論文の概要: Unlocking the Forecasting Economy: A Suite of Datasets for the Full Lifecycle of Prediction Market: [Experiments \& Analysis]
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20421v1
- Date: Wed, 22 Apr 2026 10:39:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-23 15:36:11.088192
- Title: Unlocking the Forecasting Economy: A Suite of Datasets for the Full Lifecycle of Prediction Market: [Experiments \& Analysis]
- Title（参考訳）: 予測経済を解き放つ:予測市場の完全なライフサイクルのためのデータセットの集合: [実験 \&分析]
- Authors: Huaiyu Jia, Luofeng Zhou, Wentao Zhang, Lin William Cong, Siguang Li, Shuo Sun,
- Abstract要約: 我々は,Polymarket上に構築された分散予測市場のライフサイクル全体を対象とした,最初の継続的なデータセットスイートを提示する。
データセットは2020年10月から2026年3月までで、770万以上のマーケット記録、9億3300万以上のフィリング記録、200万近いオラクルイベントで構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.785792463472497
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prediction markets are markets for trading claims on future events, such as presidential elections, and their prices provide continuously updated signals of collective beliefs. In decentralized platforms such as Polymarket, the market lifecycle spans market creation, token registration, trading, oracle interaction, dispute, and final settlement, yet the corresponding data are fragmented across heterogeneous off-chain and on-chain sources. We present the first continuously maintained dataset suite for the full lifecycle of decentralized prediction markets, built on Polymarket. To address the challenges of large-scale cross-source integration, incomplete linkage, and continuous synchronization, we build a unified relational data system that integrates three canonical layers: market metadata, fill-level trading records, and oracle-resolution events, through identifier resolution, on-chain recovery, and incremental updates. The resulting dataset spans October 2020 to March 2026 and comprises more than 770 thousand market records, over 943 million fill records, and nearly 2 million oracle events. We describe the data model, collection pipeline, and consistency mechanisms that make the dataset reproducible and extensible, and we demonstrate its utility through descriptive analyses of market activity and two downstream case studies: NBA outcome calibration and CPI expectation reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 予測市場は、大統領選挙のような将来の出来事に関するトレーディング・クレームの市場であり、その価格が集合的信念を継続的に更新している。
Polymarketのような分散プラットフォームでは、市場ライフサイクルは市場創出、トークン登録、取引、オラクルの相互作用、紛争、最終解決にまたがるが、対応するデータは異質なオフチェーンとオンチェーンのソースで断片化される。
我々は,Polymarket上に構築された分散予測市場のライフサイクル全体を対象とした,最初の継続的なデータセットスイートを提示する。
大規模なクロスソース統合、不完全なリンケージ、継続的な同期といった課題に対処するため、市場メタデータ、フルレベルのトレーディングレコード、オラクルの解決イベント、識別子解決、オンチェーンリカバリ、インクリメンタルアップデートという3つの標準レイヤを統合した統合リレーショナルデータシステムを構築しました。
データセットは2020年10月から2026年3月までで、770万以上のマーケット記録、9億3300万以上のフィリング記録、200万近いオラクルイベントで構成されている。
本稿では,データセットを再現可能かつ拡張可能なデータモデル,コレクションパイプライン,一貫性機構について述べるとともに,市場活動の記述的分析と2つのダウンストリームケーススタディ(NBA結果校正とCPI予測再構成)を通じてその有用性を実証する。
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