論文の概要: Beyond Forecasting: The Belief-to-Trade Layer in Prediction-Market Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03015v1
- Date: Fri, 03 Jul 2026 06:49:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.498168
- Title: Beyond Forecasting: The Belief-to-Trade Layer in Prediction-Market Agents
- Title(参考訳): 予測を超越する:予測市場エージェントの信頼層
- Abstract要約: 我々は、私たちの知る限り、予測市場のための最初の自律的取引代理店であるRaven-Agentを提案する。
我々のアーキテクチャは、テストされたすべてのポリシーの中で唯一肯定的なリターンと、唯一肯定的なリスク調整されたリターンを達成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.594727504558221
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Forecasting future events has attracted growing attention as a testbed for general-purpose AI. A natural way to ground this evaluation is let the models trade in the prediction markets. Trading, however, requires more than forecasting. Moreover, recent benchmarks report a substantial gap between calibrated probability scores and the trading results. We propose Raven-Agent, to the best of our knowledge, the first autonomous trading agent for prediction markets. On a controlled replay over an archived decision set, our architecture achieves the only positive return and the only positive risk-adjusted return among all tested policies. We have released our code in https://github.com/Alchemist-X/predict-raven .
- Abstract(参考訳): 将来のイベントを予測することは、汎用AIのテストベッドとして注目を集めている。
この評価の土台となる自然な方法は、予測市場でモデルを取引させることだ。
しかし、取引には予測以上のものが必要だ。
さらに、最近のベンチマークでは、キャリブレーションされた確率スコアとトレーディング結果の間にかなりのギャップがあることが報告されている。
我々は、私たちの知る限り、予測市場のための最初の自律的取引代理店であるRaven-Agentを提案する。
アーカイブされた決定セットに対する制御されたリプレイにおいて、我々のアーキテクチャは、テストされたすべてのポリシーの中で、唯一の正のリターンと唯一の正のリスク調整リターンを達成する。
コードをhttps://github.com/Alchemist-X/predict-raven でリリースしました。
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