预测市场信息传导：Polymarket如何成为股票市场新因子，夏普1.95

Goldstein、Li 和 Wang（2026）的一篇新论文《Learning from Prediction Markets: The Transmission of Information and Noise to Traditional Assets》（2026年7月29日）利用 Polymarket 的区块链账本，做到了传统数据集无法实现的事情：将每个钱包标注为“知情”或“非知情”，然后追踪这两类群体的价格影响如何传导至股票、债券、外汇和加密市场。

• 特朗普在 Polymarket 上胜率每上升 1 个百分点，次日“特朗普交易”相关股票的平均回报约高出 13 个基点；在与特朗普关联度更高的标的（如 DJT、TSLA）上，这一效应可达约 42 个基点。
• 随后出现部分反转，因为跨市场传导的一部分其实是噪声。
• 知情交易流的影响可持续 3 天；非知情交易流的影响则在几天内衰减至零。
• 一个简单的滞后信号策略：年化收益 18.93%，波动率 9.72%，夏普比率 1.95，最大回撤 4.58%。
• 安慰剂组合（公用事业、必需消费品、REITs、前 5000 只股票等权）：没有任何显著收益。

最精彩的是他们提出的“信息宿醉”（information hangover）机制：

Polymarket 前一天看起来越“知情”，今天其噪声对传统市场的冲击反而越强。可信度，是这一传导机制的核心渠道。

论文链接：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=7198379

这一研究为量化投资提供了全新视角，云栈社区的技术爱好者们也在持续关注此类数据驱动的Alpha机会。