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On a participation structure that ensures representative prices in prediction markets

机译：参与结构可确保预测市场中的代表性价格

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The logarithmic market scoring rule (LMSR) is now the de facto market-maker mechanism for prediction markets. We show how LMSR can have more representative final prices by simply imposing a participation structure where the market proceeds in rounds and, in each round, traders can only trade up to a fixed number of contracts. Focusing on markets over binary outcomes, we prove that under such a participation structure, the market price converges after a finite number of rounds to the median of traders' private information for an odd number of traders, and to a point in the median interval for an even number of traders. Thus, the final market price effectively represents all agents' private information since those equilibria are measures of central tendency. We also show that when traders use market price data to revise their private information, the aforementioned equilibrium prices do not change for a broad class of learning methods. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：对数市场评分规则（LMSR）现在是预测市场的事实上的做市商机制。我们通过简单地建立一个参与结构，即市场进行回合，并且每轮交易中交易者最多只能交易固定数量的合约，来展示LMSR如何具有更具代表性的最终价格。着眼于二元结果的市场，我们证明了在这样的参与结构下，市场价格在有限数量的回合后收敛到奇数交易者的交易者私人信息的中位数，并达到了中间区间的一个点。偶数的交易者。因此，最终市场价格有效地代表了所有代理商的私人信息，因为这些均衡是集中趋势的度量。我们还显示，当交易者使用市场价格数据修改其私人信息时，上述均衡价格对于广泛的学习方法不会改变。 （C）2017 Elsevier B.V.保留所有权利。

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