# Umsetzungsplan: AI-Bewertung der Auflösequalität (C-S4)

> Stand: 2026-07-11
> Ziel: Ein LLM (via OpenRouter) bewertet je Markt das RESOLUTION-Risiko (subjektive
> Auflösequellen, Regeltext-Fallen, UMA-Dispute-Muster). Die Bewertung wird beim
> Markt-Import in der DB gespeichert und dient als Entry-Gate — zuerst im
> ResolutionFarming, perspektivisch auch im Copytrading.
> Einordnung: Core-Baustein (beide Module profitieren), kein eigenes Strategiemodul.

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## 1. Abgrenzung (wichtig für die Umsetzung)

Das LLM prognostiziert NICHT den Markt-Ausgang. Es beantwortet ausschließlich:
**„Wie sauber/objektiv wird dieser Markt aufgelöst werden?"** — Input ist der
Regeltext, nicht das Weltgeschehen. Das hält die Aufgabe eng, billig und testbar.

## 2. Architektur

### 2.1 Core-Service `IMarketRiskRater` (PolyTrader.Core)

```csharp
public interface IMarketRiskRater
{
    /// Liefert die (ggf. gecachte) Bewertung; null wenn (noch) keine vorliegt.
    Task<MarketRiskRating?> GetOrRateAsync(MarketData market, CancellationToken ct);
}

public class MarketRiskRating          // Tabelle core_market_risk_ratings
{
    public string ConditionId { get; set; }        // PK — Regeltexte ändern sich nicht → dauerhaft cachebar
    public int Score { get; set; }                 // 0–100 (100 = völlig objektiv auflösbar)
    public string Flags { get; set; }              // CSV: SUBJECTIVE_SOURCE, DEADLINE_AMBIGUITY,
                                                   // MENTIONS_TYPE, DISPUTE_PATTERN, MISSING_RULES
    public string Reason { get; set; }             // Einzeiler-Begründung des Modells
    public string Model { get; set; }              // verwendetes Modell (Nachvollziehbarkeit)
    public DateTime RatedAt { get; set; }
}
```

### 2.2 `OpenRouterClient` (Core, dünn)

- HTTP-Client gegen https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions, API-Key aus
  appsettings (`OpenRouter:ApiKey`, gitignoriert wie andere Secrets).
- **Modellwahl:** günstiges Modell reicht (Haiku-Klasse, z. B.
  `anthropic/claude-haiku-4.5` via OpenRouter; Modell-ID als Setting, nicht
  hartkodieren). Kosten je Markt: Bruchteile eines Cents; mit Cache je ConditionId
  einmalig pro Markt.
- **Structured Output:** Antwort als JSON erzwingen (Schema im Prompt + JSON-Mode);
  bei Parse-Fehler 1 Retry, danach „kein Rating" (fail-closed, siehe 3.3).
- Timeout kurz (~15 s), Fehler loggen, NIE den aufrufenden Scanner blockieren.

### 2.3 Prompt (Kern, bei Umsetzung feinjustieren)

Input je Markt: `Question`, `Description`/Resolution-Kriterien (Gamma-API liefert
den Regeltext am Markt-Objekt — Feld bei Umsetzung verifizieren), Kategorie, EndDate.

Bewertungsauftrag an das Modell (sinngemäß):
1. Gibt es eine EINDEUTIGE, öffentlich prüfbare Auflösequelle (offizielles
   Endergebnis, behördliche Zahl, On-Chain-Fakt)? 
2. Sind Randfälle geregelt (Verschiebung, Abbruch, Unentschieden, Definitionsfragen
   wie „offiziell angekündigt")?
3. Ähnelt der Markt bekannten Streit-Mustern (Mentions-/„sagt X"-Märkte, vage
   Deadlines, Definitions-Ambiguität, mehrdeutige Quellen)?
Output: `{ "score": 0-100, "flags": [...], "reason": "…" }`.

## 3. Integration

### 3.1 Wann wird bewertet?

Beim Markt-Import bzw. beim ersten Kontakt: Der **RF-Scanner** ruft
`GetOrRateAsync` für jeden Kandidaten auf, der alle billigen Filter passiert hat
(NACH Preisband/Kategorie/Fenster, VOR dem Accept — kein LLM-Call für offensichtliche
Rejects). Cache macht Wiederholungs-Scans kostenlos.

### 3.2 Entry-Gate im ResolutionFarming

Neue `RfSettings`:
- `MinResolutionScore` (Default 70): Kandidaten mit Score darunter → Reject mit
  Grund `"AI-Resolution-Score {score} < {min}: {reason}"` (landet wie alle Rejects
  in rf_candidates → die Kalibrierung kann später prüfen, ob das Gate Geld spart!).
- `RequireRating` (Default true): fail-closed-Schalter (siehe 3.3).

### 3.3 Fail-Closed-Regeln (Sicherheitskern)

1. Kein Rating verfügbar (API down, Parse-Fehler, kein Regeltext) → Kandidat gilt
   als riskant und wird abgelehnt — AUSSER die Kategorie steht auf einer
   Objektiv-Whitelist (Default: Sports-Endergebnisse), dann Durchlass mit Log.
2. Das Rating **ersetzt die harte Blacklist nicht**: bekannte Giftmuster
   (Mentions-Märkte etc.) bleiben in `BlacklistCsv` hart geblockt. Das LLM ist die
   zweite Verteidigungslinie für den Long Tail, nicht die erste.
3. **Post-Mortem-Pflicht:** Jeder real erlebte Dispute → Muster in Blacklist/Prompt
   aufnehmen. Dafür Flag-Feld in rf_closed_trades (`ResolutionDisputed`) vorsehen.

### 3.4 Copytrading (zweiter Schritt, optional)

Gleicher Service: Vor einem BUY den Score prüfen; unter Schwelle → Trade
verwerfen mit TradeReasoning-Log. Als Per-Account-Setting (`MinResolutionScore`,
0 = aus), Default zunächst AUS, um das Copy-Verhalten nicht zu verändern, bis der
Rater validiert ist.

## 4. Validierung VOR dem Scharfschalten (Pflicht-Phase)

1. **Retrospektiv-Test:** ~15–20 öffentlich bekannte, umstrittene UMA-Resolutions
   (Recherche-Aufgabe: bekannte Dispute-Fälle) + ~30 unstrittig aufgelöste
   Vergleichsmärkte durch den Rater schicken. Messen: erwischt er die Streitfälle
   (niedriger Score), ohne die sauberen zu blockieren?
2. **Akzeptanz:** ≥ 80 % der Streitfälle unter der Schwelle, ≤ 10 % der sauberen
   fälschlich blockiert. Sonst Prompt/Schwelle iterieren.
3. Ergebnisse als Testdaten einfrieren (Golden-File-Test, läuft ohne API gegen
   gespeicherte Antworten — kein LLM-Call in der CI).

## 5. Phasen

| Phase | Inhalt | Akzeptanz |
|---|---|---|
| AR-1 | OpenRouterClient + IMarketRiskRater + Tabelle/Migration + Unit-Tests (Parsing, Fail-Closed) | Build grün; Rater liefert für einen Beispiel-Regeltext strukturiertes Rating |
| AR-2 | Retrospektiv-Validierung (4.) | Akzeptanzquoten erreicht, dokumentiert |
| AR-3 | RF-Integration (3.1/3.2/3.3) + UI-Spalte (Score in Kandidaten-Tab) | Rejects mit AI-Grund sichtbar; Kalibrierung kann Gate-Wirkung auswerten |
| AR-4 | Copytrading-Integration (3.4), Default aus | Setting vorhanden, dokumentiert |

## 6. Leitplanken

- API-Key nie committen; Kosten-Deckel (max. Ratings/Tag als Setting, Default 500).
- Der Rater beeinflusst NIE Exits, nur Entries (keine Panik-Verkäufe durch LLM).
- Score/Reason immer mitloggen — Entscheidungen müssen im Log nachvollziehbar sein.
