在预测市场领域，Polymarket 作为事件驱动型交易平台的代表，其交易数据全部公开且可追溯，这为构建内幕交易检测系统提供了独特的实验场。与传统金融市场不同，预测市场的参与者通常围绕特定事件（如选举结果、产品发布、行业动态）进行预测，信息的非对称性更容易被量化和捕获。本文系统阐述如何通过工程手段构建一套面向预测市场的 AI 检测系统，核心涵盖三大数据平面（链上数据、订单流数据、社交情绪数据）的融合架构、特征工程方法、模型选型以及部署治理策略。
系统整体架构
一套成熟的预测市场内幕检测系统通常采用分层架构设计。数据采集层负责从多个源头实时拉取原始数据，经过流处理和批处理后存入特征存储层；检测模型层基于特征存储进行实时或离线推理，输出可疑交易评分；应用服务层则将评分结果以告警、仪表盘或 API 的形式呈现给风控人员或下游交易系统。整个数据管道需要保证端到端延迟在秒级至分钟级，以满足实时风控的需求。
具体而言，采集层需要部署三类数据采集器：链上数据采集器连接区块链节点或使用 The Graph 等索引服务，监听 Polymarket 智能合约的交易事件；订单流采集器通过 WebSocket 或 REST 接口订阅市场订单簿和成交记录；社交情绪采集器则从 Twitter/X、Reddit、新闻 API 等渠道拉取与市场事件相关的文本内容。这些原始数据经过清洗和标准化后，进入以 Kafka 为核心的消息队列，随后由 Flink 或 Spark Structured Streaming 进行实时聚合计算，最终写入特征存储供模型推理使用。
链上数据与钱包图谱
预测市场的所有交易行为都记录在区块链上，这是构建检测系统最核心的数据来源。链上数据的分析需要从两个维度展开：单个钱包的历史行为模式，以及多个钱包之间的关联关系。
在钱包行为分析方面，系统需要为每个活跃钱包计算一系列统计指标。基础指标包括总成交量、平均持仓周期、胜率、盈亏比等；进阶指标则需要引入时间序列概念，例如该钱包在重大新闻发布前后的交易频率变化、相对于市场均价建仓的提前量、以及在不同事件类型（政治、体育、科技）上的偏好分布。更进一步，可以计算类似夏普比率的风险调整收益指标，用于衡量该钱包的信息效率。
钱包图谱的构建依赖于链上交易的关联特征。当多个钱包在相近时间点对同一市场进行方向相同的大额交易时，可能存在信息共享或协同操作的嫌疑。此外，钱包与中心化交易所地址的转账关系、与混币服务的交互模式、以及新创建钱包的初始资金来源，都可能揭示潜在的内幕网络。实践中通常使用图数据库（如 Neo4j）存储这些关系，并利用图神经网络（GNN）学习节点 embedding，以捕捉跨钱包的异常模式。
订单流与市场微观结构
订单流数据提供了比链上数据更细粒度的市场视角。通过分析订单簿的深度分布、买卖价差的变化规律以及大额订单对价格的冲击程度，可以识别出具有信息优势的 “聪明钱”（smart money）行为。
一个关键指标是价格领导关系（price leadership），即某些钱包的挂单或成交是否领先于市场价格变动。另一种有效的检测策略是观察订单簿不平衡度（order book imbalance）的变化 —— 当大额买单突然涌入而卖单迅速被消耗时，往往预示着价格即将上涨。如果这类订单来自此前有优异历史业绩的钱包，其信号强度将显著提升。
工程实现上，订单流数据需要存储在低延迟时序数据库中（如 ClickHouse 或 TimescaleDB），以便进行滑动窗口聚合和历史对比。典型的时间窗口设置为 1 分钟、5 分钟和 1 小时三档，分别用于捕捉高频套利行为、日内趋势跟踪和事件驱动型交易。
社交情绪与信息泄露检测
社交媒体是预测市场信息泄露的重要渠道。许多重大事件在正式公布前往往会在社交网络上出现蛛丝马迹 —— 用户讨论、产品泄密、行业爆料或政策吹风。社交情绪分析的核心任务是将这些非结构化文本信息与链上交易行为进行时间对齐，从而识别出 “提前知道消息” 的可疑钱包。
具体做法是构建一个跨市场的情绪时间线。对于每个预测市场主题，系统通过关键词匹配和实体识别将相关社交文本归类到对应市场，并计算每时间窗口内的情绪得分、讨论热度（贴文数量）和传播速度（转发 / 回复增长率）。关键的特征工程在于计算 “情绪领先度”：该钱包的建仓时间是否早于情绪的显著上升？该钱包在情绪高峰后是否快速平仓了结？这些 lead-lag 相关性是检测内幕交易的重要信号。
技术实现上，建议使用预训练的语言模型（如 BERT 或中文 RoBERTa）对社交文本进行 embedding 和情感分类，并通过向量检索将文本与对应市场关联。特征存储层需要维护每对 “钱包 - 市场 - 时间窗口” 的情绪领先指标，供下游模型调用。
特征存储与模型推理
三大数据平面的特征最终需要汇聚到统一的特征存储中，以便进行联合建模。特征存储的设计需要兼顾离线训练和在线推理两种场景：离线场景使用 Snowflake 或 BigQuery 等数据仓库存储全量历史特征，用于模型训练和回测；在线场景使用 Redis 或 Feasts 等特征服务存储最近 N 天的活跃特征，用于实时推理。
检测模型通常采用多任务学习框架，同时完成两项子任务：二分类判断给定 “钱包 - 市场 - 时间” 组合是否可疑，以及回归预测该交易的潜在获利幅度。模型输入包括钱包历史特征、订单流特征和情绪领先特征的拼接向量。基线模型可选用 LightGBM 或 XGBoost 等梯度提升树，它们在表格数据上表现出色且易于解释；进阶方案可引入图神经网络捕捉钱包关联，或使用 LSTM/Transformer 捕捉交易序列中的时序模式。
在标签构建方面，真实内幕交易的标签极其稀缺，因此通常采用半监督或弱监督策略。一种可行做法是将历史上有明确结论的案例（如 CFTC 起诉的使用机密信息进行预测市场交易的事件）作为正样本；另一种做法是利用启发式规则生成伪标签，例如将胜率超过 90% 且交易量达到一定阈值的钱包标记为潜在知情者，然后用这些伪标签训练初始模型，再通过人工审核迭代优化。
部署与治理
模型输出后需要配套的治理机制才能真正发挥作用。典型的治理流程包括：评分阈值设定与告警分级、可疑案例的人工复核队列、以及与监管要求的合规接口。系统应支持按需调节敏感度 —— 在追求高召回率的场景下适当降低阈值，在减少误报的场景下收紧判别标准。
需要特别强调的是，检测系统的输出应作为辅助参考而非直接执法依据。预测市场的高波动性和信息多元化使得误报在所难免，任何涉及实际冻结账户或限制交易的操作都需要经过人工审核。当前行业实践中，如 Insider Finder 和 Unusual Predictions 等工具更多是以 “Alpha 信号” 的形式提供给用户，帮助其跟随 “聪明钱” 而非进行合规调查。
关键工程参数
在工程落地层面，以下参数可作为初始基线：链上数据同步延迟目标为小于 30 秒；订单流处理延迟目标为小于 100 毫秒；情绪分析窗口设置为 5 分钟滚动窗口；模型推理延迟目标为小于 200 毫秒；特征存储保留最近 90 天的完整行为数据用于模型重训练。
资料来源
本文工程架构参考了 Polymarket 生态系统中已有的检测工具实践以及链上行为分析领域的研究成果，具体可查阅 Gizmodo 关于 Polymarket 内幕交易检测商业化的报道、Phemex 关于检测机器人的技术分析，以及 ICE 推出的 Polymarket 信号与情绪产品。