기술적으로 정교한 트레이더 집단이 자동화·알고리즘 전략을 활용해 Polymarket에서 꾸준한 수익을 내고 있다. 이는 예측 시장의 활용 방식이 어떻게 바뀌고 있는지 보여주며, 시장 효율성과 접근성에 대한 의문을 제기한다.
무슨 일이 벌어지고 있나
여러 트레이더와 전략 분석 자료가 개발자들 사이에서 공유되고 있는데, 이에 따르면 프로그래머들은 Polymarket의 예/아니오(yes-or-no) 계약 전반에서 가격 비효율을 노리는 봇을 배치해 월 1만 달러에서 20만 달러를 훌쩍 넘는 수익을 올리고 있다.
이들은 정치·경제 결과를 더 잘 예측하는 능력에 의존하기보다, 전문 퀀트 트레이딩과 유사한 마켓 뉴트럴 전략을 사용한다.
가장 흔한 접근법은 순수 차익거래다. 트레이더는 “YES”와 “NO” 토큰의 합산 가격이 1달러 아래로 떨어질 때 둘 다를 동시에 매수한다.
결과가 어떻게 나오든 하나의 결과는 최종적으로 1달러에 결제되기 때문에, 이 전략은 이벤트 결과와 상관없이 고정 수익을 잠그는 구조다.
“distinct-baguette”라는 이름으로 활동하는 한 트레이더는 이 방법을 사용해 단 6주 정도 만에 24만 2,000달러를 벌어들인 것으로 전해진다. 그는 가격 변동이 빠른 단기 크립토 시장을 집중적으로 공략했다.
다른 트레이더들은 통계적 차익거래를 활용해 수백 개의 연관된 시장을 스캔하며 일시적인 가격 괴리를 찾는다. 예를 들어, 대선 결과와 의회 권력 구도에 연동된 계약들은 역사적으로 함께 움직이지만, 짧은 시간 동안 디커플링될 수 있다.
스프레드가 벌어지면 트레이더는 더 싼 계약을 매수하고 비싼 계약을 매도한 뒤, 가격이 수렴하면 포지션을 정리한다.
이런 전략을 쓰는 트레이더 가운데 한 명인 “sharky6999”는 분당 100개가 넘는 시장을 모니터링하는 모델을 운영해 48만 달러를 벌어들인 것으로 알려졌다.
함께 읽기: The Great 2025 Token Crash: 100 Out Of 118 Launches In The Red – What Went Wrong?
더 복잡한 전략으로는 기계학습 기반 확률 모델이 있다. 트레이더는 뉴스 흐름과 소셜 미디어 데이터를 활용해 “진짜” 확률을 추정한다.
모델이 시장 가격과 다르게 평가할 때 방향성 베팅에 나선다.
전략 논의에서 언급된 트레이더 “ilovecircle”은 매주 재학습되는 AI 모델 앙상블을 활용해 두 달 동안 220만 달러를 벌어들인 것으로 전해진다.
고빈도 기법 역시 적용되고 있다.
왜 중요한가
일부 트레이더는 스프레드 파밍에 나서면서 지속적으로 매수 호가에 사서 매도 호가에 팔거나, 여러 플랫폼 간 헤지 포지션을 구축한다.
“cry.eth2”라는 계정은 거의 100만 건에 가까운 거래를 실행해 19만 4,000달러를 벌어들였다고 전해지는데, 여기에는 Polymarket의 중앙호가 주문장(central limit order book)을 통한 자동화된 주문 배치가 활용됐다.
이 모든 전략의 밑바탕에는 공통된 기술 인프라가 있다.
트레이더들은 Python 기반 봇을 사용해 Polymarket의 REST API를 1~3초 간격으로 폴링하고, 결과 토큰 ID를 해석한 뒤 플랫폼의 CLOB 인터페이스를 통해 자동으로 거래를 실행한다.
다음 읽기: Will Elon Musk Shatter History As First Trillionaire Next Year? Bettors Say 53% Chance