Mecanismos e Ajustes dos Mercados de Previsão

Intermediário1/14/2025, 8:25:16 AM
Este artigo introduz os conceitos básicos, tipos e aplicações práticas dos mercados de previsão. Discute como funcionam os mercados binários, categóricos e contínuos e analisa suas aplicações nos campos político, econômico, corporativo e outros. O artigo enfoca questões de liquidez e suas soluções, como mecanismos AMM e CLOB, e explora o papel potencial dos grandes modelos de linguagem (LLMs) na criação de regras de mercado e resolução de disputas.

Encaminhe o Título Original: Em profundidade sobre mercados de previsão e por que eles ainda são interessantes (para certos mercados)

Os mercados de previsão são mercados baseados em contratos que acompanham o resultado de eventos específicos.

Os negociadores compram ações num mercado (com preço 0 < x < 100), e dependendo do resultado do evento, essas ações valem 0 ou 100.

  1. É criado um mercado para determinar se o preço do Ethereum é >= 3500 no final de outubro.
  2. SIM, as ações estão sendo vendidas por 60 centavos, o que implica uma probabilidade de 60% de que o ETH >= 3500 na data de liquidação.
  3. O Trader X compra 100 ações YES por $60, enquanto o Trader Y compra 100 ações NO por $40.
  4. No final de outubro, o ETH está a 3700. O Trader X resgata as suas 100 ações por $100 (~1.66x), e o Trader Y fica a zeros.

As únicas restrições à existência de um mercado de previsão são uma parte externa disposta a criar o mercado e negociadores dispostos a comprar contratos para ambos os lados.

Existem três tipos diferentes de mercados de previsão:

  • Binário: Estes mercados são SIM/NÃO, sem possibilidade de uma terceira resposta. O mercado acima é binário.
  • Categorial: Estes mercados incluem múltiplos resultados. Um exemplo simples é um mercado de previsão sobre o primeiro protocolo criptográfico a fazer airdrop. O mercado incluirá um conjunto predeterminado de resultados, e cada resultado terá probabilidades variáveis e em constante mudança atribuídas.
  • Contínuo: Estes mercados lidam com eventos com muitos desfechos possíveis. Prever o fechamento do BTC em uma determinada data seria um mercado contínuo, pois existem infinitos preços possíveis nos quais o BTC poderia fechar. Devido a isso, os mercados contínuos normalmente integram restrições predefinidas, como >= 70.000, 60.000 < X < 70.000 e <= 60.000.

Existem várias aplicações práticas do mundo real para mercados de previsão:

  • Político: Os mercados políticos são, sem dúvida, a razão pela qual os mercados de previsão começam a ver um crescimento e volume acelerados. A maioria do volume vem das eleições presidenciais e das corridas para o senado/câmara. Só a eleição presidencial dos EUA tem 128,5M contratos em aberto, faltando mais de cinco meses para a eleição.
  • Económico: Os mercados económicos são normalmente contínuos e consistem em diferentes indicadores financeiros, como a taxa de IPC, números de desemprego/habitação e crescimento do PIB.
  • Empresarial: Os mercados empresariais são normalmente usados para prever as vendas de um determinado produto ou fusão. No entanto, também podem ser usados de forma menos sofisticada, como por exemplo: 'Qual é a probabilidade de a Delta Airlines ter um comercial durante o Super Bowl?'
  • De uma maneira sutil, os mercados de previsão são ineficientes, portanto, geralmente existe uma disparidade entre as ofertas de casas de apostas e a probabilidade atribuída aos mercados de previsão. Entretenimento: Os mercados de entretenimento são prevalentes porque as casas de apostas, na essência, são mercados de previsão com uma margem da casa. Estes mercados podem ser comumente arbitrados, como discutido aqui
  • Arbitrário: Os mercados de previsão arbitrários são efetivamente quaisquer mercados não categorizados nos quatro acima.

Probabilidade precisa

A teoria da probabilidade é um quadro para quantificar a incerteza. A probabilidade está presente em todos os aspectos da vida, desde escolhas simples e diárias até pesquisa e avaliação de riscos. A probabilidade permite que as pessoas tomem decisões baseadas na lógica, ao compreender a probabilidade de ocorrência de um evento.

Probabilidade precisa é a representação das verdadeiras probabilidades de ocorrência de um evento, livre de manipulação e viés.

A forma mais verificável de provar a probabilidade precisa de um evento ocorrer é apoiando essas probabilidades com o bem mais valioso do mundo: dinheiro.

Num mundo onde os mercados de previsão são utilizados como primeira fonte de probabilidade, as probabilidades tendenciosas e manipuladas não são consideradas porque nada quantificável respalda essas probabilidades.

Liquidez

Existem dois métodos principais de sistemas de liquidez em mercados de previsão.

AMMs

AMMs (automated market makers) são contratos inteligentes que mantêm a liquidez para um par de ativos. Os usuários podem trocar cada ativo através do pool de liquidez a uma taxa de câmbio determinada por uma fórmula. As AMMs cobram taxas em cada negociação, que são devolvidas ao pool de liquidez e alocadas proporcionalmente a cada provedor de liquidez.

CLOBs

CLOBs (central-limit order books) são um sistema de liquidez com duas opções: criador e tomador. As ordens do criador colocam ofertas abaixo e perguntam acima do preço de referência.

A dualidade das taxas do CLOB é que, dependendo das necessidades do trader, existem taxas diferenciadas através de ordens de maker e taker.

Os utilizadores que retiram liquidez através de uma ordem de tomador pagarão mais taxas do que um utilizador que contribui para a estabilidade do mercado através de ordens de criador. Em alguns mercados extremos, as ordens de tomador podem subsidiar ordens de criador para cobrar uma taxa positiva. Isso é impossível através de AMMs - todos pagam a mesma taxa, independentemente de ajudarem na estabilidade do mercado.

Isso aumenta a liquidez através da condensação em faixas de preços que os traders utilizam. Os sistemas CLOB também permitem que grandes ordens sejam colocadas e cumpridas a preços específicos. Eles também reduzem a probabilidade e a possibilidade de ataques de sandwich porque o impacto em preço é menos previsível do que o das AMMs, que é perigosamente previsível.

Subsidiando Liquidez

A liquidez é, provavelmente, a questão mais significativa que os mercados de previsão enfrentam.

Não é +EV para os market-makers fornecer liquidez nos mercados de previsão devido ao risco extremo de ficar preso com ações anuladas.

Até que os mercados de previsão atinjam um estágio em que haja demanda suficiente para fazer mercados para manter os mercados eficientes, os mercados precisam ser subsidiados.

Subsidiar a liquidez é fundamental para justificar a relação risco: recompensa que os market makers enfrentam ao criar mercados de previsão.

Os conceitos apresentados abaixo mostram que é possível atrair liquidez com os incentivos certos.

Existem quatro caminhos populares que os mercados podem tomar aqui:

  1. Fornecer rendimento aos provedores de liquidez Fornecer incentivos diretos USDC/ETH é uma estratégia comum empregada por vários protocolos DeFI para atrair liquidez e TVL. O problema com essa estratégia é que o mercado de previsão precisará subsidiar o suficiente para que os market makers assumam riscos, pois os mercados de previsão de market making carregam riscos significativos.
  2. Fornecer liquidez diretamente Como mencionado acima, os mercados de previsão de criação de mercado não são lucrativos devido ao risco de cauda de ação. Existem maneiras de contrariar isso, estabelecendo ofertas a um percentual fixo mais baixo e pedindo um percentual fixo mais alto do que o preço de marcação. Isso permite algum espaço para reduzir o risco, pois o criador de mercado só assume posições mais baratas do que sua "probabilidade justa".
  3. Propinas As propinas para ordens de fabricantes são uma tática comum para aumentar a liquidez do mercado. O processo é simples: cobrar uma taxa sobre as ordens do tomador e redirecionar essa taxa para as ordens do fabricante. Toda ordem de tomada precisa de uma ordem de fabricante para ser cumprida (a liquidez precisa ser retirada de algum lugar). Penalizar as pessoas que retiram liquidez do mercado para fornecer liquidez àqueles que fazem a liquidez é benéfico para reduzir o risco para os criadores de mercado.
  4. Proteção contra queda Quando um usuário compra ou vende uma quantidade significativa de ações que movem o mercado > um certo %, o mercado pode usar um fundo de Proteção contra queda para 'estabilizar' o mercado. Isso é +EV porque, se o mercado for eficiente, o preço eventualmente deve retornar ao seu nível normal; neste ponto, a posição pode ser lentamente vendida de volta ao mercado para obter um pequeno lucro. Há muitas ressalvas com esse método, principalmente porque a proteção contra queda só é viável em mercados de alto volume. Isso ocorre porque o fundo de proteção contra queda precisa de liquidez suficiente para sair, uma vez que os traders não devem manter posições até a resolução. Além disso, não faz sentido para o fundo ser ativado com X dias restantes até a resolução, pois o risco de traders com informações assimétricas é maior quanto mais próximo da resolução.

Subsidiar diretamente a liquidez a partir dos lucros do protocolo não é viável a longo prazo. No entanto, a curto prazo, é perfeitamente viável e muito semelhante ao CAC (custo de aquisição de cliente) pago pelas casas de apostas tradicionais para atrair usuários.

No mundo das criptomoedas, se um protocolo não o está subsidiando para fazer algo, mesmo que seja tão simples como depositar ETH em um aplicativo de empréstimo, há uma alta probabilidade de que um concorrente esteja disposto a subsidiar você para fazer a mesma ação. Eu espero que mercados de previsão como Polymarket e Thales continuem subsidiando o máximo possível (especialmente com tokens nativos assim que forem lançados).

LLMs como Fontes de Resolução

LLMs são uma forma de inteligência artificial que integra aprendizado de máquina para analisar conjuntos de dados significativos e resolver tarefas.

No futuro, considero muito provável que LLMs atuem como os 'criadores' de mercados. Os mercados de previsão dependem de regras bem definidas para fornecer resolução.

Com alguns mercados abstratos, existem muitas possíveis brechas.

Um exemplo disso é o recente mercado na Polymarket para a aprovação do Ethereum ETF. As regras estabeleciam "uma aprovação" do ETF Ether spot até 23 de maio para que o mercado se resolvesse SIM. Ainda assim, eles não esclareceram se apenas os 19B-4s eram suficientes para determinar o mercado ou se os S-1s (a serem aprovados posteriormente) também eram necessários.

Ter LLMs a criar regras para os mercados reduz grandemente a probabilidade de lacunas em mercados abstratos. Além disso, no caso improvável de um mercado ter uma lacuna, os LLMs podem atuar como o 'resolver' para impedir que outros métodos de resolução de disputas ocorram (o que introduz vetores de ataque mencionados abaixo).

A integração de LLMs descentralizados como o Bittensor também pode evitar a manipulação na construção de regras e na resolução de disputas.

Embora os LLMs ainda não estejam polidos ou precisos o suficiente para desempenharem um papel fundamental e significativo na construção desses mercados, no futuro eles serão. Como tal, espero que muitos mercados de previsão mudem da criação manual de mercados para LLMs estritamente para evitar disputas.

Vetores de Ataque

Governança

O processo para um mercado na Polymarket ser inicializado e resolvido é o seguinte:

  1. Decida a estrutura do mercado (binário, categórico, contínuo) e os resultados potenciais.
  2. Determinar as regras (ou seja, em que se baseia o mercado de previsões?)
  3. Configurar uma fonte de resolução (por exemplo, os mercados políticos podem usar uma fonte governamental, os mercados econômicos podem usar a Reserva Federal, etc.).
  4. O mercado é proposto através de um endereço de resolução.
  5. Uma vez que se acredita que o mercado está resolvido, alguém pode propor uma resolução. Esta é enviada para o O.O. (Oráculo Otimista) da UMA para processar dados e resolver o mercado.

Se houver uma disputa sobre a resolução, os detentores de governança da UMA votam na resolução. O DAO da UMA age efetivamente como um tribunal supremo.

Utilizar a UMA DAO como um tribunal de resolução deixa os mercados vulneráveis a ataques potenciais de manipulação:

  1. O explorador adquire uma participação maioritária na UMA DAO comprando tokens ou subornando delegados.
  2. O explorador compra muitas ações de baixo valor.
  3. delegação para resolver a disputa a favor das suas ações. Se o mercado acabar ganhando, eles lucram muito. Se o mercado perder, eles podem contestar e usar sua maioria$UMA

No momento da escrita, $UMATem um limite de mercado circulante de 291,4 e uma relação de volume/mc de apenas 18%. Seria incrivelmente difícil e caro adquirir 51% dos tokens circulantes. Além disso, seria significativamente pouco rentável, já que o Polymarket não tem volume suficiente para justificar um ataque dessa maneira. A probabilidade de um ataque ocorrer por meio de um único endereço possuir 51% do fornecimento circulante é improvável.

Outra possibilidade de ataque é por meio de subornos. Suponha que um atacante possa convencer grandes detentores a votarem ao lado dele (seja por meio da participação deles no ataque ou por subornos). Nesse caso, a probabilidade de uma votação do DAO ter sucesso em recompensar as ações que deveriam ter sido zeradas é alta.

Os cenários acima são, em última análise, muito improváveis e de curto prazo, à medida que a IA se expande e os LLMs (modelos de linguagem grandes) podem atuar como fontes de resolução.

Informação Assimétrica

Nos mercados de previsão, a informação assimétrica é o conceito de que uma parte tem mais informações sobre o resultado de um evento do que a parte com a qual estão negociando.

Se houver um mercado para saber se a Variational lançará seu token antes de 1º de junho, um insider da Variational pode comprar ações do resultado que eles sabem que ocorrerá.

As blockchains não podem decifrar se uma parte tem acesso a informações assimétricas. Embora as blockchains facilitem a monitorização e análise de transações, não podem avaliar o raciocínio por trás de uma transação. Isto acontece porque as redes não têm forma de ligar endereços perfeitamente anónimos às suas identidades da vida real.

Assim, não é tecnicamente possível avaliar se um endereço anônimo que faz uma previsão tem acesso a informações assimétricas.

Oracle front-running é o conceito de que um trader tem acesso a informações assimétricas antes de um Oracle, permitindo-lhes fazer apostas ou negócios que eles sabem que serão lucrativos.

Nos mercados de previsão, se um evento for efetivamente resolvido, mas o mercado ainda for negociável, isso cria um ataque em que os negociantes com conhecimento de que o evento está resolvido podem comprar ações negociadas com desconto em relação ao seu valor real.

As casas de apostas resolveram este problema criando um pequeno atraso na realização de apostas para permitir que os seus oráculos processem os dados e ajustem posteriormente as probabilidades de mercado. Isto protege as casas de apostas de indivíduos que apostam assim que veem algo acontecer num jogo desportivo real. Isto não é plausível para os mercados de previsão, pois alguns traders podem ter acesso a informação assimétrica semanas/meses antes da resolução do mercado.

Embora alguns argumentem que isso torna um mercado eficiente, esse problema cria um problema significativo para os market makers devido à seleção adversa.

Se os market makers estão negociando contra pessoas que consistentemente estão mais bem informadas do que eles, eles enfrentarão perdas consistentes e eventualmente deixarão de ser market makers, levando a uma menor liquidez geral.

Random Fallacies of Prediction Markets

  1. Quando os mercados são vistos a partir de uma perspectiva especulativa em vez de uma perspectiva de 'criação de probabilidade eficiente', os mercados se afastam de sua probabilidade real. Se um trader acredita em X, é provável que licite no resultado X mesmo em probabilidades mais altas do que sua probabilidade precisa. Em um mercado eficiente, isso pode ser arbitrado, mas em alguns mercados, essa arbitragem não é possível devido à falta de liquidez ou tempos de resolução distantes.
  2. O hedge distorce a probabilidade real, empurrando as probabilidades acima da probabilidade esperada por razões externas. O hedge é uma estratégia para reduzir o risco em ativos financeiros. A taxa M/M esperada do IPC é de 3,2% em um exemplo teórico. Os mercados de previsão mostram uma chance de 33% de < 3,2%, 33% de chance de = 3,2% e 33% de chance de > 3,2%. No entanto, estatisticamente, um IPC abaixo da taxa esperada aumentará o mercado de ações e acima de 3,2% fará o mercado de ações cair. Alguém com um conjunto significativo de chamadas SPY pode comprar ações do mercado < 3,2% para proteger seu risco. No mercado de previsão, isso aumentará a % de chance de estar abaixo de 3,2% porque as probabilidades do mercado de previsão se movem com base na demanda de compra e venda. Portanto, as probabilidades abaixo de 3,2% aumentarão no mercado, mesmo que nada tenha mudado, além de um trader que deseja proteger suas chamadas SPY. Em resumo, as probabilidades do resultado < 3,2% aumentaram, mas a probabilidade real do evento ocorrer não mudou. Se isso for feito no último bloco possível, não há chance de arbitragem e o mercado efetivamente 'previu' probabilidades que não refletem uma probabilidade precisa.
  3. Mercados com datas de resolução distantes são muito menos eficientes devido ao valor do tempo do dinheiro. Suponha que um mercado com uma data de resolução em 1 ano seja empurrado 4% abaixo do que um trader acredita ser a probabilidade precisa de um mercado. Nesse caso, o mercado só será arbitrado se o trader não conseguir encontrar uma posição que renda mais do que 4% da vantagem anualizada. Por outro lado, se a data de resolução desse mercado for em uma semana, a probabilidade de ele ser arbitrado é maior porque um trader tem mais chances de encontrar 4% de uma vantagem anualizada do que 208% (52 * 4).

Mercados 0DTE

O J.P. Morgan estima que o valor nocional diário das negociações de opções 0DTE tenha atingido cerca de $1 trilhão.

Esta subida é representativa do poder que as opções 0DTE oferecem para aproveitar os movimentos do mercado intradiários com alavancagem barata. Na cripto, isso não é diferente, as pessoas estão famintas por alavancagem.

O fluxo líquido dos mercados de previsão é adequado para opções 0DTE. Isto deve-se ao facto de que, com produtos financeiros, há sempre uma forma de cobertura/arbitragem com spot/perps, resultando em spreads estreitos e preços eficientes.

Isso resolve efetivamente a crise de liquidez que impede a expansão de mercados especulativos como as eleições.

Com as opções ODTE, o varejo ainda pode "bater forte":

  1. É estabelecido um mercado: o BTC estará acima de $105,000 no fecho do mercado em 30/12?
  2. BTC está atualmente em $99.000 15 minutos antes do fecho do mercado, e os traders estão a precificar uma probabilidade de 0,5% de que o mercado se resolva SIM.
  3. BTC pavios $7000 e fecha a $106,000, rendendo um lucro de 200x para os traders que compraram SIM.

Embora este seja um exemplo exuberante, o ponto permanece que o varejo ainda pode atingir muitos múltiplos em sua posição inicial sem precisar passar por rotas complexas.

As opções 0DTE oferecem uma experiência hiper-gamificada para o retalho, sendo também a forma mais fácil para eles usarem alavancagem.

Isenção de responsabilidade:

  1. Este artigo é reimpresso de [X]. Encaminhar o Título Original: Em profundidade sobre mercados de previsão e por que ainda são interessantes (para certos mercados). Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [gate]@BSturisky]. Se houver objeções a esta reimpressão, entre em contato com o Gate Aprenderequipa e eles vão tratar disso prontamente.
  2. Aviso de Responsabilidade: As opiniões expressas neste artigo são exclusivamente do autor e não constituem nenhum conselho de investimento.
  3. As traduções do artigo para outros idiomas são feitas pela equipe de aprendizado da Gate. A menos que seja mencionado, copiar, distribuir ou plagiar os artigos traduzidos é proibido.

Mecanismos e Ajustes dos Mercados de Previsão

Intermediário1/14/2025, 8:25:16 AM
Este artigo introduz os conceitos básicos, tipos e aplicações práticas dos mercados de previsão. Discute como funcionam os mercados binários, categóricos e contínuos e analisa suas aplicações nos campos político, econômico, corporativo e outros. O artigo enfoca questões de liquidez e suas soluções, como mecanismos AMM e CLOB, e explora o papel potencial dos grandes modelos de linguagem (LLMs) na criação de regras de mercado e resolução de disputas.

Encaminhe o Título Original: Em profundidade sobre mercados de previsão e por que eles ainda são interessantes (para certos mercados)

Os mercados de previsão são mercados baseados em contratos que acompanham o resultado de eventos específicos.

Os negociadores compram ações num mercado (com preço 0 < x < 100), e dependendo do resultado do evento, essas ações valem 0 ou 100.

  1. É criado um mercado para determinar se o preço do Ethereum é >= 3500 no final de outubro.
  2. SIM, as ações estão sendo vendidas por 60 centavos, o que implica uma probabilidade de 60% de que o ETH >= 3500 na data de liquidação.
  3. O Trader X compra 100 ações YES por $60, enquanto o Trader Y compra 100 ações NO por $40.
  4. No final de outubro, o ETH está a 3700. O Trader X resgata as suas 100 ações por $100 (~1.66x), e o Trader Y fica a zeros.

As únicas restrições à existência de um mercado de previsão são uma parte externa disposta a criar o mercado e negociadores dispostos a comprar contratos para ambos os lados.

Existem três tipos diferentes de mercados de previsão:

  • Binário: Estes mercados são SIM/NÃO, sem possibilidade de uma terceira resposta. O mercado acima é binário.
  • Categorial: Estes mercados incluem múltiplos resultados. Um exemplo simples é um mercado de previsão sobre o primeiro protocolo criptográfico a fazer airdrop. O mercado incluirá um conjunto predeterminado de resultados, e cada resultado terá probabilidades variáveis e em constante mudança atribuídas.
  • Contínuo: Estes mercados lidam com eventos com muitos desfechos possíveis. Prever o fechamento do BTC em uma determinada data seria um mercado contínuo, pois existem infinitos preços possíveis nos quais o BTC poderia fechar. Devido a isso, os mercados contínuos normalmente integram restrições predefinidas, como >= 70.000, 60.000 < X < 70.000 e <= 60.000.

Existem várias aplicações práticas do mundo real para mercados de previsão:

  • Político: Os mercados políticos são, sem dúvida, a razão pela qual os mercados de previsão começam a ver um crescimento e volume acelerados. A maioria do volume vem das eleições presidenciais e das corridas para o senado/câmara. Só a eleição presidencial dos EUA tem 128,5M contratos em aberto, faltando mais de cinco meses para a eleição.
  • Económico: Os mercados económicos são normalmente contínuos e consistem em diferentes indicadores financeiros, como a taxa de IPC, números de desemprego/habitação e crescimento do PIB.
  • Empresarial: Os mercados empresariais são normalmente usados para prever as vendas de um determinado produto ou fusão. No entanto, também podem ser usados de forma menos sofisticada, como por exemplo: 'Qual é a probabilidade de a Delta Airlines ter um comercial durante o Super Bowl?'
  • De uma maneira sutil, os mercados de previsão são ineficientes, portanto, geralmente existe uma disparidade entre as ofertas de casas de apostas e a probabilidade atribuída aos mercados de previsão. Entretenimento: Os mercados de entretenimento são prevalentes porque as casas de apostas, na essência, são mercados de previsão com uma margem da casa. Estes mercados podem ser comumente arbitrados, como discutido aqui
  • Arbitrário: Os mercados de previsão arbitrários são efetivamente quaisquer mercados não categorizados nos quatro acima.

Probabilidade precisa

A teoria da probabilidade é um quadro para quantificar a incerteza. A probabilidade está presente em todos os aspectos da vida, desde escolhas simples e diárias até pesquisa e avaliação de riscos. A probabilidade permite que as pessoas tomem decisões baseadas na lógica, ao compreender a probabilidade de ocorrência de um evento.

Probabilidade precisa é a representação das verdadeiras probabilidades de ocorrência de um evento, livre de manipulação e viés.

A forma mais verificável de provar a probabilidade precisa de um evento ocorrer é apoiando essas probabilidades com o bem mais valioso do mundo: dinheiro.

Num mundo onde os mercados de previsão são utilizados como primeira fonte de probabilidade, as probabilidades tendenciosas e manipuladas não são consideradas porque nada quantificável respalda essas probabilidades.

Liquidez

Existem dois métodos principais de sistemas de liquidez em mercados de previsão.

AMMs

AMMs (automated market makers) são contratos inteligentes que mantêm a liquidez para um par de ativos. Os usuários podem trocar cada ativo através do pool de liquidez a uma taxa de câmbio determinada por uma fórmula. As AMMs cobram taxas em cada negociação, que são devolvidas ao pool de liquidez e alocadas proporcionalmente a cada provedor de liquidez.

CLOBs

CLOBs (central-limit order books) são um sistema de liquidez com duas opções: criador e tomador. As ordens do criador colocam ofertas abaixo e perguntam acima do preço de referência.

A dualidade das taxas do CLOB é que, dependendo das necessidades do trader, existem taxas diferenciadas através de ordens de maker e taker.

Os utilizadores que retiram liquidez através de uma ordem de tomador pagarão mais taxas do que um utilizador que contribui para a estabilidade do mercado através de ordens de criador. Em alguns mercados extremos, as ordens de tomador podem subsidiar ordens de criador para cobrar uma taxa positiva. Isso é impossível através de AMMs - todos pagam a mesma taxa, independentemente de ajudarem na estabilidade do mercado.

Isso aumenta a liquidez através da condensação em faixas de preços que os traders utilizam. Os sistemas CLOB também permitem que grandes ordens sejam colocadas e cumpridas a preços específicos. Eles também reduzem a probabilidade e a possibilidade de ataques de sandwich porque o impacto em preço é menos previsível do que o das AMMs, que é perigosamente previsível.

Subsidiando Liquidez

A liquidez é, provavelmente, a questão mais significativa que os mercados de previsão enfrentam.

Não é +EV para os market-makers fornecer liquidez nos mercados de previsão devido ao risco extremo de ficar preso com ações anuladas.

Até que os mercados de previsão atinjam um estágio em que haja demanda suficiente para fazer mercados para manter os mercados eficientes, os mercados precisam ser subsidiados.

Subsidiar a liquidez é fundamental para justificar a relação risco: recompensa que os market makers enfrentam ao criar mercados de previsão.

Os conceitos apresentados abaixo mostram que é possível atrair liquidez com os incentivos certos.

Existem quatro caminhos populares que os mercados podem tomar aqui:

  1. Fornecer rendimento aos provedores de liquidez Fornecer incentivos diretos USDC/ETH é uma estratégia comum empregada por vários protocolos DeFI para atrair liquidez e TVL. O problema com essa estratégia é que o mercado de previsão precisará subsidiar o suficiente para que os market makers assumam riscos, pois os mercados de previsão de market making carregam riscos significativos.
  2. Fornecer liquidez diretamente Como mencionado acima, os mercados de previsão de criação de mercado não são lucrativos devido ao risco de cauda de ação. Existem maneiras de contrariar isso, estabelecendo ofertas a um percentual fixo mais baixo e pedindo um percentual fixo mais alto do que o preço de marcação. Isso permite algum espaço para reduzir o risco, pois o criador de mercado só assume posições mais baratas do que sua "probabilidade justa".
  3. Propinas As propinas para ordens de fabricantes são uma tática comum para aumentar a liquidez do mercado. O processo é simples: cobrar uma taxa sobre as ordens do tomador e redirecionar essa taxa para as ordens do fabricante. Toda ordem de tomada precisa de uma ordem de fabricante para ser cumprida (a liquidez precisa ser retirada de algum lugar). Penalizar as pessoas que retiram liquidez do mercado para fornecer liquidez àqueles que fazem a liquidez é benéfico para reduzir o risco para os criadores de mercado.
  4. Proteção contra queda Quando um usuário compra ou vende uma quantidade significativa de ações que movem o mercado > um certo %, o mercado pode usar um fundo de Proteção contra queda para 'estabilizar' o mercado. Isso é +EV porque, se o mercado for eficiente, o preço eventualmente deve retornar ao seu nível normal; neste ponto, a posição pode ser lentamente vendida de volta ao mercado para obter um pequeno lucro. Há muitas ressalvas com esse método, principalmente porque a proteção contra queda só é viável em mercados de alto volume. Isso ocorre porque o fundo de proteção contra queda precisa de liquidez suficiente para sair, uma vez que os traders não devem manter posições até a resolução. Além disso, não faz sentido para o fundo ser ativado com X dias restantes até a resolução, pois o risco de traders com informações assimétricas é maior quanto mais próximo da resolução.

Subsidiar diretamente a liquidez a partir dos lucros do protocolo não é viável a longo prazo. No entanto, a curto prazo, é perfeitamente viável e muito semelhante ao CAC (custo de aquisição de cliente) pago pelas casas de apostas tradicionais para atrair usuários.

No mundo das criptomoedas, se um protocolo não o está subsidiando para fazer algo, mesmo que seja tão simples como depositar ETH em um aplicativo de empréstimo, há uma alta probabilidade de que um concorrente esteja disposto a subsidiar você para fazer a mesma ação. Eu espero que mercados de previsão como Polymarket e Thales continuem subsidiando o máximo possível (especialmente com tokens nativos assim que forem lançados).

LLMs como Fontes de Resolução

LLMs são uma forma de inteligência artificial que integra aprendizado de máquina para analisar conjuntos de dados significativos e resolver tarefas.

No futuro, considero muito provável que LLMs atuem como os 'criadores' de mercados. Os mercados de previsão dependem de regras bem definidas para fornecer resolução.

Com alguns mercados abstratos, existem muitas possíveis brechas.

Um exemplo disso é o recente mercado na Polymarket para a aprovação do Ethereum ETF. As regras estabeleciam "uma aprovação" do ETF Ether spot até 23 de maio para que o mercado se resolvesse SIM. Ainda assim, eles não esclareceram se apenas os 19B-4s eram suficientes para determinar o mercado ou se os S-1s (a serem aprovados posteriormente) também eram necessários.

Ter LLMs a criar regras para os mercados reduz grandemente a probabilidade de lacunas em mercados abstratos. Além disso, no caso improvável de um mercado ter uma lacuna, os LLMs podem atuar como o 'resolver' para impedir que outros métodos de resolução de disputas ocorram (o que introduz vetores de ataque mencionados abaixo).

A integração de LLMs descentralizados como o Bittensor também pode evitar a manipulação na construção de regras e na resolução de disputas.

Embora os LLMs ainda não estejam polidos ou precisos o suficiente para desempenharem um papel fundamental e significativo na construção desses mercados, no futuro eles serão. Como tal, espero que muitos mercados de previsão mudem da criação manual de mercados para LLMs estritamente para evitar disputas.

Vetores de Ataque

Governança

O processo para um mercado na Polymarket ser inicializado e resolvido é o seguinte:

  1. Decida a estrutura do mercado (binário, categórico, contínuo) e os resultados potenciais.
  2. Determinar as regras (ou seja, em que se baseia o mercado de previsões?)
  3. Configurar uma fonte de resolução (por exemplo, os mercados políticos podem usar uma fonte governamental, os mercados econômicos podem usar a Reserva Federal, etc.).
  4. O mercado é proposto através de um endereço de resolução.
  5. Uma vez que se acredita que o mercado está resolvido, alguém pode propor uma resolução. Esta é enviada para o O.O. (Oráculo Otimista) da UMA para processar dados e resolver o mercado.

Se houver uma disputa sobre a resolução, os detentores de governança da UMA votam na resolução. O DAO da UMA age efetivamente como um tribunal supremo.

Utilizar a UMA DAO como um tribunal de resolução deixa os mercados vulneráveis a ataques potenciais de manipulação:

  1. O explorador adquire uma participação maioritária na UMA DAO comprando tokens ou subornando delegados.
  2. O explorador compra muitas ações de baixo valor.
  3. delegação para resolver a disputa a favor das suas ações. Se o mercado acabar ganhando, eles lucram muito. Se o mercado perder, eles podem contestar e usar sua maioria$UMA

No momento da escrita, $UMATem um limite de mercado circulante de 291,4 e uma relação de volume/mc de apenas 18%. Seria incrivelmente difícil e caro adquirir 51% dos tokens circulantes. Além disso, seria significativamente pouco rentável, já que o Polymarket não tem volume suficiente para justificar um ataque dessa maneira. A probabilidade de um ataque ocorrer por meio de um único endereço possuir 51% do fornecimento circulante é improvável.

Outra possibilidade de ataque é por meio de subornos. Suponha que um atacante possa convencer grandes detentores a votarem ao lado dele (seja por meio da participação deles no ataque ou por subornos). Nesse caso, a probabilidade de uma votação do DAO ter sucesso em recompensar as ações que deveriam ter sido zeradas é alta.

Os cenários acima são, em última análise, muito improváveis e de curto prazo, à medida que a IA se expande e os LLMs (modelos de linguagem grandes) podem atuar como fontes de resolução.

Informação Assimétrica

Nos mercados de previsão, a informação assimétrica é o conceito de que uma parte tem mais informações sobre o resultado de um evento do que a parte com a qual estão negociando.

Se houver um mercado para saber se a Variational lançará seu token antes de 1º de junho, um insider da Variational pode comprar ações do resultado que eles sabem que ocorrerá.

As blockchains não podem decifrar se uma parte tem acesso a informações assimétricas. Embora as blockchains facilitem a monitorização e análise de transações, não podem avaliar o raciocínio por trás de uma transação. Isto acontece porque as redes não têm forma de ligar endereços perfeitamente anónimos às suas identidades da vida real.

Assim, não é tecnicamente possível avaliar se um endereço anônimo que faz uma previsão tem acesso a informações assimétricas.

Oracle front-running é o conceito de que um trader tem acesso a informações assimétricas antes de um Oracle, permitindo-lhes fazer apostas ou negócios que eles sabem que serão lucrativos.

Nos mercados de previsão, se um evento for efetivamente resolvido, mas o mercado ainda for negociável, isso cria um ataque em que os negociantes com conhecimento de que o evento está resolvido podem comprar ações negociadas com desconto em relação ao seu valor real.

As casas de apostas resolveram este problema criando um pequeno atraso na realização de apostas para permitir que os seus oráculos processem os dados e ajustem posteriormente as probabilidades de mercado. Isto protege as casas de apostas de indivíduos que apostam assim que veem algo acontecer num jogo desportivo real. Isto não é plausível para os mercados de previsão, pois alguns traders podem ter acesso a informação assimétrica semanas/meses antes da resolução do mercado.

Embora alguns argumentem que isso torna um mercado eficiente, esse problema cria um problema significativo para os market makers devido à seleção adversa.

Se os market makers estão negociando contra pessoas que consistentemente estão mais bem informadas do que eles, eles enfrentarão perdas consistentes e eventualmente deixarão de ser market makers, levando a uma menor liquidez geral.

Random Fallacies of Prediction Markets

  1. Quando os mercados são vistos a partir de uma perspectiva especulativa em vez de uma perspectiva de 'criação de probabilidade eficiente', os mercados se afastam de sua probabilidade real. Se um trader acredita em X, é provável que licite no resultado X mesmo em probabilidades mais altas do que sua probabilidade precisa. Em um mercado eficiente, isso pode ser arbitrado, mas em alguns mercados, essa arbitragem não é possível devido à falta de liquidez ou tempos de resolução distantes.
  2. O hedge distorce a probabilidade real, empurrando as probabilidades acima da probabilidade esperada por razões externas. O hedge é uma estratégia para reduzir o risco em ativos financeiros. A taxa M/M esperada do IPC é de 3,2% em um exemplo teórico. Os mercados de previsão mostram uma chance de 33% de < 3,2%, 33% de chance de = 3,2% e 33% de chance de > 3,2%. No entanto, estatisticamente, um IPC abaixo da taxa esperada aumentará o mercado de ações e acima de 3,2% fará o mercado de ações cair. Alguém com um conjunto significativo de chamadas SPY pode comprar ações do mercado < 3,2% para proteger seu risco. No mercado de previsão, isso aumentará a % de chance de estar abaixo de 3,2% porque as probabilidades do mercado de previsão se movem com base na demanda de compra e venda. Portanto, as probabilidades abaixo de 3,2% aumentarão no mercado, mesmo que nada tenha mudado, além de um trader que deseja proteger suas chamadas SPY. Em resumo, as probabilidades do resultado < 3,2% aumentaram, mas a probabilidade real do evento ocorrer não mudou. Se isso for feito no último bloco possível, não há chance de arbitragem e o mercado efetivamente 'previu' probabilidades que não refletem uma probabilidade precisa.
  3. Mercados com datas de resolução distantes são muito menos eficientes devido ao valor do tempo do dinheiro. Suponha que um mercado com uma data de resolução em 1 ano seja empurrado 4% abaixo do que um trader acredita ser a probabilidade precisa de um mercado. Nesse caso, o mercado só será arbitrado se o trader não conseguir encontrar uma posição que renda mais do que 4% da vantagem anualizada. Por outro lado, se a data de resolução desse mercado for em uma semana, a probabilidade de ele ser arbitrado é maior porque um trader tem mais chances de encontrar 4% de uma vantagem anualizada do que 208% (52 * 4).

Mercados 0DTE

O J.P. Morgan estima que o valor nocional diário das negociações de opções 0DTE tenha atingido cerca de $1 trilhão.

Esta subida é representativa do poder que as opções 0DTE oferecem para aproveitar os movimentos do mercado intradiários com alavancagem barata. Na cripto, isso não é diferente, as pessoas estão famintas por alavancagem.

O fluxo líquido dos mercados de previsão é adequado para opções 0DTE. Isto deve-se ao facto de que, com produtos financeiros, há sempre uma forma de cobertura/arbitragem com spot/perps, resultando em spreads estreitos e preços eficientes.

Isso resolve efetivamente a crise de liquidez que impede a expansão de mercados especulativos como as eleições.

Com as opções ODTE, o varejo ainda pode "bater forte":

  1. É estabelecido um mercado: o BTC estará acima de $105,000 no fecho do mercado em 30/12?
  2. BTC está atualmente em $99.000 15 minutos antes do fecho do mercado, e os traders estão a precificar uma probabilidade de 0,5% de que o mercado se resolva SIM.
  3. BTC pavios $7000 e fecha a $106,000, rendendo um lucro de 200x para os traders que compraram SIM.

Embora este seja um exemplo exuberante, o ponto permanece que o varejo ainda pode atingir muitos múltiplos em sua posição inicial sem precisar passar por rotas complexas.

As opções 0DTE oferecem uma experiência hiper-gamificada para o retalho, sendo também a forma mais fácil para eles usarem alavancagem.

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  1. Este artigo é reimpresso de [X]. Encaminhar o Título Original: Em profundidade sobre mercados de previsão e por que ainda são interessantes (para certos mercados). Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [gate]@BSturisky]. Se houver objeções a esta reimpressão, entre em contato com o Gate Aprenderequipa e eles vão tratar disso prontamente.
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