저는 Claude에게 하나의 과제를 맡겼습니다: 예측 시장의 비효율성에 관한 학술 논문 중에서 기존의 정석 전략을 넘어서는 것들을 전부 찾아달라고요. 40편의 논문을 가져왔습니다. 대부분은 이론적 잡음이었습니다 — 실제 돈이 걸린 라이브 CLOB(Central Limit Order Book, 중앙 지정가 주문장부 — 매수와 매도 주문이 만나서 체결되는 매칭 엔진)에서는 적용이 안 되는 실험실 연구들이었거든요. 하지만 그 중 5편은 지금 당장 Polymarket에서 실전 거래 전략으로 쓸 수 있는 발견들을 담고 있었습니다.
이건 연구 논문이 아닙니다. 이번 주부터 실제 자본 $10,000으로 특정 전략들을 테스트하겠다는 공개 선언입니다.
리서치 파이프라인은 이렇게 진행됐습니다
과정은 단순했습니다. Claude에게 프롬프트를 줬습니다: 학술 데이터베이스, 프리프린트 서버(arXiv와 SSRN — 연구자들이 동료 심사를 거치기 전에 논문을 먼저 공개하는 곳), 학술지에서 2019년 이후 출판된 예측 시장의 가격 왜곡, 보정 실패(calibration failure, 가격이 실제 확률과 일관되게 맞지 않는 현상), 행동 편향, 구조적 비효율성에 관한 논문을 전부 검색해달라고요. 실험실이 아닌 실제 거래 데이터를 사용한 논문을 우선으로 했습니다.
Claude는 논문들을 분석하고, 핵심 발견을 추출하고, 문서화된 각 엣지(수익 기회)의 규모를 추정하고, 자동화가 필요한 것과 수동 테스트가 가능한 것을 구분해서 표시했습니다. 결과물은 구조화된 보고서였습니다 — 40편의 논문이 엣지 유형별로 정리되어 있었고, 원본 데이터의 구체적인 숫자가 포함되어 있었습니다.
그 40편 중에서 실전에서 통하지 않는 것들은 전부 걸러냈습니다: 전문 자본이 이미 먹어치운 엣지, 제가 갖추지 못한 인프라가 필요한 엣지, 수수료를 빼면 사라지는 엣지들이요.
아래 5개 전략이 그 필터를 통과한 것들입니다.
이미 알려진 것들 — 정석 전략
다음 전략들은 예측 시장 커뮤니티에서 잘 알려져 있고 점점 경쟁이 치열해지고 있습니다:
단일 시장 리밸런싱 차익거래. Polymarket 다중 결과 시장에서 YES + NO 가격의 합이 $1.00 미만일 때, 둘 다 사면 무위험 수익입니다. IMDEA 연구진은 12개월 동안 이 방법으로 $10.6M이 추출된 것을 기록했습니다 (2024년 4월~2025년 4월). 평균 기회 창: 2.7초. 완전히 봇이 지배하는 영역입니다.
시간차 차익거래. Polymarket이 가격 발견에서 2~10분 앞섭니다 (Ng, Peng 외, SSRN 2025). 2.7초의 평균 차익거래 창은 2024년의 12.3초에서 줄어든 것이며 — 수익의 73%를 100밀리초 미만의 봇이 가져갑니다.
조합형 / LLM 기반 차익거래. AI 파이프라인이 의미적으로 관련된 시장들에서 일관성 없는 결합 확률을 식별합니다. 백테스트에서 월 47.5% ROI 최고치를 보여줬지만, 이론적으로 유효한 기회의 62%는 정산 기준 불일치로 실행에 실패합니다.
채권형 / 거의 확실한 계약. $0.95~$0.99 계약을 사서 정산 시 수령합니다. 복리 기준 이론적 연간 수익률은 1,800%를 초과하지만 — 오라클 공격 한 번이면 수개월치 수익이 날아갑니다. 우크라이나 광물 거래 공격(2025년 3월)은 NO 보유자들에게 약 $7 million의 손실을 입혔습니다.
인기-비인기 편향(Favorite-longshot bias). 10센트 미만 계약은 평균 60% 이상 손실을 봅니다; NO 롱샷이 YES 롱샷을 300,000건 이상의 계약에서 최대 64 퍼센티지 포인트(pp, 퍼센트 간 차이를 나타내는 단위 — 예: 70%에서 83%로 오르면 13pp 상승)까지 아웃퍼폼합니다. 여전히 활용 가능하지만, 수년간 공개된 정보입니다. 쉬운 돈은 이미 뽑혔습니다.
마켓 메이킹 / 유동성 공급. 한 문서화된 마켓 메이커는 $10,000으로 시작해서 2024년 선거 시즌 피크 때 일일 $700~$800을 벌었습니다. 선거 후 Polymarket은 보상을 상당히 줄였습니다. 현재 현실적인 수익: 투입 자본 대비 월 5~15%.
스피드 트레이딩 / 뉴스 알파. 30초에서 5분 사이의 사람이 접근 가능한 창은 실제로 존재하지만 좁아지고 있습니다. 극단적인 사례: 한 봇이 $313을 약 한 달 만에 $438,000으로 만들었는데, Binance의 비트코인 현물 가격을 모니터링하면서 Polymarket 암호화폐 정산 시장이 업데이트되기 전에 거래한 것입니다. 그 특정 엣지는 공개 문서화된 지 몇 주 만에 사라졌습니다.
이것들은 비밀이 아닙니다. 질문은 이겁니다: 다음은 무엇일까? 실무자들이 아직 체계적으로 거래하지 않은 것이 연구에서 무엇이 있을까?
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5가지 새로운 엣지
전략 1: 만기 직전 과잉반응 페이드 ("예측 시장 0DTE")
한 문장으로 요약한 엣지: 정산 전 마지막 24시간 동안, 확인 가능한 뉴스 촉매 없이 유동성에 의해 발생한 10pp 이상의 가격 변동은 30~120분 내에 60~70%까지 되돌아옵니다.
학술적 근거:
Sung 외 (2019, European Journal of Operational Research)이 핵심 논문입니다: 6,058개 개별 시장에서 840만 개의 가격 데이터 포인트를 분석했습니다. 체계적인 발견: 예측 시장 가격은 시장 수명주기 전반에 걸쳐 가격 변동에 과잉 반응합니다. 확률이 올라가면 과소평가하고, 확률이 내려가면 과대평가합니다. 통계적 편향은 측정 가능하고 지속적입니다.
Clinton과 Huang (Vanderbilt, 2025~2026)은 2024년 선거 거래량 $2.4 billion의 2,500개 이상 정치 시장을 분석했습니다. Polymarket 전국 대선 시장의 58%에서 음의 시리얼 상관관계(serial correlation, 연속된 가격 변동 사이의 관계 — 음의 상관은 오늘 오르면 내일 내릴 가능성이 높다는 뜻)를 발견했습니다 — 하루 급등 후 다음 날 되돌림이 실제 정보 유입으로 예측되는 비율을 훨씬 초과하는 빈도로 발생했습니다. 이것은 정보가 아니라 노이즈입니다.
Dalen (arXiv 2510.15205, 2025년 10월)은 옵션 가격 모형을 예측 시장에 적용하여 "이벤트 베가(event vega)"를 기록했습니다 — 쉽게 말해, 실제 뉴스가 아니라 불확실성 자체로 인해 계약 가격이 얼마나 뛰는지를 나타내는 지표입니다. 시장 마감 전에 가격이 특히 불안정해집니다: 사람들이 공포에 빠지거나 욕심을 부리면서, 계약이 체계적으로 적정 가격보다 높거나 낮게 거래됩니다. 이것은 오늘 만기되는 옵션(0DTE, Zero Days to Expiry — 당일 만기 옵션으로, 감정이 논리를 이기는 극단적 단기 거래)에서 일어나는 것과 같은 현상입니다 — 마지막 순간에 감정이 논리를 이기고, 가격이 비합리적으로 움직입니다.
아직 널리 거래되지 않는 이유:
아이디어 자체는 간단합니다: 시장 마감 전에 사람들이 불안해하면서 이유 없이 가격이 튀면 — 싸게 사서 안정되면 파는 겁니다. 하지만 실전에서는 세 가지를 동시에 봐야 합니다: 시장 마감 시점, 실제 뉴스가 있는지(뉴스가 있으면 그 변동은 정당한 것이니까), 그리고 진입과 탈출이 가능할 만큼 매수자/매도자가 충분한지. 대부분은 수동으로 잡으려 하거나(너무 느림) 진짜 뉴스와 공포를 구분 못 하는 봇을 돌려서 — 변동이 실제로 정당한 경우에 돈을 잃습니다.
Polymarket에서 구체적으로:
Polymarket의 유동성은 극도로 편중되어 있습니다. 활성 단기 시장의 63%는 24시간 실제 거래량이 0입니다 (Dune Analytics). 얇은 시장에서는 고래 한 마리의 거래나 소규모 개인투자자 군집이 정보 내용 없이도 가격을 10~15pp 움직일 수 있습니다. 그게 바로 진입 신호입니다. T-2h 탈출 규칙(정산 2시간 전 반드시 청산)은 정산을 통과하며 보유하는 것을 방지합니다 — 이런 유형의 거래에서 재앙적 손실의 가장 큰 원인이 바로 정산 통과 보유입니다.
테스트 계획:
- 1~2주차: Polymarket CLOB WebSocket 모니터 구축, 30분 롤링 가격 변동 감지기 포함. 정산 24시간 이내이면서, 변동 전 30~70% YES 가격대인 시장에서 10pp 이상의 변동을 플래그.- 3주차: EventRegistry 또는 Perplexity API를 통한 뉴스 제외 필터 적용. 지난 2시간 이내에 주요 뉴스 이벤트가 없는 신호만 플래그.- 3~4주차: 20개 적격 신호를 모의 거래. 가격이 초기 변동의 50% 이상을 120분 내에 되돌렸는가?- 2개월차: 실제 자본 $1,500 투입 (이 전략의 $10K 배정 중 15%). 거래당 최대 위험: 총 자본의 2% ($200). 5pp 역방향 변동 시 하드 스톱. T-2h 탈출 규칙 예외 없이 시행.
중단 기준: 75회 거래 후 승률 45% 미만, 또는 100회 거래 후 샤프 비율 0.5 미만.
전략 2: 정치 시장 보정 압축 + 지정가 주문 체결
한 문장으로 요약한 엣지: 정치 예측 시장은 높은 확률의 결과를 체계적으로 과소평가합니다 — 1주일 만기 정치 시장에서 Polymarket 70% 가격은 실제 확률 약 83%를 반영하며 — 지정가 주문으로 진입하면 보정 엣지 위에 구조적 체결 우위까지 잡을 수 있습니다.
학술적 근거:
Le (arXiv 2602.19520, 2026년 2월)은 이 데이터셋에서 가장 포괄적인 보정(calibration) 연구입니다: 327,000개 바이너리 계약에서 2억 9,200만 건의 거래를 분석했습니다. 베이지안 계층 모형이 보정 분산의 87.3%를 설명합니다. 정치 시장에 대한 주요 발견: 지속적인 +0.15 절편 — 가격이 만성적으로 50% 쪽으로 압축됩니다. 그 메커니즘: 대립하는 정파적 트레이더들이 기저 확률과 관계없이 서로의 포지션을 부분적으로 상쇄합니다. 거래량이 늘면 정치적 동기의 노이즈 트레이더가 더 들어오는 것이지, 보정이 더 좋아지는 게 아닙니다.
거래 용어로 번역하면: 70% YES로 가격이 매겨진 정치 시장은 1주일 만기 기준 약 83%의 실제 확률을 반영합니다. 그건 13pp의 체계적 저평가입니다 — 한 시장에서만이 아니라, 정치 시장이라는 카테고리 전체에 걸쳐 구조적으로요.
체결 측면은 Becker (2024)에서 나옵니다 — 7,210만 건의 거래, $18.26 billion의 거래량. 메이커(지정가 주문)가 테이커(시장가 주문)를 약 22pp 구조적으로 아웃퍼폼합니다. 1센트 계약에서 메이커는 내재 확률의 1.57배로 이기고, 테이커는 0.43배로 이깁니다. 지정가 주문은 어떤 정보 우위가 적용되기 전에 이미 구조적 우위를 확보합니다.
Bürgi, Deng, 그리고 Whelan (CEPR, 2025)이 300,000건 이상의 계약에서 확인: 테이커는 평균 ~32% 손실합니다. 메이커/테이커 비대칭은 플랫폼 전반에서 견고합니다.
진입 기준 (정확한 조건), Polymarket 정치 시장만 해당:1. 시장 영역: 정치 (선거, 정책 결정, 규제 투표)2. 가격대: 55~80% YES — +0.15 보정 절편이 체계적 저평가를 만드는 압축 구간3. 합의 확인: Metaculus 또는 Manifold에서 동일 이벤트가 65% 이상으로 표시 (압축이 실제임을 확인, 내 믿음만이 아니라)4. 정산까지 기간: 3~14일5. 미결제 약정(open interest, 아직 정산되지 않은 총 계약 수): >$20,000 (탈출 유동성 요건)6. 주문 유형: 지정가 주문만 — 현재 최우선 매도호가보다 2pp 아래에 매수 주문 게시7. 방향: 압축된 가격에 YES 매수
탈출: 85% YES에서 지정가 매도 (보정 교정의 ~50% 캡처), 또는 T-24h 시점에서 확률이 90%를 초과하면 정산까지 보유. 스톱: 가격이 48% 이하로 떨어지면 탈출 (보정이 틀렸고, 진정한 불확실성이 존재).
제 생각:
이게 가장 확신하는 전략입니다. 학술적 근거가 여기 모든 전략 중 가장 강합니다 — 2억 9,200만 건의 거래, 베이지안 모형, 87.3% 분산 설명, 2026년 2월 출판. 엣지는 영리함이 필요하지 않습니다; 개인투자자의 감정이 높은 확률 결과의 체계적 저평가를 만드는 카테고리에서 인내심이 필요할 뿐입니다. 제 역할은 압축을 식별하고, 외부 참조 가격으로 확인하고, 지정가 주문으로 기다리는 것입니다.
테스트 계획:
- 1주차: 55~80% YES 구간의 Polymarket 시장을 Metaculus/Manifold 비교와 함께 플래그하는 정치 시장 스캐너 구축- 2주차: 15개 적격 신호 모의 거래- 2개월차: 실제 자본 $2,500 투입, 최대 동시 4포지션, 거래당 2% 위험
중단 기준: 지정가 주문 체결률 35% 미만, 또는 80회 거래 후 승률 52% 미만.
전략 3: 경제 데이터 발표 앵커링 역발상 전략
한 문장으로 요약한 엣지: 주요 경제 데이터 발표에 대한 전문가 합의 전망은 전월 수치에 체계적으로 앵커링(고착)되어 있으며, Polymarket 가격은 이 앵커링을 상속받고, 앵커를 정확히 감지하는 선행지표 모형은 서프라이즈 방향을 수익 가능한 규칙성으로 예측합니다.
학술적 근거:
Campbell과 Sharpe (JFQA, 2007, SSRN 2021 업데이트)가 핵심 메커니즘을 기록했습니다: 월간 경제지표 발표(CPI, NFP, PMI)에 대한 Bloomberg 합의 전망은 전월 실제 수치에 유의하게 앵커링됩니다. 결정적 발견: 이 앵커링은 채권 시장에서도 완전히 차익거래되지 않습니다 — Polymarket보다 훨씬 더 효율적인 시장에서조차요.
연방준비제도 자체에서 나온 새로운 검증: Diercks, Katz, 그리고 Wright (Federal Reserve FEDS Paper, 2026년 2월)가 경제 예측 시장 데이터를 분석한 결과: FOMC 회의 전날까지 연준 금리 결정에 대해 시장이 "완벽한 예측 기록"을 보였고; 헤드라인 CPI에서 Bloomberg 합의 대비 통계적으로 유의한 개선을 보였으며; 비대칭적 반응 패턴 — 상방 CPI 서프라이즈가 동등한 하방 서프라이즈보다 유의하게 더 큰 시장 반응을 유발했습니다.
그 비대칭이 바로 구체적인 방향 신호입니다: 선행지표가 앵커링된 Bloomberg 합의 대비 상방 CPI 서프라이즈를 시사할 때, 시장 반응은 불균형적으로 클 것입니다. 연준 연구 논문이 이제 이에 대한 이론적 뒷받침을 제공하고 있습니다.
추가 확인: Royal Society Open Science (2025)는 예측 시장이 설문 기반 합의(Bloomberg 같은)를 정확도에서 약 7pp 아웃퍼폼한다고 발견했습니다. Polymarket 가격이 Bloomberg 합의에서 7pp 이상 괴리될 때, 예측 시장이 맞을 가능성이 더 높습니다 — 이는 둘이 일치할 때, 예측 시장이 합의로부터 앵커링 오류를 상속받았다는 뜻입니다.
진입 기준:1. 이벤트: 활성 Polymarket 시장이 있는 주요 경제 데이터 발표 (연준 금리 결정, CPI 방향, NFP 수준)2. 타이밍: 발표 3~7일 전 진입 — 합의 확정 기간 이전3. 앵커 테스트: 다가오는 발표에 대한 Bloomberg 합의가 전월 실제 수치의 1% 이내 (앵커링이 있을 가능성 확인)4. 선행지표 괴리: 제 나우캐스트(nowcast, 전통적 전망이 월간 업데이트되는 것과 달리 최신 데이터로 구축한 실시간 추정) 기반 전망이 Polymarket 바이너리 질문에서 Bloomberg 합의와 5pp 이상 괴리5. 확인: 최소 2개의 독립 선행지표가 해당 방향을 지지
무료 선행지표 소스:
- 금리 결정: CME FedWatch (연방기금 선물)- CPI: Cleveland Fed Inflation Nowcasting- NFP: JOLTS 데이터 (4~6주 선행)- NFP: ADP 고용 보고서 (2~4주 선행)- GDP: Atlanta Fed GDPNow
탈출: 데이터 발표되고 결과가 전망과 일치 → 90% YES 초과에서 매도. 발표 전 스톱: 2개 선행지표가 방향 전환하면 → 즉시 탈출.
제 생각:
이건 가장 많은 준비가 필요합니다. 공개 데이터로 대략적인 CPI 나우캐스트를 만드는 데 일회성 세팅으로 4~6시간이 걸립니다. 하지만 엣지는 이론적으로 가장 깔끔합니다: 앵커링은 수십억 달러가 이를 활용하려는 채권 시장에서도 지속되고, 여전히 살아남습니다. Polymarket은 채권 시장보다 훨씬 덜 효율적입니다. 맞을 때의 거래당 보상도 여기 모든 전략 중 가장 높습니다 — 35%에서 YES로 정산되는 시장은 투입 자본 대비 186%의 수익을 줍니다.
테스트 계획:
- 1개월차: 3~4개 경제 변수(CPI, NFP, 연준 결정)에 대한 선행지표 모형 구축- 2개월차: 12개월 분량의 과거 Polymarket 경제 시장 데이터와 대비 테스트; 과거 앵커 괴리 신호 식별- 3개월차: 실제 자본 $1,500 투입. 이 배정의 3%를 거래당 최대 위험으로. 액면가: 8pp 스톱 기준 거래당 약 $560.- 예상 신호 빈도: 월 2~4개 적격 이벤트.
중단 기준: 30개 신호 후 전망 모형 정확도 55% 미만, 또는 맞을 때 평균 시장 괴리 20pp 미만.
전략 4: 센티먼트 사이클 페이드 (허위거래 필터링 적용)
한 문장으로 요약한 엣지: 소셜 미디어에 의한 개인투자자 유입은 예측 가능한 사이클로 예측 시장에 몰려들며, 허위거래(wash trading, 같은 사람이 매수와 매도를 동시에 해서 거래량을 부풀리는 행위) 오염이 낮은 것으로 확인된 Polymarket 시장에서 과열 정점을 역으로 거래하면 일관된 양의 기대값을 생성합니다.
학술적 근거:
Tai 외 (Journal of Prediction Markets, 2022~2023)는 1,943명의 개별 트레이더를 분석하여 군집행동(herding, 다른 트레이더들의 행동을 따라하는 경향)이 추정보다 훨씬 만연하다는 것을 발견했습니다 — 정보가 적은 트레이더들이 정보가 많은 트레이더를 따라하면서, 정보 내용을 넘어선 5~15pp의 가격 변동을 증폭시킵니다.
Clinton과 Huang (Vanderbilt, 2025~2026)은 Polymarket 대선 시장의 58%에서 음의 시리얼 상관관계를 기록했습니다 — 일일 급등이 다음 날 되돌아갔습니다. 이 패턴은 소셜 미디어 보도가 정점에 달했던 선거일 전 마지막 2주 동안 가장 강했습니다. 더 많은 노이즈이지, 더 많은 정보가 아닙니다.
실무자 검증: Controverity의 2025 Polymarket 플레이북은 추적된 코호트에서 루머→과열→정점 페이드 프레임워크를 따르는 트레이더들의 70% 이상 승률을 기록합니다.
핵심 추가 사항 — 이 전략이 단순한 역발상주의와 다른 점 — 은 허위거래 필터입니다. Columbia University의 네트워크 기반 분석 (SSRN 5714122, 2025년 11월)은 전체 Polymarket 거래량의 약 25%가 허위거래이며, 스포츠 시장에서는 45%+, 2024년 12월 에어드롭 기간에는 60%까지 상승한다고 발견했습니다. 거래량의 45%가 가짜인 스포츠 시장에서 "센티먼트 급등"을 역으로 거래하는 건 센티먼트 트레이딩이 아닙니다 — 노이즈입니다. 필터가 중요합니다.
진입 기준 (정확한 조건):1. 시장 카테고리 허위거래 점수: 추정 가짜 거래량 30% 미만. 실용적 필터: 방향성 포지션에서 스포츠 카테고리 완전 회피; 2024년 12월에 거래량 급등을 보인 시장도 회피2. 소셜 신호: 이 특정 시장에 대한 바이럴 포스트가 Twitter/X (3,000건 이상 인게이지먼트) 또는 Reddit r/polymarket (50 이상 업보트)에 지난 3시간 이내에 게시됨3. 가격 점프: YES 가격이 지난 4시간 동안 8pp 이상 상승, 단일 지갑이 아닌 다수의 소규모 거래에 의해4. 거래량 급등: 지난 2시간 거래량이 7일 일평균의 3배 이상5. 감정 프리미엄: 현재 가격이 Metaculus 또는 Manifold 참조 확률보다 8pp 이상 높음6. 근본적 정당화 없음: 지난 4시간 이내에 변동을 설명하는 주요 뉴스 이벤트 없음 (10분 Google News 확인)7. 사이클 타이밍: 바이럴 포스트가 3~8시간 전 (군집행동이 정점에 달함, 되돌림 임박)8. 진입: 현재 시장가에 NO 매수 — 긴급성으로 인해 여기서는 테이커 주문이 정당화됨
이 전략의 성패를 가르는 것:
위양성률이 주요 문제입니다. 고래가 큰 포지션을 잡으면서 발생하는 소셜 미디어 급등은 개인투자자 센티먼트 급등과 동일하게 보입니다 — 온체인 지갑 집중도를 확인하기 전까지는요. 단일 지갑이 급등을 유발하는 거래량의 40% 이상을 차지하면, 그 거래는 패스하세요. 센티먼트 주도가 아니라 고래 주도이고, 되돌림 메커니즘이 다릅니다 (그리고 아래 전략 5에서 다룹니다).
테스트 계획:
- 1~2주차: Polymarket 시장 URL과 키워드에 대한 Twitter API 모니터링 설정. r/polymarket Reddit RSS 설정.- 3주차: 교차 참조 스캐너 구축: 소셜 신호 + Polymarket 가격 데이터 + Metaculus 참조 가격.- 4주차: 15개 신호 모의 거래.- 2개월차: 실제 자본 $2,000 투입. 최대 동시 3포지션. 거래당 최대 손실 $200 (총 자본 $10K의 2%, 액면가 $2,500에서 8pp 스톱).
중단 기준: 80회 거래 후 승률 52% 미만, 또는 거래 비용 후 평균 되돌림 4pp 미만.
전략 5: 온체인 내부자 신호 레이더
한 문장으로 요약한 엣지: 진짜 내부자는 주요 발표 전에 감지 가능한 독특한 온체인 발자국을 남깁니다 — 신규 지갑, 단일 시장, 과대 포지션, 특정 이벤트 카테고리 — 그리고 이 신호를 따라가는 것은 합법이고 (공개 블록체인 데이터), 기록된 6~48시간의 선행 기간이 있으며, 가장 강한 역사적 사례에서 1,000% 이상의 수익을 냈습니다.
패턴을 확립하는 기록된 사례:
노벨 평화상, 2025년 10월. 계정 "dirtycup"이 UTC 오전 3:41에 3.6% 확률의 María Corina Machado에 $68,340을 베팅했습니다. 이 지갑은 시장이 열리기 몇 주 전에 만들어졌습니다. 이 단일 시장만 거래했습니다. 계약은 $1.00에 정산됐습니다. 수익률: 약 2,700%. 온체인 발자국 — 신규 지갑, 단일 시장, 지정학 카테고리, 발표 12시간 전 타이밍 — 은 교과서적입니다.
AlphaRaccoon 지갑. Google 관련 예측 23개 중 22개 적중. Google Gemini 3.0의 정확한 출시일에 $150,000을 벌었습니다. 승률이 우연으로는 통계적으로 불가능합니다. 영역 전문가 내부자 프로필입니다.
이스라엘 형사 기소, 2026년 2월. 세계 최초의 예측 시장 내부자 거래 형사 기소 — 온체인 패턴이 내부자 활동의 증거로 법적으로 인정됨을 확립했습니다. 반대편: 이러한 패턴을 따라가는 것(공개 블록체인 데이터를 관찰하는 것이지, 거래를 만드는 것이 아님)은 합법입니다.
마두로 해임, $400,000+. 발표 12시간 전에 포지션이 잡혔으며 "백악관/국방부 수준의 사전 정보를 시사합니다." 12시간의 선행 기간은 여러 기록된 사례에서 일관됩니다.
학술적 기반은 Columbia 허위거래 연구에서 나옵니다 — 진정한 거래 활동 대 가짜 거래 활동이 어떻게 생겼는지 확립하는 네트워크 클러스터링 방법론. 그 기준선이 있어야 내부자 패턴 감지가 가능합니다.
진입 기준 — 다음 조건 전부 충족 필수:
의심 지갑 프로필 (4개 중 2개 이상 필요):
- 지갑 연령 21일 미만- 총 거래 시장 수 5개 이하- 포지션 규모 액면가 >$3,000 (지갑 이력 대비 과대)- 이벤트 카테고리: 지정학, 과학상 (노벨, 퓰리처), FDA 승인, 기업 M&A, 법적 판결
확인 요건 (전부 필수):
- 2개 이상의 별개 의심 지갑 (다른 연령/이력 프로필, 동일 조율 클러스터가 아닌)이 4시간 이내에 같은 시장에서 같은 방향으로 진입- 의심 포지션의 합산 액면가가 해당 시장 미결제 약정(open interest)의 3% 초과- 지난 6시간 이내에 해당 방향을 설명하는 주요 공개 뉴스 이벤트 없음- 시장이 현재 10~50% YES로 가격 매김 (의심 지갑이 롱샷을 움직이는 것이지, 이미 높은 확률 결과를 확인하는 것이 아님)- 타이밍: 잠재적 정산 8~48시간 전
진입: 모든 기준 확인 후 즉시 같은 방향 포지션을 취합니다. Polywhaler 무료 티어가 필요한 $10,000+ 거래 알림을 커버합니다.
감추지 않는 수학:
전체 기준 신호 5개 중 1개만 진짜라면, 제 수익/손실 목표에서 EV(기대값)는 마이너스입니다. 3개 중 1개가 진짜라면, 수학이 맞습니다 — 2,700% 수익(노벨 사례)이 많은 8pp 스톱 손실을 상쇄합니다. 엣지는 35~40% 이상의 진짜 신호율에서만 활성화됩니다. 그래서 이게 전략 1이 아니라 전략 5입니다. 여기에 가장 적은 자본을 배정하면서, 다른 네 가지 전략과 병행하여 신호 추적을 실행합니다.
테스트 계획:
- 1~2주차: 지갑 모니터링 스크립트 구축 (Polygon RPC via Alchemy, Polymarket API). 지갑 스코어러: 연령, 거래 이력, 시장 집중도, 지갑 이력 대비 포지션 규모.- 3~4주차: 모의 거래 모드. 3~6개월 과거 신호를 카탈로그화하고 알려진 정산 이벤트와 비교.- 2개월차: $0 자본으로 라이브 신호 추적 실행. 신호 품질 측정.- 3~4개월차: 20건 이상의 모의 거래 신호에서 진짜 신호율 30% 초과 확인 후에만 실제 자본 $1,500 투입.
중단 기준: 40건의 전체 기준 충족 알림 후 진짜 신호율 20% 미만.
자본 배분: $10,000의 구성
| 전략 | | 배정액 | | 최대 동시 포지션 | | 거래당 최대 위험 | | 시작일 | | |
|---|
| #2 정치 시장 보정 | | $2,500 | | 4 포지션 | | $200 ($10K의 2%) | | 1일차 — 여기서 시작 | | |
| #3 경제 앵커링 | | $1,500 | | 2 포지션 | | $300 ($10K의 3%) | | 2개월차 (모형 구축 후) | | |
| #4 센티먼트 사이클 페이드 | | $2,000 | | 3 포지션 | | $200 ($10K의 2%) | | 3주차 (소셜 모니터 구축 후) | | |
| #5 온체인 내부자 레이더 | | $1,500 | | 2 포지션 | | $250 ($10K의 2.5%) | | 3개월차 (모의 거래 보정 후) | | |
| 현금 준비금 | | $1,000 | | — | | — | | 유동성 버퍼, 기회 활용 | | |
| 합계 | | $10,000 | | 동시 최대 8개 | | 거래당 3% 이하 | | 90% 이상 투입 금지 | | |
순서가 중요합니다. 전략 2가 즉시 시작됩니다 — Metaculus API 호출과 Polymarket 계정만 필요합니다. 전략 1은 WebSocket 피드가 구축된 후 시작됩니다 (2주차). 전략 4는 소셜 모니터링이 라이브된 후 실행됩니다 (3주차). 전략 3은 선행지표 모형이 구축된 후 시작됩니다 (2개월차). 전략 5는 신호 데이터를 수집하고 보정하는 동안 6주간 모의 거래 모드로 유지됩니다.
타임라인
| 기간 | | 작업 | | |
|---|
| 2주차 | | Polymarket CLOB WebSocket 피드 구축. 전략 1 모의 거래 (첫 10개 신호). Metaculus/Manifold API 통합. | | |
| 3주차 | | 전략 2에 실제 자본 $2,500 투입. Twitter/Reddit 소셜 모니터 가동. 전략 4 모의 거래 (첫 15개 신호). | | |
| 4주차 | | 모의 거래에서 승률 50% 초과 시 전략 1에 $1,500 투입. | | |
| 2개월차 | | 경제 선행지표 모형 구축. 모의 거래 검증 시 전략 4에 $2,000 투입. 전략 3 첫 라이브 이벤트. | | |
| 2~3개월차 | | 전략 3에 $1,500 투입. 전략 5 신호 보정 계속. | | |
| 3개월차 | | 첫 종합 손익 리뷰. 저조한 전략에서 우수한 전략으로 자본 재배분. | | |
| 4~6개월차 | | 전체 포트폴리오 활성. 월별 리밸런싱. 결과 주간 공개. | | |
전략 비교
| 전략 | | 엣지 유형 | | 추정 거래당 EV | | 인프라 | | 확신도 | | |
|---|
| #2 정치 시장 보정 | | 보정 + 구조적 | | +4.1pp | | 낮음 (API) | | 최고 | | |
| #3 경제 앵커링 | | 인지 편향 + 모형 | | +15~25pp (드물게) | | 중간 (데이터 모형) | | 높음 | | |
| #4 센티먼트 사이클 페이드 | | 행동 + 소셜 | | +3.1pp | | 중간 (소셜 모니터) | | 높음 | | |
| #5 내부자 레이더 | | 정보 흐름 | | +1.2pp (추정) | | 낮음~중간 | | 중간 | | |
전략 2가 가장 높은 확신도를 가집니다: 2억 9,200만 건의 거래, 베이지안 모형, 87.3% 분산 설명, 2026년 2월 출판. 엣지 메커니즘은 완전히 설명됩니다 — 정파적 감정 참여는 사라지지 않으며, 보정 압축은 구조적입니다.
전략 3이 거래당 EV가 가장 높지만 빈도가 낮습니다 — 월 2~4개의 적격 신호. Bloomberg 합의 대비 Polymarket의 정확도 우위를 검증한 연방준비제도 논문이 가장 최근의 확인입니다.
전략 5가 가장 비대칭적인 보상을 가집니다. 대부분의 신호는 보정에서 실패할 것이고; 통과하는 것들은 1,000% 이상의 수익을 낼 수 있습니다.
진지하게 고려하는 리스크들
오라클 공격. 우크라이나 광물 거래 (2025년 3월)는 정성적 정산 기준이 공격 표면이 된다는 것을 확립했습니다. $500을 초과하는 모든 포지션 전에 확인합니다: 정산 기준이 정량적이고 모호하지 않은가? "BTC가 Y 날짜에 $X 이상으로 마감했는가?"는 안전합니다. "X가 Y에 동의했는가?"는 안전하지 않습니다. 정량적으로 정산되는 시장에서만 큰 포지션을 잡습니다.
허위거래 신호 오염. Polymarket 전체 거래량의 25%가 가짜이며, 스포츠 시장에서는 45%까지 올라갑니다. 원시 거래량을 시장 품질 신호로 절대 사용하지 않습니다. 미결제 약정(open interest)만 사용합니다.
엣지 압축. Polymarket의 매수-매도 스프레드(bid-ask spread, 매수자가 제시하는 가격과 매도자가 요구하는 가격 사이의 격차 — 격차가 작을수록 시장이 건강)는 4.5% (2023)에서 1.2% (2025)로 압축됐습니다. 2024년 선거 후 진입하는 전문 자본이 기계적 엣지를 닫고 있습니다. 모든 전략에는 정의된 중단 기준이 있습니다. 엣지가 사라지면, 거래를 멈추고 그 결과를 공개합니다.
손실의 기본 비율. Polymarket 지갑의 7.6%만이 순이익 상태입니다. 총 $1,000 이상을 번 지갑은 0.51%뿐입니다. 학술적 근거는 대부분의 개인투자자보다 더 많은 확신을 줍니다 — 하지만 학술적 엣지는 라이브 시장과의 접촉에서 살아남으려면 규율 있는 실행이 필요합니다. 테스트는 개별 거래가 아니라 총체적으로 엣지가 실재하는지 여부입니다.
테스트하지 않는 것들
스피드 트레이딩 / 뉴스 알파. 차익거래 수익의 73%가 100밀리초 미만의 봇에게 돌아갑니다. 사람이 접근 가능한 창 (30초~5분)은 항상 사전 사이징된 포지션으로 화면 앞에 앉아 있어야 합니다. 그건 직업이지, 이 실험의 전략이 아닙니다.
독립 전략으로서의 인기-비인기 편향. 이건 정석 전략입니다. 10센트 미만 계약은 평균 60% 이상 손실을 봅니다. 이걸 포지션 사이징 규율로 적용합니다 — 10센트 미만에서 YES 포지션 금지 — 하지만 별도로 테스트할 전략은 아닙니다.
마켓 메이킹. 2024년 선거 피크 수익인 일일 $700~$800은 상당한 자본과 커스텀 인프라 없이는 2026년에 재현 불가능합니다. 전략 1을 위해 구축한 CLOB WebSocket이 3개월차에 이를 가능하게 합니다 — 그 시점에서 평가하겠습니다.
이게 통하는지 어떻게 알 수 있을까
PredictionTalk에 주간 업데이트를 올리겠습니다. 수익과 손실 모두요. 어떤 전략이 40건 이상의 거래를 산출했는데 승률이 중단 기준 미만이면, 통하지 않는다고 말하고 자본을 재배분하겠습니다.
3개월 체크포인트: 전략 1, 2, 4는 8~10주 내에 30~50건의 정산된 거래에 도달해야 합니다 — 예비 평가에 충분합니다. 전략 3은 3~6개월이 필요합니다 (경제 데이터 발표는 월간). 전략 5는 실제 자본 투입 전 3~4개월의 신호 보정 데이터가 필요합니다.
가장 궁금한 거래: 전략 2, 정치 보정 압축. Le의 2억 9,200만 건 거래 연구는 2026년 2월에 나왔습니다 — 2020년의 오래된 연구가 아닙니다. +0.15 보정 절편은 구조적이며, 사라지지 않을 정파적 감정 참여에 의해 구동됩니다. 그 엣지가 6개월 테스트에서 $10K 규모로 살아남는지가 진짜 질문입니다.
이 전략들 중 현재 시장 상황에서 가장 엣지가 있다고 생각하는 건 무엇인가요? 제가 놓친 게 있나요? 이런 패턴을 거래해본 적이 있다면, 어떤 결과를 발견했는지 알고 싶습니다.
아래에 댓글을 달거나, 예측 시장 포럼 스레드에서 이 논의를 계속하세요. 첫 주간 업데이트는 다음 금요일에 올립니다 — 수익이든 손실이든.
출처
인용된 학술 논문:
- Le, N.A. (2026). Decomposing Crowd Wisdom: Domain-Specific Calibration Dynamics in Prediction Markets. arXiv:2602.19520 — https://arxiv.org/abs/2602.19520- Sung et al. (2019). Improving Prediction Market Forecasts by Detecting and Correcting Over-Reaction. European Journal of Operational Research 272(1) — https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0377221718305575- Clinton & Huang (2025). Prediction Markets? The Accuracy and Efficiency of $2.4 Billion in the 2024 Presidential Election. Vanderbilt — https://goodauthority.org/news/the-perils-of-election-prediction-markets/- Campbell & Sharpe (2007/2021). Anchoring Bias in Consensus Forecasts. JFQA — https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3879254- Diercks, Katz & Wright (2026). Kalshi and the Rise of Macro Markets. Federal Reserve FEDS — https://www.federalreserve.gov/econres/feds/kalshi-and-the-rise-of-macro-markets.htm- Saguillo et al. (2025). Unravelling the Probabilistic Forest: Arbitrage in Prediction Markets. IMDEA / AFT 2025 — https://arxiv.org/abs/2508.03474- Becker, J. (2024). The Microstructure of Wealth Transfer in Prediction Markets — https://www.jbecker.dev/research/prediction-market-microstructure- Bürgi, Deng & Whelan (2025). Makers and Takers: The Economics of the Kalshi Prediction Market. CEPR — https://www.karlwhelan.com/Papers/Kalshi.pdf- Tai et al. (2022). Herding Behavior in Prediction Markets. Journal of Prediction Markets — https://eprints.soton.ac.uk/467727/- Sirolly et al. (2025). Network-Based Detection of Wash Trading on Polymarket. Columbia University. SSRN 5714122 — https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5714122- Dalen, S. (2025). Toward Black-Scholes for Prediction Markets. arXiv:2510.15205 — https://arxiv.org/abs/2510.15205- Ng et al. (2025). Price Discovery and Trading in Modern Prediction Markets. SSRN 5331995 — https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5331995- Semantic Trading (2024). Agentic AI for Clustering and Relationship Discovery in Prediction Markets. arXiv:2512.02436 — https://arxiv.org/html/2512.02436v1- Royal Society Open Science (2025). Using Prediction Markets and Forecasting Surveys to Predict Replication Outcomes — https://royalsocietypublishing.org/rsos/article/13/1/250377/
실무자 출처:
- Controverity (2025). Polymarket Playbook 2025 — https://controverity.com/2025/08/26/polymarket-playbook-2025/- Polymarket Official Blog — Market Maker Interview (@defiance_cr) — https://news.polymarket.com/p/automated-market-making-on-polymarket- Orochi Network Oracle Manipulation Analysis (2025) — https://orochi.network/blog/oracle-manipulation-in-polymarket-2025- JIN (2026). The Complete Polymarket Playbook. Medium — https://jinlow.medium.com/the-complete-polymarket-playbook-finding-real-edges-in-the-9b-prediction-market-revolution-a2c1d0a47d9d- Dune Analytics — Polymarket Overview Dashboard — https://dune.com/rchen8/polymarket- PANews (2025). Polymarket 2025 Six Profit Models — https://www.panewslab.com/en/articles/c1772590-4a84-46c0-87e2-4e83bb5c8ad9- Bloomberg (2024). Trump Whale's Polymarket Haul Boosted to $85 Million — https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-11-07/trump-whale-s-polymarket-haul-boosted-to-85-million-in-new-analysis
아래에서 토론하세요. 첫 주간 업데이트는 다음 금요일에 올립니다.
