gavindiaz
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- live/portfolio.py:336 — catch OverflowError alongside ValueError in _end_ts (mktime on out-of-range dates raises OverflowError on Windows; previously crashed the whole window_bets() on certain operator-resolved markets) - live/dashboard.py — open(out,'w',encoding='utf-8') so dashboard.html renders Chinese titles correctly on Windows - .gitignore — ignore session-local artifacts (PolymarketDocumentation-main/, wwf_state.json, live/portfolio.json, etc.) - Add Chinese-language docs: USAGE.md (项目使用手册), live/仪表盘说明.md, live/钱包筛选完整流程.md, 实盘配置.md
7.9 KiB
仪表盘（dashboard.html）说明文档
本文档详细说明 Polymarket Skilled Wallets 仪表盘的每一个字段、标签、颜色、操作方法。
一、这是什么
这是一个**自包含的 HTML 仪表盘（单文件，包含所有逻辑）。每次运行 python dashboard.py 时，它读取 watch_skilled.json（skill.py 输出的 71 个通过统计筛选的钱包清单，重写 dashboard.html。
打开 dashboard.html
二、顶部卡片（五个关键指标）
| 卡片 | 数值含义 | 怎么看 |
|---|---|---|
| Validated wallets | 钱包总数（当前 71 个） | 通过 z-score + FDR + OOS > 0（这是候选池大小。数字越大，这套筛选越宽松；越小越严格。 |
| Median z | 所有钱包 z-score 的中位数 | z > 3 说明整体水平不错；< 0 说明平均不认真。解读：> 3 表示中位数越高说明大多数钱包的 z 平均水平在"显著优于"大多数钱包 能够打败他们"的入场价。 |
| Median OOS z | 所有钱包的样本外 z 的中位数 | 绿色/红色表示该钱包的前半/后半数据分算出来。**这个数值为正还是为负。**绿色=正（（前半和后半一致都赢是独立都正。**最关键的筛选门。 |
| Value / longshot | （长镜头价值型钱包数量 | 价值型=偏好入场价 0.5 以下的冷门/长镜头（长期赔率区，这是 alpha 真正集中的地方。 |
| Favorite-rider | 偏好骑乘型钱包数量 | 偏好偏好买入场价 0.85 以上的热门胜率高但是（入场价>0.85，看起来胜率高，**但赔率薄，难复制（深度不够。 |
三、表格字段详解
表头列含义（从左到右
| 列 | 标签 | 说明 |
|---|---|---|
| # | 序号 | |
| Wallet | 钱包名称 / 地址 | 名字是 Polymarket profile 链接 |
| z | 主要技能 z-score | **核心指标。衡量该钱包真正打败自己买入价战胜市场价格定价能力。 z = (实际胜利数 − Σ 入场价) / σ |
| OOS z | out-of-sample z | 前半/后半时间窗口 z-score 样本外验证防过拟合。 |
| bets | 胜利/总笔数 | 胜场 / 总场数 |
| win% | 胜率 | 胜利数 / 总笔数百分比（容易被"只买热门骗你"的钱包骗，不是主要参考 |
| avg entry | 平均入场价 | 平均入场价格 |
| alpha 0.2–0.4 | 价值带占比 | 入场价 0.2–0.4 的长镜头 bet 占总笔数的百分比条图表示 |
| type | 类型标签 | Value/balanced/favorite |
四、颜色编码详解
4.1 z 列颜色
| 颜色 | z 值 | 说明 | |------|------| | 🔴 默认 | z < 6 | 一般水平 | 🟢 绿色 | 6 ≤ z < 10 | 显著优秀 | 🟣 紫色 | z ≥ 10 | 极优秀（10 |
解读： z ≈ 3 约为 1/740 概率的随机事件；z ≈ 5 约为 1/350万。z=3 是一个常见的统计显著性边界。
4.2 OOS z 列颜色
| 颜色 | OOS z 值 |
|---|---|
| 🟢 绿色 | z ≥ 5 |
| 🟡 黄色 | 3 ≤ z < 5 |
| 🔴 红色 | z < 3 |
为什么 OOS 比 z 更重要： z 高可能是过拟合的结果；OOS 高才是"同一个技巧持续存在的信号。
4.3 钱包类型标签颜色
| 标签 | 颜色 | 判断条件 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Value（价值型） | 🟢 绿色 | 平均入场价 < 0.5 | 买长镜头冷门，真正的 alpha 区 |
| Balanced（均衡型） | 🔵 蓝色 | 平均入场价 0.5–0.85 | 均衡分布 |
| Favorite-rider（骑乘型） | 🟡 黄色 | 平均入场价 ≥ 0.85 | 几乎只买热门，胜率高但赔率薄 |
五、操作指南
5.1 生成最新仪表盘
cd C:\Users\Administrator\Desktop\winning-wallet-finder\live
python dashboard.py
输出类似：
wrote C:\Users\Administrator\Desktop\winning-wallet-finder\live\dashboard.html (71 wallets)
5.2 打开仪表盘
在资源管理器中双击 dashboard.html，或：
start C:\Users\Administrator\Desktop\winning-wallet-finder\live\dashboard.html
5.3 搜索钱包
顶部搜索框输入钱包名称或地址片段。
5.4 筛选类型
下拉框：
- All archetypes — 显示全部
- Value / longshot — 只看价值型
- Balanced — 只看均衡型
- Favorite-rider — 只看骑乘型
5.5 排序方式
**Sort 下拉：
| 排序选项 | 含义 |
|---|---|
| z (skill) | 按 z-score 排序（默认，降序） |
| out-of-sample z | 按样本外 z 排序 |
| alpha-zone % | 按 0.2–0.4 带占比排序 |
| # bets | 按总下注次数排序 |
| win rate | 按胜率排序 |
点击表头也可以直接排序（再次点击同一列切换升/降序）。
5.6 查看某个钱包的最近交易
点击任意一行 → 会在该行下方展开一个详情行，显示：**
-
该钱包最近 8 笔交易（BUY/SELL + 市场 + 价格 + 实时拉取（来自 data-api.polymarket.com
-
"open profile ↗" 链接跳转到 Polymarket 官方 profile 页面
这是手动检查某个钱包"到底在玩什么"的最快方式。
六、核心指标详解
6.1 z-score（技能评分）
公式： z = (实际获胜数 − Σ 入场价) / σ
含义： 用"预期获胜数 = Σ 入场价（入场价本身就是市场对该事件胜率的估计）。如果一个钱包总是以 0.30 价格买 YES，买了 100 次，赢了 50 次，那预期赢 30 次，实际赢 50 次，z-score = (50 − 30) / sqrt(100 × 0.3 × 0.7) ≈ 4.36 → 显著高于市场预期。
**为什么不用胜率：胜率会被"只买 ¢90 热门项"钱包骗，胜率高并不是优势，但 z-score 是稳健的。
6.2 OOS z（样本外 z）
把时间切成前后两半，分别算 z-score，看是否一致。如果前半高、后半也高，说明不是过拟合。这是**最关键的筛选门。
6.3 alpha 0.2–0.4
入场价在 0.20–0.40（即 ¢20–¢40）的 bet 占总 bet 的占比百分比。这是长镜头冷门区，research 发现 research 研究发现真正的 alpha 真的集中在这里。越高说明越偏好好挖掘长镜头挖掘能力越强。
七、怎么用它挑钱包
7.1 找"好钱包的特征
| 条件 | 推荐 |
|---|---|
| z ≥ 5 | （显著优于市场 |
| OOS z ≥ 3 | （前半/后半一致 |
| alpha 0.2–0.4 高 | （买长镜头冷门的能力强 |
| （Value 类型 | （真正有 alpha 的 |
7.2 需要避开的陷阱
| 现象 | 原因 |
|---|---|
| z 高但 OOS z 负 | 前半段表现好但后半段不行，可能是运气 |
| 胜率高但 avg entry 高 | Favorite-rider 骑乘热门型 — 高胜率但赔率薄，难复制 |
| z 高但总笔数少 | 样本量小，统计不显著 |
7.3 copybot 与仪表盘的关系
copybot 当前跟踪的 5 个钱包（Kruto2027 / 0xbadaf319 / gkmgkldfmg，都是从这 71 个里面**挑选出来的。它们的信念门槛（conviction floor）也是从这些历史数据算出来的。
换句话说：**仪表盘展示的是整个候选池的全貌；copybot 只抄"这 71 个里面"他们自己真正下重注的那几笔。
八、已知限制
- **历史数据 ≠ 未来表现。这是样本内表现，真实复制会有滑点、fee、深度限制。
- **封禁风险。优势钱包可能被 Polymarket 平台限制。
- **OOS z 只是时间切分验证，不考虑市场风格切换后是否继续赢。
- **实时交易拉取失败。点击行时，如果 data-api 可能返回空（网络问题或该钱包没有近期活动）。
九、快速对照表
| 你看到的 | 实际含义 |
|---|---|
| z = 8.3 | 该钱包显著优于市场预期 |
| OOS z = 5.1 | 前半/后半都表现出一致，非过拟合 |
| bets 47/82 | 47 胜 / 82 笔已结算交易 |
| win% 57 | 57% 胜率 |
| avg entry 0.33 | 平均入场价 ¢33（长镜头冷门） |
| alpha 0.2-0.4 = 68% | 68% 的 bets 在长镜头冷门价值区（真正 alpha 区 |
| type Value | 价值型 |
*生成于 2026-07-15