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Kalshi Quant Researchは、CFTC規制のイベント契約取引所であるKalshiのための系統的取引リサーチフレームワークです。小規模なトレーディングファームのように3層構造で構成されています。40以上の非同期執行エンジン群（コンバージェンス、アービトラージ、スナイパー、メイカー・クオーター）、決済済み約定を監査して資本を再配分する証拠ゲート型リスクガバナー、シャドウブックを運用する機械学習リサーチ層です。中核となるルールは、実取引ごとの期待値に関するブートストラップ信頼区間が、実際に決済された結果に基づいてゼロを上回ることを確認するまで、いかなる戦略も実資金に触れないというものです。 このプロジェクトには、550万以上の市場をカバーする3.7GBの決済結果データレイク、市場のアウトオブサンプルBrierスコアを上回ることを条件としたウォークフォワード学習、MLモデルとLLMアナリストの両方による決済スコア付き予測が含まれます。エンジニアリング面のハイライトとしては、RSA-PSS署名付き注文発注、全注文の共通チョークポイントにおけるキルスイッチ、サブプロセス分離、約58,000行のPythonにわたる1,400以上のテストがあります。 このリポジトリは、誠実なリサーチ記録として提示されています。正式にテストされた10のエッジ仮説のうち、9つは測定された理由とともに否定され、1つ（後期イベントコンバージェンス）だけが実取引まで生き残りました。このシステムはまだ利益を上げていません。117の決済済み市場で手数料控除後-20.72ドルであり、稼働中のエンジンは+4.66ドル、停止された実験は-25.38ドルです。ML層はまだ実取引の席を獲得していません。実運用エッジ戦略のコードと本番エンジンフリートは非公開です。