施正在快速成熟，但市场结算仍然是最棘手的问题。如果结算方案出错，就会破坏信任；如果方案正确，则可以扩展到数百万个市场。

为什么这些问题很重要
流动性、市场发现、交易者观点表达、市场创建和结算这五个问题是相互关联的。解决流动性问题，就能提升市场吸引力，从而改善市场发现机制。更好的市场发现机制能带来更多用户，使无需许可的市场创建成为可能。更多市场意味着对强大预言机的需求更大。这是一个系统，而目前，该系统存在瓶颈。
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但机遇也随之而来：现有项目被困于既有模式之中。Polymarket 和 Kalshi 的成功都建立在某些关于预测市场运作方式的假设之上。他们是在既定的约束条件下进行优化。而新一代的开发者则拥有完全无视这些约束的优势。

/ Z4 Z( \1 W+ M6 X5 cMelee 可以尝试不同的 Bonding Curve，因为他们的目标不是成为 Polymarket。Flipr 可以将杠杆机制嵌入社交信息流，因为他们在美国无需获得监管部门的批准。Seda 可以基于连续数据流生成永续合约，因为他们不受二元解析的限制。

3 p$ l5 {% F; ]3 b. j( Z) f这才是预测市场赛道创业者真正的优势所在。并非复制现有模式，而是直接攻克根本性问题。这五大问题是基本要求。能够解决这些问题的平台，不仅能够赢得市场份额，更能释放预测市场作为协调机制的全部潜力。
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2024 年证明了预测市场可以被大规模采用。2026 年将证明它可以在任何地方运作。

这个探索的可以去关注起来的啦。

那这个阶段应该还是不错的吧。

市场预测革命势头虽猛，但普及面仍存挑战，主要在基础设施和监管领域

我觉得这根本不是个问题啊，说这个是多余啊

搞预测市场跟搞基建似的，钱砸进去才能跑起来，不然谁跟玩

说白了就是烧钱铺路，监管还没跟上节奏

探索阶段的还是要在看好市场了

那么也是要在看好预测了

监管卡脖子，砸钱搞流动性，这玩意儿普及起来没那么快啊

这圈子真热闹，但说白了还是得靠钱砸路，不然谁跟玩啊