Cơ bản
Giao ngay
Giao dịch tiền điện tử một cách tự do
Giao dịch ký quỹ
Tăng lợi nhuận của bạn với đòn bẩy
Chuyển đổi và Đầu tư định kỳ
0 Fees
Giao dịch bất kể khối lượng không mất phí không trượt giá
ETF
Sản phẩm ETF có thuộc tính đòn bẩy giao dịch giao ngay không cần vay không cháy tải khoản
Giao dịch trước giờ mở cửa
Giao dịch token mới trước niêm yết
Futures
Truy cập hàng trăm hợp đồng vĩnh cửu
TradFi
Vàng
Một nền tảng cho tài sản truyền thống
Quyền chọn
Hot
Giao dịch với các quyền chọn kiểu Châu Âu
Tài khoản hợp nhất
Tối đa hóa hiệu quả sử dụng vốn của bạn
Giao dịch demo
Giới thiệu về Giao dịch hợp đồng tương lai
Nắm vững kỹ năng giao dịch hợp đồng từ đầu
Sự kiện tương lai
Tham gia sự kiện để nhận phần thưởng
Giao dịch demo
Sử dụng tiền ảo để trải nghiệm giao dịch không rủi ro
Launch
CandyDrop
Sưu tập kẹo để kiếm airdrop
Launchpool
Thế chấp nhanh, kiếm token mới tiềm năng
HODLer Airdrop
Nắm giữ GT và nhận được airdrop lớn miễn phí
Launchpad
Đăng ký sớm dự án token lớn tiếp theo
Điểm Alpha
Giao dịch trên chuỗi và nhận airdrop
Điểm Futures
Kiếm điểm futures và nhận phần thưởng airdrop
Đầu tư
Simple Earn
Kiếm lãi từ các token nhàn rỗi
Đầu tư tự động
Đầu tư tự động một cách thường xuyên.
Sản phẩm tiền kép
Kiếm lợi nhuận từ biến động thị trường
Soft Staking
Kiếm phần thưởng với staking linh hoạt
Vay Crypto
0 Fees
Thế chấp một loại tiền điện tử để vay một loại khác
Trung tâm cho vay
Trung tâm cho vay một cửa
Thời tiết chiến lược tạo lập thị trường đã chạy một thời gian, gần đây phát hiện ra mức rút lui không ổn. Một khi kiểm tra, vấn đề nằm ở hai giả định của mô hình xác suất.
Giả định đầu tiên: việc hiệu chỉnh sử dụng dữ liệu phân tích lưới, nhưng Polymarket kết toán dựa trên dữ liệu đo thực tại sân bay. Hai nguồn dữ liệu này có sự chênh lệch hệ thống, dẫn đến σ hiệu chỉnh từ nguồn đã không chính xác.
Giả định thứ hai còn tinh vi hơn: mô hình giả định dự báo không thiên lệch. Nhưng thực tế, dự báo của mỗi thành phố đều có xu hướng lệch hướng — có thành phố dự báo hệ thống lạnh hơn thực tế, có thành phố dự báo nóng hơn. Mô hình không biết điều này, sẽ liên tục đặt cược theo hướng sai.
Ví dụ, dự báo của một thành phố thấp hơn thực tế gần 2°C, mô hình nghĩ rằng "nhiệt độ sẽ không đạt X" là khả năng lớn, nên mua nhiều NO. Kết quả, nhiệt độ thực tế luôn cao hơn dự báo.
Phản ứng ban đầu là cắt bỏ các thành phố này, dừng các dự báo kém. Nhưng sau đó phát hiện ra một phần ba đã bị cấm. Lúc này mới nhận ra: cần cắt bỏ một phần ba để duy trì chiến lược sống còn, vấn đề không nằm ở thành phố mà ở mô hình.
Đã thay đổi nguồn dữ liệu hiệu chỉnh (chuyển sang dữ liệu đo thực tại sân bay cùng nguồn kết toán), thêm điều chỉnh bias vào tính toán xác suất. Sau đó, toàn bộ các thành phố bị cắt bỏ đều được khôi phục — các thành phố có σ cao, mô hình tự giảm tín hiệu, không cần phải cấm thủ công nữa.