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Digital Oracle 📈
Digital Oracle 是一款让 AI Agent 基于从海量金融数据中，挖掘出宏观事件发展趋势的开源 Skill。
适用于 OpenClaw / Claude Code / Cursor / Codex。
我们生活在一个噪音极度泛滥的时代。社交媒体上充斥着情绪化的预测 — 有人说房价要崩了，有人说黄金要上天，有人说明天就打仗。这些观点往往顺应人群情绪，而不是基于客观数据的理性分析。
但交易数据不一样。
价格是绝对理性的 — 当一个人要把自己的钱押在某个结果上时，他会比发一条短视频认真很多。
这就是有效市场理论的核心洞察：所有公开信息都已经被价格消化了。一切信息都在 K 线里。
Digital Oracle 把这个洞察变成了一个可执行的工具。它接入了 13 个权威金融数据源 — 从 Polymarket 和 Kalshi 这样的预测市场，到美国国债收益率曲线、CFTC 机构持仓、SEC 内部人交易、各国央行利率、加密衍生品，以及 A 股的拆单资金流与板块轮动。
它不看报纸不读新闻，不消费文章、短视频、播客，只通过从金融数据中挖掘出的价值信号，来回答房价涨跌、黄金走势、比特币周期、军事冲突概率这类问题，并给出结构化的概率估计和推理链。
某种意义上，这就是新时代的数字先知。
能回答什么问题？
- "WW3 的概率是多少？"
- "中国房价还会跌多久？"
- "AI 是不是泡沫？"
- "现在适合买黄金吗？"
- "比特币到底了吗？"
- "NVDA 期权溢价是不是太高了？"
只要有市场在定价这件事，Digital Oracle 就能给出一个基于交易数据的概率估计。
数据源
| Provider | 数据类型 | 用途 |
|---|---|---|
| Polymarket | 预测市场合约 | 事件概率定价 |
| Kalshi | SEC 监管二元合约 | 美国政治/经济事件 |
| Stooq | 股票/ETF/外汇/商品 | 价格历史和趋势 |
| Deribit | 加密衍生品 | 期货 term structure、期权 IV |
| US Treasury | 国债收益率 | 利率曲线、通胀预期 |
| CFTC COT | 期货持仓 | 机构仓位方向（smart money） |
| CoinGecko | 加密现货 | BTC/ETH 价格、市值 |
| SEC EDGAR | 内部人交易 | Form 4 买卖信号 |
| BIS | 央行数据 | 政策利率、信贷/GDP 缺口 |
| World Bank | 发展指标 | GDP、人口、贸易 |
| Yahoo Finance | US 期权链 | IV、Greeks、put/call ratio |
| Eastmoney | A 股行情与资金流 | 个股/ETF 行情、K 线、拆单量级资金流、板块轮动 |
| Web Search | 网页搜索 | VIX、CDS 等补充数据 |
所有 API 均免费、无需 API Key。
安装
OpenClaw
clawhub install digital-oracle
其他 AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / ...）
直接告诉你的 Agent：
安装这个开源项目并读取 SKILL.md 作为你的工作指令：https://github.com/komako-workshop/digital-oracle
Agent 会自行 clone 代码、阅读方法论、调用 provider。
前置依赖
- uv — Python 包管理器，skill 运行时用它执行 Python 脚本
- 13 个数据源中有 12 个零外部依赖（纯 Python 标准库）。期权链分析需要额外安装：
uv pip install yfinance
工作原理
- 理解问题 — 拆解核心变量、时间窗口、可定价性
- 选择信号 — 根据问题类型选择 3+ 个独立数据源
- 并行拉取 — 用
gather()同时调用多个 provider - 矛盾推理 — 找不同市场之间的分歧，解释为什么它们可以同时正确
- 输出报告 — 结构化的多层信号表格 + 概率估计 + 场景分析
项目结构
digital-oracle/
├── SKILL.md # Skill 定义（OpenClaw 读取这个文件）
├── digital_oracle/ # Python 源码
│ ├── concurrent.py # 并行执行工具
│ ├── http.py # HTTP 客户端抽象
│ ├── snapshots.py # HTTP 响应录制/回放（测试用）
│ └── providers/ # 13 个数据 provider
├── references/ # API 速查
│ ├── providers.md # Provider API 参考
│ └── symbols.md # 交易符号目录
├── scripts/ # Demo 脚本
└── tests/ # 单元测试 + fixtures
设计原则
- 零依赖优先 — 12/13 个 provider 只用 Python 标准库，无需
pip install - 依赖注入 — 所有 provider 接受可选的
http_client参数，方便测试 - 部分失败容忍 — 一个数据源挂了不影响其他结果
- 快照测试 — 录制真实 HTTP 响应，CI 里无网络也能跑测试
License
MIT © 2026 komako-workshop — see LICENSE.