[論文レビュー] Semantic Non-Fungibility and Violations of the Law of One Price in Prediction Markets

Jonas Gebele, Florian Matthes|arXiv (Cornell University)|Jan 5, 2026

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ひとこと要約

要約: 論文は意味的整合性フレームワークを開発し、予測市場イベント間のプラットフォーム横断の同等性とサブセット関係を特定する。意味的非代替性がプラットフォーム間の価格差と裁定機会を生むことを示す。

ABSTRACT

Prediction markets are designed to aggregate dispersed information about future events, yet today's ecosystem is fragmented across heterogeneous operator-run platforms and blockchain-based protocols that independently list economically identical events. In the absence of a shared notion of event identity, liquidity fails to pool across venues, arbitrage becomes capital-intensive or unenforceable, and prices systematically violate the Law of One Price. As a result, market prices reflect platform-local beliefs rather than a single, globally aggregated probability, undermining the core information-aggregation function of prediction markets. We address this gap by introducing a semantic alignment framework that makes cross-platform event identity explicit through joint analysis of natural-language descriptions, resolution semantics, and temporal scope. Applying this framework, we construct the first human-validated, cross-platform dataset of aligned prediction markets, covering over 100 000 events across ten major venues from 2018 to 2025. Using this dataset, we show that roughly 6% of all events are concurrently listed across platforms and that semantically equivalent markets exhibit persistent execution-aware price deviations of 2-4% on average, even in highly liquid and information-rich settings. These mispricings give rise to persistent cross-platform arbitrage opportunities driven by structural frictions rather than informational disagreement. Overall, our results demonstrate that semantic non-fungibility is a fundamental barrier to price convergence, and that resolving event identity is a prerequisite for prediction markets to aggregate information at a global scale.

研究の動機と目的

• 予測市場プラットフォーム間の意味的断片化の問題を動機づけ、正式化する。
• 会場間で意味的に同値またはサブセット関連の市場を識別するスケーラブルな枠組みを開発する。
• 人間の検証を伴うクロスプラットフォームの整列予測市場イベントデータセットを構築する。
• 意味的非代替性に起因するクロスプラットフォームの価格乖離を定量化し、裁定機会を特徴づける。

提案手法

• 実行摩擦を組み込んだ統一的な二値権利モデルとパリティ制約を定義する。
• 構造的フィルタリング、埋め込みベースの検索、LLMによる論理検証を組み合わせた意味的一致パイプラインを開発し、イベントの同値性とサブセット関係を推定する。
• 各市場をアトミックな結果空間Ω上の解像関数r_mで表し、YES領域f(m)を定義する。
• 市場内・市場間・プラットフォーム横断の裁定機会を特定するためにクロスプラットフォームのパリティ条件を用いる。
• Ωのプラットフォーム横断分割を構築・分析し、プラットフォーム間の負リスク裁定を特定する。
• 人間による注釈でパイプラインを評価し、段階的再現率と偽陽性率を報告する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異種の予測市場プラットフォーム間で意味的に同等またはサブセット関連の市場を信頼性高く識別するにはどうすればよいか。
• RQ2 現在の予測市場エコシステムにおけるクロスプラットフォームの意味的断片化の程度はどの程度か。
• RQ3 意味的非代替性はプラットフォーム間の価格差と裁定機会にどのように寄与するか。
• RQ4 予測市場におけるイベント同一性のエコシステム規模の分析を可能にするデータセットと方法論は何か。

主な発見

• 102,275件超のイベントのうち約6%がプラットフォーム間で意味的にリンクされており、総イベント日数の約10%を占める。
• 意味的に同等の市場は、流動的な設定でも実行を考慮した価格乖離を平均2–4%示す。
• クロスプラットフォームの裁定は情報的不一致ではなく構造的摩擦に起因する。
• 著者は1,501の同値類、1,645のサブセット関連イベント集合、1,123の負リスク構築を市場横断で構築している。
• 埋め込みベースの検索は上位20近傍の中で検証された同値性およびサブセット関係の99.9%を捉え、LLMによる検証は高精度を提供する。
• データセットには10プラットフォーム以上の10万を超えるユニークイベントが含まれ、公開公開予定である。