¿Por qué el mecanismo de creador de mercado automático AMM fracasa en el ámbito de los mercados predictivos?

Escritor: Melee

Traducido por: AididiaoJP, Foresight News

En julio de 2017, Hayden Adams fue despedido por su empleador Siemens, en ese momento ocupaba el cargo de ingeniero mecánico. Su compañero de universidad, Karl Floersch, trabajaba en la Fundación Ethereum y a menudo le hablaba sobre contratos inteligentes. Adams previamente no le prestaba atención. Ahora, en el paro, buscando algo que hacer, decidió escuchar.

El nacimiento de los creadores de mercado automatizados AMM

Floersch le recomendó un artículo de blog de Vitalik Buterin, que trataba sobre usar fórmulas matemáticas en lugar de libros de órdenes para operar exchanges en la cadena. Su principio no era emparejar compradores y vendedores, sino permitir que los traders intercambiaran con un fondo de activos, y que los precios se establecieran automáticamente según la proporción de tokens en el fondo. En ese momento, no existía ninguna versión disponible. Adams lo tomó como un proyecto de aprendizaje, obtuvo una subvención de 65,000 dólares de la Fundación Ethereum y en noviembre de 2018 lanzó Uniswap.

Su fórmula era casi infantil en su simplicidad: x * y = k.

Dos tokens se colocan en un fondo, y su producto se mantiene constante. Cuando alguien compra un token, debe depositar el otro, lo que cambia la proporción en el fondo y ajusta el precio en consecuencia. Sin libros de órdenes, sin motores de emparejamiento, sin market makers profesionales. Cualquiera puede depositar tokens en el fondo y ganar comisiones de cada transacción.

De este modo, los creadores de mercado automatizados se convirtieron en la piedra angular de las finanzas descentralizadas. Uniswap, Curve, Balancer y decenas de otros protocolos manejan miles de millones en volumen de transacciones. Los libros de órdenes en cadena son lentos y costosos, y los market makers tradicionales no desean participar en tokens con solo doscientos poseedores. Los AMM permiten a cualquiera crear mercados de liquidez para cualquier activo en cualquier momento. Antes de la aparición de los AMM, lanzar un nuevo activo requería permisos y la infraestructura correspondiente. Después, solo necesitas un fondo de liquidez.

Sus beneficios son evidentes. Por ello, los mercados de predicción también intentan adoptarlos.

AMM y mercados de predicción

Los mercados de predicción y los mercados de tokens enfrentan el mismo problema de arranque en frío. Se necesita liquidez primero, y también traders dispuestos a proveerla; y viceversa. Lo que pocos saben es que, años antes, Robin Hanson propuso en 2002 un esquema de market making automatizado para mercados de predicción basado en la regla de puntuación de mercado logarítmica.

Él creía haber resuelto teóricamente el problema del arranque en frío. Pero en la práctica, ese esquema enfrentaba los mismos problemas que luego surgirían cada vez que se intentara automatizar la liquidez en mercados de predicción: la fórmula no podía distinguir entre tokens que fluctúan indefinidamente y derechos que vencen en una fecha determinada.

Los resultados en los mercados de predicción son binarios. Se liquidan en uno o cero. En los fondos de intercambio de tokens, ambos activos pueden fluctuar indefinidamente, y la fórmula del AMM funciona porque ambos tokens están diseñados para no llegar a cero.

Los primeros Polymarket usaron un AMM basado en la regla de puntuación de mercado logarítmica. Augur también experimentó con esquemas similares. Si un fondo de liquidez automatizado funciona para intercambiar tokens, debería funcionar también para apostar en elecciones.

Pero no es así.

Por qué los AMM fracasan en los mercados de predicción

Cuando un evento en un mercado de predicción se liquida, un lado vale un dólar, y el otro vale cero. Para cualquier proveedor de liquidez en el fondo, el resultado matemático es casi cruel. A medida que el mercado se acerca a la liquidación, el fondo se reequilibra automáticamente hacia la pérdida.

Pérdida impermanente

La “pérdida impermanente” que los traders de finanzas descentralizadas llaman así, aquí se vuelve completamente “permanente”. Cada mercado se liquida, y cada fondo terminará con una pila de participaciones que valen cero.

En fondos de finanzas descentralizadas convencionales, las comisiones de transacción pueden compensar con el tiempo la pérdida impermanente.

Pero en los mercados de predicción, la pérdida es estructuralmente inevitable. La única cuestión es cuánto pierde el proveedor de liquidez. Los protocolos han intentado convencer a los usuarios de depositar activos en estos fondos mediante minería de liquidez, recompensas y diversos incentivos. Pero todo eso no es más que subsidiar a los usuarios para que pierdan a un ritmo más lento.

Descubrimiento de precios

Otra cuestión es el descubrimiento de precios. Los AMM fijan los precios de los activos basándose en la proporción en el fondo y en una fórmula fija. Para los tokens, el “precio correcto” ya es un objetivo móvil, y las aproximaciones impulsadas por la fórmula son suficientes. Pero los precios en los mercados de predicción deberían reflejar probabilidades. La slippage introducida por la curva de producto constante distorsiona la señal, especialmente en mercados con baja liquidez, donde una sola transacción puede hacer variar la probabilidad implícita en varios puntos básicos.

¿Es mejor un libro de órdenes centralizado CLOB que un AMM?

Polymarket se dio cuenta de esto desde temprano. A finales de 2022, la plataforma migró de un AMM basado en la regla de puntuación de mercado logarítmica a un libro de órdenes centralizado. Los AMM están diseñados para intercambios continuos de tokens en diferentes rangos de precios. Los mercados de predicción, en cambio, necesitan una fijación de precios precisa para resultados binarios con valores finales conocidos. Son problemas completamente diferentes.

Lo que hace que los AMM sean revolucionarios para los tokens —crear mercados sin permisos, liquidez instantánea, no depender de market makers profesionales—, son precisamente las características que los mercados de predicción necesitan con urgencia. El problema es que, esa fórmula de función constante diseñada para intercambios de tokens, cuando se enfrenta a resultados binarios y liquidaciones inevitables, se vuelve insostenible.

El desafío de los mercados de predicción es cómo crear una infraestructura que refleje la forma en que estos mercados se liquidan en la realidad, y así poder replicar esos efectos.