从AMM到订单簿：探索预测市场定价机制的演变

预测市场本质上是一个"关于未来事件的概率交易所"，用户可以通过买入某个选项来表达对该事件的判断。由于对概率事件的买入不同于常见的交易，因此预测市场最初使用的定价和流动性机制也和常见的AMM算法不同。

LMSR机制及其特点

LMSR（对数市场评分规则）是一种专门为预测市场设计的定价机制。它允许用户根据自己的判断买入某个选项的"份额"，而市场会根据总需求自动调整价格。LMSR的最大特点是不依赖对手方也能完成交易，即使是第一个交易者，系统也能为其定价和成交。

LMSR是一个成本函数模型，根据用户当前持有的各个选项的"份额"来计算价格。这种机制确保了价格始终能反映出当前市场上对不同事件结果的预期概率。

LMSR的另一个关键点在于，价格是成本函数的边际导数。这意味着：

• 如果某个选项的购买量越大，它的价格就会逐渐上升
• 最终价格会趋近于反映每个选项发生的市场主观概率

流动性参数b的大小直接决定了曲线的"平缓"程度，也就是市场的流动性或"厚度"。高流动性就像一个"缓冲垫"，让市场能吸收更大的购买力而价格不剧烈变动；低流动性则非常敏感。

LMSR的机制权衡

LMSR的根本设计目标是信息聚合，而非做市商盈利。它通过一种自动化的数学模型，为预测市场解决了最棘手的"冷启动"问题，即在早期缺乏交易对手方时的流动性供给。

LMSR的优势在于无条件的流动性供给与可控的做市风险。然而，它也存在内在缺陷：

1. b参数困境与静态流动性：流动性参数b在市场创建时即被设定，且通常保持不变。这使市场无法根据实际情况自适应地调整其深度与敏感度。
2. 做市商的补贴角色：LMSR模型在理论上的数学期望是亏损的，不适用于追求利润的做市商模型。

范式迁移：放弃LMSR的逻辑

随着用户与资金体量越过临界点，LMSR的设计从优势转变为发展桎梏。向订单簿模式的迁移基于以下几点战略考量：

• 资本效率的根本诉求
• 交易体验的优化
• 吸引专业流动性的战略需要

当前的定价及流动性机制

目前采用了链上结算与链下订单簿的混合模式：

• 链下订单簿：用户的限价单提交与撮合在链下完成，操作即时且无Gas成本。
• 链上结算：最终的资产交割在链上通过智能合约执行。

价格锚定的底层逻辑基于份额对铸造与套利循环：

1. 核心基础是完整份额对的铸造与赎回
2. 价格发现通过独立的订单簿交易实现
3. 价格约束依靠市场化的套利修正

这套机制让市场参与者的逐利行为成为维护系统价格稳定性的决定性力量。

与DEX结合的可能性

随着用户基数的增长，预测市场与DEX的结合呈现出新的可能性：

1. 为DEX生态参与者提供原生且高效的风险对冲工具。
2. 预测市场的价格数据可作为DEX集中流动性管理的高价值先行指标。
3. 通过将DEX的核心指标与预测市场的事件结果挂钩，可催生出全新的结构化金融产品。

预测市场正在演变为面向整个加密行业的"风险定价层"与"信息预言机"。其与DEX等基础协议的融合，将成为决定未来DeFi生态是否能走向更高效、更成熟、更具韧性的关键变量。