了解預測市場
預測市場本質上是一個開放市場，參與者透過交易各種事件發生的可能性來預測特定結果。這些市場的功能類似於自由市場經濟，市場價格根據參與者的集體智慧進行調整。預測市場允許用戶交易某些事件的機率，最終的市場價格反映了這些結果的預期可能性。
根據定義，預測市場是「為交易事件結果而創建的交易所交易市場。市場價格可以顯示大眾認為事件發生的機率是多少。」雖然這個定義抓住了基本概念，但預測市場提供了更多的深度和複雜性，值得進一步探索。
開放的作用
預測市場的開放性是其最重要的特徵之一。與傳統博弈不同，傳統博弈的賠率由博弈公司根據特定公式設定，而預測市場則以均等賠率開始。由於參與者根據自己的知識和見解進行交易，因此市場自然會調整價格以反映最有可能的結果。
為了說明預測市場如何運作，我們假設一個2022 年12 月舉行的FIFA 世界盃決賽，可能由阿根廷和英格蘭爭奪。根據現有數據，中心化博弈公司可能會將賠率設定為對阿根廷有利，這意味著阿根廷獲勝的機率為67%，英格蘭獲勝的機率為33%。
相比之下，預測市場沒有集中式博彩公司。參與者可以透過提出「誰會贏得FIFA 世界盃決賽？」之類的問題來創建市場，並列出可能的結果，例如「阿根廷」或「英格蘭」。這種設定稱為二元預測市場。
在我們的範例中，有兩個結果令牌可用：
ARGWIN（阿根廷獲勝）
ENGWIN（英格蘭獲勝）
這些代幣的起始價格是均等的，比如說50/50。隨著參與者根據自己的預期購買代幣，價格將根據供需關係波動。如果更多人購買“ARGWIN”，其價格將上漲，而“ENGWIN”的價格將下降。隨著時間的推移，市場將自我調節，代幣價格將反映最可能的結果——可能與博彩公司的67/33 賠率一致。
因此，預測市場無需專門的預測員或數據分析師就能實現準確預測。大多數參與者只有在對可能的結果有所了解或了解時才會參與預測。
預測市場作為衍生市場
預測市場也可以被概念化為衍生性商品市場。由於市場充當資訊處理器，因此可以在資訊理論的框架內進行設計，這使得預測市場特別適合這種模型。
預測市場，又稱為博彩市場、資訊市場、決策市場、想法期貨或事件衍生性商品，允許參與者根據未知未來事件的結果交易合約。這些合約產生的市場價格可視為市場參與者的集體預測。如果這些合約與某些資產的價格掛鉤，預測市場實際上就變成了衍生性商品市場。
預測市場作為衍生市場的優勢：
無需基礎資產：這些市場不需要基礎資產即可運作。引入基礎資產資訊的預言機和質押貨幣就足以建立這樣的市場。
自動做市商(AMM)：為預測市場實施自動做市商相對簡單。預測市場的研究對開發AMM 演算法起到了重要作用。
多功能性：預測市場可以透過設計適當的預測事件提供通用產品。
與歐式選擇權同構：預測市場與歐式選擇權具有同構關係，允許定價模型從選擇權遷移到預測市場。
資本效率：預測市場資本效率很高，通常比傳統博弈市場更高。
無空頭擠壓：在預測市場中，參與者的責任受其質押資產的限制，從而消除了空頭擠壓的風險。
預測市場作為衍生市場的缺點：
流動性提供者的風險：流動性提供者持有頭寸，面臨高風險，尤其是在黑天鵝事件期間。然而，對於風險中立的投資者來說，這可能是可以接受的。
新穎性和學習曲線：預測市場是一個相對較新的概念，參與者可能需要一些時間才能完全理解其機制。然而，新穎性是區塊鏈領域的共同特徵。
未知風險：與任何新設計一樣，可能會有尚未發現的缺點。
機制：CDA 與LMSR
預測市場是一種專業金融市場，參與者根據未來事件的結果（例如政治選舉、體育比賽結果或經濟指標）交易合約。這些合約的價格反映了市場參與者對這些事件發生可能性的集體信念。預測市場的運作主要由兩種機制來支撐：連續雙向拍賣(CDA) 和對數市場評分規則(LMSR)。每種機制都有獨特的優勢，也面臨特定的挑戰，尤其是在流動性和價格準確性方面。本文探討了這些機制的複雜性、它們在預測市場中的應用以及它們與自動化做市商(AMM) 的關係。
連續雙向拍賣（CDA）
連續雙向拍賣(CDA) 是金融市場（包括預測市場）中最常用的機制之一。在CDA 中，交易者透過將買入（買入）和賣出（賣出）訂單放入訂單簿來直接相互互動。訂單簿是CDA 機制的核心功能，它列出了所有未結訂單，一邊是買入，另一邊是賣出。當買入與賣出相符時，就會發生交易，並以匹配價格執行交易。可以使用買入和賣出的S 形函數來說明CDA 機制的動態。 S 形函數定義為：
出價（磷）=501+經驗（0.5×（磷−10））
問（磷）=501+經驗（−0.5×（磷−10））
這裡，PPP 代表價格水準。買入函數隨著價格上漲而逐漸減少，而賣出函數則增加，在兩條曲線相交處形成自然均衡。這個交點代表交易發生的價格。 S 型函數模擬了隨著價格偏離中心值，訂單量逐漸變化的情況。
CDA 的一個關鍵特徵是它依賴交易者的直接互動來促進價格發現。交易者可以隨時下訂單，這些訂單會一直保留在訂單簿中，直到與對方訂單相符。 CDA 的靈活性使交易者可以設定他們想要的價格，這可以在流動性高的市場中實現有效的價格發現。然而，這種對直接互動的依賴在參與者較少的市場中可能是一種限制。在交易量較少的市場中，沒有足夠的交易者來快速匹配訂單，CDA 可能會因流動性低而受到影響，導致最高買入價和最低賣出價之間的價差擴大。這會降低市場的效率，並使準確的價格預測變得更加困難。
在預測市場中，CDA 機制因其簡單性和促進直接交易的能力而廣泛應用。然而，預測市場流動性低（參與者數量有限）帶來的挑戰促使人們探索LMSR 等替代機制。
對數市場評分規則(LMSR)
對數市場評分規則(LMSR) 是一種自動化做市商(AMM) 機制，專門用於解決預測市場中經常遇到的流動性問題。與直接在參與者之間進行交易的CDA 不同，LMSR 涉及一個中央自動化做市商，作為所有交易的交易對手。該做市商不斷提供買賣報價，使用對數評分規則計算，該規則根據未結合約的總量調整價格。
LMSR 機制可以使用價格調整的對數函數和流動性的邏輯函數來建模。價格調整的對數函數如下：
價格（電視）=日誌（電視+1）×10
其中TTT 代表交易數量。該函數反映隨著交易的增多，價格如何以遞減的速度上漲，從而防止價格變得過於極端。流動性可以用邏輯函數來建模：
流動性（電視）=1001+經驗（−0.1×（電視−二十五））
此函數顯示流動性如何隨著交易數量而變化，在一定交易量時達到峰值，然後逐漸減少。
LMSR 的一個顯著優勢是它能夠提供恆定的流動性，確保交易者始終可以執行交易，而無需等待其他參與者的配對訂單。 LMSR 透過隨著更多合約的買賣而自動調整價格來實現這一點。這種價格調整是對數的，這意味著隨著有利於某一結果的合約數量的增加，該結果的價格上漲速度會降低。這種機制可以防止價格變得過於極端，即使在某一方向交易量很大的情況下也是如此，從而穩定市場。
LMSR 特別適合預測市場，因為它可以降低與低流動性相關的風險。在參與者人數較少的市場中，LMSR 可確保交易能順利進行，即使活躍交易者較少，價格也能反映市場的集體情緒。然而，這是以做市商的潛在損失為代價的，因為它可能需要補貼交易以維持流動性。儘管如此，LMSR 的設計確保這些損失受到限制，使其成為市場所有者的可持續機制。
Consensus Point 首席技術長Ken Kittlitz 強調了在預測市場中使用LMSR 的實際好處。他指出，自動化做市商的存在“對市場的成功至關重要”，因為它提供了穩定的流動性，並簡化了參與者的交易流程。透過確保買賣訂單始終以各種價格範圍提供，LMSR 使市場更加易於訪問和直觀，從而可以吸引更多人參與，從而提高預測的準確性。
在預測市場中比較CDA 和LMSR
雖然CDA 和LMSR 機制都用於預測市場，但它們的用途不同，最適合不同的市場條件。 CDA 在流動性高的市場中很有效，因為這些市場有足夠的參與者來確保買賣訂單定期匹配。在這樣的環境中，CDA 可以促進有效的價格發現，並讓市場反映參與者的真實集體信念。然而，在流動性較低的市場中，CDA 對交易者直接互動的依賴可能會導致效率低下，例如價差擴大和價格預測不夠準確。
另一方面，LMSR 在流動性令人擔憂的環境中大放異彩。其自動做市功能可確保交易隨時進行，無論參與者數量多少。這種持續的流動性供應使LMSR 在預測市場中特別有價值，因為預測市場的參與度可能很零散或有限。 LMSR 根據交易量動態調整價格的能力也有助於穩定市場並防止極端價格波動，這對於確保市場預測保持可靠性至關重要。
自動化做市商（AMM）
像LMSR 這樣的自動化做市商(AMM) 在維持市場流動性方面發揮著至關重要的作用，否則這些市場可能會因交易量低而受到影響。在參與者數量可能有很大差異的預測市場中，AMM 的存在可確保市場保持正常運轉，並且價格繼續反映交易者的集體情緒。
AMM 透過使用演算法來設定價格並自動提供交易。對於LMSR，演算法基於對數函數，可根據交易量的變化調整價格。這種持續調整有助於防止市場過度偏向特定結果，從而確保價格保持在合理範圍內。透過提供這種穩定力量，像LMSR 這樣的AMM 可以讓預測市場即使在沒有大量參與者的情況下也能有效運作。
預測市場的類別
預測市場可以採取多種形式，每種形式適用於不同的場景：
二元市場：涉及兩種可能的結果，例如“是”或“否”。 FIFA 世界盃範例就是典型的二元市場。
分類市場：與二元市場類似，但有兩個以上的選項。例如，預測多支球隊仍在爭奪冠軍的錦標賽冠軍。
標量（範圍）市場：此類市場預測特定範圍內的結果，例如資產的未來價格。參與者將根據其預測與實際結果的接近程度獲得獎勵。
組合市場：最複雜的形式，使用者將多個預測市場組合起來以創建多方面結果的預測。
分類市場和標量市場
在分類市場中，如果我們在四分之一決賽還剩下八支球隊的情況下預測FIFA 世界盃的獲勝者，那麼每個結果代幣的起始價格可能為0.125 ZTG。如果您在早期正確預測了獲勝者，那麼市場結束後您就可以獲得可觀的利潤。
在標量市場中，想像一下預測2022 年第三季末Polkadot 代幣(DOT) 的價格。參與者可以預測設定範圍內的任何價格（例如0 美元到20 美元），他們的獎勵將取決於他們的預測與實際價格的接近程度。
組合市場
組合預測市場透過組合多個預測市場，可以實現更複雜的預測。例如，預測新款iPhone 的成功發布可能涉及多種變量，如顏色選擇、隨附配件和定價。透過組合這些因素，參與者可以對產品的成功做出更準確的預測。
組合市場在天氣保險等場景中特別有用，因為多個變數會影響結果。一篇專門的文章將更詳細地探討組合預測市場的複雜性。
預測市場與傳統民調
預測市場比傳統的民意調查方法有獨特的優勢。預測市場不依賴勞力密集調查，而是利用財務激勵來鼓勵準確預測。市場的自然動態確保參與者購買低估的股票來修正高價股票，從而產生更可靠的數據。
結論
預測市場是預測各種結果的強大工具，從體育比賽結果和資產價格到政治決策和天氣事件。那些擁有寶貴見解的人會受到激勵參與並糾正任何市場失衡，而資訊較少的參與者自然不會承擔重大風險。
任何預測市場平台的目標都應該是創建一個用戶友好的環境，吸引流動性並提供快速響應時間，確保預測市場易於創建和參與。去中心化和無需許可的參與進一步增強了平台的潛力，使用戶能夠發現有關我們周圍世界的有價值數據。連續雙向拍賣(CDA) 和對數市場評分規則(LMSR) 是兩種不同的機制，可滿足預測市場的不同需求。 CDA 促進交易者之間的直接互動，在流動性高的市場中有效，而LMSR 作為自動化做市商，可確保持續的流動性並穩定價格，使其成為參與度較低的市場的理想選擇。了解每種機制的優點和限制對於設計能夠準確匯總資訊並產生可靠預測的有效預測市場至關重要。隨著預測市場領域的不斷發展，像LMSR 這樣的AMM 的作用可能會變得越來越重要，以確保市場預測的穩健性和準確性。
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來源：Aquarius Fund