Empirical Evaluation of Deadline-Resolved Information Leakage on Documented Polymarket Insider Cases

以下は、論文「文書化された Polymarket 内部者取引事例における期限解決型情報漏洩の経験的評価」の詳細な技術的サマリーです。

1. 問題定義

分散型予測市場（例：Polymarket）は、特に「期限解決型」契約（例：「イベント X は日付 Y までに発生するか？」）において、内部者取引の疑いに関する重要な証拠を蓄積しています。 companion となる方法論論文で**情報漏洩スコア（ILS）**とその期限解決型拡張版（ILS$_{dl}$）が導入されましたが、このフレームワークは現実世界の事例におけるエンドツーエンドの経験的検証を欠いていました。

対処された主な課題は以下の通りです：

• アンカーの質： 従来の ILS 計算はしばしば代理アンカー（例：$T_{resolve} - 1$時間）に依存しており、市場価格が「イベントは解決前に発生しない」という公衆の信念により崩壊した場合、イベント前の情報フローを捉え損ないます。
• データギャップ： 正確な計算には、イベント時刻（$T_{event}$）の回復、市場開設からの連続的なオーダーブック（CLOB）価格データ、および取引ごとのウォレット履歴が必要です。
• 方法論的厳密性： 観測された価格変動が、真正なインサイダー取引を表すのか、単なる市場の誤価格付けや解決基準の不確実性を表すのかを判断することです。

2. 方法論

本論文は、ForesightFlow Insider Cases (FFIC) インベントリから2026 年米イラン紛争クラスターを対象に、Deadline-ILS (ILS$_{dl}$) フレームワークをエンドツーエンドで実装しました。

核心的な定義

• ILS$_{dl}$ 数式：
  $$ILS_{dl}(M) = \frac{\Delta_{pre}^{dl}}{\Delta_{total}^{dl}} = \frac{p(T_{event}^-) - p(T_{open})}{p_{T_{resolve}} - p(T_{open})}$$
  ここで、$p(T_{event}^-)$ は公開イベントの 1 分前の価格、$p_{T_{resolve}}$ は最終解決価格です。
• スコープ条件： このスコアは、$|\Delta_{total}| \geq \epsilon$（市場が著しく変動した）、市場が 0.5 付近で開設されている（端数効果チェック）、および結果がアンカーのオフセットに対して頑健である場合にのみ有効です。
• $T_{event}$ 回復： ウェブ検索ツールを備えたティア 3 の LLM（Claude Haiku 4.5）が、基盤となるイベントの最初の公開発生時刻を回復し、$\geq 3$ の独立したニュースソースと相互検証します。
• ハザード率推定： フレームワークは、イベントまでの時間分布が指数分布 $S(\tau) = \exp(-\lambda\tau)$ を仮定します。ハザード率 $\lambda$ は、特定のカテゴリ（軍事、企業、規制）に対して最尤推定（MLE）を用いて適合されます。

評価パイプライン

1. ハザード率適合： カテゴリごとに 20 の解決済み市場を用いて、カテゴリ別の $\lambda$ を推定します。
2. 単一事例計算： 適用可能な最大の市場（「4 月 30 日までに米軍がイランに侵攻する」）にパイプラインを適用します。
3. クロスマーケットウォレット分析： 相関する契約間のウォレットの重複を分析し、調整を検出します。
4. 方法論的洗練： スケーリングを妨げるインフラと分類のギャップを特定します。

3. 主要な貢献

• 初のエンドツーエンド経験的検証： 本論文は、ILS$_{dl}$ フレームワークを理論的定義から、文書化された内部者取引クラスターへの定量的応用へと移行させました。
• アンカー感応性の実証： 記事から導出された $T_{event}$ を使用することは、解決にアンカーされた代理変数とは根本的に異なり（かつより正確な）シグナルをもたらすことを経験的に証明しました。
• ハザード率の特性評価： 予測市場におけるイベントまでの時間分布の初の実証的推定値を提供し、軍事/地政学的イベントと規制イベントを区別しました。
• インフラギャップの特定： イベント前の協調を検出するための主なボトルネックとして、連続的な取引ごとのデータ収集の欠如を明示的に特定しました。

4. 主要な結果

A. ハザード率推定

本研究は、3 つのカテゴリに対して指数分布を適合させました（可能な限りカテゴリあたりサンプルサイズ $n=20$）：

• 軍事/地政学： 適切な適合（$KS\ p=0.609$）。半減期：2.3 日。中央値のリードタイム：2.2 日。
• 企業開示： 暫定的に適切な適合（$n=5$、$KS\ p=0.616$）。半減期：4.5 日。
• 規制決定： 却下（$KS\ p=0.013$）。分布は二峰性であり、短期発表市場と長期審議市場が混在しています。このカテゴリはモデルを使用する前にサブカテゴリ化が必要です。

B. 単一事例分析：「4 月 30 日までに米軍がイランに侵攻する」

これは、4 つの要件（回復された $T_{event}$、正の $\tau$、CLOB カバレッジ、有効な $\Delta_{total}$）をすべて満たしたクラスター内の唯一の市場でした。

• 市場の文脈： 価格 $p=0.25$ で開設され、0.46 でピークに達しましたが、解決前日（4 月 8 日）にはほぼゼロまで崩壊し、その後 4 月 9 日にYESで解決しました。
• ILS$_{dl}$ 比較：
  • 記事由来アンカー（$T_{event}$ = 4 月 3 日）： $ILS_{dl} = \mathbf{+0.113}$。軽度の前もっての買い（総変動の約 11% がイベント前に発生）を示唆。
  • 従来の代理変数（$T_{resolve} - 1$h）： $ILS_{dl} = \mathbf{-0.331}$。価格が結果に逆に動いたことを示唆。
  • 重要性： 代理変数は、イベント前の情報フローではなく、イベントが発生しないという市場の信念の崩壊を捉えてしまったため失敗しました。値は0.444異なり、ゼロの反対側に位置しています。
• ドリフト分析： 短窓バリアント（30 分、2 時間）は正確にゼロであり、最後の瞬間の「インサイダー急騰」を排除しました。シグナルは集中した急騰ではなく、軽度で早期のドリフトでした。

C. クロスマーケットウォレット分析

• データ制限： 利用可能な取引履歴は、解決決済ウィンドウ（4 月 8 日～11 日）のみをカバーしており、イベント前の期間は含まれていませんでした。
• 発見： 332 のウォレットが主要なイランクラスター市場の両方で活動していました。上位のウォレットは 17 万ドルから 197 万ドルの間で取引していました。
• 解釈： データがイベント後であるため、このシグナルは決済アービトラージ（解決結果に基づく取引）を表しており、イベント前のインサイダー協調ではありません。データギャップのため、この方法論では現在「典型的な」内部者取引のシグネチャを検出できません。

5. 意義と今後の課題

必要な方法論的洗練

評価により、この方法論をスケーリングするための 5 つの重要な制約が浮き彫りになりました：

1. 正の-$\tau$ 要件： 市場はイベント発生前に開設されている必要があります（$T_{event} > T_{open}$）。イベント開始後に作成された期間市場は対象外です。
2. 規制サブカテゴリ化： 二峰性のハザード分布を修正するため、規制市場を「発表」と「正式な審議」に分割する必要があります。
3. サンプル拡大： 企業開示のサンプル（$n=5$）は、安定したハザード推定には小さすぎます。
4. 連続 CLOB 収集： 現在のインフラは、インデックス化のレイテンシにより関連市場の 82% を見逃しています。$T_{open}$ からの連続収集が必要です。
5. 連続取引ごとの収集： 協調を検出するためには、システムは決済データだけでなく、市場開設からの個別取引を捕捉する必要があります。

結論

本論文は方法論的な概念実証として機能します。正確なイベント時刻を使用する場合、Deadline-ILS 拡張版が代理変数のアーティファクトからシグナルを成功裏に区別することを示しています。ただし、イベント前の取引履歴にアクセスできない現状では、内部者取引の全人口レベルの評価を妨げています。著者らは、将来の大規模検出を可能にするために、連続データパイプラインの構築と分類体系の洗練に焦点を当てた「作業プログラム」を提案しています。

データ利用可能性： FFIC インベントリと 911,237 の Polymarket 市場の解決タイプ分類は、オープンデータセットとして GitHub で公開されています。