Механизмы прогнозирования шансов

Просмотр в формате Markdown

Коэффициенты — это множитель возврата. Механизм ценообразования зависит от игры; отображаемая в данный момент цена не является подтверждением условий уже принятого заказа.

Три механизма

ИграМеханизмВажное различие
Прогноз вверх/внизДинамическая котировка из двух направленных пуловБаланс пула и предлагаемая ставка влияют на котировку
Пользовательский прогнозФиксированные коэффициенты, настроенные для каждого символа и периодаВ обоих направлениях используются фиксированные коэффициенты на этот период; принятие сохраняет снимок
Сетка прогнозовЦелевая норма возврата, деленная на расчетную вероятность попаданияКотировка варьируется в зависимости от ценового интервала и временного окна; принятие блокирует это

Цены на пулы Up/Down

Конфигурация описывает котировку Up как единицу плюс целевой коэффициент доходности, умноженный на пул Down, разделенный на пул Up плюс предлагаемую ставку. Для Дауна поменяйте местами два пула. Настроенные нижняя и верхняя границы ограничивают результат.

Ликвидность, предоставляемая маркет-мейкерскими счетами платформы, может участвовать в этих пулах. Их заказы не засчитываются как реальное участие пользователей. Таким образом, отображаемое количество участников не является полным представлением средств пула.

Вероятностное ценообразование сетки

Оценка вероятности попадания учитывает цену маркировки, недавнюю волатильность и выбранные границы цены/времени. Он оценивает касание во время окна, а не просто окончание внутри диапазона.

Для целевого коэффициента доходности 97 % и предполагаемой вероятности попадания в 20 % котировка модели равна 4,85x. Конфигурация сети устанавливает минимум; кавычки выше максимума делают ячейку недоступной, а не ограничивают ее до этого максимума.

Целевая доходность не является обещанным результатом

Целевой параметр доходности является входными данными для ценообразования. Это не гарантированный индивидуальный доход, наблюдаемый процент выигрышей или обещание того, что результаты пользователя будут соответствовать этому проценту. Оценки модели, границы шансов и фактические результаты — это разные величины.

Примеры денег и точность см. Выплаты и PnL.