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【英文】Paradigm:用于预测市场的 AMM--pm-AMM

【英文】Paradigm:用于预测市场的 AMM--pm-AMM

ChainFeedsChainFeeds2024/11/05 23:00
作者:Paradigm

Chainfeeds 导读:

Paradigm 推出了一种专门为预测市场设计的自动化做市商:pm-AMM。由于传统 AMM 难以应对预测市场中结果代币的特殊波动性,pm-AMM 通过动态调整流动性和优化损失与再平衡率(LVR),更适应结果代币的价格变化。

文章来源:

https://www.paradigm.xyz/2024/11/pm-amm

文章作者:

Paradigm

观点:

Paradigm:AMM 及其前身(如市场评分规则)最初是为了预测市场中的流动性需求而发明的。如今,在加密货币领域的去中心化交易中,AMM 占据了绝大多数交易量。然而讽刺的是,尽管加密货币中的预测市场交易量逐步增加,大部分交易仍然依赖订单簿而非 AMM。其原因可能在于,现有的 AMM 难以应对结果代币的特性。结果代币的价值随事件发生的概率以及市场到期时间而波动(即事件发生时价值为 $1,未发生时为 $0),这导致流动性池无法提供稳定的流动性。流动性提供者(LP)在预测市场到期后几乎必然损失所有的流动性价值。 我们提出了一种围绕这些问题优化的新型 AMM。 这涉及到 AMM 研究中的一个长期问题:AMM 针对某种特定资产进行优化的意义何在?换句话说,对于某种资产模型(如期权、债券、稳定币或结果代币),我们应该选择怎样的 AMM?我们在这里基于损失与再平衡率(LVR)这一概念,提供了一个可能的答案。我们为某些结果代币的价格过程开发了一种称为高斯分数动态的模型。该模型适用于预测市场,比如判断某些底层随机游走(如篮球比赛中的分数差、选举中的投票差或某资产的价格)在某个未来到期时间点是否会高于某个值。此外,pm-AMM 还为结果代币的价格过程开发了一种称为「高斯分数动态」的模型。该模型适用于多种预测市场场景,例如判断篮球比赛中的分差、选举中的投票差距,或某一资产价格在未来某个时间点是否会高于特定值。 pm-AMM 通过减少流动性来防止 LVR 在到期时间临近时过快增加。这并不是「魔法」,而是通过动态流动性管理,让流动性提供者在预测市场接近到期时逐步减少流动性供应,控制风险。不过,在实际应用中,这种流动性减少可能不总是理想的,因为非套利的交易活动(以及交易费用)在市场到期前可能会增加。但 pm-AMM 提供了一个可调整的框架,流动性提供者可以根据预期的费用收入以及自己能够承受的套利风险,动态管理其流动性。【原文为英文】

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