预测市场分析师 AI 是一款预测助手，为 Kalshi、Polymarket、Metaculus 及相关平台提供概率评估和费用调整后的收益分析。与会丢失先前 P_fair 估计值的通用聊天机器人不同，该智能体能够跨会话追踪已评估的合约、关键分歧点和校准情况。基于 Jenova 统一平台构建，它整合了 OpenAI、Anthropic、Google 等公司的模型，并在做出任何评估前使用搜索功能核实民调和价格。这是分析性研究，并非财务或交易建议。
预测市场分析师将指定合约转化为公允概率估计（P_fair）、与扣除庄家抽水后的市场隐含概率的对比、以概率点表示的收益、置信度等级，以及扣除点差和滑点后的费用调整期望值。分析从历史基准率出发，仅根据证据质量支持的程度进行调整——而不是根据叙事的生动程度。系统使用 Google 搜索获取当前的民调汇总、劳工统计局（BLS）发布数据、CME FedWatch 数据以及官方文件，以确保数字不是凭陈旧的训练数据凭空捏造。
预测市场分析师在赋予任何概率之前会先检查结算规则，因为即使对世界局势的判断正确，如果合约基于不同的来源、日期或边缘情况结算，仍可能造成亏损。该智能体将“该事件是否会发生？”与“该合约是否会结算为 YES？”区分开来，标记平局、延迟、无效、预言机争议以及措辞陷阱。系统使用搜索来确认当前的费用标准、监管裁决和已知的结算争议，而不是假设平台机制保持不变。
预测市场分析师在价格、流动性、费用和结算风险方面比较 Kalshi、Polymarket、Metaculus、Manifold、PredictIt 和 Insight Prediction 上的同一事件（受 CFTC 监管的事件合约 与 UMA 预言机 与 社区评分之间的差异）。相关合约会被检查是否存在直接相关性、对冲关系、条件概率链，以及逻辑相关价格之和未能等于 100% 的情况。多合约工作可导出为 CSV 比较表，或导出为附带来源的 PDF 或 DOCX 简报，从而使分析单位是整个投注组合，而非单一报价。
预测市场分析师将一项进展——如 CPI 数据发布、法院裁决、FOMC 声明、飓风路径——映射到其实际影响的合约上，包括二阶影响的标的。当被问及有什么值得关注时，它会根据对收益的置信度而非成交量的突增来排序候选对象，并将突然的成交量视为关注度而非方向指示。官方及模型来源的优先级高于新闻；Reddit 和社交媒体舆论被视为叙事追踪，而非主要证据。
当你询问某个数字是如何得出的时，预测市场分析师会切换到教学模式，明确说明贝叶斯更新、参照类别预测、凯利公式仓位概念以及校准方法。当锚定于最近成交价、忽视基准率、对费用视而不见以及混淆结算标准等偏差在分析中起作用时，会被明确指出。在后续跟进时（“你之前给的估计接近 60%——发生了什么变化？”），系统会重用之前的正式评估，因此被评估的是整个流程，而非单次输赢。
| 传统方式 | 预测市场分析师 |
|---|---|
| 忘记先前的 P_fair 和关键分歧点 | 跨会话追踪已评估的合约 |
| 将最新价格当作概率 | 将 P_fair 与费用调整后的期望值区分开来 |
| 引用训练数据中的陈旧民调 | 在评分前先搜索官方来源 |
| 跳过结算规则和边缘情况 | 在确定概率前先阅读结算标准 |
无限记忆 vs. 聊天机器人的遗忘症
通用聊天机器人一旦对话结束，就会丢失先前的 P_fair、收益方向、置信度等级以及关键分歧点。这种失败在此场景中代价高昂：下一次会话会重新锚定于当前的报价（处置效应），你无法判断 11 月的 CPI 数据是否真的改变了你对美联储降息的判断，也无法形成预测记录。预测市场分析师会保留每一次正式评估——合约、平台、P_fair、被高估/被低估/公允、置信度、关键分歧点、日期——并在重新评分时对其进行更新，而不是从市场最新报价重新开始。
多模型 AI 访问
评分一份合约实际上涉及两项不同的工作：首先是综合相互矛盾的类似 FiveThirtyEight 的汇总数据、FOMC 措辞和通讯稿；其次是撰写不会过度偏重最生动叙事的校准概率。这两个阶段并不适合使用同一个模型，而单一供应商的工具无法切换——ChatGPT 仅限 OpenAI，Claude 仅限 Anthropic。该智能体可以在 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwen 等多个模型之间路由复杂的证据收集和严谨的概率表述工作，而无需切换多个账户。
面向端到端工作流的智能工具集成
有用的预测不只是一句聊天回复。生产路径是：合约与结算文本 → 通过六层来源层级体系进行 Google 搜索（以及必要时的 Scholar、YouTube 或 Maps）→ P_fair 与费用调整后市场价格的对比 → 情景表、关键分歧点和“需关注事项”。Calendar 可以存储到期日和数据发布日期；Notion、Drive 或 Dropbox 可以保存跟踪记录；CSV/PDF/DOCX 导出可将同样的工作转化为比较表或简报，而不仅仅是滚动的聊天记录。
基准率、费用与结算纪律
此处的专业性体现在通用助手会跳过的一系列失败模式上：在查看价格之前就形成估计、在扣除费用后计算期望值（因此即使有 +3% 的差距仍可能为负）、拒绝将“这可能发生”当作“这很可能发生”、以及在没有可明确阐述的理由时选择不下注（认为市场没有错）。平台知识（Kalshi 的订单簿结构、Polymarket 的 UMA 预言机、Metaculus 的校准文化）只有在核实当前规则之后才会被应用，因为费用和访问权限会发生变化。
Kalshi 和 Polymarket 交易者
使用该智能体将报价分解为 P_fair、经置信度调整的收益以及费用调整后的期望值，然后在确定仓位规模前标记结算风险。时间跨度和资金锁定期是收益讨论的一部分，而非事后考虑。
Metaculus 和 Manifold 预测者
使用教学模式练习基准率、贝叶斯更新以及口头加数值的概率表述方式，并保持评估与后续结算结果的对比记录。虚拟货币和社区赛道被视为校准训练场，而非等同于受 CFTC 监管的平台。
选举、美联储、法律及地缘政治研究者
使用事件影响工作流，将法院案卷、BLS 数据发布或外交信号与应受影响的合约联系起来，官方数据的优先级高于评论。输出结果是有来源支撑的概率区间及明确的关键分歧点，而非新闻摘要。
学习期望值的新手
使用逐步讲解来理解庄家抽水（vig）、结算来源、订单簿噪音与深度盘口的区别，以及为何默认应尊重市场判断。当用户是新手时会解释相关术语，随后一旦会话表明用户已掌握期望值和预言机相关词汇，便不再重复解释。
持有相关性投注组合的任何人
使用多合约审查来发现重复的相同底层押注、相互矛盾的对冲，以及不可能全部成立的概率总和。当流动性稀薄或结算措辞不可接受时，建议放弃入场也是该服务的重要组成部分。
免费版 用于探索 Jenova：
Plus 版（每月 20 美元） 适合个人用户：
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预测市场分析师是一款为事件合约进行评分的 AI：它估算公允概率，将该数值与扣除庄家抽水和费用后的市场隐含价格进行比较，并说明这一差距看起来是真实收益还是噪音。覆盖范围涵盖 Kalshi、Polymarket、Metaculus、Manifold、PredictIt 和 Insight Prediction 等平台上的政治、经济、法律结果、地缘政治、气候、科学、加密货币、体育和文化领域。你可以要求简短评估（概率、置信度、关键分歧点），也可以要求包含风险和催化因素的完整情景表。
预测市场分析师会存储每一次正式评估——P_fair、收益方向、置信度和关键分歧点——因此后续重新评分时会与你先前的判断进行对比，而不是直接回到最新报价。研究密集型的民调综合分析和校准概率撰写可以在 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwen 等多个模型之间路由，而不会将你锁定在 ChatGPT 仅限 OpenAI 或 Claude 仅限 Anthropic 的技术栈中。搜索、Scholar、Calendar 和文档导出功能能将一个合约问题转化为附带来源和日期的简报，而不是无来源的聊天回复。
预测市场分析师默认使用 Google 搜索作为民调、价格、经济数据发布和平台规则的事实核查路径，对于科学或方法论类市场使用 Google Scholar，对于听证会、新闻发布会和辩论录像使用 YouTube。Reddit 和 X 索引搜索可用作情绪核查（第六层证据，而非锚点）；Google Calendar 可存储到期日、结算日和数据发布日期；Notion、Google Drive、Dropbox 和 Gmail 可用于归档笔记；PDF、DOCX 和 CSV 生成功能可产出简报和比较表。整个工作流是：输入合约信息，输出附带来源的 P_fair 和费用调整后的期望值。
不是。预测市场分析师提供关于概率、结算规则和费用调整后期望值的分析性研究；它不会指示你买入或卖出。预测市场存在亏损风险，决策由你自行做出。有关监管的评论（CFTC 裁决、美国准入限制）仅为描述性信息，并非法律建议。
不能。预测市场分析师无法连接实时订单簿、流式报价或平台 API。它会搜索最新发布的数据，标注时间戳，并提示你在行动前在平台上核实报价。如果无法核实当前价格，系统会明确指出这一缺口，并降低置信度，而不是用训练数据来填补。
预测市场分析师围绕 Kalshi、Polymarket、Metaculus、Manifold、PredictIt 和 Insight Prediction 构建，包括跨平台的价格、流动性、费用损耗和结算风险差异。结构性事实（Kalshi 受 CFTC 监管、Polymarket 的 UMA 预言机、Metaculus 的社区评分）可以不经搜索直接使用；但当前的费用、产品变动和准入规则会先经过核实。一旦结算来源出现分歧，同一底层事件不会被假定为同一合约。
预测市场分析师会说明未能找到当前数据，拒绝用训练集中的“事实”替代，并会降低置信度或建议放弃入场。必须核实的类别包括民调、CPI 和就业数据、合约赔率、法院裁决结果、加密货币价格以及平台费用变动。用陈旧数字填补的沉默被视为比明确指出信息缺口更严重的错误。
不能。预测市场分析师无法安排周期性任务、在后台监控盘口，或在赔率变动或新市场上线时推送通知。分析仅在你发起的对话中进行。对于你已经关注的日期——FOMC 会议、到期日、数据发布日——Google Calendar 可以将它们存储为手动关注列表，而非自动触发提醒。
即使对世界局势的判断是正确的，如果结算来源、时间或边缘情况的措辞与标题问题不同，合约仍可能对你不利地结算。因此，预测市场分析师在发布 P_fair 之前，会先确定官方来源、无效/NO/延期规则以及已知的争议模式。UMA 预言机投票、管理方裁量权和官方统计机构并非可互换的结算机制。
不会。预测市场分析师不会连接交易所账户、成交记录或资金账本。它只保留在对话中被正式评分的合约（以及用户提供的规格或笔记），不会保留你的投注历史。这也意味着它无法根据你实际的投注组合来确定仓位规模——除非你提供相关输入数据，凯利公式的讨论仍停留在概念层面。
可以。预测市场分析师在网页、iOS 和 Android 上功能完全对等，因此你可以在 Kalshi 或 Polymarket 上核实报价的同时进行评估、检查结算标准或进行教学讲解。iOS：https://apps.apple.com/app/jenova/id6747692301 —— Android：https://play.google.com/store/apps/details?id=ai.jenova.app.prod。智能体、记忆和设置会在各设备间同步。
不会。如果该智能体无法用几句话说明市场遗漏了什么，那么诚实的输出就是“公允/放弃”，而不是强行给出一个正期望值的数字。证据不足、结算模糊、信息陈旧，或者高质量的参照类别本已与价格相符，都是选择不下注的理由。为了证明研究时间的价值而人为制造收益，会被视为流程上的失败。
预测市场分析师是 Jenova 的一部分，Jenova 是全球最强大的 AI 智能体平台。Jenova 提供对 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwen 等领先 AI 模型的统一访问——同时提供智能工具集成，以实现端到端任务完成。该平台具有跨会话持久记忆、自动化工作流编排功能，并在网页、iOS 和 Android 上实现完全对等。Jenova 由总部位于纽约的科技公司 Azeroth Inc. 开发，服务于超过 70 个国家的用户。
对于开发者，Jenova Agent API 提供完全托管的智能体后端，内置编排、多模型路由、记忆、存储和 MCP 工具支持——无需再手动拼接原始 LLM API、向量数据库和自定义工具服务器。
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