Эволюция механизмов ценообразования на рынке прогнозов: от AMM до книги ордеров
рынок прогнозов по сути является торговым местом для вероятностей будущих событий. Пользователи могут выразить свое суждение о конкретном событии, купив определенный вариант.
Поскольку торговля вероятностными событиями отличается от распространенной торговли активами, механизм ценообразования и ликвидности на рынке прогнозов также имеет свои уникальные особенности. Например, на одном известном платформе для прогнозирования, механизм ценообразования претерпел значительные изменения с момента своего создания; изначально использовалась автоматическая маркет-мейкерская механика, называемая логарифмическим правилом оценки рынка (LMSR), а сейчас она была обновлена до модели оффлайн книги заказов.
Понимание особенностей LMSR может помочь нам разобраться в раннем механизме ценообразования этой платформы, а также в соображениях других протоколов, использующих LMSR, и в конечном итоге понять причины, по которым эта платформа перешла на книгу заказов.
Особенности и недостатки LMSR
LMSR является механизмом ценообразования, разработанным для рынка прогнозов, который позволяет пользователям приобретать "доли" определенного варианта в зависимости от их оценок, при этом рынок автоматически корректирует цены в соответствии с общим спросом. Главная особенность LMSR заключается в том, что сделки могут быть завершены без необходимости в контрагентах, даже если это первый трейдер, система все равно может установить цену для сделки. Это придает рынку прогнозов характеристики "вечной ликвидности", аналогичные некоторым децентрализованным биржам.
LMSR по сути является моделью функции стоимости, которая рассчитывает цены на основе текущих "долей", удерживаемых по каждому варианту. Этот механизм гарантирует, что цены отражают ожидаемую вероятность различных исходов событий на рынке.
Основная формула LMSR:
C(q) = b * ln(Σe^(qi/b))
где C — это функция затрат, b — это параметр ликвидности, qi — это текущая купленная доля i-го варианта.
Наиболее важной характеристикой LMSR является то, что сумма цен всех результатов всегда равна 1. Когда пользователь покупает какой-либо вариант, цена этого варианта возрастает, а цены других вариантов падают, поддерживая общую сумму равной 1.
Цена в LMSR является производной от функции затрат, то есть предельной стоимостью, которую необходимо заплатить при покупке одной дополнительной единицы данного опциона. Это означает, что чем больше объем покупки опциона, тем выше будет его цена, и в конечном итоге цена будет стремиться к отражению субъективной рыночной вероятности для каждого опциона.
Размер параметра ликвидности b определяет степень сглаженности ценовой кривой, а также ликвидность или "толщину" рынка. Чем больше значение b, тем более сглаженной становится кривая, и рынок может поглощать больший объем торгов без резких колебаний цен.
Механизм компромиссов LMSR и переход к новой парадигме
Основная цель дизайна LMSR заключается в агрегировании информации, а не в получении прибыли от маркет-мейкеров. Он решает проблему обеспечения ликвидности на рынках прогнозов в условиях нехватки контрагентов на ранних стадиях.
Преимущества LMSR заключаются в предоставлении безусловной ликвидности и контролируемого рыночного риска. Он обеспечивает наличие контрагента на рынке в любой момент времени. В то же время максимальные убытки маркет-мейкера предсказуемы и ограничены, определяемые b и количеством рыночных результатов n.
Однако у LMSR также есть внутренние недостатки:
Проблема с параметром b приводит к статической ликвидности: значение b, установленное при создании рынка, обычно остается неизменным и не может адаптивно регулироваться в зависимости от реальной ситуации.
Сделчик выполняет роль субсидирования: математическое ожидание модели LMSR теоретически является убытком и не подходит для модели сделчика, стремящегося к прибыли.
Высокая стоимость Gas при реализации на цепочке: Логарифмические и экспоненциальные операции, связанные с LMSR, требуют больше Gas, чем обычные арифметические операции.
Эти факторы привели к тому, что некоторые платформы в конечном итоге отказались от LMSR и перешли на модель order book. Этот переход основан на следующих соображениях:
Повышение эффективности капитала: книга заказов позволяет сосредоточить ликвидность в самых активных ценовых диапазонах.
Оптимизация торгового опыта: зрелый рынок ордеров может обеспечить более низкое проскальзывание при исполнении сделок.
Привлечение профессиональной ликвидности: ордерная книга является наиболее знакомой моделью рынка для профессиональных трейдеров.
Текущие механизмы ценообразования и ликвидности на основных рынках прогнозов
В настоящее время основные платформы рынка прогнозов используют гибридную модель с расчетами на блокчейне и внебиржевыми ордерными книгами:
Внецепочечная книга заказов: подача и согласование лимитных заказов пользователей осуществляется вне цепочки, операции мгновенные и без затрат на Gas.
Сетевое расчет: после успешного сопоставления заказа окончательная передача активов осуществляется в сети с помощью смарт-контракта.
Эта модель обеспечивает окончательность торговых результатов, сохраняя при этом гибкость книги заказов.
В отношении привязки цены используется механизм долевого участия для чеканки и арбитражного цикла:
Основой является полное создание и выкуп долей, устанавливая ценовой якорь "1 YES доля + 1 NO доля = $1".
YES и NO доли свободно торгуются как независимые активы на своих собственных ордерных книгах.
Арбитражники через операции "чеканка-продажа" или "покупка-выкуп" обеспечивают, чтобы сумма цен долей YES и NO всегда сходилась к $1.
Эта система использует корыстное поведение участников рынка для поддержания стабильности цен в системе.
Возможность сочетания рынка прогнозов и децентрализованных бирж
С ростом числа пользователей рынка прогнозов все более очевидным становится потенциал его сочетания с децентрализованной биржей (DEX):
Обеспечение нативных инструментов хеджирования риска для экосистемы DEX: контракты событий рынка прогнозов могут быть использованы для хеджирования рисков позиций пользователей DEX на блокчейне.
В качестве опережающего индикатора управления централизованной ликвидностью DEX:实时赔率 рынка прогнозов могут быть использованы для динамической корректировки диапазона позиций LP в DEX.
Создание новых структурированных финансовых продуктов: связать ключевые показатели DEX с результатами событий на рынке прогнозов, разработать условную модель распределения доходов.
Рынок прогнозов эволюционирует в "уровень ценообразования рисков" и "информационный оракул" криптоиндустрии. Его глубокая интеграция с основными протоколами, такими как DEX, станет ключевым фактором в продвижении экосистемы DeFi к более эффективному, зрелому и устойчивому состоянию.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
10 Лайков
Награда
10
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
CodeAuditQueen
· 14ч назад
Риски повторного входа в автоматических маркет-мейкерах еще не были прояснены, а вы уже хотите играть с вне блокчейна заказными книгами?
Посмотреть ОригиналОтветить0
DeFiDoctor
· 14ч назад
Запись о посещении должна была закончиться в период спада LMSR, клинические проявления уже очень очевидны.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WhaleWatcher
· 14ч назад
Вот как работает ордербук, я понял.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SolidityNewbie
· 14ч назад
Могут ли игроки алгоритма в блокчейне говорить личные вещи?
Инновации в механизме ценообразования на рынке прогнозов: эволюция от LMSR к книге заказов
Эволюция механизмов ценообразования на рынке прогнозов: от AMM до книги ордеров
рынок прогнозов по сути является торговым местом для вероятностей будущих событий. Пользователи могут выразить свое суждение о конкретном событии, купив определенный вариант.
Поскольку торговля вероятностными событиями отличается от распространенной торговли активами, механизм ценообразования и ликвидности на рынке прогнозов также имеет свои уникальные особенности. Например, на одном известном платформе для прогнозирования, механизм ценообразования претерпел значительные изменения с момента своего создания; изначально использовалась автоматическая маркет-мейкерская механика, называемая логарифмическим правилом оценки рынка (LMSR), а сейчас она была обновлена до модели оффлайн книги заказов.
Понимание особенностей LMSR может помочь нам разобраться в раннем механизме ценообразования этой платформы, а также в соображениях других протоколов, использующих LMSR, и в конечном итоге понять причины, по которым эта платформа перешла на книгу заказов.
Особенности и недостатки LMSR
LMSR является механизмом ценообразования, разработанным для рынка прогнозов, который позволяет пользователям приобретать "доли" определенного варианта в зависимости от их оценок, при этом рынок автоматически корректирует цены в соответствии с общим спросом. Главная особенность LMSR заключается в том, что сделки могут быть завершены без необходимости в контрагентах, даже если это первый трейдер, система все равно может установить цену для сделки. Это придает рынку прогнозов характеристики "вечной ликвидности", аналогичные некоторым децентрализованным биржам.
LMSR по сути является моделью функции стоимости, которая рассчитывает цены на основе текущих "долей", удерживаемых по каждому варианту. Этот механизм гарантирует, что цены отражают ожидаемую вероятность различных исходов событий на рынке.
Основная формула LMSR:
C(q) = b * ln(Σe^(qi/b))
где C — это функция затрат, b — это параметр ликвидности, qi — это текущая купленная доля i-го варианта.
Наиболее важной характеристикой LMSR является то, что сумма цен всех результатов всегда равна 1. Когда пользователь покупает какой-либо вариант, цена этого варианта возрастает, а цены других вариантов падают, поддерживая общую сумму равной 1.
Цена в LMSR является производной от функции затрат, то есть предельной стоимостью, которую необходимо заплатить при покупке одной дополнительной единицы данного опциона. Это означает, что чем больше объем покупки опциона, тем выше будет его цена, и в конечном итоге цена будет стремиться к отражению субъективной рыночной вероятности для каждого опциона.
Размер параметра ликвидности b определяет степень сглаженности ценовой кривой, а также ликвидность или "толщину" рынка. Чем больше значение b, тем более сглаженной становится кривая, и рынок может поглощать больший объем торгов без резких колебаний цен.
Механизм компромиссов LMSR и переход к новой парадигме
Основная цель дизайна LMSR заключается в агрегировании информации, а не в получении прибыли от маркет-мейкеров. Он решает проблему обеспечения ликвидности на рынках прогнозов в условиях нехватки контрагентов на ранних стадиях.
Преимущества LMSR заключаются в предоставлении безусловной ликвидности и контролируемого рыночного риска. Он обеспечивает наличие контрагента на рынке в любой момент времени. В то же время максимальные убытки маркет-мейкера предсказуемы и ограничены, определяемые b и количеством рыночных результатов n.
Однако у LMSR также есть внутренние недостатки:
Проблема с параметром b приводит к статической ликвидности: значение b, установленное при создании рынка, обычно остается неизменным и не может адаптивно регулироваться в зависимости от реальной ситуации.
Сделчик выполняет роль субсидирования: математическое ожидание модели LMSR теоретически является убытком и не подходит для модели сделчика, стремящегося к прибыли.
Высокая стоимость Gas при реализации на цепочке: Логарифмические и экспоненциальные операции, связанные с LMSR, требуют больше Gas, чем обычные арифметические операции.
Эти факторы привели к тому, что некоторые платформы в конечном итоге отказались от LMSR и перешли на модель order book. Этот переход основан на следующих соображениях:
Повышение эффективности капитала: книга заказов позволяет сосредоточить ликвидность в самых активных ценовых диапазонах.
Оптимизация торгового опыта: зрелый рынок ордеров может обеспечить более низкое проскальзывание при исполнении сделок.
Привлечение профессиональной ликвидности: ордерная книга является наиболее знакомой моделью рынка для профессиональных трейдеров.
Текущие механизмы ценообразования и ликвидности на основных рынках прогнозов
В настоящее время основные платформы рынка прогнозов используют гибридную модель с расчетами на блокчейне и внебиржевыми ордерными книгами:
Эта модель обеспечивает окончательность торговых результатов, сохраняя при этом гибкость книги заказов.
В отношении привязки цены используется механизм долевого участия для чеканки и арбитражного цикла:
Основой является полное создание и выкуп долей, устанавливая ценовой якорь "1 YES доля + 1 NO доля = $1".
YES и NO доли свободно торгуются как независимые активы на своих собственных ордерных книгах.
Арбитражники через операции "чеканка-продажа" или "покупка-выкуп" обеспечивают, чтобы сумма цен долей YES и NO всегда сходилась к $1.
Эта система использует корыстное поведение участников рынка для поддержания стабильности цен в системе.
Возможность сочетания рынка прогнозов и децентрализованных бирж
С ростом числа пользователей рынка прогнозов все более очевидным становится потенциал его сочетания с децентрализованной биржей (DEX):
Обеспечение нативных инструментов хеджирования риска для экосистемы DEX: контракты событий рынка прогнозов могут быть использованы для хеджирования рисков позиций пользователей DEX на блокчейне.
В качестве опережающего индикатора управления централизованной ликвидностью DEX:实时赔率 рынка прогнозов могут быть использованы для динамической корректировки диапазона позиций LP в DEX.
Создание новых структурированных финансовых продуктов: связать ключевые показатели DEX с результатами событий на рынке прогнозов, разработать условную модель распределения доходов.
Рынок прогнозов эволюционирует в "уровень ценообразования рисков" и "информационный оракул" криптоиндустрии. Его глубокая интеграция с основными протоколами, такими как DEX, станет ключевым фактором в продвижении экосистемы DeFi к более эффективному, зрелому и устойчивому состоянию.