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预测市场:发展瓶颈与下一个关键机遇
Augur,作为第一个链上预测市场,是最早在以太坊上推出的应用之一。其愿景是允许任何人对任何事情下注任何规模的赌注。由于问题重重,Augur的愿景多年前并未实现。用户缺乏、结算用户体验差和高昂的gas费用导致该产品关闭。不过自那时以来,我们已经取得了长足的进步:区块空间更便宜,订单簿设计也更加高效。最近的创新巩固了加密货币的无许可和开源特性,允许任何人通过提供流动性、创建市场或下注,成为全球流动性层的参与者。
Polymarket 已经成为市场的领导者,迄今为止交易量约为9亿美元,而 SX Bet 迄今为止累计了4.75亿美元。尽管如此,与体育博彩这一传统预测市场子类别的巨大规模相比,仍有很大的增长空间。仅在美国,体育博彩公司在2023年就处理了超过1190亿美元的交易量。如果考虑到所有其他国家的线下和在线体育博彩交易量以及其他类型的预测市场,如政治和娱乐,这个数字将更加突出。
本文旨在分解预测市场的工作原理,当前需要解决的瓶颈问题,以及我们认为可以解决这些问题的一些方法。
预测市场如何运作?
有几种设计预测市场的方式,大多数可以划分为两类:订单簿模式和集中式AMM模式。我们的观点是,订单簿模式是更优的设计选择,因为它们允许更好的价格发现,实现最大的可组合性,并最终导致规模化的交易量。
订单簿模式
对于订单簿模型,每个市场只有两种可能的预定义结果:是(Y)和否(N)。用户以股份的形式交易这些结果。在市场结算时,正确的股份价值1美元,错误的股份价值0美元。在市场结算之前,这些股份的价格可能在0美元到1美元之间交易。
为了让股份交易发生,必须存在流动性提供者(LPs);换句话说,他们必须提供买卖订单(报价)。这些LPs也被称为做市商。做市商提供流动性以换取价差中的小额利润。
以一个特定市场为例:如果某件事情发生的可能性是均等的,比如硬币抛掷结果是正面朝上,那么理论上“是”和“否”股份应该以0.50美元的价格交易。然而,就像任何金融市场一样,通常会有一个价差,因此会有滑点。如果我想购买“是”股份,我的成交价格可能最终接近0.55美元。这是因为我的对手方,一个做市商,故意高估真实赔率以赚取潜在利润。对手方也可能以0.55美元的价格出售“否”股份。每边0.05美元的价差是做市商提供报价的补偿。价差是由隐含波动性(价格运动的预期)驱动的。预测市场本质上具有保证实现的波动性(实际价格运动),这仅仅是由于股份最终必须在某个预定日期达到1美元或0美元的设计。
做市商场景示例:
- 做市商以0.55美元的价格卖出1份“是”股份(这等同于以0.45美元的价格买入1份“否”股份)
- 做市商以0.55美元的价格卖出1份“否”股份(这等同于以0.45美元的价格买入1份“是”股份)
- 做市商现在拥有1份“否”股份和1份“是”股份,总共支付了0.90美元
- 无论硬币是正面还是反面,做市商都将兑换1美元,赚取0.10美元的价差
当前预测市场的瓶颈是什么?
预测市场平台已经存在并被讨论足够长的时间,如果真正符合产品市场,逃逸速度早已发生。当前的瓶颈可以简单归结为供应(流动性提供者)和需求(投注者)双方缺乏兴趣。
供应方面的问题包括:
1、由于波动性导致的流动性不足:Polymarket最受欢迎的市场往往是概念上新颖的市场,缺乏相关的历史数据,使得结果难以预测和准确定价。例如,预测一位CEO,如Sam Altman,“在潜在的AGI处理不当的谣言后是否会重返其职位”是困难的,因为没有过去的事件与这种情况非常相似。做市商会在不确定的市场上设置更大的价差和较少的流动性,以弥补隐含波动性(即Sam Altman CEO市场的价格剧烈变动,共识在不到4天内翻转了3次)。这使得那些想要大规模下注的大户不太感兴趣。
2、由于缺乏主题专家导致的流动性不足:尽管在Polymarket上,每天有数百名做市商获得奖励,但许多长尾市场由于缺乏具有专业知识的参与者而缺乏流动性。例如,"某位名人是否会因某事被逮捕或指控?"或"名人某何时会发推文?"这类市场。随着更多类型的预测市场的引入,数据变得更加丰富,做市商变得更加专业化,这种情况将随着时间的推移而改变。
3、信息不对称:由于做市商提供的买卖报价任何时候都可以被任何接受者交易,后者在获取有利信息时具有做出正期望值赌注的优势。在DeFi市场中,这些类型的接受者可以被称为有害流量。Uniswap上的套利者是有害接受者的良好例子,因为他们利用信息优势不断从流动性提供者那里提取利润。
在Polymarket的一个市场,“特斯拉会在2021年3月1日之前宣布购买比特币吗?”有一个用户以约33%的赔率购买了价值60,000美元的“是”股份。这个市场是该用户唯一参与过的市场,可以假设这个用户拥有有利信息。暂且不论合法性问题,提供报价的做市商在当时无法知道接受者/投注者拥有这种有利信息,即使做市商最初将赔率设定为95%,接受者可能仍然会下注,因为真实赔率是99.9%。这导致做市商面临一个确定的亏损局面。在预测市场中,很难预测有害流量何时发生以及规模有多大,因此更难提供紧密的价差和深度流动性。做市商需要对随时可能发生的有害流量风险进行定价。
需求端的主要问题是:
1、缺乏杠杆工具:没有杠杆工具,预测市场对散户的吸引力相对于其他加密投机工具来说,是相对较低的。散户想要创造“一代人的财富”,这在memecoins上比在有上限的预测市场上下注更有可能实现。例如,早期在 $BODEN 和 $TRUMP 上押注,比预测市场上拜登或特朗普赢得总统大选的“是”股份带来了更多的上升空间。
2、缺乏刺激性的短期市场:散户投注者对下注几个月后才结算的赌注没有兴趣,这一结论可以在体育博彩世界中得到证明,现在许多散户交易量发生在现场投注(超短期)和日常事件(短期)上。不够多的短期市场吸引主流受众,至少目前还没有。
解决这些问题的方法是什么?我们如何增加交易量?
在供应端,前两个问题,与由于波动性导致的流动性不足和由于缺乏专业知识导致的流动性不足有关,将随着时间的推移自然减少。随着各种预测市场的交易量增长,专业的做市商和那些具有更高风险承受能力和资本的人的数量也将增长。
然而,与其等待这些问题随着时间的推移而减轻,不如通过最初在 DeFi 衍生品领域发明的流动性协调机制来正面解决流动性不足的问题。这个想法是允许被动的稳定币存款人通过金库赚取收益,金库在不同市场部署做市策略。这个金库将充当交易者的主要对手方。GMX是第一个通过依赖预言机进行定价的池式流动性供应策略来实现这一点的协议,而Hyperliquid是第二个部署原生金库策略的著名协议,但其特点是流动性是在 CLOB 上提供的。这两个金库随着时间的推移都是盈利的,因为它们能够充当大多数无害流量(随着时间的推移往往会亏损的散户用户)的交易对手。
在实践中,一个原生金库可以部署额外的25万美元流动性,以53美分的价格出价,以56美分的价格要价。较宽的价差有助于增加潜在的金库利润,因为用户在下注时接受较差的赔率。这与将报价设定在54美分和55美分不同,后者的对手方可能是寻找好价格的套利者或精明者。这个市场对信息不对称问题相对不易受影响(较少内部信息和洞察通常很快就会向公众披露),因此对有害流量的预期较低。金库还可以使用提供未来线路变动洞察的信息预言机,例如从其他博彩交易所获取赔率数据或从社交媒体上的顶级政治分析师那里收集信息。
结果是为投注者提供更深层次的流动性,他们现在能够在较小的滑点下进行更大额度的投注。
解决或至少减少信息不对称问题有几种方法。前几种是关于订单簿设计:
1、渐进式限价订单簿(GLOB):一种对抗有害流量的方法是通过结合订单的速度和大小来提高价格。如果买家确定某个事件会发生,逻辑策略将是尽可能多地以低于1美元的价格购买股份。此外,如果市场最终获取了有利信息,快速购买也是明智的。
Contro正在实施这种GLOB理念,并正在Initia上作为一个交叉 rollup启动。
如果Tesla $BTC市场发生在GLOB模型上,接受者将不得不支付超过33%的“是”股份,因为会考虑到订单的结合速度(一个片段)和大小(巨大)而产生的“滑点”。他仍然会因为知道“是”股份最终会升值到1美元而获得利润,但这至少包含了做市商的损失。
- 怀疑有有害流量,因为有如此大的接受者订单进来
- 确信有有害流量,因为它检查了接受者的资料,发现他们以前从未下过注
- 想重新平衡其库存,并且由于它正在出售的“是”股份数量以及因此积累的“否”股份,不再希望过于一边倒——也许做市商最初在要价方面有价值5万美元的订单,赔率为33%,在出价方面有价值5万美元的订单,赔率为27%——其最初目标不是方向性偏见,而是中性,以便通过对称的流动性提供来赚取利润
2、赢家抽成:有许多市场将那些拥有有利信息的人的部分利润重新分配。第一个例子是在点对点web2体育博彩公司,特别是Betfair,其中用户净赢利的一个固定百分比将重新分配回公司。Betfair的抽成实际上取决于市场本身;在Polymarket上,对于更新颖或长尾的市场,收取更高的净赢利抽成可能是合理的。
在加密货币原生预测市场中,有三种主要方法可以增加用户的上行空间:
- 串关 (Parlays)
- 永续市场 (Perpetuals)
- 代币化杠杆 (Tokenized leverage)
串关 (Parlays):从技术上讲,在Polymarket的账簿上实施这一点是不可行的,因为赌注需要前期资本,每个市场的对手方都不同。实际上,一个新协议可以在任何给定时间从Polymarket获取赔率,为串关赌注定价,并作为串关的单一对手方。
例如,一个用户想以10美元下注以下内容:
这些赌注如果单独下注,上升空间有限,但当组合成串关时,隐含回报率飙升至约1:650000,这意味着如果每次投注都正确,投注者可以赢得650万美元。不难想象串关如何在加密用户中获得PMF(产品市场契合度):
- 参与成本很低,你可以投入很少的钱赢得很多
- 分享串关单据会在Crypto Twitter上变得病毒式传播,特别是如果有人赢得了大奖,这创造了与产品本身的反馈循环
支持串关带来了挑战,即对手方风险(当多个投注者同时赢得大型串关时会发生什么)和赔率准确性(你不想提供你低估了真正赔率的赌注)。赌场已经解决了在体育世界提供串关的挑战,它已经成为体育博彩中最有利可图的部分。利润率比提供单一市场赌注高出约5-8倍,即使一些投注者幸运地赢得了大奖。串关的另一个附加好处是,与单一市场相比,有害流量相对较少。这里的类比是:一个以期望值为生的职业选手为什么会把钱投入到彩票中呢?
SX Bet,一个web3体育博彩应用链,推出了世界上第一个点对点串关投注系统,并在过去一个月实现了100万美元的串关交易量。当一个投注者“请求串关”时,SX会为串关创建一个私人虚拟订单簿。通过API监听的程序化做市商然后将有1秒钟的时间提供流动性。
永续预测市场 (Perpetual Prediction Markets):这个概念在2020年被简要探讨过,当时领先的交易所FTX为美国选举结果提供了永续合约。你可以做多 $𝑇𝑅𝑈𝑀𝑃 的价格,如果他赢得了美国选举,每股可以兑换1美元。随着他实际获胜几率的变化,FTX 不得不改变保证金要求。为像预测市场这样波动的市场创建永续机制,为保证金要求带来很多挑战,因为价格可能在一秒钟内从0.90美元变成0.10美元。因此,可能没有足够的抵押品来覆盖做多错误方向的人的损失。上面探讨的一些订单簿设计可以帮助弥补价格快速变化的事实。FTX $TRUMP 市场的另一个有趣之处是,我们可以合理地假设 Alameda 是这些市场的主要做市商,如果没有本地部署的流动性,订单簿对于大量交易来说太单薄了。这凸显了本地流动性金库机制对于预测市场协议的价值。
LEVR Bet 和 SX Bet 目前正在开发永续体育博彩市场。体育博彩的一个优点是,“是”或“否”股份的价格波动会较小,至少大多数时间是这样。例如,一个球员投篮可能会将球队赢得比赛的几率从50%提高到52%,因为平均来说一个球队每场比赛可能会投篮50次。任何给定投篮的2%的提升从清算和平仓要求的角度来看是可控的。在比赛结束时提供永续合约则是另一回事,因为有人可能会命中“制胜球”,赔率可能在半毫秒内从1%翻转到99%。一个可能的解决方案是只允许在一定程度上进行杠杆投注,因为此后的任何事件都可能使赔率变化太大。永续体育博彩的可行性还取决于运动本身;一个冰球进球比一个篮球投篮更有可能改变预期的比赛结果。
代币化杠杆 (Tokenized Leverage):一个允许用户针对他们的预测市场头寸进行借贷的借贷市场,特别是那些长期头寸,可能会增加专业交易者之间的交易量。这也可以导致更多的流动性,因为做市商可以针对一个市场的头寸进行借贷,以便在另一个市场做市。代币化杠杆可能对零售投注者来说不是一个有趣的产品,除非有一个抽象的循环产品,比如Eigenlayer获得关注的那些。整个市场可能还太不成熟,无法存在这样的抽象层,但这些类型的循环产品最终会出现。
除了纯粹的供需方面,还有其他微小的方式来提高采用率:
从用户体验的角度来看:将结算货币从USDC切换到一个收益型稳定币将增加参与度,特别是在长尾市场中。这在Twitter上已经讨论了几次;持有年底到期的市场头寸有一个重大的机会成本(例如,通过投注Kanye West赢得总统大选赚取0.24%的年利率,而不是在AAVE上赚取8%的年利率)。
此外,旨在提高留存率的增加游戏化可以在长期内真正帮助吸引更多用户。在体育博彩行业中,简单的事情如“每日投注连胜”或“每日竞赛”已经运作良好。
一些行业层面的东风也将在不久的将来增加采用:虚拟和链上环境的增长将解锁一个全新的投机需求水平,因为短期事件的数量最终将是无限的(想想AI/计算机模拟的体育),数据的水平将是丰富的(这使得做市商更容易为结果定价)。其他有趣的加密原生类别包括AI游戏、链上游戏和一般的链上数据。
可访问的数据将导致非人类赌博活动的增加,更具体地说,自治代理人的投注活动增加。Omen在Gnosis Chain上是引领AI代理投注者理念的先锋。由于预测市场是一个结果被定义的游戏,自主代理在计算期望值方面会变得越来越熟练,可能比人类精确得多。这反映了一种观点,即人工智能可能很难预测哪种Meme币会火起来,因为让它们成功的因素中有更多的“情感”元素,而目前人类比人工智能更擅长感受情感。
总而言之,预测市场是一个迷人的用户产品和设计空间。随着时间的推移,允许任何人在任何事情上下注任何规模的愿景将成为现实。如果你正在这个领域建立一些东西,无论是一个全新的协议,一个流动性协调平台,还是一个新的杠杆机制,请联系我们。我是一个狂热的用户,非常乐意给予反馈。
感谢Peter Pan、Shayne Coplan、Sanat Kapur、Andrew Young、taetaehoho、Diana Biggs、Abigail Carlson、Daniel Sekopta、Ryan Clark、Josh Solesbury、Watcher、Jamie Wallace和Rares Florea的反馈和审阅这篇文章!
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