BTC
ETH
HTX
SOL
BNB
ดูตลาด
简中
繁中
English
日本語
한국어
ภาษาไทย
Tiếng Việt

Polymarket คัมภีร์การทำตลาด

区块律动BlockBeats
特邀专栏作者
บทความนี้มีประมาณ 18884 คำ การอ่านทั้งหมดใช้เวลาประมาณ 27 นาที
บทความนี้อธิบายกรอบการกำหนดราคาการทำตลาดที่สมบูรณ์ ซึ่งจะยกระดับคุณจาก "การกำหนดสเปรดโดยใช้สัญชาตญาณ" ไปสู่ "การกำหนดสเปรดโดยใช้สูตร"
สรุปโดย AI
  • มุมมองหลัก: เอกสารวิชาการฉบับหนึ่งได้สร้างกรอบการทำตลาดที่สมบูรณ์สำหรับตลาดทำนาย ซึ่งคล้ายกับโมเดล Black-Scholes โดยผ่านการแปลง Logit โมเดลการแพร่กระจายแบบกระโดด และการแยกตัวประกอบปัจจัยเสี่ยง ซึ่งแก้ไขจุดบกพร่องหลักของตลาดทำนายในปัจจุบันที่ขาดเครื่องมือการกำหนดราคาเชิงปริมาณและการจัดการความเสี่ยง มีศักยภาพที่จะผลักดันอุตสาหกรรมให้ก้าวหน้าจากการขับเคลื่อนด้วยสัญชาตญาณไปสู่วิศวกรรมทางการเงิน
  • องค์ประกอบสำคัญ:
    1. โมเดลหลักใช้การแปลง Logit เพื่อแมปความน่าจะเป็นไปยังพื้นที่ไร้ขอบเขต และนำเข้าโมเดลการแพร่กระจายแบบกระโดดเพื่ออธิบายความผันผวนประจำวันของความเชื่อในตลาดทำนายและการกระทบจากข่าว คุณสมบัติ Martingale หมายความว่าผู้ทำตลาดเพียงแค่ต้องกำหนดราคาให้กับ "ความไม่แน่นอน" (ความผันผวน) แทนที่จะเป็น "ทิศทาง"
    2. กรอบนี้กำหนด Greeks สำหรับตลาดทำนาย (เช่น Delta = p(1-p)) และความเสี่ยงสี่ประเภท (ทิศทาง ความโค้ง ความเข้มข้นของข้อมูล ข้ามเหตุการณ์) และจัดการสินค้าคงคลังโดยอิงจากโมเดล Avellaneda-Stoikov ที่ได้รับการปรับปรุง ทำให้สเปรดสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามสินค้าคงคลัง ความผันผวน และเวลาที่เหลืออยู่
    3. เอกสารได้เสนอและได้สูตรการกำหนดราคาสำหรับอนุพันธ์สำคัญห้าประเภท (เช่น การแลกเปลี่ยนความแปรปรวนของความเชื่อ การแลกเปลี่ยนความสัมพันธ์) ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือสำหรับผู้ทำตลาดในการป้องกันความเสี่ยงส่วนหาง นี่คือกุญแจสำคัญในการบรรลุสเปรดที่แคบและสภาพคล่องสูง
    4. ผ่านการกรอง Kalman และอัลกอริทึม EM ได้สร้างกระบวนการที่สมบูรณ์สำหรับการปรับเทียบพารามิเตอร์สำคัญ (เช่น ความผันผวนของความเชื่อ σ_b, ความเข้มข้นของการกระโดด λ) จากข้อมูลตลาดที่มีเสียงรบกวน และสร้างพื้นผิวความผันผวนของความเชื่อ ทำให้โมเดลสามารถใช้งานได้จริง
    5. การทดสอบยืนยันแสดงให้เห็นว่าโมเดลนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการเดินสุ่ม GARCH และการสร้างโมเดลในพื้นที่ความน่าจะเป็นโดยตรงอย่างมีนัยสำคัญในแง่ของข้อผิดพลาดในการทำนาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งใกล้กับความน่าจะเป็นสุดขั้ว ซึ่งพิสูจน์ถึงความจำเป็นของการสร้างโมเดลในพื้นที่ Logit

ชื่อต้นฉบับ: Toward Black-Scholes for Prediction Markets: A Unified Kernel and Market-Maker's Handbook

แหล่งที่มา: Daedalus Research

แปล, หมายเหตุ: MrRyanChi (X: @MrRyanChi)

ตั้งแต่วันแรกที่ก่อตั้ง @insidersdotbot ก็มีผู้ใช้ถามผมว่าเป็นไปได้ไหมที่จะทำตลาดผ่านผลิตภัณฑ์ของเรา เมื่อ Polymarket เปิดตัวโปรแกรมจูงใจผู้ทำตลาด การอภิปรายเกี่ยวกับการทำตลาดในกลุ่มต่างๆ ก็ยิ่งร้อนแรงขึ้น

อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับการเก็งกำไร การทำตลาดเป็นสาขาวิชาที่ต้องใช้คณิตศาสตร์ที่เข้มงวดในการอภิปราย ไม่ใช่แค่การวางคำสั่งทั้งสองฝ่ายและให้สภาพคล่องแล้วจะได้เงินมา ผู้ทำตลาดสัญญาในวงการเหรียญดั้งเดิมทำกำไรได้มหาศาลแล้ว แต่ผู้ทำตลาดในตลาดทำนายยังอยู่ในระยะเริ่มต้น และมีโอกาสทำกำไรมากมาย

บังเอิญเมื่อไม่นานมานี้ จากการแนะนำของเซียนควอนตัมบางคน ได้เห็นบทความวิชาการของ @0x_Shaw_dalen สำหรับ @DaedalusRsch ซึ่งอธิบายตรรกะของกลยุทธ์การทำตลาดทั้งหมดของ Polymarket อย่างครบถ้วน รวมถึงวิธีการดำเนินการกลยุทธ์เหล่านี้อย่างเป็นรูปธรรม

ต้นฉบับครั้งนี้มีความเป็นเทคนิคมากกว่าครั้งที่แล้วถึง 100 เท่า ดังนั้นจึงมีการปรับปรุงใหม่ วิจัย วิเคราะห์อย่างมากมาย พยายามทำให้ทุกคนไม่ต้องค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมก็สามารถเข้าใจภาพรวมของการทำตลาดในตลาดทำนายได้

ไม่ว่าคุณจะตั้งเป้าหมายที่จะเป็นเจ้ามือใหญ่รายต่อไปในตลาดทำนาย หรือจะได้รับผลลัพธ์ใหญ่จากการแจกฟรีและสิ่งจูงใจสภาพคล่อง คุณจำเป็นต้องมีความเข้าใจที่สมบูรณ์เกี่ยวกับวิธีการทำตลาดระดับสถาบัน และนี่คือสิ่งที่บทความนี้จะทำเพื่อคุณ

คำนำ

ก่อนเริ่มต้น ขอถามคุณสองคำถาม

ข้อแรก: คุณกำลังทำตลาดบน Polymarket สัญญา "ทรัมป์ชนะการเลือกตั้ง" ราคาอยู่ที่ $0.52 คุณวางคำสั่งซื้อที่ $0.51 และคำสั่งขายที่ $0.53 ทันใดนั้น CNN รายงานข่าวใหญ่ ควรปรับสเปรดของคุณเป็นเท่าไหร่? $0.02? $0.05? $0.10?

คุณไม่รู้ ไม่มีใครรู้ เพราะไม่มีสูตรบอกคุณว่า "ข่าวนี้มีค่าสเปรดกี่เปอร์เซ็นต์"

ข้อที่สอง: คุณกำลังทำตลาดในสามตลาดพร้อมกัน: "ทรัมป์ชนะเพนซิลเวเนีย", "พรรครีพับลิกันชนะวุฒิสภา", "ทรัมป์ชนะมิชิแกน" คืนวันเลือกตั้ง ผลลัพธ์ของรัฐสำคัญแรกออกมา สามตลาดผันผวนรุนแรงพร้อมกัน พอร์ตโฟลิโอทั้งหมดของคุณขาดทุน 40% ใน 3 นาที

หลังจากวิเคราะห์ย้อนหลัง คุณพบว่าปัญหาไม่ใช่การตัดสินใจทิศทางผิด แต่คุณไม่มีเครื่องมือวัดเลยว่าความเสี่ยงที่ "สามตลาดนี้เคลื่อนไหวพร้อมกัน" มีมากแค่ไหน

สองปัญหานี้ ในตลาดออปชั่นดั้งเดิม ได้รับการแก้ไขในปี 1973 แล้ว

ปี 1973 สูตร Black-Scholes ให้ภาษาร่วมกับทุกคน ผู้ทำตลาดรู้วิธีกำหนดสเปรด (ความผันผวนโดยนัย) นักเทรดรู้วิธีป้องกันความเสี่ยงของหลายตำแหน่งที่เชื่อมโยงกัน (Greeks และความสัมพันธ์) ระบบนิเวศอนุพันธ์ทั้งหมด ตั้งแต่สวอปความแปรปรวน ดัชนี VIX ไปจนถึงสวอปความสัมพันธ์ ล้วนสร้างขึ้นบนพื้นฐานนี้

ก่อนหน้านี้โชคดีที่ได้เห็นภูมิปัญญาของผู้คิดค้นโมเดล BS ที่มหาวิทยาลัยจีนแห่งฮ่องกง

แต่ในปี 2025 ของตลาดทำนาย? ผู้ทำตลาดปรับสเปรดด้วยสัญชาตญาณ นักเทรดตัดสินความผันผวนด้วยความรู้สึก ไม่มีใครสามารถตอบได้อย่างแม่นยำว่า "ความผันผวนของความเชื่อในตลาดนี้คือเท่าไหร่"

ตลาดทำนายในปัจจุบัน คือตลาดออปชั่นก่อนปี 1973

และนี่ไม่ใช่แค่ปัญหาทางทฤษฎี แต่เป็นปัญหาด้วยเงินจริง

Polymarket มีระบบจูงใจผู้ทำตลาดที่สมบูรณ์ในปัจจุบัน [15][16], ใช้เงินจูงใจกับผู้ทำตลาดเกิน $10M แต่ปัญหาคือ: หากคุณไม่มีโมเดลกำหนดราคา คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าควรกำหนดสเปรดให้แคบแค่ไหน?

กำหนดกว้างเกินไป คุณไม่ได้รับรางวัล (เพราะคนอื่นแคบกว่าคุณ)

กำหนดแคบเกินไป คุณถูกนักเทรดที่มีข้อมูลภายในโจมตี

ไม่มีโมเดล คุณกำลังคลำช้างตาบอด – โชคดีก็ได้รางวัลนิดหน่อย โชคร้ายก็ขาดทุนเงินต้น

จนกระทั่งผมเห็นบทความวิจัยของ Shaw นี้ [1]

สิ่งที่มันทำ โดยพื้นฐานแล้วคือ: เขียน Black-Scholes ชุดเต็มให้กับตลาดทำนาย ไม่ใช่แค่สูตรกำหนดราคาใหม่ – แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานการทำตลาดทั้งชุด: ตั้งแต่การกำหนดราคาไปจนถึงการป้องกันความเสี่ยง จากการจัดการสินค้าคงคลังไปจนถึงอนุพันธ์ ตั้งแต่การปรับเทียบไปจนถึงการจัดการความเสี่ยง

ในฐานะนักเทรด Polymarket และผู้ก่อตั้งแพลตฟอร์มเทรด @insidersdotbot ในปีที่ผ่านมาผมได้แลกเปลี่ยนเชิงลึกกับทีมผู้ทำตลาดจำนวนมาก กองทุนควอนตัม และนักพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานการเทรด ผมบอกคุณได้ว่า: บทความวิจัยนี้แก้ปัญหาที่ทุกคนถามแต่ไม่มีใครตอบได้

หากคุณไม่รู้ว่า Black-Scholes คืออะไร ไม่เป็นไร บทความนี้จะอธิบายตั้งแต่เริ่มต้น คุณไม่จำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานมากนักเกี่ยวกับการทำตลาด

หากคุณรู้ คุณจะตื่นเต้นมากขึ้น เพราะคุณจะตระหนักว่านี่หมายถึงอะไร: ความผันผวนโดยนัย, Greeks, สวอปความแปรปรวน, การป้องกันความเสี่ยงด้วยความสัมพันธ์ เครื่องมือทั้งหมดของตลาดออปชั่นดั้งเดิม กำลังจะเข้าสู่ตลาดทำนาย

หลังจากอ่านบทความนี้ คุณจะได้กรอบการกำหนดราคาการทำตลาดที่สมบูรณ์ ช่วยให้คุณอัปเกรดจาก "กำหนดสเปรดด้วยการเดา" เป็น "กำหนดสเปรดด้วยสูตร"

บทที่ 1: จุดแรกของการกำหนดราคาความผันผวน - โมเดล Black Scholes

ก่อนจะพูดถึงตลาดทำนายในฐานะสัญญาเหตุการณ์/ไบนารีออปชั่น เราต้องเข้าใจสิ่งหนึ่งก่อน: Black-Scholes ทำอะไรจริงๆ? และทำไมมันถึงสำคัญขนาดนี้?

ก่อนปี 1973: ออปชั่น = การพนัน

ก่อนปี 1973 การเทรดออปชั่นเป็นแบบนี้:

คุณคิดว่าหุ้นแอปเปิลจะขึ้น คุณต้องการซื้อสิทธิ์ "ซื้อแอปเปิลในราคา $150 หนึ่งเดือนต่อมา" (ออปชั่น Call)

ปัญหามา: สิทธิ์นี้มีมูลค่าเท่าไหร่?

ไม่มีใครรู้

ผู้ขายบอก: "$10" ผู้ซื้อบอก: "แพงเกินไป $5" สุดท้ายตกลงที่ $7.50

นี่คือการกำหนดราคาออปชั่นก่อนปี 1973 – การต่อรอง ไม่มีสูตร ไม่มีโมเดล ไม่มีแนวคิด "ราคาที่ถูกต้อง" ทุกคนกำลังเดา

แก่นแท้ของออปชั่นคือ: ใช้เงินเล็กน้อยซื้อโอกาส "หากฉันเดาถูก"

ความเข้าใจหลักของ Black-Scholes

ปี 1973 Fischer Black และ Myron Scholes ตีพิมพ์บทความวิจัย [2] เสนอความคิดที่ดูเหมือนง่าย:

ราคาของออปชั่น ขึ้นอยู่กับสิ่งเดียวที่คุณไม่รู้ – ความผันผวน

ไม่ขึ้นกับว่าหุ้นจะขึ้นหรือลง (ทิศทาง) ไม่ขึ้นกับว่าคุณคิดว่ามันจะขึ้นเท่าไหร่ (ผลตอบแทนที่คาดหวัง) ขึ้นอยู่กับว่ามันจะผันผวนมากแค่ไหนเท่านั้น

ทำไม? เพราะพวกเขาพิสูจน์สิ่งหนึ่ง: หากคุณถือออปชั่น คุณสามารถ "จำลอง" ผลตอบแทนของออปชั่นนี้ได้โดยการซื้อขายหุ้นต้นแบบอย่างต่อเนื่อง ต้นทุนของกระบวนการจำลองนี้ ขึ้นอยู่กับความผันผวนเท่านั้น

เราสามารถเข้าใจสิ่งนี้ด้วยคณิตศาสตร์ระดับมัธยมต้น:

จินตนาการว่าคุณกำลังเล่นเกมโยนเหรียญ หัวได้ $1 ก้อยเสีย $1 มีคนขาย "ประกัน" ให้คุณ: หากผลลัพธ์สุดท้ายคือขาดทุน บริษัทประกันจะช่วยรับผิดชอบ ประกันนี้มีมูลค่าเท่าไหร่?

ประเด็นสำคัญไม่ใช่ที่ว่าเหรียญ "ยุติธรรม" หรือไม่ (ความน่าจะเป็นของหัวคือ 50% หรือไม่) ประเด็นสำคัญคือความผันผวนของการโยนแต่ละครั้งมีมากแค่ไหน

หากการโยนแต่ละครั้งคือ ±$1 ประกันราคาถูก หากการโยนแต่ละครั้งคือ ±$100 ประกันราคาแพงมาก

ความผันผวนยิ่งมาก → ประกันยิ่งแพง → ออปชั่นยิ่งแพง ง่ายๆ แค่นั้น

สิ่งที่ Black-Scholes ทำ คือเปลี่ยนสัญชาตญาณนี้ให้เป็นสูตรที่แม่นยำ

ทำไมสิ่งนี้จึงเปลี่ยนโมเดลการทำตลาด?

ก่อน Black-Scholes: ออปชั่นคือการพนัน นักเทรดกำหนดราคาด้วยสัญชาตญาณ ไม่มีภาษาร่วม

Black-Scholes สร้างฉันทามติทั้งชุดให้กับออปชั่น:

ภาษาร่วมถือกำเนิด ทุกคนเริ่มใช้ "ความผันผวนโดยนัย" ในการเสนอราคา คุณไม่พูดว่า "ออปชั่นนี้มีมูลค่า $7.50" อีกต่อไป คุณพูดว่า "ความผันผวนโดยนัยของออปชั่นนี้คือ 25%" เหมือนกับว่าทุกคนเริ่มพูดภาษาเดียวกันทันที

ความเสี่ยงสามารถแยกย่อยได้ ความเสี่ยงของออปชั่นถูกแบ่งออกเป็น "มิติ" อิสระหลายมิติ – Delta (ความเสี่ยงทิศทาง), Gamma (ความเสี่ยงความเร่ง), Vega (ความเสี่ยงความผันผวน), Theta (การลดลงตามเวลา) สิ่งเหล่านี้เรียกว่า Greeks ผู้ทำตลาดสามารถป้องกันความเสี่ยงแต่ละมิติได้อย่างแม่นยำ

ชั้นอนุพันธ์ปรากฏขึ้น เมื่อมีภาษาร่วม คุณก็สามารถสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่บนนั้นได้ สวอปความแปรปรวน (พนันขนาดความผันผวน), สวอปความสัมพันธ์ (พนันระดับความเชื่อมโยงของสองสินทรัพย์), ดัชนี VIX ("ดัชนีความตื่นตระหนก") – สิ่งเหล่านี้ทั้งหมดคือ "ลูกหลาน" ของ Black-Scholes

CBOE ก่อตั้งขึ้น ตลาดซื้อขายออปชั่นชิคาโก (CBOE) ก่อตั้งในปี 1973 – ปีเดียวกับบทความวิจัย Black-Scholes นี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ เมื่อมีสูตรกำหนดราคา ออปชั่นจึงสามารถซื้อขายแบบมาตรฐานได้ [3]

กล่าวอีกนัยหนึ่ง Black-Scholes เปลี่ยนออปชั่นจาก "การพนัน" เป็น "วิศวกรรมการเงิน" มันไม่ใช่แค่สูตร – มันคือจุดเริ่มต้นของโครงสร้างพื้นฐานทั้งชุด

เปรียบเทียบก่อนและหลังปี 1973

ปัจจุบัน การทำตลาดในตลาดทำนายกำลังอยู่ในช่วงก่อนปี 1973

ปี 2025 ปริมาณการซื้อขายรายเดือนของตลาดทำนายทะลุ $130 พันล้าน [9] บริษัทแม่ของ NYSE คือ ICE ลงทุน $20 พันล้านใน Polymarket มูลค่าตลาด $80 พันล้าน [7] Kalshi และ Polymarket รวมกันครองส่วนแบ่งตลาด 97.5%

แต่—

ผู้ทำตลาดกำหนดสเปรดอย่างไร? ด้วยสัญชาตญาณ

นักเทรดตัดสินว่าความผันผวนของสัญญาหนึ่ง "แพง" หรือ "ถูก" อย่างไร? ด้วยความรู้สึก

จะป้องกันความเสี่ยงความเชื่อมโยงระหว่างสองตลาดที่สัมพันธ์กันอย่างไร? ไม่มีเครื่องมือมาตรฐาน

เมื่อมีข่าวกระทบ ควรปรับสเปรดอย่างไร? แต่ละคนมีวิธีพื้นบ้านของตัวเอง

นี่คือตลาดออปชั่นก่อนปี 1973

และสิ่งที่โมเดลในบทความนี้ทำคือ: เขียน Black-Scholes ให้กับผู้ทำตลาดในตลาดทำนาย

บทที่ 2: การแปลง Logit - ทำให้โมเดล BS เหมาะกับตลาดทำนาย

ปัญหาข้อแรก: ตลาดทำนายกับตลาดหุ้นแตกต่างกันอย่างไร?

ราคาหุ้นในทางทฤษฎีสามารถเพิ่มจาก $0 ไปจนถึงอนันต์ แอปเปิลสามารถเพิ่มจาก $150 เป็น $1500 หรือลดลงถึง $0

ราคาสัญญาของตลาดทำนายจะอยู่ระหว่าง $0 ถึง $1 เสมอ

ราคาของสัญญา YES "ทรัมป์ชนะการเลือกตั้ง" คือความน่าจะเป็นที่ตลาดคิดว่าเหตุการณ์นี้จะเกิดขึ้น $0.60 = ตลาดคิดว่ามีความน่าจะเป็น 60% ที่จะเกิดขึ้น

ความแตกต่างนี้ดูเหมือนไม่มาก แต่นำมาซึ่งปัญหาทางคณิตศาสตร์ขนาดใหญ่:

คุณไม่สามารถใช้ Black-Scholes โดยตรงได้

ทำไม? เพราะ Black-Scholes สมมติว่าราคาสามารถเคลื่อนไหวได้อย่างอิสระบนเส้นจำนวนทั้งหมด (ในทางเทคนิคคือครึ่งแกนบวก) แต่ความน่าจะเป็นถูก "ขัง" อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 เมื่อความน่าจะเป็นเข้าใกล้ 0 หรือ 1 พฤติกรรมของมันจะแปลกมาก – เปลี่ยนแปลงช้าลงเรื่อยๆ เกาะติดกับขอบเขตมากขึ้นเรื่อยๆ

เปรียบเทียบเช่น คุณกำลังวิ่งในโถงทางเดิน ตรงกลางโถงทางเดิน คุณสามารถวิ่งได้อย่างอิสระ แต่ยิ่งเข้าใกล้ผนัง คุณยิ่งต้องลดความเร็ว มิฉะนั้นจะชนกำแพง ความน่าจะเป็นก็เหมือนกัน – ยิ่งเข้าใกล้ 0 หรือ 1 "การเคลื่อนไหว" ยิ่งยาก $0.50 เปลี่ยนเป็น $0.55 ง่าย (ข่าวเดียวก็พอ) แต่ $0.95 เปลี่ยนเป็น $1.00 ยากมาก (ต้องการหลักฐานที่เกือบแน่นอน)

วิธีแก้:

ตลาดทำนาย
ยินดีต้อนรับเข้าร่วมชุมชนทางการของ Odaily
กลุ่มสมาชิก:
https://t.me/Odaily_News
กลุ่มสนทนา:
https://t.me/Odaily_GoldenApe
บัญชีทางการ:
https://twitter.com/OdailyChina
สารบัญบทความ
อันดับบทความร้อน
Daily
Weekly
ดาวน์โหลดแอพ Odaily พลาเน็ตเดลี่
ให้คนบางกลุ่มเข้าใจ Web3.0 ก่อน
IOS
Android