Polymarket 交易算法应足够具体，使两位审阅者能够对同一证据应用规则，并理解它为什么行动或放弃。买入被低估的结果这种说法，描述的是愿望。它没有明确产生决策的信息、预测、价格、数量或账户条件。
本指南为研究目的构建一种假设算法。它涉及一类虚构的预定任命表决，并询问某种公开程序更新是否增加有用信息。例子有意保持狭窄范围，使主张可以测试。它不是已获证明的策略，也不是交易此类事件的建议。
场所环境为 Polymarket International，Polymarket US 单独处理。下文所有概率、数量、价格、费用和门槛都是虚构的。算术假定简单的 $1 或 $0 兑付。任何真实实现都应受实际市场规则、当前交易约束和账户授权约束。
从假设开始构建 Polymarket 交易算法
可证伪的信息假设是：在明确时间跨度上，某项指定程序更新能在使用已有信息的简单基准之外，改善对最终任命批准的预测。如果更新没有增加预测价值、到达太晚，或涉及不同于合约结果的条件，主张就可能失败。
精确定义更新。在这个虚构环境中，它是最终表决议程的发布，且其中包括具名任命。有关议程的传闻或未经改变的转发不符合条件。算法研究这一程序事实是否改变批准概率，并不假定列入议程保证成功。
较早的Polymarket 交易策略指南解释了策略为什么需要实际的优势假设。Polymarket 算法规范应保留这个假设，使后续修订能够根据原始研究问题评判，而不是在看到结果后追溯性地重新定义成功。
定义符合条件的合约家族
研究总体应包含结果定义和时间跨度一致的合约。对于虚构任命家族，Yes 要求具名机构在指定截止时间前最终记录批准。关于提名、委员会建议或就职的合约被排除。
为每份符合条件的合约记录确切规则和来源。相似标题不够。如果一份合约计入之后的复议，另一份却不计入，这种差异可能要求排除或建立独立模型。算法的狭窄主张依赖于比较相同类型的结果。
在查看最终结果之前决定资格。否则研究可能悄悄移除削弱表面绩效的棘手案例。保留被拒绝合约及理由，包括规则含糊、来源不可用和不支持的事件结构。这份记录解释了算法主张实际在哪个领域接受评估。
固定决策时间跨度
假设算法会在明确的表决前研究窗口中，评估第一个经核实的议程更新。它记录实际接收时间，并先完成预测，再查看用于决策的新可执行报价。时间跨度是规范的一部分，不是在观察价格变动之后作出的选择。
更晚的更新可能更容易解释，却留下更少机会。历史测试必须采用流程实际能够行动的时间，包括采集和计算延迟。它不能把晚到证据与收到证据之前存在的早期价格结合。
为提案选择最大年龄，并明确什么会使其失效。议程改变、新官方声明或决策截止时间已过，都可以使旧提案无效。此时程序应产生新研究版本或放弃，而不是继续提交信息基础已经不适用的指令。
预测之前保留输入
输入记录应明确文件、版本、已知时的发布时间、接收时间和提取的程序字段。它应区分来源事实与算法加入的解释。解析器成功完成，不能证明选中了正确任命或议程版本。
对于每个接受的更新，保留足够证据，使审阅者能够重现分类。如果必需字段缺失或含糊，算法应返回未解决观察。不应仅为保持交易循环活跃，就用可能值填补缺口。
输入记录还支持之后评估来源变化。如果主管机关改变文件结构，模型的历史行为可能不再适用。精确记录使人能够识别这种断点，而不是把解析失败归因于事件概率突然变化。
定义预测及其基准
算法需要的是确切合约结果的估计概率，而不只是一个表示议程措辞看起来有利的分数。使用适当历史样本建立映射，再在未用于选择规则的后续事件上评估。
基准应使用同一时间跨度上可用的信息。它可以是简单历史频率，也可以是指定市场估计，取决于研究问题。在比较结果之前保留基准，避免评估事后挑选容易战胜的对手。
对于下文数值测试案例，假定模型给出 0.61 的中心概率和 0.56 的压力情景。这些是检查决策算术的虚构输入，不是实证估计。除非另有经过验证的程序确立，否则压力值不是统计置信界限。
查看结果之前设置成本余量
对于简单的一美元兑付，假设规则要求压力情景概率至少比假定的最高每份全部成本高 $0.04。这是选定的研究门槛，不是证明四美分余量能够补偿所有不确定性。
假设最高买价为 $0.51，费用预留为每份 $0.01。假定的最高全部成本就是 $0.52。压力概率为 0.56 时，模型余量为每份 $0.04，恰好满足虚构规则。
记录选择门槛的原因，并评估敏感性，不要在最终测试样本上挑选最佳数值。如果规则只有在一个精细调参的余量下才显得有用，这种脆弱性值得关注。透明算法应展示更严格筛选、更少机会与预测不确定性之间的取舍。
预测就绪后读取订单簿
可执行比较应使用在预测和授权检查能够完成之后可用的订单簿观察。保留买价、卖价、深度和接收时间。显示的中间价不是预期数量的买入成本。
Polymarket 的订单簿文档解释了显示价格与可执行买卖方向之间的区别。在虚构测试案例中，假设十份卖价为 $0.48，十五份为 $0.50。在 $0.51 限价内可见二十五份，但账户限额会决定实际提案规模。
如果订单簿过时、不完整，或在提交之前改变，应应用规定的重新验证规则。算法不应把旧的有利报价作为放宽限价的理由。即使事件预测没有改变，新价格也可能消除模型机会。
一致地结合数量约束
提议数量应满足每项适用约束。在虚构账户中，事件限额为四十份，已持有十二份，有效订单还可能增加八份。这只留下二十份额外容量。可见的二十五份深度不能凌驾于账户限额。
新意图可用承诺预算为 $10.40。按每份假定最高成本 $0.52，可以支持二十份。因此，在这个测试案例中，深度、事件容量和成本预算允许提出二十份提案。
实现计算时应使用确切单位和当前市场要求。允许的非整数数量或最小订单规模可能影响有效结果。Kalshi 交易工具指南提供了有关研究和计算责任的有用对照，但实际订单约束必须仍针对所考虑的 Polymarket 市场。
计算测试案例的预期成本
对于二十份，观察到的订单簿提供十份 $0.48 和十份 $0.50。买入成本为 $4.80 加 $5，即费用前 $9.80。按假定的每份一美分费用，全部估计成本为 $10.00，平均假定成本为 $0.50。
在 0.61 中心概率下，模型预期兑付为二十乘以 $0.61，即 $12.20。模型预期差额为 $2.20。在 0.56 压力情景下，预期兑付为 $11.20，相对于观察到的全部估计成本留下 $1.20。
授权仍然采用假定的 $10.40 最大承诺，而不是较低的观察估计。这一区别使订单簿在获批限价内改变时，仍能保留价格边界。所有计算都依赖假设的预测和费用；它们确立内部一致性，而不是声称获得了已实现利润。
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规定订单有效期行为
示例算法采用即时指令，接受部分执行并取消其余部分，具体受当前场所文档行为和允许参数约束。它不会在决策窗口之后留下新挂单。这一选择是算法风险敞口政策的一部分。
Polymarket 的订单生命周期文档将 FAK 定义为成交可用数量并取消剩余部分。挂单版本会是不同规范，因为它可能在初始观察和预测变旧后继续获得风险敞口。
随意图记录实际类型。之后的审阅者应能够确定未成交数量是否仍是一项承诺。算法不应推断每次部分成交都要求之后买足缺失数量；后续买入需要基于当前证据和账户状态提出新提案。
保留决策规则的通过记录
决策规则通过记录把输入、预测、订单簿、账户快照和授权连接起来。它应说明哪些条件通过，以及允许离开流程的确切条款。在提交订单之前持久化，避免恢复依赖记忆或丢失的屏幕状态。
被拒绝候选项也值得保留相同结构的记录，并附简洁理由。例如合约不匹配、输入过时、余量不足、深度不足或容量耗尽。这些理由揭示假设能否产生实际可用机会。
较早的预测市场交易算法指南解释了这些阶段的设计与测试。把通过记录与最终结果分开，可以防止有利结果追溯性地证明一项当时不符合规则的决策有效。
核对部分执行
假设二十份即时订单中，八份按 $0.48 执行，七份按 $0.50 执行。买入成本为 $3.84 加 $3.50，即 $7.34。加上假定的 $0.15 总费用，全部成本为 $7.49。请求中的五份仍未成交，按选定行为取消。
账户现在持有二十七份：原来的十二份，加上新买入十五份。先前八份有效订单仍是独立的可能承诺，因此在简单数量政策下，潜在事件风险敞口为三十五份。这次新请求中取消的五份，不再保持有效。
仅有请求确认不足以确立最终状态。算法应跟踪相关订单和交易证据，并核对账户。如果提交结果未知，应保留适当预留，先调查，再考虑使用同一容量的另一候选项。
说明失效和退出政策
决策规则需要规划入场后会发生什么。示例可以按持有至结果判定政策、基于证据的退出政策，或基于时间的审查政策评估，但不应在结果已知后混用这些选择。
对于本研究规范，假设官方议程每次改变时安排审查，而不只因显示价格移动就自动退出。审查检查原始合约映射和预测假设是否仍适用。任何卖出都需要自身的成本和授权检查。
高于入场成本的假设估值，不能保证整个头寸可以实际退出。账户评估卖出时应使用可用买价和适用成本。同样，不利估值本身也不能识别变化究竟源于预测、执行还是市场流动性。
分别评估预测和订单
预测评估应包括每一个符合条件的已记录估计，包括因为价格或容量被拒绝的候选项。执行评估应包括实际订单、成交、费用和未解决案例。这些总体有重叠，但用途不同。
模型可以改善预测准确性，却在成本后没有产生可用余量。执行流程可以完美遵循规则，但底层假设失败。独立记录让研究者识别哪一项主张需要修订，而不是把所有结果都当作单一算法质量指标。
Kalshi 交易算法指南构建了另一个针对具体场所、可证伪信息优势的例子。可以迁移的方法，是保留假设并前瞻性测试，同时保持合约定义、价格约定和账户机制彼此独立。
按底层事件拆分评估
划分开发和评估数据时，同一任命流程的相关合约应放在一起。否则，模型实际上可能在一个子集中学到某个事件细节，再因预测另一个子集中密切相关的合约而获得认可。
同时报告底层事件数量和合约观察数量。与少数任命相关的五十个门槛或截止时间，并不提供五十次独立的信息假设证明。它们的关系应成为评估设计的一部分。
如果预期用途是未来事件，就使用按时间顺序的测试，并保留后续样本，以评估开发期间作出的选择。随机打乱可能掩盖来源流程或市场行为的变化。评估应类似算法实际学习和行动的顺序。
对假设做压力测试，而不改写规则
敏感性分析应改变合理假设，例如接收延迟、费用估计、可用深度和预测不确定性。目的是理解脆弱性，而不是无休止寻找产生最佳历史结果的版本。
在虚构测试案例中，更高全部成本或更低压力概率可能消除所需余量。更小可用预算可能减少数量。来源延迟可能让整个提案过期。算法应根据声明条件，一致地产生这些改变后的决策。
较早关于预测市场机器人是否盈利的讨论强调公平测试。应用同样标准，保留亏损和被拒绝案例，包括操作中断。假定完美可用性和有利成交的评估，回答的是另一个问题，而不是完整流程实际是否有用。
定义假设何时失败
可证伪规范应说明什么证据会削弱或终止研究主张。例如在后续事件上没有优于基准、持续校准不佳、表面优势在现实时间条件下消失，或来源定义改变破坏原始关系。
不要要求出现一次戏剧性失败才进行审查。数据质量逐渐下降或被拒绝候选项比例上升，可能揭示操作条件已经改变。反过来，少数不利结果也可以与合理的概率预测相容，不应自动触发失控的参数改变。
在检查最终样本之前写下审查日程和决策标准。算法的一部分价值，就在于产生能够否定自身的证据。一个事后解释每次亏损、同时改变条件的规则，已经不再是评估原本要测试的具体主张。
让单个算法与投资组合保持区分
增加第二个模型、报价策略或另一个事件家族，会产生投资组合协调问题。原始规则应保留自身身份和评估记录，使其贡献可以被理解。共享账户限额必须包括由此产生的全部承诺。
Polymarket 交易算法组合指南考察多种方法之间重叠的风险敞口。不同名称不能证明风险独立，尤其在多个算法使用同一来源或交易相关结果时。因此，扩展应经过独立的账户和评估审查。
即使更广泛系统增长，也应保留狭窄规范。仍应能够重建这个算法单独提出了什么、为什么放弃，以及实际订单如何不同于预期决策。如果没有这种分离，汇总结果可能让薄弱组件躲在无关的成功组件后面。
让 Polymarket 交易算法可以衡量
完整规范把可证伪假设与符合条件的证据、固定时间跨度、预测、成本门槛和有边界的账户行动连接起来。它还说明如何处理部分执行、不确定性、失效和评估。每个部分都有助于形成可以重现和质疑的决策。
先用这里这样的虚构案例测试记录和算术。然后，在作出实用性结论之前，用适当分开的真实观察评估信息主张。清楚标识来自来源的事实、模型估计和选定政策门槛。
当算法能够同时解释行动与放弃时，它才准备好接受严肃审查。成功不在于总能产生订单，而在于流程提出精确主张，在现实约束下一致应用，并保留足够证据，以确定该主张是否经得住后续事件检验。