DAOrayakiDAO研究奖金池：
资助地址:DAOrayaki.eth
投票进展：DAOCommittee2/0?通过
赏金总量：100USDC
研究种类：DAO,AMM,LMSR，CPMM
原文作者：Gnosis
贡献者：Dewei,DAOctor@DAOrayaki
原文：AutomatedMarketMakersforPredictionMarkets
预测市场需要流动性才能正常运行。然而，尽管大多数人都了解事件发生的可能性意味着什么，但在预测市场中将事件发生的可能性的知识转化为相应的顺序可能是一项困难的工作。而且，去协调参与者之间的预测性资产交易可能很棘手。
一个没有做市商的简单案例：
假设Alice和Bob想知道星期六歌谭市是否会下雨。事件的结果是Yes和No。Alice认为至少有80%的可能性会下雨，但Bob认为虽然在歌谭市看起来可能会下雨，但最多只有70%的可能性。
风投公司MetaWeb首支基金募资3000万美元，将投资DeFi、游戏和DAO:金色财经消息，专注于加密初创公司的风险投资公司MetaWeb Ventures宣布已为其第一只基金募资3000万美元，得到红杉资本、蜻蜓资本、Near Foundation等支持。MetaWeb在邮件中表示，该基金旨在主要投资于去中心化社交媒体、去中心化金融(DeFi)、游戏和DAO。
MetaWeb 表示，该基金在过去几个月以隐形模式运作，已经投资了30多家初创公司，其中包括去中心化交易协议 Orderly Network。MetaWeb Ventures 是作为NEAR Protocol的生态系统基金而成立的。（CoinDesk）[2022/9/9 13:18:14]
Alice和Bob可以一起以下列方式进行交易：
Alice将7.50美元转换为7.5Yes和7.5No代币，而Bob将2.50美元转换为2.5Yes和2.5No代币。
然后Alice将她的7.5No代币换成Bob的2.5Yes代币。
Gearbox社区发起进行550万美元DAO战略融资提案:6月23日消息，DeFi可组合型杠杆协议Gearbox社区发起以1.5亿美元完全稀释估值（FDV）进行550万美元DAO战略融资提案，目前计划进行投资的机构包括Placeholder、A.Capital Ventures、Galaxy Digital、Zee Prime Capital、Polymorphic Capital、LedgerPrime、Global Coin Research，承诺的投资金额已达565万美元，本轮融资仍将向潜在投资者开放至周末。本轮融资将分配GEAR代币总量的3.766%，并将在锁定一年后再在一年的时间内线性释放。[2022/6/23 1:26:36]
如果下雨，Alice用系统抵押的10美元赎回她的10个Yes代币。
如果不下雨，Bob用10美元兑换他的10No代币。
Alice为她的代币支付了7.50美元，而Bob为他的代币支付了2.50美元。双方都会认为他们在交易时达成了不错的交易，因为Alice会认为她的代币至少价值8美元，即使她只为它们支付了7.50美元，而Bob会认为他的代币至少价值3美元，尽管他只支付了2.50美元。从外部看系统，根据Alice和Bob在该预测市场中的交易活动，人们可能会说星期六在Gotham下雨的几率约为75%。但是，要达到该概率估计需要从他们进行的交易中收集信息。
ConstitutionDAO宣布将停止运营并开放捐赠退款:11月24日消息，为竞拍美国宪法副本而成立的DAO组织ConstitutionDAO宣布将停止运营，其 Discord 社区在开放14条后计划转为只读模式，并将其 Juicebox 资金门户开放，仅供贡献者申请退款。ConstitutionDAO表示，鉴于正确执行此操作的技术和管理要求，我们作为核心团队无法支持构建和维护正在进行的项目。我们相信这个项目已经走到了尽头，申请这些退款没有时间限制。[2021/11/24 22:13:01]
当然，增加更多的交易员和更多的交易，情况就会变得复杂。在许多交易者之间协调这些预测性资产的交易并理解交易对未来的看法可能很困难。这些交易者可能在不同时间活跃，如果没有多个订单簿，可能无法有效协调。通过汇总这些订单簿中的交易数据得出结果概率的简明衡量标准也变得更加困难。这些问题可以通过使用自动化做市商来改善。
基本AMM机制
本质上，自动做市商只是一个市场参与者，它是一个机器人，确保其库存中的每个结果都有一些结果代币，并且结果代币总是有一个可以提供的价格。只要AMM处于活动状态，交易者就可以为预测市场进行买卖结果代币，AMM将汇总交易数据以产生结果概率的估计值。
去中心化交易协议0x在主网启动0x DAO，DAO初始金库200万枚ZRX:据官方消息，去中心化交易协议0x（ZRX）宣布正式在主网启动0xDAO，初始社区金库有200万枚ZRX，目前价值约422万美元。0x表示，0xDAO在初始阶段将仅能控制社区资金的使用，而非核心协议。任何人都可在0x论坛分享DAO资金使用想法，但提交提案最低需要10万枚ZRX（占ZRX总供应量的0.01％），每次投票将持续72小时，并可直接在ZRXPortal上投票。[2021/4/13 20:13:01]
Gnosis为预测市场提供了两个自动化做市商的智能合约实现工具：对数市场评分规则(LogarithmicMarketScoringRules,LMSR)做市商和恒定产品做市商(ConstantProductMarketMaker,CPMM)。这两个做市商都需要资金才能获得开始提供流动性所需的初始结果代币。
最初由Robin·Hanson描述的LMSR做市商有着丰富的学术历史。它是专为预测市场用例设计的做市商，其属性已得到充分研究。
声音 | DAO 创始团队Slock.it发言人：FAIRWIN 智能合约存在漏洞:DAO的创始团队发言人 Griff Green今日发布推文提醒用户，去中心化平台 FAIRWIN 智能合约中存在漏洞。用户应该停止使用该合约，以确保资金安全。细节将稍后公布，但黑客可以轻而易举的发现该漏洞，据此前报道，FAIRWIN 是近期导致以太坊区块链拥堵的DAPP，到目前为止该资金盘游戏合约内含 625456枚 ETH，价值约7.4 亿元 。[2019/9/27]
CPMM是一个较新的做市商，使用与Uniswap和Balancer池相同的机制。它也被称为Gnosis代码库中的固定产品做市商(FPMM)。它最初是为交换代币的更一般用例而设计的，但已针对固定产品做市商合约中的预测市场用例量身定制。
两个做市商都可以用交易之间保持不变的价值来描述。
对于LMSR，不变量的公式是：
invariant=sum(numOutcomes^(-numOutcomeTokensInvent））
对于CPMM，不变量的公式是：
invariant=product(numOutcomeTokensInInventoryForOutcome
可以在恒定函数做市商的上下文中考虑该不变值。
当交易者从AMM购买数量的结果代币时，基本上会发生以下步骤：
交易者将成本金额发送到AMM。
AMM将收到的成本金额转换为一组结果代币，并将结果代币添加到其库存中。AMM的不变表达式现在被破坏了。
AMM现在将足够的所需结果代币发送回交易者，以便恢复不变量。这是购买的所需结果代币的数量。
同样，销售工作如下：
交易者将已售出的结果代币数量发送给AMM。
AMM将出售的结果代币添加到其库存中。AMM的不变表达式现在被破坏了。
AMM将一定数量的全套结果代币转换回抵押品并将该抵押品发送回交易者，以便恢复不变量。这个金额是销售价格。
两个AMM也可以估计结果的几率。
LMSR结果的几率可以通过以下公式找到：
oddsForOutcome=numOutcomes^(-numOutcomeTokensInInven）
可以使用以下公式找到CPU获得结果的几率：
oddsWeightForOutcome=product(numOutcomeTokensInInven）
oddsForOutcome=oddsWeightForOutcome/sum(oddsWeight）
LMSR示例
让我们回到哥谭的Alice和Bob。我们将用10美元创建和资助一个名为CPU的LMSR做市商。CPU接受资金并将其转换为10Yes和10No用于自己的库存。市场的初始赔率估计为50:50。
现在假设Alice从CPU购买价值10美元的Yes代币：
Alice向CPU发送10美元。
CPU将10美元变成10个Yes和10个No代币。CPU现在有20个Yes和20个No标记，CPU的不变量被破坏。
CPU向Alice返回15.84963Yes代币，恢复不变量。
在本次交易结束时，CPU有4.15037个Yes和20个No代币，它估计Yes的几率为75%，No的几率为25%。
CPMM示例：
让我们用10美元资助一个名为Digi的CPMM。与CPU一样，Digi需要10美元，将其转换为10个Yes和10个No代币，并将它们添加到其库存中。
现在假设Alice从Digi购买了价值10美元的Yes代币：
Alice向Digi汇了10美元。
Digi将10美元变成10Yes和10No代币。Digi现在有20个Yes和20个No标记，打破了它的不变量。
Digi将15个Yes代币返还给Alice，恢复不变量。
在本次交易结束时，Digi有5个Yes和20个No代币，它估计Yes的几率是80%，No的几率是20%。
LMSW和CPMM之间的差异
LMSR和CPMM除了不同曲线形状的数值差异外，还有一些差异。这些差异体现在每个应用程序中的优点和缺点上。
LMSR优势
一方面，LMSR在学术工作中得到更多认可，其性质比CPMM研究得更多。更容易找到关于LMSR属性的论文，或者利用对这个做市商的现有研究。
当应用于组合预测市场时，LMSR分解为自相似的组件。它在这些场景中的分析已经在文献中进行了相当多的探讨。
最后，使用LMSR进行买卖的封闭式表达式允许计算同时进行的一批买卖的净成本。CPMM不承认预测市场用例的这种表达方式，因此合约上的买卖仅限于一次一个结果代币。
CPMM优势
CPMM中涉及的算术往往比LMSR更基本。无需使用COMM编程对数和指数的近似值。
CPMM也可以很容易地动态众筹，类似于Uniswap和Balancer池。但是，LMSR做市商不容易动态众筹。LMSR的资金参数没有基本的封闭形式，取决于LMSR实例库存中的结果代币数量，即使该参数完全由实例的库存决定。
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