理解預測市場

預測市場本質上是一個開放的市場，參與者透過交易預測特定事件的結果。這些市場的運作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發生的機率，最終的市場價格反映了這些事件的預期可能性。

根據定義，預測市場是「為了交易事件結果而創建的交易市場。市場價格可以反映大眾對事件發生機率的看法。」雖然這個定義概括了基本概念，但預測市場的深度和複雜性遠不止於此，值得進一步探討。

開放性的關鍵作用

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，傳統博弈中的賠率由莊家根據特定公式設定，而預測市場則以相同的賠率起步。隨著參與者基於自身的知識和見解進行交易，市場會自然調整價格，以反映最可能的結果。

為了說明預測市場的運作方式，可以考慮一個假設的例子，即 2022 年 12 月的 FIFA 世界盃決賽，可能是阿根廷對英格蘭。基於現有數據，中心化的莊家可能會將賠率設定為阿根廷獲勝的機率為 67%，英格蘭為 33%。

相較之下，預測市場無需中心化的莊家。參與者可以透過提出一個類似「誰會贏得 FIFA 世界盃決賽？」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」。這種設定被稱為二元預測市場。

在我們的例子中，會有兩種結果代幣可供交易：

ARGWIN（阿根廷獲勝）

ENGWIN（英格蘭獲勝）

這些代幣以相同的價格開始交易，例如50/50。隨著參與者根據預期購買代幣，價格會根據供需關係波動。如果更多人購買“ARGWIN”，其價格將上漲，而“ENGWIN”則會下跌。隨著時間的推移，市場將自我調整，代幣價格將反映出最有可能的結果，可能與莊家設定的 67/33 賠率相符。

因此，預測市場在沒有專門預測人員或資料分析師的情況下，也能夠實現準確的預測。大多數參與者只有在對可能的結果有一定見解或資訊時，才會參與預測。

預測市場為衍生市場

預測市場也可視為衍生市場。由於市場本質上是資訊處理器，因此它們可以在資訊理論框架下設計，使預測市場特別適應這種模型。

預測市場，又稱為博弈市場、資訊市場、決策市場、創意期貨或活動衍生性商品，讓參與者可以根據未來未知事件的結果交易合約。這些合約形成的市場價格可以被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，預測市場實際上就成為了衍生市場。

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。只需一個引入基礎資產資訊的預言機和用於抵押的貨幣即可建立此類市場。

自動做市商（AMM）：在預測市場中實現自動做市商相對簡單。對預測市場的研究在 AMM 演算法的發展中起到了關鍵作用。

多功能性：透過設計適當的預測事件，預測市場可以提供通用產品。

與歐式選擇權的同構性：預測市場與歐式選擇權具有同構關係，使選擇權的定價模型可以遷移到預測市場。

資本效率：預測市場的資本效率極高，往往比傳統博弈市場更有效率。

無逼空風險：在預測市場中，參與者的責任由其抵押資產所限，消除了逼空的風險。

預測市場作為衍生市場的劣勢：

流動性提供者的風險：流動性提供者持有頭寸，尤其在黑天鵝事件期間，面臨高風險。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，參與者可能需要時間來完全理解其機制。然而，新穎性在區塊鏈領域是常見的特徵。

未知風險：與任何新設計一樣，可能存在尚未發現的缺點。

機制：CDA 與LMSR

預測市場是專門的金融市場，參與者根據未來事件的結果（如政治選舉、運動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。支撐預測市場運作的兩種主要機制是連續雙向拍賣（CDA）和對數市場評分規則（LMSR）。每種機制都有其獨特的優勢，同時在流動性和價格準確性方面也面臨特定挑戰。本文探討了這些機制的複雜性、它們在預測市場中的應用及其與自動做市商（AMM）的關係。

連續雙向拍賣（CDA）

連續雙向拍賣（CDA）是金融市場中最常用的機制之一，包括預測市場。在 CDA 中，交易者透過直接向訂單簿直接下達買入（出價）和賣出（要價）訂單互動。訂單簿是 CDA 機制的核心部分，列出了所有未成交的訂單，出價在一側，要價在另一側。當一個出價與一個要價匹配時，交易發生，並以匹配的價格執行交易。 CDA 機制的動態可以透過使用 S 形函數來描述出價和要價。 S 形函數的定義為：

在這裡，PPP 代表價格水準。出價函數隨著價格的上升逐漸下降，而要價函數則上升，形成了兩條曲線相交的自然均衡點。這個相交點代表了交易發生的價格。 S 形函數用於模擬當價格偏離中心值時訂單數量的逐步變化。

CDA（連續雙向拍賣）的一個關鍵特徵是其依賴交易者之間的直接互動來促進價格發現。交易者可以在任何時間下訂單，這些訂單會保留在訂單簿中，直到相反方向的訂單與之匹配。 CDA 的靈活性允許交易者設定他們期望的價格，這在高流動性的市場中能夠實現有效的價格發現。然而，在參與者較少的市場中，這種依賴直接互動的機制可能會成為一個限制。在流動性不足的市場中，由於沒有足夠的交易者迅速匹配訂單，CDA 可能會遭遇流動性低的問題，導致買賣價差擴大。這會降低市場效率，並使得準確的價格預測更加困難。

在預測市場的背景下，由於其簡單性和促進直接交易的能力，CDA 機制得到了廣泛應用。然而，預測市場中因參與者數量有限而導致的低流動性問題，促使人們開始探索 LMSR 等替代機制。

對數市場評分規則（LMSR）  

對數市場評分規則（ LMSR）是一種專門設計的自動做市商（AMM）機制，旨在解決預測市場中常見的流動性問題。與 CDA（連續雙向拍賣）不同，CDA 中交易是由參與者之間直接進行的，而 LMSR 則涉及一個中央自動做市商，該做市商作為所有交易的對手方。這個做市商會持續提供買入和賣出報價，並使用對數評分規則來計算這些報價，根據未結合約的總量調整價格。

LMSR 機制可以透過對數函數來建模價格調整，並透過邏輯函數來建模流動性。價格調整的對數函數表示為：

其中，TTT 代表交易次數。這個函數反映了隨著交易次數的增加，價格以遞減的速度上升，從而防止價格變得過於極端。流動性可以透過邏輯函數來建模：

這個函數展示了流動性如何隨著交易次數的變化而變化，流動性在一定交易量時達到峰值，然後逐漸減少。

LMSR 的一個顯著優勢是其能夠提供恆定的流動性，確保交易者可以隨時執行交易，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入或賣出自動調整價格來實現這一點。價格調整是對數型的，這意味著隨著傾向於某一結果的合約數量增加，該結果的價格上升速度逐漸減緩。這項機制防止了價格變得過於極端，即使在大量單邊交易的情況下，也能穩定市場。

LMSR 特別適合用於預測市場，因為它緩解了低流動性所帶來的風險。在參與者數量較少的市場中，LMSR 確保交易能夠順利進行，價格反映市場的集體情緒，即使活躍的交易者較少。然而，這也意味著市場做市商可能面臨潛在的損失，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是有上限的，使其成為市場所有者可持續的機制。

Consensus Point 的技術長 Ken Kittlitz 強調了在預測市場中使用 LMSR 的實際好處。他指出，自動做市商的存在「對市場的成功有巨大影響」，因為它提供了穩定的流動性，並簡化了參與者的交易過程。透過確保在各種價格範圍內始終有買賣訂單，LMSR 使市場更加易於訪問和直觀，從而可能導致更高的參與度，並因此提供更準確的預測。

比較CDA 與LMSR 在預測市場的應用

儘管CDA（連續雙向拍賣）和LMSR（對數市場評分規則）機制都用於預測市場，但它們服務於不同的目的，並且最適合不同的市場條件。 CDA 在高流動性市場中表現出色，在這種市場中，參與者足夠多，能夠確保買入和賣出訂單定期匹配。在這樣的環境中，CDA 可以促進有效的價格發現，使市場能夠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 對直接交易者互動的依賴可能導致效率低下，例如買賣價差擴大和價格預測不準確。

另一方面，LMSR 在流動性成為問題的環境中表現優異。其自動做市功能確保交易可以隨時進行，無論參與者數量多少。這種持續提供流動性使 LMSR 在預測市場中尤其有價值，尤其是在參與可能間歇性或有限的情況下。 LMSR 根據交易量動態調整價格的能力也有助於穩定市場，防止極端價格波動，這對於確保市場預測的可靠性至關重要。

自動做市商（AMM）

自動做市商（AMM），如LMSR，在維持流動性方面發揮關鍵作用，尤其是在可能因交易量低而遭受流動性問題的市場中。在預測市場中，參與者數量可能有顯著波動，AMM 的存在確保市場保持功能正常，價格持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。在 LMSR 的情況下，此演算法是基於對數函數，根據交易量的變化調整價格。這種持續的調整有助於防止市場對特定結果過度偏倚，確保價格保持在合理範圍內。透過提供這種穩定作用，像 LMSR 這樣的 AMM 使預測市場即使在參與者數量較少的情況下也能有效運作。

預測市場的分類

預測市場可以有多種形式，每種形式適用於不同的場景：

1. 二元市場：涉及兩個可能的結果，例如「是」或「否」。例如，FIFA 世界盃的例子就是一個典型的二元市場。

2. 分類市場：類似二元市場，但選項超過兩個。例如，預測錦標賽的獲勝者，其中還有多個隊伍在爭奪。

3. 標量（區間）市場：預測結果在特定範圍內，例如預測某項資產的未來價格。參與者根據其預測結果與實際結果的接近程度獲得獎勵。

4. 組合市場：最複雜的形式，使用者透過結合多個預測市場來創造多層次結果的預測。

分類市場與標量市場

在分類市場中，假設我們要預測四分之一決賽後FIFA 世界盃的獲勝者，剩下八支球隊，每個結果代幣可能以0.125 ZTG 的價格開始。如果你在市場結束前早期準確預測了獲勝者，你可以獲得顯著的利潤。

在標量市場中，假設預測 2022 年第三季末 Polkadot 代幣（DOT）的價格。參與者可以預測在設定範圍內的任何價格（例如，$0 到 $20），其獎勵將取決於其預測結果與實際價格的接近程度。

組合市場

組合預測市場透過結合多個預測市場來進行更複雜的預測。例如，預測新款 iPhone 發布的成功可能涉及多個變量，例如顏色選項、包含的配件和定價。透過結合這些因素，參與者可以產生對產品成功的更準確預測。

組合市場在如天氣保險等場景中特別有用，其中多個變數影響結果。有關組合預測市場複雜性的專門文章將進一步探討這個主題。

預測市場與傳統民調的比較

預測市場相較於傳統民調方法具有獨特的優勢。預測市場透過金融激勵來鼓勵準確預測，而不是依賴勞動密集的調查。市場的自然動態確保了價格過高的股份會被參與者透過購買被低估的股份來修正，從而提供更可靠的數據。

結論

預測市場是一種強大的工具，可用於預測各種結果，從體育賽事和資產價格到政治決策和天氣事件。擁有寶貴洞察力的參與者被激勵參與並糾正市場失衡，而資訊較少的參與者則自然會被勸阻於承擔重大風險。

任何預測市場平台的目標應是創建一個用戶友好的環境，吸引流動性並提供快速響應，確保預測市場的創建和參與都變得簡便。去中心化和無權限參與進一步提升了平台的潛力，使用戶能夠發現有關我們周圍世界的寶貴數據。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，各自滿足預測市場中的不同需求。 CDA 促進了交易者之間的直接互動，並在高流動性市場中表現出色，而 LMSR 作為一種自動做市商，確保了持續的流動性和價格穩定，非常適合參與較少的市場。理解每種機制的優勢和限制對於設計有效的預測市場至關重要，這些市場能夠準確地匯集資訊並產生可靠的預測。隨著預測市場領域的不斷發展，像 LMSR 這樣的自動做市商在確保市場預測的穩健性和準確性方面可能會變得越來越重要。

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