Was ist LMSR (Logarithmic Market Scoring Rule)?
Die Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR) ist eine automatisierte Market-Making-Formel, die speziell für Prognosemärkte entwickelt wurde. Sie wurde 2003 vom Ökonomen Robin Hanson eingeführt und wurde zum Standard für Spielgeld-Plattformen und frühe On-Chain-Plattformen.
Was ist LMSR (Logarithmic Market Scoring Rule)?
Welches Problem sie löst
Traditionelle Orderbuchmärkte benötigen zusammenpassende Käufer und Verkäufer: wenn niemand die Gegenseite Ihres Trades übernehmen will, passiert nichts. LMSR löst dies durch einen programmatischen Market Maker, der immer einen Preis für sowohl JA als auch NEIN stellt, egal wie einseitig der aktuelle Zustand ist. Das bedeutet, dass ein Markt selbst mit nur einem Händler auf jeder Seite existieren kann.
Wie die Formel funktioniert
LMSR verwendet eine logarithmische Kostenfunktion, C(q) = b × ln(e^(q_YES/b) + e^(q_NO/b)), wobei q_YES und q_NO die Gesamtmengen jedes ausstehenden Anteils und b ein Liquiditätsparameter sind. Preise sind die partiellen Ableitungen dieser Kostenfunktion, jedes Mal, wenn jemand Anteile kauft, verschiebt sich die Kostenkurve und die Preise aktualisieren sich fließend. Entscheidend ist, dass der Gesamtverlust des Market Makers durch b × ln(n) begrenzt ist, wobei n die Anzahl der Ergebnisse ist. Dieser begrenzte Verlust macht LMSR sicher für den Einsatz im großen Maßstab.
Wer sie noch verwendet
LMSR trieb frühe Prognosemarkt-Pioniere wie Inklings, Consensus Point und Augur v1 an und wird noch heute von Manifold Markets für viele seiner Spielgeld-Märkte verwendet. Moderne Echtgeld-Plattformen wie Kalshi und Polymarket sind zu Orderbuchmodellen gewechselt, da die garantierte Notierung von LMSR auf Kosten breiterer Spreads in liquiden Märkten geht, ein lohnender Kompromiss, wenn Liquidität knapp ist, aber nicht, wenn erfahrene Händler sie bereits bereitstellen.
Verwandte Artikel in diesem Cluster
Was ist implizite Wahrscheinlichkeit auf Prognosemärkten?
Warum ein JA-Anteil, der bei $0.62 gehandelt wird, eine ~62% marktimplizierte Wahrscheinlichkeit bedeutet, und wann diese Ablesung versagt.
ClusterOrderbücher vs AMMs auf Prognosemärkten
Kalshi und Polymarket nutzen Orderbücher; ältere On-Chain-Plattformen verwenden automatisierte Market Maker. Wie jeder Mechanismus Risiko unterschiedlich bepreist.
ClusterWie Liquidität auf Prognosemärkten funktioniert
Warum Liquidität der wichtigste Prädiktor für Genauigkeit ist, wie dünne Märkte manipuliert werden und was "Tiefe" wirklich bedeutet.