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github.com/octagonai数据与数据库130250 次安装21 周前更新
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关于 prediction-markets-analysis

这项技能通过 Octagon Prediction Markets Agent 研究 Kalshi 预测市场,比较实时市场价格与模型概率,并汇总历史结果、合约数据及潜在价格驱动因素,供市场研究和交易准备使用。

主要功能

  1. 01比较市场与模型概率
  2. 02研究事件催化因素和价格驱动因素
  3. 03查看历史结算结果
  4. 04获取实时合约指标
  5. 05覆盖多个类别的市场

适用场景

  1. 01比较群体定价与模型估值
  2. 02交易前研究预测市场
  3. 03跟踪可能影响价格的事件
  4. 04查阅快速变化事件的资料分析

MCP 相关

需要配置 Octagon MCP,并使用 Octagon Prediction Markets Agent。prediction_markets_history 工具可获取市场历史数据。

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/octagonai/skills --skill prediction-markets-analysis

安装后在 Claude Code 中输入/prediction-markets-analysis确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

marketplace.json
README.md
references/
interpreting-results.md
mcp-setup.md

详细介绍

预测市场分析

使用 Octagon Prediction Markets Agent,针对预测市场事件生成全面的研究报告。此技能结合 Kalshi 实时市场数据与 AI 驱动的分析,识别定价错误、揭示价格驱动因素,并提供可执行的交易见解。

前提条件

确保已在 AI Agent(Cursor、Claude Desktop、Windsurf 等)中配置 Octagon MCP。安装说明请参阅 references/mcp-setup.md。

注意:生成报告需要订阅 Octagon Plus、Pro 或 Enterprise(每份报告消耗 3 个积分)。所有用户均可免费获取缓存报告。

核心功能

Prediction Markets Agent 提供:

功能说明
市场概率与模型概率对比计算独立的模型概率,并与实时市场价格进行比较
事件驱动研究找出关键主张、催化剂和可能改变决策的事件
历史结算追踪提供过往结算结果,以供参考基准概率
合约快照返回实时买卖价差、最新成交价、交易量和未平仓合约数
跨类别覆盖覆盖 Politics、Economics、Crypto、Sports、Entertainment、Science & Tech、Climate 等类别的 120 多个活跃市场

模型变体

变体说明使用场景
octagon-prediction-markets-agent默认。若有缓存报告则返回,否则生成新报告一般用途
octagon-prediction-markets-agent:cache始终获取缓存报告响应最快,但报告可能不是最新的
octagon-prediction-markets-agent:refresh始终生成最新报告内容最新,但需要几分钟

查询示例

联邦储备政策
Analyze this Fed decision prediction market: https://kalshi.com/markets/kxfeddecision/fed-meeting/kxfeddecision-26jun
加密货币价格区间
Research this Bitcoin price prediction market: https://kalshi.com/markets/kxbtcminy/how-low-will-bitcoin-fall-this-year/kxbtcminy-27jan01
体育赛事对阵
Analyze this NHL playoff prediction market: https://kalshi.com/markets/kxnhleast/eastern-conference-championship/kxnhleast-26
娱乐奖项
Research this Grammy nomination market: https://kalshi.com/markets/kxgrammynomsoty/grammy-nominees-for-song-of-the-year/kxgrammynomsoty-69
IPO 时间
Analyze when SpaceX will IPO: https://kalshi.com/markets/kxipospacex/when-will-spacex-ipo/kxipospacex
强制生成最新报告
Generate a fresh report (bypass cache) for: https://kalshi.com/markets/kxbtcminy/how-low-will-bitcoin-fall-this-year/kxbtcminy-27jan01

示例响应结构

## Market Overview
- **Event**: Fed Decision June 2026
- **Resolution Date**: June 18, 2026
- **Current Market Price**: 72% (Hold rates)
- **Model Probability**: 68%
- **Mispricing Signal**: Market slightly overpriced

## Price Drivers
1. **Recent Economic Data**: CPI trending lower, supporting rate hold
2. **Fed Communications**: Dovish tone in recent FOMC minutes
3. **Labor Market**: Unemployment stable at 4.1%

## Key Catalysts
| Date | Event | Potential Impact |
|------|-------|------------------|
| June 10 | CPI Release | High - could shift probabilities 5-10% |
| June 12 | FOMC Statement | Medium - language on future path |

## Historical Resolution Context
- Last 6 meetings: 4 holds, 2 cuts
- Model accuracy on this series: 78%

## Contract Details
| Outcome | Bid | Ask | Last | Volume | OI |
|---------|-----|-----|------|--------|-----|
| Hold | 0.71 | 0.73 | 0.72 | 15,234 | 89,000 |
| Cut 25bp | 0.18 | 0.20 | 0.19 | 8,456 | 45,000 |
| Hike | 0.08 | 0.10 | 0.09 | 2,100 | 12,000 |

## Recommendation
**Slight Sell** on Hold contract. Model sees 4% overpricing. Consider waiting for CPI data before positioning.

市场类别

Agent 覆盖以下类别的 120 多个活跃市场:

类别市场示例
政治选举、立法、行政举措
经济美联储决策、通胀、就业数据
加密货币Bitcoin/Ethereum 价格区间、ETF 批准
体育锦标赛结果、季后赛对阵
娱乐颁奖典礼、票房、流媒体
科学与技术太空发射、AI 里程碑、IPO 时间
气候温度纪录、飓风登陆

使用场景

识别定价错误

将群体共识与模型推导的概率进行比较,寻找交易机会。

交易前研究

下单前研究预测市场价格背后的关键驱动因素。

催化剂监控

监控可能推动合约价格变动的即将发生事件。

事件分析

获取针对政治、金融及其他领域快速变化事件的结构化、有来源支持的研究。

历史数据访问

使用 prediction_markets_history 工具获取历史数据:

Fetch historical data for prediction market ticker KXFEDDECISION-26JUN from January to June 2026

参数:

  • ticker:市场代码
  • captured_from:起始日期筛选条件
  • captured_to:结束日期筛选条件
  • limit:记录数量
  • cursor:分页游标

与其他技能集成

结合其他 Octagon 技能进行全面分析:

技能集成用途
earnings-call-analysis分析与预测市场事件相关的 CEO 评论
sec-8k-analysis跟踪可能影响市场结果的重大事件
stock-performance将股票变动与预测市场概率进行关联

分析提示

  1. 检查模型与市场价差:价差越大,越可能存在定价偏差

  2. 关注催化事件日历:了解可能改变决策的事件安排时间

  3. 查看结算历史:过往准确性可为当前概率提供参考

  4. 考虑流动性:确定仓位规模前,检查成交量和未平仓合约

  5. 合理使用缓存:快速检查时使用 :cache,交易前使用 :refresh

  6. 交叉参考信息来源:结合预测市场分析与基本面研究

支持的平台

  • Kalshi:全面支持所有活跃市场
  • Polymarket:即将推出

更多市场

在 octagonai.co/markets 浏览支持的市场完整列表。

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