LSE论文研究多智能体强化学习预测市场做市
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LSE论文研究多智能体强化学习预测市场做市
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AI 综述
伦敦政治经济学院（LSE）硕士研究Skander Lejmi发布论文，研究利用合作多智能体强化学习在Polymarket预测市场进行做市。该论文是ICAIF 2026 AI-Driven Market Microstructure研讨会录用论文的扩展版。研究者将策略分解为报价者与风险管理者，使用JaxMARL-HFT框架及417个真实市场数据，采用IPPO算法并引入订单流信息。 研究指出预测市场订单簿稀疏带来逆向选择、延迟回报及L2数据无法识别单笔订单等挑战。实验显示该方案显著优于重训基线，但各配置仅使用单种子训练，且当前配置在留出市场的平均组合价值仍为负。
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最新进展10月20日 12:00
利用合作多智能体强化学习在 Polymarket 预测市场进行做市报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv · ML利用合作多智能体强化学习在 Polymarket 预测市场进行做市
研究者针对 Polymarket 预测市场设计合作多智能体强化学习做市策略，将策略分解为报价者与风险管理者。 使用 JaxMARL-HFT 框架和 417 个真实市场数据进行训练，引入订单流与订单簿信息，并采用 IPPO 算法。 该方案显著优于重训基线，但当前配置在留出市场的平均组合价值仍为负。
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