视频信息
- 标题: 聊聊我最新的AI概率预测skill设计思路
- BV号: BV1kk8Q68EHm
- 时长: 8分31秒（511秒）
- 作者: Br7uce
- 原始链接: B站视频
视频摘要
Bruce分享自研AI概率预测Skill第一版的设计思路。该Skill针对美联储利率决议、美元美债走势、大宗商品价格等宏观事件预测，区别于此前的公司基本面分析类工具。核心解决普通AI在宏观预测中的三大问题：信源随机且夹杂主观言论、不同商品缺乏对应的权威数据源、同一问题多次提问得到的概率结果不稳定。
设计上包含两大特点：一是采用固定客观信源机制，整合Polymarket等链上预测市场和权威金融数据平台，全部基于真实客观数据；二是重构执行流程为两层推理架构——第一层做问题路由，识别事件类型、期限和决策目标；第二层自动生成针对具体商品的信号计划，例如铜铝需考虑TCRC加工费和供需因素，黄金白银则侧重其自身定价逻辑。该Skill面向88元及以上充电用户开放，并支持用户自行回测与反馈改进。
核心要点
- Skill定位差异：聚焦美联储利率、美元美债、大宗商品等宏观事件预测，区别于此前的公司基本面分析类工具。
- 普通AI预测缺陷：信源随机夹杂主观言论；不同商品缺乏对应权威数据源；同一问题多次提问概率结果不稳定。
- 固定客观信源：整合Polymarket等链上预测市场和权威金融数据平台，全部基于真实数据，尽量避免主观噪音干扰。
- 问题路由设计：第一层推理先识别问题类别（利率、商品、汇率等）、时间窗口、决策目标和所需证据层。
- 信号计划生成：第二层根据具体商品自动生成最相关信源清单，做到具体问题具体分析，而非随机抓取信息。
- 商品差异因子：铜铝不仅看宏观，还需考虑TCRC加工费、矿端溢价能力、库存行为等供需因素，定价逻辑与金银不同。
- 开放优化机制：面向88元及以上充电用户开放Skill套件，支持自行回测与反馈改进，作者将持续迭代更新。
视频全文转录
口播原文，由 Groq Whisper 转录 + LongCat/M3 标点修复。
第1段
嘿大家好，这里是Bruce。今天是一期新的自研AI策略的四度分享视频。这个策略我也是跟充电的朋友们预告了很久，然后到今天才正式做出来第一版。因为这个策略做起来还是比较复杂的，所以说拖得比较久。这套策略跟我之前给充电的朋友们提供的公司分析，比如说教者投资八幡套件分析，还有一些财报筛选类的skill不同。之前主要是分析公司的对吧，但是这套件我针对于是一些宏观事件。比如说像美联储，这个中国的利率预测，它到底是要加息还是降息，这个年内它的加息概率有多少，降息概率有多少，以及这个美债美元的走势预测。还有像大众商品，比如说像石油、黄金、铜、铝的一些价格判断。那它主要就是用于这个宏观事件，就是大众商品，还有我们平时关注的一些加息降息来设置的。
第2段
然后先聊一下我的一个设计的思路吧。这是一个总共包含就这几个文件夹。首先第一个，为什么我起初要想设置这样的一个skill？就是我们平时在用AI的时候，比如说你随便打开一个AI，你再用它来提问这种宏观性预测性的问题的时候，AI它是根据自然语言来直接回答的。也就是说它采取的一个数据源都是随机的搜索结果以及新闻。那这些随机的信息，它可能就包含了网络上面很多主观的新闻。比如说像很多人在这个网络上面喜欢乱说话、乱讨论对吧，那这个时候AI它是不会去判断对与错的。它只会说它只会识别说这个新闻啊这个论坛讨论的东西热度很高，这个讨论度很高，所以说它就可以作为一个足以作为一个纳入结果的因子。所以说它这个准确率是很低的。
第3段
然后第二个就是它不会知道说你这个各个商品它对应的是哪些重要的信源。比如说像我们这个有投资基础的会知道说你要看童女的价格走势，你需要去跟踪他这个以电厂贸易商的库存行为，然后一些矿端的这个溢价能力，还有一些扰动等等等等对吧。但是你作为一个普通AI，他不会去搜索这些重要的信源，他也不会去官网搜索这些信源，他只会说搜索到一大堆的这个杂乱的信息，然后归纳总结给你做出一个所谓的最终解释对吧。所以说一个普通的AI，他给出的这个概率预测基本就是靠这个AI他自己的语言直觉，他是没有一个固定的信息权重的。所以说你可能这个问他同样一个问题，你问他两三次，他给出的这个结果概率预测都不一样。 所以说我这套这个策略的设计的初衷就是为了说让AI它能在一个固定的框架之内去搜索信息。
第4段
首先我这个这一套概率预测它的一个来源都是固定的，这个provider就是它的一个信源都是固定的。那比如像这个第一个，这个polymarket，它本质上就是一个链上的预测平台，也就是玩家他用真金白银去下注某些现实事件。比如说我去下注这个9月份的加息概率，我去下注这个CPS5超预期，我去下注这个美国大选的结果。那本质上就是大量的玩家在这个平台上面你用真钱去下注一个世界的概率，那自然来说这个含金量就比较高对吧，这是一个下注平台。然后像这个Cash，同样也是一个预测平台。然后在下面就是一些比较靠谱好用的信源，然后在下面我就是对这些信源做出了一些约束以及一些权重的配置，这就不细讲。 然后你会发现我这个测试的第一个特点就是说我的这些预测结果的来源的信源都是完全客观完全真实的，它不包含任何的主观言论、主观信息、主观新闻对吧，它的来源全部全部都是客观的。
第5段
即使说我这里掺杂到一些这个概率预测，它包含一些主观性，但是我这个主观性的含量是最高的，因为都是大量的玩家在里面用真钱去下注的，所以说能尽量保证说我这个预测结果真实可靠，至少有时候准确率会比你普通AI去预测要高不少。这是第一个特点。 那他第二个特点就是他的执行流程，或者说推理逻辑，我进行了一个比较大的优化。但很多问题实际上你一般只发一句话过去，但实际上这一句话里面它是包含很多信息以及细节的。比如说你问美联储在今年的加息概率有多少，那里面就包含了很多细节。比如说里面就包括了你下一次会议它是否加息，年内任意一次会议是否曾经加息过，如果加息那12月的这个加息过，然后如果加息那12月的这个会议后的目标利率是否高于当前，然后年底是累计加息25个基点、50个基点还是75个基点。
第6段
那这些事情的成立条件、实验窗口以及可用的市场合约都是完全不一样的。那如果说你一开始没有做到区分，那后面只是说你用了再多数据得到这个概率的预测也是没有可比性的。 所以为了让AI它的一个预测准度能得到一个比较大的提升，我就针对我这套Skill进行了一个比较大的推理逻辑的优化。所以我这套skill的第一层就是问题路由，也就是说先把它先把这个问题定义出来。它会先去识别说你询问的是利率还是说大众商品还是说汇率，以及这个加密周期等等等等的事情，这是第一轮的这个定义。然后第二轮它会同时提取事件定义、分析的这个期限以及决策目标，以及你需要覆盖的证据层，也就是说你需要去寻找的信源，还有你应当排除的一些无关信号，再到最终需要输出的一个护士场景。
第7段
那所以说同一个问题，它可能会进入多个路由。比如说你现在问它这个黄金现在是否值得买，那这一个问题它就会包含很多方向。比如说它包含了价格方向、包含了估值、包含了波动率，以及你需要持有的期限，不能只看这个黄金最近有没有涨。而普通AI它的一个分析问题的一个重点一般都是在于说近期的一个价格的表现对吧。 然后第二层也是这个策略最大的一个优点，也是我目前一直在优化、也是最难优化的一个地方，就是它有一个具体的信号计划。那这一版就是第一版，我后面还会持续优化，只是说先拿出来给大家尝一下先。那第二层的特点就在于它会根据你所需要的这个产品、你所提出的问题，它会自动去思考并自动生成一个跟这个产品最相关的一个信源计划，也就是生成信号计划。
第8段
那你像你平时问这个普通AI，它只会随便去乱选出一大堆的信息，然后自动整合给你一个这种解释。那所以他的问题就在于他不会具体问题具体分析。那我的这个skill就很好解决这个问题，他会自动去寻找出最符合这个商品的信号计划。 并且我针对各个商品都加入了我自己认知内我认为是明显影响这个商品的一些比较关键的因子。比如说像这个铝和铜对吧，他的这种金属定价逻辑，他实际上跟金和银是不大一样的，那你自然就不能用金和银的信号去判断铜铝对吧。因为铜和铝他实际上不仅收到它的价格不仅受到宏观影响，它一样是受到这个供需影响，所以说它们的权重是差不多大的。那怎么才能客观的认识到它的供需问题？那我们就需要AI去搜索比如说成本层还有同框TCRC的加工费、矿端溢价能力以及矿商扰动，以及这个国内冶炼厂贸易商的库存行为对吧等等等等很多方面。
第9段
所以说根据这种不同商品进行一个具体问题具体分析，是需要花费我很大时间的。因为你不同商品实际上它的价格影响因子都不一样，所以你需要不断地去寻找各个这个材料它不同的影响因子。而且你还去回测，说你加入这个信号源它到底对你整个的这个啊这个回测的准确率有没有提升啊，所以这是需要一个不断优化的过程。然后大家拿到这个套件之后，你也可以去尝试自己去回测，然后告诉我有没有做出一些更好的准确率的结果对吧，这个你们可以自己拿去优化。 然后这个套件自然也是说88元充电以上才可以获取，然后我主要分享这个思路就是你们如果说你们不想付费，你们也可以根据我这个思路自己去做一个对吧。只是说需要一定的时间，然后有一定的难度，但是也可以自己尝试去做一个。
第10段
然后我这套件是可以不断优化的，你自己可以优化，然后我后续会不断的优化，只是说我先做一个第一版出来给大家尝鲜。 那就先聊到这里，然后剩下的那些地方我就不细讲了，大家就先拿去用。我这期视频主要就是跟大家初步分享一下我这个套件的首先两个设计思路以及初衷，然后其他你们拿去用就知道到底好不好用。然后如果说有不好的地方你们就跟我说，我会加以改进持续优化。到时候你就直接把这个压缩包这个文件打成压缩包直接喂给AI让他去执行就OK了。OK