预测市场算法：从估计到订单

定义预测市场算法目标

算法从场所、合约标识符、结果选择和准确结算条件开始。如果合约采用特定来源、阈值或修订策略，估计广泛事件的模型就不够。概率必须指向实际考虑品种。

将目标写成可在之后评估的形式。假设示例规定，指定首次发布必须超过某阈值，简单支付明确为 $1 或 $0。异常情况是被示例定义排除，而不是假设真实合约不存在。

较早的预测市场交易算法指南提供更广设计框架。有用算法不能通过复杂规模方法修复未定义目标。合约含义是前提，因为决定预测和支付计算涉及什么。

保留预测与证据时间

假设模型提供中央 Yes 估计 0.64。记录发布时间、来源证据、模型版本和评估范围。数字应是明确目标的概率估计，而不是排名评分或被重新称为概率的内部置信值。

估计仍不确定。教学示例中，分析者还检查较低的 0.58 场景，看提议在较不利假设下如何表现。除非独立方法支持，否则场景不是统计确立的置信下界。

看到后续结果之前保留预测。历史重放必须使用决策时可用信息，包括缺失输入和延迟发布。较早的预测市场算法交易指南解释后续更正为何不应悄悄改善早期算法的表面认知。

定义算法弃权条件

算法弃权条件说明何时不应产生提议。相关情况包括合约映射未解决、预测证据过期、市场数据不完整，或账户状态无法对账。每个条件应产生可读原因，而不是看似决定的数字输出。

弃权不是预测零概率，而是决策流程缺少所需输入或超出授权范围。最后有效预测如果有用，可以作历史保留，但不能仅因没有替代就作为当前信息向前传递。

算法也应区分研究资格与交易资格。合约可以仍值得研究，当前账户或市场条件却阻止操作。这帮助评估者理解系统是拒绝想法、延后，还是缺少决定所需证据。

阅读相关市场方向和数量

买入 Yes 提议需要实际场所表示下的当前卖单和可用数量。显示中间价或最新成交不够。算法应保留订单簿时间戳，按预期规模估计成本，而不假设每单位都能在最优档交易。

假设订单簿有八份合约以 $0.50 卖出，再有十份以 $0.52。这 18 份是观察时拟议价格边界内的可用数量。其他卖单如果有，也在场景允许价格外，被排除。

事件合约交易指南解释底层成本和支付机制。算法明确使用机制。报价是提议输入，之后实际成交才确立获取数量和成本。两者应在记录中独立。

按明确假设加入成本

为教学，假设每份获取合约收费 $0.01，简化场景没有其他收费。最高允许买价 $0.52 下，每份最大开仓成本因此为 $0.53。这是建模假设，不是任何场所当前收费表。

真实收费必须按相关产品和市场条件检查。Kalshi 的费用指引指出市场之间费用可以不同。算法应使用当前适用规则，并保留成本估计所用版本或来源。

如果无法为策略提供足够支持的成本估计，提议应保持不可用。微小表面优势可能在适度费用或执行差异下消失。算法不应仅为继续计算，就将未知成本视为零。

计算每份合约场景

按简单 $1 或 $0 支付，个人概率 0.64 意味着该估计下每份预期支付 $0.64。面对最高模型成本 $0.53，预期差额为 $0.11。在较低 0.58 场景下，为 $0.05。

这些是假设下期望，不是保证收益。示例中合约可以结算 No 并损失开仓成本。预测也可能错，执行条件也可能变化。计算目的在公开概率、支付和成本关系。

决策策略可以要求符合自身证据和设计的余量，本文不规定。重要的是在检查结果前写策略，不要将预测或成本不确定性隐藏在看似精确期望值后。

选择规模之前应用现金容量

假设流程允许此提议最多 $13.25 新开仓成本。采用保守每份成本 $0.53，预算最多支持 25 份，因为 25 乘 $0.53 等于 $13.25。数量必须符合实际场所支持增量。

这是容量计算，不是建议预算或规模规则。算法应使用实际授权金额和账户状态。其他地方已承诺资金不能重复计算，未知订单状态也可能使表面可用容量不可靠。

保留预算来源和时间。授权前账户变化时，按定义策略重新计算或使提议失效。预测不变，不意味着账户仍有相同行动能力。市场分析和资源授权是不同层。

应用现有敞口和未完成承诺

现在假设流程对相关事件分组，有 40 份 Yes 合约敞口上限。已持有 20 份，另一未完成承诺还有两份。剩余容量为 18：40 减 20 减两份。此约束比现金容量 25 更紧。

事件分组必须有明确含义。不同名称的合约可以共享风险驱动。真实系统可以采用比合约数量更适合的风险指标，尤其支付或结构不同时。这里简单数量限制只为让计算可见。

预测市场算法比较指南比较方法及假设。本例展示有利单独预测为何不能独自决定规模。现有敞口和承诺，可以独立于模型信心约束提议。

采用最小受支持容量

假设限制现在是现金支持 25 份、事件上限支持 18 份、价格边界内观察订单簿支持 18 份。因此有边界提议最多 18 份。另一策略可以施加更小限制，任何前提缺失则完全不产生提议。

保守边界下最大预留开仓成本，为 18 乘 $0.53，即 $9.54。观察订单簿暗示更低费用前成本：八份按 $0.50 成本 $4，十份按 $0.52 成本 $5.20。总额费用前 $9.20，加编造的 $0.18 费用，全成本 $9.38。

将最大边界与观察估计分开。前者支持规定限制下授权，后者描述当前订单簿场景。两者都不是实际成交。这一区别防止之后执行差异被误认为核算恒等式错误。

检查合计期望场景，而不夸大

中央估计 0.64 下，18 份简单 $1 合约的模型预期支付为 $11.52。减去观察全成本估计 $9.38，预期差额为 $2.14。较低 0.58 场景下，预期支付为 $10.44，差额为 $1.06。

简单示例中，如果全部 18 份持有至判定，可能已实现支付仍是 $18 或零。期望是概率模型暗示的平均值，不是第三种结算结果。面向可能将期望值误认为承诺现金的读者，这一区别关键。

敏感性审查应包含概率之外假设。成本可能变化、规则可能误解，提议也可能仅部分成交。算法应保留可能性，避免将合计期望呈现为全部相关风险的完整指标。

授权具体提议版本

授权应适用于明确合约、方向、数量、价格边界和证据版本。输入重大变化时，系统需有刷新或拒绝策略。较早批准不应变成在任何之后市场条件下行动的无限许可。

预测市场自动化软件指南展开权限和异常处理。产生预测组件可以与检查账户权限组件独立，使哪个决定允许外部操作更易识别。

记录过期条件。提议可以因经过时间、订单簿改变、合约状态转换或新账户证据而陈旧。过期不应抹除研究记录，意味着该具体操作已不再得到原始授权条件支持。

区分提交与完成

提交获授权提议创建的是尝试，不一定是完成仓位。保留尝试引用和实际场所响应。系统应按当前实现区分接受、未完成、部分成交、取消、拒绝和未知，而不是强塞进单一成功标记。

响应未知时，创建另一次之前先对账现有尝试。如果原始订单已成交或仍有效，新订单可能重复敞口。重复预测或通知，不是忽略不确定性的新授权。

较早的预测市场机器人 API 指南解释边界为何重要。算法应产生从预测到获授权提议再到尝试的可检查链，不应仅因软件函数可再次调用，就将每次重试视为新经济决定。

部分成交后重新计算

假设订单按 $0.50 成交八份，按 $0.52 成交四份。费用前成本为 $4 加 $2.08，即 $6.08。12 份获取合约各收编造费用 $0.01，总开仓成本为 $6.20。拟议 18 份中六份未成交。

账户在简化事件组中现持有 32 份：原始 20 加新 12。较早独立承诺另有两份，此提议还剩六份。如果全部未完成数量成交，合计仍达到 40 份上限。

算法必须按当前策略决定剩余六份如何处理。不能仿佛全部 18 已获取来推理，也不能在考虑新提议时忽略剩余承诺。实际成交和有效请求，都必须反映在容量计算。

对账成本与仓位状态

订单到达已知状态后，比较成交记录、费用、仓位数量和可用容量。真实账户审查用实际收费，而不是假设预览。保留差异和来源，而不是悄悄调整数字直到总额看似合理。

剩余数量取消时，等到相关确认状态，再在内部账本释放承诺。实际场所行为下，撤单请求可能与成交竞争。最终数量必须来自已对账证据。

算法决定记录应同时保留预测场景和实际账户路径，使之后评估可行。有用预测可能遇到不良执行，弱预测也可能碰巧产生有利单次结果。记录应允许区分，而不是缩成单一利润数字。

测试从预测到订单的计算

从预测到订单的计算，应通过触及真实边界的案例检查。使用过期预测、模糊合约、陈旧订单簿、现金容量不足和未知先前尝试。考虑任何提交之前，每种都应产生定义的弃权或缩小规模行为。

用本指南假设值测试计算。确认 18 份上限、$9.54 保守边界、$9.38 订单簿估计，以及 12 份部分成交的 $6.20 成本。检查验证有意义关系，而不是照抄任意实现细节。

也测试高预测却正确不行动的案例。例如，剩余敞口容量为零应阻止提议。这演示算法尊重独立约束，而不是允许信心覆盖账户策略。

检查哪些提议实际成交

在全部拟议交易上评估的预测，与在实际成交子集上可能表现不同。挂出的买入订单，可能在信息使合约对其他参与者不那么有吸引力之后更易执行。因此，算法应检查成交周围条件，而不是假设完成订单是提议的随机样本。

历史研究中，价格触及限价，本身不证明全部数量会成交。可用规模、时间和场所实际匹配规则很重要。使用有支持执行模型，并明确局限。过于慷慨成交假设，可能让谨慎的预测到订单计算显得比真实流程更有效。

保留未成交、取消和完成提议。数据允许时，比较授权时证据状态与实际成交附近状态。订单仍未完成时预测过期，策略需规定是否审查或撤回承诺。原始有利估计不应永久证明任何后续成交合理。

该审查连接预测与执行，却不混合。模型可以对预期目标仍校准良好，订单策略却选择不利时刻子集。反过来，执行准确而预测薄弱也可能。有用记录让评估者识别需修订哪项假设，而不是将每个结果只归于概率模型。

预测市场算法应公开每项假设

完整算法可以解释为何考虑合约、用了哪个概率估计、如何建模成本，以及哪个限制决定最终规模。也能解释提议为何过期或尝试为何未解决。这些解释属于设计，不是事后可选评论。

假设示例因分别评估现金、敞口和深度，最多产生 18 份。期望值计算依赖不确定预测和明确成本，实际仓位依赖成交。让区别可见，防止整齐公式被误认为保证交易结果。

将流程构建为带清楚停止条件的有支持决定链。保留证据并对账实际发生内容。这样算法行为可测试、审查和修订，而不将假设隐藏在不透明评分内，也不将不确定提交视为重新开始的许可。