arXiv cs.MA· Russlan Ramdowar·· 6 天前AI 评分23
当 AI 顾问意见一致时：区分预测风险与预测可靠性
When AI Advisors Agree: Distinguishing Forecast Risk from Forecast Reliability
AI 导读
研究基于 iPulse AI 四个生产批次中 232 项资产的 928 份一季度预测，将十种历史 Gemini 配置归入七个投资框架，并与后续市场结果比对。最低分歧四分位的平均绝对收益误差为 10.31 个百分点，最高分歧四分位升至 21.05，但"价格不变"预测的误差也从 9.89 升至 21.15。
正文 · AI 翻译
摘要：如果七位 AI 顾问给出相似的预测，我们是否应该更信任它们？一致性可能表明存在有用的共享证据，但也可能反映该资产本身就更易于预测。我们利用 iPulse AI 四个生产批次中针对 232 项资产的 928 份已完成的第一季度预测来考察这一区别。十个历史 Gemini 配置被归入七种投资框架；其存档预测与后续市场结果进行比较，而不生成新报告。平均绝对收益误差从最低分歧四分位数的 10.31 个百分点上升到最高分歧四分位数的 21.05。然而，预测价格不变也显示出几乎相同的上升，从 9.89 到 21.15。在考虑可见资产风险后，分歧与额外预测误差之间的关系仍未得到解释。保留历史波动率最低的四分之一预测所产生的误差低于保留分歧最小的四分之一预测：7.97 对 10.31 个百分点。关于方向的一致性表现不同。当七个框架中至少有六个方向一致时，方向准确率更高，但收益幅度误差也更大。这些结果区分了常被合并为一个置信度分数的三个问题：资产的风险有多大、顾问们是否对其方向一致，以及他们预测其收益的精确程度。对于这个历史委员会而言，一致性在特定方面具有信息量；它并不是预测可靠性的通用证明。
| 评论： | 16 页，8 幅图，5 张表。研究工件：此 https URL。代码和文档：此 https URL |
| 主题： | 多智能体系统 (cs.MA) |
| 引用为： | arXiv:2610.13431 [cs.MA] |
| （或 arXiv:2610.13431v1 [cs.MA] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.13431 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Russlan Ramdowar [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 9 日星期五 11:34:07 UTC（152 KB）
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