Mengapa mekanisme pasar otomatis AMM gagal di bidang pasar prediksi?

Ditulis oleh: Melee

Diterjemahkan oleh: AididiaoJP, Foresight News

Juli 2017, Hayden Adams dipecat oleh majikannya Siemens, saat itu ia menjabat sebagai insinyur mekanik. Teman sekamarnya di universitas, Karl Floersch, saat itu bekerja di Ethereum Foundation, sering memberitahunya tentang hal-hal terkait kontrak pintar. Adams sebelumnya tidak peduli dengan hal tersebut. Kini menganggur di rumah, mencari sesuatu yang bisa dilakukan, dia memutuskan untuk mendengarkan dan belajar.

Kelahiran Automated Market Maker AMM

Floersch merekomendasikan sebuah artikel blog dari Vitalik Buterin, yang membahas tentang menjalankan bursa on-chain menggunakan rumus matematika bukan buku pesanan. Prinsipnya bukan mencocokkan pembeli dan penjual, melainkan membolehkan trader menukar dengan sebuah kolam aset, dan harga ditentukan secara otomatis berdasarkan rasio token di dalam kolam tersebut. Saat itu, belum ada versi yang tersedia. Adams memulai pengembangannya sebagai proyek belajar, mendapatkan dana hibah sebesar 65.000 dolar dari Ethereum Foundation, dan meluncurkan Uniswap pada November 2018.

Rumusnya hampir se simpel permainan anak-anak: x * y = k.

Dua token ditempatkan dalam satu kolam, dan produk keduanya tetap konstan. Ketika seseorang membeli satu token, mereka harus menyetor token lain, rasio di dalam kolam berubah, dan harga pun menyesuaikan. Tidak perlu buku pesanan, tidak perlu mesin pencocok, tidak perlu market maker profesional. Siapa saja dapat menyetor token ke kolam dan mendapatkan keuntungan dari setiap transaksi melalui biaya.

Dengan demikian, automated market maker menjadi fondasi dari keuangan terdesentralisasi. Uniswap, Curve, Balancer, dan puluhan protokol lainnya memproses volume transaksi miliaran dolar. Buku pesanan on-chain lambat dan mahal, sementara market maker tradisional pun enggan muncul di token yang hanya dimiliki oleh dua ratus orang. Automated market maker memungkinkan siapa saja untuk membuat pasar likuiditas kapan saja untuk aset apa pun. Sebelum munculnya automated market maker, peluncuran aset baru memerlukan izin dan infrastruktur tertentu. Setelah munculnya, cukup dengan satu kolam dana saja sudah cukup.

Keuntungannya jelas. Oleh karena itu, pasar prediksi pun mulai mengadopsinya.

Automated Market Maker dan Pasar Prediksi

Pasar prediksi dan pasar token menghadapi tantangan yang sama dalam hal inisialisasi awal. Dibutuhkan likuiditas terlebih dahulu agar ada yang mau berdagang, dan dibutuhkan trader agar ada yang mau menyediakan likuiditas. Yang kurang diketahui adalah, Robin Hanson sudah mengusulkan sebuah solusi otomatisasi market maker untuk pasar prediksi beberapa tahun sebelumnya, dalam aturan penilaian pasar logaritmiknya tahun 2002.

Ia menganggap telah menyelesaikan masalah inisialisasi awal secara teoretis. Namun dalam praktik, solusi tersebut menghadapi masalah yang sama yang kemudian selalu muncul saat mencoba mengotomatisasi likuiditas pasar prediksi: rumus tidak mampu membedakan token yang selalu berfluktuasi dari instrumen hak yang berakhir.

Hasil dari pasar prediksi bersifat binari. Mereka akhirnya diselesaikan menjadi satu atau nol. Dalam kolam pertukaran token, kedua aset dapat berfluktuasi tanpa batas, dan rumus automated market maker tetap efektif karena kedua token tersebut dirancang agar tidak pernah menjadi nol.

Polymarket awalnya menggunakan automated market maker berbasis aturan penilaian pasar logaritmik. Augur juga pernah menguji solusi serupa. Jika kolam likuiditas otomatis efektif untuk pertukaran token, maka seharusnya juga efektif untuk taruhan pemilihan.

Namun kenyataannya tidak demikian.

Mengapa Automated Market Maker Gagal di Pasar Prediksi

Ketika sebuah peristiwa pasar prediksi selesai, satu pihak bernilai satu dolar, dan pihak lain bernilai nol. Bagi siapa saja yang menyediakan likuiditas ke kolam tersebut, hasil matematisnya sangat kejam. Seiring pasar mendekati penyelesaian, kolam dana akan otomatis menyeimbangkan kembali ke sisi kerugian.

Kerugian tak menentu

Istilah “kerugian tak menentu” yang digunakan trader DeFi di sini menjadi benar-benar “tetap”. Setiap pasar akan diselesaikan, dan setiap kolam dana akhirnya akan memegang bagian yang bernilai nol.

Dalam kolam dana DeFi biasa, biaya transaksi dapat menutupi kerugian tak menentu seiring waktu.

Namun dalam pasar prediksi, kerugian ini bersifat struktural dan pasti. Satu-satunya pertanyaan adalah berapa besar kerugian yang dialami penyedia likuiditas. Beberapa protokol mencoba meyakinkan pengguna untuk menyetor aset ke kolam ini melalui farming likuiditas, program insentif, dan berbagai skema reward. Semua itu hanyalah subsidi agar pengguna secara perlahan-lahan mengalami kerugian.

Penemuan harga

Selanjutnya adalah masalah penemuan harga. Automated market maker menentukan harga berdasarkan rasio di dalam kolam dan rumus tetap. Untuk token, “harga yang benar” sebenarnya adalah target yang bergerak, dan perkiraan yang didorong rumus cukup memadai. Sedangkan harga pasar prediksi seharusnya mewakili probabilitas. Slippage yang dihasilkan oleh kurva produk tetap akan mengaburkan sinyal, terutama di pasar dengan likuiditas rendah, di mana satu transaksi saja dapat mengubah probabilitas tersirat beberapa basis poin.

Apakah buku pesanan batas pusat CLOB lebih baik daripada automated market maker?

Polymarket sudah menyadari hal ini sejak awal. Pada akhir 2022, platform tersebut beralih dari automated market maker berbasis aturan penilaian pasar logaritmik ke buku pesanan batas pusat. Automated market maker dirancang untuk pertukaran token kontinu di berbagai rentang harga. Pasar prediksi, sebaliknya, membutuhkan penetapan probabilitas yang tepat untuk hasil binari yang sudah diketahui akhirnya. Kedua masalah ini benar-benar berbeda.

Fitur revolusioner dari automated market maker—pembuatan pasar tanpa izin, likuiditas instan, dan tidak bergantung pada market maker profesional—adalah fitur yang sangat dibutuhkan oleh pasar prediksi. Masalahnya, mekanisme rumus fungsi tetap yang dibangun untuk pertukaran token ini, ketika menghadapi hasil binari dan penyelesaian yang pasti, menjadi sulit dipertahankan.

Tantangan pasar prediksi adalah bagaimana membangun infrastruktur yang mampu mencerminkan cara penyelesaian pasar semacam ini secara nyata, dan mereplikasi efek tersebut.