核心用法
digital-oracle 是一套基于市场价格信号的概率推断系统，用于回答地缘政治、经济周期、行业趋势、资产定价等预测性问题。核心方法论是"价格包含一切公开信息"——如果某事件很可能发生，必然有市场已用真金白银定价。
典型使用场景："第三次世界大战概率多大？""今年会衰退吗？""AI是不是泡沫？""现在该买黄金吗？""NVDA期权贵不贵？"
工作流程：
1. 解构问题 — 识别核心变量、时间窗口、是否可定价
2. 多信号采集 — 至少从3个独立维度获取数据（预测市场+大宗商品+衍生品+利率+外汇+机构持仓等）
3. 矛盾分析 — 关键步骤：找出不同市场、不同期限信号的背离，解释为何两者可同时成立
4. 结构化输出 — 分层信号表→矛盾分析→概率情景→信号一致性评估
内置12个数据源：Polymarket/Kalshi预测市场、Stooq价格历史、Deribit加密货币衍生品、美国国债收益率、CFTC机构持仓、CoinGecko加密数据、EDGAR内幕交易、BIS央行数据、世界银行宏观数据、YFinance美股期权链（含Greeks）、Web搜索补充。
显著优点
| 优势 | 说明 |
|------|------|
| **反直觉客观性** | 完全禁止引用分析师观点、新闻报道、统计报告作为因果证据，只认交易价格 |
| **多信号交叉验证** | 强制要求≥3个独立维度，避免单一市场噪音误导 |
| **时间维度分层** | 明确区分3个月/1年/3年/10年定价，防止短长期信号混为一谈 |
| **矛盾即信号** | 将信号背离视为核心分析对象，而非简单"多数决" |
| **零API密钥依赖** | 11/12数据源无需外部API，Web搜索用DuckDuckGo |
| **结构化强制输出** | 模板约束防止用散文替代分析，确保可审计性 |
潜在局限
- 市场有效性假设：假设"价格已反映信息"，对非交易性事件（如突发黑天鹅）反应滞后
- 流动性偏见：预测市场低流动性合约（<10万美元交易量）可能失真
- 数据时效参差：CFTC每周五公布上周二数据，世界银行GDP滞后1-2年
- 地域覆盖不均：Stooq欧洲个股覆盖有限，部分国防股需靠搜索补充
- 加密货币局限：CoinGecko免费版限速，YFinance盘后IV可能不准
- EDGAR门槛：需邮箱配置，首调CIK映射较慢
适合人群
- 投资者：判断资产定价合理性、识别市场预期差
- 分析师：替代主观调研，用市场共识锚定概率基准
- 决策者：地缘政治/商业决策前，量化"市场认为有多大概率"
- 研究者：验证"市场有效性"假设的实证工具
常规风险
| 风险类型 | 具体表现 | 缓释建议 |
|----------|----------|----------|
| **过度拟合信号** | 把短期价格波动解读为结构性判断 | 严格遵守时间分层，区分3月/3年信号 |
| **幸存者偏差** | 只关注有交易数据的事件 | 对非交易性尾部风险保持认知 |
| **工具依赖** | yfinance未安装导致期权链失败 | 首次使用前运行`uv pip install yfinance` |
| **解释性套利** | 事后为矛盾信号编故事 | 输出中明确标注"两者可同时成立"的边界条件 |
| **概率误读** | 将"市场定价概率"等同于"真实概率" | 始终标注"Basis"列说明信号来源局限 |