從AMM到訂單簿：探索預測市場定價機制的轉變及與DEX融合的潛力

預測市場本質上是一個"未來事件概率的交易所"，用戶可通過買入某個選項來表達對事件的判斷。由於對概率事件的買入與常見交易不同，預測市場最初採用的定價和流動性機制也與常見的AMM算法有所區別。

預測市場的定價機制從最初版本到現在經歷了巨大變化，首先採用的是一種稱爲對數市場評分規則(LMSR)的AMM機制來實時提供流動性與定價。了解LMSR的特點有助於理解預測市場在大部分時期的定價機制，以及其他協議選擇LMSR的原因，也能明白預測平台從LMSR升級至鏈下訂單簿的動機。

LMSR的特點及優缺點

LMSR是專爲預測市場設計的定價機制，允許用戶根據判斷買入某個選項的"份額"，市場會根據總需求自動調整價格。LMSR的最大特點是不依賴對手方也能完成交易，即使是第一個交易者，系統也能提供定價和成交。這讓預測市場擁有類似某些DEX一樣的"永續流動性"。

LMSR本質上是一個成本函數模型，根據用戶當前持有的各選項"份額"來計算價格。這種機制確保價格始終能反映當前市場對不同事件結果的預期概率。

LMSR的核心特性是所有結果的價格之和恆等於1。當用戶購買某個選項份額時，該選項的價格上升，同時其他選項價格下降，從而維持價格總和爲1。

LMSR的另一個關鍵點是，價格是成本函數的邊際導數。這意味着某個選項的購買量越大，其價格就會逐漸上升；最終價格會趨近於反映每個選項發生的市場主觀概率。

LMSR中的流動性參數b直接決定了曲線的"平緩"程度，也就是市場的流動性或"厚度"。高流動性(大b值)使曲線相對平緩，意味着即使購買大量份額，價格漲速度也較慢。低流動性(小b值)則使曲線非常陡峭，少量購買就會導致價格急劇上升。

LMSR的機制權衡與預測市場的範式遷移

LMSR的根本設計目標是信息聚合，而非做市商盈利。它通過自動化數學模型，爲預測市場解決了最棘手的"冷啓動"問題，即在早期缺乏交易對手方時的流動性供給。

LMSR的核心貢獻在於確保市場在任何時間點都存在交易對手方。無論市場觀點多麼冷門或極端，做市商總能提供買入或賣出的報價。這從根本上解決了傳統訂單簿在早期市場中因流動性稀薄而無法成交的困境。

然而，LMSR的優勢也帶來了無法克服的結構性缺陷：

1. b參數困境與靜態流動性：流動性參數b在市場創建時即被設定，且通常在市場生命週期內保持不變。這種靜態設定使市場無法根據流動性的實際變化和信息流動態調整其深度與敏感度。

2. 做市商的補貼角色：LMSR模型在理論上的數學期望是虧損的。做市商的損失被視爲獲取市場集體智慧所支付的"信息費用"。這決定了它本質上是一個由發起方補貼交易的系統，不適用於追求利潤的做市商模型。

當預測市場的用戶與資金規模越過臨界點後，LMSR以犧牲效率爲代價換取流動性的設計，從優勢轉變爲發展桎梏。向訂單簿模式的遷移基於以下幾點戰略考量：

1. 資本效率的根本訴求：訂單簿允許做市商與用戶將流動性精準集中在市場最活躍的價格區間，提高資本效率。

2. 交易體驗的優化：成熟的訂單簿市場能通過密集的對手盤深度吸收大額訂單，提供滑點更低、體驗更優的交易執行。

3. 吸引專業流動性的戰略需要：訂單簿是專業交易者與做市機構最通用、最熟悉的市場模型。這一轉變向加密世界乃至傳統金融的專業流動性供應商發出了明確的邀請信號。

當前預測市場的定價及流動性機制

預測市場的升級是其在用戶規模與平台成熟度達到臨界點後的必然選擇。這一轉變背後是對交易體驗、Gas成本與市場深度三重目標的系統性考量。其當前架構可從流動性機制與價格錨定邏輯兩個層面解析。

鏈上結算與鏈下訂單簿的混合模式

預測市場的流動性機制採用了鏈上與鏈下結合的混合架構，兼顧去中心化結算的安全性與中心化交易的流暢體驗。

• 鏈下訂單簿：用戶的限價單提交與撮合均在鏈下服務器完成，操作即時且無Gas成本。用戶可直觀看到由所有限價單構成的市場深度（買賣盤口）。

• 鏈上結算：當鏈下訂單簿中的買單與賣單成功撮合，最終的資產交割步驟會在鏈上通過智能合約執行。這種"鏈下撮合、鏈上結算"的模式，在保留訂單簿靈活性的同時，確保了交易結果的最終性與資產歸屬的不可篡改性。

價格錨定的底層邏輯：份額對鑄造與套利循環

預測市場的核心機制是確保"是"（YES）與"否"（NO）兩種結果的概率總和恆等於100%（即"$1"）。訂單簿模式通過一套精巧的底層資產設計與套利機制，利用市場自身的修正力量，確保價格總和始終向"$1"收斂。

1. 核心基礎：完整份額對的鑄造與贖回

   • 鑄造：參與者可向合約存入"$1"穩定幣，獲得1個YES份額與1個NO份額。
   • 贖回：同時持有1個YES份額和1個NO份額的參與者可將其交還給合約，贖回"$1"穩定幣。

2. 價格發現：獨立的訂單簿交易 YES份額和NO份額作爲兩種獨立資產，在各自的訂單簿上與穩定幣進行交易。參與者可自由掛出任何價格的限價單。

3. 價格約束：市場化的套利修正 套利者（通常爲自動化機器人）的逐利行爲是確保價格回歸的關鍵。一旦YES與NO份額的交易價格之和偏離"$1"，無風險套利窗口便會打開。

這套機制的設計精髓在於，協議本身不扮演裁判員，而是通過建立牢固的價值錨點和開放的套利通道，讓市場參與者的逐利行爲成爲維護系統價格穩定性的決定性力量。

預測市場與DEX結合的可能性

隨着預測市場用戶規模的爆發式增長和與社交平台的合作，其與加密協議之間形成了用戶基數的不對稱，成爲用戶進入加密行業的流量閘門。在此背景下，預測市場與DEX的結合呈現出新的可能性：

1. 原生高效的風險對沖工具： 預測市場的事件合約可成爲DEX生態參與者風險定價的"鏡像層"。例如，針對"某穩定幣是否脫錨"或"某協議升級能否成功"的預測合約，可直接被DEX用戶用來對沖鏈上頭寸的潛在損失。

2. 集中流動性管理的高價值先行指標： 預測市場上關鍵事件的實時賠率可作爲DEX中集中流動性管理的先行信號。自動化策略可捕捉這一信號，用於動態調整LP的頭寸區間，將LP從被動的流動性提供者轉變爲主動的、基於概率的風險管理者。

3. 催生全新的結構化金融產品： 通過將DEX的核心指標與預測市場的事件結果掛鉤，可設計出新型的條件化收益分配模型。例如，將交易手續費的分配與某個交易量目標的達成與否綁定，構建更直接的利益共同體和價值捕獲閉環。

綜上所述，預測市場與DEX的結合是基礎設施層面的深度嵌合。預測市場正在演變爲面向整個加密行業的"風險定價層"與"信息預言機"。隨着用戶流量的持續滲透，其與DEX等基礎協議的融合將成爲決定未來DeFi生態能否走向更高效、更成熟、更具韌性的關鍵變量。