Last Updated: 2026-10-27
Языковая модель может упорядочить условия контракта, источники и открытые вопросы. Убедительный текст не равен калиброванному прогнозу, а прогноз не равен исполнимой сделке. Ниже — схема эксперимента только для чтения, не готовый бот и не доказательство превосходства Claude над рынком. Для примеров не нужны депозит, покупка API или отправка ордеров.
Определите предмет исследования
Заранее выберите ограниченный набор контрактов и сохраните причины включения каждого. Запишите точный вопрос, определения исходов, источник определения результата, срок, часовой пояс и момент сохранения правил. Заголовок не заменяет контракт: документация Polymarket отделяет название вопроса от правил определения результата.
Для каждого материала сохраните URL или идентификатор документа, время публикации, время получения и нужный фрагмент. Отличайте официальное сообщение от комментария о нём. Не удаляйте противоречия, исправления и отсутствующие документы. Недоступный источник должен остаться недоступным, а не быть восстановленным моделью по памяти.
Полезный результат — короткое досье: что требуют правила, что подтверждают материалы, какие есть возражения и чего пока не хватает. Экспериментальную вероятность отмечайте как некалиброванную до проверки. Вероятность следующего токена и фраза «высокая уверенность» не являются вероятностью события.
Источник не получает полномочий
Новости, посты и загруженные страницы — недоверенные входные данные. Инструкции внутри них не должны разрешать инструменты, менять правила исследования или запрашивать секреты. Отделяйте материалы от доверенных инструкций, ограничивайте возможности и независимо проверяйте результат. Эксперименту не нужны ключ кошелька или инструмент выставления ордеров. Рекомендации Anthropic описывают риск внедрения инструкций через внешние материалы; ссылки на источники его не устраняют.
В каждой записи фиксируйте идентификатор модели, версию запроса, границу доступных данных и настройки генерации. Модели сравнивают на одинаковых отложенных задачах с одинаковым учётом затрат. Большое контекстное окно или высокая цена сами по себе не доказывают качество прогноза. Актуальные возможности и тарифы проверяйте при составлении бюджета.
Отказ от оценки — полноценный результат
Этот вымышленный объект ничего не исполняет. Он фиксирует недостаток данных:
{
"market_id": "synthetic-example",
"as_of_utc": "2026-10-27T12:00:00Z",
"status": "abstain",
"probability_yes": null,
"source_ids": [
"rule-1"
],
"reason": "The stated resolution source is missing."
}Для status допустимы abstain и estimate. При отказе вероятность должна быть null; для оценки нужен конечный числовой результат от нуля до единицы, совпадающий идентификатор рынка и ссылки только на материалы из переданного досье. Неизвестные поля с торговыми действиями отклоняются. Проверяйте неверный рынок, ошибочную или будущую дату и данные старше заранее заданного срока пригодности. Такой срок зависит от вопроса: один час не является универсальным правилом.
Документация структурированного вывода касается формата. Корректная схема не доказывает достоверность источника, соответствие цитаты выводу или точность вероятности. Отказ модели, тайм-аут и обрезанный ответ должны оставаться видимыми сбоями, а не превращаться в вероятность 0.5 по умолчанию.
Разделите точность, калибровку и прибыль
Сохраняйте прогноз до исхода и проверяйте по тому же контракту. Зафиксируйте обучающую исследовательскую выборку и отдельный более поздний период оценки. Повторные прогнозы одного события и зависимые контракты не являются независимыми испытаниями. Сохраняйте отказы от оценки и ещё не разрешённые рынки.
Оценка Брайера — средний квадрат разности между прогнозной вероятностью и бинарным исходом, 0 или 1; меньше — лучше. Этот пример содержит четыре вымышленных наблюдения и использует только стандартный Python, без сети:
predictions = [0.70, 0.20, 0.60, 0.80]
outcomes = [1, 0, 0, 1]
market = [0.60, 0.30, 0.55, 0.70]
def brier(probabilities, outcomes):
assert len(probabilities) == len(outcomes) and outcomes
assert all(type(p) in (int, float) and 0 <= p <= 1 for p in probabilities)
assert all(type(y) is int and y in (0, 1) for y in outcomes)
return sum((p - y) ** 2 for p, y in zip(probabilities, outcomes)) / len(outcomes)
assert abs(brier(predictions, outcomes) - 0.1325) < 1e-12
assert abs(brier(market, outcomes) - 0.160625) < 1e-12
assert brier([0.5] * 4, outcomes) == 0.25
print("Synthetic scores only; four observations do not establish an edge.")Получаются 0.1325 для прогнозов, 0.160625 для сравнительного ряда рыночных оценок и 0.25 для постоянной вероятности 0.5. Четыре наблюдения не доказывают калибровку, устойчивое преимущество или прибыль. Более содержательная оценка проверяет соответствие диапазонов вероятностей частоте исходов, пропуски, зависимые события и действительно новый период. Высокая доля выигрышей может быть следствием покупки дорогих вероятных исходов.
Считайте затраты относительно предполагаемого преимущества
Вымышленный расчёт: $50 покупают 100 долей по $0.50. При предполагаемой истинной вероятности 0.52 и выплате $1 при выигрыше ожидаемая валовая прибыль равна $2. Вероятность здесь — допущение, а не доказанный результат модели. Расход $2.50 на исследование составляет лишь 5% вложения, но уже превышает весь предполагаемый выигрыш до издержек исполнения. Ошибка оценки вероятности может убрать его полностью.
Аналогично, условные 8–12% годовых на $200 дают $16–$24, тогда как $30–$300 ежемесячных расходов — $360–$3,600 в год. Это арифметические примеры, не прогноз доходности и не действующие тарифы. Утверждение «окупается» требует полного учёта расходов.
Качество исследования, бумажное исполнение и работа с реальными ордерами — разные проверки. Симуляции нужны явные допущения о цене, количестве, спреде, комиссиях, задержке и неисполненных заявках. Котировка не равна сделке. Прибыльная симуляция не подтверждает доступность продукта, безопасность подписи, обработку дублей или восстановление после отправки с неизвестным результатом. Эта статья не поставляет такие компоненты и не задаёт автоматического перехода к ним.
Учебная схема исследования, не финансовая рекомендация. Здесь нет личных торговых результатов, измеренной доли побед или обещания доходности. Проверяйте условия конкретной платформы и юридического лица; не обходите ограничения доступа. На других страницах возможны партнёрские ссылки, но для этого упражнения регистрация не нужна.