Pourquoi le mécanisme de marché automatisé (AMM) échoue-t-il dans le domaine des marchés prédictifs ?
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Pourquoi le mécanisme de marché automatisé (AMM) échoue-t-il dans le domaine des marchés prédictifs ?
Pour tout fournisseur de liquidité vers le pool, le résultat mathématique est presque cruel.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Melee
Traduction : AididiaoJP, Foresight News
En juillet 2017, Hayden Adams fut licencié par son employeur, Siemens, où il occupait le poste d’ingénieur mécanicien. À l’époque, son ancien colocataire de chambre universitaire, Karl Floersch, travaillait pour la Fondation Ethereum et lui parlait régulièrement de contrats intelligents. Adams n’y avait jusqu’alors prêté aucune attention. Désormais au chômage et à la recherche d’un projet à entreprendre, il décida d’y prêter oreille.
Naissance du marché automatisé de gré à gré (AMM)
Floersch lui recommanda un billet de blog de Vitalik Buterin portant sur l’utilisation de formules mathématiques — plutôt que de livres d’ordres — pour faire fonctionner des bourses décentralisées sur chaîne. Le principe ne consiste pas à apparier acheteurs et vendeurs, mais à permettre aux traders d’échanger directement avec un pool d’actifs, dont les prix sont automatiquement ajustés en fonction des proportions de jetons qu’il contient. Aucune version opérationnelle n’existait encore à ce moment-là. Adams décida d’en faire un projet d’apprentissage, obtint une subvention de 65 000 dollars de la Fondation Ethereum et lança Uniswap en novembre 2018.
Sa formule est d’une simplicité presque enfantine : x * y = k.
Deux jetons sont placés dans un même pool, dont le produit des quantités reste constant. Lorsqu’un utilisateur achète l’un des deux jetons, il doit déposer l’autre dans le pool ; la proportion entre les deux évolue alors, entraînant une révision automatique du prix. Pas besoin de livre d’ordres, pas besoin de moteur d’appariement, pas besoin de teneurs de marché professionnels. N’importe qui peut fournir des liquidités au pool et percevoir des frais sur chaque transaction.
Les marchés automatisés de gré à gré sont ainsi devenus la pierre angulaire de la finance décentralisée (DeFi). Uniswap, Curve, Balancer et des dizaines d’autres protocoles traitent des milliards de dollars de volume d’échange. Les livres d’ordres sur chaîne sont à la fois lents et coûteux, tandis que les teneurs de marché traditionnels ne voient aucun intérêt à intervenir sur des jetons détenus par seulement deux cents personnes. Les AMM permettent à n’importe qui de créer à tout moment un marché liquide pour n’importe quel actif. Avant l’avènement des AMM, le lancement d’un nouvel actif nécessitait une autorisation préalable ainsi qu’une infrastructure adéquate. Après leur apparition, il suffit désormais d’un simple pool de liquidités.
Leur avantage est évident. Il n’est donc guère surprenant que les marchés prédictifs aient également cherché à les adopter.
Marchés automatisés de gré à gré et marchés prédictifs
Les marchés prédictifs rencontrent le même problème de démarrage à froid que les marchés de jetons : il faut d’abord de la liquidité pour attirer les traders, mais il faut aussi des traders pour inciter les fournisseurs de liquidités à intervenir. Ce qui est moins connu, c’est que Robin Hanson avait déjà proposé, dès 2002, dans son « règle de notation logarithmique des marchés », une solution automatisée de tenue de marché spécifiquement conçue pour les marchés prédictifs.
Il pensait avoir résolu théoriquement le problème du démarrage à froid. En pratique toutefois, sa proposition souffrait du même défaut que toutes les tentatives ultérieures visant à automatiser la liquidité sur les marchés prédictifs : sa formule ne parvenait pas à distinguer les jetons, dont la valeur fluctue indéfiniment, des titres conditionnels, dont la valeur s’éteint définitivement à l’échéance.
Les résultats des marchés prédictifs sont binaires : ils se soldent inévitablement par une valeur de 1 ou de 0. Dans un pool d’échange de jetons, les deux actifs peuvent fluctuer indéfiniment, et c’est précisément parce qu’aucun des deux jetons n’est conçu pour atteindre zéro que la formule AMM fonctionne.
Les premières versions de Polymarket utilisaient un AMM fondé sur la règle de notation logarithmique des marchés. Augur avait également expérimenté une approche similaire. Si un pool de liquidités automatisé fonctionne pour l’échange de jetons, pourquoi ne fonctionnerait-il pas aussi pour les paris sur les élections ?
La réalité s’est révélée différente.
Pourquoi les marchés automatisés de gré à gré échouent-ils sur les marchés prédictifs
Lorsqu’un événement sur un marché prédictif est réglé, l’une des deux issues vaut un dollar, l’autre zéro. Pour tout fournisseur de liquidités participant au pool, le résultat mathématique est quasi implacable : à mesure que le marché approche de son règlement, le pool se rééquilibre automatiquement vers le côté perdant.
Perte impermanente
Ce que les traders DeFi appellent « perte impermanente » devient ici totalement « permanente ». Chaque marché finit par être réglé, et chaque pool de liquidités finira nécessairement par détenir une quantité de parts sans valeur.
Dans les pools DeFi classiques, les frais de transaction peuvent, avec le temps, compenser la perte impermanente.
Sur les marchés prédictifs, en revanche, la perte est structurellement inévitable. La seule question est de savoir combien les fournisseurs de liquidités perdront. Divers protocoles ont tenté de convaincre les utilisateurs d’injecter des actifs dans ces pools via des programmes de minage de liquidités, des récompenses ou divers autres dispositifs incitatifs. Tous ces mécanismes ne sont, en fin de compte, que des subventions destinées à ralentir le rythme des pertes.
Découverte des prix
Un second problème concerne la découverte des prix. Les AMM fixent les prix des actifs en fonction des proportions présentes dans le pool et d’une formule prédéfinie. Pour les jetons, le « bon prix » est de toute façon une cible mobile, et une approximation pilotée par formule suffit généralement. Or, sur les marchés prédictifs, le prix devrait refléter une probabilité. La glissement introduit par la courbe du produit constant déforme ce signal, particulièrement sur les marchés peu liquides, où une seule transaction peut faire varier la probabilité implicite de plusieurs points de base.
Le livre d’ordres centralisé à cours limité (CLOB) est-il supérieur à l’AMM ?
Polymarket avait très tôt compris ce point. À la fin de l’année 2022, la plateforme a migré d’un AMM fondé sur la règle de notation logarithmique des marchés vers un livre d’ordres centralisé à cours limité (CLOB). Les AMM ont été conçus pour assurer des échanges continus de jetons sur une large gamme de prix. Les marchés prédictifs, eux, exigent une tarification probabiliste précise sur des résultats binaires dont la valeur finale est parfaitement connue. Il s’agit là de deux problèmes radicalement différents.
Les caractéristiques qui rendent les AMM révolutionnaires pour les échanges de jetons — création de marchés sans autorisation préalable, mise en place immédiate de liquidités, absence de dépendance vis-à-vis de teneurs de marché professionnels — sont précisément celles dont les marchés prédictifs ont le plus besoin. Le problème réside dans le fait que le mécanisme spécifique sous-jacent — la fonction constante conçue pour l’échange de jetons — ne résiste pas à la réalité des résultats binaires et du règlement inéluctable.
Le véritable défi des marchés prédictifs consiste donc à reproduire ces effets grâce à une infrastructure capable de refléter fidèlement leur mode de règlement effectif.
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