Как работает Футархия и MetaDAO
Объяснение работы механик MetaDAO
Sources:
Объяснение основателя MetaDAO
Документация MetaDAO
Манифест Футархии
Введение
Prediction Markets - наиболее эффективный инструмент предсказания результата.
Мы можем попытаться предсказать какое решение сильнее увеличит благосостояние (капитализацию) фирмы с помощью Prediction Market.
Предполагая, что рынок эффективен, стоит выбирать то решение, при котором рынок ожидает наибольший рост капитализации.
Как работает MetaDAO
У тебя есть акционеры, которые владеют токенами компании, эти токены они могут использовать для голосования.
При голосовании мы создаём proposal - предложение, как стоит изменить управление фирмой.
На каждый proposal создаётся два рынка (по-сути, это фьючерс):
Сколько будет стоить токен через 3 дня, если proposal будет принят (pToken/pUSDC )
Сколько будет стоить токен через 3 дня, если proposal не будет принят (fToken/fUSDC)
Split
Во время работы рынков, каждый владелец токена или USDC может сделать split:
Token → fToken + pToken
USDC → fUSDC + pUSDC
Merge
Во время работы рынков, каждый владелец пары (fToken + pToken или fUSDC + pUSDC) может сделать merge:
fToken + pToken → Token
fUSDC + pUSDC → USDC
Conversion
Когда рынок окончился
Если proposal был принят:
pToken → Token
pUSDC → USDC
Если proposal был не принят:
fToken → Token
fUSDC → USDC
Выбор победителя
Рынок длится 3 дня.
По окончанию голосования принимается то решение, цена Токена, которого имела наибольшую среднюю цену на протяжении всех торгов (TWAP - time weighted average price).
Чтобы кит не мог на пару секунд качнуть цену слишком сильно и таким образом подфальшивить голосование.
Принято решение, что TWAP рассчитывается поверх Observations.
Observations - цена, которая может изменяться за определённый промежуток времени не больше чем на N пунктов.
Почему это работает?
Предположим, мы считаем, что предложение примут:
Если мы считаем, что pMETA сейчас стоит дешевле чем META через 3 дня. То нам крайне выгодно, продать META, засплитить USDC и купить pMETA, чтобы через 3 дня обменять их на большее количество токенов META.
Если мы считаем, что pMETA сейчас стоит дороже чем META через 3 дня, то лучше засплитить META, продать pMETA и через три дня обменять USDC на большее количество токенов META.
Таким образом, у нас есть incentive приводить цену каждого рынка к наиболее справедливой.
Предположим, текущая цена на споте (META/USDC) выше, чем обе цены токенов (pMETA/pUSDC и fMETA/fUSDC):
Мы можем засплитить USDC, купить оба токена, замерджить в META и продать за USDC, делаем это пока сумма conditional токенов не будет стоить столько же сколько сумма одного META.
Предположим, текущая цена на споте (META/USDC) меньше чем обе цены токенов (pMETA/pUSDC и fMETA/fUSDC):
Мы можем засплитить META, продать оба токена, замерджить в USDC и купить META назад.
Таким образом, у нас есть incentive держать оба фьючерса как ratio от спотовой цены.
Преимущества
Привязываем принятие решений к наиболее важной метрики (для бизнеса - капитализация компании)
Недостатки
Часто абсолютное благо, сложно выразить одной метрикой. Слишком резкая оптимизация квази-оптимальной метрики, игнорируя всё прочее, может привести к неоптимальным результатам.
Рынок бывает неэффективным при низкой ликвидности.
Система слишком сложна для обывателя, что делает её менее эффективной (инсайдер может просто не понять, как извлечь прибыль).