De l'AMM au carnet de commandes : exploration de l'évolution des mécanismes de tarification du marché de prévision
Le marché de prévision est essentiellement un "marché d'échange de probabilités d'événements futurs", où les utilisateurs expriment leur jugement sur des événements en achetant des options spécifiques. En raison de la nature particulière des événements prévisionnels, leurs mécanismes de tarification et de liquidité diffèrent des modèles de trading courants. Les mécanismes de tarification adoptés par les premières plateformes de prévision ont connu des changements majeurs, passant du mécanisme AMM initial au modèle de carnet de commandes actuel.
Règles de notation du marché logarithmique ( LMSR )
LMSR est un mécanisme de tarification conçu pour le marché de prévision, permettant aux utilisateurs d'acheter des "parts" d'une option en fonction de leur jugement, le marché ajustant automatiquement les prix en fonction de la demande totale. Sa principale caractéristique est qu'il permet d'effectuer des transactions sans dépendre d'une contrepartie, même le premier trader, le système peut fournir des prix et des transactions. Cela confère au marché de prévision des caractéristiques similaires à celles de la liquidité perpétuelle.
LMSR est essentiellement un modèle de fonction de coût qui calcule le prix en fonction des "parts" des différentes options détenues par l'utilisateur. Ce mécanisme garantit que le prix reflète la probabilité attendue des différents résultats d'événements par le marché.
Formule principale de LMSR
La fonction de coût C de LMSR est calculée en fonction du nombre de parts vendues de tous les résultats possibles sur le marché. Parmi eux, C(...) représente le coût total pour le market maker de maintenir la distribution actuelle des parts de tous les résultats, n étant le nombre total de résultats possibles sur le marché, qi représentant le nombre de parts actuellement achetées de l'option i, b étant un paramètre de liquidité, et C(q) représentant le coût pour faire passer le marché de l'état actuel à q.
Une caractéristique importante du LMSR est que la somme des prix de tous les résultats est toujours égale à 1. Lorsque les utilisateurs achètent des parts d'une certaine option, le prix de cette option augmente, tandis que les prix des autres options diminuent, afin de maintenir la somme des prix à 1.
principe de tarification
Dans LMSR, le prix est la dérivée marginale de la fonction de coût. Autrement dit, le prix pi de l'option i est le coût marginal à payer pour acheter une unité supplémentaire de cette option. Cela signifie que plus la quantité achetée d'une option est grande, plus son prix augmentera progressivement, jusqu'à ce que le prix tende à refléter la probabilité subjective du marché pour chaque option.
La taille du paramètre de liquidité b détermine directement la douceur de la courbe de la fonction de coût, c'est-à-dire la liquidité ou "épaisseur" du marché. Une forte liquidité (valeur b élevée) entraîne une courbe plus douce, même un achat massif ne provoquera pas de fluctuations de prix importantes. Une faible liquidité (valeur b faible) rend la courbe plus raide, un petit achat peut provoquer des variations de prix drastiques.
Les compromis du mécanisme LMSR et la migration de paradigme de la plateforme de prévision
L'objectif fondamental de la conception de LMSR est l'agrégation de l'information, et non le profit des teneurs de marché. Il résout le problème de "cold start" du marché de prévision dû au manque de contreparties commerciales au début grâce à un modèle mathématique automatisé.
Avantages et limites de LMSR
La contribution principale de LMSR est d'assurer qu'il y ait toujours des contreparties de transaction sur le marché, résolvant ainsi le problème de l'illiquidité qui empêche les transactions dans les marchés précoces avec un livre de commandes traditionnel. En même temps, la perte maximale des teneurs de marché est prévisible et limitée, déterminée par le paramètre de liquidité b et le nombre de résultats du marché n.
Cependant, LMSR présente également des défauts structurels :
Le paramètre de liquidité b, une fois défini lors de la création du marché, reste généralement inchangé, ce qui empêche le marché de s'ajuster de manière adaptative en fonction de la situation réelle en profondeur et en sensibilité.
Le modèle LMSR a une espérance mathématique théorique de perte, les pertes du teneur de marché étant considérées comme le "coût de l'information" pour obtenir la sagesse collective du marché. Cela détermine qu'il s'agit essentiellement d'un système subventionné par l'initiateur des transactions, qui n'est pas adapté aux modèles de teneur de marché cherchant à réaliser des profits.
Lors de la mise en œuvre de LMSR sur la chaîne, les calculs complexes impliqués consommeront plus de Gas, augmentant ainsi les frictions commerciales.
la plateforme de prévision abandonne la logique LMSR
Avec l'augmentation des utilisateurs et de la taille des fonds de la plateforme au-delà d'un point critique, la conception de la LMSR est passée d'un avantage à un frein au développement. La transition vers un modèle de carnet de commandes est basée sur les considérations suivantes :
Efficacité du capital : Le carnet de commandes permet aux teneurs de marché et aux utilisateurs de concentrer avec précision la liquidité dans les plages de prix les plus actives du marché, améliorant ainsi l'efficacité du capital.
Expérience de trading : Un marché de carnet de commandes mature peut absorber de gros ordres grâce à une profondeur de carnet d'ordres dense, offrant une exécution de trading avec un slippage plus faible.
Attirer la liquidité professionnelle : Le carnet d'ordres est le modèle de marché le plus familier aux traders professionnels et aux institutions de market making, ce qui favorise l'attraction d'une profondeur de marché de niveau professionnel.
Mécanisme de tarification et de liquidité du marché de prévision actuel
La plateforme moderne de prévision adopte un mode hybride de règlement on-chain et de carnet de commandes off-chain, conciliant la sécurité du règlement décentralisé et l'expérience fluide des transactions centralisées.
architecture hybride
Livre de commandes hors chaîne : La soumission et le rapprochement des ordres à cours limité des utilisateurs se font hors chaîne, avec des opérations instantanées et sans coût de Gas. Les utilisateurs peuvent voir directement la profondeur du marché constituée par tous les ordres à cours limité.
Règlement sur la chaîne : après la réussite de la correspondance des commandes, la livraison finale des actifs est exécutée sur la chaîne via un contrat intelligent, garantissant la finalité des résultats de la transaction et l'impossibilité de modifier la propriété des actifs.
mécanisme d'ancrage des prix
Le cœur du marché de prévision réside dans l'assurance que la somme des probabilités des différents résultats est toujours égale à 100 %. Les plateformes modernes utilisent un design d'actifs sous-jacents astucieux et des mécanismes d'arbitrage, tirant parti de la force de correction du marché lui-même pour garantir que la somme des prix converge vers "$1" :
Création et rachat d'une part complète : les participants peuvent déposer "$1" pour obtenir 1 part YES et 1 part NO, ou échanger 1 paire de parts YES+NO contre "$1", établissant ainsi un ancrage de valeur sous-jacent.
Trading sur livre de commandes indépendant : les parts OUI et les parts NON sont négociées librement en tant qu'actifs indépendants sur leurs livres de commandes respectifs.
Correction d'arbitrage sur le marché : lorsque la somme des prix des parts OUI et NON s'écarte de "$1", les arbitragistes réalisent des bénéfices grâce aux opérations "frapper-vendre" ou "acheter-racheter", tout en incitant le prix à revenir à l'équilibre.
Ce mécanisme fait des comportements de recherche de profit des participants au marché une force déterminante pour maintenir la stabilité des prix du système.
Possibilités de combinaison entre le marché de prévision et DEX
Avec l'explosion du nombre d'utilisateurs des plateformes de prévision, l'interaction entre celles-ci et les protocoles cryptographiques va créer de nouvelles possibilités, en particulier en ce qui concerne les perspectives de combinaison avec les DEX :
Outils de couverture des risques : Les contrats d'événements du marché de prévision peuvent servir d'outils de couverture des risques natifs et efficaces pour les participants DEX, transformant la gestion des risques d'une approche passive à une approche active.
Indicateurs de gestion de la liquidité : Les données de prix du marché de prévision peuvent servir d'indicateurs avancés de haute valeur pour la gestion de la liquidité centralisée sur DEX, permettant un ajustement dynamique des plages de position des LP.
Produits financiers structurés : en liant les indicateurs clés du DEX aux résultats des événements du marché de prévision, il est possible de concevoir un tout nouveau modèle de répartition des revenus conditionnels, créant ainsi une communauté d'intérêts plus directe.
La plateforme de prévision évolue vers une "couche de tarification des risques" et un "oracle d'information" pour l'ensemble de l'industrie de la cryptographie. Avec l'infiltration continue des utilisateurs, sa fusion avec des protocoles de base tels que les DEX deviendra un facteur clé pour que l'écosystème DeFi devienne plus efficace, plus mature et plus résilient.
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AllInDaddy
· Il y a 4h
Je trouve que l'algorithme CEFI est plus fiable.
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ShibaMillionairen't
· Il y a 5h
Il vaut mieux simplement copier eth2.0
Voir l'originalRépondre0
AirdropHunterZhang
· Il y a 5h
C'est comme un coup de poing arb, L2 va encore tout miser sur son capital.
Évolution du mécanisme de tarification des marchés de prévision : de LMSR au modèle de livre d'ordres hybride
De l'AMM au carnet de commandes : exploration de l'évolution des mécanismes de tarification du marché de prévision
Le marché de prévision est essentiellement un "marché d'échange de probabilités d'événements futurs", où les utilisateurs expriment leur jugement sur des événements en achetant des options spécifiques. En raison de la nature particulière des événements prévisionnels, leurs mécanismes de tarification et de liquidité diffèrent des modèles de trading courants. Les mécanismes de tarification adoptés par les premières plateformes de prévision ont connu des changements majeurs, passant du mécanisme AMM initial au modèle de carnet de commandes actuel.
Règles de notation du marché logarithmique ( LMSR )
LMSR est un mécanisme de tarification conçu pour le marché de prévision, permettant aux utilisateurs d'acheter des "parts" d'une option en fonction de leur jugement, le marché ajustant automatiquement les prix en fonction de la demande totale. Sa principale caractéristique est qu'il permet d'effectuer des transactions sans dépendre d'une contrepartie, même le premier trader, le système peut fournir des prix et des transactions. Cela confère au marché de prévision des caractéristiques similaires à celles de la liquidité perpétuelle.
LMSR est essentiellement un modèle de fonction de coût qui calcule le prix en fonction des "parts" des différentes options détenues par l'utilisateur. Ce mécanisme garantit que le prix reflète la probabilité attendue des différents résultats d'événements par le marché.
Formule principale de LMSR
La fonction de coût C de LMSR est calculée en fonction du nombre de parts vendues de tous les résultats possibles sur le marché. Parmi eux, C(...) représente le coût total pour le market maker de maintenir la distribution actuelle des parts de tous les résultats, n étant le nombre total de résultats possibles sur le marché, qi représentant le nombre de parts actuellement achetées de l'option i, b étant un paramètre de liquidité, et C(q) représentant le coût pour faire passer le marché de l'état actuel à q.
Une caractéristique importante du LMSR est que la somme des prix de tous les résultats est toujours égale à 1. Lorsque les utilisateurs achètent des parts d'une certaine option, le prix de cette option augmente, tandis que les prix des autres options diminuent, afin de maintenir la somme des prix à 1.
principe de tarification
Dans LMSR, le prix est la dérivée marginale de la fonction de coût. Autrement dit, le prix pi de l'option i est le coût marginal à payer pour acheter une unité supplémentaire de cette option. Cela signifie que plus la quantité achetée d'une option est grande, plus son prix augmentera progressivement, jusqu'à ce que le prix tende à refléter la probabilité subjective du marché pour chaque option.
La taille du paramètre de liquidité b détermine directement la douceur de la courbe de la fonction de coût, c'est-à-dire la liquidité ou "épaisseur" du marché. Une forte liquidité (valeur b élevée) entraîne une courbe plus douce, même un achat massif ne provoquera pas de fluctuations de prix importantes. Une faible liquidité (valeur b faible) rend la courbe plus raide, un petit achat peut provoquer des variations de prix drastiques.
Les compromis du mécanisme LMSR et la migration de paradigme de la plateforme de prévision
L'objectif fondamental de la conception de LMSR est l'agrégation de l'information, et non le profit des teneurs de marché. Il résout le problème de "cold start" du marché de prévision dû au manque de contreparties commerciales au début grâce à un modèle mathématique automatisé.
Avantages et limites de LMSR
La contribution principale de LMSR est d'assurer qu'il y ait toujours des contreparties de transaction sur le marché, résolvant ainsi le problème de l'illiquidité qui empêche les transactions dans les marchés précoces avec un livre de commandes traditionnel. En même temps, la perte maximale des teneurs de marché est prévisible et limitée, déterminée par le paramètre de liquidité b et le nombre de résultats du marché n.
Cependant, LMSR présente également des défauts structurels :
Le paramètre de liquidité b, une fois défini lors de la création du marché, reste généralement inchangé, ce qui empêche le marché de s'ajuster de manière adaptative en fonction de la situation réelle en profondeur et en sensibilité.
Le modèle LMSR a une espérance mathématique théorique de perte, les pertes du teneur de marché étant considérées comme le "coût de l'information" pour obtenir la sagesse collective du marché. Cela détermine qu'il s'agit essentiellement d'un système subventionné par l'initiateur des transactions, qui n'est pas adapté aux modèles de teneur de marché cherchant à réaliser des profits.
Lors de la mise en œuvre de LMSR sur la chaîne, les calculs complexes impliqués consommeront plus de Gas, augmentant ainsi les frictions commerciales.
la plateforme de prévision abandonne la logique LMSR
Avec l'augmentation des utilisateurs et de la taille des fonds de la plateforme au-delà d'un point critique, la conception de la LMSR est passée d'un avantage à un frein au développement. La transition vers un modèle de carnet de commandes est basée sur les considérations suivantes :
Efficacité du capital : Le carnet de commandes permet aux teneurs de marché et aux utilisateurs de concentrer avec précision la liquidité dans les plages de prix les plus actives du marché, améliorant ainsi l'efficacité du capital.
Expérience de trading : Un marché de carnet de commandes mature peut absorber de gros ordres grâce à une profondeur de carnet d'ordres dense, offrant une exécution de trading avec un slippage plus faible.
Attirer la liquidité professionnelle : Le carnet d'ordres est le modèle de marché le plus familier aux traders professionnels et aux institutions de market making, ce qui favorise l'attraction d'une profondeur de marché de niveau professionnel.
Mécanisme de tarification et de liquidité du marché de prévision actuel
La plateforme moderne de prévision adopte un mode hybride de règlement on-chain et de carnet de commandes off-chain, conciliant la sécurité du règlement décentralisé et l'expérience fluide des transactions centralisées.
architecture hybride
Livre de commandes hors chaîne : La soumission et le rapprochement des ordres à cours limité des utilisateurs se font hors chaîne, avec des opérations instantanées et sans coût de Gas. Les utilisateurs peuvent voir directement la profondeur du marché constituée par tous les ordres à cours limité.
Règlement sur la chaîne : après la réussite de la correspondance des commandes, la livraison finale des actifs est exécutée sur la chaîne via un contrat intelligent, garantissant la finalité des résultats de la transaction et l'impossibilité de modifier la propriété des actifs.
mécanisme d'ancrage des prix
Le cœur du marché de prévision réside dans l'assurance que la somme des probabilités des différents résultats est toujours égale à 100 %. Les plateformes modernes utilisent un design d'actifs sous-jacents astucieux et des mécanismes d'arbitrage, tirant parti de la force de correction du marché lui-même pour garantir que la somme des prix converge vers "$1" :
Création et rachat d'une part complète : les participants peuvent déposer "$1" pour obtenir 1 part YES et 1 part NO, ou échanger 1 paire de parts YES+NO contre "$1", établissant ainsi un ancrage de valeur sous-jacent.
Trading sur livre de commandes indépendant : les parts OUI et les parts NON sont négociées librement en tant qu'actifs indépendants sur leurs livres de commandes respectifs.
Correction d'arbitrage sur le marché : lorsque la somme des prix des parts OUI et NON s'écarte de "$1", les arbitragistes réalisent des bénéfices grâce aux opérations "frapper-vendre" ou "acheter-racheter", tout en incitant le prix à revenir à l'équilibre.
Ce mécanisme fait des comportements de recherche de profit des participants au marché une force déterminante pour maintenir la stabilité des prix du système.
Possibilités de combinaison entre le marché de prévision et DEX
Avec l'explosion du nombre d'utilisateurs des plateformes de prévision, l'interaction entre celles-ci et les protocoles cryptographiques va créer de nouvelles possibilités, en particulier en ce qui concerne les perspectives de combinaison avec les DEX :
Outils de couverture des risques : Les contrats d'événements du marché de prévision peuvent servir d'outils de couverture des risques natifs et efficaces pour les participants DEX, transformant la gestion des risques d'une approche passive à une approche active.
Indicateurs de gestion de la liquidité : Les données de prix du marché de prévision peuvent servir d'indicateurs avancés de haute valeur pour la gestion de la liquidité centralisée sur DEX, permettant un ajustement dynamique des plages de position des LP.
Produits financiers structurés : en liant les indicateurs clés du DEX aux résultats des événements du marché de prévision, il est possible de concevoir un tout nouveau modèle de répartition des revenus conditionnels, créant ainsi une communauté d'intérêts plus directe.
La plateforme de prévision évolue vers une "couche de tarification des risques" et un "oracle d'information" pour l'ensemble de l'industrie de la cryptographie. Avec l'infiltration continue des utilisateurs, sa fusion avec des protocoles de base tels que les DEX deviendra un facteur clé pour que l'écosystème DeFi devienne plus efficace, plus mature et plus résilient.