AIエージェントが予測市場におけるアービトラージをどのように再構築できるか

予測市場は理論的には人間の判断を集約しますが、いくつかの一貫した取引機会は、どんな人間よりも速く動くシステムによって捕らえられる可能性があります。

アービトラージの機会は、一時的に合計が100%にならない結果から、マーケットが新しい情報に反応するのが遅れる短い間隔として現れることがあります。

Edge & NodeのCEO、ロドリゴ・コエーリョは、ボットが毎秒数百の市場をスキャンしていると述べ、この役割はますます高度なAI駆動のエージェントと重なってきていると言います。

「これらの機会を捕らえるには、数千の市場を監視し、ほぼ瞬時に取引を実行する必要があります。だからこそ、自動化されたシステムが大半を占めているのです」とコエーリョはCointelegraphに語りました。

そのため、予測市場は人間の入力なしに短命の価格ギャップを利用するために構築されたAI駆動システムにとって自然な次のステップとなります。

_AIエージェントは、予測市場の短いギャップを狙うことができます。出典: _ロハン・ポール

予測市場におけるアービトラージメカニクス

ビットコインと暗号通貨の価格は最近あまり良くなく、BitMineのトム・リーは現在のセンチメントを「ミニクリプトウィンター」と呼んでいます。一方、予測市場はユーザーが広範な経済状況に依存せずに利益を得るために賭けることができる場所として登場しました。

予測市場の台頭は、コエーリョが「レイテンシーアービトラージ」と呼ぶような、短すぎて人間が手動で狙えない窓に依存する機会ももたらしています。彼はCointelegraphに次のように語りました。

「イベントが発生し、マーケットが更新されるまでに数秒の遅延がある場合、ボットはそれをスキャンして正しい結果に賭けます。その間は100%の勝利が保証されます。」

最近の研究では、Polymarketが頻繁に価格の不一致を示し、トレーダーがアービトラージポジションを構築できることがわかりました。これらの機会は、確率が100%に合計されない個々の市場内や、価格が不一致な関連市場間で発生します。研究者たちは、これらの非効率性から約4000万ドルが引き出されたと推定しています。

_学術研究者たちが国際金融技術向上会議で成果を発表しています。出典: _CyLab/YouTube

予測市場はまだ初期段階ですが、その技術も向上しています。例えば、Polymarketは最近、取引コストを増加させるためにテイカーフィーを導入しました。結果はすぐに確定されず、これらの戦略はあまり信頼性がなく、必ずしも利益を上げるわけではありません。

AIエージェントは市場操作のリスクを増幅させる可能性がある

アービトラージの他に、AIエージェントは予測市場での活動をますます引き継ぐ可能性があり、自動化システムが人間から見られる同様の行動を再現する懸念が高まっています。結局、彼らは人間の活動で訓練されています。

コエーリョは、大口のプレイヤーが一方に大きな賭けをすることで結果に影響を与えられること、そしてより高度なエージェントが同様のダイナミクスをスケールで利用できる可能性があることを指摘しました。

「もし大きな資金があり、市場が薄い場合、一方に賭けることで市場を揺さぶることができます。フランスのある男性がドナルド・トランプの勝利に4500万ドルを賭けたときのように」と彼は言いました。

Polymarketのオープンインタレストは2024年の米国選挙の際に最も高く、Dune Analyticsのデータによると、急激な初期の減少の後、人気が急上昇し、政治が最も人気のあるトピックとなり、その後スポーツと暗号が続いています。

_Polymarketのオープンインタレストは2024年の選挙レベルに近づいています。出典: _datadashboards/Dune Analytics

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Edge & Nodeのエンジニア、プラナヴ・マヘシュワリは、予測市場と共にAIエージェントの急速な進歩がこうしたリスクをより緊急にしていると述べ、ガードレールの必要性を訴えました。

「これまで、AIエージェントは中程度の能力を持ち、多くの権限を与えています。この中程度の能力で、彼らはすでに自律的に行動し始めています」とマヘシュワリはCointelegraphに語りました。

「しかし将来的には、AIエージェントは非常に高い能力を持つようになります。人間と同じくらいの能力を持った場合、その権限を制限する必要があります。」

実行ボットからAI駆動システムへ

取引自体は変化を遂げており、オートメーションが単純な実行ボットから、リアルタイムで機会を特定し行動する高度なAI支援システムへと移行しています。

現在、市場の非効率性を利用するために使用されているシステムは依然として主にルールベースですが、それらの背後にあるツールは進化しています。

LayerLensのCEO、アーチー・チャウドリは、ほとんどの小売参加者はAIエージェントを直接使用しておらず、代わりにChatGPTやGeminiのようなチャットボットインターフェースを利用してリサーチを行っていると述べ、より高度なユーザーは自動化を試み始めていると語りました。

「私たちの中には、取引を実行するための自動ボットやアルゴリズムを作成するためにClaude Codeのようなコーディングエージェントを単に使用する者もいれば、他の者は一歩進めてOpenClawのような自律型ツールを使用して、取引や他のポリシーの自動実行を可能にしています」と彼はCointelegraphに語りました。

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小売トレーダーの間でAIリテラシーが高まるにつれて、エージェントは以前は機関に限定されていた戦略へのアクセスを広げる可能性があるとチャウドリは述べました。しかし、これは競争を排除するわけではなく、大手機関もすでにAIを使用していますが、必ずしも公にされているわけではありません。

彼は、既存の大規模言語モデルアーキテクチャが構造化された金融データの解釈に適しており、以前は専門的な数量的専門知識を必要とした取引システムの構築に向けた技術的な障壁を下げる可能性があると付け加えました。

同じダイナミクスはすでに暗号市場でも見られ、アービトラージはますます人間の判断ではなく自動化に依存しています。これらのシステムが進化するにつれて、優位性は実行スピードにシフトしています。AIと自動化に依存する者は、そうでない者に対して明確な優位性を持っています。

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