muhammadomarath-gif/polyswarm

## 两种强大模式

### 预测模式 提出任何二元问题。集群进行辩论并返回校准后的概率。 ``` python main.py forecast \ "Will BTC close above $100k before June?" \ --odds 0.42 ``` **输出：** - 12 个独立智能体的概率估计 - 多轮辩论（智能体在看到其他人的观点后进行更新） - 26 种数学方法：贝叶斯、极化、Dempster-Shafer、Copula 依赖、MCMC 后验、Shapley 归因、共形预测、HMM 机制检测等 - 博弈论：羊群效应、纳什均衡、信息级联、评分规则 - 信息论：互信息、转移熵、冗余度 - 相对于实时市场赔率的优势计算

### 场景模式 模拟市场对任何事件的反应——在事件发生之前。 ``` python main.py scenario \ "Elon tweets Tesla will accept Bitcoin again" ``` **输出：** - 每个智能体的即时反应与行动 - 每个人设的情绪转变（-1.0 到 +1.0） - 预估的价格影响 - 群体叙事 + 二阶效应

## 快速开始 ``` # Clone git clone https://github.com/defidaddydavid/polyswarm.git && cd polyswarm # 安装 pip install -r requirements.txt # 配置（添加你的 API key） cp .env.example .env # 运行你的第一次 forecast python main.py forecast "Will BTC hit $100k before July 2026?" --odds 0.45 # 或模拟一个 scenario python main.py scenario "SEC bans crypto staking in the US" # 或仅查看实时 data feed python main.py context ``` **Docker：** ``` ANTHROPIC_API_KEY=your_key docker compose up # API 位于 http://localhost:8000/docs ```
## 多 LLM 支持 PolySwarm 与提供商无关。你可以使用任何想要的 LLM。 ``` # Anthropic Claude（默认） LLM_PROVIDER=anthropic MODEL_FAST=claude-sonnet-4-20250514 # OpenAI LLM_PROVIDER=openai MODEL_FAST=gpt-4o-mini # 通过 Ollama 本地运行（免费，私密，无需 API key） LLM_PROVIDER=ollama MODEL_FAST=llama3.1:8b # 任何兼容 OpenAI 的 API（Groq、Together 等） LLM_PROVIDER=openai OPENAI_API_KEY=your_key OPENAI_BASE_URL=https://api.groq.com/openai/v1 ```
## 工作原理 ``` ┌──────────────────┐ │ Your Question │ │ or Scenario │ └────────┬─────────┘ │ ┌────────▼─────────┐ │ Context Engine │ │ (23 live APIs) │ └────────┬─────────┘ │ ┌──────────────▼──────────────┐ │ │ ┌─────────▼─────────┐ ┌─────────▼─────────┐ │ FORECAST MODE │ │ SCENARIO MODE │ │ │ │ │ │ Round 1: 12 agents│ │ 12 agents react │ │ form estimates │ │ independently │ │ ↓ │ │ ↓ │ │ Round 2: Debate │ │ Aggregate │ │ Update beliefs │ │ sentiment vector │ │ ↓ │ │ ↓ │ │ 26x Analysis │ │ Generate crowd │ │ + Game Theory │ │ narrative + │ │ ↓ │ │ 2nd-order effects │ │ Final probability │ │ │ │ + edge vs market │ │ │ └────────────────────┘ └────────────────────┘ │ │ └──────────────┬──────────────┘ │ ┌────────▼─────────┐ │ Calibration DB │ │ Brier scores │ │ Agent weights │ │ update over time │ └──────────────────┘ ```
## 统计分析 每次预测都会经过完整的分析流程——跨越 6 个类别的 **26 种数学方法**： ### 经典聚合（10 种方法） | 方法 | 模块 | 参考 | |--------|--------|-----------| | **贝叶斯更新** | `core/bayesian.py` | 基于 KL 散度加权的贝叶斯定理 | | **极化聚合** | `core/extremize.py` | Satopää/Tetlock IARPA ACE — 纠正不自信偏差 | | **出人意料的热门** | `core/surprisingly_popular.py` | Prelec 等人 (2017, *Nature*) — 元认知利用 | | **对数意见池** | `core/opinion_pool.py` | Genest 与 Zidek — 乘法对数空间组合 | | **Cooke 经典模型** | `core/opinion_pool.py` | 基于表现的校准 × 信息量加权 | | **元概率加权** | `core/meta_probability.py` | Palley 与 Satopää (2023) — 信息信号差距 | | **中性支点** | `core/meta_probability.py` | 共享信息偏差校正 | | **一致性检查** | `core/coherence.py` | Mandel (2024) — 概率公理一致性 | | **蒙特卡洛模拟** | `core/statistics.py` | 5,000 次 Beta 分布模拟 | | **Bootstrap 置信区间** | `core/statistics.py` | 1,000 次重采样 → 95% 置信区间 | ### 高级数学分析（7 种方法） | 方法 | 模块 | 参考 | |--------|--------|-----------| | **Dempster-Shafer 证据理论** | `core/dempster_shafer.py` | 信任函数 — 通过信任度/似然度/不确定性显式表示“我们不知道”。标记何时应弃权。 | | **Copula 依赖建模** | `core/copula.py` | 高斯 Copula + Kish 有效样本量。量化你拥有多少真正独立的意见。 | | **MCMC 后验采样** | `core/statistics.py` | Metropolis-Hastings 算法与 95% 最高密度区间 (HDI)。在尊重相关性的前提下正确探索联合后验。 | | **核密度估计** | `core/statistics.py` | 具有 Silverman 带宽的高斯 KDE。检测双峰分布（智能体分化为不同阵营）。 | | **共形预测** | `core/conformal.py` | 具有保证覆盖率的分布无关区间。Jackknife+ 或分裂共形。 | | **最优传输** | `core/optimal_transport.py` | 方法之间的 Wasserstein 距离 → 基于最大一致性集群的稳健共识。 | | **堆叠集成** | `core/aggregator.py` | 跨越所有方法的 Ridge 回归元学习器。从历史记录中学习最优权重。 | ### 博弈论（5 种方法） | 方法 | 模块 | 参考 | |--------|--------|-----------| | **羊群效应检测** | `core/game_theory.py` | 适应 HHI 的聚类分析 + 逆向投资者识别 | | **信息级联** | `core/game_theory.py` | 跨轮次信念转变追踪，反转检测 | | **纳什均衡** | `core/game_theory.py` | 稳定性检查 — 是否有任何智能体会从偏离中获益？ | | **评分规则分析** | `core/game_theory.py` | Brier/对数评分激励兼容性 — 检测策略性遮蔽 | | **智能体一致性矩阵** | `core/bayesian.py` | 成对 Jensen-Shannon 散度 | ### 信息论（1 个模块，5 个指标） | 方法 | 模块 | 参考 | |--------|--------|-----------| | **互信息** | `core/information_theory.py` | Shannon — 成对智能体信息重叠 | | **转移熵** | `core/information_theory.py` | Schreiber (2000) — 轮次间的因果信息流 | | **冗余比** | `core/information_theory.py` | 共享信息与独特信息的量化 | | **多样性指数** | `core/information_theory.py` | 智能体独立性度量 | ### 归因与元分析（3 种方法） | 方法 | 模块 | 参考 | |--------|--------|-----------| | **Shapley 值** | `core/shapley.py` | 合作博弈论 — 每个智能体的公平贡献归因 | | **HMM 机制检测** | `core/regime.py` | 隐马尔可夫模型 — 共识/辩论/混乱状态分类 | | **校准曲线** | `core/calibration_curve.py` | 等渗回归 (PAVA) + Platt 缩放，用于历史再校准 |
## 12 个智能体 每个智能体都有独特的视角、信息焦点和记录在案的偏差——从而产生真正的分歧，而不是回音室式的共识。 | | 智能体 | 关注点 | 已知盲点 | |:---:|-------|----------------|-----------------| | 📊 | **宏观分析师** | 美联储政策、利率、美元指数 (DXY)、全球流动性 | 低估加密原生催化剂 | | ₿ | **加密原住民** | 链上资金流向、资金费率、CT 叙事 | 结构性看涨，受叙事主导 | | 📉 | **量化交易员** | 基础概率、波动率曲面、均值回归 | 忽视定性的机制转换 | | 📱 | **散户参与者** | 价格走势、Reddit、大 V | 受 FOMO/恐慌情绪驱动，追逐趋势 | | 🐻 | **逆向怀疑论者** | 尾部风险、拥挤交易、杠杆 | 认为到处都是暴跌 | | 🔍 | **链上分析师** | 巨鲸钱包、交易所资金流、矿工 | 可能滞后于价格走势 | | 🏦 | **机构交易台** | ETF 资金流、监管、风险指标 | 偏保守，行动迟缓 | | 📅 | **事件专家** | FOMC、减半、升级、催化剂 | 过度看重预定的日程事件 | | 🌐 | **DeFi 专家** | TVL、收益率、治理、传染风险 | 过度看重 DeFi 信号 | | ⚡ | **期权交易员** | IV 排名、偏度、Gamma、期限结构 | 过度依赖衍生品指标 | | 🌍 | **地缘政治分析师** | 监管、制裁、CBDC | 对市场反应滞后 | | 📡 | **社会情绪** | Reddit、Twitter、趋势、搜索量 | 只具有反应性，缺乏预测性 |
## 实时数据源 每一次预测都以**来自 23 个来源的实时数据**为基础——通过**模块化插件系统**并行获取。大多数数据源无需 API 密钥即可使用；可选密钥可解锁更高的速率限制。

**市场数据** - Binance — BTC、ETH、SOL 现货 - Binance — 涨幅榜 (24h) - CoinGecko — 市场概览 - Binance 期货 — 资金费率 (6 种资产) - Binance 期货 — 未平仓合约 - Binance 期货 — 多空比 - Binance 期货 — 大户持仓 - Binance 期货 — 爆仓

**链上与 DeFi** - Deribit — BTC 期权与波动率 - DeFi Llama — 总 TVL 及热门协议 - DeFi Llama — 稳定币供应量 - Mempool.space — BTC 内存池与费用 - Blockchain.info — BTC 算力 - Etherscan — ETH Gas 价格

**情绪与预测** - 恐惧与贪婪指数 (7 天) - Reddit r/cryptocurrency - CoinGecko 热门代币 - CryptoPanic 头条 - Polymarket 趋势与搜索 - Manifold Markets 趋势与搜索

### 添加你自己的数据源 PolySwarm 使用**基于插件的注册机制**——添加新数据源无需修改现有代码： ``` # data/sources/my_source.py from data.registry import DataSource, register_source @register_source class MySource(DataSource): name = "my_source" category = "sentiment" description = "My custom data feed" requires_key = "MY_API_KEY" # None if no key needed def fetch(self) -> str: resp = self.http.get("https://api.example.com/data") return f"My Data: {resp.json()['value']}" ``` 就是这样。将文件放入 `data/sources/` 目录中，它就会被自动发现并包含在内。 ``` # 查看 agents 看到的所有内容： python main.py context # 列出所有 sources 及其状态： python main.py sources # 筛选特定的 sources： POLYSWARM_SOURCES=binance_spot,funding_rates,fear_greed python main.py forecast "..." ```
## REST API ``` # 启动 server python main.py serve # Forecast（带有可选的 API key auth） curl -X POST http://localhost:8000/forecast \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-API-Key: your_key" \ -d '{"question": "Will BTC hit $150k in 2026?", "market_odds": 0.25}' # Scenario 模拟 curl -X POST http://localhost:8000/scenario \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"scenario": "Binance announces insolvency", "context": "BTC at $87k"}' # Resolve 与跟踪 accuracy curl -X POST http://localhost:8000/resolve \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"question": "Will BTC hit $150k in 2026?", "outcome": 1.0}' # Forecast 历史记录 curl http://localhost:8000/forecasts?limit=20 # Calibration 排行榜 curl http://localhost:8000/calibration # 列出所有 agents curl http://localhost:8000/agents # Data source 状态 curl http://localhost:8000/sources ``` 在 `.env` 中设置 `POLYSWARM_API_KEY`，以要求在受保护的端点上提供 `X-API-Key` 请求头。 完整的交互式文档位于 `http://localhost:8000/docs`
## 校准 PolySwarm 会随着时间推移变得更聪明。每一次预测都会被追踪。当市场结算时，每个智能体的 Brier 分数都会更新——校准更好的智能体会自动获得更高的权重。 ``` python main.py resolve "Will BTC close above $100k?" --outcome 1.0 python main.py calibration ``` | 分数 | 含义 | |-------|---------| | 0.00 – 0.10 | 优秀的校准 | | 0.10 – 0.20 | 良好 | | 0.20 – 0.25 | 一般 (随机情况 = 0.25) | | 0.25+ | 较差 — 智能体权重被降低 |
## 使用案例 | | 使用案例 | 模式 | 示例 | |:---:|----------|------|---------| | 💰 | **预测市场优势** | 预测 | 寻找相对 Polymarket 赔率的 +EV 投注 | | 📅 | **事件交易** | 预测 | FOMC、ETF 决议、减半 | | 💥 | **黑天鹅模拟** | 场景 | “交易所 X 资不抵债” | | 📈 | **期权定位** | 场景 | 在买入看涨/看跌期权前验证偏向 | | 🔬 | **市场研究** | 场景 | “通过了新的稳定币监管规定” | | 🛡️ | **风险管理** | 场景 | 在尾部事件发生前进行模拟 | | 🤖 | **信号管道** | API | 将集群输出输入到交易算法中 |
## 路线图 - [x] 模块化基于插件的数据管道 - [x] API 密钥认证 - [x] 预测历史与校准导出 - [x] 26 种数学分析方法 (10 种聚合 + 7 种高级 + 5 种博弈论 + 4 种信息论 + 3 种分析) - [x] Dempster-Shafer 证据理论 + Copula 依赖建模 - [x] MCMC 后验采样 + 共形预测区间 - [x] Shapley 值归因 + HMM 机制检测 - [ ] 实时 Polymarket 同步 + 自动对比排行榜 - [ ] 带有实时辩论查看器的 Web UI - [ ] 智能体记忆持久化 - [ ] 流式 API — 实时观看智能体思考 - [ ] Telegram 与 Discord 机器人 - [ ] 更多数据源（Glassnode、Santiment、Nansen — 只需放入一个插件！） - [ ] 自定义人设构建器 - [ ] 针对历史市场结算的回测

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