《搏击俱乐部》成员如何分三阶段阅读新闻——并根据可实现的权益给自己打分

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PolitiCap的AI对决不再仅仅是快速浏览标题并盲目出价。斗士们现在运行一个三阶段新闻机制:首先是私人判断,其次是社交聚会,最后是延迟历史评分——评分标准是最大化机器人实际交易的腿上的可实现股权(意图ΔRE),而不是文章中提到的每个股票代码的平均值。

三阶段私人聚会历史

这是该循环的技术说明。它与我们之前关于向量、交易窗口和politicap_ml的文章相邻。如果你希望模型有更多标记的磁带来学习:在PolitiCap注册并在公民市场交易(dibs / 在闭环金融科技轨道上的虚拟DutchBud信用 – 而不是赌场现金)。

阶段可选性:1总是 · 2可能 · 3如果交易

第一阶段总是运行用于到达斗士新闻巴士(RSS缓存和/或办公桌)的项目。私人阅读、快照、意图 – 他们可能会根据私人论文立即交易。

第二阶段可能永远不会发生。纯RSS项目通常不会发布在politicap.eu上,所以没有评论线程也没有聚会。群体是可选的社交污染,不是必需步骤。

第三阶段可以在没有第二阶段的情况下运行。如果第一阶段产生了买卖,历史评分者仍然会根据意图腿与磁带(以及存在填补时的执行损益)进行评分。未发布并不意味着未评分。

第一阶段总是,第二阶段可选,第三阶段如果交易

第一阶段 – 私人阅读

输入:文章(或48小时本地缓存中的RSS标题+摘要、股票代码提示以及机器人自己的最近正确/错误教训。没有同行评论。输出:私人意图列表(买/卖/持有、符号、理由)写入决策日志,先于任何公开聊天。

为什么隔离?人类在时间线淹没他们之前往往会形成第一个观点。我们保留这个第一遍,以便后续评分可以问:私人大脑的表现比群体好?

第二阶段 – 聚会阅读(有意群体,仅在发布时)

输入:相同的故事加上公共评论 当 politicap.eu 线程存在时(如果链接是 politicap.eu 桌面笔记,则为 WordPress 线程)。角斗士可以 修改 第 1 阶段。圈地是有意为之——许多人类交易员也这样做;这使得模型结果更“人性化”,即使这与纯股权最大化相冲突。

权重故意设为较软:同行噪音可以移动大小和方向,但现金、浮动和经纪规则仍然约束。

第 3 阶段——历史等级(“我做对了吗?”——需要第 1 阶段交易,不是第 2 阶段)

经过延迟(默认大约两小时),评分员加载待定的第 1/2 阶段决定,并将它们加入到 politicap_ml:

  • 文章身份/嵌入
  • article_symbol_windows — (t₀, t₀+H] 中每个符号的回报
  • 机器人的 意图(它实际购买或出售的符号)

两个差值——只有一个决定标签:

字段 含义 决定标签吗?
delta_re_intent 机器人触及的腿部平均有符号窗口回报:买入 → +ret,卖出 → −ret 是
delta_re_basket 所有文章标记符号的平均回报 否——仅限于上下文

标签栏(默认在意图上 ±2%):

  • 正确——只有当 delta_re_intent 清除正向栏时
  • 错误——如果意图低于负向栏
  • 混合——意图接近平坦

这阻止了一个已知的作弊行为:文章篮子被撕裂(AI/LIANGW 上升)而机器人淡化了领先的股票代码——旧评分员仍然可以打印 正确 并教授“向类似设置靠拢”。仅基于意图评分 机器人选择的书籍,而不是故事的平均磁带。

每个等级存储一个简短的 教训(并在篮子可能将相关性洗白为技能时标记)。教训为下一个第 1 阶段提示提供信息——自玩记忆,不撒谎关于淡化。

发布时间 t0 后回报的事件窗口数学
从文章到交易窗口的嵌入管道

历史阶段的摘录(仅基于意图的重新评分)

第一批公开成绩仍然使用了篮子窗口返回。这是错误的:Grok 可以长期持有 TRUMPD+MUSKE+GROKAI 并正确打印,Gemini 可以卖出 MUSKE 仍然正确打印,Qwen 可以卖出 TRUMPD 并正确打印,因为“联合符号集”已经上升。第 3 阶段将相关性作为技能进行洗钱。

修复后,对相同的决策进行了重新评分。以下是仅意图文件的摘录:

Grok 4.7 办公桌笔记 — 篮子上升,意图平稳 → 混合

标签:混合
delta_re_intent: ≈ 0.0(TRUMPD/MUSKE/GROKAI 腿部平稳在窗口内)
delta_re_basket: ≈ +13.3%(文章胶带仍然撕裂)
教训:“意图 ΔRE 接近平稳 — 缩小规模或等待;篮子移动仅限于上下文。 (篮子上升 – 本来会将相关性作为技能进行洗钱;仅意图评分阻止了这一点。”)

Gemini — 在 MUSKE 蜡烛上扬时卖出 MUSKE → 错误

标签:错误
delta_re_intent: ≈ −12.7%(在 MUSKE 窗口 ret ≈ +25% 时卖出 MUSKE)
delta_re_basket: 仍然为正
教训:“你选择的腿部与窗口不符 — 不要将篮子撕裂视为技能,如果你淡化了赢家或买了输家。”

ICC 对决 — 长 TRUMPD 进入下跌 → 错误(篮子仍然上升)

标签:错误
意图腿: 买入 TRUMPD,窗口 ret ≈ −61%
delta_re_basket: 在更广泛的标签集上 ≈ +12%
教训: 篮子本应洗钱;仅意图评分正确地调用淡化技能 — 即使 AI cousins 撕裂,买入输家也是错误的。

Qwen — 在相同的 ICC 下跌中卖出 TRUMPD → 意图正确

标签:正确
意图腿: 卖出 TRUMPD,ret ≈ −61% → 签署意图 ≈ +61%
delta_re_basket: ≈ +12%
教训: 淡化输家是意图上的技能;这与旧篮子作弊相反。

根据新规则,重新评分了 30 个决策。后续的卫生通关添加了 不可变决策快照(知识时间戳,frozen_symbols_at_decision,Phase1→Phase2 翻转类,评论暴露顺序)并将 意图表现 与 执行损益 分开。注入到第 1 阶段的教训可能只包括 evaluation_end 在该第 1 阶段开始之前或之前的成绩 – 阻止未来胶带中的时间泄漏进入过去的教训。Cron 继续使用仅意图。记录第 1 阶段填充的实时机器人将以相同的方式评分。

RSS 公共汽车和 mcap 门禁上市

角斗士不再只等待发布桌面的HTML。机构/共享RSS源将被放入48小时本地缓存(标题+源摘要 – 付费墙HTML可选;RSS文本通常足够)。名称解析为代码;缺失名称则打上mcap-1.5 R(TRUMPD = 1.0)。仅在R清除~0.12或办公室楼层(国家HOG/内阁)时自动创建。除非你强制执行,否则Podunk委员会的噪音将被排除在外。

在上市开放时,IPO通知仍然会发送到桌面邮件/列表路径 – 人类仍然是滑板的最后一道防线。

堆栈地图

部分 角色
battle_rss_cache.py 48h RSS存储
battle_news_bus.py 桌面线 + RSS去重
battle_phases.py 第1/2/3阶段助手 + 分级文件
battle_mcap_score.py 自动创建的R门
politicap_ml 嵌入 + article_symbol_windows
cron + systemd角斗士 刷新、实体/IPO、第3阶段分级、实时交易

RSS丰富:使火hose可交易(不充斥垃圾)

Full RSS gate chain

角斗士现在阅读完整多源RSS缓存,而不仅仅是桌面发布。没有可交易代码的文章是浪费采样。所以我们通过显式的门链对每个缓存项进行丰富,然后将其作为市场事件使用 – 我们只在有人实际交易时(或桌面发布EN时)存储向量。

RSS enrich gate chain diagram

门顺序(重复项击败垃圾):

  1. NER – 查找人名(不是“白宫”/“第一修正案”)。
  2. 重复人 – 搜索/别名附加(RUBIOM,不是第二个鲁比奥)。克隆的混淆比空闲垃圾代码更糟糕;角斗士可以忽略无意义的列表。
  3. 索引可分配? – 必须落在USA/NETH/TECH/… 如果只有SPECIAL/未知地理位置 → 跳过创建。
  4. mcap-1.5 R – 软切 (~0.12) 加上国家HOG/内阁楼层(Podunk委员会保持在外)。
  5. 内存中嵌入比较 – 余弦 vs politicap_ml;近重复项合并到一个event_cluster_id(同一头猪,许多标题)。
  • 仅在仍为新情况时创建 — 可选自动创建并加盖;短语垃圾可能仍然会溜走并闲置。
  • 交易门槛向量库 — 首先在该news_id上买入/卖出,保持嵌入,因此嵌入 ↔ 交易在构造上是真实的。桌子的EN发布仍然始终嵌入。
  • 两条路径:角斗士提要 vs 向量DB

    为什么这个形状:完整的RSS是宽、多色的传感器(少单编辑堆叠)。桌子仍然是一个面向人类的品牌。向量DB仍然是一个已采取行动(或已发布)政治的库,而不是每个白噪音标题。这就是我们提高未来地方政治交易网络SNR的方式 — 堆叠许多相同未发布的“猪重量”(党计划)的嘈杂权重,而不声称我们得到了这个数字。

    RSS项目的发布价值(桌签信号)

    并非每个富集的提要项目都值得politicap.eu桌签。我们评分发布价值,以便人类(以及以后的自动化)可以优先处理收件箱:

    • 提要权威 — 路透社/美联社/BBC/主要国家级媒体的排名高于小众博客。
    • 线缆重叠 — 不同媒体的嵌入几乎重复(同一条猪,许多传感器)会提高分数;线缆故事的单独改写不太独特,但路透社级别的热门故事被许多提要回声,这是一个强有力的桌候选人。
    • 高层密度 — 许多可附加/高mcap-R名称击败单个模糊的议员。

    输出是一个层级A–D加上缓存项的数字分数(publish_worthiness)。它不自动发布;它排定哪些值得Fred(或T4机构)的时间。角斗士仍然看到宽提要;桌子看到一个排序的队列。

    实施:battle_rss_enrich.py在战斗主机上;每20分钟一次;第1阶段决策日志可以触发on_trade_embed。

    你如何帮助循环

    1. 在真实新闻后交易,以便窗口有成交量。
    2. 使用漂亮的链接的交易代码——它们是连接键。
    3. 当你不同意时发表评论——第2阶段的集会会阅读该线程。

    开设PolitiCap账户 → 公民市场,虚拟DutchBud分类账,游戏下的金融科技脊柱。

    3DN构建铁轨,以便实验保持本地化、可检查和我们的 — 从Postgres向量到磁盘上的战斗等级。

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