原始观测
价格、涨跌、公开 RSS、发布时间与公开宏观数据。要求保留来源、采集时间和可用状态。
DATA & METHODOLOGY · UPDATED 2026-07-17
数据、规则与 AI 分层：MacroFlow 如何形成判断
原始观测是证据，确定性规则负责计算，ReelOS.AI 负责解释。任何实验性预测都必须先固定方向、时间与失效条件，再由未来真实行情结算。
四层证据模型
为了避免“看起来像数据”的内容被误认成事实，MacroFlow 将页面内容分为四层。每一层回答不同问题，也承担不同的可信度责任。
确定性派生
势能评分、事件分类、覆盖率和同步变化。相同输入必须得到相同输出。
模型辅助解读
ReelOS.AI 提炼中文摘要、影响路径、反证和观察项；它不是行情源。
外部确认
TradingView 图表、官方数据页与专业看板入口，用于用户回到原始环境独立核查。
预测实验
模型候选需经过反证审查、价格触发、固定到期和真实结算，未达门槛就保持观望。
诚实降级
上游失败时显示不可用、部分可用或最后有效时间，不更新假时间，也不补造数值。
数据来源与时效
产品刷新频率表示 MacroFlow 发起检查的频率，不代表上游一定在同一频率产生新数据。不同市场交易时段和免费数据延迟，也会影响横向比较。
| 数据 | 主要来源 | 产品检查频率 | 用途与限制 |
|---|---|---|---|
| 核心资产行情 | TradingView Scanner | 约 10 秒 | 用于当前价格、方向与交叉验证；不是交易执行价，免费数据可能延迟。 |
| 主图 K 线 | TradingView 嵌入组件 | 由组件决定 | 外部图表链路；加载受限时不影响行情快照与其他模块。 |
| 市场事件 | PANews、Odaily、CoinDesk、Cointelegraph、CryptoSlate 等公开 RSS | 约 5 分钟 | 按发布时间筛选最近 24 小时，重复叙事合并；媒体发布不等于事实确认。 |
| 事件中文解读 | ReelOS.AI / 规则降级 | 通常缓存约 30 分钟 | 提炼影响路径和观察项；保留原文入口，模型不可用时退回规则结果。 |
| 10 年实际利率 | FRED DFII10 公开数据 | 约 30–60 分钟 | 官方数据本身低频，适合作为黄金和估值压力的背景锚。 |
| DRAM 景气代理 | TrendForce 公共页面 | 约 30–60 分钟 | 仅作为存储周期代理，不等于 HBM 合同价或实时产能。 |
| 价格历史样本 | 行情快照的 5 分钟桶 | 约 5 分钟 | 用于火花线、发布后反应、实验结算与状态研究；不补造缺失历史。 |
分数不是涨跌概率
五行因子、八状态、事件相关度与模型置信度使用相同的 0–100 显示范围，但含义不同。它们分别表示当前信号强弱、规则命中程度或证据一致性，不能互相替代。
势能基础分以 50 为大致均衡点，根据一组资产的加权当前变化调整，并结合可用输入计算覆盖。多个资产方向冲突时，置信度应下降；输入缺失时，不用零值填补。
- 势能分数：描述当前输入支持某类市场力量的程度，不预测下一时段回报。
- 事件相关度：描述事件值得进入看板的程度，不是新闻真实性百分比。
- 覆盖率：表示预期输入中有多少当前可用，不等于数据质量全部合格。
- 模型置信度：表示当前证据和解读的一致性，不是赢率或仓位建议。
事件判断：稳定主线，敏捷检测变化
过去 24 小时用于形成市场主线，最近 6 小时用于观察叙事动量，最近 30 分钟用于检测新事件是否改变既有判断。重复快讯不会按条数线性放大影响。
发布后反应来自事件前后的真实行情样本，并与事件前噪声门槛比较。同期变化只用于说明市场反应是否共振，不证明新闻是唯一原因。
总体主线
独立叙事簇、宏观背景和多资产证据共同形成相对稳定的市场状态。
当前动量
判断新增信息是在升温、降温还是与既有叙事发生分化。
增量变化
状态固定为强化、削弱、反转或无显著变化，不用短窗口重新定义整个市场。
预测实验如何避免事后改口
势能实验室不是把模型文本包装成交易信号。每一份方向合同在生效前固定资产、方向、发报价、预测时长、噪声门槛、失效边界与方法版本。
Grok 分析员提出候选，独立反证角色寻找相反证据；只有真实价格持续越过噪声门槛后才确认触发。到期后按同一行情链路结算，并把错误类型保留给后续校准。
- 证据冻结：发报后不允许用后来出现的信息修改原判断。
- 价格触发：模型文字不能单独生效，必须由真实行情越过预先设定门槛。
- 固定到期：不因行情不利而无限延长时间窗口。
- 真实结算：记录命中、失效、未触发和数据不足，不只展示成功案例。
概率流与 BTC 共振模型如何分层
概率流读取预测市场的官方市场、买卖报价、最近成交、概率历史和结算时间。优先使用买卖中间价；盘口过宽或样本不足时降低质量等级。概率表示该市场合约的定价，不是 MacroFlow 对事件的保证。
BTC 多周期共振实验读取 TradingView Scanner 的会话涨跌、Perf.W 与 Perf.1M。它以 BTC 为锚，将美元、利率、科技、VIX 和加密 Beta 的典型同向或反向关系离散为确认、背离与中性；黄金和原油仅作情境因子。
- 来源分开：未来事件概率来自预测市场；资产表现来自行情扫描器；AI 不生成这两类原始数值。
- 含义分开：概率流描述未来事件定价，共振模型描述当前跨资产结构，方向实验才进入固定时限的可结算预测。
- 质量可见：盘口质量、标的覆盖、周期字段和缺失项在前端展示；数据不足时停止输出方向状态。
- 关系有边界：共振模型使用研究先验，不把典型相关关系伪装成实时因果或稳定统计规律。
发布、复核与纠错原则
MacroFlow 的研究页面由 ReelOS.ai Research 整理与维护。涉及指标定义和统计结论时，优先引用指标管理方、中央银行、国际组织或原始研究，不用 AI 文本替代来源。
页面显示发布日期与更新时间。若官方口径、研究证据或产品方法发生实质变化，正文、结构化数据和 sitemap 的更新时间应同步更新；历史判断不因结果不利而删除。
- 事实复核：可核验事实回到原始来源，媒体报道与模型解读必须清楚分层。
- 方法复核：分数、阈值和实验结算以公开方法为准，变更时保留版本边界。
- 及时纠错：确认错误后修正正文并更新日期，不用静默改写掩盖原结论。
- 公开反馈：数据、来源或页面问题可通过 MacroFlow Issues 提交核查线索。