PolySwarm：面向预测市场交易与延迟套利的多智能体大语言模型框架
人工智能
2026-04-07 v1 计算与语言
多智能体系统
交易与市场微观结构
摘要
本文提出了 PolySwarm，一种 novel 的多智能体大语言模型（LLM）框架，用于去中心化平台如 Polymarket 上的实时预测市场交易和延迟套利。PolySwarm 在 50 个多样化的 LLM 角色中部署 swarm，同时评估二元结果市场，通过置信度加权的贝叶斯组合聚合 individual 概率估计与 market-implied 概率，并应用四分之一-Kelly 仓位 sizing 进行风险控制执行。系统集成了基于克隆-莫尔 (KL) 发散和 Jensen-Shannon (JS) 发散的信息论市场分析引擎，用于检测跨市场效率不足和negation对误报。一个延迟套利模块利用 stale Polymarket 价格，通过 log-normal 定价模型推导出 CEX-implied 概率，并在人类反应时间窗口内执行交易。我们提供了完整的架构描述、实现细节以及使用 Brier 分数、校准分析和 log-loss 指标对齐 benchmark 人类超forecaster 表现的评估方法。我们进一步讨论了包括 agent 池中的幻觉、规模化计算成本、监管暴露以及反馈环路风险等开放挑战，并概述了五个优先研究方向。实验结果表明，swarm 聚合在 Polymarket 预测任务中在概率校准方面始终优于 single-model baseline。
引用
@article{arxiv.2604.03888,
title = {PolySwarm: A Multi-Agent Large Language Model Framework for Prediction Market Trading and Latency Arbitrage},
author = {Rajat M. Barot and Arjun S. Borkhatariya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.03888},
year = {2026}
}
备注
13 pages, 3 figures, 3 tables