> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.0y.world/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.0y.world/zh/shi-chang/what-is-0ys-lmsr.md).

# 什么是 0Y 的 LMSR？

#### 0Y 的定价引擎是 LMSR——对数市场评分规则（Logarithmic Market Scoring Rule）

LMSR 并不是新概念，Augur、Gnosis 等众多协议都在使用。别被它的名字吓到，原理其实很简单。

#### 书架比喻

可以把 0Y 的 LMSR 定价引擎想象成一个智能书架，上面放着两摞书——一摞代表 YES 份额，一摞代表 NO 份额。

* 用户买入 YES 时，这一摞变高，YES 变得更贵。
* 用户买入 NO 时，这一摞变高，NO 变得更贵。
* 书架始终让两摞书保持平衡，所以永远不会倒塌。
* 平台事先就确切知道两摞书最多能堆多高，到达上限就必须停止。

这个最大高度就是资金库的负债上限——0Y 在单个市场上最多可能亏损的金额。它在市场开盘前就已设定，且永远不会被突破。这是 LMSR 的核心保证。

#### 价格变动自动且公正

每一笔交易都会自动为下一位交易者调整价格。这是通过数学公式完成的，而不是由人来决定。这意味着：

* 0Y 没有任何人手动调整赔率。
* 任何老练的交易者都无法靠慢慢交易来“冻结”赔率。
* 交易越是一边倒，继续往这个方向交易的成本就越高。
* 随着新信息不断涌入，价格会自然地自我修正。

#### 一个简单的场景，看看 LMSR 定价引擎如何运作

你在一个 5 分钟加密货币市场中，以 0.5 的价格**买入 10 美元的 YES**。

| 你的操作                      | 结果                                                 |
| ------------------------- | -------------------------------------------------- |
| **YES 获胜，你持有到最后**         | 你领取盈利，只需扣除盈利部分 10% 的费用。点差只在买入时支付一次，之后不再收取——几乎感觉不到。 |
| **YES 领先，你提前以 0.75 美元卖出** | 你锁定了收益，但需支付 3% 的卖出点差 + 盈利部分 10% 的费用。卖出的成本总是高于持有。   |
| **YES 失败，你持有到最后**         | 你损失 10 美元本金。结算时不会额外收取点差——亏光的时候不会再雪上加霜。             |
| **市场被作废**                 | 全额退还 10 美元。                                        |


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.0y.world/zh/shi-chang/what-is-0ys-lmsr.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
