# 我用 17 个平行账户，去证伪自己的交易策略
> 一份关于预测市场（Polymarket）的严肃实验记录：从"找边缘"到"亲手推翻自己的边缘"
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## 写在前面
过去一段时间，我一直在做一件事：**在预测市场里寻找可稳定盈利的方法**。
但我不想写"我发现了稳赚策略"这种文章——因为在这个领域，**你说得越确定，越可能是错的**。
我想写的是另一样东西：**一套能证伪自己的实验系统**。
这篇文章会讲清楚三件事：
1. **赚钱的原理**——钱到底从哪里来（不是玄学，是数学）
2. **工程的实现**——如何把研究变成可验证、可对照、可自我否定的实验平台
3. **翻车记录**——我亲手推翻了自己 4 个"看起来很美"的结论
我认为第 3 部分最有价值。
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## 一、原理：钱从哪里来？
预测市场的本质是**零和博弈**：你赚的每一分钱，都来自对手方"主动愿意付给你的某种东西"。
穷举下来，只有 5 种利润来源：
| 来源 | 本质 | 稳定性 |
|---|---|---|
| 流动性溢价 | 提供即时成交服务 | 高（但需编程） |
| **时间价值** | 平台锁定资金零利息 | **结构性** |
| **行为偏差** | 散户偏爱买"彩票" | **长期有效** |
| 信息优势 | 更快/更准的认知 | 不稳定 |
| 结构性套利 | 纯技术执行 | 机会极少 |
### 用数据验证，而不是用直觉
我拿 **3,018 个已结算市场**的真实数据（含 5,366 个结算前观测）做了校准检验，结果很反直觉：
**发现 1：尾部定价几乎是完美的。**
- 价格 ≥97¢ 的份额，在结算前 1 天买入，实际胜率 **99.7%**（n=955）
- 价格 <2¢ 的份额，691 个观测中**兑现 0 次**——教科书里的"冷门偏差"在这里几乎不存在
**发现 2：真正的系统性偏差在中段。**
- 定价 **50–70¢** 的市场，在结算前 7 天买入，实际胜率 **64.5%**，期望收益 **+13%**
- 在结算前 30 天买入，实际胜率 **70.4%**，期望收益 **+20.3%**
**机制**：市场会把**远期的中段问题"四舍五入向 50/50 压缩"**——一个定价 58¢、还有一个月到期的事件，往往已在轨道上，实际发生率约 70%。
**发现 3：存在一个"死亡区"。**
- 定价 **70–97¢** 的区间，在所有时间视野下期望收益均为负
- 而这恰恰是散户直觉最爱买的区间（"九成把握还挺便宜"）
**发现 4：结构性套利不存在。**
我扫描了 360 个多选项事件，初步发现 35 个"套利机会"。但用官方接口验证**腿的完整性**后，全部消失——Σ卖价 − Σ买价 = 0.9%~1.7%，**恰好就是做市商的点差**。市场在顶层盘口是有效的。
### 由此得到的策略
把发现转成"资金日化收益"对比，结论惊人：
| 策略腿 | 条件 | 胜率 | **资金日化** |
|---|---|---|---|
| **B3（核心）** | 50–70¢ · 距结算 3–21 天 | 64.5% | **+1.86%/天** |
| B（扩展） | 50–70¢ · 21–60 天 | 70.4% | +0.68%/天 |
| **C（稳定器）** | ≥97¢ · 距结算 ≤1.5 天 | 99.7% | **+0.37%/天** |
| A（补位） | ≥97¢ · 2–7 天 | 99.5% | +0.04%/天 |
**B3 的日化收益是第一版的 A 腿的 42 倍。** 这直接否定了我最初的资金配置——我原本把 80% 资金放在回报最低的腿上。
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## 二、工程：如何把它变成可验证的实验
原理只是起点。真正的难点是：**你怎么知道你的结论不是噪音？**
我搭了三层。
### 第 1 层：数据层
- **平台数据**：Gamma API（市场元数据）、CLOB API（盘口与历史价格）、Data API（成交与持仓）
- **外部信息**（全部实测可用）：
- **Deribit 期权链** → 用期权价格直接算出"到期高于某价"的**风险中性概率**
- **锐盘体育赔率**（The Odds API）→ 9 家博彩去水后的公平概率
- **Kalshi**（受监管交易所）→ 跨市场共识
- **ESPN** → 免费、无限额的最终比分
- **Google News** → 催化剂预警
### 第 2 层：策略层
过滤器不是拍脑袋定的，每一条都有实证依据：
| 过滤器 | 实证依据 |
|---|---|
| 规则歧义审计（0–10 分） | 规则歧义是尾部亏损的头号来源 |
| 跳过 0.60–0.65 价格段 | 该段期望收益为 **−3.3%** |
| 反追高（3 周涨 >10 点则拦） | 该组胜率仅 **50%** |
| 成交量门槛下调 | 低成交量段胜率 69.7% > 高成交量段 60.2% |
| 二元市场优先 | 二元 +15.7% vs 多选项腿 +7.4% |
| A 腿排除加密 | 加密是 A 腿唯一亏损类别（EV −0.97%） |
### 第 3 层：17 臂平行实验平台
这是整个系统的核心。
**设计原则：每个臂只改变一个机制，其余一切共享。**
- 共享：候选池、动量/edge/资金流门槛、市场状态快照、所有腿规则
- 不同：只有一个变量（是否用 edge 分档？是否启用逆向止损？是否严格审计规则？）
目前 17 个臂在同时测试：
| 臂 | 测试什么 |
|---|---|
| `ctl` 基线 | 参照物 |
| `veto` | 外部定价能否筛掉差仓 |
| `stop` | 入场后急跌是否知情信号 |
| `whale` | 资金流是否有预测力 |
| `strict` / `norule` | **规则审计本身的价值** |
| `nouma` | UMA 安全网的净贡献 |
| `kalshi` | 跨平台预言机的价值 |
| `lam50` / `lam25` | 外部信号是否过度自信 |
| `deadzone` | **反向检验"死亡区"结论** |
| `weather` / `esports` / `longmid` / `lowvol` | 被排除类别是否值得做 |
| `verify` / `verify2` | "先核对再下注"是否成立 |
**为什么这样设计？**
因为所有臂面对**完全相同的市场状态**（同一批候选、同一价格、同一门槛）——这在统计上叫"共同随机数"，能大幅降低方差。**并行的多臂实验比串行实验不仅更快，而且更准。**
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## 三、翻车记录：我推翻自己的 4 个结论
这部分是我最想写的。**如果没有这套系统，这些错误都会用真金白银来买。**
### 翻车 1：一个符号错误，造出"100% 胜率"的幻觉
我的外部定价模块报出一个惊人的机会：
> 某 ETH 市场，外部估计"触及概率 = **100%**"，而市场只定价 36%
看起来是暴利。追查后发现**三个 bug**：
1. 触及概率函数只实现了**上行**触及，而"跌到某价"是**下行**——障碍价低于现价时函数直接返回了 1.0
2. 到期日选择取了"最近的日到期"（0.3 天），而非市场结束日对应的月末
3. 用平值波动率计算**下行**障碍，忽略了看跌偏斜
修复后，外部估计从"100%"变成 **28.7%**，市场定价 36%——**分歧从 −64 点变成 +7.3 点**（这才是真实且有意义的信号）。
**教训：一个方向搞错的公式能凭空造出"必胜"的幻觉，而且它看起来越诱人，越需要怀疑。**
### 翻车 2：缺失一个日期字段，造出 +36 点的假边缘
同类问题：当市场数据缺少结束日期时，模块会选到最近的到期日，得出毫无意义的概率。
修复：缺日期时默认取**该月最晚到期**，并加了一条硬保护——**|edge| > 25 点时视为模型异常，不参与决策**。
### 翻车 3：天气源——免费、精确、但完全不可用
我用 Open-Meteo 的 **31 个集合成员**实现了天气市场定价（成员落在阈值内的比例 = 概率）。数据完美、免费、无需密钥。
**实测结果**：
- 有流动性的天气市场**全部当天结算**——而当天市场参与者**能看到实时实测温度**，我们的"全天预报"是过期信息，全部 edge 深度为负（−70% ~ −96%）
- 明日市场的分歧只有 ±1.8°C，而天气市场的**桶宽只有 1°C** —— 模型误差足以让桶概率完全失真
**结论：不接入。**
**教训：信息源的可用性 ≠ 边缘的存在。免费且精确的数据，也可能因为结算时限或误差尺度而与市场无关。**
### 翻车 4：最高胜率的策略，亏得最多
这是最有价值的一次。
**假设**：市场上有些"事件已结束、但尚未结算"的仓位。现实世界已有答案，只需"核对"一下——这应该是接近无风险的。
蒙特卡洛模拟给出：胜率 99.9%、90 天 +472%。
**实测结果（38 笔结算）**：
```
胜率 92.1%（35 胜 3 负）
总盈利 +$39.95（平均每笔 +$1.14 = +2.3%）
总亏损 −$150.00（平均每笔 −$50.00 = −100%）
净结果 −$110.05
```
**致命的数学不对称**：
> 盈亏平衡所需胜率 = 50 ÷ (50 + 1.14) = **97.8%**
> 实际胜率 = **92.1%**
> → 必亏
**3 笔亏损的真相（全部不是运气）**：
- `Exact Score: Liverpool 0-0 Fulham` → 我们买"No"，**比分真的就是 0-0**
- `Oregon vs. Oklahoma State` → **体育爆冷**
- `Tokyo 最低气温 21°C` → **温度桶没中**
**同一个事实：市场在 0.95–0.99 的折价，是真实的风险溢价，不是免费午餐。**
"已过期但未结算" ≠ "结果已知"——UMA 之所以还没结算，恰恰因为结果可能仍有争议。
### 由此诞生的修正版：真正的"核对"
我重新实现了 `verify2`：**用外部数据源确认事实后才买**。
- 体育 → 用 ESPN 的**最终比分**确认
- 加密 → 用 Deribit 在**结算时刻的价格**确认
- 天气 / 精确比分 / 政治 / 电竞 → **不做**（宁可放弃机会，绝不冒错误风险）
**实现过程中又拦下一个危险的误判**：初版把大学橄榄球的 "Pittsburgh" 匹配到了棒球队 **Pittsburgh Pirates**、把 "Cincinnati" 匹配到 **Cincinnati Reds**——这会让我们基于**错误事实**下单。
修复后（要求**双方队名都命中**）：正确识别出 Oregon 那笔真实亏损，同时放行了 Indiana、James Madison 等真实赢家。无法确认的比赛一律"无法核对"——**安全放弃**。
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## 四、当前进展（诚实版）
17 个臂，每个以 $10,000 虚拟本金起步，各自建仓。
**第一批真实结算数据**：
| 臂 | 净值 | 已实现 | 胜率 |
|---|---|---|---|
| `strict` 严规则审计 | **$10,005.07** | +$9.14 | 7/7 |
| 基线等 10 个臂 | $9,992.85 | +$9.14 | 7/7 |
| `deadzone` 死亡区 | $9,988.81 | +$9.14 | 7/7 |
| `longmid` 超长中段 | $9,940.65 | +$9.14 | 7/7 |
| **`verify` 仅看时间** | **$9,359.60** | **−$99.74** | **39/42 = 92.9%** |
| **`verify2` 已核对** | $9,939.97 | +$9.14 | 7/7（新上线） |
**能读出的早期信号**（样本仍小）：
- **C 腿（债券）7 战全胜**，与 3,018 市场回测的 99.7% 一致
- **`verify` 已被证伪**，正在继续亏损
- **`strict`（更严的规则审计）浮亏最小**——与"规则歧义是最大杀手"的预期一致
- `deadzone` / `longmid` 浮亏较大——与死亡区判断方向一致
**尚未定论的**：`verify2` 的胜率能否回到 99%+。这是我们目前最有希望的假设，需要 20–30 笔结算才能定论。
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## 五、几个可迁移的方法论
如果你也在做类似的事，这 10 条可能有用：
1. **先证伪，再优化**——设计一个能推翻自己的实验，比找到一个"好策略"更重要
2. **信息源的可用性 ≠ 边缘的存在**——免费、精确的数据也可能毫无用处
3. **注意payoff 不对称**——92% 胜率可以亏钱，因为赢赚 2%、输亏 100%
4. **多臂并行优于串行**——共享同一批候选与门槛（共同随机数），方差更小、速度更快
5. **每臂只改一个变量**——否则无法归因
6. **共享候选流与门槛，但绝不共享持仓**——我曾让 17 个臂继承同一份组合，结果因为事件去重吃掉了 39% 的候选，所有臂的决策**完全相同**，实验等于空转
7. **消除一切时点偏差**——门槛各算一次会不同、结算各查一次会不同，必须共享快照
8. **外部模型的极端分歧，几乎总是自己错了**——先怀疑自己
9. **宁可放弃机会，绝不冒错误的确定性**——核对模块返回"无法确认"是安全的
10. **警惕"看起来完美"的数据源**——它越完美，越值得怀疑
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## 六、两个必须说的现实约束
### 约束 1：这类策略的容量极小
平台最小下单量是 **5 股**。在 97¢ 时，一个仓位的最小成本是 **$4.97**。
这意味着：
- **$20 本金** → 最多开 4 个仓位 → 单次亏损就是 −25% 本金 → 蒙特卡洛显示**亏损月概率 54%、最差回撤 78%**
- **$200 本金** → 40 个仓位 → 亏损月概率 9%、回撤 <16% → 这才是"稳定"的起点
更重要的是：**全平台只有约 115 个符合策略条件的候选侧**，其中核心的中段腿只有 7–18 个。按单仓 $125–200 计算，**中段腿的容量上限约 $875–3,600**。
**它是"捡贝壳"，不是"挖矿"——不随本金线性放大。**
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## 结语
这套系统到今天为止，**没有让我赚到钱**——它的价值在于**阻止了我用真钱去验证 4 个错误结论**。
在预测市场这类零和市场里，我认为最重要的能力不是"预测得准"，而是**区分"我发现了边缘"和"我的模型有 bug"**。
而我给自己找到的最可靠方法，就是那 17 个平行账户。
