Methodik

Wie die Befunde entstehen — und wie weit man ihnen trauen darf

Jedes Ergebnis ist nach Evidenzklasse gekennzeichnet. Diese Seite definiert diese Klassen und erklärt Modul für Modul, was genau wir lesen, berechnen und schlussfolgern.

Evidenzklassen

Vertrauen Sie einem Befund entsprechend seiner Klasse:

Wir stellen einen heuristischen Befund niemals als deterministisch dar. Jedes Ergebnis zeigt seine Klasse, die exakte Evidenz, die Quelle, den Zeitstempel und ob es live, gecacht oder historisch ist.

Im Produkt erscheinen diese Klassen als fünf Evidenz-Chips, die sich den drei oben genannten Klassen zuordnen lassen: Beobachtete Tatsache und Deterministischer Befund sind deterministisch; Historische Assoziation und Modelliert sind heuristisch/modelliert; Unbekannt bedeutet, dass die Evidenz für eine Klassifikation nicht ausreichte — das wird als „kein Befund“ behandelt, niemals als Befund mit niedrigem Risiko.

Quellen & Vorrang

Marktstruktur, Regeltext und Metadaten stammen aus den öffentlichen APIs von Polymarket; Orderbücher aus dem öffentlichen CLOB; Auflösungsergebnisse referenzieren die vom Markt selbst genannte Quelle und, wo relevant, das Optimistic Oracle von UMA; On-Chain-Lesevorgänge nutzen öffentliche RPCs. Widersprechen sich Quellen, gilt für jeden Befund auf Regelebene der vom Markt selbst veröffentlichte Regeltext und für jeden Befund auf Preisebene das Orderbuch — wir ersetzen keines von beiden je durch eine Sekundärquelle. Die kanonische Identität führt URL, Slug, Markt-ID und Condition-ID vor jeder Analyse auf einen einzigen erfassten Markt zusammen.

Fristinterpretation

Fristen werden wörtlich aus dem Regeltext extrahiert (ein deterministischer Befund). Nennt der Text eine Uhrzeit ohne Zeitzone oder ein Datum, dessen Kalendertag von der Zeitzone abhängt, markieren wir das als zeitzonen-mehrdeutig, statt stillschweigend eine anzunehmen — die Markierung ist der Befund.

Resolution Watch

Liest die vollständigen veröffentlichten Regeln des Marktes und prüft, auf welche Weise der Text eine Position annullieren oder anfechtbar machen kann, selbst wenn Sie mit Ihrer Einschätzung der Welt richtigliegen:

Jede Markierung zitiert das exakte Regelfragment (deterministisch). Der zusammengesetzte Anfechtungsrisiko-Prozentsatz ist das Modell — siehe unten.

Das Auflösungsrisiko-Modell

Der zusammengesetzte Anfechtungsrisiko-Score ist ein logistisches Modell, gefittet auf den Regelmerkmalen historisch aufgelöster Märkte und out-of-sample auf einem zurückgehaltenen Testdatensatz bewertet. Es erreicht derzeit einen Out-of-Sample-Brier von 0.119 gegenüber 0.149 für eine Baseline mit konstanter Basisrate — und schlägt jede naive Baseline, gegen die die Engine es bewertet (konstant, Kategorie, Segment, Nur-Regeln bei 0.164) — weshalb es als MODEL_BEATS_BASELINES (kalibriert) ausgewiesen wird. Es bleibt eine Wahrscheinlichkeit über eine ungewisse Zukunft, keine Garantie. Sollte ein künftiger Datensatz dieses Urteil widerrufen, würden wir es als MODEL_NOT_CALIBRATED umetikettieren und das auf dieser Seite offen sagen. Historische Musterstatistiken werden mit Stichprobengrößen und Konfidenzintervallen ausgewiesen; Muster, die man für riskant hält, können neutral bis protektiv messen (explicit cancellation clause 0.2×, generic "ambiguous language" 0.5×) — auch diese inversen Ergebnisse veröffentlichen wir.

Market Truth

Ein Markt auf einem Bildschirm: kanonische Identität, Regeln und Auflösungsquelle, das Live-Orderbuch, die Anomalien, an denen er beteiligt ist, und eine deterministische Handelbarkeitsprüfung. Identität und Regeln sind deterministisch; die Orderbuchtiefe ist eine Live-Abfrage zum angezeigten Zeitstempel.

Event Map

Legt validierte logische Beziehungen zwischen Märkten offen — Neg-Risk-Zugehörigkeit (Preise sollten sich auf ~1 summieren), Duplikate, Ordnung von Fristen/Schwellen und direkte Widersprüche. Jede Kante ist ein deterministischer Befund, abgeleitet aus den eigenen Regeln und der Struktur der Märkte, keine Korrelation.

Executable Basket & Ausführungspreise

Bepreist scheinbare Arbitrage-Baskets mit realer Tiefe: ausführbarer Kauf-/Verkaufspreis aus dem Orderbuch, Slippage modelliert durch Abschreiten der sichtbaren Level, Teilausführungsrisiko und das maximale Nominal, das tatsächlich ausführbar ist. Ausführbare Preise und Slippage sind abgeleitete Befunde aus dem sichtbaren Orderbuch — kein Versprechen einer realen Ausführung.

Smart Flow

Pseudonyme Wallet-Kohorten-Intelligence: gruppiert On-Chain-Teilnehmer in Verhaltensarchetypen und berichtet Out-of-Sample-Folgestudien. Kohorten, nie namentlich genannte Personen; ein heuristisches Kontextsignal, nie eine Handelsempfehlung. Was es nicht beweist: Kausalität, dass sich irgendeine Kohorte wiederholt oder dass es profitabel ist, ihr zu folgen.

Aktualität, Caching & Zeitstempel

Ergebnisse können live, gecacht oder historisch sein. Jedes trägt einen Evidenz-Zeitstempel, On-Chain-Lesevorgänge zudem einen Blockkontext, wo verwendet. Die aktuelle Index-Aktualität finden Sie unter Abdeckung. Wir erfinden niemals eine Analyse, wenn Upstream-Daten nicht verfügbar sind — wir liefern „unzureichende Evidenz“.

Was das nicht ist

Scanverity Intelligence ist Research, keine Beratung. Es führt keine Trades aus, verwahrt keine Gelder und sagt Ergebnisse nicht mit Gewissheit voraus. Siehe Risiko- und Methodikhinweis.