看到两个新闻来聊聊Parlay⬇️
一个是最近
@Polymarket 开始支持Parlay(Combos/串关)。
另一个是昨天尼克斯队阵马刺的比赛中,Kalshi的做市商SIG录得体育市场上最大的亏损(作为参考,taker的总盈利是 $22.4M)。
而
@Kalshi 在今年早些时候就支持了Combos。今年前四个月里,Kalshi总共有8亿美金的Combos成交量,用户的损失在15%(由SIG和Kalshi一起米西😋)
❓为什么做Parlay的做市商不是一件容易的事情?
1️⃣ Parlay的定价需要考虑的是各个事件的联合概率。而联合概率只有在事件独立的情况下才可以由各自概率推导出来P=P1 * P2 *...
所以从做市商的角度出发,如果直接按照独立事件定价,会给出过于乐观的价格。举个极端的例子,“尼克斯赢球”和“尼克斯 -5” 两个事件是包含关系,其实只有“尼克斯赢球”是有效的。
2️⃣ Parlay不像传统衍生品一样可以简单的对冲。这是因为可能结果的组合空间随着事件数量增多而爆炸。做市商需要lock的保证金也会是天文数字(当然SIG肯定和Kalshi有py协议)
3️⃣ 要对抗toxic flow。Kalshi的RFQ只藏在了APP端,并且简单的抓包是拿不到rfq的接口。文档中的combos endpoint跟Polymarket的API一样💩 但是还是有高手taker在今年3/24一天赚到 $750k
⚠️所以核心是在考验做市商的Risk Engine。如果你在做permisionless的parlay rfq,我觉得终极解决方案是通过一个类似 World Model 的东西来做 (
@ylecun (不是
不然总会有这样那样的correlation被toxic taker给吃掉,特别当你是一家startup的时候(iykyk我在点名谁😼)
💡最近也有一些startup出来做这个问题,比如YC 26 Spring的
@totalistrading 。 创始人
@ericliu 提到过可以通过组合优化不同Parlay之间的事件进行对冲,从而达到类似Portfolio Margin的效果。
早期Pricing可以通过直接在independent prob上加一个discount;rfq也可以通过非常conservative的rule来ban掉包含同类型市场的组合。
特别是当Parlay扩展到其他非sportsbook的事件时,可能做insurance的玩家会更有优势
@UseCorgi @earthianai