من AMM إلى دفتر الطلبات: استكشاف تطور آلية تسعير السوق التنبؤية
السوق التنبؤية في جوهرها "بورصة تداول احتمالات الأحداث المستقبلية"، حيث يعبر المستخدمون عن تقييمهم للأحداث من خلال شراء خيارات معينة. نظرًا لخصوصية الأحداث التنبؤية، فإن آلية التسعير والسيولة تختلف عن الأنماط التجارية الشائعة. شهدت آلية التسعير التي اعتمدتها منصات التنبؤ المبكرة تحولات كبيرة، حيث تطورت من آلية AMM الأولية إلى نموذج دفتر الأوامر الحالي.
قواعد تقييم السوق التنبؤية(LMSR)
LMSR هو آلية تسعير مصممة للأسواق التنبؤية، تتيح للمستخدمين شراء "حصة" من خيار ما بناءً على حكمهم، بينما يقوم السوق بضبط الأسعار تلقائياً بناءً على إجمالي الطلب. الميزة الرئيسية لها هي أنها لا تعتمد على الطرف الآخر لإجراء الصفقة، حتى لو كان المتداول الأول، يمكن للنظام تقديم التسعير والتنفيذ. وهذا يمنح الأسواق التنبؤية خصائص مشابهة للسيولة الدائمة.
LMSR هو في الأساس نموذج دالة تكلفة، يحسب الأسعار بناءً على "الحصص" التي يمتلكها المستخدم حاليًا من الخيارات المختلفة. تضمن هذه الآلية أن تعكس الأسعار الاحتمالات المتوقعة لنتائج الأحداث المختلفة.
الصيغة الأساسية لـ LMSR
تُحسب دالة تكلفة LMSR C بناءً على عدد الحصص المباعة لجميع النتائج الممكنة في السوق. حيث أن C(...) تمثل التكلفة الإجمالية للمتداول للحفاظ على توزيع حصص جميع النتائج الحالية، و n هو العدد الإجمالي للنتائج الممكنة في السوق، و qi تمثل الحصة المشتراة حالياً للخيار i، و b هو معلم السيولة، و C(q) تمثل التكلفة اللازمة لتحويل السوق من الحالة الحالية إلى q.
من الخصائص المهمة لـ LMSR أن مجموع أسعار جميع النتائج يساوي دائمًا 1. عندما يشتري المستخدم حصة من خيار معين، يرتفع سعر هذا الخيار، بينما ينخفض سعر الخيارات الأخرى، للحفاظ على مجموع الأسعار عند 1.
مبدأ التسعير
في LMSR، السعر هو المشتق الهامشي للدالة التكلفة. أي أن سعر الخيار i هو التكلفة الهامشية التي يجب دفعها عند شراء وحدة إضافية من هذا الخيار. وهذا يعني أنه كلما زادت كمية شراء خيار ما، سيزداد سعره تدريجياً، وفي النهاية سيقترب السعر من عكس الاحتمالات الذاتية السوقية لكل خيار.
حجم معامل السيولة b يحدد مباشرة مدى سلاسة منحنى وظيفة التكلفة، أي سيولة السوق أو "سُمكها". عند السيولة العالية (قيمة b كبيرة) يكون المنحنى أكثر سلاسة، حتى إذا تم الشراء بكميات كبيرة فلن يؤدي ذلك إلى تقلبات حادة في الأسعار. عند السيولة المنخفضة (قيمة b صغيرة) يكون المنحنى حاداً، وقد تؤدي كميات الشراء القليلة إلى تغييرات حادة في الأسعار.
توازن آلية LMSR وانتقال نموذج السوق التنبؤية
الهدف الأساسي من تصميم LMSR هو تجميع المعلومات، وليس ربح صانعي السوق. إنه يحل مشكلة "البداية الباردة" التي تعاني منها الأسواق التنبؤية في البداية بسبب نقص الأطراف المتعاملة من خلال نموذج رياضي آلي.
مزايا وقيود LMSR
تتمثل المساهمة الأساسية لـ LMSR في ضمان وجود طرف مقابل في السوق في أي لحظة، مما يحل مشكلة عدم القدرة على تنفيذ الصفقات بسبب قلة السيولة في الأسواق التقليدية في المراحل المبكرة. في الوقت نفسه، فإن أكبر خسارة لصانع السوق هي خسارة قابلة للتنبؤ وذات حدود، تحددها معلمة السيولة b وعدد نتائج السوق n.
ومع ذلك، فإن LMSR لديها أيضًا عيوب هيكلية:
يتم تعيين معلمة السيولة b عادةً عند إنشاء السوق وتبقى ثابتة، مما يؤدي إلى عدم قدرة السوق على التكيف مع العمق والحساسية بناءً على الظروف الفعلية.
في النظرية، التوقع الرياضي لنموذج LMSR هو خسارة، ويتم اعتبار خسارة صانع السوق "تكلفة المعلومات" للحصول على الحكمة الجماعية للسوق. وهذا يحدد أنه في جوهره نظام مدعوم من قبل الجهة المنظمة للمعاملات، وليس مناسباً لنموذج صانع السوق الذي يسعى لتحقيق الربح.
عند تنفيذ LMSR على السلسلة، ستستهلك الحسابات المعقدة المزيد من الغاز، مما يزيد من احتكاك المعاملات.
السوق التنبؤية تخلت عن منطق LMSR
مع تجاوز عدد مستخدمي المنصة وحجم الأموال النقطة الحرجة، تحول تصميم LMSR من ميزة إلى قيد على التنمية. تعتمد الانتقال إلى نموذج دفتر الطلبات على الاعتبارات التالية:
كفاءة رأس المال: يسمح دفتر الطلبات لصانعي السوق والمستخدمين بتركيز السيولة بدقة في نطاق السعر الأكثر نشاطًا في السوق، مما يزيد من كفاءة رأس المال.
تجربة التداول: يمكن لسوق دفتر الطلبات الناضج امتصاص الطلبات الكبيرة من خلال عمق السوق الكثيف، مما يوفر تنفيذ تداول مع انزلاق أقل.
جذب السيولة المهنية: دفتر الطلبات هو نموذج السوق الأكثر ألفة للمتداولين المحترفين ووكالات صنع السوق، مما يساعد على جذب عمق السوق على المستوى المهني.
آلية التسعير والسيولة الحالية في السوق التنبؤية
تستخدم المنصة الحديثة للتنبؤ نمطًا مختلطًا يجمع بين التسوية على السلسلة ودفتر الطلبات خارج السلسلة، مما يضمن أمان التسوية اللامركزية وتجربة التداول السلسة المركزية.
بنية مختلطة
دفتر الطلبات خارج السلسلة: يتم تقديم أوامر الحد الخاصة بالمستخدم وتوفيقها خارج السلسلة، مما يجعل العملية فورية وبدون تكلفة غاز. يمكن للمستخدم رؤية عمق السوق المكون من جميع أوامر الحد بشكل مباشر.
التسوية على السلسلة: بعد نجاح تنفيذ الطلب، يتم تنفيذ التسليم النهائي للأصول على السلسلة من خلال العقد الذكي، مما يضمن نهائية نتيجة المعاملة وعدم قابلية تغيير ملكية الأصول.
آلية ربط الأسعار
جوهر التنبؤ بالسوق هو التأكد من أن مجموع احتمالات النتائج المختلفة يساوي دائما 100٪. تستخدم المنصات الحديثة القوة التصحيحية للسوق لضمان تقارب مجموع الأسعار إلى "1 دولار" من خلال تصميم الأصول الأساسية المتطورة وآلية المراجحة:
صك وإعادة شراء الحصة الكاملة: يمكن للمشاركين إيداع "$1" للحصول على حصة واحدة من YES وحصة واحدة من NO، أو استرداد حصة YES+NO واحدة مقابل "$1"، مما يثبت القيمة الأساسية.
تداول دفتر الأوامر المستقل: تُتداول حصص YES و NO كأصول مستقلة في دفاتر الأوامر الخاصة بها بحرية.
تصحيح التحكيم السوقي: عندما ينحرف مجموع أسعار حصص YES و NO عن "$1"، يحقق المتداولون أرباحًا من خلال عمليات "التعدين - البيع" أو "الشراء - الاسترداد"، مما يدفع الأسعار للعودة إلى التوازن.
تجعل هذه الآلية سلوك المشاركين في السوق من أجل الربح القوة الحاسمة التي تحافظ على استقرار أسعار النظام.
إمكانية دمج السوق التنبؤية مع DEX
مع النمو الهائل في عدد مستخدمي منصات التنبؤ، ستنتج التفاعلات بينها وبين بروتوكولات التشفير احتمالات جديدة، خاصة فيما يتعلق بدمجها مع DEX:
أدوات التحوط من المخاطر: يمكن أن تعمل عقود الأحداث في السوق التنبؤية كأداة تحوط فعالة وطبيعية لمشاركي DEX، مما يحول إدارة المخاطر من التحمل السلبي إلى التخصيص النشط.
مؤشرات إدارة السيولة: يمكن أن تعتبر بيانات أسعار السوق التنبؤية مؤشراً سابقاً عالي القيمة لإدارة السيولة المركزية في DEX، تُستخدم لضبط نطاق مراكز LP ديناميكياً.
المنتجات المالية الهيكلية: ربط المؤشرات الأساسية لـ DEX بنتائج أحداث السوق التنبؤية، مما يتيح تصميم نموذج توزيع عائدات مشروط جديد، وبناء مجتمع مصالح أكثر مباشرة.
تتطور منصات التنبؤ لتصبح "طبقة تسعير المخاطر" و "أوراكل المعلومات" الموجهة نحو صناعة التشفير بأكملها. مع استمرار تسرب تدفق المستخدمين، ستصبح دمجها مع البروتوكولات الأساسية مثل DEX أحد العوامل الرئيسية التي ستساهم في جعل نظام DeFi أكثر كفاءة ونضجًا ومرونة.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 5
أعجبني
5
4
مشاركة
تعليق
0/400
AllInDaddy
· منذ 2 س
لا أشعر أن الخوارزمية CEFI أكثر موثوقية.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ShibaMillionairen't
· منذ 2 س
لا بأس من نسخ eth2.0 مباشرةً
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHunterZhang
· منذ 2 س
مثل مزيج arb ، L2 يجب أن يكون الجميع مشارك رأس المال القديم
تطور آلية تسعير السوق التنبؤية: من LMSR إلى نموذج دفتر الطلبات المختلط
من AMM إلى دفتر الطلبات: استكشاف تطور آلية تسعير السوق التنبؤية
السوق التنبؤية في جوهرها "بورصة تداول احتمالات الأحداث المستقبلية"، حيث يعبر المستخدمون عن تقييمهم للأحداث من خلال شراء خيارات معينة. نظرًا لخصوصية الأحداث التنبؤية، فإن آلية التسعير والسيولة تختلف عن الأنماط التجارية الشائعة. شهدت آلية التسعير التي اعتمدتها منصات التنبؤ المبكرة تحولات كبيرة، حيث تطورت من آلية AMM الأولية إلى نموذج دفتر الأوامر الحالي.
قواعد تقييم السوق التنبؤية(LMSR)
LMSR هو آلية تسعير مصممة للأسواق التنبؤية، تتيح للمستخدمين شراء "حصة" من خيار ما بناءً على حكمهم، بينما يقوم السوق بضبط الأسعار تلقائياً بناءً على إجمالي الطلب. الميزة الرئيسية لها هي أنها لا تعتمد على الطرف الآخر لإجراء الصفقة، حتى لو كان المتداول الأول، يمكن للنظام تقديم التسعير والتنفيذ. وهذا يمنح الأسواق التنبؤية خصائص مشابهة للسيولة الدائمة.
LMSR هو في الأساس نموذج دالة تكلفة، يحسب الأسعار بناءً على "الحصص" التي يمتلكها المستخدم حاليًا من الخيارات المختلفة. تضمن هذه الآلية أن تعكس الأسعار الاحتمالات المتوقعة لنتائج الأحداث المختلفة.
الصيغة الأساسية لـ LMSR
تُحسب دالة تكلفة LMSR C بناءً على عدد الحصص المباعة لجميع النتائج الممكنة في السوق. حيث أن C(...) تمثل التكلفة الإجمالية للمتداول للحفاظ على توزيع حصص جميع النتائج الحالية، و n هو العدد الإجمالي للنتائج الممكنة في السوق، و qi تمثل الحصة المشتراة حالياً للخيار i، و b هو معلم السيولة، و C(q) تمثل التكلفة اللازمة لتحويل السوق من الحالة الحالية إلى q.
من الخصائص المهمة لـ LMSR أن مجموع أسعار جميع النتائج يساوي دائمًا 1. عندما يشتري المستخدم حصة من خيار معين، يرتفع سعر هذا الخيار، بينما ينخفض سعر الخيارات الأخرى، للحفاظ على مجموع الأسعار عند 1.
مبدأ التسعير
في LMSR، السعر هو المشتق الهامشي للدالة التكلفة. أي أن سعر الخيار i هو التكلفة الهامشية التي يجب دفعها عند شراء وحدة إضافية من هذا الخيار. وهذا يعني أنه كلما زادت كمية شراء خيار ما، سيزداد سعره تدريجياً، وفي النهاية سيقترب السعر من عكس الاحتمالات الذاتية السوقية لكل خيار.
حجم معامل السيولة b يحدد مباشرة مدى سلاسة منحنى وظيفة التكلفة، أي سيولة السوق أو "سُمكها". عند السيولة العالية (قيمة b كبيرة) يكون المنحنى أكثر سلاسة، حتى إذا تم الشراء بكميات كبيرة فلن يؤدي ذلك إلى تقلبات حادة في الأسعار. عند السيولة المنخفضة (قيمة b صغيرة) يكون المنحنى حاداً، وقد تؤدي كميات الشراء القليلة إلى تغييرات حادة في الأسعار.
توازن آلية LMSR وانتقال نموذج السوق التنبؤية
الهدف الأساسي من تصميم LMSR هو تجميع المعلومات، وليس ربح صانعي السوق. إنه يحل مشكلة "البداية الباردة" التي تعاني منها الأسواق التنبؤية في البداية بسبب نقص الأطراف المتعاملة من خلال نموذج رياضي آلي.
مزايا وقيود LMSR
تتمثل المساهمة الأساسية لـ LMSR في ضمان وجود طرف مقابل في السوق في أي لحظة، مما يحل مشكلة عدم القدرة على تنفيذ الصفقات بسبب قلة السيولة في الأسواق التقليدية في المراحل المبكرة. في الوقت نفسه، فإن أكبر خسارة لصانع السوق هي خسارة قابلة للتنبؤ وذات حدود، تحددها معلمة السيولة b وعدد نتائج السوق n.
ومع ذلك، فإن LMSR لديها أيضًا عيوب هيكلية:
يتم تعيين معلمة السيولة b عادةً عند إنشاء السوق وتبقى ثابتة، مما يؤدي إلى عدم قدرة السوق على التكيف مع العمق والحساسية بناءً على الظروف الفعلية.
في النظرية، التوقع الرياضي لنموذج LMSR هو خسارة، ويتم اعتبار خسارة صانع السوق "تكلفة المعلومات" للحصول على الحكمة الجماعية للسوق. وهذا يحدد أنه في جوهره نظام مدعوم من قبل الجهة المنظمة للمعاملات، وليس مناسباً لنموذج صانع السوق الذي يسعى لتحقيق الربح.
عند تنفيذ LMSR على السلسلة، ستستهلك الحسابات المعقدة المزيد من الغاز، مما يزيد من احتكاك المعاملات.
السوق التنبؤية تخلت عن منطق LMSR
مع تجاوز عدد مستخدمي المنصة وحجم الأموال النقطة الحرجة، تحول تصميم LMSR من ميزة إلى قيد على التنمية. تعتمد الانتقال إلى نموذج دفتر الطلبات على الاعتبارات التالية:
كفاءة رأس المال: يسمح دفتر الطلبات لصانعي السوق والمستخدمين بتركيز السيولة بدقة في نطاق السعر الأكثر نشاطًا في السوق، مما يزيد من كفاءة رأس المال.
تجربة التداول: يمكن لسوق دفتر الطلبات الناضج امتصاص الطلبات الكبيرة من خلال عمق السوق الكثيف، مما يوفر تنفيذ تداول مع انزلاق أقل.
جذب السيولة المهنية: دفتر الطلبات هو نموذج السوق الأكثر ألفة للمتداولين المحترفين ووكالات صنع السوق، مما يساعد على جذب عمق السوق على المستوى المهني.
آلية التسعير والسيولة الحالية في السوق التنبؤية
تستخدم المنصة الحديثة للتنبؤ نمطًا مختلطًا يجمع بين التسوية على السلسلة ودفتر الطلبات خارج السلسلة، مما يضمن أمان التسوية اللامركزية وتجربة التداول السلسة المركزية.
بنية مختلطة
دفتر الطلبات خارج السلسلة: يتم تقديم أوامر الحد الخاصة بالمستخدم وتوفيقها خارج السلسلة، مما يجعل العملية فورية وبدون تكلفة غاز. يمكن للمستخدم رؤية عمق السوق المكون من جميع أوامر الحد بشكل مباشر.
التسوية على السلسلة: بعد نجاح تنفيذ الطلب، يتم تنفيذ التسليم النهائي للأصول على السلسلة من خلال العقد الذكي، مما يضمن نهائية نتيجة المعاملة وعدم قابلية تغيير ملكية الأصول.
آلية ربط الأسعار
جوهر التنبؤ بالسوق هو التأكد من أن مجموع احتمالات النتائج المختلفة يساوي دائما 100٪. تستخدم المنصات الحديثة القوة التصحيحية للسوق لضمان تقارب مجموع الأسعار إلى "1 دولار" من خلال تصميم الأصول الأساسية المتطورة وآلية المراجحة:
صك وإعادة شراء الحصة الكاملة: يمكن للمشاركين إيداع "$1" للحصول على حصة واحدة من YES وحصة واحدة من NO، أو استرداد حصة YES+NO واحدة مقابل "$1"، مما يثبت القيمة الأساسية.
تداول دفتر الأوامر المستقل: تُتداول حصص YES و NO كأصول مستقلة في دفاتر الأوامر الخاصة بها بحرية.
تصحيح التحكيم السوقي: عندما ينحرف مجموع أسعار حصص YES و NO عن "$1"، يحقق المتداولون أرباحًا من خلال عمليات "التعدين - البيع" أو "الشراء - الاسترداد"، مما يدفع الأسعار للعودة إلى التوازن.
تجعل هذه الآلية سلوك المشاركين في السوق من أجل الربح القوة الحاسمة التي تحافظ على استقرار أسعار النظام.
إمكانية دمج السوق التنبؤية مع DEX
مع النمو الهائل في عدد مستخدمي منصات التنبؤ، ستنتج التفاعلات بينها وبين بروتوكولات التشفير احتمالات جديدة، خاصة فيما يتعلق بدمجها مع DEX:
أدوات التحوط من المخاطر: يمكن أن تعمل عقود الأحداث في السوق التنبؤية كأداة تحوط فعالة وطبيعية لمشاركي DEX، مما يحول إدارة المخاطر من التحمل السلبي إلى التخصيص النشط.
مؤشرات إدارة السيولة: يمكن أن تعتبر بيانات أسعار السوق التنبؤية مؤشراً سابقاً عالي القيمة لإدارة السيولة المركزية في DEX، تُستخدم لضبط نطاق مراكز LP ديناميكياً.
المنتجات المالية الهيكلية: ربط المؤشرات الأساسية لـ DEX بنتائج أحداث السوق التنبؤية، مما يتيح تصميم نموذج توزيع عائدات مشروط جديد، وبناء مجتمع مصالح أكثر مباشرة.
تتطور منصات التنبؤ لتصبح "طبقة تسعير المخاطر" و "أوراكل المعلومات" الموجهة نحو صناعة التشفير بأكملها. مع استمرار تسرب تدفق المستخدمين، ستصبح دمجها مع البروتوكولات الأساسية مثل DEX أحد العوامل الرئيسية التي ستساهم في جعل نظام DeFi أكثر كفاءة ونضجًا ومرونة.