적응형 완전 수정 프랭크-울프 알고리즘과 브레그만 투영을 결합한 새로운 응용이 폴리마켓과 같은 예측 시장에서 차익거래 기회를 최적화하고 있습니다. 이러한 시장은 선거 확률과 같은 이벤트 결과에 가격을 매기며, 가격이 불일치할 때 차익거래 봇은 이러한 차이를 이용해 무위험 이익을 얻을 수 있습니다. 프랭크-울프 알고리즘은 경사 하강법과 유사하지만 제약된 환경에 적합하며 복잡한 계산을 피하면서 베팅을 조정할 최적 방향을 반복적으로 선택합니다. 완전 수정 측면은 각 반복에서 이전 모든 단계를 최적화하여 수렴 속도를 높입니다. 적응형 기능은 진행 상황에 따라 단계 크기를 동적으로 조정하여 속도를 향상시킵니다. 브레그만 투영은 확률의 합이 1이 되도록 하는 등 시장에 적합한 거리 개념을 사용해 베팅을 유효한 공간으로 지능적으로 투영합니다. 이 조합은 봇이 대규모 시장에서 최적의 거래를 효율적으로 계산하여 자동으로 이익을 추출할 수 있게 합니다.