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　　2）做市商必须对事件概率分布建模，却往往缺乏对冲库存风险的渠道。 结果就是，他们只能在拥有丰富历史数据的市场提供流动性，比如体育赛事、政治事件。而真正存在大量“隐性私人知识”的市场，反而几乎没有流动性。这是结构性问题：在 CTF（Conditional Token Framework）设计下，补贴无法通过专业做市商流向这些市场。相反，它掩盖了失败——你能看到一个看起来很“精致”的概率界面，但它覆盖的只是那些本来就容易建模的领域，而任何超出体育、政治或加密价格之外的东西，几乎都是“死区”。

　　3）所谓“价格边界”只是表层改进。 虽然把价格锚定为概率在直觉上很合理，但现实中用户的优化目标不是概率校准，而是盈利（PnL）。一个认为“明天下雨概率是 42%”的人，仍然会尽量买在越低越好。事实证明，大多数交易其实集中在临近结算时（俗称“砸结算”）或扫 95%+ 的盘口。将交易绑定到概率，只是把“错误定价”暴露出来。而这种有界定价的框架甚至会加剧浅层博弈行为：当界面显示“99%”时，人们会把它当成一个“近乎免费收益的产品”，直到极端尾部风险出现。市场投机的反身性没有消失，只是转移到：（i）临近结算时的仓位博弈；（ii）在薄书市场上的价格冲击游戏。

　　5）缺乏投机，事实上让市场更糟。 在任何健康的金融市场中，都不可能只是“一群高水平玩家对另一群高水平玩家”。那只会导致停滞。流动性孕育流动性，信息孕育信息。而当前这些市场缺乏长期叙事驱动、缺乏天然对冲需求，也没有足够深的投机生态去维持厚实订单簿。当流动性很薄时，每一笔交易都被视作“信息交易”，这会加剧逆向选择风险，从而逼迫做市商进一步撤退，市场因此变得更加稀薄。若市场系统性地高估热门选项、低估尾部风险、流动性集中于最后时刻，那么这不是“校准后的真相追寻”，而正好相反。