О методологии

Система прогнозирования заголовков, построенная на двух столпах: математический анализ рынков прогнозов и экспертный анализ ИИ-агентов по методу Дельфи

Постановка задачи

Архитектура: два столпа

Прогноз строится двумя независимыми пайплайнами, результаты которых объединяются на стадии синтеза. Каждый столп решает свою задачу: математический извлекает сигнал из поведения участников рынка, экспертный — из рассуждений ИИ-агентов.

flowchart TD
    subgraph collect["Сбор данных"]
        NS["NewsScout
RSS + web search"] & EC["EventCalendar
запланированные события"] & OH["OutletHistorian
архив издания"] & FC["ForesightCollector
Polymarket"]
    end

    subgraph pillar1["Столп 1: Математический пайплайн"]
        PROFILES["1.7M профилей
Brier Score"] --> INFORMED["348K INFORMED
top 20%"]
        INFORMED --> CONSENSUS["Informed consensus
accuracy-weighted"]
    end

    subgraph pillar2["Столп 2: Экспертный пайплайн"]
        ANALYSTS["3 аналитика
геополитик, экономист, медиа"] --> SCENARIOS["Сценарии + траектории"]
        SCENARIOS --> DELPHI["5 персон Дельфи
2 раунда + медиатор"]
    end

    subgraph synthesis["Синтез"]
        JUDGE["Judge
market_weight + expert_weight"] --> TIMELINE["Таймлайн событий"]
        TIMELINE --> HEADLINES["Заголовки + лиды"]
        HEADLINES --> QG["Quality Gate"]
    end

    NS & EC & OH & FC --> ANALYSTS
    FC --> PROFILES
    CONSENSUS --> JUDGE
    DELPHI --> JUDGE

    style collect fill:#d1fae5,stroke:#059669
    style pillar1 fill:#dbeafe,stroke:#2563eb
    style pillar2 fill:#ede9fe,stroke:#7c3aed
    style synthesis fill:#fef3c7,stroke:#d97706
    

Столп 1: Математический пайплайн

Мы профилируем 1.7M участников Polymarket по точности прогнозов и извлекаем сигнал лучших 20%.

flowchart TD
    A["470M ставок"] --> B["Brier Score"]
    B --> C{"Тиры"}
    C -->|"top 20%"| D["348K INFORMED"]
    C -->|"20–70%"| E["MODERATE"]
    C -->|"70%+"| F["LOW ACCURACY"]
    D --> G["Recency
90 дней"]
    G --> H["Weighted
consensus"]
    H --> I["Shrinkage"]
    I --> J["BSS +0.196"]
    

Столп 2: Экспертный пайплайн

Второй столп системы — классический метод Дельфи, структурированная техника группового прогнозирования, разработанная RAND Corporation в 1963 году (Dalkey & Helmer), адаптированная для ИИ-агентов.

flowchart LR
    subgraph r1["Раунд 1: независимая оценка"]
        P1["Реалист"] & P2["Геостратег"] & P3["Экономист"] & P4["Медиа"] & P5["Адвокат
дьявола"]
    end

    subgraph med["Медиация"]
        M["Медиатор
синтез + контраргументы"]
    end

    subgraph r2["Раунд 2: пересмотр"]
        R1["Реалист'"] & R2["Геостратег'"] & R3["Экономист'"] & R4["Медиа'"] & R5["Адвокат'"]
    end

    P1 & P2 & P3 & P4 & P5 --> M
    M --> R1 & R2 & R3 & R4 & R5

    style r1 fill:#ede9fe,stroke:#7c3aed
    style med fill:#fef3c7,stroke:#d97706
    style r2 fill:#ede9fe,stroke:#7c3aed
    

Синтез: как Judge объединяет сигналы

Результаты обоих столпов — informed probability от Polymarket и экспертные оценки от Дельфи — объединяются в стадии Judge. Итог: ранжированный таймлайн событий с калиброванными вероятностями.

flowchart LR
    subgraph inputs["Входные сигналы"]
        PM["Informed consensus
Polymarket"]
        DL["Экспертные оценки
5 персон Дельфи"]
    end

    subgraph judge["Judge"]
        MW["Market weight
formula"] --> AGG["Агрегация
вероятностей"]
        AGG --> CALIB["Калибровка
Platt scaling"]
    end

    subgraph output["Результат"]
        TL["Таймлайн
3 горизонта"] --> FR["Фрейминг
стиль издания"]
        FR --> HL["Заголовки
+ лиды"]
        HL --> QG["Quality Gate"]
    end

    PM --> MW
    DL --> AGG
    CALIB --> TL

    style inputs fill:#d1fae5,stroke:#059669
    style judge fill:#fef3c7,stroke:#d97706
    style output fill:#dbeafe,stroke:#2563eb
    

Walk-Forward валидация

Любой метод требует доказательства. Мы провели строгую ретроспективную валидацию informed consensus на полном архиве Polymarket — 435 тысяч разрешённых рынков.

Horizon-aware прогнозирование

Валидация и метрики

Система оценивается по трём компонентам: калибровка вероятностей, семантическое сходство заголовков и стилевая аутентичность. Это первая опубликованная walk-forward оценка профилей трейдеров Polymarket.

Технологический стек

Delphi Press работает в двух режимах — Web UI для пользователей с собственными API-ключами и Claude Code mode для разработчиков.

graph TB
    User["Пользователь"]
    Web["Web UI
FastAPI + Jinja2"]
    Worker["Worker
ARQ + Redis"]
    DB["SQLite
SQLAlchemy 2.0"]
    LLM["LLM
OpenRouter"]

    User -->|POST /api/v1/predictions| Web
    Web -->|enqueue| Worker
    Worker -->|read/write| DB
    Worker -->|call| LLM
    Web -->|SSE| User

    style Web fill:#dbeafe,stroke:#2563eb
    style Worker fill:#dbeafe,stroke:#2563eb
    

Источники и литература

Основная методология базируется на классических и современных исследованиях по прогнозированию, LLM-агентам и рынкам прогнозов.

Замечание