如何人工智慧代理重塑預測市場中的套利

預測市場在理論上彙聚人類判斷，但它們某些持續的交易機會可能最終會被比任何人都更快的系統所捕捉。

套利機會可能表現為短暫的錯誤定價，從臨時未能總和為100%的結果，到市場對新資訊反應的短暫延遲。

Edge & Node的首席執行官Rodrigo Coelho表示，機器人已經在每秒掃描數百個市場，這一角色越來越與更高級的AI驅動代理重疊。

“捕捉這些機會需要監控成千上萬的市場並幾乎立即執行交易，這就是為什麼它們主要由自動化系統主導，”Coelho告訴Cointelegraph。

這使得預測市場成為為了利用短暫定價差而構建的AI驅動系統的自然下一步。

_AI代理可以針對預測市場中的短暫差距。來源：_Rohan Paul

預測市場中的套利機制

比特幣和加密貨幣的價格最近表現不佳，BitMine的Tom Lee將當前的情緒稱為“小型加密冬季”。與此同時，預測市場已經成為用戶可以賭博以獲利的場所，與更廣泛的經濟條件無關。

預測市場的興起也出現了Coelho所稱的“延遲套利”這樣的機會，這依賴於太狹窄的人類無法手動針對的短暫窗口。他告訴Cointelegraph：

“如果事件發生和市場更新之間有幾秒的延遲，機器人會掃描並對正確的結果下注。在那個窗口內，他們有100%的保證獲勝。”

最近的一項研究發現，Polymarket經常出現定價不一致，允許交易者構建套利頭寸。這些機會既出現在單個市場內，概率未能總和為100%，也出現在相關市場的定價不一致中。研究人員估計，約有4000萬美元已從這些低效中提取出來。

_學術研究人員在國際金融科技進步會議上展示他們的研究結果。來源：_CyLab/YouTube

預測市場仍然處於初期階段，但它們的技術也在不斷改善。例如，Polymarket最近引入了接受者費用以提高交易成本。結果並不會立即確定，使這些策略的可靠性降低，並且不一定總是獲利。

AI代理可能會放大市場操縱風險

除了套利，AI代理可能會越來越多地接管預測市場的活動，這引發了擔憂，即自動化系統可能會重複人類所見的相同行為。畢竟，它們是基於人類活動進行訓練的。

Coelho指出，大型玩家可以通過在一側下注來影響結果，而更高級的代理可以在規模上利用類似的動態。

“如果你手中有一大筆資金，而市場較薄，你可以在一側下注並影響市場，就像我們在選舉中看到的某位法國人對唐納德·特朗普獲勝下注了大約[$45百萬]，”他說。

根據Dune Analytics的數據，Polymarket的未平倉合約在2024年10月和11月初的美國選舉期間達到最高。經歷了一次急劇的初步下降後，它的受歡迎程度持續上升，政治成為最受歡迎的主題，其次是體育和加密。

_Polymarket的未平倉合約接近2024年選舉水平。來源：_datadashboards/Dune Analytics

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Edge & Node的工程師Pranav Maheshwari表示，AI代理與預測市場的快速進步使這些風險變得更加迫切，並呼籲設置防護措施。

“到目前為止，AI代理具有中等能力，我們給予它們很多權限。憑藉這種中等能力，它們已經開始自主行動，”Maheshwari告訴Cointelegraph。

“但在未來，AI代理將具有非常高的能力。當它的能力與人類相當時，你必須限制它們的權限。”

從執行機器人到AI驅動系統

交易本身正在發生變化，因為自動化從簡單的執行機器人轉向更高級的AI輔助系統，能夠即時識別和採取行動。

目前用於利用市場低效的系統仍然主要基於規則，但其背後的工具正在演變。

LayerLens的首席執行官Archie Chaudhury表示，大多數零售參與者並未直接使用AI代理，而是依賴像ChatGPT或Gemini這樣的聊天機器人界面進行研究，而更高級的用戶則開始嘗試自動化。

“我們中的一些人僅使用像Claude Code這樣的編程代理來創建自動化的機器人或算法以執行交易，而其他人則更進一步，使用像OpenClaw這樣的自主工具來實現交易和其他政策的自動執行，”他告訴Cointelegraph。

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隨著零售交易者的AI素養提高，代理可以擴大以前僅限於機構的策略的可及性，根據Chaudhury的說法。然而，這並不消除競爭，大型機構已經在使用AI，儘管並不總是公開。

他補充說，現有的大型語言模型架構非常適合解釋結構化的金融數據，這可能降低構建以前需要專業定量專業知識的交易系統的技術門檻。

相同的動態在加密市場中已經顯示出來，套利越來越依賴自動化而非人類判斷。隨著這些系統的發展，優勢正在向執行速度轉移。依賴AI和自動化的人擁有明顯的優勢，而那些不這樣做的人則沒有。

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