预测市场杠杆机制解析

这是一个关于预测市场杠杆提供的全景报告 —— 涵盖了当今正在构建的模型、它们的工作原理以及它们在何处失效。在本文中，我们讨论了市场规模、费用收入机会，并最后对交易场所架构进行了总结。

预测市场的杠杆是一个难题。并非每个市场都需要它，而且它往往比有用更具破坏性。但在能够良好支持杠杆的市场子集中，机会是巨大的。现实中已经有了例子：Polymarket 的生态系统已经出现了尝试构建杠杆的第三方项目，而 Kalshi 最近通过其监管结构获得了保证金权限。用户被杠杆吸引的原因各不相同。由于前期投入资金较少而获得更大回报的前景在情感上吸引了散户，而机构则看重杠杆的经济效用 —— 资本效率和对冲。

然而，预测市场的杠杆不仅仅是在现有交易场所增加保证金的问题。其可行性取决于三点：

1. 市场选择至关重要：最佳候选者是流动性强、经常性发生且较少受到突发新闻持续调价影响的市场。
2. 定价：杠杆提供的定价必须与其风险相匹配。
3. 交易场所架构：市场撮合订单、处理流动性和执行清算的方式，会塑造金融家在提供杠杆时的风险。

天气市场在 Kalshi 上有可观的交易量，每天都会发生，且底层变量 —— 气温 —— 是连续的，并且是逐渐更新的，而不是根据单一的比赛或裁决来结算。在实践中，Kalshi 将这些构建为二元区间（例如，“最高温会是 84–85° 吗？”），这在结算时重新引入了每个合约的跳跃风险。一种支付金额随实际读数缩放的连续结算设计可能会更好，但那是另一个完全不同的话题了。

杠杆提供模型

我们目前看到预测市场正在内部或通过生态系统开发团队开发新功能，而杠杆是获得最高关注度的关键功能。

借贷池 (The Lending Pool)

借贷池模型提供杠杆的方式类似于链上借贷市场。正如 Aave 用户存入抵押品并循环借出资金以在同一资产上增加杠杆一样，代币化的预测市场头寸原则上可以在借贷金库中用作抵押品。Polymarket 的头寸被代币化为 ERC-1155 NFT，因此它们可以很容易地集成到诸如 Morpho 金库之类的借贷系统中。鉴于其 DFlow 代币化，Kalshi 最终也可能出现类似的框架。

在这种模型中，代币化的份额被视为抵押品。交易者存入现有头寸并以此借入稳定币，然后通过循环操作增加风险敞口：借款、购买更多份额、重新存入、重复。池子本身就是金融家，而损失风险则在用户之间社会化分摊。这种结构创造了可扩展的杠杆，但也意味着风险管理中的错误将由集体承担。

像 Gondor 这样现有的协议通过在市场结束前的固定时间内，将清算阈值线性降低至零来管理跳跃风险（即资产价格突然波动的风险）。这迫使头寸在市场接近到期时逐渐平仓。这里有几个可能的问题：（1）线性降低并不一定能解决期间的跳跃风险；（2）如果某个参与者知道一组市场的杠杆将在固定时间内缩减，可能会产生毒性流问题，从而创造套利机会。

该模型中的风险引擎从根本上是基于 LTV 的，并带有预测市场特定的保障措施。其核心是熟悉的借贷参数：借款上限和清算阈值。在此基础上，还需要三个额外的控制措施：

1. 份额的抵押品预言机 —— Gondor 使用最低最佳买单价和 TWAP；
2. 每个市场的风险敞口上限，以限制集中度和级联风险；
3. 随着结算临近将阈值推向零的提前关闭坡道，其中利率遵循标准的 DeFi 利用率曲线，并按风险等级设定上限。

主经纪商 (The Prime Broker)

主经纪商模型与借贷池方法在一个重要方面有所不同：杠杆由交易场所原生管理，而不是通过池化信贷金库资助。该平台不是将预测市场份额视为社会化借贷池内的抵押品，而是直接监控账户健康状况，在交易场所级别设置风险限制，并在头寸陷入困境时主动管理清算。

Ultramarkets 是这种设计的一个很好的例子：使用健康指标监控头寸，一旦该健康指标低于固定阈值，就会触发清算。它与借贷池方法的不同之处在于三个方面：

1. 杠杆上限根据流动性深度、波动性和结算剩余时间按市场设置；
2. 头寸限制分为三个级别：单笔头寸、单个用户和单个市场的总未平仓合约 (OI)；
3. 市场选择标准优先考虑预定的结算时间表。

最大的区别在于清算机制。Ultramarkets 使用两阶段系统：小额头寸直接在市场出售，大额头寸进行荷兰式拍卖。这些是减少清算期间蔓延风险并防止级联事件发生的架构性不同的方法。借贷池的方法对卖方没有市场影响，但会对相反结果产生买方滑点。主经纪商的荷兰式拍卖对订单簿的影响最小，但取决于清算人的参与。

合成柜台 (The Synthetic Desk)

合成柜台模型采取了不同的方法：交易者从不直接接触预测市场。相反，柜台作为交易对手方位于交易者和底层交易场所之间。交易者选择方向、杠杆水平和抵押品金额；柜台记录一个合成头寸，并使用自己的资金在底层市场进行对冲。从结构上讲，这是一种差价合约 (CFD)。

因为柜台持有对冲头寸，而交易者仅持有合成债权，所以柜台对头寸生命周期拥有完全控制权。它可以降低杠杆、加速平仓、在用户之间抵消风险敞口，并将用户清算与对冲执行分离。

实现方式可以从非意见型到完全意见型：

• 非意见型柜台：一个撮合层，由独立的资金提供者决定支持哪些市场以及以什么价格支持。
• 意见型柜台：寻找承诺资金，运行自己的风险引擎，并集中设置所有条款。这允许更复杂的风险管理：
  1. 根据跳跃特征进行选择性承保。
  2. 随着结算临近，动态杠杆衰减。
  3. 非对称衰减，为获胜头寸保留更多杠杆。
  4. 响应实时市场状况而非仅固定日期的执行。

权衡之处在于透明度与复杂性。非意见型柜台更透明，而意见型柜台可以整体管理账簿，但需要对其次“黑盒”风险引擎有更多信任。

永续合约交易所 (The Perps Exchange)

永续期货从标准期货合约中移除了到期日，并用资金费率取代了日历收敛。这已被应用于预测市场，特别是 dYdX 的 TRUMPWIN-USD 市场，该市场追踪 Polymarket 的 TRUMPWINYES 合约。

缺点是结构性的。标准的永续合约假设多方和空方之间存在持续、平衡的博弈。预测市场违反了这一点，因为它们具有收敛性。随着某个结果变得可能，价格会收敛向 $0 或 $1，账簿的一侧会崩溃。亏损的一方没有动力继续持有，而获胜的一方没有交易对手向其支付资金。资金费率恰恰在合约接近其最重要的时刻时爆发。

杠杆的市场规模估算：2024 年大选

我们可以利用 2024 年大选来模拟杠杆的潜力。Polymarket 的选举市场流动性极高，持续时间长，且仅在两次新闻敏感风险增加时：乔·拜登退出时和选举日。

为了估算机会的大小，我们在三种情景下（熊市、基准和牛市）模拟了两个视角下的总费用收入：整个 Polymarket 平台（年化现货交易量 $13B）和 2024 年美国总统大选作为一个单一市场的案例研究（现货交易量 $1.3B）。

收入由两部分组成：

1. 交易费：杠杆交易量的 5 bps。
2. 融资收入：平均未平仓合约的 5% APR。

我们 5% 的融资利率是保守的；对于 dYdX 的 TRUMPWIN 市场，年化资金费率在选举之夜飙升至 86% 以上。渗透率和杠杆倍数分解如下：

• 熊市：5% 的现货交易量使用杠杆，平均 2 倍。
• 基准：10% 的现货交易量使用杠杆，平均 3 倍。
• 牛市：20% 的现货交易量使用杠杆，平均 5 倍。

在基准情景下，平台视角产生了约 $15M 的年费用收入。牛市情景达到 $50.7M。融资收入占总收入的 87% 以上，这意味着经济效益几乎完全由持续的未平仓合约驱动，而不是交易量。

共同的依赖：交易场所架构

最终，杠杆的可扩展性取决于交易场所的结构。中央限价订单簿 (CLOB) 并不是预测市场的完美结构。今天，Kalshi 和 Polymarket 基本上对所有事件都一视同仁，这给做市商留下了漏洞，并向下游传导至杠杆协议。

例如，Gondor 的抵押品预言机的可靠性仅取决于其下方的订单簿。当做市商在跳跃事件期间撤走流动性时，最佳买单价就会变得陈旧，而在准确定价最重要的时候，预言机性能就会下降。

陈旧的价格报价是在信息离散到达的情况下运行连续限价订单簿的一个主要后果。例如，在 2025 年 11 月 22 日，Kalshi 上的一个 NHL 比赛市场在点球大战期间看到不知情的买家将价格推高至 99¢。知情的卖家识别出了这种错位并清扫了超过 37,000 份合约。该市场在 20 分钟后以 0¢ 结算，导致流动性提供者遭受了巨大的逆向选择损失。

所检查的四种模型 —— 借贷池、主经纪商、合成柜台和永续合约交易所 —— 各自都代表了解决杠杆问题的严肃尝试。它们在如何定价跳跃风险和管理清算方面有所不同，但都必须绕过底层交易场所的结构性问题。

未来的机会是巨大的。随着经常性高交易量市场的成熟，杠杆提供的领域也在扩大。大规模捕捉这一机会意味着要直接解决交易场所架构问题。一个使用批量拍卖设计的专用预测市场交易场所将如何改变金融家和做市商的经济效益，将是我们下一份报告的主题。

• 原文链接： x.com/0xmims/status/2041...
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