预测市场：信念-下注-出结果，全生命周期在 Web3 中应用实践！
作者：Sid, IOSG Ventures
封面：Photo by Thilak Lees on Unsplash
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投注的生命周期
Investopedia 指出：“预测市场是一个人们可以交易基于未来未知事件结果的合约的市场。” 本质上，它是一个投注/赌博市场。为了更好地理解投注市场，让我们分解一个赌注的生命周期：
信念
在信念阶段，一个预测只是一个观点。当一个人把自己的观点变成投入资金的赌注时，在结果支持那个信念时候，他就可以获得回报。信念是通过各种认知、社交、情感和环境等复杂因素的相互作用形成的。观点可以由即时的信念或深思熟虑的思考产生，而且因为对表达观点的人来说没有金钱损失，所以观点给出得更加自由。
投注
赌注的产生有两种情况：
- 想要从自己的信念中获利
- 有一个与信念无关但非常有吸引力的结果
第一种赌注可能来源于经过计算的观点，第二种则来自于 “小赌大赢” 的态度。
为了使任何合约成功，需要有一方和反方：
- 你赌 50 美元切尔西队赢一场比赛，需要有人（或许多人）愿意总共投入 50 美元赌切尔西队输（假设赔率是 50/50）
- 在 GMX 上进行保证金交易，交易者开设一个多头头寸，而 GLP 是反方
- 像轮盘赌、二十一点等赌场游戏需要有一个 “庄家” 作为反方
有时候，为了吸引反方参与，我们需要采取一些激励措施，因为一个事件的结果并非总是同样可能发生。这些激励手段可以包括各种形式，比如赔率、AMM（Automated Market Maker）中的债券曲线，甚至是永续/保证金交易平台中的资金费率。
市场预测的结构设计在专注于特定类型的结果时变得更加复杂。体育博彩作为一个例子，需要独特的赔率设置，因为几乎没有两个事件会有几乎相同的结果。此外，每个重大事件（例如联赛冠军的结果）可能涉及许多小事件（每场联赛的结果），进一步增加了复杂性。
在预测事件中，还需要正确执行合约。如果你的对手拒绝支付怎么办？这就是为什么衍生品本质上是法律强制执行的合约。在区块链上，合约可以根据结果无需信任地执行。
因此，要进行赌注，需要：
- 发生（或不发生）事件，并发布事件/游戏的合约
- 确保足够多的参与者对这些事件有意见（制造者需求, maker demand：市场参与者通过提供市场订单）
- 确保这些参与者有对手方（接受者需求, taker demand: 市场参与者执行市场现有订单）
- 确保结算
- 确保没有市场操纵
结果
“赌博游戏促进了 ‘控制幻觉’：即赌徒认为他们可以对实际上由机会定义的结果施加技巧。” - Dr. Luke Clark
制造者需求
区块链无法控制制造者需求，其完全由产品内置的市场营销或游戏等线下行为驱动。那些针对价格发现的公司，必须着力产生尽可能多的制造商交易量，以获得特定资产的最准确价格。
交易对手方
现在我们进入一个有趣的话题。可以通过吸引人的赔率激励交易对手方进行赌博，尤其是在事件结果几乎可以确定的情况下。在下面的图片中可以看到，由于 Polymarket 订单簿中的巨大不匹配，有可能用 0.50 美元的赌注赢得 200 美元。
一种方式是像 Augur Turbo 那样，每个市场都是一个独立市场，运行在 Balancer AMMs 上。这里的 LPs（流动性提供者）作为不同市场的交易对手方。虽然这种结构很好地避免了过分依赖赔率计算（或获取），但它使得发布预测事件的体验变差。
对于像 Aevo 这样的价格发现订单簿，如果没有流动性，平台有时候将不得不自己充当交易对手方。这样并不理想，尤其是在市场底部未知的情况下。另一种方法是创建一个像 “The House” 那样的交易对手方 LP 池。就像 Azuro 和 WINR 所做的那样。有一个流动性池，将作为赌注者的交易对手方。Parcl 有一个 USDC 流动性池，作为交易者在不同城市长期或做空房地产价格的交易对手方。这两种协议都已经证明了它们的有效性：
WINR 的 LP 代币（WLP）价值已从 1 美元增长至约 1.27 美元（如果在 2023 年 7 月 1 日左右开始 LP，表明了 27% 的回报）
这些模型表明了一些良好的产品市场契合度，其中前端只需要关注赌注者在平台上下注，而无需管理订单簿或做出 AMM 带来的权衡。你可以将这些模型视为 Uniswap v4，不同的前端使用底层流动性（类似于钩子）。WINR 协议有一个赌场投注前端和另一个提供高达 1000 倍杠杆的保证金交易协议，这确保了高池子利用率，但可能对池子非常危险。
确保结算
一旦事件完成，下注就需要进行结算。在 AMM 结构中，一切都在链上，并在合约上结算。对于 Polymarket 订单簿模型，订单簿是在链下维护的。如果需要，Polymarket 可以阻止提款。对于类似 Bookmaker.xyz 的 Azuro 前端，无需进行存款。每个下注都被视为独立的交易。唯一的链下组件是赔率的计算和数据源。
确保没有操纵
如果有一个集中式的数据提供商，并且这个数据源被提供商操纵，这可能会对市场制造者（maker）和接受者（taker）的结果产生不利影响。这是大多数 Web3 预测市场使用像 Chainlink 这样的预言机系统的主要原因之一。使用预言机会在延迟和数据完整性之间存在权衡。在选择预言机时，平台可以在第一方和第三方预言机之间做出选择，这涉及到延迟的权衡。在快速发展的事件中，是否有延迟是非常重要的影响因素。
在赌场游戏中，随机性是否完整是至关重要的，其公正性不能受其来源而影响。
Chainlink 和其他预言机如 Supra 和 Pyth 通过聚合尽量减少操纵的可能性，但在广阔的市场中，数据来源的真实性和可靠性仍然是一个问题。这些预言机系统努力通过聚合多个数据源来提供可靠性，减少单一点故障的风险，以此来保护市场免受不当操纵的影响。尽管如此，确保数据源的真实性和防止操纵仍然是预测市场中一个持续存在的挑战。
成功与失败的现有应用
当我们观察加密市场与预测市场时，比较成功的例子是加密货币被用作在如 Stake.com 和 Rollbit 上进行赌注的资产。
尽管像 Polymarket 这样的应用取得了一定的成功，但它并不是一个可以保持一致交易量的平台，因为在事件环境和平台之间存在巨大的差距。
加密货币与预测市场的产品市场契合度（PMF）在像 Azuro 和 WINR 这样的 “House” 池系统中已经初步显现。一个明显的应用场景是，专注于特定类型预测市场的新前端只需关注需求方。他们可以利用像 Azuro 和 WINR 这样的系统，而这些系统反过来为稳定币持有者提供一流的收益率（按目前的速度计算，年化收益率为 40-60%）。
在大多数国家，对于博彩应用和在线赌场的监管非常严格。像 Azuro 和 WINR 这样的协议也可能面临比像 Rollbit 这样的公司更低的监管压力。
前端提供多少参与度，加密市场就有多少参与度。目前还没有完全无需许可和无需信任的加密预测市场。
我们期待看到的是像 Parcl 这样的应用可能取得的成功，它为一个相当不流动的资产类别带来了透明度。从基本原则来看，它似乎具有实现其价格发现目标的正确结构。
Web3 的主要应用场景包括支持各类预测市场构建的交易对手方池结构，以及预测市场成功应用于更好的价格发现。
随着加密货币市值的增长，以及越来越多的人在链上拥有可支配资本，预测市场行业或有利可图，或至少也很有用。
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