Pelajaran 3

Mekanisme Operasi Pasar Prediksi On-Chain

Ketika pasar prediksi dibangun di blockchain, cara operasinya mengalami perubahan besar dibandingkan pasar prediksi tradisional. Smart Contract, oracle, serta mekanisme likuiditas on-chain memungkinkan pasar prediksi beroperasi tanpa institusi terpusat.

Bagaimana Smart Contract Membangun Pasar Prediksi

Dalam pasar prediksi on-chain, smart contract menangani seluruh proses pembuatan pasar, perdagangan, penyelesaian, dan distribusi dana—artinya, tugas yang biasanya dilakukan oleh bursa atau platform kini dieksekusi secara otomatis di chain oleh program.

Pasar prediksi on-chain umumnya terdiri dari beberapa langkah utama: pembuatan pasar event, pembelian saham hasil oleh pengguna, penyelesaian hasil setelah event berakhir, dan pemenang menerima keuntungan. Seluruh proses ini berjalan otomatis lewat smart contract tanpa campur tangan manusia.

Fungsi utama smart contract di pasar prediksi meliputi:

  • Membuat event prediksi beserta opsi hasilnya
  • Menerbitkan token saham untuk setiap kemungkinan hasil
  • Mencatat transaksi dan holding pengguna
  • Menyelesaikan dana secara otomatis setelah event berakhir
  • Mendistribusikan hadiah sesuai hasil event

Karena seluruh aturan tertulis dalam kontrak, pasar beroperasi secara transparan dan tidak dapat diubah sembarangan, yang menjadi ciri utama pasar prediksi on-chain.

Peran Oracle dalam Konfirmasi Hasil Event

Salah satu tantangan utama di pasar prediksi adalah: bagaimana Blockchain mengetahui hasil event. Blockchain tidak dapat secara langsung memperoleh informasi dari dunia nyata, sehingga oracle diperlukan untuk mengirimkan data eksternal ke chain agar hasil event dapat dikonfirmasi.

Contohnya, jika event pasar prediksi adalah “siapa yang memenangkan pemilihan tertentu,” setelah pemilihan berakhir, oracle harus mengirimkan hasil resmi ke Blockchain, dan smart contract akan melakukan penyelesaian berdasarkan hasil tersebut. Tanpa oracle, pasar prediksi tidak dapat menyelesaikan tahap akhir penyelesaian.

Peran oracle dalam pasar prediksi antara lain:

  • Menyediakan data hasil event final
  • Mengirimkan informasi dari dunia nyata ke Blockchain
  • Memicu proses penyelesaian smart contract
  • Menyediakan mekanisme arbitrase data jika terjadi sengketa

Keandalan oracle sangat krusial. Jika oracle memberikan data yang keliru, hasil penyelesaian seluruh pasar prediksi akan bermasalah. Banyak sistem menggunakan beberapa oracle atau jaringan oracle terdesentralisasi untuk meningkatkan keandalan.

Mekanisme Likuiditas dan Metode Market-Making

Likuiditas menentukan kelancaran perdagangan di pasar prediksi. Jika pasar kekurangan pembeli dan penjual, perdagangan menjadi sulit, sehingga mekanisme market-making diperlukan untuk menyediakan likuiditas.

Di pasar keuangan tradisional, market maker biasanya menyediakan penawaran bid-ask. Sementara di pasar prediksi on-chain, banyak platform menggunakan Automated Market Maker (AMM) untuk menyediakan likuiditas. AMM mengandalkan penetapan harga algoritmik, bukan market maker manusia, sehingga pasar dapat beroperasi terus-menerus.

Berbagai pasar prediksi dapat menggunakan mekanisme likuiditas berbeda, seperti AMM berbasis fungsi konstan atau model penetapan harga berbasis kurva probabilitas. Tujuan utamanya adalah memastikan pengguna dapat membeli atau menjual saham hasil kapan saja, dengan harga yang terus berubah mengikuti aktivitas jual beli.

Dari sisi logika operasional, pasar prediksi on-chain biasanya terdiri dari tiga modul inti:

  • Smart contract: bertanggung jawab atas aturan pasar dan penyelesaian
  • Oracle: bertanggung jawab menyediakan hasil event
  • Mekanisme likuiditas: bertanggung jawab atas perdagangan dan pembentukan harga

Ketiga komponen ini membentuk struktur operasional dasar pasar prediksi on-chain.

Pernyataan Formal
* Investasi Kripto melibatkan risiko besar. Lanjutkan dengan hati-hati. Kursus ini tidak dimaksudkan sebagai nasihat investasi.
* Kursus ini dibuat oleh penulis yang telah bergabung dengan Gate Learn. Setiap opini yang dibagikan oleh penulis tidak mewakili Gate Learn.