预测市场的机制和调整

中级1/14/2025, 12:38:19 PM
本文深入探讨预测市场的运作机制、流动性挑战及发展前景。文章详细分析了二元市场、分类市场和连续市场的特点与应用场景,探讨了流动性供给方案及其可持续性,以及人工智能在市场解决方案中的创新应用前景。同时探究了治理机制、信息不对称等关键挑战,并深入讨论了0DTE市场的潜力和预测市场的随机谬误。此外,文章还探讨了预测市场在政治、经济和企业决策中的实际应用案例,分析了市场效率、价格发现和风险管理等核心议题,为读者提供全面而深入的预测市场洞察。

转发原文标题:《深入研究预测市场以及为什么它们仍然很酷(对于某些市场)》

预测市场是基于合同的市场,跟踪特定事件的结果。

交易者在市场上购买股票(价格为 0 < x < 100),根据事件的结果,这些股票的价值为 0 或 100。

  1. 创建一个市场来确定 10 月底以太坊的价格是否>= 3500。
  2. 是的,股票售价为 60 美分,这意味着结算日 ETH >= 3500 的可能性为 60%。
  3. 交易者 X 以 60 美元的价格购买 100 股 YES 股票,而交易者 Y 以 40 美元的价格购买 100 股 NO 股票。
  4. 10 月底,ETH 为 3700。交易者 X 以 100 美元(约 1.66 倍)赎回他的 100 股,交易者 Y 被清零。

预测市场存在的唯一限制是愿意创建市场的外部方以及愿意为双方购买合约的交易者。

预测市场分为三种不同类型:

  • 二进制:这些市场是是/否,不可能有第三个答案。上面的市场是二元的。
  • 分类的:这些市场包括多种结果。一个简单的例子是第一个空投加密协议的预测市场。市场将包括一组预先确定的结果,并且每个结果都将具有不断变化的、不同的分配概率。
  • 连续的:这些市场处理具有许多不同可能解决方案的事件。预测 BTC 在给定日期的收盘价将是一个连续的市场,因为 BTC 的收盘价有无限可能。因此,连续市场通常会整合预定的约束,例如 >= 70,000、60,000 < X < 70,000 和 <= 60,000。

预测市场有几种不同的实际应用:

  • 政治的: 政治市场可以说是预测市场开始加速增长和交易量的原因。大部分数量来自总统选举和参议院/众议院竞选。仅美国总统大选就有 1.285 亿份未完成合同,距离大选还有 5 个多月的时间。
  • 经济的: 经济市场通常是连续的,由不同的金融指标组成,例如消费者价格指数、失业率/住房数据和国内生产总值增长。
  • 公司的: 企业市场通常用于预测某种产品或合并的销售情况。然而,它们也可以以不太复杂的方式使用,例如“达美航空在超级碗期间播放广告的可能性有多大?”
  • 。从细微之处来看,预测市场效率低下,因此体育博彩产品和分配给预测市场的概率之间通常存在差异。娱乐: 娱乐市场之所以盛行,是因为体育博彩实际上是具有赌场优势的预测市场。正如这里所讨论的,这些市场通常可以套利。
  • 随意的: 任意预测市场实际上是不属于上述四种类型的任何市场。

准确的概率

概率论是量化不确定性的框架。概率存在于生活的方方面面,从简单的日常选择到研究和风险评估。概率允许个人通过了解事件发生的可能性来做出基于逻辑的决策。

准确的概率是事件发生的真实几率的表示,不受操纵和偏见。

证明事件发生的准确概率的最可验证的方法是用世界上最有价值的商品:金钱来支持这些可能性。

在预测市场被用作第一概率来源的世界中​​,有偏见和被操纵的赔率不会被考虑,因为没有任何可量化的东西来支持这些赔率。

流动性

预测市场的流动性系统主要有两种方法。

AMM(自动做市商)

AMM 是为资产对持有流动性的智能合约。用户可以通过流动性池按照公式确定的汇率交换每种资产。 AMM 对每笔交易收取费用,这些费用将返回流动性池并按比例分配给每个流动性提供者。

CLOB(中央限价订单簿)

CLOB 是一种流动性系统,有两种选择:挂单者和接单者。挂单订单的出价低于标记价格,询问高于标记价格。

CLOB 费用的双重性在于,根据交易者的需求,通过以下方式存在差异化费用: 创客 和 接受者 订单。

通过接受订单剥夺流动性的用户将比通过挂单增加市场稳定性的用户支付更多费用。在某些极端市场中,接受订单可以补贴挂单以收取正费用。这在 AMM 中是不可能的——无论你是否协助市场稳定,每个人都支付相同的费用。

这通过压缩到交易者使用的价格区间来增强流动性。CLOB 系统还允许以特定价格下达和履行大额订单。它们还降低了夹层攻击的概率和可能性,因为它们的价格影响比 AMM 的价格影响更难预测,而 AMM 的价格影响非常容易预测。

补贴流动性

流动性可以说是预测市场面临的最重要的问题。

做市商在预测市场上提供流动性并不是+EV,因为存在被清零股票困住的尾部风险。

在预测市场达到有足够的做市需求以保持市场效率的阶段之前,市场需要得到补贴。

补贴流动性对于证明做市商在做市预测市场时面临的风险:回报率的合理性至关重要。

下面概述的概念表明,通过正确的激励措施可以吸引流动性。

市场可以采用四种流行的途径:

  1. 为流动性提供者提供收益 提供直接的 USDC/ETH 激励是各种 DeFi 协议用来吸引流动性和 TVL 的常见策略。这一策略的问题在于,预测市场需要为做市商提供足够的补贴来承担风险,因为做市预测市场存在重大风险。
  2. 直接提供流动性如上所述,做市预测市场由于股尾风险而无法盈利。有办法抵消这一风险,即设置比标记价格低固定百分比的买入价和高固定百分比的卖出价。这为降低风险留出了一定空间,因为做市商只承担比其“公平概率”更便宜的头寸。
  3. 回扣 做市商回扣是增加市场流动性的常用手段。流程很简单:对接受者订单收取费用,并将该费用转给做市商订单。每个接受者订单都需要一个做市商订单才能完成(流动性需要从某个地方提取)。惩罚从市场中获取流动性的人,为那些制造流动性的人提供流动性,有利于降低做市商的风险。
  4. 暴跌保护 当用户购买或出售大量股票并导致市场波动超过一定百分比时,市场可以使用暴跌保护基金来“稳定”市场。这是+EV,因为如果市场有效,价格最终应该回到正常水平;此时,可以将仓位慢慢卖回市场,赚取小额利润。这种方法有很多注意事项,主要是暴跌保护仅在大交易量市场中可行。这是因为暴跌保护基金需要足够的流动性才能退出,因为交易者在解决之前不应持有头寸​​。此外,在距离解决方案还剩 X 天的情况下启动基金是没有意义的,因为信息不对称的交易者的风险更有可能在接近解决方案时面临。

从长远来看,直接用协议利润补贴流动性是不可行的。不过,从短期来看,这是完全可行的,与传统体育博彩公司为吸引用户而支付的 CAC(获客成本)非常相似。

在加密货币世界中,如果协议没有补贴你做某件事,即使像在借贷 dAPP 中存入 ETH 这样简单的事情,竞争对手也很有可能愿意补贴你做同样的事情。我预计 Polymarket 和 Thales 等预测市场将尽可能长时间地继续补贴(尤其是一旦发布原生代币)。

LLM (大语言模型)作为解决方案来源

LLM 是人工智能的一种形式,它集成了机器学习来分析重要数据集并解决任务。

未来,我发现 LLM 很有可能成为市场的“创造者”。预测市场依靠明确的规则来提供解决方案。

对于一些抽象的市场,可能存在很多漏洞。

以 Polymarket 上最近关于以太坊ETF审批的市场为例。规则规定,如果在5月23日之前”获得批准”,市场将解决为YES。但是,他们并未明确说明仅19B-4表格是否足以决定市场结果,还是需要等待后续的S-1表格(计划稍后批准)。

让大语言模型创建市场规则可以大大降低抽象市场中出现漏洞的可能性。此外,即使市场出现漏洞,大语言模型也可以作为”解决者”,避免使用其他争议解决方法(这些方法会引入下文提到的攻击风险)。

整合像 Bittensor 这样的去中心化大语言模型还可以防止规则制定和争议解决过程中的操纵。

虽然目前大语言模型还不够完善和准确,无法在这些市场的构建中发挥任何根本性的重要作用,但将来一定会实现。因此,我预计许多预测市场将从手动市场创建转向严格使用大语言模型,以防止争议。

攻击向量

治理

Polymarket 上的市场初始化和解析的流程如下:

  1. 决定市场结构(二元、分类、连续)和潜在结果。
  2. 确定规则(即预测市场基于什么?)
  3. 配置解决方案来源(例如,政治市场可能使用政府来源,经济市场可能使用美联储等)。
  4. 通过结算地址提出市场。
  5. 一旦认为市场已经达成结果,任何人都可以提出结算方案。这将被发送到UMA的O.O.(乐观预言机)进行数据处理和市场结算。

如果对结算存在争议,UMA的治理代币持有者将对结算进行投票。UMA的DAO实际上扮演着最高法院的角色。

利用 UMA DAO 作为解决法院,会使市场容易遭受潜在的操纵攻击:

  1. 剥削者通过购买代币或贿赂委托人来获得 UMA DAO 的多数股权。
  2. 剥削者买入大量低价股票。
  3. 如果市场最终获胜,他们就能获得丰厚利润。如果市场失败,他们可以提出争议,并利用他们的多数投票权来解决争议,使结果有利于他们的份额。

$UMA 目前的流通市值为2.914亿,成交量与市值比仅为18%。获取51%的流通代币将极其困难且昂贵。此外,由于Polymarket的交易量远不足以支撑这种攻击方式,这将显著亏损。单个地址拥有51%流通供应量发起攻击的可能性极低。

另一种攻击可能性是通过贿赂。假设攻击者可以说服大股东与他一起投票(通过他们也参与攻击或贿赂)。在这种情况下,DAO 投票成功奖励本应归零的份额的概率很高。

随着人工智能的发展和大语言模型可以作为结算来源,上述情况最终都不太可能发生,且仅属于短期现象。

信息不对称

在预测市场中,信息不对称是指一方比交易对手拥有更多关于事件结果的信息。

比如,如果有一个关于Variational是否会在6月1日之前发布代币的市场,Variational的内部人员可以买入他们知道必然发生的结果的份额。

区块链无法判断某一方是否拥有信息优势。虽然区块链使交易的监控和分析变得简单,但它们无法评估交易背后的原因。这是因为网络无法将完全匿名的地址与其现实身份对应起来。

因此,从技术上来说,无法评估一个进行预测的匿名地址是否拥有信息优势。

预言机抢跑是指交易者在预言机之前获得信息优势,从而使他们能够进行必然盈利的押注或交易。

在预测市场中,如果某个事件实际上已经有了结果但市场仍可交易,这就会造成一个漏洞,即知道事件结果的交易者可以买入低于实际价值的份额。

博彩公司通过在下注时设置短暂延迟来解决这个问题,让他们的预言机有时间处理数据并相应调整赔率。这保护了博彩公司免受现场观众在看到某事发生后立即下注的影响。这种方法在预测市场中并不可行,因为某些交易者可能在市场结算前数周或数月就能获取信息优势。

虽然有人认为这造就了一个有效市场,但这个问题对做市商来说造成了重大困扰,因为存在逆向选择。

如果做市商持续与信息更充分的人交易,他们将面临持续亏损,最终停止做市,导致整体流动性下降。

预测市场的随机谬误

  1. 当市场被视为投机而非”创造有效概率”时,市场就会偏离其实际概率。如果交易者相信结果X,即使赔率高于准确概率,他们也可能会押注结果X。在有效市场中,这种情况可以通过套利来纠正,但在某些市场中,由于缺乏流动性或结算时间遥远,这种套利是不可能的。
  2. 对冲会因外部原因推高预期概率,从而扭曲实际概率。对冲是降低金融资产风险的策略。在一个理论例子中,CPI预期环比增长率为3.2%。预测市场显示低于3.2%的概率为33%,等于3.2%的概率为33%,高于3.2%的概率为33%。然而,从统计上看,CPI低于预期会推高股市,高于3.2%会导致股市下跌。持有大量SPY看涨期权的人可以买入低于3.2%市场的份额来对冲风险。在预测市场上,这会增加低于3.2%的概率,因为预测市场的赔率是基于买卖需求变动的。因此,低于3.2%的赔率会在市场上升高,尽管除了交易者想要对冲其SPY看涨期权外没有任何变化。简而言之,低于3.2%结果的赔率上升了,但事件发生的实际可能性并未改变。如果这种操作发生在最后一个可能的区块,就没有套利的机会,市场实际上”预测”出的赔率并不反映准确概率。
  3. 结算日期遥远的市场效率较低,这是因为货币的时间价值。假设一个一年后结算的市场的价格比交易者认为的准确市场概率低4%。在这种情况下,只有当交易者找不到年化收益率超过4%的头寸时,市场才会出现套利。相反,如果该市场在一周内结算,被套利的可能性更高,因为交易者更有可能找到4%的年化优势而不是208%(52 * 4)。

0DTE 市场

根据摩根大通估计,0DTE期权交易的每日名义价值已达到约1万亿美元。

这种激增代表了 0DTE 期权提供的强大力量,以低廉的杠杆利用盘中市场走势。在加密货币领域,这没有什么不同,人们渴望使用杠杆。

预测市场的流动性非常适合 0DTE 期权。这是因为,金融化产品始终是一种利用现货/永续合约进行对冲/套利的方式,从而形成紧密的价差和有效的定价。

这有效解决了阻碍选举等投机市场扩张的流动性危机。

借助 ODTE 选项,散户仍然可以”赚大钱”:

  1. 建立一个市场:比特币在12/30收盘时是否会高于105,000美元?
  2. 在收盘前15分钟,比特币当前价格为99,000美元,交易者预计市场解决为”是”的概率为0.5%。
  3. 比特币上涨7000美元并以106,000美元收盘,为买入”是”的交易者带来200倍回报。

虽然这是一个夸张的例子,但要点是散户仍然可以在初始仓位上获得多倍回报,而无需经过复杂的途径。

0DTE 期权为散户提供了一个高度游戏化的体验,同时也是他们利用杠杆的最简单途径。

免责声明:

  1. 本文转载自【X】,转发原文标题:《深入研究预测市场以及为什么它们仍然很酷(对于某些市场)》。所有版权归原作者所有【@BSturisky】。若对本次转载有异议,请联系 Gate Learn 团队,他们会及时处理。
  2. 免责声明:本文所表达的观点和意见仅代表作者个人观点,不构成任何投资建议。
  3. Gate Learn 团队将文章翻译成其他语言。除非另有说明,否则禁止复制、分发或抄袭翻译文章。

预测市场的机制和调整

中级1/14/2025, 12:38:19 PM
本文深入探讨预测市场的运作机制、流动性挑战及发展前景。文章详细分析了二元市场、分类市场和连续市场的特点与应用场景,探讨了流动性供给方案及其可持续性,以及人工智能在市场解决方案中的创新应用前景。同时探究了治理机制、信息不对称等关键挑战,并深入讨论了0DTE市场的潜力和预测市场的随机谬误。此外,文章还探讨了预测市场在政治、经济和企业决策中的实际应用案例,分析了市场效率、价格发现和风险管理等核心议题,为读者提供全面而深入的预测市场洞察。

转发原文标题:《深入研究预测市场以及为什么它们仍然很酷(对于某些市场)》

预测市场是基于合同的市场,跟踪特定事件的结果。

交易者在市场上购买股票(价格为 0 < x < 100),根据事件的结果,这些股票的价值为 0 或 100。

  1. 创建一个市场来确定 10 月底以太坊的价格是否>= 3500。
  2. 是的,股票售价为 60 美分,这意味着结算日 ETH >= 3500 的可能性为 60%。
  3. 交易者 X 以 60 美元的价格购买 100 股 YES 股票,而交易者 Y 以 40 美元的价格购买 100 股 NO 股票。
  4. 10 月底,ETH 为 3700。交易者 X 以 100 美元(约 1.66 倍)赎回他的 100 股,交易者 Y 被清零。

预测市场存在的唯一限制是愿意创建市场的外部方以及愿意为双方购买合约的交易者。

预测市场分为三种不同类型:

  • 二进制:这些市场是是/否,不可能有第三个答案。上面的市场是二元的。
  • 分类的:这些市场包括多种结果。一个简单的例子是第一个空投加密协议的预测市场。市场将包括一组预先确定的结果,并且每个结果都将具有不断变化的、不同的分配概率。
  • 连续的:这些市场处理具有许多不同可能解决方案的事件。预测 BTC 在给定日期的收盘价将是一个连续的市场,因为 BTC 的收盘价有无限可能。因此,连续市场通常会整合预定的约束,例如 >= 70,000、60,000 < X < 70,000 和 <= 60,000。

预测市场有几种不同的实际应用:

  • 政治的: 政治市场可以说是预测市场开始加速增长和交易量的原因。大部分数量来自总统选举和参议院/众议院竞选。仅美国总统大选就有 1.285 亿份未完成合同,距离大选还有 5 个多月的时间。
  • 经济的: 经济市场通常是连续的,由不同的金融指标组成,例如消费者价格指数、失业率/住房数据和国内生产总值增长。
  • 公司的: 企业市场通常用于预测某种产品或合并的销售情况。然而,它们也可以以不太复杂的方式使用,例如“达美航空在超级碗期间播放广告的可能性有多大?”
  • 。从细微之处来看,预测市场效率低下,因此体育博彩产品和分配给预测市场的概率之间通常存在差异。娱乐: 娱乐市场之所以盛行,是因为体育博彩实际上是具有赌场优势的预测市场。正如这里所讨论的,这些市场通常可以套利。
  • 随意的: 任意预测市场实际上是不属于上述四种类型的任何市场。

准确的概率

概率论是量化不确定性的框架。概率存在于生活的方方面面,从简单的日常选择到研究和风险评估。概率允许个人通过了解事件发生的可能性来做出基于逻辑的决策。

准确的概率是事件发生的真实几率的表示,不受操纵和偏见。

证明事件发生的准确概率的最可验证的方法是用世界上最有价值的商品:金钱来支持这些可能性。

在预测市场被用作第一概率来源的世界中​​,有偏见和被操纵的赔率不会被考虑,因为没有任何可量化的东西来支持这些赔率。

流动性

预测市场的流动性系统主要有两种方法。

AMM(自动做市商)

AMM 是为资产对持有流动性的智能合约。用户可以通过流动性池按照公式确定的汇率交换每种资产。 AMM 对每笔交易收取费用,这些费用将返回流动性池并按比例分配给每个流动性提供者。

CLOB(中央限价订单簿)

CLOB 是一种流动性系统,有两种选择:挂单者和接单者。挂单订单的出价低于标记价格,询问高于标记价格。

CLOB 费用的双重性在于,根据交易者的需求,通过以下方式存在差异化费用: 创客 和 接受者 订单。

通过接受订单剥夺流动性的用户将比通过挂单增加市场稳定性的用户支付更多费用。在某些极端市场中,接受订单可以补贴挂单以收取正费用。这在 AMM 中是不可能的——无论你是否协助市场稳定,每个人都支付相同的费用。

这通过压缩到交易者使用的价格区间来增强流动性。CLOB 系统还允许以特定价格下达和履行大额订单。它们还降低了夹层攻击的概率和可能性,因为它们的价格影响比 AMM 的价格影响更难预测,而 AMM 的价格影响非常容易预测。

补贴流动性

流动性可以说是预测市场面临的最重要的问题。

做市商在预测市场上提供流动性并不是+EV,因为存在被清零股票困住的尾部风险。

在预测市场达到有足够的做市需求以保持市场效率的阶段之前,市场需要得到补贴。

补贴流动性对于证明做市商在做市预测市场时面临的风险:回报率的合理性至关重要。

下面概述的概念表明,通过正确的激励措施可以吸引流动性。

市场可以采用四种流行的途径:

  1. 为流动性提供者提供收益 提供直接的 USDC/ETH 激励是各种 DeFi 协议用来吸引流动性和 TVL 的常见策略。这一策略的问题在于,预测市场需要为做市商提供足够的补贴来承担风险,因为做市预测市场存在重大风险。
  2. 直接提供流动性如上所述,做市预测市场由于股尾风险而无法盈利。有办法抵消这一风险,即设置比标记价格低固定百分比的买入价和高固定百分比的卖出价。这为降低风险留出了一定空间,因为做市商只承担比其“公平概率”更便宜的头寸。
  3. 回扣 做市商回扣是增加市场流动性的常用手段。流程很简单:对接受者订单收取费用,并将该费用转给做市商订单。每个接受者订单都需要一个做市商订单才能完成(流动性需要从某个地方提取)。惩罚从市场中获取流动性的人,为那些制造流动性的人提供流动性,有利于降低做市商的风险。
  4. 暴跌保护 当用户购买或出售大量股票并导致市场波动超过一定百分比时,市场可以使用暴跌保护基金来“稳定”市场。这是+EV,因为如果市场有效,价格最终应该回到正常水平;此时,可以将仓位慢慢卖回市场,赚取小额利润。这种方法有很多注意事项,主要是暴跌保护仅在大交易量市场中可行。这是因为暴跌保护基金需要足够的流动性才能退出,因为交易者在解决之前不应持有头寸​​。此外,在距离解决方案还剩 X 天的情况下启动基金是没有意义的,因为信息不对称的交易者的风险更有可能在接近解决方案时面临。

从长远来看,直接用协议利润补贴流动性是不可行的。不过,从短期来看,这是完全可行的,与传统体育博彩公司为吸引用户而支付的 CAC(获客成本)非常相似。

在加密货币世界中,如果协议没有补贴你做某件事,即使像在借贷 dAPP 中存入 ETH 这样简单的事情,竞争对手也很有可能愿意补贴你做同样的事情。我预计 Polymarket 和 Thales 等预测市场将尽可能长时间地继续补贴(尤其是一旦发布原生代币)。

LLM (大语言模型)作为解决方案来源

LLM 是人工智能的一种形式,它集成了机器学习来分析重要数据集并解决任务。

未来,我发现 LLM 很有可能成为市场的“创造者”。预测市场依靠明确的规则来提供解决方案。

对于一些抽象的市场,可能存在很多漏洞。

以 Polymarket 上最近关于以太坊ETF审批的市场为例。规则规定,如果在5月23日之前”获得批准”,市场将解决为YES。但是,他们并未明确说明仅19B-4表格是否足以决定市场结果,还是需要等待后续的S-1表格(计划稍后批准)。

让大语言模型创建市场规则可以大大降低抽象市场中出现漏洞的可能性。此外,即使市场出现漏洞,大语言模型也可以作为”解决者”,避免使用其他争议解决方法(这些方法会引入下文提到的攻击风险)。

整合像 Bittensor 这样的去中心化大语言模型还可以防止规则制定和争议解决过程中的操纵。

虽然目前大语言模型还不够完善和准确,无法在这些市场的构建中发挥任何根本性的重要作用,但将来一定会实现。因此,我预计许多预测市场将从手动市场创建转向严格使用大语言模型,以防止争议。

攻击向量

治理

Polymarket 上的市场初始化和解析的流程如下:

  1. 决定市场结构(二元、分类、连续)和潜在结果。
  2. 确定规则(即预测市场基于什么?)
  3. 配置解决方案来源(例如,政治市场可能使用政府来源,经济市场可能使用美联储等)。
  4. 通过结算地址提出市场。
  5. 一旦认为市场已经达成结果,任何人都可以提出结算方案。这将被发送到UMA的O.O.(乐观预言机)进行数据处理和市场结算。

如果对结算存在争议,UMA的治理代币持有者将对结算进行投票。UMA的DAO实际上扮演着最高法院的角色。

利用 UMA DAO 作为解决法院,会使市场容易遭受潜在的操纵攻击:

  1. 剥削者通过购买代币或贿赂委托人来获得 UMA DAO 的多数股权。
  2. 剥削者买入大量低价股票。
  3. 如果市场最终获胜,他们就能获得丰厚利润。如果市场失败,他们可以提出争议,并利用他们的多数投票权来解决争议,使结果有利于他们的份额。

$UMA 目前的流通市值为2.914亿,成交量与市值比仅为18%。获取51%的流通代币将极其困难且昂贵。此外,由于Polymarket的交易量远不足以支撑这种攻击方式,这将显著亏损。单个地址拥有51%流通供应量发起攻击的可能性极低。

另一种攻击可能性是通过贿赂。假设攻击者可以说服大股东与他一起投票(通过他们也参与攻击或贿赂)。在这种情况下,DAO 投票成功奖励本应归零的份额的概率很高。

随着人工智能的发展和大语言模型可以作为结算来源,上述情况最终都不太可能发生,且仅属于短期现象。

信息不对称

在预测市场中,信息不对称是指一方比交易对手拥有更多关于事件结果的信息。

比如,如果有一个关于Variational是否会在6月1日之前发布代币的市场,Variational的内部人员可以买入他们知道必然发生的结果的份额。

区块链无法判断某一方是否拥有信息优势。虽然区块链使交易的监控和分析变得简单,但它们无法评估交易背后的原因。这是因为网络无法将完全匿名的地址与其现实身份对应起来。

因此,从技术上来说,无法评估一个进行预测的匿名地址是否拥有信息优势。

预言机抢跑是指交易者在预言机之前获得信息优势,从而使他们能够进行必然盈利的押注或交易。

在预测市场中,如果某个事件实际上已经有了结果但市场仍可交易,这就会造成一个漏洞,即知道事件结果的交易者可以买入低于实际价值的份额。

博彩公司通过在下注时设置短暂延迟来解决这个问题,让他们的预言机有时间处理数据并相应调整赔率。这保护了博彩公司免受现场观众在看到某事发生后立即下注的影响。这种方法在预测市场中并不可行,因为某些交易者可能在市场结算前数周或数月就能获取信息优势。

虽然有人认为这造就了一个有效市场,但这个问题对做市商来说造成了重大困扰,因为存在逆向选择。

如果做市商持续与信息更充分的人交易,他们将面临持续亏损,最终停止做市,导致整体流动性下降。

预测市场的随机谬误

  1. 当市场被视为投机而非”创造有效概率”时,市场就会偏离其实际概率。如果交易者相信结果X,即使赔率高于准确概率,他们也可能会押注结果X。在有效市场中,这种情况可以通过套利来纠正,但在某些市场中,由于缺乏流动性或结算时间遥远,这种套利是不可能的。
  2. 对冲会因外部原因推高预期概率,从而扭曲实际概率。对冲是降低金融资产风险的策略。在一个理论例子中,CPI预期环比增长率为3.2%。预测市场显示低于3.2%的概率为33%,等于3.2%的概率为33%,高于3.2%的概率为33%。然而,从统计上看,CPI低于预期会推高股市,高于3.2%会导致股市下跌。持有大量SPY看涨期权的人可以买入低于3.2%市场的份额来对冲风险。在预测市场上,这会增加低于3.2%的概率,因为预测市场的赔率是基于买卖需求变动的。因此,低于3.2%的赔率会在市场上升高,尽管除了交易者想要对冲其SPY看涨期权外没有任何变化。简而言之,低于3.2%结果的赔率上升了,但事件发生的实际可能性并未改变。如果这种操作发生在最后一个可能的区块,就没有套利的机会,市场实际上”预测”出的赔率并不反映准确概率。
  3. 结算日期遥远的市场效率较低,这是因为货币的时间价值。假设一个一年后结算的市场的价格比交易者认为的准确市场概率低4%。在这种情况下,只有当交易者找不到年化收益率超过4%的头寸时,市场才会出现套利。相反,如果该市场在一周内结算,被套利的可能性更高,因为交易者更有可能找到4%的年化优势而不是208%(52 * 4)。

0DTE 市场

根据摩根大通估计,0DTE期权交易的每日名义价值已达到约1万亿美元。

这种激增代表了 0DTE 期权提供的强大力量,以低廉的杠杆利用盘中市场走势。在加密货币领域,这没有什么不同,人们渴望使用杠杆。

预测市场的流动性非常适合 0DTE 期权。这是因为,金融化产品始终是一种利用现货/永续合约进行对冲/套利的方式,从而形成紧密的价差和有效的定价。

这有效解决了阻碍选举等投机市场扩张的流动性危机。

借助 ODTE 选项,散户仍然可以”赚大钱”:

  1. 建立一个市场:比特币在12/30收盘时是否会高于105,000美元?
  2. 在收盘前15分钟,比特币当前价格为99,000美元,交易者预计市场解决为”是”的概率为0.5%。
  3. 比特币上涨7000美元并以106,000美元收盘,为买入”是”的交易者带来200倍回报。

虽然这是一个夸张的例子,但要点是散户仍然可以在初始仓位上获得多倍回报,而无需经过复杂的途径。

0DTE 期权为散户提供了一个高度游戏化的体验,同时也是他们利用杠杆的最简单途径。

免责声明:

  1. 本文转载自【X】,转发原文标题:《深入研究预测市场以及为什么它们仍然很酷(对于某些市场)》。所有版权归原作者所有【@BSturisky】。若对本次转载有异议,请联系 Gate Learn 团队,他们会及时处理。
  2. 免责声明:本文所表达的观点和意见仅代表作者个人观点,不构成任何投资建议。
  3. Gate Learn 团队将文章翻译成其他语言。除非另有说明,否则禁止复制、分发或抄袭翻译文章。
Розпочати зараз
Зареєструйтеся та отримайте ваучер на
$100
!
It seems that you are attempting to access our services from a Restricted Location where Gate.io is unable to provide services. We apologize for any inconvenience this may cause. Currently, the Restricted Locations include but not limited to: the United States of America, Canada, Cambodia, Cuba, Iran, North Korea and so on. For more information regarding the Restricted Locations, please refer to the User Agreement. Should you have any other questions, please contact our Customer Support Team.