Current snapshot『目前快照』 Read-only『只讀』 All-category review『全類別檢視』

Polymarket 非天氣市場:LLM agent『大型語言模型代理』最適合獲利的候選

先完整掃過官方計費分類、首頁可見分類、交叉標籤與產品頁,再以文字/規則優勢、來源可得性、結算清晰度、重複結構、流動性與延遲風險排序。這是研究優先序,不是買賣方向。

資料擷取區間:2026-09-01 09:21–09:45 Asia/Taipei『台北時區』 (UTC+8)/01:21–01:45 UTC『世界協調時間』 來源:Gamma API『市場探索公開介面』+官方市場規則 no_trade_signal=true『沒有下單信號』

Executive conclusion『結論摘要』

真正值得做的不是「讓 LLM 猜全部」,而是讓它挑對題型

最佳交集是:明確官方來源、需要理解文字規則、可用多份文件提早更新、存在多期限/多標的結構,而且訂單簿尚能承受成本。單靠市場很熱門或成交量很大,不代表 LLM『大型語言模型』有優勢。

28

高層分類/產品面全部覆蓋

官方 10 個非天氣計費類別,再補目前首頁子類、交叉標籤、聚合頁與非內容產品面;子型另有完整帳。

4

第一優先題型

AI『人工智慧』發布、官方名單異動、立法程序、公司上市期限。

10

具體現行候選

每個候選都列出價格、價差、流動性、規則優勢與否決條件。

0

下單/登入/錢包操作

全程使用不需驗證的公開資料;沒有建立、簽署或提交任何委託。

重要

「LLM 適合」不等於「有正期望值」。至少還要證明模型機率相對市場價格的差異,大於 spread『買賣價差』、taker fee『吃單費用』、slippage『滑價』、資料延遲與估計誤差。以下分數是 profit-fit『獲利適配度』,不是報酬率預測。

最值得優先驗證

  • Tech / AI releases『科技/人工智慧發布』:需要判斷「正式發布、公開可用、測試版是否算數」等語意,且常有多期限合約可做一致性檢查。
  • Legal / regulatory documents『法律/監管文件』:國會、法院、Federal Register『美國聯邦公報』、SEC『美國證券交易委員會』與 FDA『美國食品藥物管理局』文件可機器追蹤。
  • Corporate milestones『公司里程碑』:上市、產品公開、官方公告的來源與門檻通常可明確定義。
  • Mentions with transcripts『有逐字稿的提及市場』:語言題型天然適合 LLM,但只應挑價差窄、成交量足的少數 outcome『結果合約』。

不應用 LLM 當核心優勢

  • Live sports / esports『即時體育/電競』:低延遲賽事資料、球員模型與盤口模型更重要。
  • Crypto / asset price『加密資產/金融資產價格』:高速行情、波動率與微結構模型主導。
  • Fed / macro point forecasts『聯準會/總體經濟點預測』:利率期貨、通膨資料與量化 nowcast『即時預測』優先。
  • Perps『永續合約』與 collectible prices『收藏品價格』:分別是交易風控與結構化價格資料問題,不是語言理解問題。

Ranked live candidates『現行候選排名』

優先研究名單:從可理解,到可能可執行

數字來自同一輪 2026-09-01 公開快照,會持續變動。價格為 Yes『是』合約的市場指示價格,不是本報告的機率;價格、spread『買賣價差』、liquidity『流動性』、24 小時量與累積量都改用同一個「代表合約」欄位,避免拿整個事件彙總量冒充單一合約可執行性。這些欄位仍不等於特定下單量可成交的 order-book depth『訂單簿深度』。

Rank 0186/ 100

AI『人工智慧』模型公開發布期限階梯

Next Mythos-Class Model released by…?『下一個 Mythos 級模型何時發布?』

為何適合:LLM 可讀官方產品頁、文件、等待名單與測試資格,判斷「公開可用」是否成立;9 個未結算期限加 1 個已結算期限應滿足時間單調性,語意解析後可交給確定性程式檢查價格是否自洽。主要風險:名稱改版、open beta『公開測試』與一般公開的定義仍有結算語意風險;事件層級 endDate『期限欄位』也早於 10 月 31 日合約,所以必須以各合約題目與規則為準。

代表合約9/30 Yes 91.5%
spread『價差』1.0¢
9/30 合約流動性$16.2K
9/30:24h / 累積量$39.6K / $191K
官方文件多期限一致性定義漂移新聞延遲
Rank 0283/ 100

官方監管名單異動

Who will be removed from Chinese Military Companies list by June 30, 2027?『哪些公司會在期限前移出中國軍方公司名單?』

為何適合:結算核心是 DoD『美國國防部』或 Federal Register『美國聯邦公報』後續名單;agent『代理』可做文件差異比對、公司別訴訟/和解/政策訊號整理,並跨 10 家公司共用同一條資料管線。規則要求指定公司從正式清單完全移除;只移除子公司、改名/合併後轉移指定,或僅暫停執行都不算。主要風險:期限長、政策內情優勢強,LLM 不能消除內部資訊落差。

10 家公司 Yes 區間12.0%–17.5%
多數 spread『價差』1.0¢–2.0¢
Alibaba『阿里巴巴』合約流動性$5.75K
Alibaba:24h / 累積量$1.35K / $59.2K
文件 diff『差異比對』跨標的共用研究長期限政策內情
Rank 0382/ 100

立法程序與正式生效

Clarity Act (H.R.3633) signed into law in 2026?『CLARITY 法案會在 2026 年簽署成法嗎?』

為何適合:官方 Congress.gov『美國國會法案追蹤』提供可驗證狀態,但真正可用的 LLM 優勢在讀懂委員會排程、修正案、兩院程序與政治交換。精確門檻是指定 H.R.3633『美國眾議院 3633 號法案』在 2026-12-31 23:59 ET『美國東部時間』以前通過兩院並簽署成法;其他替代法案不當然符合。主要風險:成交量高、競爭成熟;沒有程序性早期訊號時,LLM 只是較慢的新聞摘要器。

Yes『是』價格13.5%
spread『價差』1.0¢
合約流動性$291K
24h / 累積量$74.4K / $11.54M
明確官方來源程序文字高度競爭政策跳躍
Rank 0480/ 100

公司 IPO『首次公開募股』期限階梯

Anthropic IPO by __?『Anthropic 會在何時以前完成首次公開募股?』

為何適合:規則要求已上市且開放交易;只提交 S-1『上市登記文件』不夠,若被已上市公司收購則立即結算為 No『否』。LLM 能把 SEC『美國證券交易委員會』文件、Form 8-A『證券登記文件』與公司訊息連起來,多期限也可做單調性檢查。主要風險:投行/公司內部資訊可能先於公開文件;Gamma『市場探索資料』的 endDate『期限欄位』與題目期限不一致,必須以合約題目與規則為準。

代表合約12/31 Yes 93.5%
spread『價差』1.0¢
12/31 合約流動性$32.3K
12/31:24h / 累積量$3.18K / $536K
SEC 文件期限結構內情優勢事件定義
Rank 0578/ 100

多語組閣與正式就任

Prime Minister of Israel after the next election?『以色列下次選舉後由誰出任總理?』

為何適合:LLM 可整合希伯來語民調、政黨否決關係、退選/合併、席次到組閣可行性的轉換,並精確區分「勝選、獲任命、宣誓就職」;看守或代理總理不算。主要風險:仍須選舉與聯合政府數值模型;Gamma API『市場探索公開介面』的 endDate『結束日期欄位』是 2026-12-31T00:00:00Z,但規則備援期限是 2027-12-31 23:59 ET『美國東部時間』,必須以規則為準。

代表合約Eizenkot Yes 50.9%
spread『價差』0.3¢
Eizenkot 合約流動性$44.9K
Eizenkot:24h / 累積量$928 / $1.71M
多語來源制度推理組閣跳躍期限欄位衝突
Rank 0676/ 100

頒獎季多來源證據聚合

Oscars 2027: Best Picture Winner『2027 年奧斯卡最佳影片得主』

為何適合:LLM 可把影展、影評、工會前哨獎、宣傳敘事、正式提名與跨獎項共現關係結構化;提名公布後,未獲正式提名的影片會立即判 No『否』,入圍本身則不會判 Yes『是』。規則依第 99 屆奧斯卡最佳影片正式得主結算;並列時按片名英文字母順序,若至 2027-06-30 23:59 ET『美國東部時間』仍未宣布則歸 Other『其他』,主要來源是 Oscars / AMPAS『奧斯卡/美國電影藝術與科學學院』官網與直播。主要風險:專業盤競爭強、期限長、尾部選項薄;API『市場資料介面』期限為 2027-03-14 23:59 UTC『世界協調時間』,仍要以規則文字為準。

代表合約The Odyssey 55.5%
spread『價差』1.0¢
Odyssey『奧德賽』合約流動性$15.8K
Odyssey:24h / 累積量$53 / $92.9K
多來源敘事提名門檻長期限尾部薄盤
Rank 0774/ 100

地緣政治官方聲明期限階梯

US announces end of Iranian blockade by…?『美國會在何時以前宣布結束對伊朗封鎖?』

為何適合:多個期限共用同一事件,LLM 可判斷美國官方措辭是否已無條件宣布封鎖全面結束;符合資格的宣布一出現便判 Yes『是』,即使日後撤回或封鎖實際未停止也不改變。單一船舶/貨物/港口豁免、條件式或推測性說法都不算。主要風險:突發新聞、外交內情、措辭模糊與結算爭議都很高;只適合多語低延遲的混合 agent『混合代理』。

代表合約9/30 Yes 20.5%
spread『價差』1.0¢
9/30 合約流動性$134K
9/30:24h / 累積量$74.8K / $2.32M
多語文件期限一致性突發延遲結算語意
Rank 0872/ 100

財報電話會議提及市場

What will Lululemon say during their next earnings call?『Lululemon 下一次財報電話會議會說哪些詞?』

為何適合:這是最直接的語言預測題型;可把前幾季逐字稿、近期新聞與當前市場價格當 prior『先驗』,讓 LLM 做受控更新。2026 年專門研究也顯示,更多上下文與 market-conditioned prompting『以市場價格為先驗的提示法』優於從零猜測。主要風險:事件總量很薄,許多詞的價差達 4–57¢;只有極少數 tight book『窄價差訂單簿』可進一步研究。

代表合約China 5+ Yes 91.5%
代表 spread『價差』1.0¢
China 5+ 合約流動性$295
China 5+:24h / 累積量$71 / $71
重複題型逐字稿容量極低多數價差過寬
Rank 0969/ 100

法院判決與卷宗

Lindsay Clancy convicted of murder?『Lindsay Clancy 會被判至少一項謀殺罪成立嗎?』

為何適合:LLM 能讀起訴書、法院排程、抗辯與判決語義;只有期限前已開始的重審可延後等待結果,謀殺罪全撤或改列會立即判 No『否』,初始判決後的上訴不改變結算。主要風險:法律專業錯讀的代價很高、更新頻率低、流動性有限;必須搭配人工法律核對。

Yes『是』價格31.5%
spread『價差』1.0¢
合約流動性$7.57K
24h / 累積量$16.0K / $100K
卷宗語意規則細節專業責任低容量
Rank 1066/ 100

生技監管里程碑

Skin cancer vaccine BLA submitted by…?『皮膚癌疫苗的生物製品許可申請會在何時以前提交?』

為何適合:規則清楚區分已提交/已接受審查與單純計畫;intismeran autogene、mRNA-4157 與 V940『同一疫苗計畫的不同名稱』都算同一產品,截止前直接獲 FDA『美國食品藥物管理局』批准也算 Yes『是』,只表達計畫或預期則不算。LLM 可串起臨床試驗、法說、監管措辭與別名。主要風險:需要生醫專家知識,代表合約流動性僅約 $5.5K,較適合 paper-trading『紙上模擬』驗證。

代表合約6/30 Yes 87.5%
spread『價差』1.0¢
6/30 合約流動性$5.51K
6/30:24h / 累積量$90.74 / $40.6K
官方監管來源別名解析專業門檻低容量
10 個候選的 100 分拆解與目前用途

這是固定權重的 analyst rubric『分析者評分規則』,不是 backtest『回測』產生的報酬分數。欄位依序為:文字優勢 25、官方來源 15、結算清楚 15、可重複結構 15、可執行性 20、風險可控 10;各列合計等於卡片分數。

排名/候選文字來源結算重複執行風險合計目前用途
1 Mythos『模型級別』發布2414121515686優先做模擬驗證
2 中國軍方公司名單2315141411683優先做文件監測
3 CLARITY『加密市場結構法案』2315141213582優先做程序型驗證
4 Anthropic IPO『Anthropic 首次公開募股』231514149580優先做期限一致性驗證
5 以色列總理2412121313478需選舉/聯盟模型
6 奧斯卡最佳影片2111121412676需獎季統計模型
7 伊朗封鎖期限2313101410474高尾部風險觀察
8 財報電話提及251214152472語言 benchmark『基準測試』;目前薄盤
9 法院判決23131388469需法律人工覆核
10 BLA『生物製品許可申請』231514101366只適合紙上模擬
反例

What companies will Trump mention in September?『川普 9 月會提到哪些公司?』在語言題型上非常適合 LLM,但事件流動性只有約 $5.5K,許多合約 spread『價差』為 28–84¢,部分幾乎沒有成交;因此它是好 benchmark『基準測試題』,不是目前的獲利優先候選。

Coverage ledger『覆蓋總表』

全類別檢視:28 個高層審核面,分類層級不混算

Polymarket 使用多對多 tags『標籤』,同一事件可同時屬於 Politics『政治』、World『世界』與 Geopolitics『地緣政治』。本表完整覆蓋官方計費類別與目前主要前台入口,再補交叉機制、聚合頁與產品面;它不把 453 筆體育後端識別資料、203 種合約型態或每個動態標籤假裝成 28 個互斥分類。這些下一層項目在附錄列名、分組評估並連回官方端點。

顯示 28 / 28 列
28 個高層審核面:官方內容類別、首頁子類、交叉機制、聚合頁與產品面;Weather『天氣』依使用者要求列出但不評選。
分類/產品面 身份 LLM 適配 最佳子題 不利因素 結論
Politics『政治』官方計費類別3.5 / 5立法、任命、退出、政府程序大選主盤高度有效、新聞競爭只做程序型;不把 LLM 當民調模型
Elections『選舉』首頁子類/政治子類2.5 / 5參選資格、退選、聯盟、選制規則勝選機率需民調與統計模型LLM 做多語資料整合,量化模型定機率
Legal / Regulation / Public Policy『法律/監管/公共政策』分析性機制分組;對照三個獨立官方標籤4.0 / 5法院案件、法案版本、正式名單與行政行動法律專業錯讀;三標籤不能視為一個官方分類官方文件型優先,但必須逐題核對直接標籤並人工覆核
Geopolitics『地緣政治』官方計費類別3.5 / 5官方聲明、談判、制裁/封鎖期限突發延遲、內情、規則爭議混合代理可做;純 LLM 不足
World『世界』交叉標籤3.0 / 5國際選舉、領導人、外交事件與政治/地緣高度重疊作為來源路由,不當獨立策略
Iran『伊朗』首頁熱門主題3.0 / 5談判、官方聲明、航運政策題材集中、尾部風險極高屬地緣政治,不是獨立方法
Sports『體育』官方計費類別1.0 / 5轉會/資格等行政文件比賽本體由即時數據與數值模型主導淘汰 live games『即時賽事』
Esports『電子競技』首頁子類/體育子類單場 1;長期 2;行政/獎項 3 / 5名單、禁賽、資格規則、產業獎項賽內資料、版本與專業模型更重要長期盤仍需實力模型;文字題逐題保留
Sports Live / Futures『體育即時/長期盤』體育產品模式即時 0.5–1;長期 1–2 / 5長期盤的陣容、資格與賽程新聞即時盤需要低延遲;長期盤需要實力與傷病模型LLM 只做文字特徵,不當定價核心
Crypto『加密資產』官方計費類別價格 1.0;法規 3.5 / 5法案、ETF『交易所交易基金』、治理、升級觸價/漲跌需要行情與波動模型;吃單費率最高保留法律與治理,排除價格盤
Finance『金融』官方計費類別2.5 / 5IPO『首次公開募股』、併購、申報與公司行動股價、商品觸價與估值由量化模型主導公司文件型可做
Companies『公司』金融/科技導覽子類3.0 / 5併購、破產、管理層、監管清單與正式公告財報數字、股價與市值仍是數值問題語意事件保留;價格事件排除
Economy / Economics『經濟』官方計費類別/標籤別名2.0 / 5央行文字、政策程序利率、通膨、就業需要 nowcast『即時預測』LLM 只當文字輔助
Fed / FOMC『聯準會/聯邦公開市場委員會』經濟/政治子類1.5 / 5會議紀要與官員發言的文字抽取決策機率已有期貨、利率交換與總經資料LLM 只能當輔助特徵
Earnings『財報』金融/科技子類提及詞 4.0;數字 1–2 / 5財報電話會議詞彙、指引變化EPS『每股盈餘』、營收與超預期屬量化題;提及盤又常很薄只優先逐字稿語言題;財報數字盤不以 LLM 為核心
Tech『科技』官方計費類別整體 3.0;發布語意 4.0 / 5產品公開、資格規則、監管與供應鏈文件服務中斷已有結構化狀態頁;數值排行需要專用資料文件事件優先,狀態/數值事件排除
AI / LLM『人工智慧/大型語言模型』科技子類整體 3.5;發布 4–4.5 / 5模型發布、公開可用性、產品類型與版本對應排行榜、估值與 benchmark『基準測試』分數只有 1–2 / 5發布語意是本輪最佳子類,不代表整個 AI 類別
Science / Biotech『科學/生技』前台分類+交叉標籤整體 2.5;FDA 文件 3.5–4 / 5FDA 提交、試驗里程碑、航太任務病例/地震/火山計數僅 1–2 / 5;專業門檻與流動性偏低專家+LLM 的文件型觀察名單;天氣題排除
Culture『文化』官方計費類別整體 2.5;獎項 3.5 / 5正式發布、獎項、選角公告、逐字稿票房/排行榜是替代資料問題公告型可做;15 個前台頁籤見子型帳
Entertainment『娛樂』SEO『搜尋導向』聚合頁;不是計費類別不可整體評分無共同機制嚴格標籤目前 0 個有效事件;搜尋頁跨科技、電競與文化只當探索入口,不建單一策略
Art / Collectibles『藝術/收藏品』首頁子類/文化子類1.5 / 5名稱、來源與規則對應40 / 48 個嚴格標籤事件是卡牌/盒裝價格題;品相需視覺模型價格由結構化成交資料主導,不列優先
Mentions『提及詞彙』官方計費類別4.0 / 5財報逐字稿、固定活動詞彙大量市場價差寬、成交量低模型研究優先;交易僅限窄盤子集
Other / General『其他/一般』官方計費類別2.5 / 5規則明確的單次官方事件異質性最高、難共享基準率逐題審核,不能套一套模型
Polymarket-meta『平台本身題材』嚴格交叉標籤1.5 / 5實體與規則映射目前 2 個事件皆偏聲量/營收門檻統計/時間序列監控主導
Combos『組合市場』產品面,不是內容類別3.0 / 5跨合約邏輯與相關性檢查成交、費用、組合條款與風控複雜LLM 解析規則,求解器負責數學
Perps『永續合約』候補/邀請產品面,不是二元事件類別0.5 / 5無快照時為候補介面、最高 20 倍槓桿;連續價格與清算風控排除 LLM 核心策略
Trending / Breaking / New『熱門/突發/最新』排序/探索面掃描器 3.0 / 5找新事件、偵測規則異常本身不是事件類別,無獨立基準率只當 discovery『探索』入口
Weather『天氣』官方計費類別本報告不評選—依使用者要求排除只保留在完整分類帳中證明未漏列

現行類別與子型覆蓋附錄

以下逐頁讀取目前官方 subTags『相關主題』或 related tags『關聯標籤』;它們是動態策展清單,不是穩定且互斥的分類樹。數量與內容會隨市場改變。

Politics『政治』23、World『世界』14、Geopolitics『地緣政治』16

Politics『政治』:Trump『川普』、Midterms『期中選舉』、Global Elections『全球選舉』、Primaries『初選』、Congress『國會』、Courts『法院』、Trump Daily『川普每日事件』、Russia Election『俄羅斯選舉』、Israel Election『以色列選舉』、German Elections『德國選舉』、French Elections『法國選舉』、US Presidential Election『美國總統選舉』、Mayoral Elections『市長選舉』、South Korea『南韓』、Japan『日本』、China『中國』、Brazil『巴西』、Canada『加拿大』、Venezuela『委內瑞拉』、Turkey『土耳其』、Epstein『艾普斯坦』、Trump Cabinet『川普內閣』、Gov Shutdown『政府停擺』。

World『世界』:Global Elections『全球選舉』、China『中國』、Gaza『加薩』、Iran『伊朗』、Ukraine『烏克蘭』、Venezuela『委內瑞拉』、Israel『以色列』、Middle East『中東』、Ukraine Map『烏克蘭地圖』、India–Pakistan『印度與巴基斯坦』、Canada『加拿大』、South Korea『南韓』、Romania『羅馬尼亞』、Yemen『葉門』。

Geopolitics『地緣政治』:Iran『伊朗』、Lebanon『黎巴嫩』、Oil『石油』、Ukraine『烏克蘭』、Ukraine Map『烏克蘭地圖』、Cuba『古巴』、Venezuela『委內瑞拉』、Middle East『中東』、Gaza『加薩』、Israel『以色列』、Syria『敘利亞』、Yemen『葉門』、Turkey『土耳其』、Sudan『蘇丹』、China『中國』、India–Pakistan『印度與巴基斯坦』。

政治關聯公開資料 · 世界關聯公開資料 · 地緣政治關聯公開資料

Iran『伊朗』10;Elections / Legal / Regulation / Public Policy『選舉/法律/監管/公共政策』空關聯結果

Iran『伊朗』:diplomacy-ceasefire『外交與停火』、trump-iran『川普與伊朗』、strait-of-hormuz『荷姆茲海峽』、peace-deal『和平協議』、negotiations『談判』、oil『石油』、israel-x-iran『以色列與伊朗』、lebanon『黎巴嫩』、iranian-leadership-regime『伊朗領導層/政權』、nuclear『核議題』。

Elections『選舉』、legal『法律』、regulation『監管』與 public-policy『公共政策』的現行 related-tags『關聯標籤』端點都回傳空陣列。這不表示沒有相關事件;同一快照以直接標籤查到 Legal『法律』1 個、Regulation『監管』4 個、Public Policy『公共政策』0 個有效事件。本報告的三者合併列是依結算機制建立的分析性分類,不冒充單一官方分類;例如 CLARITY『加密市場結構法案』實際直接標籤是 Politics / US Law / Crypto Legal『政治/美國法律/加密法律』。

伊朗關聯公開資料 · 選舉空關聯結果 · 法律空關聯結果 · 監管空關聯結果 · 公共政策空關聯結果

Finance『金融』20、Economy『經濟』20、Fed『聯準會』19

Finance『金融』:Fed『聯準會』、FOMC『聯邦公開市場委員會』、Oil『原油』、Commodities『大宗商品』、IPO『首次公開募股』、Equities『股票』、Stocks『股票』、Indicies『指數;官方拼字如此』、SPY『標普 500 指數基金』、SPX『標普 500 指數』、Gold『黃金』、NVDA『輝達股票代號』、NVIDIA『輝達公司』、Silver『白銀』、ATH『歷史新高』、Apple『蘋果公司』、Uranium『鈾』、Acquisitions『併購』、Meta『Meta 公司』、AMZN『亞馬遜股票代號』。

Economy『經濟』:Inflation『通膨』、Japan『日本』、BOK『韓國銀行』、Tariffs『關稅』、CPI『消費者物價指數』、GDP『國內生產毛額』、Davos『達沃斯論壇』、Macro『總體經濟』、India『印度』、Housing『房市』、BOJ『日本銀行』、Trade『貿易』、Eurozone『歐元區』、Aus『澳洲;官方顯示標籤』、RBA『澳洲儲備銀行』、NFP『美國非農就業』、OPEC『石油輸出國組織』、Industry『產業』、RBNZ『紐西蘭儲備銀行』、Unemployment『失業』。

Fed『聯準會』:現行 19 個子題是 Finance『金融』清單移除 Fed『聯準會』本身;這也證明前台子題會重疊,不能把兩頁視為兩組獨立市場。Companies『公司』、Fed『聯準會』與 AI『人工智慧』頁面是前台聚合,不保證等於單一 Gamma tag_id『標籤識別碼』;直接篩到空集合不能解讀為沒有市場。

Crypto『加密資產』20、Companies『公司』20

Crypto『加密資產』:Bitcoin『比特幣』、Blast『區塊鏈專案』、Ethereum『以太坊』、Solana『索拉納』、XRP『瑞波幣代號』、Ripple『瑞波公司/網路』、Daily-Close『每日收盤;官方含連字號』、BNB『幣安生態代幣』、Dogecoin『狗狗幣』、Pre-Market『盤前市場』、FDV『完全稀釋估值』、Variational『交易專案』、Hyperliquid『交易協議』、Pacifica『交易專案』、Satoshi『中本聰』、Zcash『零幣』、Extended『交易專案』、Parcl『房地產交易協議』、Stablecoins『穩定幣』、Hack『駭客事件』。

Companies『公司』:MU『美光』、App『AppLovin 股票主題;官方大小寫』、AVGO『博通』、DELL『戴爾』、AEO『American Eagle Outfitters』、MRVL『Marvell』、ADSK『Autodesk』、HPE『慧與科技』、BBWI『Bath & Body Works』、ASO『Academy Sports』、LULU『Lululemon』、CASY『Casey’s General Stores』、CHWY『Chewy』、ORCL『甲骨文』、FIVE『Five Below』、IOT『Samsara』、CRWD『CrowdStrike』、PD『PagerDuty』、AFL『Aflac』、DOCU『DocuSign』;目前主要對應財報期公司。

Tech『科技』20、AI『人工智慧』19、Science『科學』非天氣重整

Tech『科技』:AI『人工智慧』、Anthropic『人工智慧公司』、Claude『人工智慧模型』、Denver『丹佛主題』、Google『Google 公司』、LLM『大型語言模型』、GPT-5『第五代 GPT 模型』、GPT『生成式預訓練轉換器』、ChatGPT『聊天式人工智慧產品』、Outage『服務中斷』、Downtime『停機時間』、Grok『人工智慧模型』、Math『數學』、Technology『科技』、Elon『伊隆・馬斯克』、Valve『遊戲公司』、Robot『機器人』、Optimus『特斯拉人形機器人』、Humanoid『人形機器人』、Internet『網際網路』。AI『人工智慧』頁的 19 個子題即移除 AI『人工智慧』本身。

Science『科學』19 個現行前台子題:Miami『邁阿密』、Tokyo『東京』、Munich『慕尼黑』、Seoul『首爾』、Shanghai『上海』、Beijing『北京』、Madrid『馬德里』、Aliens『外星生命』、Auckland『奧克蘭』、Dallas『達拉斯』、Chengdu『成都』、Shenzhen『深圳』、Taipei『台北』、Chongqing『重慶』、Ankara『安卡拉』、Wuhan『武漢』、Atlanta『亞特蘭大』、Toronto『多倫多』、Seattle『西雅圖』。其中 18 個城市主要導向天氣市場,本次全部排除;非天氣事件再依機制重整為 spaceflight『航太/發射』、biomedicine / FDA『生醫/監管』、public health『公共衛生』、earthquake / volcano / meteor『地震/火山/隕石』、mathematics / AI milestone『數學/人工智慧里程碑』與 aliens『外星生命』。

Sports『體育』22 個家族與 Esports『電競』15 種遊戲

體育家族:完整列出 22 個前台高層家族;後端另有 453 筆識別資料、433 個唯一聯賽/遊戲名稱與 203 種合法合約型態。後端項目只提供數量與官方端點,不假裝逐一列印等於逐一評估;其共同機制涵蓋勝負、讓分、大小分、賽段、精確比分、首發事件、球員數據與組合盤。

22 個前台體育家族的 LLM 核心適配分;同一家族若是行政/資格文件題,可個別上調。
家族適配家族適配
足球1 / 5網球1 / 5
板球1 / 5籃球1 / 5
棒球1 / 5美式足球1 / 5
冰球1 / 5橄欖球1 / 5
澳式足球1 / 5桌球0.5 / 5
飛鏢0.5 / 5排球0.5 / 5
手球0.5 / 5高爾夫1 / 5
格鬥1 / 5賽車1 / 5
自行車1 / 5撲克0.5 / 5
西洋棋1 / 5袋棍球0.5 / 5
匹克球0.5 / 5電競單場 1;長期 2;行政/獎項 3 / 5

電競遊戲:League of Legends『英雄聯盟』、Dota 2『多人線上戰術競技遊戲』、Honor of Kings『王者榮耀』、Mobile Legends: Bang Bang『無盡對決』、Call of Duty『決勝時刻』、Rainbow Six Siege『虹彩六號:圍攻行動』、Rocket League『火箭聯盟』、StarCraft: Brood War『星海爭霸:怒火燎原』、Overwatch『鬥陣特攻』、StarCraft II『星海爭霸 II』、Valorant『特戰英豪』、Counter-Strike 2『絕對武力 2』、EA Sports FC『足球電玩系列』、League of Legends: Wild Rift『英雄聯盟:激鬥峽谷』、PUBG『絕地求生』。

電競後端共 16 筆,但 StarCraft: Brood War『星海爭霸:怒火燎原』有兩個識別字,因此是 15 個唯一遊戲名稱。所有即時/單場盤由低延遲比分與專用統計主導;賽季冠軍/最有價值選手約 2 / 5,仍需實力模型。

官方體育即時頁 · 官方運動中繼資料 · 官方運動合約型態

Culture『文化』前台 All『全部』計數 442 與 15 個現行頁籤

442 是官方文化頁顯示的 markets『市場』計數,不是 Gamma『市場探索資料』的嚴格根標籤事件數。15 個頁籤都逐項列出並評估如下;分數是 LLM 核心適配,不是該頁籤的報酬預測。

頁籤與當前計數適配最佳用途/淘汰原因
Art『藝術』481.5 / 5名稱/規則對應;卡牌與拍賣價格由成交資料主導
Music『音樂』632.0 / 5發布/獎項可用;榜單與串流量偏數值
Celebrities『名人』662.5 / 5公告與法律事件可用;八卦來源品質不穩
Awards『獎項』933.5 / 5前哨獎、提名規則與敘事聚合
MrBeast『知名影音創作者』31.5 / 5觀看/發布計數由監測器主導
Movies『電影』742.5 / 5正式發布與選角可用;票房另算
Box Office『票房』101.0 / 5售票與預測模型主導
Taylor Swift『泰勒絲』62.0 / 5公告型可用;榜單/貼文計數偏數值
GTA VI『俠盜獵車手 VI』63.5 / 5正式發布、延後與平台資格語意
Tweet Markets『貼文市場』291.0 / 5確定性貼文計數與低延遲監測主導
YouTube『影音平台』61.0 / 5觀看數/訂閱數時間序列主導
Reality TV『實境節目』133.0 / 5人物關係、逐字稿與節目規則
Aliens『外星人』32.0 / 5官方聲明可讀,但基準率與尾部風險難估
Courts『法院』213.5 / 5卷宗、判決門檻與期限;需法律覆核
Eurovision『歐洲歌唱大賽』12.0 / 5多語新聞可用;投票模型仍主導

嚴格 Entertainment『娛樂』標籤目前 0 個有效事件;其搜尋頁約 500 個跨科技、電競、文化的混合結果,只視為 discovery『探索』頁。官方文化頁 · 官方文化關聯公開資料

Mentions『提及』、Social Media『社群媒體』、Other『其他』與平台本身

Mentions『提及』現行操作家族:政治人物月/週發言 3.5 / 5、國會質詢與白宮記者會 3.5 / 5、財報電話會議 4 / 5、Podcast『播客節目』3.5 / 5、實境節目單集 3.5 / 5、社群貼文 2 / 5、報紙頭版標題 3.5 / 5。分數評的是事前語境預測;直播偵測與結算應用 ASR『自動語音辨識』、確定性字詞匹配、計數器與低延遲管線,不應讓 LLM 自由判字。

Social Media / TV『社群媒體/電視』:Social Media『社群媒體』嚴格標籤目前只有 2 個事件;真正的社群量化盤多落在 Tweet Markets『貼文市場』與 YouTube『影音平台』。TV『電視』嚴格標籤有 44 個事件,Reality TV『實境節目』前台頁籤有 13 個。

Art『藝術』:48 個嚴格標籤事件中約 40 個是 Pokémon『寶可夢』卡牌/盒裝價格門檻;其餘 8 個涵蓋壁畫、展出、拍賣額、藝術市場總額、藝術家排名、Turner Prize『透納獎』與人工智慧藝術拍賣。價格題由結構化成交資料主導,品相/物件辨識需要視覺模型,LLM 主要做名稱、來源與規則映射。

Other / Polymarket-meta『其他/平台本身題材』:Other『其他』嚴格標籤只有 1 個有效事件,即川普是否取消加密資產資本利得稅;廣義搜尋頁混入多類別,不能訓練成單一策略。Polymarket『平台本身』嚴格標籤有 2 個事件,分別是 Based『第三方預測市場產品』營收門檻與平台聲量門檻;統計/時間序列監控比 LLM 更合適。

官方提及頁 · 官方其他頁 · 官方永續合約候補頁

Scoring & system design『評分與系統設計』

LLM 應當是規則與證據的協調器,不是單獨的預言家

ForecastBench『動態預測能力基準』發現專家預測者仍勝過最佳 LLM;另一套 retrieval-augmented『檢索增強』系統可接近競賽型人群預測。2026 年研究也指出,接近結算時 LLM 的資訊彙整速度可能落後市場。因此最穩健的設計是用專門工具補足數字、時效與執行。

25 分文字、規則與跨文件推理是否真能產生優勢
15 分官方來源是否公開、穩定、可持續抓取
15 分結算條件與 qualifying event『合格事件』是否清楚
15 分是否可重複,或有期限/標的結構可交叉檢查
20 分liquidity『流動性』、spread『價差』與費用是否可承受
10 分延遲、內情、操縱與模型失真風險是否可控
01 全市場掃描取得 active『啟用』事件、規則、價格與流動性
02 天氣排除標籤+題意雙重過濾
03 規則解析抽出來源、門檻、期限、例外
04 專用資料文件 diff『差異』、逐字稿、量化模型
05 校準更新以市場價為 prior『先驗』,產出機率區間
06 成本閘門價差+費用+滑價+安全邊際
07 完整留痕記錄掃描、拒絕、候選與事後結果

Economics of execution『執行成本』

模型看對還不夠:錯一個成本門檻就不會獲利

官方吃單費率差異

2026-07-10 官方費用表:Crypto『加密資產』7%;Sports『體育』、Economics『經濟』、Culture『文化』、Weather『天氣』、Other『其他』為 5%;Finance『金融』、Politics『政治』、Mentions『提及』、Tech『科技』為 4%;Geopolitics『地緣政治』為 0%。maker『掛單方』費率為 0%,但有未成交與被選擇風險。

價格在 50¢ 時,單股吃單費用約為:4% 類別 1.00¢、5% 類別 1.25¢、7% 類別 1.75¢。越接近 50¢,費用越高。類別表只是預設;實際成本必須逐市場讀取 feesEnabled『是否啟用費用』與 feeSchedule『費率排程』。

候選最小必要條件 |代理公平機率 − 中間價| > 半價差+吃單費+滑價+模型誤差 |代理公平機率 − 可成交價| > 吃單費+滑價+模型誤差

第二式的可成交價已含跨越價差,不能再把 spread『買賣價差』重複加一次。兩式都是必要條件,不是充分條件。

若使用 maker order『掛單委託』降低明面費用,必須另外計入 fill probability『成交機率』、adverse selection『逆向選擇』與資訊過期。報告沒有計算任何一筆可下單的 edge『優勢』,所以維持 no_trade_signal=true『沒有下單信號』。

10 個代表合約的逐市場費率快照

下表直接讀取 2026-09-01 09:43 Asia/Taipei『台北時區』 (UTC+8) 的 Gamma『市場探索資料』,不從頁面分類猜費率。「100 股費用」用當時最低賣價與官方公式估算,只包含平台吃單費,不含價差、滑價或可成交深度。

候選代表合約市場費率狀態最低賣價100 股平台吃單費
Mythos『模型級別』9/30啟用;4%92¢約 $0.29
Alibaba『阿里巴巴』名單移除未啟用18¢$0
CLARITY『加密市場結構法案』啟用;4%14¢約 $0.48
Anthropic IPO『Anthropic 首次公開募股』12/31啟用;4%94¢約 $0.23
Eizenkot『艾森科特』出任總理未啟用51¢$0
The Odyssey『奧德賽』最佳影片啟用;5%56¢約 $1.23
伊朗封鎖 9/30未啟用21¢$0
Lululemon『露露樂蒙』China 5+啟用;4%92¢約 $0.29
Lindsay Clancy『林賽・克蘭西』判決啟用;5%32¢約 $1.09
BLA『生物製品許可申請』6/30啟用;4%88¢約 $0.42

Rejection ledger『淘汰帳』

為何熱門市場仍被淘汰

Fed Decision in September?『聯準會 9 月決策?』— 流動性極高,但不是 LLM 核心市場

事件流動性約 $4.7M、累積量約 $73M;然而基準機率主要由利率期貨、通膨/就業 nowcast『即時預測』與央行反應函數產生。LLM 可整理官員發言,卻不應取代數值模型。

Brazil Presidential Election『巴西總統選舉』— 大盤深,但公開民調競爭成熟

事件流動性約 $14.9M、累積量約 $140.9M。多語新聞整理有用,真正預測仍需民調 house effects『機構偏差』、投票率、區域模型與聯盟機率;LLM-only『只靠大型語言模型』優勢不足。

BTC / ETH price markets『比特幣/以太幣價格市場』— 資料快不等於語言優勢

當日與每週觸價市場量很大,但現貨/期貨/選擇權價格、波動率曲面與毫秒級市場資料比新聞摘要更直接。加密資產吃單費率又是官方類別中最高的 7%。

Sports / Esports live markets『體育/電競即時市場』— 交給專用統計與低延遲資料

賽事進行中價格變化由比分、球權、陣容、地圖/版本與專業盤口模型驅動。LLM 可處理傷停新聞或規則,但不是比賽本體的定價核心。

Art / Collectibles『藝術/收藏品』— 現行樣本多為薄盤價格題

可見 Art『藝術』事件多為卡牌價格漲跌或年度拍賣額;需要結構化成交資料、品相與拍賣資料庫,且多數流動性很低。LLM 可協助名稱與作品對應,不足以形成核心 edge『優勢』。

Validation plan『驗證計畫』

真的要證明能獲利,下一步應是完整、事前的模擬紀錄

  1. 每天保存完整 scanned universe『掃描市場全集』:事件數、市場數、類別、價格、spread『價差』、流動性與規則版本。
  2. 保存所有 rejected candidates『被拒候選』,不能只留下成功案例;記錄通過/未通過理由。
  3. 在看到結果前凍結 p_low / p_mid / p_high『低/中/高機率區間』、市場價格、資料截止時間與來源。
  4. 同時計算 Brier score『布萊爾分數』、calibration『校準度』、相對市場基準的增量,以及扣除價差與費用後的 paper P&L『模擬損益』。
  5. 分開統計「個別合約、同一事件組合、每日批次」;多期限合約不是獨立樣本。
  6. 只有在不同日期、不同類別、完整失敗紀錄、容量與滑價都通過後,才討論 live execution『實際執行』;本報告沒有給予該授權。

Sources & boundaries『來源與邊界』

資料來源

所有即時數字都可能在開啟頁面後改變;應以頁面顯示與 CLOB『中央限價訂單簿』重新核對。未使用帳戶資料、錢包、私人金鑰或認證介面。