Dari AMM ke Buku Pesanan: Menjelajahi Evolusi Mekanisme Penetapan Harga Pasar Prediksi
Pasar prediksi pada dasarnya adalah "bursa perdagangan probabilitas peristiwa masa depan", di mana pengguna menyatakan penilaian mereka terhadap peristiwa dengan membeli opsi tertentu. Karena sifat khusus dari peristiwa yang diprediksi, mekanisme penetapan harga dan likuiditasnya berbeda dengan pola perdagangan yang umum. Mekanisme penetapan harga yang digunakan oleh platform prediksi awal mengalami perubahan besar, dari mekanisme AMM yang awalnya digunakan hingga ke model buku pesanan saat ini.
Aturan Penilaian Pasar Logaritma(LMSR)
LMSR adalah mekanisme penetapan harga yang dirancang untuk pasar prediksi, memungkinkan pengguna untuk membeli "saham" dari suatu opsi berdasarkan penilaian, dan pasar secara otomatis menyesuaikan harga berdasarkan total permintaan. Ciri utama dari sistem ini adalah dapat menyelesaikan transaksi tanpa bergantung pada pihak lawan, bahkan untuk trader pertama, sistem dapat memberikan harga dan penyelesaian. Ini memberikan pasar prediksi karakteristik likuiditas abadi.
LMSR pada dasarnya adalah model fungsi biaya yang menghitung harga berdasarkan "saham" yang saat ini dimiliki pengguna dari berbagai opsi. Mekanisme ini memastikan bahwa harga mencerminkan probabilitas yang diharapkan pasar untuk berbagai hasil peristiwa.
Rumus inti LMSR
Fungsi biaya C dari LMSR dihitung berdasarkan jumlah saham yang terjual untuk semua kemungkinan hasil di pasar. Di mana, C(...) menunjukkan total biaya bagi pembuat pasar untuk mempertahankan distribusi saham semua hasil saat ini, n adalah jumlah total kemungkinan hasil di pasar, qi menunjukkan jumlah saham yang telah dibeli untuk opsi ke-i, b adalah parameter likuiditas, dan C(q) menunjukkan biaya untuk mengubah pasar dari keadaan saat ini ke q.
Salah satu karakteristik penting dari LMSR adalah bahwa jumlah harga semua hasil selalu sama dengan 1. Ketika pengguna membeli saham dari suatu opsi, harga opsi tersebut naik, sementara harga opsi lainnya turun, untuk mempertahankan jumlah harga menjadi 1.
prinsip penetapan harga
Di LMSR, harga adalah turunan marginal dari fungsi biaya. Artinya, harga pi dari opsi ke-i adalah biaya marginal yang harus dibayar saat membeli satu unit opsi tersebut. Ini berarti semakin besar jumlah pembelian suatu opsi, harganya akan semakin meningkat, dan pada akhirnya harga akan mendekati mencerminkan probabilitas subjektif pasar dari setiap opsi yang terjadi.
Ukuran parameter likuiditas b secara langsung menentukan kemiringan kurva fungsi biaya, yaitu likuiditas atau "ketebalan" pasar. Pada likuiditas tinggi (nilai b besar), kurva cenderung datar, bahkan pembelian besar tidak akan menyebabkan fluktuasi harga yang tajam. Pada likuiditas rendah (nilai b kecil), kurva menjadi curam, pembelian kecil dapat menyebabkan perubahan harga yang drastis.
Trade-off LMSR dan Perpindahan Paradigma Platform Prediksi
Tujuan dasar dari desain LMSR adalah penggabungan informasi, bukan keuntungan dari pembuat pasar. Ini mengatasi masalah "cold start" yang kurangnya pihak lawan dalam pasar prediksi di awal dengan model matematika otomatis.
Keunggulan dan Keterbatasan LMSR
Kontribusi inti LMSR terletak pada memastikan adanya pihak lawan dalam transaksi di setiap titik waktu pasar, yang menyelesaikan masalah ketidakmampuan untuk melakukan transaksi akibat likuiditas yang tipis pada pasar awal dengan buku pesanan tradisional. Pada saat yang sama, kerugian maksimum dari pembuat pasar dapat diprediksi dan terbatas, ditentukan oleh parameter likuiditas b dan jumlah hasil pasar n.
Namun, LMSR juga memiliki kekurangan struktural:
Parameter likuiditas b biasanya tetap tidak berubah setelah ditetapkan saat penciptaan pasar, yang menyebabkan pasar tidak dapat menyesuaikan kedalaman dan sensitivitasnya berdasarkan keadaan sebenarnya.
Harapan matematis dari model LMSR secara teoritis adalah kerugian, kerugian pembuat pasar dianggap sebagai "biaya informasi" untuk mendapatkan kebijaksanaan kolektif pasar. Ini menentukan bahwa pada dasarnya itu adalah sistem yang disubsidi oleh pihak yang memulai transaksi, tidak cocok untuk model pembuat pasar yang mengejar keuntungan.
Saat LMSR diimplementasikan di blockchain, perhitungan kompleks yang terlibat akan menghabiskan lebih banyak Gas, meningkatkan gesekan transaksi.
platform prediksi meninggalkan logika LMSR
Seiring dengan jumlah pengguna dan skala dana di platform melewati titik kritis, desain LMSR berubah dari keuntungan menjadi belenggu perkembangan. Perpindahan ke model order book didasarkan pada pertimbangan berikut:
Efisiensi modal: Buku pesanan memungkinkan pembuat pasar dan pengguna untuk mengonsentrasikan likuiditas secara akurat di rentang harga yang paling aktif di pasar, meningkatkan efisiensi modal.
Pengalaman perdagangan: Pasar buku pesanan yang matang dapat menyerap pesanan besar melalui kedalaman lawan yang padat, menyediakan eksekusi perdagangan dengan slippage yang lebih rendah.
Menarik Likuiditas Profesional: Buku pesanan adalah model pasar yang paling dikenal oleh trader profesional dan lembaga pembuat pasar, yang menguntungkan untuk menarik kedalaman pasar tingkat profesional.
Mekanisme Penetapan Harga dan Likuiditas di Pasar Prediksi Saat Ini
Platform prediksi modern mengadopsi mode campuran penyelesaian on-chain dan order book off-chain, menggabungkan keamanan penyelesaian terdesentralisasi dengan pengalaman perdagangan terpusat yang lancar.
arsitektur campuran
Buku pesanan off-chain: Pengajuan dan pencocokan pesanan limit pengguna dilakukan secara off-chain, operasi ini instan dan tanpa biaya Gas. Pengguna dapat melihat secara langsung kedalaman pasar yang terdiri dari semua pesanan limit.
Penyelesaian di blockchain: Setelah pesanan berhasil dipadankan, penyampaian aset akhir dilakukan di blockchain melalui kontrak pintar, memastikan finalitas hasil transaksi dan ketidakubah kepemilikan aset.
mekanisme penetapan harga
Inti dari prediction market adalah memastikan bahwa total probabilitas dari berbagai hasil selalu sama dengan 100%. Platform modern menggunakan desain aset dasar yang canggih dan mekanisme arbitrase, memanfaatkan kekuatan korektif pasar itu sendiri untuk memastikan total harga berkumpul menuju "$1".
Pembuatan dan penukaran pasangan penuh: Peserta dapat menyetor "$1" untuk mendapatkan 1 saham YES dan 1 saham NO, atau menukarkan 1 pasangan saham YES+NO untuk "$1", membangun pengikatan nilai dasar.
Perdagangan buku pesanan independen: Saham YES dan saham NO diperdagangkan secara bebas sebagai aset independen di masing-masing buku pesanan.
Koreksi arbitrase pasar: Ketika jumlah harga saham YES dan NO menyimpang dari "$1", para arbitrase mendapatkan keuntungan melalui operasi "mencetak-menjual" atau "membeli-menebus", sekaligus mendorong harga kembali ke keseimbangan.
Mekanisme ini menjadikan perilaku mencari untung para peserta pasar sebagai kekuatan penentu dalam menjaga stabilitas harga sistem.
Kemungkinan Penggabungan Pasar Prediksi dan DEX
Seiring pertumbuhan pesat jumlah pengguna platform prediksi, interaksi antara platform tersebut dan protokol kripto akan menghasilkan kemungkinan baru, terutama dalam prospek penggabungan dengan DEX:
Alat lindung nilai risiko: Kontrak acara di pasar prediksi dapat berfungsi sebagai alat lindung nilai risiko yang efisien bagi peserta DEX, mengubah manajemen risiko dari penerimaan pasif menjadi alokasi aktif.
Indikator manajemen likuiditas: Data harga pasar prediksi dapat digunakan sebagai indikator awal yang bernilai tinggi untuk manajemen likuiditas terpusat di DEX, untuk menyesuaikan secara dinamis rentang posisi LP.
Produk keuangan terstruktur: Mengaitkan indikator inti DEX dengan hasil acara pasar prediksi, dapat merancang model distribusi pendapatan bersyarat yang sepenuhnya baru, membangun komunitas kepentingan yang lebih langsung.
Platform prediksi sedang berkembang menjadi "lapisan penetapan risiko" dan "peramal informasi" untuk seluruh industri kripto. Dengan aliran pengguna yang terus menerus meresap, integrasinya dengan protokol dasar seperti DEX akan menjadi faktor kunci bagi ekosistem DeFi untuk menuju yang lebih efisien, lebih matang, dan lebih tangguh.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Evolusi mekanisme penetapan harga pasar prediksi: dari LMSR ke model buku pesanan campuran
Dari AMM ke Buku Pesanan: Menjelajahi Evolusi Mekanisme Penetapan Harga Pasar Prediksi
Pasar prediksi pada dasarnya adalah "bursa perdagangan probabilitas peristiwa masa depan", di mana pengguna menyatakan penilaian mereka terhadap peristiwa dengan membeli opsi tertentu. Karena sifat khusus dari peristiwa yang diprediksi, mekanisme penetapan harga dan likuiditasnya berbeda dengan pola perdagangan yang umum. Mekanisme penetapan harga yang digunakan oleh platform prediksi awal mengalami perubahan besar, dari mekanisme AMM yang awalnya digunakan hingga ke model buku pesanan saat ini.
Aturan Penilaian Pasar Logaritma(LMSR)
LMSR adalah mekanisme penetapan harga yang dirancang untuk pasar prediksi, memungkinkan pengguna untuk membeli "saham" dari suatu opsi berdasarkan penilaian, dan pasar secara otomatis menyesuaikan harga berdasarkan total permintaan. Ciri utama dari sistem ini adalah dapat menyelesaikan transaksi tanpa bergantung pada pihak lawan, bahkan untuk trader pertama, sistem dapat memberikan harga dan penyelesaian. Ini memberikan pasar prediksi karakteristik likuiditas abadi.
LMSR pada dasarnya adalah model fungsi biaya yang menghitung harga berdasarkan "saham" yang saat ini dimiliki pengguna dari berbagai opsi. Mekanisme ini memastikan bahwa harga mencerminkan probabilitas yang diharapkan pasar untuk berbagai hasil peristiwa.
Rumus inti LMSR
Fungsi biaya C dari LMSR dihitung berdasarkan jumlah saham yang terjual untuk semua kemungkinan hasil di pasar. Di mana, C(...) menunjukkan total biaya bagi pembuat pasar untuk mempertahankan distribusi saham semua hasil saat ini, n adalah jumlah total kemungkinan hasil di pasar, qi menunjukkan jumlah saham yang telah dibeli untuk opsi ke-i, b adalah parameter likuiditas, dan C(q) menunjukkan biaya untuk mengubah pasar dari keadaan saat ini ke q.
Salah satu karakteristik penting dari LMSR adalah bahwa jumlah harga semua hasil selalu sama dengan 1. Ketika pengguna membeli saham dari suatu opsi, harga opsi tersebut naik, sementara harga opsi lainnya turun, untuk mempertahankan jumlah harga menjadi 1.
prinsip penetapan harga
Di LMSR, harga adalah turunan marginal dari fungsi biaya. Artinya, harga pi dari opsi ke-i adalah biaya marginal yang harus dibayar saat membeli satu unit opsi tersebut. Ini berarti semakin besar jumlah pembelian suatu opsi, harganya akan semakin meningkat, dan pada akhirnya harga akan mendekati mencerminkan probabilitas subjektif pasar dari setiap opsi yang terjadi.
Ukuran parameter likuiditas b secara langsung menentukan kemiringan kurva fungsi biaya, yaitu likuiditas atau "ketebalan" pasar. Pada likuiditas tinggi (nilai b besar), kurva cenderung datar, bahkan pembelian besar tidak akan menyebabkan fluktuasi harga yang tajam. Pada likuiditas rendah (nilai b kecil), kurva menjadi curam, pembelian kecil dapat menyebabkan perubahan harga yang drastis.
Trade-off LMSR dan Perpindahan Paradigma Platform Prediksi
Tujuan dasar dari desain LMSR adalah penggabungan informasi, bukan keuntungan dari pembuat pasar. Ini mengatasi masalah "cold start" yang kurangnya pihak lawan dalam pasar prediksi di awal dengan model matematika otomatis.
Keunggulan dan Keterbatasan LMSR
Kontribusi inti LMSR terletak pada memastikan adanya pihak lawan dalam transaksi di setiap titik waktu pasar, yang menyelesaikan masalah ketidakmampuan untuk melakukan transaksi akibat likuiditas yang tipis pada pasar awal dengan buku pesanan tradisional. Pada saat yang sama, kerugian maksimum dari pembuat pasar dapat diprediksi dan terbatas, ditentukan oleh parameter likuiditas b dan jumlah hasil pasar n.
Namun, LMSR juga memiliki kekurangan struktural:
Parameter likuiditas b biasanya tetap tidak berubah setelah ditetapkan saat penciptaan pasar, yang menyebabkan pasar tidak dapat menyesuaikan kedalaman dan sensitivitasnya berdasarkan keadaan sebenarnya.
Harapan matematis dari model LMSR secara teoritis adalah kerugian, kerugian pembuat pasar dianggap sebagai "biaya informasi" untuk mendapatkan kebijaksanaan kolektif pasar. Ini menentukan bahwa pada dasarnya itu adalah sistem yang disubsidi oleh pihak yang memulai transaksi, tidak cocok untuk model pembuat pasar yang mengejar keuntungan.
Saat LMSR diimplementasikan di blockchain, perhitungan kompleks yang terlibat akan menghabiskan lebih banyak Gas, meningkatkan gesekan transaksi.
platform prediksi meninggalkan logika LMSR
Seiring dengan jumlah pengguna dan skala dana di platform melewati titik kritis, desain LMSR berubah dari keuntungan menjadi belenggu perkembangan. Perpindahan ke model order book didasarkan pada pertimbangan berikut:
Efisiensi modal: Buku pesanan memungkinkan pembuat pasar dan pengguna untuk mengonsentrasikan likuiditas secara akurat di rentang harga yang paling aktif di pasar, meningkatkan efisiensi modal.
Pengalaman perdagangan: Pasar buku pesanan yang matang dapat menyerap pesanan besar melalui kedalaman lawan yang padat, menyediakan eksekusi perdagangan dengan slippage yang lebih rendah.
Menarik Likuiditas Profesional: Buku pesanan adalah model pasar yang paling dikenal oleh trader profesional dan lembaga pembuat pasar, yang menguntungkan untuk menarik kedalaman pasar tingkat profesional.
Mekanisme Penetapan Harga dan Likuiditas di Pasar Prediksi Saat Ini
Platform prediksi modern mengadopsi mode campuran penyelesaian on-chain dan order book off-chain, menggabungkan keamanan penyelesaian terdesentralisasi dengan pengalaman perdagangan terpusat yang lancar.
arsitektur campuran
Buku pesanan off-chain: Pengajuan dan pencocokan pesanan limit pengguna dilakukan secara off-chain, operasi ini instan dan tanpa biaya Gas. Pengguna dapat melihat secara langsung kedalaman pasar yang terdiri dari semua pesanan limit.
Penyelesaian di blockchain: Setelah pesanan berhasil dipadankan, penyampaian aset akhir dilakukan di blockchain melalui kontrak pintar, memastikan finalitas hasil transaksi dan ketidakubah kepemilikan aset.
mekanisme penetapan harga
Inti dari prediction market adalah memastikan bahwa total probabilitas dari berbagai hasil selalu sama dengan 100%. Platform modern menggunakan desain aset dasar yang canggih dan mekanisme arbitrase, memanfaatkan kekuatan korektif pasar itu sendiri untuk memastikan total harga berkumpul menuju "$1".
Pembuatan dan penukaran pasangan penuh: Peserta dapat menyetor "$1" untuk mendapatkan 1 saham YES dan 1 saham NO, atau menukarkan 1 pasangan saham YES+NO untuk "$1", membangun pengikatan nilai dasar.
Perdagangan buku pesanan independen: Saham YES dan saham NO diperdagangkan secara bebas sebagai aset independen di masing-masing buku pesanan.
Koreksi arbitrase pasar: Ketika jumlah harga saham YES dan NO menyimpang dari "$1", para arbitrase mendapatkan keuntungan melalui operasi "mencetak-menjual" atau "membeli-menebus", sekaligus mendorong harga kembali ke keseimbangan.
Mekanisme ini menjadikan perilaku mencari untung para peserta pasar sebagai kekuatan penentu dalam menjaga stabilitas harga sistem.
Kemungkinan Penggabungan Pasar Prediksi dan DEX
Seiring pertumbuhan pesat jumlah pengguna platform prediksi, interaksi antara platform tersebut dan protokol kripto akan menghasilkan kemungkinan baru, terutama dalam prospek penggabungan dengan DEX:
Alat lindung nilai risiko: Kontrak acara di pasar prediksi dapat berfungsi sebagai alat lindung nilai risiko yang efisien bagi peserta DEX, mengubah manajemen risiko dari penerimaan pasif menjadi alokasi aktif.
Indikator manajemen likuiditas: Data harga pasar prediksi dapat digunakan sebagai indikator awal yang bernilai tinggi untuk manajemen likuiditas terpusat di DEX, untuk menyesuaikan secara dinamis rentang posisi LP.
Produk keuangan terstruktur: Mengaitkan indikator inti DEX dengan hasil acara pasar prediksi, dapat merancang model distribusi pendapatan bersyarat yang sepenuhnya baru, membangun komunitas kepentingan yang lebih langsung.
Platform prediksi sedang berkembang menjadi "lapisan penetapan risiko" dan "peramal informasi" untuk seluruh industri kripto. Dengan aliran pengguna yang terus menerus meresap, integrasinya dengan protokol dasar seperti DEX akan menjadi faktor kunci bagi ekosistem DeFi untuk menuju yang lebih efisien, lebih matang, dan lebih tangguh.