봇과 AI 기반의 트레이딩 전략이 예측시장 플랫폼 폴리마켓(Polymarket)의 초단기 암호화폐 시장을 점차 변화시키고 있습니다. 사람 트레이더들이 따라가지 못하는 동안, 소액이 놀라운 수익으로 바뀌고 있습니다.
이 자동화 시스템들은 시차 차익거래에서 고급 머신러닝 모델까지 사용합니다. 이들은 가격이 잘못 매겨진 계약, 얕은 유동성, 시장 지연을 꾸준하게 공략합니다. 이러한 일관성은 사람이 따라갈 수 없는 수준입니다.
폴리마켓 봇, 차익거래·AI로 돈 찍다…예측시장 변화
예측시장 분석가 덱스터스랩(Dexter’s Lab)이 주목한 인상적인 사례 중 하나가 있습니다. 이 봇은 한 달 만에 313달러를 41만4,000달러로 불렸다고 보고되었습니다.
Sponsored이 봇은 BTC, ETH, SOL 15분 업/다운 시장에서만 거래합니다. 매 거래마다 4,000~5,000달러를 베팅하며, 98%의 승률을 기록합니다.
이 봇의 비결은 시장 방향 예측이 아닙니다. 대신 폴리마켓 가격이 바이낸스, 코인베이스 등 주요 거래소의 현물 흐름을 뒤늦게 반영하는 작은 시간차를 활용합니다.
실제 확률이 이미 약 85%임에도 시장에서 50/50 확률을 제시할 때 진입합니다. 봇은 이처럼 잘못 책정된 확실성을 반복적으로 매수합니다.
그 결과, 수천 번의 마이크로 거래가 꾸준한 수익을 창출합니다. 손실은 희석되고, 변동성은 줄어듭니다. 한편, 사람 트레이더들은 촉매를 논하며 높은 수익률을 쫓습니다.
AI가 결합된 전략도 화제가 되고 있습니다. 분석가 이고르 미케린(Igor Mikerin)이 소개한 한 봇은 단 두 달 만에 220만달러를 기록했습니다. 이 봇은 뉴스와 SNS 데이터를 학습한 앙상블 모델을 활용하여 시장의 잘못된 가격을 공략합니다.
이 봇은 최신 상황을 반영하기 위해 모델을 계속 다시 학습합니다. 현실 세계의 확률과 비교해 저평가된 계약에 집중합니다.
이 방식은 예측 시장에서 새로운 전환점을 보여줍니다. 알고리즘의 정확성과 실시간 분석은 일관적으로 인간의 판단을 능가할 수 있습니다.
차익거래 및 고빈도매매(HFT) 전략은 이제 폴리마켓에서 일반적입니다. 또 다른 분석가 이선(Ethan)은 유동성이 낮은 주문을 선점하는 봇을 설명합니다. 이 봇은 시장 매수 주문 직전 계약을 매수해 가격 상승을 선점합니다.
다른 전략으로는 양쪽 계약을 합한 가격이 1달러 아래로 내려갈 때 모두 사는 방법이 있습니다. 이를 통해 작은 무위험 수익을 확보할 수 있습니다.
이런 봇들은 수천 번의 거래에서도 일정하고 직선적인 손익곡선을 보입니다. 반복과 타이밍의 효율성이 인간 직관보다 우위에 있음을 보여줍니다.
폴리마켓 자동화 급증…트레이더 영향은?
사람 트레이더들은 이런 환경에서 계속 고전하고 있습니다. 비교해 보면, 봇은 20만6,000달러의 수익을 85% 이상의 승률로 거둡니다. 같은 전략을 적용한 사람은 약 10만달러 수준만 실현합니다.
과도한 베팅, 미흡한 리스크 관리, 진입 타이밍 지연은 누적 손실로 이어집니다. 우위를 지닌 상황이더라도 이러한 실수로 인해 결국 손해를 보게 됩니다.
예측 시장에서 성공하려면 여전히 규율, 확률 인식, 신중한 포지션 크기가 요구된다는 평이 많습니다. 하지만 봇의 약진은 대부분의 인간이 감당하지 못할 수준입니다.
봇의 급부상은 윤리 및 시장 공정성에 대한 논쟁도 일으킵니다. 폴리마켓 사용자들은 감시 목록과 봇 프로필을 공유하며 최고의 계정과 전략을 공개합니다.
현재 여러 봇이 15분 BTC 시장에서 조용히 활동하고 있습니다. 그중 다수는 매달 수만달러의 수익을 내고 있어 이런 질문이 생깁니다.
이런 봇들은 일시적인 취약점일 뿐입니까, 아니면 예측 시장 구조를 완전히 새롭게 바꾸는 ‘뉴메타’의 시작입니까?
이런 변화 속에서도 사람에게 남은 교훈이 있습니다. 트레이더들은 봇의 체계적 접근법에서 배울 수 있습니다.
- 오정가격이 있을 때만 포지션에 진입합니다.
- 과도한 노출을 피하고 반복적이며 낮은 위험 기회를 활용합니다.
단기 시장에서 자동화가 압도적이지만, 지식, 규율, 확률 기반 전략은 폴리마켓 등 예측 시장에서 지속적인 인간 참여를 위해 여전히 중요합니다.
폴리마켓은 봇과 AI가 단순히 수백만달러를 버는 수준을 넘어서 시장의 본질까지 재정의하는 모습을 보여줍니다. 이로 인해 사람 트레이더들은 적응하거나, 점차 알고리즘과 타이밍, 반복에 의해 움직이는 생태계에서 도태될 위험에 직면합니다.
