Dari AMM ke Buku Pesanan: Menjelajahi Evolusi Mekanisme Penetapan Harga Pasar Prediksi dan Kemungkinan Integrasinya dengan DEX

Pasar prediksi pada dasarnya adalah pertukaran tentang probabilitas peristiwa masa depan. Pengguna mengekspresikan penilaian mereka terhadap peristiwa tertentu dengan membeli opsi tertentu. Karena sifat khusus pasar prediksi, mekanisme penetapan harga dan likuiditasnya berbeda dari pertukaran tradisional.

Mekanisme penetapan harga di platform pasar prediksi telah mengalami perubahan signifikan. Awalnya, digunakan mekanisme AMM yang disebut aturan penilaian pasar logaritmik (LMSR) untuk memberikan likuiditas dan penetapan harga secara real-time. Algoritma ini juga digunakan oleh beberapa protokol kripto lainnya.

Memahami karakteristik LMSR membantu dalam memahami mekanisme penetapan harga platform pasar prediksi pada sebagian besar waktu, serta alasan protokol lain memilih LMSR, sekaligus memahami motivasi platform untuk meningkatkan dari LMSR ke buku pesanan off-chain.

Karakteristik dan Kelebihan Kekurangan LMSR

Ringkasan LMSR

LMSR adalah mekanisme penetapan harga yang dirancang khusus untuk pasar prediksi, memungkinkan pengguna untuk membeli "saham" dari suatu opsi berdasarkan penilaian mereka, dan pasar secara otomatis menyesuaikan harga berdasarkan total permintaan. Ciri utama LMSR adalah dapat menyelesaikan transaksi tanpa bergantung pada pihak lawan, bahkan untuk trader pertama, sistem dapat memberikan penetapan harga dan penyelesaian. Ini memberikan pasar prediksi "likuiditas permanen" yang mirip dengan DEX.

Singkatnya, LMSR adalah model fungsi biaya yang menghitung harga berdasarkan jumlah "saham" yang dimiliki untuk setiap opsi saat ini. Mekanisme ini memastikan bahwa harga selalu mencerminkan probabilitas yang diharapkan pasar terhadap berbagai hasil peristiwa.

Rumus inti LMSR

Fungsi biaya C dari LMSR dihitung berdasarkan jumlah saham yang terjual untuk semua kemungkinan hasil di pasar. Rumusnya adalah:

C(...) = b * ln(∑exp(qi/b))

Di antaranya:

• C(...): fungsi biaya, menunjukkan total biaya yang dikeluarkan pembuat pasar untuk mempertahankan distribusi saham saat ini.
• n: total kemungkinan hasil di pasar
• qi: jumlah saham yang telah dibeli saat ini untuk opsi ke-i
• b: parameter likuiditas, semakin besar menunjukkan bahwa pasar semakin "stabil", reaksi harga terhadap transaksi baru semakin tidak sensitif
• C(q): biaya untuk mengubah pasar dari keadaan saat ini menjadi q

Karakteristik terpenting dari rumus ini adalah, jumlah harga semua hasil selalu sama dengan 1. Ketika pengguna membeli "ya" bagian, q(YES) meningkat, menyebabkan P(YES) naik, sementara P(NO) turun, sehingga menjaga jumlah harga tetap 1.

mekanisme penetapan harga

Dalam LMSR, harga adalah turunan marginal dari fungsi biaya. Artinya, harga pi dari opsi ke-i adalah biaya marginal yang harus dibayar untuk membeli satu unit opsi tersebut:

pi = ∂C/∂qi = exp(qi/b) / ∑exp(qj/b)

Ini berarti:

• Semakin besar jumlah pembelian suatu opsi, harganya akan semakin meningkat.
• Harga akhir akan mendekati mencerminkan probabilitas subjektif pasar dari setiap opsi yang terjadi.

Misalnya, dalam pasar prediksi "ya/tidak" di mana sebagian besar orang membeli "ya", maka harga "ya" mungkin naik menjadi 0,80, sementara "tidak" turun menjadi 0,20, yang menunjukkan bahwa pasar memperkirakan probabilitas terjadinya peristiwa tersebut adalah 80%.

Selain itu, terlepas dari jenis likuiditas, kurva fungsi biaya selalu meluas ke atas. Ini berarti semakin banyak bagian yang dibeli, semakin tinggi total biaya yang perlu dibayarkan.

Peran parameter likuiditas b: Besarnya nilai b secara langsung menentukan tingkat "kelancaran" kurva, yaitu likuiditas atau "ketebalan" pasar.

• Likuiditas tinggi ( b=100): Kurva relatif datar. Bahkan ketika membeli sejumlah besar saham, kecepatan kenaikan harga juga lambat. Pasar seperti ini dapat "menyerap" transaksi besar tanpa menghasilkan fluktuasi harga yang tajam.
• Likuiditas rendah (b=20): Kurva sangat curam. Bahkan pembelian kecil pun dapat menyebabkan lonjakan harga yang tajam. Pasar semacam ini sangat sensitif dan memiliki likuiditas yang rendah.

Likuiditas tinggi (nilai b yang besar) seperti "bantalan", memungkinkan pasar untuk menyerap daya beli yang lebih besar tanpa perubahan harga yang drastis; likuiditas rendah sangat sensitif.

Pertimbangan Mekanisme LMSR dan Perpindahan Paradigma Platform Pasar Prediksi

Sebelum membahas evolusi platform pasar prediksi ke model buku pesanan, perlu untuk menganalisis mekanisme LMSR yang diadopsi lebih awal. LMSR bukanlah sekadar opsi teknis, melainkan satu set protokol dasar dengan filosofi desain yang jelas dan trade-off internal, yang karakteristiknya menentukan posisinya dalam sejarah di berbagai tahap perkembangan pasar prediksi.

Mekanisme inti dan pertimbangan desain LMSR

Tujuan dasar desain LMSR adalah pengumpulan informasi, bukan keuntungan dari pembuat pasar. Ini menyelesaikan masalah "cold start" yang paling sulit untuk pasar prediksi dengan model matematika otomatis, yaitu penyediaan likuiditas ketika kekurangan lawan perdagangan di awal.

Analisis Keunggulan: Penyediaan likuiditas tanpa syarat dan risiko pembuatan pasar yang dapat dikendalikan

Kontribusi paling penting dari LMSR adalah memastikan bahwa selalu ada pihak lawan untuk transaksi di pasar pada setiap titik waktu. Terlepas dari seberapa tidak populer atau ekstrem pandangan pasar, pembuat pasar selalu dapat memberikan tawaran untuk membeli atau menjual. Ini secara fundamental menyelesaikan masalah di mana buku pesanan tradisional tidak dapat mengeksekusi transaksi di pasar awal karena likuiditas yang tipis.

Sejalan dengan itu, untuk memastikan likuiditas "tak terbatas" ini, pembuat pasar yang memberikan jaminan tersebut memiliki potensi kerugian maksimum yang dapat diprediksi dan terukur. Kerugian maksimum ditentukan oleh parameter likuiditas "b" dan jumlah hasil pasar "n" dengan rumus "kerugian maksimum = b⋅ln(n)". Kepastian risiko ini membuat biaya untuk mendukung pasar prediksi menjadi terkelola, menghilangkan risiko kerugian tak terbatas, yang sangat penting bagi pihak atau organisasi yang perlu meluncurkan pasar baru.

Defisiensi Internal: Likuiditas Statik dan Tanpa Profit

Namun, keunggulan LMSR juga membawa kekurangan struktural yang tidak dapat diatasi.

• Dilema parameter b dan likuiditas statis: Ini adalah batasan paling inti dari LMSR. Parameter likuiditas "b" ditetapkan saat pasar dibuat, dan biasanya tetap tidak berubah selama siklus hidup pasar. Nilai "b" yang besar berarti likuiditas dalam, stabilitas harga, tetapi reaksi terhadap informasi baru lambat; nilai "b" yang kecil berarti sensitif terhadap harga, dapat dengan cepat mengumpulkan pandangan, tetapi pasar rentan, volatilitas tinggi. Penetapan statis ini membuat pasar tidak dapat menyesuaikan kedalaman dan sensitivitasnya secara adaptif berdasarkan penambahan dan pengurangan likuiditas yang sebenarnya serta perubahan aliran informasi.

• Peran subsidi dari pembuat pasar: Harapan matematis dari model LMSR secara teoritis adalah kerugian. Kerugian pembuat pasar dipandang sebagai "biaya informasi" yang dibayarkan untuk mendapatkan kebijaksanaan kolektif pasar (yakni harga akurat akhir yang dibentuk oleh semua transaksi). Penempatan ini menentukan bahwa pada dasarnya ini adalah sistem yang disubsidi oleh pihak yang memulai transaksi, tidak cocok untuk model pembuat pasar yang mengejar keuntungan, dan juga sulit untuk membangun ekosistem yang menguntungkan yang melibatkan banyak LP desentralisasi.

Selain itu, ketika LMSR diimplementasikan di blockchain, perhitungan logaritma dan eksponensial yang terlibat dibandingkan dengan operasi aritmatika dasar yang umum di DEX, akan mengkonsumsi lebih banyak Gas, yang semakin meningkatkan gesekan transaksi di lingkungan desentralisasi.

Perpindahan Paradigma: Platform pasar prediksi meninggalkan logika LMSR yang tidak terhindarkan.

Berdasarkan analisis di atas, LMSR adalah alat yang efisien dan praktis pada tahap awal platform, ketika likuiditas masih terbatas. Namun, ketika jumlah pengguna dan dana pada platform pasar prediksi melewati titik kritis, desainnya yang mengorbankan efisiensi demi likuiditas, berubah dari keunggulan menjadi kendala pengembangan. Perpindahannya ke model order book didasarkan pada beberapa pertimbangan strategis berikut:

• Permintaan fundamental untuk efisiensi modal: LMSR mengharuskan pembuat pasar untuk menyediakan likuiditas di seluruh rentang harga dari 0% hingga 100%, yang menyebabkan banyak modal terjebak di titik harga dengan probabilitas transaksi yang sangat rendah, sehingga efisiensi modal rendah. Buku pesanan memungkinkan pembuat pasar dan pengguna untuk secara akurat memusatkan likuiditas di rentang harga yang paling aktif di pasar, yang sangat sesuai dengan strategi pembuatan pasar profesional.

• Optimasi pengalaman perdagangan: Karakteristik algoritma LMSR menentukan bahwa perdagangan dalam skala apapun tidak dapat dihindari menghasilkan slippage. Untuk pasar yang semakin likuid, gesekan perdagangan yang melekat ini dapat menghambat masuknya dana besar. Sementara itu, pasar buku pesanan yang matang dapat menyerap pesanan besar melalui kedalaman lawan yang padat, menyediakan eksekusi perdagangan dengan slippage yang lebih rendah dan pengalaman yang lebih baik.

• Strategi untuk menarik likuiditas profesional diperlukan: buku pesanan adalah model pasar yang paling umum dan paling dikenal oleh pedagang profesional dan lembaga pembuat pasar. Beralih ke buku pesanan berarti platform pasar prediksi telah mengirimkan sinyal undangan yang jelas kepada penyedia likuiditas profesional dari dunia kripto hingga keuangan tradisional. Ini adalah langkah kunci bagi platform untuk beralih dari menarik partisipasi ritel menuju membangun kedalaman pasar tingkat profesional.

Mekanisme Penetapan Harga dan Likuiditas di Platform Pasar Prediksi Saat Ini

Peningkatan platform pasar prediksi adalah pilihan yang tak terhindarkan setelah skala pengguna dan kedewasaan platform mencapai titik kritis. Di balik perubahan ini, terdapat pertimbangan sistematis terhadap tiga tujuan: pengalaman perdagangan, biaya Gas, dan kedalaman pasar. Struktur saat ini dapat dianalisis dari dua aspek: mekanisme likuiditas dan logika pengikatan harga.

Mode campuran antara penyelesaian di blockchain dan buku pesanan di luar chain

Mekanisme likuiditas platform pasar prediksi mengadopsi arsitektur hibrida yang menggabungkan on-chain dan off-chain, bertujuan untuk mempertimbangkan keamanan penyelesaian desentralisasi dan pengalaman transaksi terpusat yang lancar.

• Buku pesanan off-chain: Pengajuan dan pencocokan pesanan limit pengguna dilakukan sepenuhnya di server off-chain, dengan operasi yang instan dan tanpa biaya Gas. Ini membuat pengalaman perdagangan di platform pasar prediksi mirip dengan pertukaran tersentralisasi, di mana pengguna dapat dengan jelas melihat kedalaman pasar yang terdiri dari semua pesanan limit (tawaran dan permintaan). Likuiditas oleh karena itu berasal langsung dari semua peserta perdagangan itu sendiri, bukan dari kolam likuiditas pasif.

• Penyelesaian di blockchain: Ketika pesanan beli dan jual di buku pesanan off-chain berhasil dicocokkan, langkah penyampaian aset akhir akan dilaksanakan di blockchain Polygon melalui kontrak pintar. Model "pencocokan off-chain, penyelesaian on-chain" ini, sambil mempertahankan fleksibilitas buku pesanan, memastikan finalitas hasil transaksi dan ketidakberubahan kepemilikan aset. "Harga" yang ditampilkan adalah titik tengah antara harga beli terbaik dan harga jual terbaik di buku pesanan off-chain.

Logika dasar penetapan harga: siklus pencetakan dan arbitrase terhadap saham

Untuk pasar prediksi, mekanisme inti adalah bagaimana memastikan bahwa total probabilitas hasil "ya" (YES) dan "tidak" (NO) selalu sama dengan 100% (yaitu "$1"). Model buku pesanan itu sendiri tidak secara kode memaksa pembatasan harga order, tetapi melalui desain aset dasar yang canggih dan mekanisme arbitrase, memanfaatkan kekuatan koreksi pasar itu sendiri, memastikan total harga selalu konvergen menuju "$1".

1. Dasar Inti: Pembuatan dan Penebusan Pasangan Penuh

Dasar dari mekanisme ini adalah persamaan nilai yang tak tergoyahkan yang dibangun di lapisan kontrak platform pasar prediksi.

• Mencetak: Setiap peserta dapat menyetor "$1" USDC ke dalam kontrak dan sekaligus mendapatkan 1 bagian YES dan 1 bagian NO. Operasi ini menetapkan "1 bagian YES + 1 bagian NO = $1" sebagai pengikatan nilai dasar.

• Penebusan: Demikian juga, setiap peserta yang memiliki 1 saham YES dan 1 saham NO secara bersamaan dapat kapan saja menggabungkannya dan mengembalikannya ke kontrak, untuk menebus "$1" USDC.

Saluran dua arah ini memastikan bahwa total nilai dari satu set hasil terikat dengan kuat pada "$1".

2. Penemuan Harga: Perdagangan Buku Pesanan Independen

Berdasarkan dasar di atas, saham YES dan saham NO sebagai dua aset independen, diperdagangkan dengan USDC di buku pesanan masing-masing. Peserta dapat dengan bebas mengajukan order limit pada harga berapa pun, dan lapisan protokol tidak membatasi hal ini. Mekanisme penetapan harga yang bebas ini pasti akan menyebabkan penyimpangan harga, sehingga menciptakan peluang bagi para arbitrase.

3. Pembatasan Harga: Perbaikan Arbitrase yang Dipasarkan

Perilaku mencari keuntungan dari arbitrase (biasanya oleh robot otomatis) adalah kunci untuk memastikan harga kembali. Begitu total harga perdagangan untuk saham YES dan NO menyimpang dari "$1", jendela arbitrase tanpa risiko akan terbuka.

• Ketika "P(YES) + P(NO) > $1" ( misalnya "$0.70 + $0.40 = $1.10"): Pelaku arbitrase akan melakukan operasi "minting-selling": menyetor "$1" ke dalam kontrak, mencetak 1 YES dan 1 NO saham, kemudian segera menjualnya di buku order masing-masing dengan harga "$0.70" dan "$0.40", memperoleh "$0.10" keuntungan tanpa risiko. Perilaku ini sering terjadi, akan