Tahmin Pazarları Likidite Algoritmaları

Kısa Bilgi:

- Tahmin piyasası likiditesi, LMSR ve sabit ürün AMM'ler gibi basit matematik formülleriyle başladı.

- Bunlar başlangıç aşamasında işe yaradı ancak operatörleri büyük risklere maruz bıraktı.

- Artık platformlar, mm'lerin spread'leri ayarlamasına, envanteri dengelemesine ve ücretleri geri dönüştürmesine izin veren adaptif algoritmalara ve emir defterlerine geçiş yapıyor.

- Son dalga, çapraz piyasa netleştirmesi, parlaylar ve pekiştirme öğrenme botları olacak.

1. Sorun

Her finansal piyasa aynı soruyla boğuşmuştur: Bir ticaretin diğer tarafını kim alır?

> Hisse senetlerinde, uzmanlar ve piyasa yapıcılar.
> Vadeli işlemlerde, kat manzarası ticaret yapanlar ve temizleme üyeleri.
> Opsiyonlarda, volatilite yüzeylerine bağlı likidite sağlama algoritmaları.

> Tahmin pazarlarında, araçlar daha yeni, riskler daha garip ve algoritmalar hala evrim geçiriyor.

- Her sözleşmenin sürekli iki taraflı fiyat tekliflerine ihtiyacı vardır. Likidite olmadan, piyasa durur. Çok fazla gürültü varsa, spread'ler işe yaramaz seviyelere genişler.

- Hisse senetleri veya döviz gibi, tahmin sözleşmeleri nakit akışına veya hedge'e tam olarak eşleşmez. Piyasa yapıcı riski daha derin bir havuza devretmiyor, havuzun kendisidir.

2. İlk Nesil: Sabit Ürün ve LMSR

- LMSR: Robin Hanson'ın maliyet fonksiyonu modeli, işlemleri doğrudan fiyatlandırdı. Tek bir parametre "b" likiditeyi belirledi: daha yüksek b, daha düzgün fiyatlar anlamına gelirken, daha düşük b, daha keskin hareketler anlamına geliyordu.

- AMM'ler: DeFi daha sonra Uniswap tarzı sabit-ürün havuzlarını kullandı (x·y = k) böylece tüccarlar her zaman rezervlere karşı sonuç token'larını satın alabiliyordu.

Her iki şema de başlatmayı çözdü ancak zayıf yönleri vardı:
- LMSR, operatörü sınırsız zarara maruz bırakır.
- Sürekli ürün, sonuçlar çarpıktığında veya likidite sığ olduğunda sermaye kaybeder.

3. İkinci Nesil: Adaptif Piyasa Yapıcılar

Ölçeklenebilirlik için, platformlar adaptif algoritmalarla denemeler yapmaya başladılar:
- Dinamik spread ayarlaması: emir akışına göre teklifleri genişletme veya daraltma.
- Envanter hassas eğrileri: çok fazla açık pozisyon bir tarafa yığılırsa oranları kaydır.
- Ücret geri dönüşümü: ticaret ücretlerini likidite havuzlarına geri yönlendirmek, süreyi uzatmak.

4. Tarihten Alınan Dersler

- Opsiyonlarda, Black-Scholes bir fiyatlandırma çerçevesi sundu; volatilite yüzeyleri ortaya çıktı; piyasa yapıcılar dinamik olarak hedge yaptı.

- ETF'lerde, yetkili katılımcılar NAV ile piyasa arasında arbitraj yaparak spread'leri sıkı tutmuştur.

- FX'de, algoritmik piyasa yapıcılar her tikte envanterleri optimize etti.

Tahmin piyasaları bu adımları geri alıyor, ancak derin hedge araçlarının lüksü olmadan. Tek hedgeleri zaman çeşitlendirmesi ( birçok piyasa ) ve ücret geliri.

5. Nereye Gidiyor

Sınır, kendini koruyan likidite sağlama algoritmalarıdır:
- Çapraz piyasa netleme: ilişkili olaylar arasında riskleri dengeleme (örneğin, birden fazla seçim durumu).

- Parlay motorları: sözleşmeleri sepetler içinde birleştirme, varyansı azaltma.

- Pekiştirme öğrenimi LP'leri: gerçekleşen olay olasılıklarının volatilitesine dayalı olarak "b" parametresini, spread'leri ve envanteri dinamik olarak ayarlayan botlar.