Algorithmus für Prognosemärkte: Von der Schätzung zum Auftrag

Die Zielgröße des Algorithmus für Prognosemärkte definieren

Der Algorithmus beginnt mit Handelsplatz, Kontraktkennung, ausgewählter Ergebnisoption und genauer Abrechnungsbedingung. Ein Modell, das ein allgemeines Ereignis schätzt, reicht nicht aus, wenn der Kontrakt eine bestimmte Quelle, einen Schwellenwert oder eine Revisionsregel verwendet. Die Wahrscheinlichkeit muss sich auf das tatsächlich betrachtete Instrument beziehen.

Schreiben Sie die Zielgröße so auf, dass sie später bewertet werden kann. Nehmen Sie für das hypothetische Beispiel an, dass die benannte Erstveröffentlichung einen festgelegten Schwellenwert überschreiten muss und die einfache Auszahlung ausdrücklich 1 $ oder 0 $ beträgt. Ausnahmefälle werden durch die Definition des Beispiels ausgeschlossen; es wird nicht angenommen, dass sie in realen Kontrakten fehlen.

Der ältere Leitfaden zu einem Handelsalgorithmus für Prognosemärkte bietet einen breiteren Gestaltungsrahmen. Ein nützlicher Algorithmus kann eine undefinierte Zielgröße nicht durch ausgefeilte Größenbestimmung reparieren. Die Kontraktbedeutung ist eine Voraussetzung, weil sie bestimmt, worauf sich Prognose- und Auszahlungsberechnungen beziehen.

Die Prognose und ihren Nachweiszeitpunkt bewahren

Nehmen Sie an, das Modell liefert eine zentrale Ja-Schätzung von 0,64. Erfassen Sie Ausgabezeitpunkt, Quellennachweise, Modellversion und Bewertungsumfang. Die Zahl sollte eine Wahrscheinlichkeitsschätzung für die definierte Zielgröße sein und kein Rangwert oder interner Konfidenzwert, der als Wahrscheinlichkeit umetikettiert wurde.

Die Schätzung bleibt unsicher. Für dieses Lehrbeispiel untersucht der Analyst außerdem ein niedrigeres Szenario von 0,58, um zu sehen, wie sich der Vorschlag unter einer ungünstigeren Annahme verhält. Dieses Szenario ist keine statistisch belegte Konfidenzgrenze, sofern nicht eine gesonderte Methode diese Interpretation stützt.

Bewahren Sie die Prognose auf, bevor Sie spätere Ergebnisse betrachten. Eine historische Wiederholung muss Informationen verwenden, die zum Entscheidungszeitpunkt verfügbar waren, einschließlich fehlender Eingaben und verspäteter Veröffentlichungen. Der ältere Leitfaden zum algorithmischen Handel auf Prognosemärkten erklärt, warum spätere Korrekturen das scheinbare Wissen des früheren Algorithmus nicht stillschweigend verbessern sollten.

Eine Bedingung für den Vorschlagsverzicht des Algorithmus definieren

Eine Bedingung für den Vorschlagsverzicht legt fest, wann kein Vorschlag erzeugt werden sollte. Relevante Fälle sind ungeklärte Kontraktzuordnung, verfallene Prognosenachweise, unvollständige Marktdaten oder ein Kontozustand, der nicht abgeglichen werden kann. Jede Bedingung sollte einen lesbaren Grund erzeugen statt einer numerischen Ausgabe, die wie eine Entscheidung aussieht.

Verzicht ist keine Prognose einer Wahrscheinlichkeit von null. Er bedeutet, dass dem Entscheidungsprozess eine erforderliche Eingabe fehlt oder er außerhalb seines autorisierten Umfangs liegt. Bewahren Sie die letzte gültige Prognose gegebenenfalls als historischen Nachweis auf, reichen Sie sie aber nicht allein deshalb als aktuell weiter, weil kein Ersatz verfügbar ist.

Der Algorithmus sollte außerdem Forschungseignung von Handelseignung unterscheiden. Ein Kontrakt kann für die Untersuchung interessant bleiben, während aktuelle Konto- oder Marktbedingungen eine Handlung verhindern. Diese Trennung hilft Prüfern zu verstehen, ob das System die Idee ablehnte, zurückstellte oder nicht die nötigen Nachweise hatte, um zu entscheiden.

Die maßgebliche Marktseite und Menge lesen

Ein Vorschlag zum Kauf von Ja benötigt aktuelle Angebote und verfügbare Mengen entsprechend der tatsächlichen Darstellung des Handelsplatzes. Ein angezeigter Mittelkurs oder Preis des letzten Handels reicht nicht aus. Der Algorithmus sollte den Orderbuchzeitstempel bewahren und die Kosten für die beabsichtigte Menge schätzen, statt anzunehmen, jede Einheit könne auf der besten Stufe gehandelt werden.

Im hypothetischen Orderbuch werden acht Kontrakte zu 0,50 $ und weitere zehn zu 0,52 $ angeboten. Diese 18 Kontrakte sind zum beobachteten Zeitpunkt die verfügbare Menge innerhalb der vorgeschlagenen Preisgrenze. Andere Angebote, falls vorhanden, liegen außerhalb des im Szenario zulässigen Preises und werden ausgeschlossen.

Der Leitfaden zum Handel mit Ereigniskontrakten erklärt die zugrunde liegenden Kosten- und Auszahlungsabläufe. Der Algorithmus verwendet diese ausdrücklich. Ein Preisangebot ist eine Eingabe für einen Vorschlag, während tatsächliche Ausführungen später erworbene Menge und Kosten belegen. Beides sollte in der Dokumentation getrennt bleiben.

Kosten unter einer benannten Annahme einbeziehen

Nehmen Sie zu Lehrzwecken eine erfundene Gebühr von 0,01 $ je erworbenem Kontrakt und keine weiteren Kosten im vereinfachten Szenario an. Beim höchsten zulässigen Kaufpreis von 0,52 $ betragen die maximalen anfänglichen Kosten je Kontrakt daher 0,53 $. Dies ist eine Modellannahme und kein aktuelles Gebührenverzeichnis eines Handelsplatzes.

Tatsächliche Kosten müssen unter den maßgeblichen Produkt- und Marktbedingungen geprüft werden. Kalshis Gebührenhinweise weisen darauf hin, dass Gebühren zwischen Märkten abweichen können. Ein Algorithmus sollte aktuell geltende Regeln verwenden und die für seine Kostenschätzung verwendete Version oder Quelle bewahren.

Wenn Kosten nicht mit ausreichender Grundlage für die Strategie geschätzt werden können, sollte der Vorschlag weiterhin als nicht verfügbar gelten. Ein kleiner scheinbarer Vorteil kann durch einen mäßigen Gebühren- oder Ausführungsunterschied verschwinden. Der Algorithmus sollte unbekannte Kosten nicht als null behandeln, nur weil dies die Fortsetzung der Berechnung ermöglicht.

Das Szenario je Kontrakt berechnen

Unter der einfachen Auszahlung von 1 $ oder 0 $ impliziert eine persönliche Wahrscheinlichkeit von 0,64 nach dieser Schätzung eine erwartete Auszahlung von 0,64 $ je Kontrakt. Gegenüber den maximalen modellierten Kosten von 0,53 $ beträgt die erwartete Differenz 0,11 $. Im niedrigeren Szenario von 0,58 beträgt sie 0,05 $.

Dies sind Erwartungen unter Annahmen und keine garantierten Gewinne. Ein Kontrakt kann mit Nein abgerechnet werden und im Beispiel seine anfänglichen Kosten verlieren. Die Prognose kann außerdem falsch sein, und die Ausführungsbedingungen können sich ändern. Zweck der Berechnung ist, die Beziehung zwischen Wahrscheinlichkeit, Auszahlung und Kosten offenzulegen.

Eine Entscheidungsregel kann einen zu ihren eigenen Nachweisen und ihrer Gestaltung passenden Abstand verlangen. Dieser Artikel schreibt keinen vor. Entscheidend ist, dass die Regel vor der Betrachtung von Ergebnissen aufgeschrieben wird und dass Unsicherheit in Prognose oder Kosten nicht hinter einer präzise wirkenden Erwartungswertzahl verborgen wird.

Zahlungsmittelkapazität vor der Mengenwahl anwenden

Nehmen Sie an, der hypothetische Ablauf erlaubt für diesen Vorschlag höchstens 13,25 $ neue anfängliche Kosten. Mit konservativen Kosten von 0,53 $ je Kontrakt trägt dieses Budget höchstens 25 Kontrakte, denn 25 mal 0,53 $ ergibt 13,25 $. Die Menge muss die vom tatsächlichen Handelsplatz unterstützten Schrittweiten einhalten.

Dies ist eine Kapazitätsberechnung und kein empfohlenes Budget oder eine Größenregel. Der Algorithmus sollte den tatsächlich autorisierten Betrag und Kontozustand verwenden. Bereits anderswo gebundene Mittel dürfen nicht doppelt gezählt werden, und ein unbekannter Auftragsstatus kann scheinbar verfügbare Kapazität unzuverlässig machen.

Bewahren Sie Budgetquelle und Zeitpunkt auf. Wenn sich das Konto vor der Autorisierung verändert, berechnen Sie den Vorschlag nach der definierten Regel neu oder machen Sie ihn ungültig. Eine unveränderte Prognose bedeutet nicht, dass das Konto noch dieselbe Handlungsfähigkeit hat. Marktanalyse und Ressourcenautorisierung sind unterschiedliche Ebenen.

Bestehendes Risiko und offene Verpflichtungen berücksichtigen

Nehmen Sie nun an, der Ablauf hat eine hypothetische Obergrenze von 40 Ja-Kontrakten für das Risiko in der maßgeblichen Ereignisgruppe. Er hält bereits 20 und hat zwei weitere in einer anderen offenen Verpflichtung. Die verbleibende Kapazität beträgt 18 Kontrakte: 40 minus 20 minus zwei. Diese Beschränkung ist enger als die Zahlungsmittelkapazität von 25.

Die Ereignisgruppe muss eine definierte Bedeutung haben. Mehrere Kontrakte können einen Risikoeinfluss teilen, selbst wenn ihre Namen abweichen. Ein reales System kann ein geeigneteres Risikomaß als die Kontraktanzahl verwenden, insbesondere wenn sich Auszahlungen oder Strukturen unterscheiden. Die einfache Anzahlgrenze hier wurde nur gewählt, um die Rechnung sichtbar zu machen.

Der Leitfaden zu Algorithmen für Prognosemärkte vergleicht Methoden und ihre Annahmen. Dieses Beispiel zeigt, warum eine günstige isolierte Prognose die Menge nicht allein bestimmen kann. Bestehendes Risiko und Verpflichtungen können den Vorschlag unabhängig von der Modellkonfidenz begrenzen.

Die kleinste gestützte Kapazität verwenden

Die hypothetischen Grenzen liegen nun bei 25 Kontrakten aus Zahlungsmitteln, 18 aus der Ereignisobergrenze und 18 aus dem beobachteten Orderbuch innerhalb der Preisgrenze. Der begrenzte Vorschlag umfasst deshalb höchstens 18 Kontrakte. Eine andere Regel könnte eine weitere kleinere Grenze auferlegen, und eine fehlende Voraussetzung würde überhaupt keinen Vorschlag erzeugen.

Die maximal reservierten anfänglichen Kosten unter der konservativen Grenze betragen 18 mal 0,53 $, also 9,54 $. Das beobachtete Orderbuch legt niedrigere Kosten vor Gebühren nahe: acht zu 0,50 $ kosten 4 $, und zehn zu 0,52 $ kosten 5,20 $. Die Summe beträgt 9,20 $ vor der erfundenen Gebühr von 0,18 $, also insgesamt 9,38 $.

Halten Sie Maximalgrenze und beobachtete Schätzung getrennt. Erstere unterstützt die Autorisierung unter der angegebenen Grenze, während Letztere das aktuelle Orderbuchszenario beschreibt. Keine ist eine tatsächliche Ausführung. Die Unterscheidung verhindert, dass ein späterer Ausführungsunterschied mit einer verletzten buchhalterischen Gleichung verwechselt wird.

Das gesamte Erwartungsszenario ohne überzogene Aussagen prüfen

Bei der zentralen Schätzung von 0,64 haben 18 einfache Kontrakte mit 1 $ Auszahlung eine modellierte erwartete Auszahlung von 11,52 $. Zieht man die beobachtete Gesamtkostenschätzung von 9,38 $ ab, ergibt sich eine erwartete Differenz von 2,14 $. Im niedrigeren Szenario von 0,58 beträgt die erwartete Auszahlung 10,44 $ und die Differenz 1,06 $.

Die mögliche realisierte Auszahlung im einfachen Beispiel bleibt entweder 18 $ oder null, wenn alle 18 bis zur Ergebnisfeststellung gehalten werden. Die Erwartung ist ein durch ein Wahrscheinlichkeitsmodell implizierter Durchschnitt und kein drittes Abrechnungsergebnis. Diese Unterscheidung ist wesentlich, wenn Berechnungen Lesern präsentiert werden, die den Erwartungswert mit versprochenen Zahlungsmitteln verwechseln könnten.

Die Sensitivitätsprüfung sollte Annahmen jenseits der Wahrscheinlichkeit einschließen. Kosten können sich ändern, Regeln können missverstanden werden und nur ein Teil des Vorschlags kann ausgeführt werden. Der Algorithmus sollte diese Möglichkeiten erhalten und die Gesamterwartung nicht als vollständiges Maß jedes maßgeblichen Risikos darstellen.

Eine bestimmte Vorschlagsversion autorisieren

Die Autorisierung sollte für einen definierten Kontrakt, eine Seite, Menge, Preisgrenze und Nachweisversion gelten. Wenn sich diese Eingaben wesentlich ändern, benötigt das System eine Regel zur Aktualisierung oder Ablehnung des Vorschlags. Eine frühere Genehmigung sollte nicht zu unbegrenzter Erlaubnis werden, unter beliebigen späteren Marktbedingungen zu handeln.

Der Leitfaden zu Automatisierungssoftware für Prognosemärkte führt Berechtigungen und Ausnahmebehandlung weiter aus. Eine prognoseerzeugende Komponente kann von der Komponente getrennt bleiben, die Kontobefugnisse prüft. Diese Trennung erleichtert festzustellen, welche Entscheidung die externe Handlung erlaubte.

Erfassen Sie eine Verfallsbedingung. Ein Vorschlag kann durch verstrichene Zeit, ein verändertes Orderbuch, einen Kontraktzustandsübergang oder neue Kontonachweise veralten. Verfall sollte die Forschungsdokumentation nicht löschen; er bedeutet, dass die konkrete Handlung unter den ursprünglich autorisierenden Bedingungen nicht mehr gestützt ist.

Übermittlung vom Abschluss unterscheiden

Die Übermittlung des autorisierten Vorschlags erzeugt einen Versuch und nicht zwangsläufig eine abgeschlossene Position. Bewahren Sie die Versuchsreferenz und die tatsächliche Handelsplatzantwort auf. Das System sollte nach der aktuellen Umsetzung die Zustände angenommen, offen, teilweise ausgeführt, storniert, abgelehnt und unbekannt unterscheiden, statt sie in eine einzige Erfolgsmarkierung zu zwingen.

Wenn die Antwort unbekannt ist, gleichen Sie den bestehenden Versuch ab, bevor Sie einen weiteren erzeugen. Ein neuer Auftrag kann zu einer doppelten Position führen, wenn der ursprüngliche bereits ausgeführt wurde oder aktiv bleibt. Eine wiederholte Prognose oder Benachrichtigung ist keine neue Autorisierung, diese Unsicherheit zu ignorieren.

Der ältere Leitfaden zu einer Bot-API für Prognosemärkte erklärt, warum diese Grenzen wichtig sind. Ein Algorithmus sollte eine einsehbare Kette von der Prognose über den autorisierten Vorschlag bis zum Versuch erzeugen. Er sollte nicht jede Wiederholung als neue wirtschaftliche Entscheidung behandeln, nur weil die Softwarefunktion erneut aufgerufen werden kann.

Nach einer Teilausführung neu berechnen

Angenommen, der hypothetische Auftrag führt acht Kontrakte zu 0,50 $ und vier zu 0,52 $ aus. Die Kosten vor Gebühren betragen 4 $ plus 2,08 $, also 6,08 $. Mit der erfundenen Gebühr von 0,01 $ auf jeden der 12 erworbenen Kontrakte betragen die gesamten anfänglichen Kosten 6,20 $. Sechs der vorgeschlagenen 18 bleiben unausgeführt.

Das Konto hält nun 32 Kontrakte in der vereinfachten Ereignisgruppe: die ursprünglichen 20 plus die neuen 12. Außerdem hat es zwei Kontrakte in der früheren getrennten Verpflichtung und sechs verbleibende aus diesem Vorschlag. Zusammen ergeben sie weiterhin die Obergrenze von 40 Kontrakten, falls alle offenen Mengen ausgeführt werden.

Der Algorithmus muss entscheiden, was nach seiner aktuellen Regel mit den verbleibenden sechs geschieht. Er kann weder so rechnen, als seien alle 18 erworben worden, noch die verbleibende Verpflichtung bei einem neuen Vorschlag ignorieren. Tatsächliche Ausführungen und aktive Anforderungen müssen beide in der Kapazitätsberechnung abgebildet sein.

Kosten und Positionszustand abgleichen

Nachdem der Auftrag einen bekannten Zustand erreicht hat, vergleichen Sie Ausführungsaufzeichnung, Gebühren, Positionsmenge und verfügbare Kapazität. Verwenden Sie bei der Prüfung eines realen Kontos tatsächlich berechnete Beträge statt der hypothetischen Vorschau. Bewahren Sie jede Abweichung und ihre Quelle auf, statt Zahlen stillschweigend anzupassen, bis die Summen plausibel aussehen.

Wenn die verbleibende Menge storniert wird, warten Sie auf den maßgeblichen bestätigten Zustand, bevor Sie ihre Verpflichtung in der internen Buchführung freigeben. Eine Stornierungsanforderung kann je nach tatsächlichem Verhalten des Handelsplatzes zeitlich mit Ausführungen konkurrieren. Die endgültige Menge muss aus den abgeglichenen Nachweisen stammen.

Die Entscheidungsdokumentation des Algorithmus sollte sowohl das Prognoseszenario als auch den realisierten Kontoverlauf erhalten. Das ermöglicht spätere Bewertung. Eine nützliche Prognose kann auf schlechte Ausführung treffen, und eine schwache Prognose kann ein günstiges Einzelergebnis erzeugen. Die Dokumentation sollte diese Fälle unterscheiden lassen, statt sie auf eine Gewinnzahl zu reduzieren.

Die Berechnung von der Prognose zum Auftrag testen

Eine Berechnung von der Prognose zum Auftrag sollte mit Fällen geprüft werden, die tatsächliche Grenzbedingungen prüfen. Verwenden Sie eine verfallene Prognose, einen mehrdeutigen Kontrakt, ein veraltetes Orderbuch, unzureichende Zahlungsmittelkapazität und einen unbekannten früheren Versuch. Jeder sollte das definierte Verzichts- oder Mengenreduktionsverhalten erzeugen, bevor eine Übermittlung erwogen wird.

Testen Sie die Rechnung mit den hypothetischen Werten dieses Leitfadens. Bestätigen Sie die Obergrenze von 18 Kontrakten, die konservative Grenze von 9,54 $, die orderbuchbasierte Schätzung von 9,38 $ und die Kosten von 6,20 $ der Teilausführung von 12 Kontrakten. Diese Prüfungen verifizieren bedeutsame Beziehungen, statt willkürliche Umsetzungsdetails zu spiegeln.

Testen Sie auch einen Fall, in dem trotz hoher Prognose keine Handlung die richtige Ausgabe ist. Beispielsweise sollte eine verbleibende Risikokapazität von null den Vorschlag blockieren. Das zeigt, dass der Algorithmus unabhängige Beschränkungen respektiert, statt Konfidenz die Kontoregel überstimmen zu lassen.

Untersuchen, welche Vorschläge tatsächlich ausgeführt werden

Eine über alle vorgeschlagenen Geschäfte bewertete Prognose kann sich auf der tatsächlich ausgeführten Teilmenge anders verhalten. Ein im Orderbuch liegender Kaufauftrag wird möglicherweise eher ausgeführt, nachdem Informationen den Kontrakt für andere Teilnehmer weniger attraktiv machen. Der Algorithmus sollte deshalb die Bedingungen um Ausführungen untersuchen, statt anzunehmen, abgeschlossene Aufträge seien eine Zufallsstichprobe seiner Vorschläge.

In einer historischen Studie belegt das Erreichen des Limitpreises für sich genommen nicht, dass die volle Menge des Algorithmus ausgeführt worden wäre. Verfügbare Menge, zeitliche Einordnung und die tatsächlichen Regeln des Handelsplatzes zum Zusammenführen von Kauf- und Verkaufsaufträgen sind wichtig. Verwenden Sie ein gestütztes Ausführungsmodell und nennen Sie seine Grenzen. Eine unrealistisch großzügige Ausführungsannahme kann eine sorgfältige Berechnung von der Prognose zum Auftrag wirksamer aussehen lassen, als ein realer Ablauf sein könnte.

Bewahren Sie nicht ausgeführte und stornierte Vorschläge ebenso wie abgeschlossene auf. Vergleichen Sie den Nachweiszustand bei Autorisierung mit dem Zustand nahe tatsächlichen Ausführungen, soweit die Daten es zulassen. Wenn die Prognose verfällt, während ein Auftrag offen bleibt, muss die Regel festlegen, ob diese Verpflichtung geprüft oder zurückgezogen werden sollte. Die ursprüngliche günstige Schätzung sollte keine dauerhafte Rechtfertigung jeder späteren Ausführung bleiben.

Diese Prüfung verbindet Prognose und Ausführung, ohne sie zusammenfallen zu lassen. Das Modell kann für seine beabsichtigte Zielgröße gut kalibriert bleiben, während die Auftragsregel eine ungünstige Teilmenge von Momenten auswählt. Umgekehrt kann die Ausführung genau sein, während die Prognose schwach ist. Eine nützliche Dokumentation lässt den Prüfer erkennen, welche Annahme überarbeitet werden muss, statt jedes Ergebnis allein dem Wahrscheinlichkeitsmodell zuzuschreiben.

Ein Algorithmus für Prognosemärkte sollte jede Annahme offenlegen

Der fertige Algorithmus kann erklären, warum er den Kontrakt betrachtete, welche Wahrscheinlichkeitsschätzung er verwendete, wie Kosten modelliert wurden und welche Grenze die endgültige Menge bestimmte. Er kann auch erklären, warum ein Vorschlag verfiel oder ein Versuch ungeklärt bleibt. Diese Erklärungen sind Teil der Gestaltung und kein optionaler nachträglicher Kommentar.

Das hypothetische Beispiel erzeugte höchstens 18 Kontrakte, weil Zahlungsmittel, Risiko und Markttiefe getrennt bewertet wurden. Seine Erwartungswertberechnungen hingen von einer unsicheren Prognose und ausdrücklichen Kosten ab. Seine tatsächliche Position hing von Ausführungen ab. Diese Unterschiede sichtbar zu halten verhindert, dass eine saubere Formel mit einem garantierten Handelsergebnis verwechselt wird.

Bauen Sie den Prozess als Kette gestützter Entscheidungen mit klaren Stoppbedingungen auf. Bewahren Sie die Nachweise und gleichen Sie ab, was tatsächlich geschieht. Dadurch entsteht ein Algorithmus, dessen Verhalten getestet, geprüft und überarbeitet werden kann, ohne seine Annahmen in einer undurchsichtigen Punktzahl zu verstecken oder eine unsichere Übermittlung als Erlaubnis zum Neubeginn zu behandeln.