Hanya 10% Pasar Prediksi yang Mungkin Bertahan Hingga Akhir Tahun, Analisis Menunjukkan

Dalam beberapa hari terakhir, diskusi di platform X mengenai rumus pasar prediksi "Yes + No = 1" cukup banyak. Isu ini bermula dari artikel yang ditulis oleh ahli DFarm (@DFarm_club) yang menguraikan mekanisme buku pesanan berbagi di Polymarket, memicu resonansi emosional komunitas terhadap kekuatan matematika — Tautan asli artikel "Penjelasan Polymarket: Mengapa YES + NO Harus Sama Dengan 1?" (https://dfarm.vip/docs/yiwenjiangtou-polymarketweishenme-yes-no-bixudengyu-1/), sangat direkomendasikan untuk dibaca.

Dalam diskusi yang berkembang, termasuk di antaranya oleh BlueFox (@lanhubiji) dan beberapa tokoh lainnya, mereka menyinggung bahwa "Yes + No = 1" adalah inovasi formula yang sederhana namun sangat kuat, yang berpotensi membuka pasar perdagangan aliran informasi bernilai jutaan dolar. Saya sepenuhnya setuju dengan hal ini, namun saya juga merasa bahwa sebagian diskusi terlalu optimis.

Hal penting yang perlu diperhatikan adalah — "Siapa pun bisa menambahkan likuiditas, menjadi pembuat pasar, mendapatkan biaya transaksi, menurunkan hambatan partisipasi, serta meningkatkan likuiditas." Banyak orang mungkin berpikir bahwa "Yes + No = 1" telah mengatasi hambatan untuk pembuat pasar amatir, sehingga likuiditas pasar prediksi akan meningkat seperti AMM berbasis formula "x * y = k". Namun kenyataannya tidak sesederhana itu.

Kesulitan Alami dalam Menjadi Pembuat Pasar di Pasar Prediksi

Dalam praktiknya, kemampuan untuk berpartisipasi sebagai pembuat pasar dan membangun likuiditas bukan hanya soal aksesibilitas, tetapi juga soal keuntungan ekonomi. Dibandingkan dengan pasar AMM berbasis formula "x * y = k", kesulitan menjadi pembuat pasar di pasar prediksi sebenarnya jauh lebih tinggi.

Sebagai contoh, dalam pasar AMM klasik yang sepenuhnya mengikuti formula "x * y = k" (seperti Uniswap V2), jika saya ingin menjadi pembuat pasar pada pasangan perdagangan ETH/USDC, saya harus menyetor ETH dan USDC ke dalam pool likuiditas dalam proporsi tertentu berdasarkan harga real-time di dalam pool. Selanjutnya, saat harga berfluktuasi, jumlah ETH dan USDC yang bisa saya ambil akan bergeser. Hal ini adalah "kerugian tidak permanen" yang dikenal luas, tetapi saya juga bisa memperoleh biaya transaksi. AMM seperti Uniswap V3 juga memungkinkan pembuat pasar untuk memfokuskan likuiditas pada rentang harga tertentu untuk mengejar rasio keuntungan/risiko yang lebih besar, meskipun model dasarnya tetap sama.

Pada model ini, jika dalam periode waktu tertentu biaya transaksi dapat menutupi kerugian tidak permanen (dan biasanya membutuhkan waktu lebih lama untuk mengumpulkan biaya), maka akan ada keuntungan — selama rentang harga tidak terlalu ekstrem, saya dapat melakukan ini dengan cukup pasif. Namun, jika saya mencoba menjadi pembuat pasar di pasar prediksi dengan pendekatan serupa, kemungkinan besar saya akan mengalami kerugian besar.

Sebagai contoh di Polymarket, jika saya ingin menjadi pembuat pasar di pasar biner dasar, misalnya di pasar dengan harga YES saat ini $0,58, saya bisa memasang pesanan beli YES di $0,56 dan pesanan jual YES di $0,60. Seperti yang dijelaskan oleh DFarm, ini pada dasarnya sama dengan memasang pesanan beli NO di $0,42 dan pesanan jual NO di $0,44 — yaitu, memberikan dukungan pesanan sedikit di atas dan di bawah harga pasar saat ini.

Namun, jika saya memasang pesanan ini dan tidak memantaunya, ada kemungkinan saya akan menemukan salah satu dari empat situasi berikut saat memeriksanya di lain waktu:

1. Pesanan sisi beli dan jual belum dieksekusi;
2. Pesanan sisi beli dan jual sudah dieksekusi;
3. Salah satu sisi pesanan sudah dieksekusi, harga pasar masih dalam rentang pesanan awal;
4. Salah satu sisi pesanan sudah dieksekusi, tetapi harga pasar telah bergerak lebih jauh dari sisi pesanan lainnya — misalnya saya telah membeli YES di $0,56, tetapi harga pasar turun menjadi $0,50 sementara pesanan jual saya di $0,60 masih ada.

Jadi dalam situasi apa saya bisa menghasilkan keuntungan? Saya bisa memberitahu Anda bahwa dalam percobaan rendah frekuensi hasilnya mungkin berbeda-beda, tetapi dalam praktik nyata, jika saya beroperasi secara pasif seperti ini dalam jangka panjang, hampir pasti saya akan mengalami kerugian. Mengapa demikian?