予測市場シミュレーションのための戦略の学習と進化

抄録

予測市場は、選挙などの未来のある事象を証券化し、その結果に基づいて配当が行われる市場である。参加者は対象について様々な情報から結果を予測し、利益をあげるように取引を行う。この結果として定まった株価は、全員の予測を統合したものと考えることができ、精度の高い予測が可能であることで注目されている。一方でそのメカニズムや影響を与える要因についての学術的な研究・分析はあまり行われていない。本研究では、予測市場を分析するためのエージェントベースのシミュレーションを提供することを大目的とし、それを構成する合理的な取引エージェントの戦略を強化学習と共進化の二つのアプローチによって求めることを目指す。