Forecasting Agent

亲手运行一次 forecasting agent。

87 个公开世界杯预测背后的同一条管线:Elo 先验 + 10 万次蒙特卡洛模拟 + 关键证据的贝叶斯更新——全程不看任何市场价格。

01

选一个问题

任意一场比赛、小组头名或夺冠概率。提出问题,剩下交给 forecasting agent。

输入
02

分层证据收集

按优先级收集公开数据:近期国家队战绩、俱乐部状态、伤停与首发、环境因素(场地 / 海拔 / 天气)。每条带日期与来源;赔率页面一律丢弃。

数据分层 · 市场盲测
03

统计基线

实时 Elo 评级进入 Davidson 三路模型,得出单场胜 / 平 / 负;晋级与夺冠类问题在官方对阵树上跑 10 万次蒙特卡洛锦标赛模拟。

Elo · Monte Carlo
04

贝叶斯更新

把关键证据折算成对先验的有界修正:单场最多 ±8 个百分点,没有证据就不动数;每个输出附置信分档(高 / 中 / 低)。

±8pp · 置信分档
05

报告与公开记分

多语言报告带全部来源与方法附录;赛后逐题公开记 Brier 分数,错了也留档。

可追溯

统计基线公式

π = 10R/400P(A) = πAπA + πB + ν·√(πAπB)P(draw) = ν·√(πAπB)πA + πB + ν·√(πAπB)pfinal = norm(pstat + Δevidence)

ν = 0.7(平局参数)· R 为实时 Elo 评级 · Δ 为证据驱动的有界修正(单场 |Δ| ≤ 8pp,更新后归一化)

工作台

已就绪
选一个问题分层证据收集统计基线贝叶斯更新报告与公开记分

完整工作台即将开放——先在下方试试示例运行。

示例运行

选择一个真实问题,看 agent 当时的完整输出

2026 FIFA 世界杯揭幕战(A 组):墨西哥 vs 南非,墨西哥城阿兹特克体育场——90 分钟(含伤停补时)赛果:墨西哥胜 / 平局 / 南非胜

墨西哥73%
平局20%
南非6.7%

墨西哥是明确的强势一方——主场、海拔、状态、实力差全部占优,我们给约 73% 胜率;但世界杯揭幕战历来保守、南非擅长低位防守拿平局,平局(约 20%)是最值得认真对待的非主流结局,南非取胜则是小概率尾部事件(约 7%)。

  • 东道主揭幕战历史基率极强(16 胜 6 平 1 负,唯一输球是 2022 卡塔尔),叠加阿兹特克约 2,240 米海拔、约 8 万主场球迷,以及墨西哥 2026 年 8 场不败对南非全年不胜的状态差。
  • 揭幕战平局基率约 26%(23 场东道主揭幕战 6 平,远高于 Elo 模型的 14.9%),且南非已在帕丘卡(约 2,440 米,比墨西哥城更高)高原驻训约 9-10 天,海拔优势必须打折。
完整推理报告 →42 个来源 · 置信 中