論文の概要: Price Interpretability of Prediction Markets: A Convergence Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08913v1
- Date: Wed, 18 May 2022 13:15:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-19 14:04:01.574257
- Title: Price Interpretability of Prediction Markets: A Convergence Analysis
- Title（参考訳）: 予測市場の価格解釈可能性:収束分析
- Authors: Dian Yu, Jianjun Gao, Weiping Wu, Zizhuo Wang
- Abstract要約: 制限価格が、異なる市場モデルに対するエージェントの信念の幾何学的平均に収束することを示す。
双曲的絶対リスク回避(HARA)ユーティリティに基づく市場においては、制限価格もまたエージェント信念のリスク調整された重み付きパワー平均であることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.088228150632448
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prediction markets are long known for prediction accuracy. However, there is
still a lack of systematic understanding of how prediction markets aggregate
information and why they work so well. This work proposes a multivariate
utility (MU)-based mechanism that unifies several existing prediction
market-making schemes. Based on this mechanism, we derive convergence results
for markets with myopic, risk-averse traders who repeatedly interact with the
market maker. We show that the resulting limiting wealth distribution lies on
the Pareto efficient frontier defined by all market participants' utilities.
With the help of this result, we establish both analytical and numerical
results for the limiting price for different market models. We show that the
limiting price converges to the geometric mean of agents' beliefs for
exponential utility-based markets. For risk measure-based markets, we construct
a risk measure family that meets the convergence requirements and show that the
limiting price can converge to a weighted power mean of agent beliefs. For
markets based on hyperbolic absolute risk aversion (HARA) utilities, we show
that the limiting price is also a risk-adjusted weighted power mean of agent
beliefs, even though the trading order will affect the aggregation weights. We
further propose an approximation scheme for the limiting price under the HARA
utility family. We show through numerical experiments that our approximation
scheme works well in predicting the convergent prices.
- Abstract（参考訳）: 予測市場は予測精度で知られている。
しかし、予測市場が情報をどのように集約するか、なぜこれほどうまく機能するのかについては、体系的な理解が不足している。
本研究は,既存の市場形成スキームを統一する多変量ユーティリティ(MU)に基づくメカニズムを提案する。
このメカニズムに基づき、市場メーカと繰り返し対話するリスク回避トレーダーの妙に富んだ市場での収束結果を導出する。
その結果,すべての市場参加者の公益事業が定義したパレート効率のよいフロンティアに富の分配の限界があることが示されている。
この結果の助けを借りて、異なる市場モデルに対する制限価格に関する解析的および数値的な結果を確立する。
指数的ユーティリティベース市場に対するエージェントの信念の幾何学的平均に制限価格が収束することを示す。
リスク尺度に基づく市場においては,コンバージェンス要件を満たしたリスク尺度ファミリを構築し,制限価格がエージェント信念の重み付け電力平均に収束可能であることを示す。
双曲的絶対リスク回避(HARA)ユーティリティに基づく市場においては,取引順序が集約重みに影響を与えるとしても,制限価格がエージェント信念のリスク調整された重み付きパワー平均であることが示されている。
さらに,原ユーティリティファミリーの下での限界価格の近似スキームを提案する。
数値実験により,近似法が収束価格の予測に有効であることを示す。
関連論文リスト
- A Multi-agent Market Model Can Explain the Impact of AI Traders in Financial Markets -- A New Microfoundations of GARCH model [3.655221783356311]
本稿では,ノイズトレーダー,基本トレーダー,AIトレーダーの3種類のエージェントを組み込んだマルチエージェント市場モデルを提案する。
我々は,このモデルをマルチエージェントシミュレーションにより検証し,金融市場のスタイル化された事実を再現する能力を確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-19T07:14:13Z) - A Network Simulation of OTC Markets with Multiple Agents [3.8944986367855963]
我々は、取引が市場メーカによってのみ仲介される、オーバー・ザ・カウンタ(OTC)金融市場をシミュレートするための新しいアプローチを提案する。
本稿では,ネットワークモデルを用いて市場構造が価格変動に与える影響について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T20:45:00Z) - RAGIC: Risk-Aware Generative Adversarial Model for Stock Interval
Construction [4.059196561157555]
既存の予測アプローチの多くは、効果的な意思決定に必要な深さを欠いて、単一ポイントの予測に焦点を当てている。
本稿では,不確実性をより効果的に定量化するために,ストック間隔予測のためのシーケンス生成を導入するRAGICを提案する。
RAGICのジェネレータには、情報投資家のリスク認識をキャプチャするリスクモジュールと、歴史的価格動向と季節性を考慮した時間モジュールが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T15:34:07Z) - Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in
Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。
多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。
深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。
本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-18T16:21:15Z) - Joint Latent Topic Discovery and Expectation Modeling for Financial
Markets [45.758436505779386]
金融市場分析のための画期的な枠組みを提示する。
このアプローチは、投資家の期待を共同でモデル化し、潜伏する株価関係を自動的に掘り下げる最初の方法だ。
私たちのモデルは年率10%を超えるリターンを継続的に達成します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-01T01:36:51Z) - Finding Regularized Competitive Equilibria of Heterogeneous Agent
Macroeconomic Models with Reinforcement Learning [151.03738099494765]
労働市場に参入する世帯や企業を無限に数える異種エージェントマクロ経済モデルについて検討する。
本稿では,モデルの正規化競争均衡を求めるデータ駆動強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-24T17:16:27Z) - Parity in Markets -- Methods, Costs, and Consequences [109.5267969644294]
我々は、市場デザイナーがフィッシャー市場の税や補助金を使って、市場均衡の結果が一定の制約内に収まることを確実にする方法を示します。
我々は、既存の文献で提案されている様々な公正性制約を市場ケースに適用し、その制約から誰が利益を得るか、誰を失うかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-05T22:27:44Z) - Quantum computational finance: martingale asset pricing for incomplete
markets [69.73491758935712]
金融の価格問題に様々な量子技術を適用することができることを示す。
従来の研究と異なる3つの方法について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T09:22:01Z) - Deep Q-Learning Market Makers in a Multi-Agent Simulated Stock Market [58.720142291102135]
本稿では,エージェント・ベースの観点から,これらのマーケット・メーカーの戦略に関する研究に焦点をあてる。
模擬株式市場における知的市場マーカー作成のための強化学習(Reinforcement Learning, RL)の適用を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-08T14:55:21Z) - Design and Analysis of a Synthetic Prediction Market using Dynamic
Convex Sets [9.519772465536882]
本稿では,凸半代数集合のsgmoid変換を用いてエージェント購入論理を定義する合成予測市場を提案する。
その結果、合成予測市場は、入力データの集合上に定義された二元関数を任意に近似することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-05T21:11:13Z) - Empirical Study of Market Impact Conditional on Order-Flow Imbalance [0.0]
署名された注文フローに対して,注文フローの不均衡の増加に伴い,価格への影響は線形に増大することを示す。
さらに,注文フローにサインされた市場への影響を予測するために,機械学習アルゴリズムを実装した。
この結果から,機械学習モデルを用いて財務変数を推定できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-17T14:58:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。