Vera 研究發布了一項覆蓋超過 20 萬條新聞與預測市場配對的分析結果，時間範圍從 2026 年 4 月 22 日到 6 月 30 日，匹配了 3,000 多個預測市場。該研究的核心發現是：在價格變動之前，AI 工具 Vera 預先排序並標記的新聞，推動市場波動的機率遠高於被其擱置的新聞。
在靜止的市場中，被標記的新聞有約 23% 的機率推動價格至少變動 2 美分，而被擱置的新聞此一比例僅為約 8%，相當於前者的三分之一。在全市場範圍內，被標記新聞的命中率約 35%，而被擱置的新聞為 13%，差距約 21 個百分點。
更重要的是，命中率隨工具置信度上升。在 Vera 標記為「值得關注」的新聞中，約 33% 最終推動了市場波動；而在最高置信度的「交易」級別中，此一比例達到約 43%。
研究還排除了機械性偏差。即使同時控制市場類別、賠率極端程度和市場運動狀態，被標記新聞的命中率仍比被擱置新聞高出約 9 個百分點。此一差距遠高於此前預設的有效門檻。
關於時效性，研究指出，標記新聞與未標記新聞達到最大波動的時間相近（84 分鐘對 86 分鐘），表明更強的信號並未帶來更快的市場反應。
Vera 的排序基於新聞到達時的預讀評分，而非事後結果。研究驗證了該標籤可由 Vera 的新聞前評分重建，準確率超過 99.9%，且儲存數據不包含任何價格結果欄位，排除了「事後評分」的偏差。
最後，研究強調所有數字均為反應頻率，而非回報或準確率。數據中的兩項缺陷已被修復，並指向相反方向，一定程度上相互抵消，所有結論依然成立。
