核心用法
digital-oracle 是一个市场共识解码器，核心哲学是"价格包含一切公开信息"。它不依赖新闻、分析师观点或统计报告，而是通过读取全球金融市场上的"真金白银下注"来回答概率性问题。
典型使用场景：
- 地缘政治："第三次世界大战概率多大？""俄乌战争何时结束？"
- 经济周期："美国会衰退吗？""何时降息？"
- 行业判断："AI是不是泡沫？""黄金该买吗？"
- 资产定价："NVDA期权溢价过高吗？""SPY本月会跌5%吗？"
工作流程（六步法）：
1. 问题拆解：明确核心变量、时间窗口、可定价性
2. 信号选择：从14类专业数据提供商中选至少3类独立信号
3. 信号路由：按相关性、时间匹配度、信息增量三重筛选
4. 并行抓取：用 gather() 同时调用预测市场、期货、期权、国债、 insider交易等数据源
5. 结构化分析：共振信号识别 → 关键分歧解释 → 时间分层 → 权重判断
6. 概率报告：输出标准四段式报告（数据摘要、分析、概率估计、结论）
数据生态：覆盖 Polymarket/Kalshi 预测市场、Yahoo Finance 价格、CFTC 机构持仓、SEC insider交易、BIS央行数据、Deribit加密衍生品、CNN恐慌贪婪指数、CME利率概率等14类提供商，其中12个零依赖零API Key。
显著优点
方法论严谨：五铁律约束——纯交易数据、显式价格推理、多信号交叉验证、时间标签分离、结构化输出。避免"我觉得"式主观判断。
信号维度丰富：单一问题可融合预测市场概率（众包智慧）、期权隐含波动率（专业风险定价）、机构持仓变化（聪明钱方向）、国债收益率曲线（宏观周期）、insider交易（内部人认知）等独立信息源。
时间分层清晰：强制区分短期（3-12月）、中期（1-3年）、长期（3-10年）信号，避免将不同时间尺度的判断混为一谈。例如"短期过热≠长期看空"可被显式表达。
输出格式标准化：强制表格化呈现，减少 prose 模糊性。概率估计、置信度、监控阈值均需量化。
技术实现轻量：纯标准库实现为主，仅 yfinance 需额外安装，无重型依赖。
潜在缺点与局限性
市场有效性假设：核心假设"价格已反映所有公开信息"在某些场景失效——低流动性合约（Polymarket部分市场日成交<10万美元）、突发事件初期（价格尚未充分调整）、操纵或逼空行情。
预测市场偏误：Polymarket等平台的参与者多为加密原生用户，样本偏误可能导致某些政治/加密相关事件定价失真。
数据延迟问题：Yahoo Finance 数据延迟15-20分钟，CFTC持仓周报滞后3天，World Bank GDP滞后1-2年。实时性要求极高的场景受限。
中国市场覆盖弱：主要依赖美元定价资产，A股、人民币债券、国内期货的直接信号有限，需通过间接代理（汇率、铜金比、港股ETF）推断。
极端尾部事件：市场可能对"从未发生过的灾难"（如核战争）定价不足或无法定价，此时"无价格信号"不等于"零概率"。
技术门槛：需要理解期货代码、期权希腊字母、收益率曲线形态等金融知识才能正确解读输出。
适合人群
- 宏观交易员/基金经理：需要快速整合多资产类别信号形成交易观点
- 量化研究者：需要结构化、可复现的概率估计框架
- 政策分析师：希望用市场共识验证或补充传统定性分析
- 高净值投资者：评估"该不该现在买黄金/股票/加密"的决策辅助
- 金融专业学生：学习如何阅读价格信号而非新闻标题
常规风险
模型风险：信号权重判断依赖使用者经验，不同分析师可能对同一组数据得出不同结论。
执行风险：理论概率≠可交易盈亏，需考虑滑点、保证金、合约展期等实操因素。
数据中断风险：CME FedWatch 端点偶尔不可用，需回退到 Kalshi；部分数据源（如BIS）更新频率低。
过度拟合风险：监控阈值设定过于精细可能导致虚假信号，建议结合多个独立触发条件。
合规风险：预测市场在某些司法管辖区（如部分美国州份）存在法律灰色地带，使用者需自行确认合规性。