Los mercados de predicción son un tipo de plataforma de negociación que permite a los participantes intercambiar contratos basados en los resultados esperados de eventos del mundo real, como elecciones políticas, competiciones deportivas o tendencias económicas. Los precios formados a través de la libre negociación entre los participantes reflejan la probabilidad de que ocurran los eventos. En términos simples, los mercados de predicción transforman las habilidades de pronóstico colectivo en una herramienta para medir la probabilidad.

A diferencia de los mercados financieros tradicionales, los mercados de predicción giran directamente en torno a los propios eventos, en lugar de invertir indirectamente en activos relacionados. Este mecanismo satisface diversas necesidades especulativas y agrega las creencias colectivas de los participantes del mercado sobre las probabilidades de los eventos a través de la fijación de precios.

Sin embargo, los mercados de predicción también son mercados financieros que requieren mecanismos de fijación de precios adecuados para fomentar el comercio, atraer los juicios de más participantes y destilar esta información para formar las últimas predicciones de probabilidad. Este artículo presentará los mecanismos de fijación de precios detrás de los mercados de predicción.

¿Por qué pueden los precios en los mercados de predicción reflejar las probabilidades de los eventos?

A diferencia de las industrias de juego tradicionales donde los jugadores apuestan contra los corredores de apuestas, los mercados de predicción son mecanismos abiertos y descentralizados. En el juego, las probabilidades son establecidas y ajustadas dinámicamente por los corredores de apuestas. En los mercados de predicción, los precios se forman naturalmente a través del comercio entre los participantes, reflejando la evaluación de la sabiduría colectiva de las probabilidades del evento.

Imagina un escenario de predicción binaria: el próximo mes habrá un partido de fútbol entre Alemania y España. Las personas pueden crear un mercado comercial en la plataforma de predicción y emitir dos tokens de resultado que representen "Alemania gana" y "España gana". Si los precios iniciales de ambos tokens son iguales, indica que el mercado cree que los dos equipos tienen un 50-50 de posibilidades de ganar.

A medida que se acerca el partido, si un jugador clave alemán resulta lesionado, es posible que más operadores pronostiquen una mayor probabilidad de que España gane y compren tokens de “España gana”. Los cambios en la oferta y la demanda de los tokens ajustarán sus precios en tiempo real, reflejando la mayor probabilidad de la victoria de España. De manera similar, durante el partido, si Alemania anota consecutivamente, la demanda de tokens de “Alemania gana” aumenta, y su precio aumentará hasta que termine el partido, momento en el que las probabilidades convergen en los resultados reales: 100%.

Cuando se determina el resultado del partido (por ejemplo, Alemania gana), el valor de los tokens de “España gana” caerá a cero, y los poseedores de los tokens de “Alemania gana” compartirán las ganancias de la piscina de liquidez total según sus participaciones. Este mecanismo de ajuste de precio dinámico basado en el comercio permite que los mercados de predicción reflejen de manera flexible y eficiente las probabilidades de eventos futuros.

Mecanismos de fijación de precios comunes en mercados de predicción

El funcionamiento de los mercados de predicción generalmente se basa en dos mecanismos de fijación de precios principales: Subasta Doble Continua (CDA) y Creador de Mercados Automatizado (AMM).

La mayoría de los mercados de predicción descentralizados en la cadena de bloques aún utilizan libros de órdenes para proporcionar liquidez, a diferencia del AMM ampliamente aplicado en los intercambios descentralizados (DEX). Esto puede deberse a las características únicas de los tokens de resultado: su valor puede fluctuar significativamente con eventos del mundo real y caer a cero si la predicción es incorrecta después de que concluye el evento. Dado que el valor de los tokens de resultado está estrechamente vinculado a los resultados de los eventos, las posibles pérdidas para los AMM se ven significativamente afectadas, lo que plantea riesgos sustanciales.

Para abordar este desafío, los mercados de predicción introdujeron un mecanismo de creador de mercado automatizado especialmente diseñado, la Regla de Puntuación de Mercado Logarítmico (LMSR), para equilibrar la liquidez del mercado y el riesgo, y así apoyar el funcionamiento estable de los mercados de predicción.

Subasta Doble Continua (CDA)

La Subasta Doble Continua (CDA) es el mecanismo de fijación de precios más común en los mercados financieros y ha sido ampliamente adoptado en los mercados de predicción. Su principio básico implica registrar todas las órdenes no emparejadas en un libro de órdenes, con órdenes de compra y venta dispuestas en lados opuestos. Los operadores pueden enviar órdenes limitadas al libro de órdenes, y cuando el precio de oferta más alto coincide con el precio de venta más bajo, se desencadena y ejecuta una transacción.

Este mecanismo es popular por su diseño simple y claro. Sin embargo, en mercados de predicción con un número limitado de participantes, CDA puede enfrentar falta de liquidez. La baja liquidez a menudo conduce a amplios diferenciales entre oferta y demanda, lo que dificulta la fijación de precios y reduce la eficiencia del mercado. En tales casos, la función de descubrimiento de precios y pronóstico de probabilidades de los mercados de predicción puede tener dificultades para funcionar de manera efectiva.

Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR)

A diferencia de CDA, LMSR introduce un creador de mercado automatizado central como contraparte de todos los operadores. La Regla de Puntuación de Mercado Logarítmico (LMSR) es un mecanismo de creador de mercado automatizado (AMM) diseñado específicamente para mercados de predicción. Una de sus características clave es que no se basa en un grupo de liquidez, lo que lo hace adecuado para mercados con poca liquidez, incluidos los mercados de predicción. LMSR utiliza una regla de puntuación logarítmica para generar cotizaciones, evitando efectivamente fluctuaciones de precios excesivas. Este enfoque proporciona suficiente liquidez al tiempo que mantiene las posibles pérdidas del creador de mercado dentro de un rango controlable.

La tabla a continuación muestra las principales diferencias entre LMSR y los AMM tradicionales.

Para comprender la singularidad de LMSR, es útil revisar primero los mecanismos comunes de AMM. La mayoría de los AMM utilizan una fórmula de producto constante:

x⋅y=k

En la fórmula, x e y representan las cantidades de dos tokens en el pool de liquidez, y k es una constante. Por ejemplo, en un pool de liquidez ETH/DAI con un estado inicial de 100 ETH y 10,000 DAI, k=1,000,000. Para mantener k constante, cuando los traders depositan ETH en el pool, la cantidad correspondiente de DAI debe disminuir. En última instancia, la cotización para cualquier intercambio dado es una función de la fórmula del producto constante y la proporción de tokens en el pool. El gráfico a continuación aproxima la relación de intercambio entre dos tipos de activos bajo este modelo.

Fuente:news.marsbit.co

Por el contrario, el mecanismo de fijación de precios de LMSR es más complejo. Su fórmula es la siguiente:

qA: la cantidad de resultado A (el número de acciones ya compradas para ese resultado).

b: el "parámetro de liquidez" establecido por el creador de mercado, que afecta la sensibilidad de los precios a los cambios en el volumen de operaciones.

n: el número total de posibles resultados.

Además, LMSR define una función de costo para calcular el costo total de una operación:

Esta función ayuda a los creadores de mercado a entender las posibles pérdidas que pueden enfrentar al proporcionar liquidez. La función logarítmica incluida aquí significa que a medida que aumenta el número de contratos que favorecen un resultado particular, el precio de ese resultado aumenta a una tasa decreciente. Este mecanismo proporciona ajustes de precios más precisos y limita las posibles pérdidas del creador de mercado, asegurando la estabilidad a largo plazo del mercado.

Más mejoras en los AMM del mercado de predicción

Los AMM del mercado de predicción han experimentado varias mejoras, con Paradigm, una conocida empresa de inversión en criptomonedas, proponiendo recientemente su último modelo de fijación de precios, pm-AMM. Paradigm tiene como objetivo desarrollar este modelo en un marco unificado para los mercados de predicción. La empresa ha comparado pm-AMM con otros AMM, sugiriendo que también podría aplicarse a otros tipos de activos, como bonos, opciones y derivados.

Fuente:paradigm.xyz

1. Optimización para Tokens de Resultado
   El pm-AMM está diseñado específicamente para manejar tokens de resultado, cuyo valor es 1 si ocurre el evento y 0 si no ocurre. Los AMM tradicionales a menudo enfrentan problemas de liquidez inconsistentes con dichos tokens. Al introducir un modelo de distribución gaussiana, el pm-AMM captura la relación entre los precios de los tokens y las probabilidades de los eventos, proporcionando una liquidez más estable y consistente.

La distribución gaussiana, también conocida como la distribución normal, se asume que rige las fluctuaciones de precios de los tokens de resultado en cada mercado de predicción (por ejemplo, "el evento ocurre" y "el evento no ocurre"). Esta suposición ayuda a concentrar la liquidez alrededor de resultados más probables a medida que el evento se acerca a su resolución (es decir, precios cercanos a 0 o 1), evitando problemas como escasez de liquidez o deslizamiento excesivo durante escenarios extremos al tiempo que minimiza las pérdidas para los creadores de mercado.

Volviendo al ejemplo anterior de un partido de fútbol entre Alemania y España, la mayoría de los participantes del mercado podrían inicialmente predecir la victoria de España, lo que llevaría a precios más altos de tokens para la victoria de España. Sin embargo, si Alemania comienza a desempeñarse de manera sólida durante el partido, las expectativas del mercado pueden cambiar rápidamente a favor de Alemania. Los AMM tradicionales podrían reaccionar lentamente, dejando a los creadores de mercado con un número significativo de tokens de victoria de España que eventualmente pierden todo su valor. En cambio, pm-AMM utiliza el modelo gaussiano para ajustar rápidamente la liquidez, concentrándola en torno al resultado más probable, reduciendo así las pérdidas de los creadores de mercado y mejorando la eficiencia y confiabilidad del mercado.

1. Ajuste Dinámico de Liquidez
   El pm-AMM emplea un mecanismo de ajuste dinámico de liquidez, modificando los niveles de liquidez a medida que el evento se acerca a su resolución. Esto significa que la liquidez disminuye a medida que el mercado de predicción se acerca a la expiración, reduciendo el riesgo de pérdidas para los proveedores de liquidez debido a arbitraje. Este mecanismo asegura que la liquidez se adapte a la volatilidad del mercado, manteniendo la estabilidad durante períodos turbulentos.

2. Un marco AMM unificado
   El pm-AMM de Paradigm tiene como objetivo establecer un marco unificado de AMM que se extienda más allá de los mercados de predicción a otras clases de activos, como bonos, opciones y derivados. Esta versatilidad mejora la aplicabilidad del pm-AMM en varios productos financieros, aumentando su flexibilidad y utilidad.

3. Pérdida vs. Compensación de Equilibrio (LVR)
   El pm-AMM introduce el concepto de Pérdida vs. Reequilibrio (LVR), que evalúa las posibles pérdidas que los AMM pueden enfrentar debido a actividades de arbitraje. Al optimizar la estructura del AMM para minimizar LVR, pm-AMM garantiza una liquidez robusta al tiempo que reduce posibles pérdidas, mejorando así los retornos para los proveedores de liquidez.

4. Experiencia del Usuario Mejorada
   Al optimizar el proceso de negociación y mejorar el descubrimiento de precios, pm-AMM ofrece una experiencia más amigable para el usuario. Los usuarios pueden comprender intuitivamente la dinámica del mercado, con transacciones ejecutadas automáticamente a través de contratos inteligentes, eliminando retrasos e incertidumbres causadas por intervención manual.

El pm-AMM de Paradigm mejora significativamente los mecanismos tradicionales de AMM en los mercados de predicción. A través de innovaciones como la optimización para tokens de resultados, ajuste dinámico de liquidez, diseño de marco unificado y la introducción de LVR, pm-AMM mejora la eficiencia y estabilidad de los mercados de predicción, al tiempo que abre nuevos casos de uso para otros productos financieros. Estos avances impulsarán el desarrollo de las finanzas descentralizadas (DeFi), lo que permitirá que los mercados de predicción reflejen el sentimiento público y respalden mejor los procesos de toma de decisiones.

Para obtener más información sobre los principios y modelado del diseño pm-AMM, consulte los artículos vinculados a continuación.

Referencias:

1. La última investigación de Paradigm: un creador de mercado automatizado unificado para mercados de predicción - pm-AMM
2. pm-AMM: Un AMM Uniforme para Mercados de Predicción