Se a distribuição de airdrops no mercado de previsão não se basear apenas no volume de transações, mas também atribuir um peso importante ao PNL (lucro e perda), como isso funcionaria? Do ponto de vista lógico, isso realmente faz sentido.
A principal preocupação dos projetos é bastante clara — distinguir os "羊毛党" (pessoas que buscam vantagens) e os market makers. Quem ganha dinheiro geralmente são os verdadeiros market makers e usuários principais, enquanto pequenas operações de hedge e repetições de ordens pertencem a contas comuns. Aqueles que sofrem perdas a longo prazo e continuam a tentar provavelmente estão envolvidos em arbitragem de hedge. Usar o PNL para quantificar a qualidade do usuário pode efetivamente isolar comportamentos fraudulentos.
Além disso, o mercado de previsão é essencialmente um modelo de Order Book, onde os usuários lucrativos contribuem mais. Por outro lado, recompensar apenas pelo volume de transações pode incentivar a manipulação por bots.
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Se a distribuição de airdrops no mercado de previsão não se basear apenas no volume de transações, mas também atribuir um peso importante ao PNL (lucro e perda), como isso funcionaria? Do ponto de vista lógico, isso realmente faz sentido.
A principal preocupação dos projetos é bastante clara — distinguir os "羊毛党" (pessoas que buscam vantagens) e os market makers. Quem ganha dinheiro geralmente são os verdadeiros market makers e usuários principais, enquanto pequenas operações de hedge e repetições de ordens pertencem a contas comuns. Aqueles que sofrem perdas a longo prazo e continuam a tentar provavelmente estão envolvidos em arbitragem de hedge. Usar o PNL para quantificar a qualidade do usuário pode efetivamente isolar comportamentos fraudulentos.
Além disso, o mercado de previsão é essencialmente um modelo de Order Book, onde os usuários lucrativos contribuem mais. Por outro lado, recompensar apenas pelo volume de transações pode incentivar a manipulação por bots.