De AMM a libro de órdenes: explorando la evolución del mecanismo de precios en el mercado de predicción
El mercado de predicción es esencialmente un "intercambio de probabilidades de eventos futuros", donde los usuarios expresan su juicio sobre eventos mediante la compra de opciones específicas. Debido a la singularidad de los eventos de predicción, su mecanismo de precios y liquidez es diferente de los patrones de negociación comunes. Los mecanismos de precios utilizados por las plataformas de predicción en sus primeras etapas han experimentado cambios significativos, evolucionando del mecanismo AMM inicial al actual modelo de libro de órdenes.
Reglas de puntuación del mercado logarítmico ( LMSR )
LMSR es un mecanismo de precios diseñado para el mercado de predicción, que permite a los usuarios comprar "acciones" de una opción en función de su juicio, y el mercado ajusta automáticamente los precios según la demanda total. Su principal característica es que puede completar transacciones sin depender de una contraparte, incluso el primer operador puede recibir precios y ejecutar transacciones. Esto le da al mercado de predicción una característica similar a la liquidez perpetua.
LMSR es esencialmente un modelo de función de costo que calcula los precios en función de las "participaciones" que los usuarios tienen en las diferentes opciones. Este mecanismo asegura que los precios reflejen la probabilidad esperada de los distintos resultados de eventos en el mercado.
fórmula central de LMSR
La función de costo C de LMSR se calcula según la cantidad de acciones vendidas de todos los posibles resultados en el mercado. Donde, C(...) representa el costo total que incurre el creador de mercado para mantener la distribución de acciones de todos los resultados actuales, n es el número total de resultados posibles en el mercado, qi representa la cantidad de acciones adquiridas actualmente de la opción i, b es un parámetro de liquidez, y C(q) representa el costo para cambiar el mercado del estado actual a q.
Una característica importante del LMSR es que la suma de los precios de todos los resultados es igual a 1. Cuando un usuario compra una participación en una opción, el precio de esa opción aumenta, mientras que los precios de las otras opciones disminuyen para mantener la suma total de precios en 1.
principio de fijación de precios
En LMSR, el precio es la derivada marginal de la función de costo. Es decir, el precio pi de la opción i es el costo marginal que se debe pagar al comprar una unidad más de esa opción. Esto significa que cuanto mayor sea la cantidad comprada de una opción, su precio aumentará gradualmente, y finalmente el precio tenderá a reflejar la probabilidad subjetiva de mercado de cada opción.
El tamaño del parámetro de liquidez b determina directamente la suavidad de la curva de la función de costos, es decir, la liquidez o "grosor" del mercado. Cuando hay alta liquidez (valor b grande), la curva es más suave, y comprar grandes cantidades no provocará fluctuaciones de precio drásticas. Con baja liquidez (valor b pequeño), la curva es empinada, y una pequeña compra puede provocar cambios drásticos en el precio.
Compromisos del mecanismo LMSR y la migración del paradigma de la plataforma de predicción
El objetivo fundamental del diseño de LMSR es la agregación de información, no la rentabilidad del creador de mercado. Resuelve el problema de "inicio en frío" de la falta de contrapartes en los mercados de predicción a través de un modelo matemático automatizado.
Ventajas y limitaciones de LMSR
La contribución principal de LMSR radica en garantizar que siempre haya contrapartes en el mercado, resolviendo así la dificultad de que los libros de órdenes tradicionales no puedan ejecutar transacciones debido a la escasez de liquidez en los mercados iniciales. Al mismo tiempo, la máxima pérdida de los creadores de mercado es predecible y está acotada, determinada conjuntamente por el parámetro de liquidez b y el número de resultados del mercado n.
Sin embargo, LMSR también tiene defectos estructurales:
El parámetro de liquidez b, una vez establecido en la creación del mercado, generalmente permanece constante, lo que lleva a que el mercado no pueda ajustarse de manera adaptativa en profundidad y sensibilidad según la situación real.
La expectativa matemática del modelo LMSR es una pérdida, y las pérdidas del creador de mercado se consideran como el "costo de información" para obtener la sabiduría colectiva del mercado. Esto determina que, en esencia, es un sistema subsidiado por el iniciador de la transacción, no adecuado para un modelo de creador de mercado que persigue beneficios.
La implementación de LMSR en la cadena implica cálculos complejos que consumirán más Gas, aumentando la fricción en las transacciones.
La plataforma de predicción abandona la lógica LMSR
A medida que el número de usuarios y el capital de la plataforma superan el punto crítico, el diseño de LMSR pasa de ser una ventaja a convertirse en una traba para el desarrollo. La migración al modelo de libro de órdenes se basa en las siguientes consideraciones:
Eficiencia de capital: el libro de órdenes permite a los creadores de mercado y a los usuarios concentrar la liquidez de manera precisa en el rango de precios más activo del mercado, mejorando la eficiencia de capital.
Experiencia de negociación: un mercado de libros de órdenes maduro puede absorber grandes órdenes a través de una profunda liquidez de contrapartida, ofreciendo una ejecución de negociación con un deslizamiento más bajo.
Atraer liquidez profesional: el libro de órdenes es el modelo de mercado más familiar para los comerciantes profesionales y las instituciones de creación de mercado, lo que favorece la atracción de profundidad de mercado de nivel profesional.
Mecanismo de precios y liquidez del mercado de predicción actual
La plataforma de predicción moderna adopta un modelo híbrido de liquidación en cadena y libro de órdenes fuera de cadena, equilibrando la seguridad de la liquidación descentralizada y la fluidez de la experiencia de negociación centralizada.
arquitectura híbrida
Libro de órdenes fuera de la cadena: La presentación y coincidencia de las órdenes limitadas de los usuarios se realizan fuera de la cadena, la operación es instantánea y sin costo de Gas. Los usuarios pueden ver directamente la profundidad del mercado compuesta por todas las órdenes limitadas.
Liquidación en la cadena: Después de que el pedido se ejecute con éxito, la entrega final de activos se realiza en la cadena a través de un contrato inteligente, asegurando la finalización del resultado de la transacción y la inmutabilidad de la propiedad de los activos.
mecanismo de anclaje de precios
El núcleo del mercado de predicción radica en asegurar que la suma de las probabilidades de los diferentes resultados sea siempre igual a 100%. Las plataformas modernas, a través de un diseño ingenioso de activos subyacentes y mecanismos de arbitraje, utilizan la fuerza de corrección del mercado para garantizar que la suma de los precios converja hacia "$1":
Emisión y redención de pares de acciones completas: los participantes pueden depositar "$1" para obtener 1 acción de YES y 1 acción de NO, o redimir 1 par de acciones de YES + NO por "$1", estableciendo un anclaje de valor subyacente.
Comercio de libro de órdenes independiente: las participaciones de YES y NO se comercian libremente como activos independientes en sus respectivos libros de órdenes.
Corrección de arbitraje en el mercado: cuando la suma de los precios de las participaciones de YES y NO se desvía de "$1", los arbitrajistas obtienen ganancias mediante operaciones de "acuñación-venta" o "compra-reembolso", mientras impulsan el precio de regreso al equilibrio.
Este mecanismo convierte el comportamiento de búsqueda de beneficios de los participantes del mercado en una fuerza decisiva para mantener la estabilidad de los precios del sistema.
La posibilidad de combinar el mercado de predicción con DEX
Con el crecimiento explosivo de la base de usuarios de la plataforma de predicción, la interacción entre esta y los protocolos de criptomonedas generará nuevas posibilidades, especialmente en lo que respecta a la combinación con DEX:
Herramientas de cobertura de riesgos: los contratos de eventos del mercado de predicción pueden servir como herramientas de cobertura de riesgos nativas y eficientes para los participantes de DEX, transformando la gestión de riesgos de una carga pasiva a una asignación activa.
Indicadores de gestión de liquidez: Los datos de precios del mercado de predicción pueden servir como un indicador líder de alto valor para la gestión de liquidez concentrada en DEX, utilizado para ajustar dinámicamente el rango de posiciones de LP.
Productos financieros estructurados: Al vincular los indicadores clave de DEX con los resultados de eventos del mercado de predicción, se puede diseñar un nuevo modelo de distribución de ingresos condicional, construyendo una comunidad de intereses más directa.
La plataforma de predicción está evolucionando hacia una "capa de fijación de riesgos" y "oráculo de información" para toda la industria cripto. A medida que el flujo de usuarios continúa penetrando, su fusión con protocolos básicos como DEX se convertirá en un factor clave para que el ecosistema DeFi avance hacia una mayor eficiencia, madurez y resiliencia.
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AllInDaddy
· hace4h
No parece ser tan confiable como el algoritmo CEFI.
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ShibaMillionairen't
· hace5h
No sería mejor copiar directamente eth2.0
Ver originalesResponder0
AirdropHunterZhang
· hace5h
Con el mismo sabor que la combinación de arb, L2 también va a Todo dentro el capital.
Evolución del mecanismo de precios del mercado de predicción: de LMSR al modelo de libro de órdenes híbrido
De AMM a libro de órdenes: explorando la evolución del mecanismo de precios en el mercado de predicción
El mercado de predicción es esencialmente un "intercambio de probabilidades de eventos futuros", donde los usuarios expresan su juicio sobre eventos mediante la compra de opciones específicas. Debido a la singularidad de los eventos de predicción, su mecanismo de precios y liquidez es diferente de los patrones de negociación comunes. Los mecanismos de precios utilizados por las plataformas de predicción en sus primeras etapas han experimentado cambios significativos, evolucionando del mecanismo AMM inicial al actual modelo de libro de órdenes.
Reglas de puntuación del mercado logarítmico ( LMSR )
LMSR es un mecanismo de precios diseñado para el mercado de predicción, que permite a los usuarios comprar "acciones" de una opción en función de su juicio, y el mercado ajusta automáticamente los precios según la demanda total. Su principal característica es que puede completar transacciones sin depender de una contraparte, incluso el primer operador puede recibir precios y ejecutar transacciones. Esto le da al mercado de predicción una característica similar a la liquidez perpetua.
LMSR es esencialmente un modelo de función de costo que calcula los precios en función de las "participaciones" que los usuarios tienen en las diferentes opciones. Este mecanismo asegura que los precios reflejen la probabilidad esperada de los distintos resultados de eventos en el mercado.
fórmula central de LMSR
La función de costo C de LMSR se calcula según la cantidad de acciones vendidas de todos los posibles resultados en el mercado. Donde, C(...) representa el costo total que incurre el creador de mercado para mantener la distribución de acciones de todos los resultados actuales, n es el número total de resultados posibles en el mercado, qi representa la cantidad de acciones adquiridas actualmente de la opción i, b es un parámetro de liquidez, y C(q) representa el costo para cambiar el mercado del estado actual a q.
Una característica importante del LMSR es que la suma de los precios de todos los resultados es igual a 1. Cuando un usuario compra una participación en una opción, el precio de esa opción aumenta, mientras que los precios de las otras opciones disminuyen para mantener la suma total de precios en 1.
principio de fijación de precios
En LMSR, el precio es la derivada marginal de la función de costo. Es decir, el precio pi de la opción i es el costo marginal que se debe pagar al comprar una unidad más de esa opción. Esto significa que cuanto mayor sea la cantidad comprada de una opción, su precio aumentará gradualmente, y finalmente el precio tenderá a reflejar la probabilidad subjetiva de mercado de cada opción.
El tamaño del parámetro de liquidez b determina directamente la suavidad de la curva de la función de costos, es decir, la liquidez o "grosor" del mercado. Cuando hay alta liquidez (valor b grande), la curva es más suave, y comprar grandes cantidades no provocará fluctuaciones de precio drásticas. Con baja liquidez (valor b pequeño), la curva es empinada, y una pequeña compra puede provocar cambios drásticos en el precio.
Compromisos del mecanismo LMSR y la migración del paradigma de la plataforma de predicción
El objetivo fundamental del diseño de LMSR es la agregación de información, no la rentabilidad del creador de mercado. Resuelve el problema de "inicio en frío" de la falta de contrapartes en los mercados de predicción a través de un modelo matemático automatizado.
Ventajas y limitaciones de LMSR
La contribución principal de LMSR radica en garantizar que siempre haya contrapartes en el mercado, resolviendo así la dificultad de que los libros de órdenes tradicionales no puedan ejecutar transacciones debido a la escasez de liquidez en los mercados iniciales. Al mismo tiempo, la máxima pérdida de los creadores de mercado es predecible y está acotada, determinada conjuntamente por el parámetro de liquidez b y el número de resultados del mercado n.
Sin embargo, LMSR también tiene defectos estructurales:
El parámetro de liquidez b, una vez establecido en la creación del mercado, generalmente permanece constante, lo que lleva a que el mercado no pueda ajustarse de manera adaptativa en profundidad y sensibilidad según la situación real.
La expectativa matemática del modelo LMSR es una pérdida, y las pérdidas del creador de mercado se consideran como el "costo de información" para obtener la sabiduría colectiva del mercado. Esto determina que, en esencia, es un sistema subsidiado por el iniciador de la transacción, no adecuado para un modelo de creador de mercado que persigue beneficios.
La implementación de LMSR en la cadena implica cálculos complejos que consumirán más Gas, aumentando la fricción en las transacciones.
La plataforma de predicción abandona la lógica LMSR
A medida que el número de usuarios y el capital de la plataforma superan el punto crítico, el diseño de LMSR pasa de ser una ventaja a convertirse en una traba para el desarrollo. La migración al modelo de libro de órdenes se basa en las siguientes consideraciones:
Eficiencia de capital: el libro de órdenes permite a los creadores de mercado y a los usuarios concentrar la liquidez de manera precisa en el rango de precios más activo del mercado, mejorando la eficiencia de capital.
Experiencia de negociación: un mercado de libros de órdenes maduro puede absorber grandes órdenes a través de una profunda liquidez de contrapartida, ofreciendo una ejecución de negociación con un deslizamiento más bajo.
Atraer liquidez profesional: el libro de órdenes es el modelo de mercado más familiar para los comerciantes profesionales y las instituciones de creación de mercado, lo que favorece la atracción de profundidad de mercado de nivel profesional.
Mecanismo de precios y liquidez del mercado de predicción actual
La plataforma de predicción moderna adopta un modelo híbrido de liquidación en cadena y libro de órdenes fuera de cadena, equilibrando la seguridad de la liquidación descentralizada y la fluidez de la experiencia de negociación centralizada.
arquitectura híbrida
Libro de órdenes fuera de la cadena: La presentación y coincidencia de las órdenes limitadas de los usuarios se realizan fuera de la cadena, la operación es instantánea y sin costo de Gas. Los usuarios pueden ver directamente la profundidad del mercado compuesta por todas las órdenes limitadas.
Liquidación en la cadena: Después de que el pedido se ejecute con éxito, la entrega final de activos se realiza en la cadena a través de un contrato inteligente, asegurando la finalización del resultado de la transacción y la inmutabilidad de la propiedad de los activos.
mecanismo de anclaje de precios
El núcleo del mercado de predicción radica en asegurar que la suma de las probabilidades de los diferentes resultados sea siempre igual a 100%. Las plataformas modernas, a través de un diseño ingenioso de activos subyacentes y mecanismos de arbitraje, utilizan la fuerza de corrección del mercado para garantizar que la suma de los precios converja hacia "$1":
Emisión y redención de pares de acciones completas: los participantes pueden depositar "$1" para obtener 1 acción de YES y 1 acción de NO, o redimir 1 par de acciones de YES + NO por "$1", estableciendo un anclaje de valor subyacente.
Comercio de libro de órdenes independiente: las participaciones de YES y NO se comercian libremente como activos independientes en sus respectivos libros de órdenes.
Corrección de arbitraje en el mercado: cuando la suma de los precios de las participaciones de YES y NO se desvía de "$1", los arbitrajistas obtienen ganancias mediante operaciones de "acuñación-venta" o "compra-reembolso", mientras impulsan el precio de regreso al equilibrio.
Este mecanismo convierte el comportamiento de búsqueda de beneficios de los participantes del mercado en una fuerza decisiva para mantener la estabilidad de los precios del sistema.
La posibilidad de combinar el mercado de predicción con DEX
Con el crecimiento explosivo de la base de usuarios de la plataforma de predicción, la interacción entre esta y los protocolos de criptomonedas generará nuevas posibilidades, especialmente en lo que respecta a la combinación con DEX:
Herramientas de cobertura de riesgos: los contratos de eventos del mercado de predicción pueden servir como herramientas de cobertura de riesgos nativas y eficientes para los participantes de DEX, transformando la gestión de riesgos de una carga pasiva a una asignación activa.
Indicadores de gestión de liquidez: Los datos de precios del mercado de predicción pueden servir como un indicador líder de alto valor para la gestión de liquidez concentrada en DEX, utilizado para ajustar dinámicamente el rango de posiciones de LP.
Productos financieros estructurados: Al vincular los indicadores clave de DEX con los resultados de eventos del mercado de predicción, se puede diseñar un nuevo modelo de distribución de ingresos condicional, construyendo una comunidad de intereses más directa.
La plataforma de predicción está evolucionando hacia una "capa de fijación de riesgos" y "oráculo de información" para toda la industria cripto. A medida que el flujo de usuarios continúa penetrando, su fusión con protocolos básicos como DEX se convertirá en un factor clave para que el ecosistema DeFi avance hacia una mayor eficiencia, madurez y resiliencia.