Originaltitel: Prediction Markets: Bottlenecks and the Next Major Unlocks
Ursprünglicher Autor: Mikey 0x, 1kx
Zusammengestellt von: Elvin, ChainCatcher
abstrakt
1. Wie Prognosemärkte funktionieren
2. Engpässe, die eine breitere Einführung von Prognosemärkten behindern
Angebotsseite
Nachfrageseite
3. Lösung
Angebotsseite
Nachfrageseite
4. Andere Möglichkeiten zur Steigerung der Akzeptanz
Prognosemarkt: Entwicklungsengpässe und nächste wichtige Chancen
Augur ist als erster On-Chain-Prognosemarkt eine der ersten Anwendungen, die auf Ethereum gestartet wurden. Die Vision besteht darin, es jedem zu ermöglichen, eine Wette beliebiger Größe auf alles zu platzieren. Aufgrund zahlreicher Probleme konnte Augurs Vision vor vielen Jahren nicht verwirklicht werden. Mangelnde Nutzer, schlechte Nutzererfahrung bei der Abwicklung und hohe Gasgebühren führten zur Einstellung des Produkts. Seitdem haben wir jedoch einen langen Weg zurückgelegt: Blockflächen sind günstiger und die Auftragsbuchgestaltung effizienter. Jüngste Innovationen haben den erlaubnisfreien und Open-Source-Charakter von Kryptowährungen gefestigt und ermöglichen es jedem, an der globalen Liquiditätsschicht teilzunehmen, indem er Liquidität bereitstellt, Märkte schafft oder Wetten platziert.
Polymarket hat sich mit einem Handelsvolumen von bisher etwa 900 Millionen US-Dollar zum Marktführer entwickelt, während SX Bet bisher 475 Millionen US-Dollar angehäuft hat. Dennoch gibt es im Vergleich zur schieren Größe dieser traditionellen Unterkategorie des Prognosemarkts, den Sportwetten, immer noch viel Raum für Wachstum. Allein in den Vereinigten Staaten werden Sportwetten im Jahr 2023 ein Transaktionsvolumen von mehr als 119 Milliarden US-Dollar abwickeln. Diese Zahl wird noch deutlicher, wenn man das Volumen der Offline- und Online-Sportwetten in allen anderen Ländern sowie andere Arten von Prognosemärkten wie Politik und Unterhaltung berücksichtigt.
Ziel dieses Artikels ist es, aufzuschlüsseln, wie Prognosemärkte funktionieren, welche aktuellen Engpässe angegangen werden müssen und wie diese Probleme unserer Meinung nach angegangen werden können.
Wie funktionieren Prognosemärkte?
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Prognosemärkte zu gestalten, und die meisten lassen sich in zwei Kategorien einteilen: Orderbuchmodelle und zentralisierte AMM-Modelle. Unserer Ansicht nach sind Orderbuchmuster die beste Wahl, da sie eine bessere Preisfindung ermöglichen, eine maximale Zusammensetzbarkeit ermöglichen und letztendlich zu skalierbaren Handelsvolumina führen.
Orderbuchmodell
Für das Orderbuchmodell gibt es für jeden Markt nur zwei mögliche vordefinierte Ergebnisse: Ja (Y) und Nein (N). Benutzer handeln diese Ergebnisse in Aktien. Bei der Marktabwicklung sind korrekte Anteile 1 $ und falsche Anteile 0 $ wert. Die Aktien können zwischen 0 und 1 US-Dollar gehandelt werden, bevor sich der Markt beruhigt.
Damit der Aktienhandel stattfinden kann, müssen Liquiditätsanbieter (LPs) vorhanden sein, d. h. sie müssen Kauf- und Verkaufsaufträge (Quotes) bereitstellen. Diese LPs werden auch Market Maker genannt. Market Maker stellen Liquidität gegen einen kleinen Gewinn aus dem Spread bereit.
Nehmen Sie als Beispiel einen bestimmten Markt: Wenn etwas mit gleicher Wahrscheinlichkeit passiert, wie zum Beispiel ein Münzwurf, der „Kopf“ ausgibt, dann sollten die „Ja“- und „Nein“-Aktien theoretisch bei 0,50 $ gehandelt werden. Allerdings gibt es, wie auf jedem Finanzmarkt, in der Regel einen Spread und damit einen Slippage. Wenn ich „JA“-Aktien kaufen wollte, würde mein Handelspreis wahrscheinlich näher bei 0,55 $ liegen. Dies lag daran, dass mein Kontrahent, ein Market Maker, die tatsächlichen Gewinnchancen absichtlich überschätzte, um einen potenziellen Gewinn zu erzielen. Gegenparteien können auch „keine“ Anteile für 0,55 $ verkaufen. Der Spread von 0,05 $ pro Seite ist die Vergütung des Market Makers für die Bereitstellung von Quotes. Spreads werden durch implizite Volatilität (die Erwartung einer Preisbewegung) bestimmt. Prognosemärkte garantieren von Natur aus eine realisierte Volatilität (tatsächliche Preisbewegung), einfach weil sie so konzipiert sind, dass die Aktien zu einem vorher festgelegten Datum irgendwann 1 $ oder 0 $ erreichen müssen.
Beispiel für ein Market-Maker-Szenario:
Der Market Maker verkauft 1 „Ja“-Aktie für 0,55 $ (was dem Kauf einer „Nein“-Aktie für 0,45 $ entspricht)
Der Market Maker verkauft 1 „Nein“-Aktie für 0,55 $ (was dem Kauf einer „Ja“-Aktie für 0,45 $ entspricht)
Der Market Maker besitzt nun 1 „Nein“-Anteil und 1 „Ja“-Anteil und zahlt insgesamt 0,90 $
Unabhängig davon, ob es sich bei der Münze um Kopf oder Zahl handelt, tauscht der Market Maker 1 US-Dollar um und erhält einen Spread von 0,10 US-Dollar
Die andere Hauptabrechnungsmethode für Prognosemärkte ist ein zentralisiertes AMM, das sowohl von Azure als auch von Overtime verwendet wird. In diesem Artikel werden diese Modelle nicht im Detail behandelt, aber die Analogie in DeFi ist GMX v2. Das Kapital wird gebündelt, und als einziger Kontrahent der Händler auf der Plattform verlässt sich der Pool auf externe Orakel, um die Preise für die Nutzer festzulegen.
Was sind die aktuellen Engpässe auf den Prognosemärkten?
Prognosemarktplattformen gibt es und werden schon so lange diskutiert, dass, wenn sie wirklich zum Produktmarkt passen würden, die Fluchtgeschwindigkeit bereits eingetreten wäre. Der aktuelle Engpass kann einfach auf mangelndes Interesse sowohl auf der Angebotsseite (Liquiditätsanbieter) als auch auf der Nachfrageseite (bessere Anbieter) zurückgeführt werden.
Zu den angebotsseitigen Problemen gehören:
1. Unzureichende Liquidität aufgrund von Volatilität: Die beliebtesten Märkte von Polymarket sind oft konzeptionell neuartige Märkte, denen relevante historische Daten fehlen, was es schwierig macht, die Ergebnisse vorherzusagen und genaue Preise festzulegen. Es ist beispielsweise schwierig vorherzusagen, ob ein CEO wie Sam Altman nach Gerüchten über einen möglichen Missbrauch von AGI auf seine Position zurückkehren würde, da es keine Ereignisse in der Vergangenheit gibt, die dieser Situation sehr ähnlich sind. Market Maker werden in unsicheren Märkten größere Spreads und weniger Liquidität festlegen, um die implizite Volatilität auszugleichen (d. h. der Markt des CEO von Sam Altman weist wilde Preisbewegungen auf, wobei sich der Konsens in weniger als 4 Tagen dreimal ändert). Dies macht es für Großwettende, die in großem Umfang wetten möchten, weniger interessant.
2. Unzureichende Liquidität aufgrund fehlender Fachexperten: Obwohl auf Polymarket täglich Hunderte von Market Makern belohnt werden, mangelt es vielen Long-Tail-Märkten an Liquidität, da es an Teilnehmern mit Fachkenntnissen mangelt. Zum Beispiel: „Wird Promi X wegen X verhaftet oder angeklagt?“ oder „Wann wird Promi X twittern?“ Dies wird sich im Laufe der Zeit ändern, da immer mehr Arten von Prognosemärkten eingeführt werden, die Daten umfangreicher werden und die Market Maker immer spezialisierter werden.
3. Informationsasymmetrie: Da die vom Market Maker bereitgestellten Kauf- und Verkaufsnotierungen jederzeit von jedem Empfänger gehandelt werden können, hat dieser den Vorteil, bei Einholung günstiger Informationen positive Erwartungswertwetten abzuschließen. Auf DeFi-Märkten kann diese Art von Empfängern als schädlicher Verkehr bezeichnet werden. Arbitrageure auf Uniswap sind gute Beispiele für schädliche Abnehmer, da sie ihren Informationsvorteil nutzen, um kontinuierlich Gewinne von Liquiditätsanbietern zu erzielen.
In einem der Märkte von Polymarket: „Wird Tesla vor dem 1. März 2021 einen Bitcoin-Kauf ankündigen?“ Ein Benutzer kaufte „Ja“-Aktien im Wert von 60.000 US-Dollar mit einer Quote von etwa 33 %. Dieser Markt ist der einzige Markt, an dem dieser Benutzer teilgenommen hat, und es kann davon ausgegangen werden, dass dieser Benutzer über positive Informationen verfügt. Abgesehen von rechtlichen Fragen hat der Market Maker, der die Quote bereitstellt, zu diesem Zeitpunkt keine Möglichkeit zu wissen, dass der Abnehmer/Besser über diese günstigen Informationen verfügt, und selbst wenn der Market Maker die Quoten zunächst auf 95 % festlegt, kann der Abnehmer die Wette dennoch platzieren, weil Die wahre Wahrscheinlichkeit liegt bei 99,9 %. Dies führt dazu, dass Market Maker mit einer eindeutigen Verlustsituation konfrontiert sind. Auf Prognosemärkten ist es schwierig vorherzusagen, wann schädliche Ströme auftreten und wie groß sie sein werden, was es schwieriger macht, enge Spreads und hohe Liquidität bereitzustellen. Market Maker müssen das Risiko schädlicher Ströme, die jederzeit auftreten können, einpreisen.
Die Hauptthemen auf der Nachfrageseite sind:
1. Mangel an Hebelinstrumenten: Ohne Hebelinstrumente ist die Attraktivität von Prognosemärkten für Privatanleger im Vergleich zu anderen Krypto-Spekulationsinstrumenten relativ gering. Privatanleger wollen „Generationenvermögen“ schaffen, was mit Memecoins eher zu erreichen ist als mit Wetten auf begrenzte Prognosemärkte. Beispielsweise brachte eine frühe Wette auf $BODEN und $TRUMP mehr Aufwärtspotenzial als eine „Ja“-Wette auf dem Prognosemarkt für den Sieg von Biden oder Trump bei den Präsidentschaftswahlen.
2. Ein kurzfristiger Markt, dem es an Spannung mangelt: Einzelhandelswettende haben kein Interesse daran, Wetten zu platzieren, die erst Monate später ausgewertet werden. Diese Schlussfolgerung lässt sich in der Welt der Sportwetten belegen, wo ein Großteil des Einzelhandelshandelsvolumens mittlerweile live stattfindet Wetten (ultrakurzfristig) und tägliche Ereignisse (kurzfristig). Es gibt nicht genügend kurzfristige Märkte, um ein Mainstream-Publikum anzulocken, zumindest noch nicht.
Welche Lösungen gibt es für diese Probleme? Wie erhöhen wir das Transaktionsvolumen?
Auf der Angebotsseite werden die ersten beiden Probleme, nämlich Illiquidität aufgrund von Volatilität und Illiquidität aufgrund mangelnder Fachkenntnis, mit der Zeit natürlich abnehmen. Mit zunehmendem Handelsvolumen in verschiedenen Prognosemärkten wächst auch die Zahl professioneller Market Maker und solcher mit höherer Risikotoleranz und Kapital.
Anstatt jedoch darauf zu warten, dass diese Probleme mit der Zeit nachlassen, kann das Problem der Illiquidität direkt durch Liquiditätskoordinierungsmechanismen angegangen werden, die ursprünglich im Bereich der DeFi-Derivate erfunden wurden. Die Idee besteht darin, passiven Stablecoin-Einlegern die Möglichkeit zu geben, Einnahmen durch den Tresor zu erzielen, der Market-Making-Strategien in verschiedenen Märkten anwendet. Dieser Tresor fungiert als primärer Kontrahent des Händlers. GMX ist das erste Protokoll, das dies durch eine gepoolte Liquiditätsversorgungsstrategie erreicht, die sich bei der Preisgestaltung auf Oracles verlässt, während Hyperliquid das zweite bemerkenswerte Protokoll ist, das eine native Treasury-Strategie einsetzt, allerdings mit dem Unterschied, dass Liquidität auf CLOBs bereitgestellt wird. Beide Tresore sind im Laufe der Zeit profitabel, da sie als Gegenparteien für den harmlosesten Datenverkehr (Einzelhandelsbenutzer, die im Laufe der Zeit dazu neigen, Geld zu verlieren) fungieren können.
Der Tresor-PNL von Hyperliquid ist im Laufe der Zeit gewachsen
Mithilfe nativer Tresore können Protokolle problemlos selbst Liquidität initiieren, ohne sich auf andere verlassen zu müssen. Sie machen auch Long-Tail-Märkte attraktiver; ein Grund für den Erfolg von Hyperliquid ist, dass neu gelistete Perpetual Assets vom ersten Tag an viel Liquidität enthalten.
Die Herausforderung beim Aufbau eines Tresorprodukts für Prognosemärkte besteht darin, schädlichen Datenverkehr zu verhindern. GMX verhindert dies, indem es hohe Gebühren auf seine Transaktionen erhebt. Hyperliquid verwendet eine Market-Maker-Strategie mit großen Spreads, mit einer Verzögerung von zwei Blöcken bei Taker-Orders, um Market-Makern Zeit zu geben, ihre Quotes anzupassen, und priorisiert die Stornierung von Market-Maker-Orders innerhalb eines Blocks. Beide Protokolle schaffen eine Umgebung, in der kein schädlicher Datenverkehr eindringt, da anderswo eine bessere Preisausführung möglich ist. Auf Prognosemärkten können schädliche Ströme verhindert werden, indem hohe Liquidität mit großen Spreads bereitgestellt wird, selektiv Liquidität für Märkte bereitgestellt wird, die weniger anfällig für Informationsvorteile sind, oder versierte Strategen mit Informationsvorteilen eingestellt werden.
In der Praxis könnte ein nativer Tresor zusätzliche 250.000 US-Dollar an Liquidität zu einem Geldkurs von 53 Cent und einem Briefkurs von 56 Cent bereitstellen. Größere Spreads tragen dazu bei, potenzielle Treasury-Gewinne zu steigern, da Benutzer schlechtere Quoten akzeptieren, wenn sie Wetten platzieren. Dies unterscheidet sich von der Festlegung von Kursen zu 54 Cent und 55 Cent, bei denen es sich bei den Kontrahenten um Arbitrageure oder versierte Händler auf der Suche nach guten Preisen handeln kann. Dieser Markt ist relativ immun gegenüber Problemen der Informationsasymmetrie (häufig werden weniger Insiderinformationen und Erkenntnisse schnell an die Öffentlichkeit weitergegeben), daher sind die Erwartungen hinsichtlich schädlicher Ströme gering. Tresore können auch Informationsorakel nutzen, die Einblicke in zukünftige Linienbewegungen liefern, etwa indem sie Quotendaten von anderen Wettbörsen beziehen oder Informationen von führenden politischen Analysten in sozialen Medien sammeln.
Das Ergebnis ist eine höhere Liquidität für Wettende, die nun in der Lage sind, größere Wetten mit weniger Slippage zu platzieren.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, das Problem der Informationsasymmetrie zu lösen oder zumindest zu reduzieren. In den ersten paar geht es um die Gestaltung des Orderbuchs:
1. Gradual Limit Order Book (GLOB): Eine Möglichkeit, schädlichen Verkehr zu bekämpfen, besteht darin, die Preise durch die Kombination von Geschwindigkeit und Größe der Aufträge zu erhöhen. Wenn Käufer sicher sind, dass ein bestimmtes Ereignis eintreten wird, besteht die logische Strategie darin, so viele Aktien wie möglich für weniger als 1 US-Dollar zu kaufen. Darüber hinaus wäre es ratsam, schnell zu kaufen, wenn der Markt irgendwann günstige Informationen erhält.
Contro setzt diese GLOB-Philosophie um und startet als Cross-Rollup auf Initia.
Wenn der Tesla $BTC-Markt nach dem GLOB-Modell stattfinden würde, müssten die Käufer mehr als 33 % der „Ja“-Einsätze zahlen, da aufgrund der kombinierten Geschwindigkeit (ein Fragment) und der Größe (riesig) ein „Slippage“ auftreten würde die Bestellung . Er wird immer noch einen Gewinn machen, wenn er weiß, dass die Yes-Aktie irgendwann auf 1 US-Dollar steigen wird, aber das deckt zumindest den Verlust des Market Makers ab.
Man könnte argumentieren, dass die Käufer, wenn sie die DCA-Strategie nur langfristig umsetzen würden, immer noch einen sehr geringen Slippage tolerieren und fast 33 % pro „Ja“-Aktie zahlen könnten, aber in diesem Fall sollten sie dem Market Maker zumindest den Dealer geben zieht sein Angebot aus dem Buch irgendwann zurück. Market Maker können sich aus mehreren Gründen zurückziehen:
Ich vermute schädlichen Verkehr, da so viele Abnehmerbestellungen eingehen
Man war davon überzeugt, dass es sich um schädlichen Traffic handelte, weil man die Profile des Empfängers überprüfte und feststellte, dass dieser noch nie zuvor eine Wette platziert hatte
Möchte seinen Bestand neu ausbalancieren und nicht mehr zu einseitig sein aufgrund der Anzahl der „Ja“-Aktien, die es verkauft, und daher der „Nein“-Aktien, die es angehäuft hat – vielleicht hatte der Market Maker ursprünglich einen Auftrag im Wert von 50.000 US-Dollar In Bezug auf den geforderten Preis liegen die Chancen bei 33 % bei Aufträgen im Wert von 50.000 US-Dollar in Bezug auf die Gebote und die Chancen liegen bei 27 % – das ursprüngliche Ziel ist nicht eine Richtungsvoreingenommenheit, sondern Neutralität, um durch symmetrische Liquiditätsbereitstellung Gewinne zu erzielen
2. Winner Take: Es gibt viele Märkte, die einen Teil der Gewinne an diejenigen mit günstigen Informationen weiterverteilen. Das erste Beispiel sind Peer-to-Peer-Web2-Sportwetten, insbesondere Betfair, bei denen ein fester Prozentsatz der Nettogewinne der Benutzer an das Unternehmen zurückgezahlt wird. Der Rake von Betfair hängt tatsächlich vom Markt selbst ab; bei Polymarket kann es sinnvoll sein, für neuartigere oder Long-Tail-Märkte einen höheren Rake auf den Nettogewinn zu erheben.
Dieses Konzept der Neuzuteilung existiert in DeFi in Form von Orderflow-Auktionen. Ein Back-Running-Bot erfasst den Wert der Informationsasymmetrie (Arbitrage) und ist gezwungen, ihn an die an der Transaktion beteiligte Person zurückzugeben, bei der es sich um den Liquiditätsanbieter oder den Benutzer handeln kann, der die Transaktion durchführt. Bei Orderflow-Auktionen gab es bisher viel PMF, und CowSwap* ist mit MEVBlocker Vorreiter in dieser Kategorie.
3. Statische oder dynamische Akzeptorgebühren: Polymarket erhebt derzeit keine Akzeptorgebühren. Wenn dies umgesetzt wird, können die Erlöse dazu verwendet werden, Liquiditätsanreize in Märkten mit hoher Volatilität oder an Märkten zu schaffen, die anfälliger für schädliche Ströme sind. Alternativ können in Long-Tail-Märkten höhere Taker-Gebühren festgelegt werden.
Auf der Nachfrageseite besteht die beste Möglichkeit, dem fehlenden Aufwärtspotenzial entgegenzuwirken, darin, einen Mechanismus zu schaffen, der dies ermöglicht. Bei Sportwetten erfreuen sich Wettwetten bei Privatwettenden immer größerer Beliebtheit, da sie die Chance auf „große Gewinne“ bieten. Eine Spießwette ist eine Wette, bei der mehrere einzelne Wetten zu einer Wette zusammengefasst werden. Um eine Crosswette zu gewinnen, müssen alle Einzelwetten gewinnen.
Der Benutzer gewinnt über 500.000 $ bei einem anfänglichen Einsatz von 26 $
Auf kryptowährungsnativen Prognosemärkten gibt es drei Hauptmöglichkeiten, um den Gewinn eines Benutzers zu erhöhen:
Parlays
Perpetual Market (Perpetuals)
Tokenisierte Hebelwirkung
Parlays: Technisch gesehen ist es nicht möglich, dies in den Büchern von Polymarket umzusetzen, da Wetten Vorabkapital erfordern und die Gegenparteien für jeden Markt unterschiedlich sind. Tatsächlich könnte ein neues Protokoll jederzeit Quoten von Polymarket abrufen, die Manipulationswetten bewerten und als einzige Gegenpartei der Manipulationen fungieren.
Ein Benutzer möchte beispielsweise Folgendes für 10 $ wetten:
Wenn diese Wetten einzeln betrachtet werden, ist ihr Gewinn begrenzt, aber wenn sie zu einer Reihe kombiniert werden, steigt die implizite Rendite auf etwa 1:650.000, was bedeutet, dass der Wettende 6,5 Millionen US-Dollar gewinnen könnte, wenn jede Wette richtig ist. Es ist nicht schwer, sich vorzustellen, wie durch Absprachen PMF (Product Market Fit) unter Krypto-Nutzern erreicht werden kann:
Die Teilnahmekosten sind sehr gering, Sie können ein wenig Geld investieren und viel gewinnen
Das Teilen von Absprachezetteln kann auf Krypto-Twitter viral werden, insbesondere wenn jemand einen großen Preis gewinnt, wodurch eine Rückkopplungsschleife mit dem Produkt selbst entsteht
Die Unterstützung von Kombinationen bringt Herausforderungen mit sich, nämlich das Kontrahentenrisiko (was passiert, wenn mehrere Wettende gleichzeitig eine große Kombination gewinnen) und die Genauigkeit der Quoten (Sie möchten keine Wette anbieten, bei der Sie die tatsächlichen Quoten unterschätzen). Casinos haben die Herausforderung, Parlays in der Sportwelt anzubieten, gemeistert und es ist zum profitabelsten Segment der Sportwetten geworden. Die Gewinnspanne ist etwa fünf- bis achtmal höher als bei Einzelmarktwetten, selbst wenn einige Wettende das Glück haben, große Gewinne zu erzielen. Ein weiterer zusätzlicher Vorteil von Absprachen besteht darin, dass es im Vergleich zu einem Binnenmarkt relativ weniger schädlichen Verkehr gibt. Die Analogie hier ist: Warum sollte ein Profispieler, der vom Erwartungswert lebt, Geld in die Lotterie stecken?
SX Bet, eine web3-Sportwetten-Anwendungskette, hat das weltweit erste Peer-to-Peer-Cross-Wettsystem eingeführt und im vergangenen Monat ein Cross-Trade-Volumen von 1 Million US-Dollar erzielt. Wenn ein Wettender „ein Cross anfordert“, erstellt SX ein privates virtuelles Orderbuch für das Cross. Programmatische Market Maker, die über die API zuhören, haben dann 1 Sekunde Zeit, um Liquidität bereitzustellen.
Perpetual Prediction Markets: Dieses Konzept wurde im Jahr 2020 kurz untersucht, als die führende Börse FTX unbefristete Verträge für US-Wahlergebnisse anbot. Sie können eine Long-Position in Höhe von $????? eingehen, und wenn er die US-Wahl gewinnt, können Sie gegen 1 $ pro Aktie eintauschen. Da sich seine tatsächlichen Gewinnchancen änderten, musste FTX die Margin-Anforderungen ändern. Die Schaffung eines ewigen Mechanismus für einen Markt, der so volatil ist wie die Prognosemärkte, bringt viele Herausforderungen hinsichtlich der Margin-Anforderungen mit sich, da die Preise in einer Sekunde von 0,90 $ auf 0,10 $ steigen können. Daher sind möglicherweise nicht genügend Sicherheiten vorhanden, um die Verluste von jemandem zu decken, der langfristig in die falsche Richtung geht. Einige der oben untersuchten Orderbuchgestaltungen können dazu beitragen, die Tatsache auszugleichen, dass sich Preise schnell ändern können. Eine weitere interessante Sache an den FTX $TRUMP-Märkten ist, dass wir vernünftigerweise davon ausgehen können, dass Alameda der primäre Market Maker in diesen Märkten ist, da die Auftragsbücher ohne lokal eingesetzte Liquidität zu dünn für große Handelsvolumina sind. Dies unterstreicht den Wert eines nativen Liquiditätstresormechanismus für Prognosemarktprotokolle.
LEVR Bet und SX Bet entwickeln derzeit nachhaltige Sportwettenmärkte. Ein Vorteil von Sportwetten besteht darin, dass der Kurs einer Ja- oder Nein-Aktie zumindest in den meisten Fällen weniger schwankt. Beispielsweise kann das Feldtor eines Spielers die Chance des Teams, das Spiel zu gewinnen, von 50 % auf 52 % erhöhen, da ein Team im Durchschnitt 50 Feldtore pro Spiel erzielen kann. Aus Sicht der Liquidations- und Abschlussanforderungen ist eine Verbesserung um 2 % bei jedem einzelnen Schuss vertretbar. Das Anbieten eines unbefristeten Vertrags am Ende eines Spiels ist eine andere Sache, da jemand den „Siegtreffer“ treffen könnte und die Quote innerhalb einer halben Millisekunde von 1 % auf 99 % schwanken könnte. Eine mögliche Lösung wäre, Hebelwetten nur in einem bestimmten Umfang zuzulassen, da alle Ereignisse danach die Quoten zu stark verändern könnten. Die Machbarkeit nachhaltiger Sportwetten hängt auch von der Sportart selbst ab; ein Eishockey-Tor verändert den erwarteten Ausgang eines Spiels eher als ein Basketball-Tor.
Tokenisierte Hebelwirkung: Ein Kreditmarkt, der es Benutzern ermöglicht, Kredite und Kredite gegen ihre prognostizierten Marktpositionen aufzunehmen, insbesondere solche, die langfristig sind, könnte das Handelsvolumen unter professionellen Händlern erhöhen. Dies kann auch zu mehr Liquidität führen, da Market Maker Positionen in einem Markt leihen können, um Märkte in einem anderen Markt zu schaffen. Tokenisierte Hebelwirkung ist für Privatkunden möglicherweise kein interessantes Produkt, es sei denn, es gibt ein abstraktes, wiederkehrendes Produkt wie das, mit dem Eigenlayer an Bedeutung gewonnen hat. Der Markt als Ganzes mag zwar zu unreif sein, als dass eine solche Abstraktionsschicht existieren könnte, aber solche wiederkehrenden Produkte werden irgendwann entstehen.
Über die reine Angebots- und Nachfrageseite hinaus gibt es noch weitere kleine Möglichkeiten, die Akzeptanz zu steigern:
Aus Sicht der Benutzererfahrung: Die Umstellung der Abrechnungswährung von USDC auf einen Yield-Stablecoin wird die Beteiligung insbesondere an Long-Tail-Märkten erhöhen. Dies wurde bereits einige Male auf Twitter diskutiert; das Halten einer Marktposition, die am Ende des Jahres ausläuft, ist mit erheblichen Opportunitätskosten verbunden (z. B. das Erzielen eines Jahreszinses von 0,24 % durch Wetten auf den Sieg von Kanye West im Vergleich zu einem Verdienen von 8 % bei der Präsidentschaftswahl). AAVE % Jahreszinssatz).
Darüber hinaus kann eine verstärkte Gamification zur Verbesserung der Kundenbindung langfristig wirklich dazu beitragen, mehr Nutzer anzulocken. In der Sportwettenbranche haben sich einfache Dinge wie Daily Betting Streaks oder Daily Contests bewährt.
Einige Trends auf Branchenebene werden in naher Zukunft auch die Akzeptanz erhöhen: Das Wachstum virtueller und On-Chain-Umgebungen wird ein ganz neues Maß an spekulativer Nachfrage freisetzen, da die Anzahl kurzfristiger Ereignisse irgendwann unbegrenzt sein wird (denken Sie an KI/Computer). simulierte Sportarten) wird die Datenmenge umfangreich sein (was es für Market Maker einfacher macht, Ergebnisse zu bewerten). Zu den weiteren interessanten kryptonativen Kategorien gehören KI-Spiele, On-Chain-Spiele und allgemeine On-Chain-Daten.
Zugängliche Daten werden zu einer Zunahme der Glücksspielaktivitäten von Nicht-Menschen und insbesondere von autonomen Agenten führen. Omen ist ein Pionier bei der Einführung des Konzepts der KI-Agent-Wettenden auf Gnosis Chain. Da Prognosemärkte ein Spiel mit definierten Ergebnissen sind, werden autonome Agenten zunehmend in der Lage sein, erwartete Werte zu berechnen, möglicherweise viel genauer als Menschen. Dies spiegelt die Idee wider, dass es der KI möglicherweise schwerer fällt, vorherzusagen, welche Meme-Münzen erfolgreich sein werden, da es ein „emotionaleres“ Element gibt, das sie erfolgreich macht, und Menschen derzeit Emotionen besser empfinden als KI.
Alles in allem sind Prognosemärkte ein faszinierender Nutzerprodukt- und Gestaltungsraum. Mit der Zeit wird die Vision, dass jeder auf alles und in jeder Höhe wetten kann, Wirklichkeit werden. Wenn Sie in diesem Bereich etwas entwickeln, sei es ein brandneues Protokoll, eine Liquiditätskoordinierungsplattform oder ein neuer Hebelmechanismus, kontaktieren Sie uns bitte. Ich bin ein begeisterter Benutzer und gebe sehr gerne Feedback.
Vielen Dank an Peter Pan, Shayne Coplan, Sanat Kapur, Andrew Young, taetaehoho, Diana Biggs, Abigail Carlson, Daniel Sekopta, Ryan Clark, Josh Solesbury, Watcher, Jamie Wallace und Rares Florea für ihr Feedback und die Rezension dieses Artikels!
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*Gibt eine Portfolioinvestition von 1.000 an.