หลังจากค้นคว้าหาวิธีใช้ประโยชน์จากตลาดเพื่อการคาดการณ์แล้ว ผมพบว่าปัญหานี้แทบจะแก้ไม่ได้เลย

บทความนี้มาจาก: Nick-RZA

รวบรวมโดย Odaily Planet Daily ( @OdailyChina ); แปลโดย Azuma ( @azuma_eth )

หมายเหตุจากบรรณาธิการ: ในระหว่างการรวบรวมรายชื่อโครงการใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นในช่วง Solana Breakthrough cycle ในสัปดาห์นี้ ผมสังเกตเห็นการเกิดขึ้นของตลาดการคาดการณ์บางแห่งที่เน้นการใช้เลเวอเรจ อย่างไรก็ตาม เมื่อตรวจสอบอย่างละเอียดแล้ว สถานการณ์ปัจจุบันเป็นดังนี้: แพลตฟอร์มชั้นนำโดยทั่วไปมักหลีกเลี่ยงคุณสมบัติการใช้เลเวอเรจ ในขณะที่แพลตฟอร์มใหม่ ๆ ที่อ้างว่ารองรับคุณสมบัตินี้มักประสบปัญหา เช่น อัตราส่วนเลเวอเรจต่ำและกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก

เมื่อเทียบกับตลาดซื้อขายแบบกระจายศูนย์ (DEX) ของคริปโตเคอร์เรนซีที่กำลังเฟื่องฟู ศักยภาพในการใช้ประโยชน์จากเลเวอเรจของตลาดการทำนายดูเหมือนจะยังไม่ถูกใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ ซึ่งแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับลักษณะที่หลีกเลี่ยงความเสี่ยงอย่างมากของตลาดคริปโตเคอร์เรนซี เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ผมจึงเริ่มทำการวิจัยและพบกับบทความวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยมสองบทความ บทความหนึ่งคือรายงานการวิจัยของ Kaleb Rasmussen เกี่ยวกับประเด็นนี้ เรื่อง " การเปิดใช้งานเลเวอเรจในตลาดการทำนาย " ซึ่งให้เหตุผลที่ละเอียดถี่ถ้วนมาก แต่ความยาวและการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่กว้างขวางทำให้ยากต่อการแปล อีกบทความหนึ่งคือบทความของ Nick-RZA เรื่อง " ทุกคนต่างสัญญาว่าจะใช้เลเวอเรจ 20 เท่าในตลาดการทำนาย นี่คือเหตุผลที่มันยาก " ซึ่งกระชับและเข้าถึงได้ง่ายกว่า แต่ก็กล่าวถึงความท้าทายด้านเลเวอเรจของตลาดการทำนายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ต่อไปนี้เป็นข้อความต้นฉบับโดย Nick-RZA แปลโดย Odaily Planet Daily

ปัจจุบัน แทบทุกคนต้องการเพิ่มเลเวอเรจให้กับตลาดการทำนาย

ก่อนหน้านี้ ผมได้เขียนบทความเรื่อง " ปัญหาการแสดงออก " ซึ่งสรุปว่า ตลาดการพยากรณ์จำกัดความแข็งแกร่งของความเชื่อที่เงินทุนสามารถแสดงออกมาได้ ปรากฏว่ามีหลายทีมกำลังพยายามแก้ไขปัญหานี้อยู่แล้ว

มูลค่าของ Polymarket พุ่งสูงถึง 9 พันล้านดอลลาร์ หลังจากได้รับการลงทุน 2 พันล้านดอลลาร์จากบริษัทแม่คือตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์ก และผู้ก่อตั้งอย่าง Shayne Coplan ก็ได้รับการกล่าวถึงในรายการ 60 Minutes ส่วน Kalshi นั้น ระดมทุนรอบแรกได้ 300 ล้านดอลลาร์ โดยมีมูลค่าบริษัทอยู่ที่ 5 พันล้านดอลลาร์ จากนั้นก็ระดมทุนรอบใหม่ได้อีก 1 พันล้านดอลลาร์ ทำให้มีมูลค่าบริษัทอยู่ที่ 11 พันล้านดอลลาร์

การแข่งขันกำลังเข้มข้นขึ้น โดยผู้เข้าร่วมต่างแย่งชิงกันเพื่อก้าวไปสู่ระดับความต้องการที่สูงขึ้น นั่นคือ การใช้ประโยชน์จากเลเวอเรจ ปัจจุบัน มีโครงการอย่างน้อยหนึ่งโหลที่พยายามสร้าง "ตลาดการทำนายแบบใช้เลเวอเรจ" โดยบางโครงการอ้างว่าสามารถบรรลุเลเวอเรจได้ถึง 10 เท่า 20 เท่า หรือสูงกว่านั้น อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณตรวจสอบการวิเคราะห์ที่จัดทำโดยทีมที่จริงจังกับปัญหานี้ (เช่น HIP-4, BET ของ Drift และกรอบการทำงานของ Kalshi) คุณจะพบว่าข้อสรุปของพวกเขาสอดคล้องกันที่ตัวเลขที่ค่อนข้างอนุรักษ์นิยม นั่นคือ ระหว่าง 1 เท่าถึง 1.5 เท่า

นี่เป็นช่องว่างขนาดใหญ่ แต่ปัญหาอยู่ที่ตรงไหนกันแน่?

ตลาดการคาดการณ์เทียบกับการซื้อขายแบบสปอต/สัญญา

มาเริ่มจากพื้นฐานกันก่อน ตลาดการทำนายผลช่วยให้คุณสามารถเดิมพันได้ว่าเหตุการณ์ใดจะเกิดขึ้น: บิตคอยน์จะแตะ 150,000 ดอลลาร์ภายในสิ้นปีนี้หรือไม่? ทีม 49ers จะคว้าแชมป์ซูเปอร์โบวล์ได้หรือไม่? พรุ่งนี้ฝนจะตกที่โตเกียวหรือไม่?

คุณกำลังซื้อ "หุ้น" อยู่ ถ้าคุณทำนายถูกต้อง คุณจะได้ 1 ดอลลาร์ ถ้าคุณทำนายผิด คุณจะไม่ได้อะไรเลย มันง่ายแค่นั้นเอง

หากคุณเชื่อว่าราคา BTC จะพุ่งขึ้นไปถึง 150,000 ดอลลาร์ และราคาหุ้น "YES share" อยู่ที่ 0.40 ดอลลาร์ คุณสามารถซื้อหุ้น 100 หุ้นได้ในราคา 40 ดอลลาร์ หากคุณทายถูก คุณจะได้เงิน 100 ดอลลาร์คืน ทำให้ได้กำไรสุทธิ 60 ดอลลาร์ แต่ถ้าคุณทายผิด คุณจะเสียเงิน 40 ดอลลาร์

กลไกนี้ทำให้ตลาดการคาดการณ์มีลักษณะที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงถึงสามประการ เมื่อเทียบกับการซื้อขายแบบทันทีหรือสัญญาซื้อขายล่วงหน้า:

• ประการแรก มีขีดจำกัดสูงสุดที่ชัดเจน มูลค่าสูงสุดของ " หุ้น YES" (และในทางกลับกันสำหรับ "หุ้น NO") คือ 1 ดอลลาร์เสมอ หากคุณซื้อที่ราคา 0.90 ดอลลาร์ ศักยภาพในการทำกำไรสูงสุดจะอยู่ที่เพียง 11% เท่านั้น ซึ่งแตกต่างจากการซื้อเหรียญมีมในช่วงแรกๆ
• ประการที่สอง ขีดจำกัดล่างคือศูนย์อย่างแท้จริง ไม่ใช่การลดลงใกล้ศูนย์ แต่เป็นศูนย์ในความหมายตรงตัว ตำแหน่งของคุณจะไม่ค่อยๆ หายไปตามเวลา—ไม่ว่าการคาดการณ์ของคุณจะถูกต้อง หรือมันจะลดลงเหลือศูนย์
• ประการที่สาม ผลลัพธ์เป็นแบบไบนารี และการยืนยันผลลัพธ์มักเกิดขึ้นทันที ไม่มีกระบวนการค้นหาราคาแบบค่อยเป็นค่อยไป การเลือกตั้งอาจยังไม่ตัดสินใจในขณะหนึ่ง และมีการประกาศผลในอีกขณะหนึ่ง ในทำนองเดียวกัน ราคาไม่ได้ค่อยๆ เพิ่มขึ้นจาก 0.80 ดอลลาร์เป็น 1 ดอลลาร์ แต่กลับ "กระโดด" ไปสู่ระดับนั้นโดยตรง

สาระสำคัญของการใช้เลเวอเรจ

สาระสำคัญของเลเวอเรจคือการยืมเงินเพื่อเพิ่มโอกาสในการเดิมพัน

หากคุณมีเงิน 100 ดอลลาร์และใช้เลเวอเรจ 10 เท่า คุณกำลังควบคุมตำแหน่งที่มีมูลค่า 1,000 ดอลลาร์อย่างมีประสิทธิภาพ—หากราคาเพิ่มขึ้น 10% คุณจะไม่ได้รับกำไร 10 ดอลลาร์ แต่จะได้รับ 100 ดอลลาร์ ในทางกลับกัน หากราคาลดลง 10% คุณจะไม่เสีย 10 ดอลลาร์ แต่จะเสียเงินต้นทั้งหมด นี่คือความหมายของการชำระบัญชี—ตลาดแลกเปลี่ยนจะปิดตำแหน่งของคุณโดยบังคับก่อนที่การขาดทุนของคุณจะเกินเงินต้น เพื่อป้องกันไม่ให้ผู้ให้กู้ (ตลาดแลกเปลี่ยนหรือกลุ่มสภาพคล่อง) ต้องรับภาระการขาดทุน

เหตุผลที่การใช้ประโยชน์จากเลเวอเรจได้ผลกับสินทรัพย์ทั่วไปนั้นมาจากหลักการสำคัญประการหนึ่งคือ ราคาของสินทรัพย์มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง

หากคุณซื้อ BTC ในราคา 100,000 ดอลลาร์ โดยใช้เลเวอเรจ 10 เท่า คุณอาจจะต้องเผชิญกับการถูกบังคับขายเมื่อราคาอยู่ที่ประมาณ 91,000–92,000 ดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม ราคา BTC จะไม่พุ่งขึ้นจาก 100,000 ดอลลาร์ไปเป็น 80,000 ดอลลาร์ในทันที มันจะค่อยๆ ลดลงอย่างช้าๆ ในแบบเชิงเส้น—99,500 → 99,000 → 98,400… ในระหว่างกระบวนการนี้ ระบบการบังคับขายจะเข้ามาแทรกแซงและปิดสถานะของคุณตามความจำเป็น คุณอาจจะเสียเงิน แต่ระบบมีความปลอดภัย

อย่างไรก็ตาม การคาดการณ์ตลาดนั้นก้าวข้ามกรอบความคิดนี้ไปแล้ว

ประเด็นหลัก: ราคาพุ่งสูงขึ้น

ในโลกของอนุพันธ์ทางการเงิน สิ่งนี้เรียกว่า "ความเสี่ยงจากการกระโดด" หรือ "ความเสี่ยงจากช่องว่างราคา" ในขณะที่ชุมชนคริปโตเคอร์เรนซีอาจเรียกมันว่า "ความเสี่ยงจากการหลอกลวง"

ลองใช้ BTC เป็นตัวอย่างอีกครั้ง สมมติว่าราคาไม่ได้ลดลงอย่างค่อยเป็นค่อยไป แต่พุ่งขึ้นทันที—วินาทีหนึ่งราคาอยู่ที่ 100,000 อีกวินาทีต่อมาอยู่ที่ 80,000 โดยไม่มีราคาซื้อขายระหว่างนั้น ไม่มี 99,000 ไม่มี 95,000 และแน่นอนว่าไม่มี 91,000 ที่คุณสามารถขายได้

ในสถานการณ์นี้ ระบบการชำระบัญชีจะพยายามปิดสถานะที่ราคา 91,000 ดอลลาร์ แต่ราคานั้นไม่มีอยู่จริงในตลาด และราคาถัดไปที่มีอยู่จะพุ่งขึ้นไปที่ 80,000 ดอลลาร์ ณ จุดนี้ สถานะของคุณไม่เพียงแต่ถูกชำระบัญชีเท่านั้น แต่ยังล้มละลายอย่างหนัก และจะต้องมีคนรับภาระความสูญเสียนี้

นี่คือสถานการณ์ที่ตลาดการพยากรณ์กำลังเผชิญอยู่

เมื่อมีการประกาศผลการเลือกตั้ง ผลการแข่งขันกีฬา หรือข่าวสำคัญเกิดขึ้น ราคาจะไม่เคลื่อนไหวอย่างช้าๆ และเป็นเส้นตรง แต่จะพุ่งขึ้นและลงอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ ตำแหน่งที่มีการใช้เลเวอเรจภายในระบบก็ไม่สามารถปิดได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากไม่มีสภาพคล่องเข้ามาเกี่ยวข้อง

Kaleb Rasmussen จาก Messari ได้เขียนบทวิเคราะห์โดยละเอียดเกี่ยวกับประเด็นนี้ (Odaily แนะนำอย่างยิ่งให้คุณอ่าน: https://messari.io/report/enabling-leverage-on-prediction-markets ) ข้อสรุปของเขาคือ หากผู้ให้กู้สามารถกำหนดราคาความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงราคาได้อย่างถูกต้อง ค่าธรรมเนียมของพวกเขา (คล้ายกับค่าธรรมเนียมการให้กู้ยืม) ควรจะดูดซับผลกำไรที่อาจเกิดขึ้นจากตำแหน่งที่มีการใช้เลเวอเรจทั้งหมด ซึ่งหมายความว่าสำหรับเทรดเดอร์ การเปิดตำแหน่งที่มีการใช้เลเวอเรจในอัตราที่ยุติธรรมจะไม่ให้ผลกำไรที่ได้เปรียบเมื่อเทียบกับการเปิดตำแหน่งโดยไม่ใช้เลเวอเรจ และยังทำให้พวกเขามีความเสี่ยงที่จะขาดทุนมากขึ้นอีกด้วย

ดังนั้น เมื่อคุณเห็นแพลตฟอร์มใดอ้างว่าสามารถให้ผลตอบแทนสูงถึง 10 เท่าหรือ 20 เท่าในตลาดการทำนายผล จึงมีเพียงสองความเป็นไปได้เท่านั้น:

• ค่าธรรมเนียมของพวกเขาอาจไม่สะท้อนถึงความเสี่ยงอย่างถูกต้อง (หมายความว่ามีคนแบกรับความเสี่ยงโดยไม่ได้รับการชดเชย)
• แพลตฟอร์มดังกล่าวอาจใช้กลไกบางอย่างที่ไม่เปิดเผย

กรณีศึกษาจากโลกแห่งความเป็นจริง: บทเรียนที่ได้จาก dYdX

นี่ไม่ใช่แค่ทฤษฎีเท่านั้น เรามีตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงอยู่แล้ว

ในเดือนตุลาคม 2024 dYdX ได้เปิดตัว TRUMPWIN ซึ่งเป็นตลาดซื้อขายล่วงหน้าแบบไม่จำกัดระยะเวลาที่มีการใช้เลเวอเรจ เพื่อทำนายว่าทรัมป์จะชนะการเลือกตั้งหรือไม่ โดยมีเลเวอเรจสูงสุดถึง 20 เท่า และใช้ข้อมูลจาก Polymarket เป็นตัวทำนายราคา

พวกเขาไม่ได้ไม่รู้ถึงความเสี่ยง อันที่จริง พวกเขาได้ออกแบบกลไกป้องกันหลายอย่างสำหรับระบบนี้ :

• ผู้ดูแลสภาพคล่องในตลาดสามารถป้องกันความเสี่ยงจากการลงทุนใน dYdX ในตลาดซื้อขายทันทีของ Polymarket ได้
• มีการจัดตั้งกองทุนประกันภัยขึ้นเพื่อชดเชยความเสียหายในกรณีที่การชำระบัญชีไม่ประสบความสำเร็จ
• หากกองทุนประกันภัยหมดลง ความสูญเสียจะถูกกระจายไปยังผู้ค้าที่ได้กำไรทั้งหมด (ถึงแม้จะไม่มีใครชอบ แต่มันก็ดีกว่าระบบล้มละลาย เวอร์ชันที่โหดร้ายกว่านั้นคือ ADL ซึ่งจะปิดสถานะที่ได้กำไรโดยตรง)
• กลไกมาร์จิ้นแบบไดนามิกจะลดเลเวอเรจที่มีอยู่โดยอัตโนมัติเมื่อจำนวนสัญญาที่เปิดอยู่เพิ่มขึ้น

นับว่านี่เป็นสัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่ค่อนข้างสมบูรณ์แล้ว dYdX ยังได้ออกมาเตือนถึงความเสี่ยงของการลดภาระหนี้ด้วยซ้ำ แล้วคืนวันเลือกตั้งก็มาถึง

เมื่อผลลัพธ์เริ่มชัดเจนขึ้นและชัยชนะของทรัมป์แทบจะแน่นอนแล้ว ราคาของ "YES Share" บน Polymarket ก็พุ่งขึ้นจากประมาณ 0.60 ดอลลาร์เป็น 1 ดอลลาร์ ไม่ใช่ค่อยๆ เพิ่มขึ้น แต่เป็นการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจนทะลุระบบ

ระบบพยายามที่จะปิดสถานะที่ขาดทุน แต่สภาพคล่องไม่เพียงพอ และสมุดคำสั่งซื้อขายก็บางมาก ผู้ดูแลสภาพคล่องที่ควรจะป้องกันความเสี่ยงใน Polymarket ก็ไม่สามารถปรับสถานะของตนได้ทันเวลา เงินประกันก็หมดไปเช่นกัน... เมื่อไม่สามารถปิดสถานะได้อย่างราบรื่น ระบบจึงเริ่มการลดเลเวอเรจแบบสุ่ม โดยระบบจะปิดสถานะบางส่วนโดยบังคับ โดยไม่คำนึงว่าอีกฝ่ายจะมีหลักประกันเพียงพอหรือไม่

จากการวิเคราะห์ของจอห์น หวัง หัวหน้าฝ่ายคริปโตของ Kalshi ระบุว่า " ความล่าช้าในการป้องกันความเสี่ยง การคลาดเคลื่อนของราคาอย่างรุนแรง และการสูญเสียสภาพคล่อง ทำให้เทรดเดอร์ที่สามารถดำเนินการซื้อขายได้ประสบ กับความสูญเสีย" เทรดเดอร์บางรายที่ควรจะปลอดภัยด้วยการวางตำแหน่งที่เหมาะสมและหลักประกันที่เพียงพอ ก็ยังคงประสบกับความสูญเสียเช่นกัน

นี่ไม่ใช่ DEX ที่ไร้ค่าและขาดการควบคุมความเสี่ยง แต่เป็นหนึ่งในตลาดซื้อขายอนุพันธ์แบบกระจายอำนาจที่ใหญ่ที่สุดในโลก มีกลไกการป้องกันหลายชั้น และมีการแจ้งเตือนล่วงหน้าอย่างชัดเจน

ถึงกระนั้น ระบบก็ยังคงประสบกับความล้มเหลวบางประการในสภาวะตลาดจริง

โซลูชันสำหรับอุตสาหกรรม

ในประเด็นเรื่องเลเวอเรจในตลาดการคาดการณ์ อุตสาหกรรมนี้ได้แบ่งออกเป็นสามกลุ่ม และการแบ่งกลุ่มนี้เองได้เผยให้เห็นถึงทัศนคติของแต่ละกลุ่มที่มีต่อความเสี่ยง

ค่ายที่ 1: จำกัดอำนาจต่อรอง

บางทีมหลังจากได้เห็นความจริงทางคณิตศาสตร์อย่างชัดเจนแล้ว ก็เลือกคำตอบที่ซื่อตรงที่สุด ซึ่งแทบจะไม่มีส่วนได้ส่วนเสียเลย

• ข้อเสนอ HIP-4 ของ HyperliquidX กำหนดขีดจำกัดเลเวอเรจไว้ที่ 1 เท่า ไม่ใช่เพราะเป็นไปไม่ได้ในทางเทคนิค แต่เพราะถือว่าเป็นระดับที่ปลอดภัยเพียงระดับเดียวสำหรับผลลัพธ์แบบไบนารี
• ผลิตภัณฑ์ BET ของ DriftProtocol กำหนดให้ต้องมีมาร์จิน 100% หมายความว่าต้องมีหลักประกันเต็มจำนวนและไม่มีการให้กู้ยืม
• จอห์น หวัง หัวหน้าฝ่ายคริปโตของ Kalshi ยังได้เสนอในกรอบแนวคิดของเขาว่า อัตราส่วนการรักษาความปลอดภัยจะอยู่ที่ประมาณ 1-1.5 เท่า หากไม่มีกลไกการป้องกันเพิ่มเติม

ค่ายที่สอง: การนำวิศวกรรมมาใช้เพื่อรับมือกับความเสี่ยง

ทีมอีกกลุ่มหนึ่งพยายามสร้างระบบที่มีความซับซ้อนมากพอที่จะจัดการความเสี่ยงได้

• D8X ปรับเลเวอเรจ ค่าธรรมเนียม และการคลาดเคลื่อนของราคาโดยอัตโนมัติตามสภาวะตลาด โดยยิ่งใกล้ถึงเวลาชำระบัญชีหรือในกรณีที่มีความน่าจะเป็นสูงมาก ข้อจำกัดก็จะยิ่งเข้มงวดมากขึ้น
• dYdX เป็นผู้สร้างกลไกการป้องกันที่เราเพิ่งเห็นว่าล้มเหลวในคืนวันเลือกตั้ง และพวกเขายังคงพัฒนาปรับปรุงกลไกนั้นอย่างต่อเนื่อง
• วิธีแก้ปัญหาของ PredictEX คือการเพิ่มค่าธรรมเนียมและลดอัตราส่วนเลเวอเรจสูงสุดเมื่อความเสี่ยงที่ราคาจะพุ่งสูงขึ้น จากนั้นจึงค่อยเพิ่มอัตราส่วนเลเวอเรจอีกครั้งเมื่อตลาดมีเสถียรภาพ ผู้ก่อตั้งอย่างเบนกล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า " ถ้าเราใช้โมเดลสัญญาซื้อขายล่วงหน้าแบบไม่จำกัดระยะเวลาโดยตรง ผู้ดูแลสภาพคล่องในตลาดจะถูกทำลายล้างอย่างสิ้นเชิงในวินาทีเดียวที่ความน่าจะเป็นพุ่งจาก 10% ไปเป็น 99% "

ทีมวิศวกรเหล่านี้ไม่ได้อ้างว่าได้แก้ไขปัญหาแล้ว พวกเขาเพียงแค่พยายามจัดการความเสี่ยงแบบเรียลไทม์เท่านั้น

ค่ายที่สาม: เข้าไปก่อน แล้วค่อยเติมเต็มทีหลัง

บางทีมเลือกที่จะเปิดตัวอย่างรวดเร็ว โดยอ้างว่าได้ประโยชน์ถึง 10 เท่า 20 เท่า หรือสูงกว่านั้น โดยไม่เปิดเผยต่อสาธารณะว่าพวกเขารับมือกับความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันอย่างไร บางทีพวกเขาอาจมีวิธีแก้ปัญหาที่ยอดเยี่ยมซึ่งยังไม่ถูกเปิดเผย หรือบางทีพวกเขาอาจต้องการเรียนรู้ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง

อุตสาหกรรมคริปโตเคอร์เรนซีมีธรรมเนียมปฏิบัติมายาวนานในการ "ทำให้มันใช้งานได้ก่อน แล้วค่อยเสริมความแข็งแกร่ง" และท้ายที่สุดแล้ว ตลาดจะเป็นผู้ทดสอบว่าแนวทางใดจะยืนหยัดได้ในระยะยาว

อนาคตจะเป็นอย่างไร?

เรากำลังเผชิญกับปัญหาของพื้นที่การออกแบบที่เปิดกว้างอย่างมาก ซึ่งนั่นเองคือสิ่งที่ทำให้มันน่าสนใจอย่างยิ่ง

รายงาน Messari ของ Kaleb Rasmussen ไม่เพียงแต่ระบุปัญหาเท่านั้น แต่ยังเสนอแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้อีกด้วย:

• แทนที่จะคิดราคาความเสี่ยงของตำแหน่งทั้งหมดในครั้งเดียว ให้คิดค่าธรรมเนียมตามการเปลี่ยนแปลงของสภาวะต่างๆ
• ออกแบบกลไกการประมูลเพื่อคืนมูลค่าให้กับผู้ให้บริการสภาพคล่องเมื่อราคาพุ่งสูงขึ้น
• สร้างระบบที่ช่วยให้ผู้สร้างตลาดสามารถทำกำไรได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่ถูกครอบงำด้วยความได้เปรียบด้านข้อมูล

อย่างไรก็ตาม โซลูชันเหล่านี้เป็นเพียงการปรับปรุงโครงสร้างสถาปัตยกรรมที่มีอยู่เดิมเท่านั้น

Deepanshu จาก EthosX เสนอมุมมองที่ลึกซึ้งกว่านั้น เขาเคยทำการวิจัยและสร้างโครงสร้างพื้นฐานการชำระบัญชี เช่น LCH, CME และ Eurex ในธุรกิจการชำระบัญชีระดับโลกของ JPMorgan Chase มาก่อน ในมุมมองของเขา การพยายามใช้ประโยชน์จากตลาดการคาดการณ์โดยใช้แบบจำลองสัญญาซื้อขายล่วงหน้าแบบไม่จำกัดระยะเวลาเป็นการแก้ปัญหาที่ผิดจุดโดยพื้นฐาน

ตลาดการคาดการณ์ไม่ใช่สัญญาที่ไม่มีวันสิ้นสุด แต่เป็นตัวเลือกพิเศษ ที่ซับซ้อนกว่าผลิตภัณฑ์ที่จัดการกันทั่วไปในระบบการเงินแบบดั้งเดิม ตัวเลือกพิเศษเหล่านี้ไม่ได้ซื้อขายในตลาดซื้อขายที่ไม่มีวันสิ้นสุด โดยทั่วไปจะชำระผ่านโครงสร้างพื้นฐานการชำระบัญชีที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับความเสี่ยงดังกล่าว โครงสร้างพื้นฐานดังกล่าวควรมีความสามารถดังต่อไปนี้:

• ให้เวลากับเทรดเดอร์ในการตอบสนองต่อการเรียกหลักประกันเพิ่มเติม;
• กลไกที่ช่วยให้เทรดเดอร์รายอื่นสามารถเข้าซื้อตำแหน่งการลงทุนได้ก่อนที่สถานการณ์จะควบคุมไม่ได้
• กองทุนประกันภัยหลายระดับช่วยให้ผู้เข้าร่วมยอมรับการแบ่งปันความเสี่ยงในส่วนที่ร้ายแรงได้อย่างชัดเจน

สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องใหม่—สำนักหักบัญชีได้จัดการความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงราคาอย่างฉับพลันมานานหลายทศวรรษ แล้ว ความท้าทายที่แท้จริงอยู่ที่ว่า จะทำอย่างไรให้สามารถดำเนินการดังกล่าวบนบล็อกเชนได้อย่างโปร่งใส และด้วยความเร็วที่จำเป็นต่อการคาดการณ์ตลาด

ต้นทุนแบบไดนามิกและการลดลงของอัตราส่วนหนี้สินต่อทุนเป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น ในท้ายที่สุด ทีมที่สามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างแท้จริงจะไม่เพียงแต่สร้างกลไกที่ยั่งยืนที่ดีกว่าเท่านั้น แต่ยังสร้างระบบในระดับ "ศูนย์กลางการชำระบัญชี" อีกด้วย โครงสร้างพื้นฐานยังคงไม่ได้รับการแก้ไข ในขณะที่ความต้องการของตลาดนั้นชัดเจนมากแล้ว