Agentic AI 在预测市场聚类与关系发现中的应用

研究提出层级智能体归约（HAR）管道，结合 LLM 推理构建可检查的跨事件关系图，并评估其与市场价格的对齐程度。 基于 8 个月 Kalshi 目录及 30.3 million 笔交易数据，HAR 管道在完全样本及留一法下，其识别出的关系显示比匹配对照具有更高的显著 Pearson 价格变化相关性，且中等或高强度关系表现更佳。