Vera 研究发布了一项覆盖超过 20 万条新闻与预测市场配对的分析结果，时间范围从 2026 年 4 月 22 日到 6 月 30 日，匹配了 3,000 多个预测市场。该研究的核心发现是：在价格变动之前，AI 工具 Vera 预先排序并标记的新闻，推动市场波动的概率远高于被其搁置的新闻。
在静止的市场中，被标记的新闻有约 23% 的概率推动价格至少变动 2 美分，而被搁置的新闻这一比例仅为约 8%，相当于前者的三分之一。在全市场范围内，被标记新闻的命中率约 35%，而被搁置的新闻为 13%，差距约 21 个百分点。
更重要的是，命中率随工具置信度上升。在 Vera 标记为“值得关注”的新闻中，约 33% 最终推动了市场波动；而在最高置信度的“交易”级别中，这一比例达到约 43%。
研究还排除了机械性偏差。即使同时控制市场类别、赔率极端程度和市场运动状态，被标记新闻的命中率仍比被搁置新闻高出约 9 个百分点。这一差距远高于此前预设的有效门槛。
关于时效性，研究指出，标记新闻与未标记新闻达到最大波动的时间相近（84 分钟对 86 分钟），表明更强的信号并未带来更快的市场反应。
Vera 的排序基于新闻到达时的预读评分，而非事后结果。研究验证了该标签可由 Vera 的新闻前评分重建，准确率超过 99.9%，且存储数据不包含任何价格结果字段，排除了“事后评分”的偏差。
最后，研究强调所有数字均为反应频率，而非回报或准确率。数据中的两项缺陷已被修复，并指向相反方向，一定程度上相互抵消，所有结论依然成立。
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