双重拍卖可以使货物在多个买卖双方之间进行分散化转移,从而支持许多在线市场的运作。买卖双方通过竞标在这些市场上竞争,但经常不知道自己的估值A-Priori。随着分配和定价通过出价进行,参与者的盈利能力,因此这些市场的可持续性取决于通过重复互动的各自学习估值的至关重要。我们启动对购买者和卖家方强盗反馈的双重拍卖市场的研究。我们以基于信心的基于信心的招标来展示,“平均定价”参与者之间有有效的价格发现。特别是,交换商品的买卖双方在$ t $ rounds中遗憾的是$ o(\ sqrt {t})$。不从交易所中受益的买家和卖家又只经历$ o(\ log {t}/ \ delta)$后悔的$ t $ rounds,其中$ \ delta $是最低价格差距。我们通过证明良好的固定价格(一个比双重拍卖更简单的学习问题)来增强我们的上限 - $ \ omega(\ sqrt {t})$遗憾在某些市场中是无法实现的。
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