저는 Polymarket 최고의 퀀트들이 가격을 일련의 상태 시퀀스로 모델링하여 일관되게 높은 확률의 트레이드를 찾는 방법을 분석하고, 여러분이 오늘 바로 구축을 시작할 수 있는 완벽한 프레임워크를 제공해드리겠습니다.
바로 본론으로 들어가겠습니다 →
아무 마켓이나 열고 여러분의 뇌가 어떻게 반응하는지 지켜보세요. "42¢"라는 숫자를 보면, "너무 싼데?", "너무 비싼데?", "적당한데?"라는 느낌이 들고, 그 느낌이 클릭으로 이어집니다. 이것이 플랫폼에 있는 거의 모든 사람들의 의사결정 과정입니다. 숫자 하나, 직감적 반응, 그리고 포지션 진입.
이제 동일한 차트를 트레이딩 데스크는 어떻게 보는지 살펴보겠습니다. 그들은 숫자를 보지 않습니다. 그들은 지난 6주 동안 특정 범위에 머물렀고, 다른 범위에서 튕겨져 나왔으며, 가끔은 경계 근처에 갇혀 있던 가격을 봅니다. 그들은 현재 위치에 대한 기억은 있지만 과거 위치에 대한 기억은 없이 움직이는 대상을 봅니다. 그리고 그들은 정확히 그렇게 행동하는 대상에 대한 이름을 알고 있습니다. 왜냐하면 동일한 행동이 신용 불이행, 유전자 서열, 원자로 코어 내 중성자 튕김 현상, 그리고 Google이 동사가 되기 전에 어떤 웹 페이지가 중요한지 결정했던 알고리즘에서도 나타나기 때문입니다.
그 대상이 바로 Markov Chain입니다. 이는 응용 확률론에서 가장 전투에서 검증된 도구 중 하나이며, 예측 시장에서 이를 사용하는 사람은 거의 없습니다.
군중은 틀린 질문에 답하는 데 바쁩니다. 그들은 "이게 YES로 해결될까?"를 알고 싶어합니다. 그것은 뜬금없는 의견으로 포장된 동전 던지기나 다름없습니다. 반면 트레이딩 데스크는 훨씬 더 유용한 질문에 답합니다: "현재 이 가격이 정확히 여기에 있을 때, 다음 움직임의 전체 분포는 어떻게 생겼으며, 각 움직임은 실제로 얼마나 자주 발생하는가?" 실제 데이터로 그 질문에 답하면 트레이드 규모는 저절로 결정됩니다.
이를 위해 퀀트 학위가 필요하지 않습니다. 다섯 가지 단계, 수십 줄의 Python 코드, 그리고 직감보다 출력 결과를 신뢰하는 훈련만 있으면 됩니다. 이것이 이 글의 전부입니다.
이 글을 읽고 나면 여러분은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다: 도박사가 아닌 상태 기계처럼 계약을 읽는 방법; 실제 가격 내역을 시장이 실제로 만드는 모든 움직임을 보여주는 전이 맵으로 전환하는 방법; 그 맵을 기반으로 1초도 안 되는 시간에 10,000번의 시뮬레이션 해상도를 실행하는 방법; 7,210만 건의 트레이드 증거를 사용하여 그 결과를 현실에 맞게 보정함으로써 모델이 장기적으로 과도한 비용을 지불하지 않도록 하는 방법; 그리고 시장이 정산되기도 전에 조용히 여러분의 이점을 다른 사람에게 넘겨주는 원클릭 실행 습관을 피하는 방법.
파트 1 - 핵심 아이디어
Markov Chain은 상태 간을 이동하는 시스템을 모델링하며, 다음 상태의 확률은 전체 이력이 아닌 현재 상태에만 의존합니다.
Polymarket에서 "상태"는 계약 가격입니다.
계약은 0¢에서 100¢ 사이에서 거래됩니다. 특정 순간에 가격은 이러한 상태 중 하나에 위치합니다. 다음에 어디로 이동할지는 현재 위치에 달려 있으며, 3주 전에 어디에 있었는지와는 무관합니다.
이 단일 속성 덕분에 문제를 다루기 쉬워집니다. 시장의 전체 이력을 모델링할 필요가 없습니다. 두 가지만 알면 됩니다: 현재 어떤 상태에 있는지, 그리고 역사적으로 그 상태에서 다른 모든 상태로 얼마나 자주 이동했는지.
두 번째 것, 즉 가격이 상태 간에 어떻게 이동하는지에 대한 지도를 전이 행렬이라고 합니다. 모든 것은 여기서 시작됩니다.
파트 2 - 1단계: 전이 행렬 구축
전이 행렬은 시장의 지도와 같습니다. 특정 가격에서 다음에 다른 모든 가격으로 이동할 확률이 얼마인지 알려줍니다.
구축 방법은 다음과 같습니다.
먼저, 시장의 가격 이력을 가져옵니다. 그런 다음 가격을 상태로 이산화합니다. Polymarket의 경우 10개의 상태가 잘 작동합니다 [0-10¢, 10-20¢, ... 90-100¢]. 그런 다음 가격이 각 상태에서 다른 모든 상태로 이동한 횟수를 세고, 각 행의 합이 1.0이 되도록 정규화합니다.
핵심 통찰: 50¢ 근처의 시장은 넓은 전이 분포를 가지며 양방향으로 흔들릴 수 있습니다. 5¢ 또는 95¢ 근처의 시장은 좁은 분포를 가지며 극단에 고정되는 경향이 있습니다.
이 비대칭성은 장외편향의 전체 기반이며, 이는 3단계에서 활용할 것입니다.
한 가지 중요한 규칙: 매트릭스의 모든 상태는 최소 20-30회의 관찰된 전이로부터 추정되어야 합니다. 가격 버킷이 두 번만 방문되었다면 해당 행은 잡음입니다. 더 많은 이력을 수집하거나 드문 상태를 병합하세요.
파트 3 - 2단계: Monte Carlo 시뮬레이션 실행
전이 행렬은 한 단계에서 일어나는 일을 알려줍니다. 하지만 우리는 한 단계에 관심이 없습니다. 우리는 시장이 최종 해결 시점에 어디에 도달하는지에 관심이 있습니다.
따라서 시뮬레이션을 실행합니다. 현재 가격 상태에서 시작합니다. 만료일까지 행렬을 따라 한 번에 한 단계씩 무작위로 전진하며 걸어갑니다. 그런 다음 이 과정을 10,000번 반복하고 얼마나 많은 경로가 YES 영역에서 끝났는지 셉니다.
그 비율이 추정된 실제 확률입니다:
10,000개의 시뮬레이션된 경로 각각은 하나의 가능한 미래입니다. 일부는 90¢까지 치솟습니다 (YES 해결). 일부는 5¢까지 추락합니다 (NO 해결). YES 영역에 도달하는 비율이 확률 추정치이며, 10,000번의 시뮬레이션은 약 0.1초 만에 실행됩니다.
이것은 물리학자들이 최초의 원자로에서 중성자 거동을 시뮬레이션하는 데 사용한 것과 동일한 방법입니다. 가능한 모든 미래를 분석적으로 계산하지 않습니다. 수천 개를 샘플링하고 세는 것입니다.
파트 4 - 3단계: 장외편향에 대해 보정
여기서 대부분 사람들의 모델이 무너집니다.
Monte Carlo 시뮬레이션은 체계적으로 장외의 확률을 과대평가할 것입니다. 이유가 무엇일까요? 원시 전이 행렬은 저가 계약이 군중에 의해 구조적으로 과대평가된다는 사실을 알지 못하기 때문입니다.
데이터가 그 사실을 증명합니다.
2026년, 연구원 Jonathan Becker는 182억 6천만 달러 규모의 볼륨에서 7,210만 건의 트레이드를 분석했습니다. 예측 시장 미시구조에 대해 지금까지 발표된 가장 큰 실증 연구입니다. 결과는 냉혹하고 일관됩니다:
5¢에 책정된 계약은 5%의 확률로 승리해야 합니다. 실제로는 4.18% 승리합니다. 1¢에 책정된 계약은 1%의 확률로 승리해야 합니다. 실제로는 0.43% 승리합니다.
테이커로서 1¢ 계약에 넣는 모든 1달러에 대해 43센트를 돌려받습니다. 이는 슬롯 머신(1달러당 약 90센트 반환)보다 더 나쁩니다.
따라서 Monte Carlo 출력에 따라 행동하기 전에, 이 알려진 편향에 대해 보정해야 합니다:
기억해야 할 두 번째 발견이 있습니다. Becker는 99개 가격 수준 중 69개에서 NO가 YES보다 성과가 좋다는 것을 발견했습니다. 테이커들은 불균형적으로 YES를 구매합니다. 그들은 자신의 팀, 자신의 후보, 자신의 포트폴리오에 베팅합니다. 그 수요는 YES 가격을 부풀리고 NO 가격을 낮춥니다.
규칙: 테이커로서 30¢ 미만에서 거래해야 한다면 YES 대신 NO를 사세요. 편향과 싸우는 것이 아니라 편향을 타는 것입니다.
파트 5 - 4단계: Kelly 기준으로 크기 조정
보정된 확률이 있습니다. 시장에는 가격이 있습니다. 이점(엣지)이 있습니다. 이제 질문: 얼마를 베팅해야 할까요?
틀린 답은 "자신 있으니까 많이"입니다. 이것이 진정한 이점이 있는 트레이더들이 여전히 파산하는 방식입니다. 그들은 크기를 과도하게 하고, 연속 손실을 맞고, 결코 회복하지 못합니다.
올바른 답은 Kelly Criterion으로, 모든 이점에 대해 수학적으로 최적의 베팅 크기를 제공합니다.
Kelly는 직감으로는 불가능한 일을 합니다: 이점에 따라 베팅 규모를 자동으로 조정합니다. 작은 이점, 작은 베팅. 큰 이점, 큰 베팅. 하지만 나쁜 연속 손실에 전멸당할 만큼 크지는 않습니다.
쿼터-Kelly (0.25배)를 사용하세요. 풀 Kelly는 이론상 장기 성장을 극대화하지만, 인출(drawdown)은 심리적으로 견디기 어렵고 한 번의 추정 오류가 치명적일 수 있습니다. 모든 전문가들은 분할 크기를 사용합니다.
파트 6 - 5단계: 지정가 주문으로 실행
완벽한 모델을 가지고도 실행 과정에서 피를 볼 수 있습니다. 이것이 개인 트레이더들이 건너뛰는 단계이며, 모델 자체보다 더 가치가 있습니다.
7,210만 건의 트레이드에 대한 Becker의 데이터는 예측 시장에서 가장 중요한 단일 실행 사실을 발견했습니다:
메이커(지정가 주문)는 트레이드당 +1.12%를 얻습니다. 테이커(시장가 주문)는 트레이드당 -1.12%를 잃습니다.
이는 2.24% 포인트 차이이며, 전체 데이터셋에서 통계적으로 완벽하게 입증되었습니다.
사람들이 놓치는 부분은 다음과 같습니다: 메이커가 승리하는 이유는 더 잘 예측해서가 아닙니다. YES를 사는 메이커는 +0.77%를 얻습니다. NO를 사는 메이커는 +1.25%를 얻습니다. 그들은 즉시 체결되기 위해 체계적으로 초과 지불하는 사람들에게 유동성을 제공함으로써 승리합니다.
모든 시장가 주문은 Becker가 "낙관주의 세금"이라고 부르는 것을 지불합니다. Monte Carlo가 'BUY'라고 외칠지라도, 시장가 주문으로 스프레드를 넘으면 트레이드가 시작되기도 전에 이점을 돌려준 셈입니다.
카테고리도 중요합니다. Becker는 메이커-테이커 격차가 카테고리별로 40배까지 변동한다는 것을 발견했습니다. 금융 시장은 거의 효율적입니다 (0.17% 포인트 격차). 확률적으로 사고하는 거시경제 분석가들로 가득합니다. 엔터테인먼트 및 세계 이벤트 시장은 4.79-7.32% 포인트의 격차를 보입니다. 이는 팬들과 이야기 기반 베터들이 YES에 초과 지불하기 때문입니다.
메이커 전략을 실행한다면, 낙관주의 세금이 가장 두꺼운 Sports, Crypto, Entertainment를 목표로 하세요.
파트 7 - 전체 시스템
다음은 하나의 파이프라인으로 조립된 모든 것입니다. 가격 이력이 입력됩니다. 방향, 크기 및 실행 지침을 포함한 완전한 트레이드 결정이 출력됩니다.
이것이 전체 프레임워크입니다. 다섯 단계, 하나의 클래스, 완전히 실행 가능합니다. 시장의 가격 이력과 현재 가격을 입력하면 보정되고, 올바른 크기와 실행 방식을 갖춘 트레이드 결정을 반환하거나, 거래를 하지 말라고 알려줍니다.
5단계 시스템 요약
- Markov 모델 구축. 30-60일의 가격 이력을 가져옵니다. 10개의 상태로 이산화합니다. 전이 행렬을 계산합니다. 이는 시장이 실제로 어떻게 움직이는지 포착하며, 여러분이 생각하는 방식이 아닙니다.
- Monte Carlo 실행. 현재 상태에서 시작합니다. 행렬을 통해 10,000번의 무작위 걷기를 실행합니다. YES 영역에서 끝나는 비율이 원시 확률 추정치입니다.
- 편향에 대해 보정. Becker의 실증적 보정을 적용합니다. 원시 5%는 실제 4.18%가 됩니다. 이 단계를 건너뛰는 것이 대부분의 자체 제작 모델이 손실을 보는 이유입니다.
- 쿼터-Kelly로 크기 조정. 수학이 허용하는 것보다 절대 많이 베팅하지 마십시오. 풀 Kelly는 이론상 최적이며 실제로는 파멸적입니다. 쿼터-Kelly는 생존합니다.
- 지정가 주문으로 실행. 메이커 = +1.12%. 테이커 = -1.12%. 이 2.24% 포인트 차이는 모델보다 더 가치 있습니다. 이점이 엄청나고 시간이 중요한 경우가 아니라면 절대 스프레드를 넘지 마십시오.
결론 - 다음에 할 일
이 프레임워크는 주말 안에 완전히 구현 가능합니다. 전이 행렬은 수십 줄의 Python입니다. Monte Carlo는 0.1초입니다. 보정 테이블은 이 기사에 바로 나와 있으며, 7,210만 건의 실제 트레이드에서 추출되었습니다.
그러나 백테스트는 실전 트레이딩이 아닙니다. 1달러의 위험을 감수하기 전에 세 가지를 하십시오:
첫째, 워크 포워드 테스트를 하십시오. 각 단계에서 해당 시점에 사용 가능한 데이터만 사용하여 전이 행렬을 다시 추정하십시오. 미래 가격이 과거 추정치에 유출되지 않도록 하십시오. 미래 정보 편향(lookahead bias)이 있는 모델은 훌륭해 보이지만 실전에서는 조용히 자금을 잠식할 것입니다.
둘째, 종이 트레이드로 시작하십시오. 실제 돈 없이 2주 동안 실시간 시장에서 전체 시스템을 실행하십시오. 보정된 확률을 실제 해상 결과와 비교하십시오. 잘 보정되었다면, 55% 확률 호출은 약 55%의 시간 동안 YES로 해결되어야 합니다.
셋째, 가정을 존중하십시오. Markov 속성은 근사치입니다. 시장은 때때로 한 단계보다 더 긴 기억을 가질 수 있습니다. 전이 확률은 시간이 지남에 따라 변동하므로, 롤링 윈도우에서 다시 추정하십시오. 그리고 20-30회 미만의 전이로 구축된 행렬 셀은 절대 신뢰하지 마십시오.
Markov Chain은 미래를 예측하지 않습니다. 그것은 더 유용한 일을 합니다: 현재 위치를 기반으로 가능한 모든 미래의 확률을 정량화하고, 시장이 그 확률을 잘못 책정한 정확한 시점을 알려줍니다.
그것이 바로 전체 이점입니다. 군중은 가격을 봅니다. 여러분은 그 아래에 있는 구조를 봅니다.
이제 구축하러 가십시오!
