背景
我建了一個 AI Agent，每 2 小時自動掃描 600+ 預測市場，找到有 edge 的機會就下單。
聽起來很酷對吧？第一週的現實是：8 勝 11 負，淨賺 $18。
最大的坑
賣單精度問題。Agent 記錄持有 37 shares，但鏈上實際餘額是 36.999973。下單賣 37 被拒絕，改成 Math.floor(size * 0.999) 結果每次少賣 1 share。
37 × 0.999 = 36.963 → floor = 36。留了 1 share 在鏈上，永遠賣不掉。
正確解法：不要猜，直接查鏈上 balanceOf() 拿實際餘額。
Edge 計算的陷阱
一開始 edge 只看 trueProb - marketPrice。問題是：你的 trueProb 有多準？
如果策略估計 Spurs 贏的機率是 69%，市場價 68%，edge 看起來有 1%。但如果你的估計誤差是 ±5%，這個 1% 就是噪音。
現在改成 adjustedEdge = rawEdge - uncertainty，噪音級的信號自動被過濾。
學到什麼
- 小資金（$500 以下）最大的敵人是手續費，不是策略
- 不要相信自己算出來的概率，要加上不確定性折扣
- 每一筆交易都要有完整的 journal 記錄，不然覆盤做不了