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Prithvir
2025-09-19 07:35:12
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尋找預測市場的布萊克-斯科爾斯
頂級域名:
- 只有在布萊克-斯科爾斯爲交易者提供了一個共同的風險定價模型後,期權才開始起飛。
- 預測市場缺乏這一點:沒有普遍的方式來構建概率、對沖事件風險或映射不確定性。
- 概率表面可能是缺失的部分。
1. 期權如何找到流動性
在1973年之前,期權市場不透明且流動性差。定價是一種猜測。
布萊克、斯科爾斯和莫頓發布了一種模型,爲交易者提供了共同的語言。
布萊克-斯科爾斯介紹:
(1) 隱含波動率
(2) 動態對沖
(3) 一個可復制的定價框架
這些假設是不現實的,但這並不重要。一個共享內核就足夠了。
流動性爆炸,生態系統演變爲:
- 波動率曲面
- 隨機波動率模型
- 跳躍擴散過程
- 異域衍生品
期權已成爲全球最深的市場之一。
2. 今日預測市場
類似於1973年之前的期權:可見但碎片化。
沒有通用框架來:
- 調整概率
- 對沖風險
- 結構不確定性
當前問題:
- 流動性分散
- 在小衆事件上廣泛傳播
- 做市商面臨未知的風險
平台實驗使用LMSR、恆定產品AMM和訂單簿,但這些是執行機制,而不是定價模型。
缺少的是一個共享公式,用於映射概率在時間和條件下的表現。
3. 朝着概率面
期權利用波動率曲面來映射風險。
預測市場可以發展出一個類似的概念:概率表面。
關鍵維度:
- 解決時間,類似於期權到期
- 條件性,類似於行使依賴 (例如,“川普贏得總統”與“共和黨贏得參議院”相關聯)
- 信念波動,當賠率從40%波動到70%再到50%。這種波動本身可能是可交易的
可能的產品:
- 基於信念的波動性掉期
- 條件結果的結構化產品
目標不僅是展示單點賠率,還要展示時間和相關事件中不確定性的整體形態。
4. 爲什麼這很重要
沒有模型,市場將保持分散和淺薄。
有了模型,預測市場可以擴展爲一種機構資產類別。
好處包括:
- 市場做市商持續報價,深化流動性
- 像外匯或商品一樣對沖風險的交易者
- 新產品包括跨事件的相關交易、基於概率的方差掉期以及與條件路徑相關的結構化產品
布萊克-舒爾斯在關鍵方面是錯誤的,但它開啓了一個生態系統。
預測市場也需要這樣。不是完美,只是第一個被廣泛採用的模型。
5. 開放問題
誰將創造預測市場的“黑-肖”模型?
將事件合約從好奇心轉變爲萬億資產類別基礎的公式。
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尋找預測市場的布萊克-斯科爾斯
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- 只有在布萊克-斯科爾斯爲交易者提供了一個共同的風險定價模型後,期權才開始起飛。
- 預測市場缺乏這一點:沒有普遍的方式來構建概率、對沖事件風險或映射不確定性。
- 概率表面可能是缺失的部分。
1. 期權如何找到流動性
在1973年之前,期權市場不透明且流動性差。定價是一種猜測。
布萊克、斯科爾斯和莫頓發布了一種模型,爲交易者提供了共同的語言。
布萊克-斯科爾斯介紹:
(1) 隱含波動率
(2) 動態對沖
(3) 一個可復制的定價框架
這些假設是不現實的,但這並不重要。一個共享內核就足夠了。
流動性爆炸,生態系統演變爲:
- 波動率曲面
- 隨機波動率模型
- 跳躍擴散過程
- 異域衍生品
期權已成爲全球最深的市場之一。
2. 今日預測市場
類似於1973年之前的期權:可見但碎片化。
沒有通用框架來:
- 調整概率
- 對沖風險
- 結構不確定性
當前問題:
- 流動性分散
- 在小衆事件上廣泛傳播
- 做市商面臨未知的風險
平台實驗使用LMSR、恆定產品AMM和訂單簿,但這些是執行機制,而不是定價模型。
缺少的是一個共享公式,用於映射概率在時間和條件下的表現。
3. 朝着概率面
期權利用波動率曲面來映射風險。
預測市場可以發展出一個類似的概念:概率表面。
關鍵維度:
- 解決時間,類似於期權到期
- 條件性,類似於行使依賴 (例如,“川普贏得總統”與“共和黨贏得參議院”相關聯)
- 信念波動,當賠率從40%波動到70%再到50%。這種波動本身可能是可交易的
可能的產品:
- 基於信念的波動性掉期
- 條件結果的結構化產品
目標不僅是展示單點賠率,還要展示時間和相關事件中不確定性的整體形態。
4. 爲什麼這很重要
沒有模型,市場將保持分散和淺薄。
有了模型,預測市場可以擴展爲一種機構資產類別。
好處包括:
- 市場做市商持續報價,深化流動性
- 像外匯或商品一樣對沖風險的交易者
- 新產品包括跨事件的相關交易、基於概率的方差掉期以及與條件路徑相關的結構化產品
布萊克-舒爾斯在關鍵方面是錯誤的,但它開啓了一個生態系統。
預測市場也需要這樣。不是完美,只是第一個被廣泛採用的模型。
5. 開放問題
誰將創造預測市場的“黑-肖”模型?
將事件合約從好奇心轉變爲萬億資產類別基礎的公式。