超越预言机：预测市场的未来演变与应用场景

访客区块链 2024-12-14 8932浏览 0

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作者：NotDegenAmy, Derek, yiwei 来源：Ocular 翻译：善欧巴，果米财情

背景

如今，当人们想到智能时，首先想到的可能是 LLM 模型，即 GPT、Claude、Llama 等。

但实际上，市场本身可能是通用智能的最佳形式，因为它本质上是所有行为的综合体。人工智能本身就是根据大众产生的大量信息进行训练的。话虽如此，人工智能是被动的，它需要目标和指令（至少在我们进入真正的代理世界之前）。为了更好地利用和表达市场情报，我们需要一些能够捕捉人群不断变化的思想的东西，一些具有前瞻性的东西。

进入预测市场。预测市场是一个平台，参与者可以根据他们对未来事件潜在结果的信念买卖合约。这些事件可以是政治（例如选举结果）和经济（例如利率变化），也可以是娱乐和体育（例如比赛结果）。

这一概念并不新鲜——人们认为预测市场的早期形式早在500多年前就已存在，主要用于预测政治结果。

21 世纪初期，Intrade 和 Betfair 等预测市场开始崭露头角，尤其是在美国总统大选期间。然而，这些是中心化平台，通常受到地理限制、监管约束以及需要可信中介来管理资金和结算赌注的限制。这影响了它们的发展和扩张能力。

例如，Intrade 于2013年被迫关闭，美国商品交易期货委员会曾起诉Intrade，要求禁止美国人使用该网站，称其非法出售期货合约，这导致其用户数量急剧下降。

2010 年代后期，随着区块链技术的兴起，预测市场比以前更加强劲地重新浮出水面。这一次，平台利用区块链创建了去中心化和全球性的平台，与过去的中心化版本相比，这些平台具有以下几个优势：

然而，预测市场从未成为主流。直到今年。由于 2024 年美国总统大选，人们对这种新形式的市场情报重新产生了兴趣和关注。在本文中，我们将深入探讨 web3 预测市场的机制，具体涵盖 1) 预测市场的用例和当前格局；2) Polymarket 案例研究；以及 3) 未来趋势。

1）用例和当前情况

除了为用户提供从他们对未来的看法/预测中获利的机会之外，预测市场还有其他用例，如下所述：

DeFiLlama 估计，目前 web3 预测市场的总锁定价值 (TVL) 约为1.4 亿美元。这低于选举前的 5.45 亿美元高点。

2024 年 10 月，所有预测市场的月总收入估计约为 75 万美元，按年计算约为 900 万美元。

该领域的主要参与者是Polymarket 、Azuro和Drift (BET) 。在这三家公司中，2024 年第三季度的总投注额增长了 550% 以上，达到31 亿美元，而 2024 年第二季度仅为 4.633 亿美元（见下图）。

（来源：CoinGecko 和 ocularvc）

2024 年 11 月，仅 Polymarket 上就有约290,000 名月活跃交易者，平台上新开设了 300,000 多个账户。根据Polymarket 的历史排行榜，Polymarket 上最活跃的交易者创造了 3.97 亿美元的交易量，而最赚钱的交易者则赚取了超过 2200 万美元。

2a）Polymarket——案例研究

那么预测市场是如何运作的呢？这可以分为三个子类别，即其特征、收费模式和争议解决流程。由于 Polymarket 目前占主导地位，我们将参考其运营模式。

特征

市场- 通常与现实世界事件相关。Polymarket 拥有广泛的市场，从政治和加密货币到流行文化和天气结果，而其他人可能会选择专注于特定的领域，例如体育博彩。

结果——可以是：

多结果市场主要以二元结果为特征。有些市场有多种结果，但对于每个选项（例如候选人），这将是一个二元交易（见下面的例子）。交易的每一方都有一个概率/价格，事件发生后，正确结果的一部分可以兑换 1 美元，而错误结果的一部分价值为 0 美元。

二进制，例如某事件是否会发生“是”或“否”；

多种结果，例如预测哪位候选人将赢得多候选人竞选或哪支球队将赢得锦标赛；或

连续，即预测一系列值的结果（例如股票价格或投票百分比）。

赔率- 市场的价格/赔率主要有两种决定方式：

一是通过类似于股票市场的订单簿系统。参与者提交买卖订单；价格通过匹配这些订单来确定。

二是通过基于自动做市商 (AMM) 的系统。在这个系统中，每个买入和卖出都会被接受。价格是根据跟踪交易量的算法/数学公式自动确定和调整的。

Polymarket 主要使用基于订单簿的系统。

市场刚建立时，最初没有股票，也没有预先确定的价格或赔率。那些有兴趣购买“是”或“否”股票的人可以按照他们愿意支付的价格下限价订单。

当“是”和“否”双方的出价均为 1.00 美元时，订单即“匹配”，并且该 1.00 美元将转换为 1 股“是”和 1 股“否”，分别归各自的买家所有。

例如，如果您下达 0.60 美元的“是”限价订单，当有人下达 0.40 美元的“否”订单时，该订单就会匹配。这将成为初始市场价格。

随后，Polymarket 上显示的价格是订单簿中买卖价差的中点——除非该价差超过 0.10 美元，在这种情况下使用最后交易的价格。

如下面的市场所示，37% 的概率/价格是 34¢ 买入价和 40¢ 卖出价之间的中点。如果买卖价差大于 10¢，则概率/价格显示为最后交易价格。

付款- Polymarket 在 Polygon 区块链上运行，用户使用 USDC 下订单。Polymarket 最近还与 MoonPay 合作，允许用户使用法定货币购买 USDC。

订单- Polymarket 提供市价、限价和 AMM 订单。但是，目前没有杠杆选项。下订单后，Polymarket 允许用户在市场描述的事件实际发生之前交易他们拥有的股票。

参照上面的例子，假设我们在 37% 的赔率下购买了以太坊“是”的股票，当时以太坊的价格达到 3,000 美元。如果我们下注后赔率上升，我们可以决定以更高的价格出售我们的股票，并在实际事件发生/截止日期到来之前锁定利润。当然，如果我们下注后赔率下降，也可以选择亏本出售股票。

费用

去中心化预测市场收取的费用主要有两种：

交易费用，即平台在每次执行交易时收取少量费用。

存款/取款费用，即每次法定货币/加密货币进入或离开平台时收取少量费用。

Polymarket 目前不收取任何交易费。但是，他们会从获胜投注的净收益中收取 2% 的费用。Polymarket 不会将这笔费用作为收入，而是将其用于奖励流动性提供者（作为其流动性奖励计划的一部分）和支付 gas 费。Polymarket 也不收取任何存款/取款费用。

当被问及定价策略时，Polymarket 创始人 Shayne Coplan 在 2024 年 7 月表示：“我们现在专注于扩大市场并提供最佳的用户体验。我们稍后会专注于货币化。”

争议

为了在事件结束后解决市场问题，平台通常依靠 1）预言机；和 2）社区投票。

在 Polymarket 的案例中，他们通过通用市场准入 (UMA) 的乐观预言机和数据验证机制 (DVM) 依赖这两种策略。下面是一个简化的图表来说明市场解决过程：

2b) 风险和限制

到目前为止，人们对 Polymarket 和整个预测市场作为市场情报来源的有效性持有不同看法。我们在下面概述了这些不同观点。

Ocular 认为，预测市场要作为情报来源需要满足三个条件：

首先，当激励、能力和时机三个因素相匹配时，预测市场才能发挥最佳作用。

关于激励：你调查的个人需要对某个问题有既得利益。这可能是因为它影响他们的日常生活；他们的其他投资；或者这是社交媒体上的热门话题，他们想参与其中。重点是，他们需要对这个问题有参与感/参与感，这样他们才能参与市场。

能力：公众需要掌握足够的信息来形成自己的观点。不能是太小众的话题，或者需要深厚技术知识的话题，因为在这种情况下，公众可能并不会变得更聪明，结果也很难令人信服。

关于时间：虽然市场可以即时启动，但你需要时间来收集公众的意见，并让市场对新信息做出反应。因此，这不适用于时间敏感的决策。

第二，需要有足够的流动性。最终，预测市场只有在真正能够利用群体智慧时才能发挥最佳作用。这意味着市场需要达到一定的规模，无论是参与的相关个人数量还是投注量，才能有意义和实用。

第三，它不应该孤立地使用。预测市场通常由公开信息驱动，例如新闻或社交媒体上提到的内容。其他人可能拥有私人数据来源，这些数据可能并未完全反映在交易中，因此寻找他们以获得不同的视角可能会有所帮助。

3）未来趋势

我们看到了预测市场用例扩展的趋势：

预测市场可能适用于决策市场。用户投票决定“结果应该是什么”，而不是“结果会是什么”。预测市场虽然提供了有价值的见解，但更为被动。人们投票并等待结果揭晓，通常对结果影响不大。另一方面，决策市场则更为主动，更适用于治理。

案例研究：MetaDAO ($META)

MetaDAO 是 2023 年 1 月成立的项目，由 Colosseum 和 Paradigm 投资。其核心产品是 Futarchy，其中提出治理提案进行投票，并同时启动 2 个有条件交易市场：

当市场认为该提案将使代币的价值超过某个阈值时，他们可以抬高“通过”代币的价格。相反，他们会抬高“失败”代币的价格。

投票结束时，若 Pass 代币的 TWAP 价格高于 Fail 代币的 TWAP 价格 3%，则提案通过并实施；反之，提案失败，市场将恢复原状。

例如，提案可以是为公司聘请一位新 CEO。如果决策市场表明如果聘请 CEO，公司股票的价值将大幅上涨，那么提案将获得通过，CEO 将被聘用。

未来系统的总体思路如下所示：

Futarchy 是由经济学者 Robin Hanson 于 2000 年提出的。他提出 Futarchy 是一种将预测市场与传统投票系统相结合的治理模式。在 Futarchy 治理模式中，决策基于分散市场的预测。参与者不是直接对政策进行投票，而是对可衡量的目标（例如经济增长）进行投票。然后，预测市场会预测拟议的政策将如何影响这些目标。市场决定的预期实现最佳结果的政策将被实施。这种方法利用集体智慧和财务激励来指导决策。

在以下场景中，Futarchy 优于 Polymarket 的二元投注模型：

决策是目标，而不仅仅是预测。

必须考虑复杂、长期的影响。

激励结构需要与社会或组织目标保持一致。

目前，MetaDAO 除了自己的 DAO 治理之外，还与六个项目合作进行决策。MetaDAO 在决策方面已显示出一些成功的早期迹象，从阻止鲸鱼以大幅折扣购买 $META，到将公司资源从持有者认为会分散注意力的新计划上转移开。

然而，MetaDAO 还处于起步阶段。MetaDAO 的模型有几个关键限制，能否大规模应用还有待观察：

预言机- 并非每个项目都有代币，并非每个决策结果都可以用指标精确衡量。相对较小的决策可能也很难判断对指标的影响。

流动性- 用户和钱包的集中度可能导致结果出现偏差。用户体验也可能过于技术化，难以让更多人接受，这可能会限制投票者的数量。

适用性- 有权势的人可能不想将决策权移交给市场。参与者也必须是知情的群体。我们如何确保用户根据公司的长期利益进行投票？

除了 MetaDAO 之外，预测和决策市场也在不断发展和创新：

新市场——今年，由于与奥运会和美国总统大选同时举行，预测市场引起了大量炒作和讨论。该行业面临的挑战是，即使在这些周期性事件结束后，仍要维持人们对预测市场的兴趣。平台可以考虑将业务扩展到季节性/一次性活动之外，并探索不同的消费者群体和类别，例如流行文化和社交媒体，以女性和青年参与者为目标。

高级预言机- 要建立新市场，可能需要构建新的预言机来抓取和获取相关数据，为新市场定价。Overlay就是这样一个项目，它正在寻求为独特市场构建预言机，例如《反恐精英》皮肤和 AI 指数。

高效套利- 许多平台使用基于订单簿的系统（即用户下达的买卖订单）来为市场定价。由于用户行为和整体流动性可能因市场和平台而异，因此平台内部和平台之间都存在套利机会。

下面以 10 月 28 日美国总统大选在 Polymarket 和 Kalshi 上的赔率为例。用户可以在 Polymarket 上购买一份卡马拉获胜的合约（赔率为 33%），在 Kalshi 上购买一份特朗普获胜的合约（赔率为 62%），总成本为 95 美分。鉴于这两个事件是相互排斥的，无论结果如何，用户都将获得 1 美元的赔付，从而产生 5% 的套利机会。