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Codex

Marchés prédictifs

Automatisation de la recherche

Wands

Codex construit l'outil de marché. MCPlato exploite le bureau de recherche.

Guide pratique Codex vs MCPlato pour la recherche sur marchés prédictifs : briefings récurrents, modèles locaux, journaux de décision, Wands et revue humaine.

Publié le 2026-07-09

La recherche sur les marchés prédictifs paraît simple vue de l'extérieur : trouver un marché, lire un prix, puis le comparer à votre propre point de vue. En pratique, le travail est plus désordonné. Un marché météo peut dépendre d'une mise à jour officielle de prévision. Un marché macro peut bouger autour d'une publication programmée. Un marché sportif ou politique peut réagir à une source arrivée pendant que vous étiez loin du bureau de recherche. Votre modèle local peut être en désaccord avec le marché, mais ce désaccord n'est utile que si vous savez quelle version des données, quel horodatage de source et quelles hypothèses l'ont produit.

C'est pourquoi la question intéressante n'est pas : "L'IA peut-elle prédire les marchés ?" Elle ne devrait pas l'être. Les prix des marchés prédictifs sont des probabilités implicites du marché, pas des certitudes. Un prix peut être un signal utile des attentes collectives, mais ce n'est pas un fait sur l'avenir, ni une recommandation.

La meilleure question est opérationnelle : qui maintient la boucle de recherche en marche ?

Codex est une réponse naturelle quand il faut construire la machinerie : connecteurs API, parseurs, notebooks, tests, tableaux de bord, scripts de nettoyage de données et revue de pull requests. MCPlato est une réponse naturelle quand il faut exploiter le bureau de recherche autour de cette machinerie : briefings planifiés, contexte d'espace de travail local, livraison ClawMode, revue avec permissions, journaux de décision et Wands. MCPlato n'est pas un robot de trading et ne donne pas de conseil en investissement. Le modèle utile est la productivité de recherche, pas l'exécution automatisée d'ordres.

La couche manquante est le bureau de recherche

Un workflow sérieux de marché prédictif est une boucle :

Surveiller des marchés sélectionnés et des sources externes.
Traduire le mouvement des prix en probabilité implicite du marché.
Comparer cette probabilité avec les changements de sources, les modèles locaux et les hypothèses précédentes.
Envoyer un bref mémo ou une alerte avec liens et horodatages.
Demander à l'humain quoi examiner, enregistrer ou ignorer.
Préserver la trace de décision.
Revoir les résultats et améliorer le workflow.

Codex peut aider à ingénier de nombreuses parties de cette boucle. Il peut travailler dans un dépôt, exécuter des commandes, maintenir du code, revoir des PR et automatiser du travail projet récurrent. La documentation publique de Codex décrit aussi le travail de données et de rapports, les surfaces de navigateur et d'utilisation d'ordinateur, ainsi que les automatisations. La comparaison équitable n'est donc pas "Codex ne peut pas faire de tâches planifiées" ou "Codex ne fait qu'écrire du code".

La différence tient à la forme du produit. Codex est le plus fort lorsque le centre de gravité est une base de code. MCPlato est conçu comme un Desktop AI Engine et un collègue IA dans un espace de travail local-first : fichiers, navigateur, documents, tâches planifiées, canaux ClawMode, permissions, Skills/Distill et Wands. Si Codex est l'endroit où le workflow est construit, MCPlato est l'endroit où le workflow continue de tourner.

Workflow dessiné à la main depuis des sources publiques et des instantanés de marché vers un briefing MCPlato planifié, un journal de décision et un artefact Wand.

Figure : une boucle de recherche sur marchés prédictifs n'est pas un seul prompt. C'est la surveillance des sources, la revue du modèle, la capture de décision humaine et des artefacts réutilisables.

Codex vs MCPlato pour la recherche sur marchés prédictifs

Besoin du workflow	Où Codex s'insère mieux	Où MCPlato s'insère mieux	Comment les utiliser ensemble
Connecteurs marché, météo ou macro	Construire des clients API, normaliser les données, écrire des tests, documenter la configuration, revoir les PR.	Exécuter le connecteur selon un planning et combiner les sorties avec des notes locales.	Codex construit le connecteur ; MCPlato exécute le briefing quotidien.
Modèles locaux et notebooks	Refactorer le code du modèle, ajouter des smoke tests, améliorer la reproductibilité, générer des graphiques.	Exécuter la revue récurrente du modèle, capturer les horodatages et enregistrer les notes localement.	Codex maintient le modèle ; MCPlato compare la sortie à la probabilité implicite du marché.
Alertes	Implémenter les seuils, le polling, les clients WebSocket et les contrôles de fiabilité.	Livrer des alertes contextualisées par IM et demander ce que l'humain veut faire ensuite.	Codex construit le moniteur ; MCPlato transforme les alertes en choix de revue.
Enregistrements de décision	Créer des modèles, scripts de scoring ou utilitaires d'analyse.	Ajouter des journaux de décision liés aux sources et maintenir une trace de recherche locale.	Codex améliore l'outillage de journal ; MCPlato maintient l'habitude.
Rapports et artefacts	Générer des scripts d'aide, des graphiques et des exports de données.	Transformer le travail répété en Wands par étapes avec portes de revue et exports.	Codex améliore les composants ; MCPlato exploite le cycle de vie de l'artefact.
Permissions et revue	Utiliser sandbox et politiques d'approbation autour du travail de développement.	Demander avant les changements sensibles d'espace de travail et garder l'utilisateur dans la boucle via les canaux.	Les deux exigent une revue humaine ; aucun ne doit être présenté comme auto-trader.

Comparaison équilibrée de deux établis : Codex avec code de connecteur, tests et revue PR ; MCPlato avec plannings, notes locales, livraison IM, permissions et Wands.

Figure : le workflow le plus solide n'est pas adversarial. Codex construit et maintient la couche d'ingénierie ; MCPlato exploite la couche de recherche récurrente.

Scénario 1 : briefing quotidien météo vers marché

Les marchés sensibles à la météo sont un bon exemple, car le cycle des sources est externe. Prévisions, alertes actives, observations et données de grille peuvent changer avant que l'utilisateur n'ouvre un tableau de bord. Le travail de recherche n'est pas de prendre une décision financière. Il consiste à demander : qu'est-ce qui a changé depuis hier, quels marchés surveillés peuvent être affectés et quelles hypothèses devraient être revues ?

Codex peut construire un connecteur National Weather Service, parser la réponse et tester les cas limites. MCPlato peut exécuter la vérification du matin, comparer la mise à jour au briefing enregistré de la veille, envoyer un message ClawMode concis et stocker la note dans l'espace de travail local.

Every weekday at 7:00 AM, prepare a weather-to-market research brief for the markets in ./watchlists/weather-markets.csv.

Use public weather sources first, including NWS forecasts and active alerts when available. Compare the latest source changes with yesterday's brief in ./research/weather-briefs/.

Output:
1. Markets to watch today
2. What changed since yesterday
3. Source links and timestamps
4. Assumptions that became stronger or weaker
5. Questions I should review manually

Send the summary to my Feishu channel and save a markdown copy locally.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

Scénario 2 : exécution et revue du modèle local

Beaucoup d'utilisateurs orientés quant disposent déjà d'un notebook ou d'un script. Le point faible n'est pas toujours le modèle ; c'est la discipline opérationnelle autour du modèle. Quand a-t-il tourné ? Quel fichier d'entrée a-t-il utilisé ? Quel prix de marché a été comparé ? La probabilité implicite du marché différait-elle parce que le modèle était périmé, parce que le marché avait bougé ou parce qu'une hypothèse avait changé ?

Codex est très adapté à l'amélioration du dépôt de modèle. MCPlato est très adapté à l'exécution de la revue récurrente et à la production d'une note liée aux sources.

Run the model notebook in ./models/event-probability/ and compare the output with the latest market-implied probabilities for the markets listed in ./watchlists/core-events.csv.

Create a review note with:
- model probability
- market-implied probability
- difference
- input data timestamp
- model version or git commit
- likely reason for any large gap
- whether the gap is caused by stale data, model assumptions, or market movement

Save the note to ./research/model-reviews/ and ask me before changing any workflow files.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

Scénario 3 : de l'alerte au journal de décision

Une alerte qui dit seulement "la probabilité a bougé" ne suffit souvent pas. Une alerte utile explique ce qui a changé, quelle source ou quel instantané de marché a changé, quelles hypothèses sont affectées et ce que l'humain peut faire ensuite. Les options devraient être des actions de recherche : enregistrer une décision, planifier une revérification ou ignorer l'alerte.

C'est ici que la couche d'exploitation de l'espace de travail personnel de MCPlato compte. ClawMode peut livrer l'alerte là où l'utilisateur travaille déjà, tandis que l'espace de travail local conserve le journal de décision et le contexte des sources.

Carte de journal de décision dessinée à la main avec horodatage, lien source, hypothèses affectées, note d'incertitude et choix de revue humaine.

Figure : une alerte de marché devient utile lorsqu'elle inclut du contexte, de l'incertitude et une trace de décision revue par l'humain.

Monitor the markets in ./watchlists/alerts.csv during my working hours. If a market-implied probability moves by more than 8 percentage points, or if an official source updates, send me an alert.

For each alert, include:
1. What changed
2. Which source changed
3. The affected assumptions
4. A short uncertainty note
5. Three options: Record decision, Schedule recheck, Ignore

If I choose Record decision, append my note and the source snapshot to ./research/decision-log.md.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

Scénario 4 : de la recherche à l'artefact Wand

Un processus de recherche répété finit par devenir trop important pour rester dispersé entre chats, CSV, tableaux de bord et sorties de notebooks. Il lui faut des étapes, des portes de revue et des exports. C'est le cas d'usage de Wand : transformer un workflow récurrent en artefact visible qui peut être inspecté, orienté, approuvé, repris et exporté.

Codex peut garder les scripts en bon état. MCPlato peut coordonner le cycle de vie de l'artefact.

Create a Wand for my weekly prediction-market research review.

The Wand should have stages:
1. Align markets and scope
2. Collect market data and external sources
3. Run my local model
4. Generate charts and a written brief
5. Check every factual claim has a source
6. Export a PDF and update the decision log

Start by asking me for the watchlist file and the output folder. Keep the artifact reviewable at every stage.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

Scénario 5 : moniteur de publication macro

Les marchés macro dépendent de publications planifiées, de révisions et de mises à jour officielles. Un moniteur utile n'a pas besoin d'inventer une prévision. Il doit savoir quelle publication a changé, à quel instantané précédent la comparer et quels événements surveillés peuvent mériter une revue manuelle.

Les données de publications et de séries de type FRED rendent cela concret. Codex peut construire le code d'ingestion et de validation. MCPlato peut exécuter le moniteur planifié, mettre à jour les artefacts locaux et notifier l'utilisateur.

Set up a recurring macro-event monitor for the FRED releases and market watchlist in ./watchlists/macro-events.csv.

On each run:
- check upcoming and newly updated economic releases
- identify which watched markets may be affected
- compare the new data with the previous saved snapshot
- update ./research/macro-dashboard.wand if needed
- send a concise briefing to Slack

Ask me before changing the watchlist, model assumptions, or Wand structure.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

Scénario 6 : postmortem hebdomadaire

La partie la plus précieuse d'un workflow de recherche peut arriver après l'événement. Un postmortem peut demander : quelles alertes étaient utiles, lesquelles étaient du bruit, quelles hypothèses ont changé, où le modèle local a divergé de la probabilité implicite du marché et que faut-il améliorer la semaine prochaine ?

Cela ne promet pas de meilleurs rendements ni une meilleure précision. Cela crée une habitude de recherche vérifiable. La revue de probabilité de type Brier et les journaux de décision sont utiles parce qu'ils gardent l'attention sur la calibration, les hypothèses et le biais rétrospectif plutôt que sur de simples récits de "vrai ou faux".

Every Friday afternoon, create a postmortem from this week's market briefs, alerts, model reviews, and decision log.

Summarize:
1. Which assumptions changed
2. Which alerts were useful or noisy
3. Where my model disagreed with market-implied probabilities
4. What I learned after outcomes or new sources arrived
5. What to change in next week's watchlist, model, prompt, or Wand

Save the report locally and ask me before making any workflow changes.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

Le passage de relais qui renforce les deux outils

Le workflow pratique est simple :

Utiliser Codex pour construire ou réparer le connecteur, le notebook, le parseur, le tableau de bord ou la suite de tests.
Placer l'outil fiable dans un dossier de projet local avec un README clair et un smoke test.
Demander à MCPlato d'exécuter le workflow selon un planning, de le combiner avec des notes locales, d'envoyer un briefing et de préserver la trace de recherche.
Quand le workflow casse, demander à MCPlato de résumer l'échec et de préparer une issue précise pour Codex.
Garder l'humain comme décideur.

I used Codex to build the connector in ./tools/market-monitor. Review the README, run the smallest smoke test, and then schedule it as a daily MCPlato briefing.

If tests fail, summarize the failure and prepare a clear issue for Codex to fix. If tests pass, create a scheduled task that runs the connector, updates ./research/latest-brief.md, and sends the result to my IM channel.

Ask me before editing the connector, changing credentials, or modifying the scheduled task.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

C'est l'enjeu de la comparaison Codex vs MCPlato. Codex est excellent lorsque la sortie doit être du code, un diff, un test, une PR ou un dépôt maintenu. MCPlato est convaincant lorsque la sortie doit être une routine d'espace de travail récurrente et revue par l'humain : briefing du matin, alerte avec contexte, note de revue de modèle, journal de décision, Wand ou postmortem hebdomadaire.

Pour le travail de type marché prédictif, cette distinction compte. Le prix de marché n'est pas une certitude. L'assistant IA n'est pas un conseiller financier. L'objectif n'est pas d'automatiser le jugement jusqu'à le faire disparaître. L'objectif est de rendre le processus de recherche plus répétable, lié aux sources et vérifiable, afin que l'humain puisse prendre des décisions mieux documentées sans prétendre que le système connaît l'avenir.