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 dapat mengekspresikan penilaian mereka terhadap suatu peristiwa dengan membeli opsi tertentu. Karena pembelian peristiwa probabilitas berbeda dari perdagangan umum, mekanisme penetapan harga dan likuiditas yang awalnya digunakan oleh platform prediksi juga berbeda dari algoritma AMM yang umum.

Ringkasan Mekanisme LMSR

LMSR adalah mekanisme penetapan harga yang dirancang khusus untuk pasar prediksi, yang memungkinkan pengguna untuk membeli "saham" dari suatu opsi berdasarkan penilaian mereka, dan pasar akan 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 menyediakan penetapan harga dan penyelesaian.

LMSR adalah model fungsi biaya yang menghitung harga berdasarkan "saham" pilihan yang saat ini dimiliki pengguna. Mekanisme ini memastikan bahwa harga dapat mencerminkan probabilitas yang diharapkan pasar terhadap berbagai hasil peristiwa.

Rumus inti LMSR

Fungsi biaya C dari LMSR dihitung berdasarkan jumlah saham yang terjual untuk semua kemungkinan hasil di pasar:

C(...) = b * ln(Σe^(qi/b))

Di antaranya:

• C: Fungsi biaya, menunjukkan total biaya bagi pembuat pasar untuk mempertahankan distribusi saham saat ini.
• n: Total jumlah hasil yang mungkin di pasar
• qi: jumlah saham yang telah dibeli saat ini untuk opsi ke-i
• b: parameter likuiditas, semakin besar menunjukkan pasar semakin "stabil"

Salah satu fitur penting dari LMSR adalah jumlah harga semua hasil selalu sama dengan 1. Ketika pengguna membeli suatu opsi, harga opsi tersebut naik, sementara harga opsi lainnya turun, menjaga jumlah harga tetap 1.

mekanisme penetapan harga LMSR

Dalam LMSR, harga adalah turunan marginal dari fungsi biaya. Harga opsi ke-i, pi, adalah biaya marginal yang harus dibayar untuk membeli satu unit opsi tersebut:

pi = ∂C/∂qi = e^(qi/b) / Σe^(qj/b)

Ini berarti:

• Semakin besar jumlah pembelian suatu opsi, semakin meningkat harganya.
• Harga akhir cenderung mencerminkan probabilitas subjektif pasar untuk setiap opsi yang terjadi.

Ukuran parameter likuiditas b menentukan sejauh mana kurva harga "datar", yaitu likuiditas atau "ketebalan" pasar. Dengan likuiditas tinggi (nilai b besar), kurva lebih datar, transaksi besar tidak akan menyebabkan fluktuasi harga yang tajam. Dengan likuiditas rendah (nilai b kecil), kurva curam, pembelian sedikit dapat menyebabkan perubahan harga yang tajam.

Trade-off Mekanisme LMSR dan Perpindahan Paradigma Pasar Prediksi

Tujuan desain dasar dari mekanisme LMSR adalah penggabungan informasi, bukan profitabilitas pembuat pasar. Ini menyelesaikan masalah penyediaan likuiditas ketika pasar prediksi awalnya kekurangan pihak lawan untuk berdagang.

Keuntungan dan Kekurangan LMSR

Keuntungan:

1. Penyediaan likuiditas tanpa syarat: memastikan bahwa pihak lawan selalu ada di pasar pada setiap titik waktu.
2. Risiko pembuatan pasar yang dapat dikendalikan: Kerugian maksimum pembuat pasar dapat diprediksi dan terbatas.

Kekurangan:

1. Likuiditas statis: parameter likuiditas b tetap, tidak dapat disesuaikan secara adaptif berdasarkan perubahan pasar.
2. Peran subsidi pembuat pasar: secara teoritis, harapan matematis adalah kerugian dan tidak cocok untuk model pembuat pasar yang mengejar keuntungan.
3. Konsumsi Gas pada saat implementasi di blockchain cukup tinggi

Migrasi dari LMSR ke buku pesanan

Dengan pertumbuhan pengguna dan skala dana, keterbatasan LMSR semakin terlihat. Perpindahan ke model buku pesanan didasarkan pada pertimbangan berikut:

1. Meningkatkan efisiensi modal: Buku pesanan memungkinkan likuiditas terfokus pada rentang harga yang paling aktif
2. Mengoptimalkan pengalaman trading: Mengurangi slippage pada transaksi besar
3. Menarik likuiditas profesional: Buku pesanan lebih sesuai dengan kebutuhan trader profesional dan institusi pembuat pasar.

Mekanisme Penetapan Harga dan Likuiditas di Pasar Prediksi Saat Ini

Platform prediksi modern mengadopsi model campuran penyelesaian on-chain dan buku pesanan off-chain:

• Buku pesanan off-chain: Pengguna mengajukan order limit dan dicocokkan off-chain, operasi instan dan tanpa biaya Gas
• Penyelesaian di blockchain: Setelah pesanan berhasil dicocokkan, pengiriman aset dieksekusi di blockchain melalui kontrak pintar

Mekanisme pengikatan harga didasarkan pada siklus pencetakan dan arbitrase terhadap saham:

1. Dasar Inti: Pencetakan dan penebusan pasangan penuh, menetapkan "1 YES Share + 1 NO Share = $1" sebagai jangkar nilai.
2. Penemuan harga: Saham YES dan NO diperdagangkan secara bebas di buku pesanan independen.
3. Pembatasan harga: Para arbitrase memastikan total harga konvergen ke $1 melalui operasi "minting-selling" atau "buying-redeeming"

Desain ini menjadikan perilaku mencari keuntungan para peserta pasar sebagai kekuatan penentu dalam menjaga stabilitas harga sistem.

Kemungkinan kombinasi pasar prediksi dan DEX

Dengan kolaborasi antara prediction market dan platform sosial, basis pengguna mereka akan semakin meluas, menciptakan kondisi untuk penggabungan dengan protokol kripto. Kemungkinan penggabungan prediction market dengan DEX termasuk:

1. Alat lindung nilai risiko: Menyediakan solusi lindung nilai risiko yang asli dan efisien untuk peserta ekosistem DEX.
2. Indikator manajemen likuiditas terpusat: Data harga pasar prediksi dapat berfungsi sebagai indikator awal untuk manajemen likuiditas DEX
3. Produk Keuangan Terstruktur: Mengaitkan indikator inti DEX dengan hasil peristiwa pasar prediksi, menciptakan produk keuangan baru

Pasar prediksi sedang berkembang menjadi "lapisan penetapan risiko" dan "peramal informasi" di industri kripto. Integrasinya dengan protokol dasar seperti DEX akan menjadi faktor kunci yang menentukan perkembangan masa depan ekosistem DeFi.