深度思考预测市场的瓶颈和流动性解决方案

预测市场从金融上来说是二元期权，算是二阶金融衍生品，所以平台是交易所。但实际上是博彩，而平台是赌场，所以业务模式应该是抽水为主，多吸引人进来玩，交易量越大，抽水越多。

预测市场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。

为什么？

1. 二元期权定价涉及到，时间因子，波动率因子，波动方向，这些因子在非标准事件上面难以量化，所以 LP 不知道如何做市，因此缺乏兴趣。
2. 投注者的话，一般只对超短期时间感兴趣（比如 3 天内出结果），如果超过一周才会有结果的事件就兴趣聊聊。
3. 还有一个就是财富效应问题，散户一般无法上杠杠，单纯投注赚的太少。有那个时间和精力，不如和开个 10 倍杠杠。

目前大部分都是采用协议自己的金库资金自己当 LP，类似于 GMX。交易方式可以采用 orderbook 或者 AMM，看起来似乎 orderbook 更好一些，因为 AMM 不知道采用何种的公式来计算价格，X*Y=K 似乎不太合适，而精确一些的是 Black-Scholes 期权定价公式，但也有问题：期权价格是由价格、期权的执行价格、期权的有效期、无风险利率以及股票的波动率所决定的，其中一些参数没有合适的预言机提供。

预测市场流动性的几种解决方式

预测市场的核心要求是需要某种机制可以反应该事件两种相反结果的概率。目前有两种方案：

1. 通过价格变化来反应事件结果概率。
2. 通过参与人数变化来反应事件结果概率。

举例说明，比如川普是否能赢得大选。

第一种方式，川普 YES 的价格是 0.7，川普 NO 的价格是 0.3。意味着川普赢得大选的概率是 70%。如果发生某个特殊事件，造成赢得大选的概率降低，那就体现在川普 YES 的价格随之下降。

第二种方式，假设固定川普 YES 和川普 NO 的价格自始至终都是 1，假设有 100 人参与，一般来说有 70 人会买川普 YES，剩余 30 人会买川普 NO。所以这个概率是通过参与人数的分布来反映的。

假设最终川普胜选，我们来计算收益率。

第一种，川普 YES 的净收益为 0.3，收益率为 0.3/0.7=42.9%

第二种，胜者瓜分输者资金，收益率为 30/70=42.9%

可以看到，两种的收益其实是一模一样的。第二种通过参与人数来反映概率其实和第一代算法稳定币 AMPL 的本质一样：普通人买币是通过价格上涨来赚钱，而 AMPL 是尽量保持币价不变，通过调节持有的币的数量来赚钱（rebase）。

预测市场的流动性解决方案

目前主流的是三种

1 CLOB 订单薄

需要有 MM，预测市场中，MM 主要通过比较高的滑点来赚钱，但是单边行情亏损严重。好处是可以做价格发现（毕竟需要通过价格变化来反映事件结果概率的变化）。

2 AMM

价格由 AMM 曲线确定，但是难点在于没办法及时的让价格反映概率的变化。在传统 SWAP 里面，币的价格往往先在中心化的 CLOB 中被发现，然后由套利者传导到 SWAP。但是预测市场大都是非标准事件，也就缺乏相应的套利者来做价格发现的传导。另一方面，需要吸引足够的资金来进入 AMM 的资金池，这个资金池由协议控制，统一充当玩家的交易对手，类似于 GMX 的模式而非 Uniswap 的模式。值得注意的是，Polymarket 最开始使用 AMM，后来改为订单簿。

3 价格固定的资金池

对于事件结果，定价固定，通过参与人数来反映结果概率，然后赢家瓜分输家资金。这种模式似乎是最适合预测市场的，因为几乎不用流动性的问题：价格固定了。但是弊端在于一个预测事件参与的人数。人少不足以反应概率，但也不需要那么多，10 人以上就足够。这种方式也比较适合娱乐向，轻量级，基于社交媒体的玩法：方便拉到更多的人参与。

以上是最近对预测市场的研究和思考，希望对相关 builder 和 VC bro 有所帮助。

本文由 @hiCaptainZ 原创：https://x.com/hiCaptainZ/status/1821753549350637933