预测市场交易机器人回测：从回放交易到模拟交易
如果机器人的信号预测了正确的一方，则该机器人未通过验证。只有当信号在历史深度、成本、缺口和未见过市场中幸存下来时，才会被验证。
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预测市场机器人回测应按时间戳顺序回放信息，根据可用方对历史账本中的每个条目定价，根据实际结果结算，并将缺少覆盖的市场视为缺失。下一步是在实时账本上进行前瞻模拟交易。这两个阶段的过程将历史想法与可以在没有领先优势或仅使用中点成交的情况下运行的策略区分开来。
测试阶梯
| 阶段 | 问题 | 通过条件 |
|---|---|---|
| 信号合理性 | 规则是否仅使用当时可用的信息？ | 没有结算或未来行泄漏 |
| 中点回放 | 执行前是否存在方向性价值？ | 在明确乐观的成交条件下获得积极结果 |
| 深度回放 | 优势是否能承受价差和规模？ | 规模化的 VWAP 仍然可行 |
| 压力测试 | 它是否能承受缺口和参数变化？ | 没有单一设置或市场占据主导地位 |
| 模拟交易 | 它是否适用于未知的实时市场？ | 使用虚拟现金获得稳定的前瞻记录 |
在优化信号之前模拟成交
买单穿过卖一价，卖单穿过买一价。如果请求的规模超过第一层，则走势账本并计算 VWAP；如果账本无法支持该订单，则记录未成交的部分。中点成交可以作为最佳情况上限，但不应将其与可执行的绩效混淆。
费用、延迟、队列位置和市场影响需要单独的假设。使每个假设可见，以便可以重现结果，而不是将所有执行错误隐藏在一个无法解释的滑点常数中。
在 Polymarket 和 Kalshi 上使用同一规则
DepthFeed 将记录的 Polymarket 和 Kalshi 账本标准化为一种研究形状，同时保留场馆标识符和来源元数据。回测实验室可以运行预设或在已解决的市场上运行沙盒自定义规则，使用中点、固定滑点或账本深度成交。
通过验证的规则可以移动到模拟交易。DepthFeed 在服务器端评估受支持的规则，或接受来自每个策略 webhook 的信号，根据实时账本定价虚拟成交，并记录股权曲线、持仓和交易。支持体育回测；目前尚不支持前瞻体育模拟执行。
机器人验证清单
- 在调整之前冻结市场范围和时间范围。
- 使结果和结算字段对进入函数不可用。
- 比较中点、固定滑点和深度感知的成交。
- 报告未成交的规模、缺失的账本和被拒绝的交易。
- 围绕每个阈值和持有规则运行敏感性测试。
- 在连接实际执行之前，对最终规则进行前瞻测试。
Key takeaways
- 01机器人回测必须严格按照时间戳顺序评估信息。
- 02深度感知的 VWAP 揭示了当实际规模穿过账本时消失的优势。
- 03缺失的数据和未成交的规模应包含在结果中，而不是合成成交中。
- 04Polymarket 和 Kalshi 可以在账本被透明地标准化时共享规则逻辑。
- 05模拟交易提供了历史回测无法提供的证据。
如果机器人的信号预测了正确的一方，则该机器人未通过验证。只有当信号在历史深度、成本、缺口和未见过市场中幸存下来时，才会被验证。
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