Від AMM до книги замовлень: дослідження еволюції механізмів ціноутворення ринку прогнозів
Ринок прогнозів за своєю суттю є «біржею ймовірностей майбутніх подій», де користувачі виражають свої міркування щодо подій, купуючи певні опції. Через специфіку прогнозування подій, механізми ціноутворення та ліквідності відрізняються від звичних торгових моделей. Ранні платформи прогнозування зазнали значних змін у механізмах ціноутворення, пройшовши шлях від початкової моделі AMM до сучасної моделі книги замовлень.
Правила оцінки логарифмічного ринку ( LMSR )
LMSR є механізмом ціноутворення, розробленим для ринку прогнозів, який дозволяє користувачам купувати "частки" певного варіанту на основі їхніх оцінок, а ринок автоматично коригує ціни залежно від загального попиту. Його головна особливість полягає в тому, що він може здійснювати угоди без залежності від контрагента, навіть якщо це перший трейдер, система може забезпечити цінові пропозиції та угоди. Це надає ринку прогнозів характеристики, подібні до вічної ліквідності.
LMSR насправді є моделлю функції витрат, яка обчислює ціну на основі "часток" різних варіантів, які користувачі наразі утримують. Цей механізм забезпечує, що ціна відображає очікувану ймовірність різних результатів подій на ринку.
Основна формула LMSR
Функція витрат C LMSR розраховується на основі кількості проданих часток всіх можливих результатів на ринку. При цьому, C(...) представляє загальну вартість, яку маркет-мейкер витрачає на підтримання потнього розподілу часток усіх результатів, n - це загальна кількість можливих результатів на ринку, qi представляє кількість куплених часток для i-го варіанту, b - це параметр ліквідності, C(q) представляє вартість, необхідну для зміни ринку з поточного стану до q.
Однією з важливих характеристик LMSR є те, що сума цін усіх варіантів завжди дорівнює 1. Коли користувач купує частку певного варіанту, його ціна зростає, в той час як ціни інших варіантів зменшуються, щоб підтримувати загальну суму цін на рівні 1.
принцип ціноутворення
У LMSR ціна є граничною похідною функції витрат. Тобто ціна i-го варіанту pi є граничною вартістю, яку потрібно сплатити за купівлю ще однієї одиниці цього варіанту. Це означає, що чим більший обсяг покупки певного варіанту, тим більше його ціна поступово зростатиме, врешті-решт ціна буде наближатися до відображення суб'єктивної ймовірності ринку для кожного варіанту.
Розмір параметра ліквідності b безпосередньо визначає ступінь плавності кривої функції витрат, а саме ліквідність або "товщину" ринку. При високій ліквідності (високе значення b) крива є більш плавною, навіть при великій купівлі ціна не буде різко коливатися. При низькій ліквідності (низьке значення b) крива є крутою, і навіть невелика купівля може спричинити різкі зміни ціни.
Зважування механізму LMSR та зміна парадигми прогнозних платформ
Основна мета дизайну LMSR полягає в агрегації інформації, а не в отриманні прибутку від маркет-мейкерів. Він вирішує проблему "холодного старту" на ринку прогнозів, що виникає внаслідок відсутності контрагентів на ранніх етапах, за допомогою автоматизованої математичної моделі.
Переваги та обмеження LMSR
Основний внесок LMSR полягає в забезпеченні наявності контрагента на ринку в будь-який момент часу, що вирішує проблему, коли традиційний order book не може здійснити угоди через недостатню ліквідність на ранніх етапах ринку. У той же час, максимальні збитки маркет-мейкера є передбачуваними та обмеженими, і визначаються параметром ліквідності b та кількістю ринкових результатів n.
Проте, LMSR також має структурні недоліки:
Параметр ліквідності b, встановлений під час створення ринку, зазвичай залишається незмінним, що призводить до того, що ринок не може адаптивно налаштовувати глибину та чутливість відповідно до реальної ситуації.
Теоретичне математичне сподівання моделі LMSR є збитковим, втрати маркет-мейкерів розглядаються як "інформаційні витрати" для отримання колективної мудрості ринку. Це визначає, що вона по суті є системою, в якій транзакції субсидує ініціатор, і не підходить для маркет-мейкерських моделей, що прагнуть до прибутку.
Коли LMSR реалізується на ланцюгу, складні обчислення, що залучаються, споживатимуть більше Gas, що збільшує торгові тертя.
ринок прогнозів відмовився від логіки LMSR
З переходом платформи до критичної маси користувачів та обсягу коштів, дизайн LMSR перетворюється з переваги на обмеження розвитку. Перехід до моделі книги замовлень базується на таких міркуваннях:
Капітальна ефективність: ордерна книга дозволяє маркет-мейкерам і користувачам точно зосереджувати ліквідність в найбільш активних цінових діапазонах ринку, підвищуючи капітальну ефективність.
Торгівельний досвід: зрілі ринкові книги замовлень можуть поглинати великі замовлення через щільну глибину контрагентів, забезпечуючи виконання торгівлі з меншими спредами.
Привернення професійної ліквідності: Книга ордерів є найзнайомішою ринковою моделлю для професійних трейдерів і маркет-мейкерів, що сприяє залученню професійної глибини ринку.
Поточне ціноутворення та механізм ліквідності ринку прогнозів
Сучасна платформа прогнозів використовує гібридну модель з онлайновими розрахунками та оффлайн-ордерами, поєднуючи безпеку децентралізованих розрахунків та плавний досвід централізованої торгівлі.
змішана архітектура
Позамережна книга замовлень: подання та узгодження лімітних ордерів користувача виконуються поза мережею, операції миттєві та без витрат на Gas. Користувач може візуально спостерігати за глибиною ринку, що складається з усіх лімітних ордерів.
Онлайнова розрахунки: після успішного укладення замовлення остаточна передача активів виконується в мережі через смарт-контракт, що забезпечує остаточність результату угоди та незмінність прав на активи.
механізм прив'язки ціни
Ядром ринку прогнозів є забезпечення того, щоб сума ймовірностей різних результатів завжди дорівнювала 100%. Сучасні платформи за допомогою продуманої дизайну базових активів та арбітражних механізмів використовують сили саморегулювання ринку, щоб забезпечити зближення суми цін до "$1".
Повна емісія та викуп часток: учасники можуть внести "$1" для отримання 1 частки YES і 1 частки NO, або викупити 1 пару часток YES+NO за "$1", встановлюючи базове цінове закріплення.
Незалежна торгівля на книзі замовлень: частки YES і частки NO вільно торгуються як незалежні активи на своїх власних книгах замовлень.
Ринкова арбітражна корекція: коли сума цін часток YES та NO відхиляється від "$1", арбітражники отримують прибуток через операції "карбування-продаж" або "купівля-виплата", одночасно сприяючи відновленню балансу цін.
Цей механізм робить прагнення учасників ринку до прибутку вирішальним чинником для підтримки стабільності цін у системі.
Можливість поєднання ринку прогнозів та DEX
З ростом експоненціального зростання кількості користувачів платформ прогнозування, їх взаємодія з криптопротоколами відкриє нові можливості, особливо перспективи поєднання з DEX:
Інструменти хеджування ризиків: події контрактів ринку прогнозів можуть служити як рідний ефективний інструмент хеджування ризиків для учасників DEX, перетворюючи управління ризиками з пасивного прийняття на активне розміщення.
Показники управління ліквідністю: дані цін прогнозного ринку можуть слугувати високоефективним ведучим показником для централізованого управління ліквідністю DEX, що дозволяє динамічно коригувати діапазони позицій LP.
Структуровані фінансові продукти: поєднуючи основні показники DEX із результатами подій ринку прогнозів, можна розробити нову модель умовного розподілу доходів, створюючи більш прямі спільноти інтересів.
Платформа прогнозів еволюціонує в "рівень ризикового ціноутворення" та "інформаційний оракул", орієнтуючись на всю криптоіндустрію. З продовженням проникнення користувачів, її інтеграція з основними протоколами, такими як DEX, стане ключовим фактором для переходу DeFi екосистеми до більш ефективного, зрілого та стійкого стану.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
5 лайків
Нагородити
5
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
AllInDaddy
· 7год тому
Відчувається, що CEFI Алгоритм надійніший.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ShibaMillionairen't
· 7год тому
Не краще просто скопіювати eth2.0
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropHunterZhang
· 7год тому
Як і комбінація Arb, L2 знову має бути All in своїм капіталом
Еволюція механізму ціноутворення ринку прогнозів: від LMSR до змішаної моделі ордерної книги
Від AMM до книги замовлень: дослідження еволюції механізмів ціноутворення ринку прогнозів
Ринок прогнозів за своєю суттю є «біржею ймовірностей майбутніх подій», де користувачі виражають свої міркування щодо подій, купуючи певні опції. Через специфіку прогнозування подій, механізми ціноутворення та ліквідності відрізняються від звичних торгових моделей. Ранні платформи прогнозування зазнали значних змін у механізмах ціноутворення, пройшовши шлях від початкової моделі AMM до сучасної моделі книги замовлень.
Правила оцінки логарифмічного ринку ( LMSR )
LMSR є механізмом ціноутворення, розробленим для ринку прогнозів, який дозволяє користувачам купувати "частки" певного варіанту на основі їхніх оцінок, а ринок автоматично коригує ціни залежно від загального попиту. Його головна особливість полягає в тому, що він може здійснювати угоди без залежності від контрагента, навіть якщо це перший трейдер, система може забезпечити цінові пропозиції та угоди. Це надає ринку прогнозів характеристики, подібні до вічної ліквідності.
LMSR насправді є моделлю функції витрат, яка обчислює ціну на основі "часток" різних варіантів, які користувачі наразі утримують. Цей механізм забезпечує, що ціна відображає очікувану ймовірність різних результатів подій на ринку.
Основна формула LMSR
Функція витрат C LMSR розраховується на основі кількості проданих часток всіх можливих результатів на ринку. При цьому, C(...) представляє загальну вартість, яку маркет-мейкер витрачає на підтримання потнього розподілу часток усіх результатів, n - це загальна кількість можливих результатів на ринку, qi представляє кількість куплених часток для i-го варіанту, b - це параметр ліквідності, C(q) представляє вартість, необхідну для зміни ринку з поточного стану до q.
Однією з важливих характеристик LMSR є те, що сума цін усіх варіантів завжди дорівнює 1. Коли користувач купує частку певного варіанту, його ціна зростає, в той час як ціни інших варіантів зменшуються, щоб підтримувати загальну суму цін на рівні 1.
принцип ціноутворення
У LMSR ціна є граничною похідною функції витрат. Тобто ціна i-го варіанту pi є граничною вартістю, яку потрібно сплатити за купівлю ще однієї одиниці цього варіанту. Це означає, що чим більший обсяг покупки певного варіанту, тим більше його ціна поступово зростатиме, врешті-решт ціна буде наближатися до відображення суб'єктивної ймовірності ринку для кожного варіанту.
Розмір параметра ліквідності b безпосередньо визначає ступінь плавності кривої функції витрат, а саме ліквідність або "товщину" ринку. При високій ліквідності (високе значення b) крива є більш плавною, навіть при великій купівлі ціна не буде різко коливатися. При низькій ліквідності (низьке значення b) крива є крутою, і навіть невелика купівля може спричинити різкі зміни ціни.
Зважування механізму LMSR та зміна парадигми прогнозних платформ
Основна мета дизайну LMSR полягає в агрегації інформації, а не в отриманні прибутку від маркет-мейкерів. Він вирішує проблему "холодного старту" на ринку прогнозів, що виникає внаслідок відсутності контрагентів на ранніх етапах, за допомогою автоматизованої математичної моделі.
Переваги та обмеження LMSR
Основний внесок LMSR полягає в забезпеченні наявності контрагента на ринку в будь-який момент часу, що вирішує проблему, коли традиційний order book не може здійснити угоди через недостатню ліквідність на ранніх етапах ринку. У той же час, максимальні збитки маркет-мейкера є передбачуваними та обмеженими, і визначаються параметром ліквідності b та кількістю ринкових результатів n.
Проте, LMSR також має структурні недоліки:
Параметр ліквідності b, встановлений під час створення ринку, зазвичай залишається незмінним, що призводить до того, що ринок не може адаптивно налаштовувати глибину та чутливість відповідно до реальної ситуації.
Теоретичне математичне сподівання моделі LMSR є збитковим, втрати маркет-мейкерів розглядаються як "інформаційні витрати" для отримання колективної мудрості ринку. Це визначає, що вона по суті є системою, в якій транзакції субсидує ініціатор, і не підходить для маркет-мейкерських моделей, що прагнуть до прибутку.
Коли LMSR реалізується на ланцюгу, складні обчислення, що залучаються, споживатимуть більше Gas, що збільшує торгові тертя.
ринок прогнозів відмовився від логіки LMSR
З переходом платформи до критичної маси користувачів та обсягу коштів, дизайн LMSR перетворюється з переваги на обмеження розвитку. Перехід до моделі книги замовлень базується на таких міркуваннях:
Капітальна ефективність: ордерна книга дозволяє маркет-мейкерам і користувачам точно зосереджувати ліквідність в найбільш активних цінових діапазонах ринку, підвищуючи капітальну ефективність.
Торгівельний досвід: зрілі ринкові книги замовлень можуть поглинати великі замовлення через щільну глибину контрагентів, забезпечуючи виконання торгівлі з меншими спредами.
Привернення професійної ліквідності: Книга ордерів є найзнайомішою ринковою моделлю для професійних трейдерів і маркет-мейкерів, що сприяє залученню професійної глибини ринку.
Поточне ціноутворення та механізм ліквідності ринку прогнозів
Сучасна платформа прогнозів використовує гібридну модель з онлайновими розрахунками та оффлайн-ордерами, поєднуючи безпеку децентралізованих розрахунків та плавний досвід централізованої торгівлі.
змішана архітектура
Позамережна книга замовлень: подання та узгодження лімітних ордерів користувача виконуються поза мережею, операції миттєві та без витрат на Gas. Користувач може візуально спостерігати за глибиною ринку, що складається з усіх лімітних ордерів.
Онлайнова розрахунки: після успішного укладення замовлення остаточна передача активів виконується в мережі через смарт-контракт, що забезпечує остаточність результату угоди та незмінність прав на активи.
механізм прив'язки ціни
Ядром ринку прогнозів є забезпечення того, щоб сума ймовірностей різних результатів завжди дорівнювала 100%. Сучасні платформи за допомогою продуманої дизайну базових активів та арбітражних механізмів використовують сили саморегулювання ринку, щоб забезпечити зближення суми цін до "$1".
Повна емісія та викуп часток: учасники можуть внести "$1" для отримання 1 частки YES і 1 частки NO, або викупити 1 пару часток YES+NO за "$1", встановлюючи базове цінове закріплення.
Незалежна торгівля на книзі замовлень: частки YES і частки NO вільно торгуються як незалежні активи на своїх власних книгах замовлень.
Ринкова арбітражна корекція: коли сума цін часток YES та NO відхиляється від "$1", арбітражники отримують прибуток через операції "карбування-продаж" або "купівля-виплата", одночасно сприяючи відновленню балансу цін.
Цей механізм робить прагнення учасників ринку до прибутку вирішальним чинником для підтримки стабільності цін у системі.
Можливість поєднання ринку прогнозів та DEX
З ростом експоненціального зростання кількості користувачів платформ прогнозування, їх взаємодія з криптопротоколами відкриє нові можливості, особливо перспективи поєднання з DEX:
Інструменти хеджування ризиків: події контрактів ринку прогнозів можуть служити як рідний ефективний інструмент хеджування ризиків для учасників DEX, перетворюючи управління ризиками з пасивного прийняття на активне розміщення.
Показники управління ліквідністю: дані цін прогнозного ринку можуть слугувати високоефективним ведучим показником для централізованого управління ліквідністю DEX, що дозволяє динамічно коригувати діапазони позицій LP.
Структуровані фінансові продукти: поєднуючи основні показники DEX із результатами подій ринку прогнозів, можна розробити нову модель умовного розподілу доходів, створюючи більш прямі спільноти інтересів.
Платформа прогнозів еволюціонує в "рівень ризикового ціноутворення" та "інформаційний оракул", орієнтуючись на всю криптоіндустрію. З продовженням проникнення користувачів, її інтеграція з основними протоколами, такими як DEX, стане ключовим фактором для переходу DeFi екосистеми до більш ефективного, зрілого та стійкого стану.