트레이딩 봇들이 2025-2026년 Polymarket에서 6000만 달러 이상의 수익을 창출했습니다. 그중 77%는 Crypto UP/DOWN 시장에서 발생했는데, 이는 지속적인 구조적 비효율성에 기인합니다. 직접 구축하는 방법을 알려드립니다.
01 - 기회
BTC Up/Down 시장의 이유
Polymarket의 BTC 5분 Up/Down 시장은 예측 시장에서 가장 비효율적인 세그먼트 중 하나입니다. 군중은 감정(뉴스 사이클, 소셜 미디어, 직감)에 따라 방향성 움직임에 가격을 매깁니다.
한편 BTC 가격 상태의 전이 행렬은 다른 것을 보여줍니다. 시장이 확고한 방향성 상태에 있을 때, 지속성은 측정 가능합니다. 수학이 군중보다 먼저 이를 알아차립니다.
수학이 말하는 것과 시장이 가격을 매기는 것 사이의 그 격차가 바로 우위입니다. 그리고 이는 반복 가능하고, 확장 가능하며, 자동화 가능합니다.
우리가 사용하는 에이전트 프레임워크는 Hermes입니다. 오픈소스이며 NousResearch(Paradigm으로부터 7000만 달러 투자 유치)가 구축했습니다. 2026년 4월까지 Hermes는 GitHub 총 스타 수에서 Anthropic의 Claude Code를 추월했으며, 이는 개발자 커뮤니티가 얼마나 빠르게 채택했는지 보여주는 명확한 신호입니다.
- 자산당 하루 288개 윈도우
- 81초마다 1회 거래
- 우위 윈도우: 평균 격차 5~15%
- 승률: p ≥ 0.87에서 63~72%
현재 운영 중인 최고 성공 봇들
합계: $2,112,019. 세 개의 봇. 하나의 시장 세그먼트. 동일한 기반 수학.
02 - 우위
수학의 작동 원리
모델은 BTC 가격 상태에 대한 마르코프 체인 분석을 기반으로 합니다. 핵심 통찰력: 가격 움직임은 무작위가 아닙니다. 시장이 지속적인 방향성 상태에 진입하면, 연속 확률은 측정 가능하게 50% 이상입니다.
진입 공식
Δ⁽ʷ⁾ = p̂⁽ʷ⁾ − q⁽ʷ⁾ ≥ ε → 진입 p̂ = 모델 확률 · q = 시장 가격 · ε = 최소 격차 5%
r = (1 − q) / q q = 0.647일 때 → r = 거래당 +54.5% · q = 0.441일 때 → r = 거래당 +126.7%
봇은 p(j\,j\) ≥ 0.87(마르코프 지속성 임계값)일 때만 진입합니다. 그 미만이면 거래하지 않습니다. 이것이 방향성 예측 없이도 승률이 지속적으로 65%를 넘는 이유입니다.
켈리 f\ = p − (1−p)/b 거래당 최적 포지션 사이징 · p = 0.87, b = 0.647일 때 f\ ≈ 0.71
03 - 스택
구축에 필요한 것
전체 설정은 오픈소스 도구로 실행됩니다. 코딩 불필요. 총 비용: 월 10달러 미만
최소 10달러 시작 → 50달러 권장 → 가스비 2 POL(~1달러) → 설정 시간 약 30분
04 - 설정
Hermes 설정 3단계
1단계
Atomic 설치 및 Hermes 실행
atomicbot.ai로 이동 → Atomic 다운로드 → 메인 페이지에서 Hermes 에이전트 선택. Mac에서 로컬로 실행하거나 오른쪽 상단의 '클라우드에서 실행' 선택 가능 - Google로 로그인, 동일한 인터페이스. 다운로드 후 앱을 응용 프로그램 폴더로 이동.
Atomic은 100개 이상의 통합, 영구 메모리, 모든 주요 AI 모델(Claude, ChatGPT, Gemini)을 지원합니다.
2단계
모델 API 연결 - Claude Opus 4.7 사용
Atomic 설정 → AI 모델 → Anthropic 선택 → API 키 붙여넣기. 모델 엔진으로 Claude Opus 4.7 선택 - 실시간 시장 분석 및 자기 개선 루프에 필요한 추론 능력을 갖추고 있습니다.
대안: OpenRouter(사용한 만큼 지불) 또는 OpenAI Codex(ChatGPT Pro 통해 무료).
3단계
Telegram 봇을 에이전트에 연결
Atomic → 스킬 → 메신저 → Telegram → 연결. Telegram에서 @BotFather를 통해 봇 생성 → 토큰 복사 → Atomic에 붙여넣기. 2번의 클릭으로 완료.
이제 Hermes 에이전트가 활성화되어 거래 로직 프롬프트를 기다리고 있습니다.
05 - 거래 로직
BTC 거래 전략 설정
처음부터 구축하는 대신 기존 GitHub 리포지토리를 기본 로직으로 사용한 다음 Hermes에 제공하고 Claude Opus가 최신 Polymarket CLOB v2에 맞게 조정하도록 합니다.
추천 리포지토리
1단계 - Hermes에 거래 로직 프롬프트 제공
2단계 - 지갑 설정
3단계 - 환경 설정
4단계 - 먼저 드라이 테스트 실행
06 - 자기 학습 루프
에이전트가 스스로 개선하는 방법
이것이 Hermes를 정적 봇과 차별화하는 요소입니다. Claude Opus 4.7은 매 세션 후 실행 저널을 읽고 작동한 것과 작동하지 않은 것을 기반으로 거래 규칙을 다시 작성합니다.
- 거래 실행
봇이 p(j\,j\) ≥ 0.87에서 시장에 진입합니다. 모든 진입, 청산 및 손익이 저널에 기록됩니다.
- 야간 검토
Claude Opus가 전체 저널을 읽습니다. 어떤 지속성 임계값이 성과를 냈는지, 어떤 윈도우가 손실을 봤는지, 어떤 진입 가격이 최고의 기대 가치를 가졌는지 분석합니다.
- 전략 업데이트
Opus가 임계값 규칙을 다시 작성하고, 켈리 사이징을 조정하며, MIN_PROB 및 MIN_EDGE 매개변수를 자동으로 업데이트합니다.
- 업데이트된 규칙으로 다음 세션 실행
50~100회 거래 후 에이전트는 측정 가능하게 더 똑똑해집니다. AI가 무거운 작업을 수행하도록 합니다.
- 매일 아침 Telegram 보고서
어제의 거래, 업데이트된 규칙, 오늘의 전략. 사용자가 검토, 승인하면 실행됩니다.
결론
Polymarket 트레이딩 봇은 이미 수동 트레이더로부터 상당한 수익 점유율을 가져갔으며, 이 비율은 날마다 증가하고 있습니다.
Hermes 및 Atomic과 같은 에이전트 프레임워크를 사용하면 시니어 개발자가 아니어도 직접 구축할 수 있습니다. 필요한 것은 두뇌 역할의 Claude Opus, 시작 로직의 GitHub 리포지토리, 그리고 50~100회의 훈련 거래를 위한 시간입니다.
자기 학습 루프가 나머지를 처리합니다.
작게 시작하세요. 먼저 DRY_RUN=true로 설정하세요. 훈련 중에는 거래당 1~2달러로 진행하세요. 에이전트는 실행하는 모든 거래와 함께 개선됩니다 - 학습 단계를 서두르지 마세요.
기사 내 봇 최고 사례:
https://polymarket.com/@bonereaper?r=joinjoinjoin#tLcpwsE https://polymarket.com/@0xe1d6b51521bd4365769199f392f9818661bd907?r=joinjoinjoin#9TKvd55 https://polymarket.com/@0xb27bc932bf8110d8f78e55da7d5f0497a18b5b82-1772569391020?r=joinjoinjoin#lIVnuAb
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