De l'AMM au livre de commandes : explorer la transformation du mécanisme de tarification des marchés de prévision et le potentiel de fusion avec DEX
Le marché de prévision est essentiellement un "échange de probabilités d'événements futurs", où les utilisateurs peuvent exprimer leur jugement sur un événement en achetant une option. En raison de la différence entre l'achat d'événements probabilistes et les transactions courantes, les mécanismes de tarification et de liquidité initialement adoptés par le marché de prévision diffèrent également des algorithmes AMM courants.
Le mécanisme de tarification du marché de prévision a connu d'énormes changements depuis sa version initiale. Au départ, il utilisait un mécanisme AMM appelé règle de notation de marché logarithmique (LMSR) pour fournir en temps réel de la liquidité et des prix. Comprendre les caractéristiques de LMSR aide à comprendre le mécanisme de tarification du marché de prévision pendant la plupart des périodes, ainsi que les raisons pour lesquelles d'autres protocoles choisissent LMSR, et permet également de comprendre la motivation des plateformes de prévision pour passer de LMSR à un carnet de commandes hors chaîne.
Caractéristiques et avantages/inconvénients de LMSR
LMSR est un mécanisme de tarification conçu spécifiquement pour le marché de prévision, permettant aux utilisateurs d'acheter des "parts" d'une option selon leur jugement, le marché ajustant automatiquement les prix en fonction de la demande totale. La caractéristique principale de LMSR est qu'il permet d'effectuer des transactions sans dépendre d'une contrepartie, même pour le premier trader, le système peut fournir des prix et des transactions. Cela donne au marché de prévision une "liquidité perpétuelle" similaire à celle de certains DEX.
LMSR est essentiellement un modèle de fonction de coût qui calcule le prix en fonction des "parts" des différentes options actuellement détenues par les utilisateurs. Ce mécanisme garantit que le prix reflète toujours la probabilité attendue des résultats d'événements différents sur le marché.
La caractéristique principale de LMSR est que la somme des prix de tous les résultats est toujours égale à 1. Lorsque les utilisateurs achètent une part d'une option, le prix de cette option augmente, tandis que les prix des autres options diminuent, maintenant ainsi la somme des prix à 1.
Un autre point clé du LMSR est que le prix est la dérivée marginale de la fonction de coût. Cela signifie que plus la quantité d'une option achetée est grande, plus son prix augmentera progressivement ; le prix final tendra à refléter la probabilité subjective du marché pour chaque option.
Le paramètre de liquidité b dans LMSR détermine directement le degré de "lissage" de la courbe, c'est-à-dire la liquidité ou "épaisseur" du marché. Une liquidité élevée ( une grande valeur de b ) rend la courbe relativement plate, ce qui signifie que même l'achat d'une grande quantité de parts entraîne une augmentation lente des prix. Une faible liquidité ( une petite valeur de b ) rend la courbe très raide, et un petit achat peut entraîner une forte augmentation des prix.
Compromis de mécanisme LMSR et migration de paradigme du marché de prévision
L'objectif fondamental de la conception de LMSR est l'agrégation d'informations, et non le profit des teneurs de marché. Il résout le problème le plus épineux du "démarrage à froid" pour les marchés de prévision grâce à un modèle mathématique automatisé, c'est-à-dire l'approvisionnement en liquidité en l'absence de contreparties au début.
La principale contribution de LMSR est d'assurer qu'il existe toujours des contreparties sur le marché à tout moment. Peu importe à quel point les opinions du marché sont peu populaires ou extrêmes, les teneurs de marché peuvent toujours fournir des offres d'achat ou de vente. Cela résout fondamentalement le dilemme des livres de commandes traditionnels qui ne peuvent pas exécuter des transactions en raison d'une liquidité insuffisante sur les marchés précoces.
Cependant, les avantages de LMSR ont également entraîné des défauts structurels insurmontables :
Dilemme des paramètres b et liquidité statique : Le paramètre de liquidité b est fixé lors de la création du marché et reste généralement inchangé pendant le cycle de vie du marché. Cette configuration statique empêche le marché d'ajuster dynamiquement sa profondeur et sa sensibilité en fonction des variations réelles de liquidité et des flux d'informations.
Le rôle de subvention des teneurs de marché : L'espérance mathématique du modèle LMSR est théoriquement négative. Les pertes des teneurs de marché sont considérées comme le "coût de l'information" payé 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 à un modèle de teneur de marché axé sur le profit.
Lorsque les utilisateurs du marché de prévision et la taille des fonds dépassent un point critique, le LMSR, qui sacrifie l'efficacité au profit de la liquidité, passe d'un avantage à un frein au développement. La migration vers le modèle de carnet de commandes repose sur les considérations stratégiques suivantes :
La demande fondamentale d'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.
Optimisation de l'expérience de trading : Un marché de carnet d'ordres mature peut absorber de gros ordres grâce à une profondeur de contrepartie dense, offrant ainsi une exécution des transactions avec moins de slippage et une expérience améliorée.
Stratégies nécessaires pour attirer la liquidité professionnelle : le livre des ordres est le modèle de marché le plus commun et le plus familier pour les traders professionnels et les institutions de market making. Ce changement envoie un signal d'invitation clair aux fournisseurs de liquidité professionnels, tant dans le monde de la crypto que dans la finance traditionnelle.
Mécanisme de tarification et de liquidité du marché de prévision actuel
La mise à niveau du marché de prévision est un choix inévitable après que sa taille d'utilisateur et sa maturité de plateforme aient atteint un point critique. Ce changement repose sur une considération systématique de trois objectifs : l'expérience de trading, le coût du Gas et la profondeur du marché. Son architecture actuelle peut être analysée sous deux aspects : le mécanisme de liquidité et la logique d'ancrage des prix.
mode hybride de règlement sur chaîne et de carnet de commandes hors chaîne
Le mécanisme de liquidité du marché de prévision adopte une architecture hybride combinant la chaîne et hors chaîne, tout en tenant compte de la sécurité du règlement décentralisé et de l'expérience fluide du trading centralisé.
Livre de commandes hors chaîne : les ordres à cours limité des utilisateurs sont soumis et exécutés sur un serveur hors chaîne, les opérations sont instantanées et sans coût de Gas. Les utilisateurs peuvent voir directement la profondeur du marché (carnet d'ordres) constituée par tous les ordres à cours limité.
Règlement sur la chaîne : lorsque les ordres d'achat et de vente dans le carnet de commandes hors chaîne sont correctement appariés, l'étape finale de la livraison des actifs sera exécutée sur la chaîne via un contrat intelligent. Ce modèle de "mise en correspondance hors chaîne et règlement sur la chaîne" préserve la flexibilité du carnet de commandes tout en garantissant le caractère définitif des résultats des transactions et l'inaltérabilité de la propriété des actifs.
Logique sous-jacente de l'ancrage des prix : cycle de la part, de la création et de l'arbitrage
Le mécanisme central du marché de prévision est d'assurer que la somme des probabilités des deux résultats "oui" (YES) et "non" (NO) est toujours égale à 100 % (c'est-à-dire "$1"). Le modèle de carnet de commandes utilise un ensemble de conceptions d'actifs sous-jacents ingénieux et de mécanismes d'arbitrage, tirant parti de la force de correction du marché lui-même, pour s'assurer que la somme des prix converge toujours vers "$1".
Base fondamentale : la création et le rachat de parts complètes
Minting : Les participants peuvent déposer des stablecoins "$1" dans le contrat pour obtenir 1 part YES et 1 part NO.
Rachat : Les participants détenant simultanément une part YES et une part NO peuvent les retourner au contrat pour racheter "$1" stablecoin.
Découverte des prix : transactions sur un carnet d'ordres indépendant
Les parts YES et NO, en tant qu'actifs indépendants, sont échangées avec des stablecoins sur leurs livres de commandes respectifs. Les participants peuvent placer librement des ordres à cours limité à n'importe quel prix.
Contraintes de prix : correction d'arbitrage basée sur le marché
Le comportement de recherche de profit des arbitragistes (généralement des robots automatisés) est la clé pour garantir le retour des prix. Une fois que la somme des prix de transaction des parts YES et NO s'écarte de "$1", une fenêtre d'arbitrage sans risque s'ouvre.
L'essence de la conception de ce mécanisme réside dans le fait que le protocole lui-même ne joue pas le rôle d'arbitre, mais établit des points d'ancrage de valeur solides et des canaux d'arbitrage ouverts, permettant aux comportements de recherche de profit des participants au marché de devenir une force décisive pour maintenir la stabilité des prix du système.
Possibilité de combinaison du marché de prévision et des DEX
Avec la croissance explosive du nombre d'utilisateurs sur le marché de prévision et la collaboration avec les plateformes sociales, une asymétrie de la base d'utilisateurs s'est formée entre celui-ci et les protocoles cryptographiques, devenant un portail d'entrée pour les utilisateurs dans l'industrie de la cryptographie. Dans ce contexte, la combinaison du marché de prévision et des DEX présente de nouvelles possibilités :
Outil de couverture des risques natif et efficace :
Les contrats d'événements du marché de prévision peuvent devenir une "couche miroir" pour la tarification des risques des participants à l'écosystème DEX. Par exemple, des contrats de prévision concernant "un stablecoin va-t-il se désancrer" ou "une mise à niveau d'un protocole va-t-elle réussir" peuvent être directement utilisés par les utilisateurs de DEX pour couvrir les pertes potentielles sur leurs positions en chaîne.
Indicateurs avancés de haute valeur pour la gestion de la liquidité centralisée :
Les cotes en temps réel des événements clés sur le marché de prévision peuvent servir de signal précurseur pour la gestion de la liquidité centralisée dans un DEX. Les stratégies automatisées peuvent capturer ce signal, permettant un ajustement dynamique des intervalles de position des LP, transformant les LP de fournisseurs de liquidité passifs en gestionnaires de risques actifs et basés sur les probabilités.
Créer de nouveaux produits financiers structurés :
En liant les indicateurs clés du DEX aux résultats des événements du marché de prévision, il est possible de concevoir un nouveau modèle de distribution des revenus conditionnels. Par exemple, lier la distribution des frais de transaction à l'atteinte ou non d'un objectif de volume de transactions permet de construire une communauté d'intérêts plus directe et un cercle de capture de valeur.
En résumé, la combinaison des marchés de prévision et des DEX représente une intégration profonde au niveau des infrastructures. Les marchés de prévision évoluent vers une "couche de tarification des risques" et un "oracle d'information" pour l'ensemble de l'industrie cryptographique. Avec la poursuite de l'infiltration du trafic utilisateur, leur intégration avec des protocoles fondamentaux tels que les DEX deviendra une variable clé pour déterminer si l'écosystème DeFi peut évoluer vers une efficacité, une maturité et une résilience supérieures.
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GasWastingMaximalist
· Il y a 19h
L'inefficacité sera toujours éliminée
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MemeKingNFT
· Il y a 19h
La prévision est vraiment le moyen de jouer.
Voir l'originalRépondre0
GateUser-e51e87c7
· Il y a 20h
La difficulté des opérations de Liquidité est élevée.
Voir l'originalRépondre0
ChainSherlockGirl
· Il y a 20h
innovation dans le domaine des marchés de prévision
Mécanisme de tarification du marché de prévision : évolution de LMSR vers le carnet de commandes et perspectives de fusion avec DEX
De l'AMM au livre de commandes : explorer la transformation du mécanisme de tarification des marchés de prévision et le potentiel de fusion avec DEX
Le marché de prévision est essentiellement un "échange de probabilités d'événements futurs", où les utilisateurs peuvent exprimer leur jugement sur un événement en achetant une option. En raison de la différence entre l'achat d'événements probabilistes et les transactions courantes, les mécanismes de tarification et de liquidité initialement adoptés par le marché de prévision diffèrent également des algorithmes AMM courants.
Le mécanisme de tarification du marché de prévision a connu d'énormes changements depuis sa version initiale. Au départ, il utilisait un mécanisme AMM appelé règle de notation de marché logarithmique (LMSR) pour fournir en temps réel de la liquidité et des prix. Comprendre les caractéristiques de LMSR aide à comprendre le mécanisme de tarification du marché de prévision pendant la plupart des périodes, ainsi que les raisons pour lesquelles d'autres protocoles choisissent LMSR, et permet également de comprendre la motivation des plateformes de prévision pour passer de LMSR à un carnet de commandes hors chaîne.
Caractéristiques et avantages/inconvénients de LMSR
LMSR est un mécanisme de tarification conçu spécifiquement pour le marché de prévision, permettant aux utilisateurs d'acheter des "parts" d'une option selon leur jugement, le marché ajustant automatiquement les prix en fonction de la demande totale. La caractéristique principale de LMSR est qu'il permet d'effectuer des transactions sans dépendre d'une contrepartie, même pour le premier trader, le système peut fournir des prix et des transactions. Cela donne au marché de prévision une "liquidité perpétuelle" similaire à celle de certains DEX.
LMSR est essentiellement un modèle de fonction de coût qui calcule le prix en fonction des "parts" des différentes options actuellement détenues par les utilisateurs. Ce mécanisme garantit que le prix reflète toujours la probabilité attendue des résultats d'événements différents sur le marché.
La caractéristique principale de LMSR est que la somme des prix de tous les résultats est toujours égale à 1. Lorsque les utilisateurs achètent une part d'une option, le prix de cette option augmente, tandis que les prix des autres options diminuent, maintenant ainsi la somme des prix à 1.
Un autre point clé du LMSR est que le prix est la dérivée marginale de la fonction de coût. Cela signifie que plus la quantité d'une option achetée est grande, plus son prix augmentera progressivement ; le prix final tendra à refléter la probabilité subjective du marché pour chaque option.
Le paramètre de liquidité b dans LMSR détermine directement le degré de "lissage" de la courbe, c'est-à-dire la liquidité ou "épaisseur" du marché. Une liquidité élevée ( une grande valeur de b ) rend la courbe relativement plate, ce qui signifie que même l'achat d'une grande quantité de parts entraîne une augmentation lente des prix. Une faible liquidité ( une petite valeur de b ) rend la courbe très raide, et un petit achat peut entraîner une forte augmentation des prix.
Compromis de mécanisme LMSR et migration de paradigme du marché de prévision
L'objectif fondamental de la conception de LMSR est l'agrégation d'informations, et non le profit des teneurs de marché. Il résout le problème le plus épineux du "démarrage à froid" pour les marchés de prévision grâce à un modèle mathématique automatisé, c'est-à-dire l'approvisionnement en liquidité en l'absence de contreparties au début.
La principale contribution de LMSR est d'assurer qu'il existe toujours des contreparties sur le marché à tout moment. Peu importe à quel point les opinions du marché sont peu populaires ou extrêmes, les teneurs de marché peuvent toujours fournir des offres d'achat ou de vente. Cela résout fondamentalement le dilemme des livres de commandes traditionnels qui ne peuvent pas exécuter des transactions en raison d'une liquidité insuffisante sur les marchés précoces.
Cependant, les avantages de LMSR ont également entraîné des défauts structurels insurmontables :
Dilemme des paramètres b et liquidité statique : Le paramètre de liquidité b est fixé lors de la création du marché et reste généralement inchangé pendant le cycle de vie du marché. Cette configuration statique empêche le marché d'ajuster dynamiquement sa profondeur et sa sensibilité en fonction des variations réelles de liquidité et des flux d'informations.
Le rôle de subvention des teneurs de marché : L'espérance mathématique du modèle LMSR est théoriquement négative. Les pertes des teneurs de marché sont considérées comme le "coût de l'information" payé 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 à un modèle de teneur de marché axé sur le profit.
Lorsque les utilisateurs du marché de prévision et la taille des fonds dépassent un point critique, le LMSR, qui sacrifie l'efficacité au profit de la liquidité, passe d'un avantage à un frein au développement. La migration vers le modèle de carnet de commandes repose sur les considérations stratégiques suivantes :
La demande fondamentale d'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.
Optimisation de l'expérience de trading : Un marché de carnet d'ordres mature peut absorber de gros ordres grâce à une profondeur de contrepartie dense, offrant ainsi une exécution des transactions avec moins de slippage et une expérience améliorée.
Stratégies nécessaires pour attirer la liquidité professionnelle : le livre des ordres est le modèle de marché le plus commun et le plus familier pour les traders professionnels et les institutions de market making. Ce changement envoie un signal d'invitation clair aux fournisseurs de liquidité professionnels, tant dans le monde de la crypto que dans la finance traditionnelle.
Mécanisme de tarification et de liquidité du marché de prévision actuel
La mise à niveau du marché de prévision est un choix inévitable après que sa taille d'utilisateur et sa maturité de plateforme aient atteint un point critique. Ce changement repose sur une considération systématique de trois objectifs : l'expérience de trading, le coût du Gas et la profondeur du marché. Son architecture actuelle peut être analysée sous deux aspects : le mécanisme de liquidité et la logique d'ancrage des prix.
mode hybride de règlement sur chaîne et de carnet de commandes hors chaîne
Le mécanisme de liquidité du marché de prévision adopte une architecture hybride combinant la chaîne et hors chaîne, tout en tenant compte de la sécurité du règlement décentralisé et de l'expérience fluide du trading centralisé.
Livre de commandes hors chaîne : les ordres à cours limité des utilisateurs sont soumis et exécutés sur un serveur hors chaîne, les opérations sont instantanées et sans coût de Gas. Les utilisateurs peuvent voir directement la profondeur du marché (carnet d'ordres) constituée par tous les ordres à cours limité.
Règlement sur la chaîne : lorsque les ordres d'achat et de vente dans le carnet de commandes hors chaîne sont correctement appariés, l'étape finale de la livraison des actifs sera exécutée sur la chaîne via un contrat intelligent. Ce modèle de "mise en correspondance hors chaîne et règlement sur la chaîne" préserve la flexibilité du carnet de commandes tout en garantissant le caractère définitif des résultats des transactions et l'inaltérabilité de la propriété des actifs.
Logique sous-jacente de l'ancrage des prix : cycle de la part, de la création et de l'arbitrage
Le mécanisme central du marché de prévision est d'assurer que la somme des probabilités des deux résultats "oui" (YES) et "non" (NO) est toujours égale à 100 % (c'est-à-dire "$1"). Le modèle de carnet de commandes utilise un ensemble de conceptions d'actifs sous-jacents ingénieux et de mécanismes d'arbitrage, tirant parti de la force de correction du marché lui-même, pour s'assurer que la somme des prix converge toujours vers "$1".
Base fondamentale : la création et le rachat de parts complètes
Découverte des prix : transactions sur un carnet d'ordres indépendant Les parts YES et NO, en tant qu'actifs indépendants, sont échangées avec des stablecoins sur leurs livres de commandes respectifs. Les participants peuvent placer librement des ordres à cours limité à n'importe quel prix.
Contraintes de prix : correction d'arbitrage basée sur le marché Le comportement de recherche de profit des arbitragistes (généralement des robots automatisés) est la clé pour garantir le retour des prix. Une fois que la somme des prix de transaction des parts YES et NO s'écarte de "$1", une fenêtre d'arbitrage sans risque s'ouvre.
L'essence de la conception de ce mécanisme réside dans le fait que le protocole lui-même ne joue pas le rôle d'arbitre, mais établit des points d'ancrage de valeur solides et des canaux d'arbitrage ouverts, permettant aux comportements de recherche de profit des participants au marché de devenir une force décisive pour maintenir la stabilité des prix du système.
Possibilité de combinaison du marché de prévision et des DEX
Avec la croissance explosive du nombre d'utilisateurs sur le marché de prévision et la collaboration avec les plateformes sociales, une asymétrie de la base d'utilisateurs s'est formée entre celui-ci et les protocoles cryptographiques, devenant un portail d'entrée pour les utilisateurs dans l'industrie de la cryptographie. Dans ce contexte, la combinaison du marché de prévision et des DEX présente de nouvelles possibilités :
Outil de couverture des risques natif et efficace : Les contrats d'événements du marché de prévision peuvent devenir une "couche miroir" pour la tarification des risques des participants à l'écosystème DEX. Par exemple, des contrats de prévision concernant "un stablecoin va-t-il se désancrer" ou "une mise à niveau d'un protocole va-t-elle réussir" peuvent être directement utilisés par les utilisateurs de DEX pour couvrir les pertes potentielles sur leurs positions en chaîne.
Indicateurs avancés de haute valeur pour la gestion de la liquidité centralisée : Les cotes en temps réel des événements clés sur le marché de prévision peuvent servir de signal précurseur pour la gestion de la liquidité centralisée dans un DEX. Les stratégies automatisées peuvent capturer ce signal, permettant un ajustement dynamique des intervalles de position des LP, transformant les LP de fournisseurs de liquidité passifs en gestionnaires de risques actifs et basés sur les probabilités.
Créer de nouveaux produits financiers structurés : En liant les indicateurs clés du DEX aux résultats des événements du marché de prévision, il est possible de concevoir un nouveau modèle de distribution des revenus conditionnels. Par exemple, lier la distribution des frais de transaction à l'atteinte ou non d'un objectif de volume de transactions permet de construire une communauté d'intérêts plus directe et un cercle de capture de valeur.
En résumé, la combinaison des marchés de prévision et des DEX représente une intégration profonde au niveau des infrastructures. Les marchés de prévision évoluent vers une "couche de tarification des risques" et un "oracle d'information" pour l'ensemble de l'industrie cryptographique. Avec la poursuite de l'infiltration du trafic utilisateur, leur intégration avec des protocoles fondamentaux tels que les DEX deviendra une variable clé pour déterminer si l'écosystème DeFi peut évoluer vers une efficacité, une maturité et une résilience supérieures.