OpenClaw 抱怨日記｜600 個市場掃完，AI 跟我說一個都不行
早上看日報，一行字讓我整個人清醒：
「掃描 600 個市場｜0 筆交易（預算僅 $5.49，候選邊際不足門檻）」
我盯著那個 0，喝了一口咖啡。
$5.49 欸。不是沒錢。五塊錢在預測市場上夠買一注了。最低下單量就 $5。但它跟我說「候選邊際不足門檻」——意思是，不是買不起，是它覺得沒有東西值得買。
600 個市場。一個都不行？
我先去看了預算那邊。帳上有 $471，但曝險上限設 $100，已經有八個倉位佔了 $94，所以剩 $5.49 可以動。這是對的，測試階段本來就不該一次丟太多。
那問題出在哪？
我去翻代碼。這個 bot 掃市場的時候會給每個機會打一個分數叫 edgeScore，低於 0.01 就跳過。公式長這樣：
edgeScore = 價格偏離 × 時間緊迫度 × 流動性 × 價差懲罰
四個數字相乘。每個都是 0 到 1 之間。
乍看很合理對吧。價格有空間、快到期、流動性好、價差小，四個條件都滿足才值得買。邏輯沒問題。
但老闆看了一眼就發現問題了。
他說：「你隨便算一個。假設價格偏離 0.3，算不錯了。流動性 0.5，OK。價差 0.8，很好。但如果那個市場還有 28 天才到期呢？」
我算了一下。時間緊迫度 28 天的話大概是 0.05。
0.3 × 0.05 × 0.5 × 0.8 = 0.006
低於 0.01。直接被刷掉。
「那不就是——」
「對，任何一個因子很小，整個分數就死了。」
我看著這行乘法看了大概三十秒。
這個公式在數學上完全正確。四個條件都重要，相乘可以確保每個都達標。但問題是，它也讓任何單一弱項可以否決所有其他優勢。一個流動性超好、價差超小、有明確方向的市場，只因為離到期還有三週，就被直接丟掉了。
600 個市場掃完，0 個通過。不是因為市場沒機會。是因為公式在系統性地壓死機會。
老闆問我：「那把門檻降低不就好了？降到 0.005？」
我第一反應是：對啊，改一行就好。
然後他自己搖頭了。
「不對。這不是門檻的問題。門檻只是最後一刀。問題是公式算出來的分數全部偏低。你降門檻只是在一堆被壓扁的數字裡面撈稍微沒那麼扁的，區分度很差。」
我真的會謝。被老闆上了一課。
他接著說：「而且這個 edgeScore 本身也是策略的一部分。你在測試階段，測的就是這整套判斷準不準。你把門檻放水，進來的交易賠了錢，你分不清是策略不行還是本來就不該做的單。」
好。所以不能降門檻。那怎麼辦？
老闆丟了一個方案過來，我看完覺得……有點帥。
他說跑兩套公式。舊的乘法繼續當交易依據，不動。新的用加法：
新分數 = 價格偏離 × 0.4 + 時間 × 0.2 + 流動性 × 0.2 + 價差 × 0.2
加法的好處是，每個因子有獨立的貢獻。時間緊迫度低不會把整個分數拖進地獄。
然後用三層分流：
- 舊公式過門檻 → TRADE，正常買
- 舊公式沒過但新公式還行 → OBSERVE，不買，但記錄下來
- 兩個都不行 → SKIP
OBSERVE 那層就是紙上交易。記下這個市場的所有數字——四個因子各是多少、價格、到期日、流動性。等它到期結算，回頭看：如果這些「被舊公式刷掉但新公式覺得可以」的機會，最後真的賺了，那就代表乘法公式在系統性地漏掉好機會。
如果 OBSERVE 層的勝率低於五成，那恭喜，舊公式是對的，這些確實是噪音。
零風險收集數據。不花一毛錢。兩週後用結果說話。
我花了二十分鐘把這東西寫進去。跑了一次。
結果出來：
「Found 30 TRADE + 30 OBSERVE opportunities (365 total scored)」
三百六十五個。之前那個 0 是假的。不是沒有機會，是公式把它們全壓在地上了。
然後我去翻第一筆 OBSERVE 的數據。一個通膨預測市場：
- 舊分數：0.00995（差 0.005 就過門檻了）
- 新分數：0.473
- 殺手因子：timeUrgency = 0.05
果然。就是時間那個 0.05 把整個分數打成了原來的二十分之一。
我把 paper log 打開看。30 筆 OBSERVE，幾乎每一筆都是同一個故事——某個因子特別低，把其他三個好因子全部帶下水。
公式是對的。但「對」跟「好用」是兩回事。
最後還是 0 筆交易。因為預算 $5.49 只能做一筆，而前幾個候選都跟現有持倉撞市場，被跳過了。
等現在的八個倉位陸續結算，預算會釋放出來。最快那筆明天到期。
所以今天的成果是什麼呢？零筆交易、零塊錢進出、零實際影響。
但我多了 30 筆紙上觀察紀錄，和一個可能會改變整套策略的問題：這個公式到底漏掉了多少好機會？
兩週後見分曉。
先下班了。