@DeRonin_: 每个人都认为你可以把LLM指向预测市场然后“印钱”,我在Limitless上测试了,根本不是那样……

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摘要

在实时预测市场上测试了7个前沿模型,只有2个盈利;基于Limitless API构建的预测工具会标记模型真正具有优势的市场。

每个人都认为你可以把LLM指向预测市场然后“印钱” 我在Limitless上测试了 实际情况并非如此 最近的基准测试:在实时市场上测试了7个前沿模型 只有2个盈利 其余的都赔了,并且还表现出高置信度 所以优势不在于“让AI交易” 优势在于知道模型在哪些地方真正精准 以下是我基于Limitless API构建的预测工具: [ 工作原理 ] - 通过Limitless API拉取实时市场 - 对每个市场用LLM进行一轮研究(新闻、价格、上下文) - 强制给出概率,而不是凭感觉 - 对比模型的数值与真实市场赔率 - 仅标记那些差距确实存在且推理成立的市场 有用之处: 它过滤掉了那些模型只是高调且自信的市场 而这占了大多数 剩下的是一份简短的清单,模型可能确实具有优势 每个环节都可复现 代码库和完整解析将在下一篇帖子中发布 仍处于早期阶段 金融风险真实存在 这是研究,并非建议
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缓存时间: 2026/07/07 00:14

所有人都以为,你可以把大语言模型扔进预测市场,然后就能“躺着赚钱“。

我在 Limitless 上测试了一下,事实并非如此。

最近的基准测试:7 个前沿模型在真实市场中运行。

结果只有 2 个赚了钱。

其余的都赔了钱,同时还以高置信度输出预测。

所以,关键不在于“让 AI 去交易“。

关键在于:搞清楚模型到底在哪方面是敏锐的。

下面是我基于 Limitless API 构建的预测器:

[ 运作方式 ]

  • 通过 Limitless API 拉取实时市场
  • 每个市场都交给一个 LLM,并附上一个研究步骤(新闻、价格、上下文)
  • 强制输出一个概率,而不是模糊的“感觉“
  • 将模型给出的数值与真实市场赔率进行对比
  • 只在差距真实存在且推理过程站得住脚时,才标记该市场

有用的部分是:

它会过滤掉那些模型只是“嗓门大“且高置信度的市场。

而这样的市场占了绝大多数。

剩下的是一份简短的列表,里面是模型可能真正具备优势的市场。

每一部分都是可复现的。

代码仓库 + 完整解析将在下一篇推文中放出。

目前仍处于早期阶段。 金融风险真实存在。 这是研究,不是建议。

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