TradingAgents/0323.md

  Polymarket 預測市場 Agent 完整流程

  整個系統用 LangGraph 建構成一個 state machine，每一步是一個 LLM agent node。流程如下：

  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐
  │                    輸入                              │
  │  market_id + trade_date + market_question           │
  └────────────────────┬────────────────────────────────┘
                       │
            ┌──────────▼──────────┐
            │  Phase 1: 分析團隊   │  (4 個 Analyst，依序執行)
            └──────────┬──────────┘
                       │
      ┌────────────────┼────────────────┐
      ▼                ▼                ▼                ▼
  ┌─────────┐  ┌───────────┐  ┌─────────────┐  ┌───────────┐
  │  Event   │  │   Odds    │  │ Information │  │ Sentiment │
  │ Analyst  │→ │  Analyst  │→ │   Analyst   │→ │  Analyst  │
  └─────────┘  └───────────┘  └─────────────┘  └───────────┘
       │             │               │               │
       │  可多次呼叫 tools（loop until done）          │
       ▼             ▼               ▼               ▼
    event_report  odds_report  information_report  sentiment_report
                       │
            ┌──────────▼──────────┐
            │  Phase 2: 研究辯論   │  (YES vs NO Researcher)
            └──────────┬──────────┘
                       │
                ┌──────┴──────┐
                ▼             ▼
          ┌──────────┐  ┌──────────┐
          │   YES    │◄►│    NO    │  ← 來回辯論 N 輪
          │Researcher│  │Researcher│    (max_debate_rounds)
          └──────────┘  └──────────┘
                │             │
                └──────┬──────┘
                       ▼
              ┌─────────────────┐
              │Research Manager │  ← 綜合正反方，寫出投資計劃
              │   (Judge)       │    (用 deep_think_llm)
              └────────┬────────┘
                       │
            ┌──────────▼──────────┐
            │  Phase 3: 交易決策   │
            └──────────┬──────────┘
                       ▼
                ┌────────────┐
                │ PM Trader  │  ← 計算 edge、Kelly Criterion
                │            │    輸出 BUY_YES / BUY_NO / PASS
                └──────┬─────┘
                       │
            ┌──────────▼──────────┐
            │  Phase 4: 風險管理   │  (3 人辯論)
            └──────────┬──────────┘
                       │
       ┌───────────────┼───────────────┐
       ▼               ▼               ▼
  ┌───────────┐  ┌──────────────┐  ┌─────────┐
  │Aggressive │◄►│Conservative  │◄►│ Neutral │  ← 三方辯論 N 輪
  │  Analyst  │  │   Analyst    │  │ Analyst │
  └───────────┘  └──────────────┘  └─────────┘
                       │
                       ▼
               ┌──────────────┐
               │  Risk Judge  │  ← 最終裁決
               │              │    (用 deep_think_llm)
               └──────┬───────┘
                      │
                      ▼
            ┌─────────────────┐
            │ Signal Processor│  ← 把結果轉成結構化 JSON
            └────────┬────────┘
                     ▼
              最終輸出 JSON

  各階段詳解

  Phase 1 — 四個 Analyst（用 quick_think_llm）

  ┌─────────────┬────────────────────────────────────────────────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────┐
  │   Analyst   │                              工具                              │                        職責                        │
  ├─────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
  │ Event       │ get_market_info, get_resolution_criteria, get_event_context    │ 分析事件本身：在預測什麼？解析條件是否清楚？       │
  ├─────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
  │ Odds        │ get_market_info, get_market_price_history, get_order_book      │ 分析市場微結構：價格、流動性、order book、定價效率 │
  ├─────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
  │ Information │ get_news, get_global_news, get_related_markets, search_markets │ 搜尋尚未被 price in 的資訊、相關市場               │
  ├─────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
  │ Sentiment   │ get_news, get_global_news                                      │ 輿論和社群情緒分析                                 │
  └─────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────┘

  每個 Analyst 可以多次呼叫工具（tool loop），直到它不再需要更多資料為止。

  Phase 2 — YES/NO Researcher 辯論

  - YES Researcher：建立「事件會發生」的論點
  - NO Researcher：建立「事件不會發生」的論點
  - 兩人來回辯論 max_debate_rounds 輪
  - 都有 BM25 記憶系統，可以參考過去類似市場的分析經驗
  - Research Manager（用 deep_think_llm）：綜合正反方，產出 investment_plan

  Phase 3 — PM Trader

  - 收到所有報告 + 投資計劃
  - 估計真實機率 vs 市場價格
  - 計算 edge（差距）
  - 用 0.25x Kelly Criterion 算部位大小
  - 如果 edge < 5% → PASS
  - 也會查詢過去的記憶來學習

  Phase 4 — 風險管理三方辯論

  - Aggressive Analyst：支持交易，強調 edge 和上行空間
  - Conservative Analyst：反對交易，強調風險
  - Neutral Analyst：平衡觀點
  - 三人辯論 max_risk_discuss_rounds 輪
  - Risk Judge（用 deep_think_llm）：做最終裁決

  最後 — Signal Processing

  用 LLM 把 Risk Judge 的自然語言輸出，轉成結構化 JSON：

  {
    "signal": "BUY_YES | BUY_NO | PASS",
    "estimated_probability": 0.65,
    "market_price": 0.50,
    "edge": 0.15,
    "position_size": 0.03,
    "confidence": "medium"
  }

  額外機制：反思學習（Reflection）

  跑完交易後可以呼叫 pm.reflect_and_remember(returns)，系統會：
  - 回顧每個 agent 的決策是否正確
  - 用 BM25 把學到的教訓存入記憶
  - 下次遇到類似市場時，agent 會自動參考過去的經驗

  資料來源

  全部來自 Polymarket Gamma API（公開免費、不需 auth），包括市場資訊、價格歷史、order book 等。新聞工具則沿用股票版的 yfinance
  news（所以政治類新聞通常搜不到）。