世界 vs 模型 · 2026 年世界杯（World vs Model · World Cup 2026）

在预测科学与金融市场的交汇点，“世界 vs 模型 · 2026 年世界杯” 是一个公开的、用于研究和教育的实验项目。它旨在回答一个核心问题：透明且可审计的 AI 模型，能否在长期中击败高效的博彩市场？ 该项目通过实时追踪约 240 个 Polymarket 世界杯相关市场，对比“大众智慧”（市场定价）、“零知识基线”与“知情算法”的表现，并保存一份不可篡改的、样本外的计分卡。

核心实验设计：三方对决

1. 世界（The Market）

• 数据源：实时 Polymarket 价格。
• 处理机制：经过去水印处理，确保每轮概率总和等于真实名额数量，代表经过真金白银博弈后的“市场共识”。

2. 零知识模型（Zero-Knowledge Model）

• 逻辑：完全不了解足球规则或球队实力。
• 策略：仅使用热门-冷门修正（Favorite-Longshot Bias Correction）来重塑市场价格。
• 作用：作为诚实的统计基线，检验市场是否存在系统性定价偏差。

3. 知情模型（Elo Model）

• 逻辑：基于真实的世界足球 Elo 评级。
• 策略：利用 Poisson 分布 + Monte Carlo 模拟，对已验证的淘汰赛对阵进行独立概率计算。
• 作用：代表基于基本面数据的理性算法预测。

评估体系：透明、不可变、多维度

1. 四个纸质账簿（Paper Books）

为量化分歧，项目建立了四个基于信心加权、美元中性、扣除半个点差的模拟账簿，并从第 0 天起冻结在账本中：

• 零知识模型 × 买入并持有
• 零知识模型 × 活跃交易
• 知情模型 × 买入并持有
• 知情模型 × 活跃交易

2. 淘汰赛计分卡

• Brier 分数：统计每一轮的概率预测准确度。
• 加权积分赛：随着比赛结果揭晓，实时对比各方预测与实际结果的偏差。

3. 球迷投票（第三声音）

• 左下角气泡展示大众访客的投票意见，绘制在与模型和市场相同的“赢得世界杯概率”轴上，形成“市场 vs 算法 vs 大众”的三维视角。

技术实现：可复现与不可篡改

• 不可变日志：通过 python src/worldcup_register.py snapshot 命令，为所有预测打上时间戳并存入 ledger/predictions.jsonl。该文件仅追加且不可编辑，确保实验的可证伪性。
• 静态看板：网站由预定的 GitHub Action 重新部署，从实时数据重建并发布到 GitHub Pages，保证数据的即时性与一致性。
• 本地运行：

  pip install -r requirements.txt
  python src/worldcup_board.py --out outputs/index.html
  # 在浏览器打开 outputs/index.html 查看完整看板
  python -m pytest -q     # 运行测试套件
  

重要声明

⚠️ 仅限研究与教育：本项目旨在探索预测模型与市场效率的关系，不构成任何财务建议、招揽或赌博诱导。请与 Polymarket 或 FIFA 保持独立认知，本项目与其无附属关系。