打造注意力经济

资产类型大致可分为两类：

1. 现金流资产——主要指股票和债券，这些资产能够产生现金流，投资者据此进行价值评估。
2. 供需资产——主要涵盖大宗商品和外汇，价格随供需动态波动。

近年来，Crypto领域催生了全新资产类型——价值基于注意力。目前，“注意力资产”以用户生成资产（UGA）为主，包括NFT、创作者币和Memecoin。这些资产作为Schelling点，通过价格反映文化关注度的流动与变化。

Memecoin在文化层面具有一定吸引力，但在金融层面尚存不足。理想的注意力资产应让市场参与者能够直接获得某一事物注意力的金融敞口，从而激励他们交易认为定价偏离的资产；市场将集体形成反映注意力预期的价格。

我们认为，只要合理设计，注意力资产有望成为独立的资产类别。为推动这一理念，本文提出“注意力Oracle”概念，这是一种新型预言机结构，可支持“注意力Perp”——让交易者做多或做空文化热点注意力的新型金融工具。

简而言之，注意力Oracle围绕特定话题采集二元预测市场，并利用其价格、流动性和时间跨度，构建加权聚合指数，捕捉注意力变化。底层市场需精心筛选，以真实反映相关注意力输入。采用预测市场作为Oracle输入，内嵌了操纵成本，理论上可减少恶意篡改风险，因为对抗交易者必须承担资本风险才能影响指数。

为什么需要注意力Perp

UGA在纯投机领域实现了产品与市场的契合，并且非常擅长追踪从零起步的新兴互联网趋势和梗的关注度。

UGA的核心价值在于为传统金融体系无法承载的事物创造资产。传统资产发行流程缓慢、成本高、监管门槛高，限制了可发行资产的范围。注意力资产必须具备互联网级速度，才能跟上全球趋势。无许可Token发行、Bonding Curve定价机制与DEX结合，使任何人几乎可以零成本创建资产，快速引导流动性，让全球用户自由交易。

UGA的一大特征是价格通常从零开始。这是设计优势而非缺陷——新梗诞生时，关注度为零，低价切入是合理的。这也让擅长早期捕捉趋势的人能通过低成本资产获利。但这使UGA难以成为获取已有高关注事物注意力金融敞口的理想工具。

例如，假如你想做多LeBron James的关注度，可以创建Memecoin，但市面上已有数十种LeBron相关Token，究竟买哪一个？新LeBron Memecoin价格会接近零，但LeBron是全球最知名人物之一，理论上他的关注度应极高，不可能在短时间内暴涨百倍。若想做空他的关注度，Memecoin也难以实现。

那么，针对现有高关注话题的资产应具备哪些特性？

可能的要求包括：

• 应具备双向性，交易者可做多或做空
• 应与真实世界的关注度衡量来源挂钩
• 不应从零开始

综合考虑这些需求，永续合约（Perp）非常契合：具备双向性，有Oracle作为真实来源，且作为衍生品不从零起步。难点在于如何为注意力Perp构建Oracle。

目前已有团队在攻克这一难题，例如Noise。在Noise平台，交易者可做多或做空特定Crypto项目如MegaETH和Monad的Mindshare。Noise采用Kaito作为Oracle，聚合社交媒体和新闻数据，生成代表某话题Mindshare的数值。

不过，这一设计仍有提升空间。注意力Oracle的目标是将与关注度相关的数据作为输入，应用函数后输出一个供交易者做多或做空的数值。

以社交媒体为输入存在问题，因为社交媒体易被操控。这里涉及古德哈特定律：在对抗性市场中，交易者会试图操纵定价输入。Kaito已不得不重做排行榜和反垃圾过滤器以应对这一问题。

此外，社交媒体并不能完美地捕捉关注度。以大谷翔平为例，他拥有全球粉丝，分布在多个社交平台，Kaito未必能全部索引。如果大谷再夺世界大赛冠军，他会更受关注，但社交媒体粉丝数或提及量未必线性增长。

注意力Oracle：基于市场的方法

以LeBron James为例，假如你想交易他的关注度，首先需采集（或创建）多个与LeBron相关的话题二元预测市场，如“LeBron James本月底粉丝数是否超过X百万？”、“LeBron James是否会在2026年夺冠？”、“LeBron James是否会在2026年获得MVP？”等。一个合格的LeBron注意力Oracle会用更多底层市场，但为便于说明，此处仅用这三个。指数价格通过对每个市场的价格、流动性、解决时间和重要性加权聚合得出。

每个市场都有价格、流动性、解决时间和重要性评分。为便于说明，假设采用非常简单的权重计算公式。每个市场的重要性评分为1至10，并结合流动性和时间因素：

假设我们将三个市场的重要性评分定为8、2和10，则各市场权重为：

最终的关注度数值为：

假设各市场的解决时间分别为180、20和180天，重要性评分为8、2和10，结合上述公式可得：

当然，计算关注度指标还有更复杂的方法，比如用未平仓量替代成交量、考虑相关事件、调整市场深度、变量间非线性关系等。我们开发了这个交互式网站，供读者用实时Kalshi市场自定义指数。

该基于预测市场的Oracle结构的主要优势在于操纵存在实质成本。如果交易者做多LeBron关注度并试图推高价格，必须买入底层二元预测市场头寸。只要底层市场流动性充足，这意味着要以市场认为高估的价格买入头寸。

另一个重要优势是，随着市场发展，二元预测市场为做市商提供了现货对冲渠道。如果做市商做空关注度数值，可通过做多构成关注度数值的底层预测市场头寸进行对冲。

Adjacent已用Kalshi上的实时流动市场创建指数，追踪政治趋势，如民主党与共和党控制权和纽约市长选举。我们认为类似方法可用于追踪任意话题的关注度。随着预测市场壮大，可行话题集将不断扩展。

注意力Oracle设计空间

我们的Oracle结构并非没有权衡。更广泛地思考注意力Oracle时，主要考虑如下：

• 输入的相关性如何？
• 输入的获取难度如何？
• 输入的可操控性/可游戏性如何？
• 用于计算关注度数值的函数如何设计？

我们提出的Oracle最明显的权衡在于输入难以获取。若要构建LeBron James关注度Oracle，必须先为LeBron相关话题创建多个流动性充足的预测市场。此外，这些市场需长期保持流动性，并在原有市场解决后及时替换为新的流动市场。因此，我们认为该设计最适合少数已拥有健全预测市场的高热度话题（如Donald Trump或Taylor Swift）。

另一个权衡是，无论市场如何解决，关注度都可能上升。例如，即使LeBron未再夺冠，围绕他的讨论可能因表现质疑而增多。人们可能会热议他是否真的变老或状态下滑。类似地，现实世界的关注度常常流向意外事件，而预测市场衡量的是事件发生的预期。如果市场预期LeBron获得MVP但他未能获奖，关注度可能提升而指数却下跌。粉丝和评论员会讨论LeBron是否被“抢劫”或MVP评选是否不公。

最佳Oracle设计或许会结合预测市场、社交媒体数据及其他来源。Google Trends最近开放了Alpha计划，供开发者通过API获取搜索趋势数据。某话题的互联网搜索量显然与其关注度相关，且Google Trends会过滤重复搜索，理论上比社交媒体指标更难被操控。另一来源是用LLM分析更易被操控的输入，尝试过滤垃圾信息。例如，LLM可基于主流新闻标题或X上热帖评分关注度。

我们认为，Kalshi和Polymarket等成熟交易所最有条件推出注意力Perp，因为它们已拥有大量流动性充足的底层市场和愿意交易新上市市场的用户。但注意力资产的机会并不限于大型平台。

一种配置是金库（Vault）交易预测市场，专注做多/做空某话题。例如，Taylor Swift做多金库会买入如“Top 10歌曲”、“超级碗表演”等事件的Yes合约。由金库经理决定哪些市场与关注度提升相关。

另一例是利用Hyperliquid的自主部署永续合约。HIP-3允许市场部署方灵活定义Oracle——HIP-3市场可结合Kalshi/Polymarket价格、社交媒体指标、Google Trends、新闻标题等多种数据。

注意力作为资产类别

讽刺的是，注意力经济的首个成熟应用可能会出现在股票市场。股票价格由两部分组成：DCF价值（即内在价值）和模因价值。

历史上，大多数股票并无显著模因价值。但近年来，得益于WallStreetBets和Robinhood等24x5零售交易平台，越来越多股票具备持续的模因价值。

股票研究分析师的目标是确定股票价格。DCF部分有成熟的计算方法，但模因部分如何衡量？随着更多资产依赖模因价值交易，开发模因价值建模方法将成为必需。资深投资者已用粉丝数、点赞量和浏览量等指标衡量情绪。预测市场及其他Oracle结构可作为衡量股票关注度的工具，助力建立更优交易模型。

但注意力资产的机会远不止股票定价。我们认为，预测关注度本身就是一项具有经济价值的活动。关注度是消费者偏好和支出的领先指标。企业会根据关注度流向分配研发、招聘和营销预算。关键在于探索新的启发式方法建模这些流动。

如果你正在构建注意力资产或相关基础设施，欢迎联系。

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