マーケットメイキングは取引を超えて一般化できるのでしょうか?新しい投稿では、マーケットメイカーが価格設定だけでなく、分散型コンピューティングシステムにおいて希少な資源を効率的に配分できる新しい仕組みについて説明しています。

例えば、トランザクションやオラクルリクエストなどのコンピュートリクエストと、そのリクエストを実行できるノードがいくつかあるとします。複雑な(例:リソース、状態、並列化などの制約が存在する中で、ノードに対して計算リクエストを価格設定し割り当てするにはどうすればよいのでしょうか?

理想的には、ネットワークの限られた資源を効率的に活用し、ユーザーやノードが受け入れられる非搾取的な価格を提供したいと考えています。さらに、参加者が戦略的に入札するのではなく、シンプルなユーザー体験(Uberのようなもの)を楽しめるように、価格を掲載したいと考えています。

しかし入札がなければ、ネットワークは資源配分の効率を測る情報を持っていません。需要と供給のパラメータを見積もれるマーケットメイカーを募集することでこれを解決します。しかし、貿易で得られるすべての利益を得ずに彼らを利用するのはかなり難しいです。

マーケットメイカーが一人だけで、メーカーが価格を設定しマージンを保持することで効率的な配分を促すことができます。しかし、メーカーはユーザーに高額な料金を請求し、ノードには低い報酬を支払い、取引からの利益をすべて独占します。これがUberのようなマーケットプレイスで起こることです。

しかし、複数のメーカーがいる場合、供給・需要パラメータに関する情報がないため、最適な提案を選ぶ方法が不明瞭です。本記事の主な貢献は、搾取を行わずに効率を達成するためにメーカー同士を慎重な競争に置く新しい仕組みです。

このメカニズムは、順番にメーカーの提案を考慮し、「現在の最良」提案を継続します。次の提案が対立する参加者に対して厳密により良い価格を提示する場合、現在の提案は対立しない参加者の価格を悪くすることで価格マッチングを試みるかもしれません。

現在の最良提案が価格マッチングできない場合は置き換えられます。均衡状態では、メカニズムは効率的な資源配分と価格設定の計画を返し、利用者やノードに受け入れられ、搾取的でなくなります。

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