多智能体强化学习预测市场做市研究发布

研究者Skander Lejmi发布面向Polymarket预测市场订单簿的合作多智能体强化学习做市研究论文，基于JaxMARL-HFT框架，在417个真实市场上训练做市模型，将做市智能体拆分为报价员与风险管理员，采用循环独立近端策略优化结合RNN策略完成训练。 测试显示，改进后的单智能体做市模型报价频率更高、样本外损失更小，但所有模型在样本外评估中均未实现正的平均组合价值，且每种配置仅完成单种子训练。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。