預測市場的定價機制演變：從自動做市商到訂單簿

預測市場本質上是一個關於未來事件概率的交易場所。用戶可以通過買入某個選項來表達對特定事件的判斷。

由於對概率事件的交易不同於常見的資產交易，預測市場的定價和流動性機制也有其獨特之處。以某知名預測市場平台爲例，其定價機制從最初到現在經歷了巨大變化，最初採用的是一種稱爲對數市場評分規則(LMSR)的自動做市商機制，現在則升級爲鏈下訂單簿模式。

了解LMSR的特點可以幫助我們理解該平台早期的定價機制，以及其他採用LMSR的協議的考量，同時也能理解該平台最終轉向訂單簿的原因。

LMSR的特點及優缺點

LMSR是一種爲預測市場設計的定價機制，它允許用戶根據判斷買入某個選項的"份額"，市場會根據總需求自動調整價格。LMSR的最大特點是不依賴對手方也能完成交易，即使是第一個交易者，系統也能定價成交。這讓預測市場擁有類似某些去中心化交易所的"永續流動性"。

LMSR本質上是一個成本函數模型，根據各選項當前持有的"份額"計算價格。這種機制確保價格能反映出市場對不同事件結果的預期概率。

LMSR的核心公式爲:

C(q) = b * ln(Σe^(qi/b))

其中C是成本函數，b是流動性參數，qi是第i個選項的當前已購買份額。

LMSR最重要的特性是所有結果的價格之和恆等於1。當用戶購買某個選項時，該選項的價格上升，其他選項價格下降，維持總和爲1。

LMSR中的價格是成本函數的邊際導數，即再買入一單位某選項時需支付的邊際成本。這意味着某選項的購買量越大，其價格就會逐漸上升，最終價格會趨近於反映每個選項發生的市場主觀概率。

流動性參數b的大小決定了價格曲線的平緩程度，也就是市場的流動性或"厚度"。b值越大，曲線越平緩，市場能吸收更大的交易量而不會產生劇烈價格波動。

LMSR的機制權衡與範式遷移

LMSR的根本設計目標是信息聚合，而非做市商盈利。它爲預測市場解決了早期缺乏交易對手方時的流動性供給問題。

LMSR的優勢在於提供無條件的流動性和可控的做市風險。它確保市場在任何時間點都存在交易對手方。同時，做市商的最大損失是可預測且有界的，由b和市場結果數量n共同決定。

然而，LMSR也存在內在缺陷：

1. b參數困境導致靜態流動性：b值在市場創建時設定後通常保持不變，無法根據實際情況自適應調整。

2. 做市商處於補貼角色：LMSR模型理論上的數學期望是虧損的，不適用於追求利潤的做市商模型。

3. 鏈上實現時Gas成本高：LMSR涉及的對數和指數運算比常見的四則運算消耗更多Gas。

這些因素導致某些平台最終放棄LMSR，轉向訂單簿模式。這一轉變基於以下考量：

1. 提高資本效率：訂單簿允許將流動性集中在最活躍的價格區間。

2. 優化交易體驗：成熟的訂單簿市場能提供更低滑點的交易執行。

3. 吸引專業流動性：訂單簿是專業交易者最熟悉的市場模型。

當前主流預測市場的定價與流動性機制

目前主流預測市場平台採用鏈上結算與鏈下訂單簿的混合模式：

• 鏈下訂單簿：用戶的限價單提交與撮合在鏈下完成，操作即時且無Gas成本。
• 鏈上結算：訂單成功撮合後，最終的資產交割在鏈上通過智能合約執行。

這種模式在保留訂單簿靈活性的同時，確保了交易結果的最終性。

在價格錨定方面，採用了份額對鑄造與套利循環的機制：

1. 核心基礎是完整份額對的鑄造與贖回，建立"1 YES份額 + 1 NO份額 = $1"的價值錨定。

2. YES份額和NO份額作爲獨立資產在各自訂單簿上自由交易。

3. 套利者通過"鑄造-賣出"或"買入-贖回"操作，確保YES與NO份額價格之和始終向$1收斂。

這套機制利用市場參與者的逐利行爲來維護系統價格穩定性。

預測市場與去中心化交易所結合的可能性

隨着預測市場用戶規模的增長，其與去中心化交易所(DEX)結合的潛力日益凸顯：

1. 爲DEX生態提供原生風險對沖工具：預測市場的事件合約可直接用於對沖DEX用戶的鏈上頭寸風險。

2. 作爲DEX集中流動性管理的先行指標：預測市場的實時賠率可用於動態調整DEX中LP的頭寸區間。

3. 催生新型結構化金融產品：將DEX核心指標與預測市場事件結果掛鉤，設計條件化的收益分配模型。

預測市場正在演變爲加密行業的"風險定價層"與"信息預言機"。其與DEX等基礎協議的深度融合，將成爲推動DeFi生態走向更高效、成熟和韌性的關鍵因素。