🏷️ 数学建模

The Bellman Equation for Prediction Markets: How to Price Every Open Position You Hold

本文利用贝尔曼方程探讨预测市场的持仓定价，指出准确预测不代表盈利，解决“最优停止问题”才是数学优势所在。文章通过阿根廷债券利差、泽梅洛定理和红黑纸牌博弈四个经典案例，解释了如何计算持仓的公平价值，并强调期权价值往往前置，早期平仓优于死守。

2026年普通人量化交易指南：从概率论到策略架构

本文改编自@MrRyanChi，详细阐述了在Agent时代（2026年）普通人如何通过量化交易实现技术平权。文章以预测市场为例，系统梳理了量化交易的知识地图，涵盖概率论（贝叶斯推断、凯利公式）、统计学（假设检验、回归分析）及线性代数（协方差矩阵）等核心数学基础。通过通俗易懂的图解和实战作业，指导读者从“赌徒”思维转变为基于数学模型的“宽客”思维，并强调在OpenClaw等基础设施支持下，策略设计与架构能力是个体在市场中的核心竞争力。