Алгоритми ліквідності ринку прогнозів

TLDR:

- Ліквідність ринку прогнозів почалася з простих математичних формул, таких як LMSR та постійно-продуктові AMM.

- Це спрацювало для початкового фінансування, але піддало операторів великим ризикам.

- Тепер платформи переходять на адаптивні алгоритми та книги замовлень, які дозволяють mm's коригувати спреди, балансувати інвентар і переробляти збори.

- Наступною хвилею будуть крос-ринкове нетування, парлеї та боти на основі підкріплювального навчання.

1. Проблема

Кожен фінансовий ринок стикався з одним і тим же питанням: Хто бере іншу сторону угоди?

>> У акціях, спеціалісти та маркет-мейкери.
> У ф'ючерсах, трейдери на підлозі та члени клірингу.
>
У варіантах, алгоритми забезпечення ліквідності, пов’язані з поверхнями волатильності.

> У ринках прогнозування інструменти новіші, ризики дивніші, а алгоритми все ще розвиваються.

- Кожен контракт потребує безперервних двосторонніх котирувань. Без ліквідності ринок зупиняється. Забагато шуму, і спреди розширюються до безглуздих рівнів.

- На відміну від акцій або валютних пар, контракти на прогнозування не відображаються чітко у грошових потоках або хеджуванні. Маркет-мейкер не передає ризик у якусь глибшу ліквідність, це є ліквідність.

2. Перше покоління: Постійний продукт та LMSR

- LMSR: Модель вартості Робіна Хансона безпосередньо оцінювала угоди. Один параметр "b" встановлював ліквідність: вищий b означав більш плавні ціни, нижчий b означав різкі коливання.

- AMM: DeFi пізніше використовував пули постійного продукту в стилі Uniswap (x·y = k), щоб трейдери завжди могли купувати токени результату проти резервів.

Обидві схеми вирішили проблеми з завантаженням, але мали слабкі місця:
- LMSR піддає оператора безмежним втратам.
- Постійний продукт зменшує капітал, якщо результати викривлені або ліквідність є низькою.

3. Друге покоління: Адаптивні ринкові творці

Щоб масштабуватися, платформи почали експериментувати з адаптивними алгоритмами:
- Динамічне коригування спреду: розширювати або звужувати котирування на основі потоку замовлень.
- Криві, чутливі до запасів: зміщують шанси, якщо занадто багато відкритих позицій зосереджено з одного боку.
- Перерозподіл зборів: повернення торгових зборів назад у ліквідні пулі, продовжуючи термін дії.

4. Уроки з історії

- У варіантах Блек-Шоулс надав цінову структуру; виникли поверхні волатильності; маркет-мейкери динамічно хеджували.

- У ETF уповноважені учасники арбітражували NAV проти ринку, утримуючи спреди вузькими.

- У FX алгоритмічні маркет-мейкери оптимізували інвентаризацію по тіку.

Ринки прогнозів повторюють ці кроки, але без розкоші глибоких хеджувальних інструментів. Їх єдиний хедж - це диверсифікація за часом (багато ринків) та доходи від зборів.

5. Куди це йде

На передньому краї знаходяться алгоритми постачання ліквідності, які самостійно хеджують:
- Крос-ринковий неттинг: компенсація ризику між корельованими подіями (, наприклад, кілька штатів на виборах ).

- Парлай-двигуни: об'єднання контрактів у кошики, зменшення дисперсії.

- ЛП на основі навчання з підкріпленням: боти, які динамічно коригують параметр "b", спреди та інвентар на основі реалізованої волатильності імовірностей подій.