AI 기반 Polymarket 지갑 스캐너 및 카피 트레이딩 워크플로우 구축기

예측 시장 (Prediction markets)은 크립토 분야에서 가장 흥미로운 영역 중 하나가 되었으며, Polymarket과 같은 플랫폼은 시장의 비효율성을 식별함으로써 지속적으로 수익을 창출하는 새로운 유형의 트레이더 카테고리를 만들어냈습니다.

많은 트레이더가 던지는 질문은 다음과 같습니다:

모두를 능가하려고 노력하는 대신, 단순히 최고의 트레이더를 찾아 그들을 복사(copy)한다면 어떨까?

이 글에서 저는 수백 개의 Polymarket 지갑을 스캔하고, 가장 수익성이 높은 트레이더의 순위를 매기며, 카피 트레이딩 (copy trading)을 위한 잠재적 지갑을 식별하는 데 도움을 주는 AI 기반 워크플로우를 자세히 설명하겠습니다.

이 글은 다음 YouTube 실험에서 영감을 받았습니다:

YouTube 비디오:

아이디어

이 시스템은 매일 수백(또는 수천) 개의 Polymarket 지갑을 자동으로 분석하며, 다음을 기준으로 순위를 매깁니다:

• 과거 수익성 (Historical profitability)
• 일관성 (Consistency)
• 거래 활동 (Trading activity)
• 리스크 프로필 (Risk profile)
• 시장 전문화 (Market specialization)
• 승률 (Win rate)
• 포지션 규모 결정 행태 (Position sizing behavior)

수천 명의 트레이더를 수동으로 조사하는 대신, AI가 목록을 상위 후보로 좁혀줍니다.

워크플로우는 다음과 같습니다:

Polymarket 지갑 (Polymarket Wallets)
        ↓
AI 지갑 스캐너 (AI Wallet Scanner)
...

핵심 통찰은 AI가 직접 거래를 수행하는 것이 아니라는 점입니다.

AI는 데이터를 필터링하고 팔로우할 가치가 있는 트레이더를 식별하는 데 도움을 줍니다.

왜 지갑 발굴에 AI를 사용하는가?

카피 트레이딩의 가장 큰 과제는 실행 (execution)이 아닙니다.

문제는 다음과 같은 트레이더를 찾는 것입니다:

• 검증된 실적 (proven track record)을 보유한
• 지속적으로 수익을 내는
• 단 한 번의 운 좋은 거래에 의존하지 않는
• 리스크를 적절히 관리하는
• 당신이 이해하는 시장에서 거래하는

수백 개의 지갑을 수동으로 검토하는 데는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

AI는 이를 몇 분 만에 수행할 수 있습니다.

일일 지갑 스캐닝 프로세스

전형적인 일일 워크플로우는 다음과 같을 수 있습니다:

1단계: 지갑 데이터 수집

수집 항목:

• 지갑 주소 (Wallet addresses)
• 과거 포지션 (Historical positions)
• 종료된 거래 (Closed trades)
• 오픈 포지션 (Open positions)
• 손익 기록 (P&L history)
• 시장 카테고리 (Market categories)

2단계: 필터 적용 (Apply Filters)

다음 조건에 해당하는 지갑은 제외합니다:

• 거래 기록이 불충분한 경우
• 극도로 높은 리스크를 보이는 경우
• 활동량이 낮은 경우
• 성과가 일관되지 않은 경우

3단계: 지갑 점수 산정 (Score Wallets)

점수 산정 지표 예시:

score = (
    profit_score * 0.4 +
    consistency_score * 0.3 +
...

4단계: 보고서 생성 (Generate Report)

AI가 순위가 매겨진 목록을 생성합니다:

가장 높은 순위를 기록한 지갑들만 수동으로 검토합니다.

거래 카테고리 예시

흥미로운 관찰 결과 중 하나는 수익을 내는 트레이더들이 종종 특정 분야에 특화되어 있다는 점입니다.

예시는 다음과 같습니다:

지정학 (Geopolitics)

다음 항목에 집중하는 트레이더들:

• 선거
• 국제적 갈등
• 정부 결정

스포츠 (Sports)

다음 분야의 전문가들:

• NBA
• NFL
• 축구 (Soccer)
• 테니스 (Tennis)

암호화폐 시장 (Crypto Markets)

다음과 관련된 예측 시장:

• 비트코인 (Bitcoin)
• 이더리움 (Ethereum)
• ETF 승인
• 규제 발전 상황

제너럴리스트 (Generalists)를 따르기보다, 많은 성공적인 카피 트레이더들은 스페셜리스트 (Specialists)에게 집중합니다.

리스크 관리 교훈

이번 실험에서 얻은 가장 큰 교훈 중 하나는 포지션 사이징 (Position sizing)입니다.

카피 대상이 되는 트레이더는 다음과 같이 거래할 수 있습니다:

• $5 거래
• $50 거래
• $5,000 거래

이 모든 것이 같은 날 발생할 수 있습니다.

거래 규모를 맹목적으로 미러링 (Mirroring)하는 것은 문제를 일으킬 수 있습니다.

더 안전한 설정에는 다음이 포함됩니다:

고정 포지션 규모 (Fixed Position Sizes)

예시:

지갑 A → 거래당 $7
지갑 B → 거래당 $10
지갑 C → 거래당 $6

시장당 최대 노출액 (Maximum Exposure Per Market)

시장당 최대치 = $50

이는 단일 예측 시장에 과도하게 자산이 배분되는 것을 방지합니다.

소액 거래 무시 (Ignore Tiny Trades)

예시:

$5 미만의 거래는 무시

이는 노이즈를 줄이고 불필요한 실행 비용을 절감합니다.

실험 결과

실험 기간 동안:

• 시작 잔액: ~$490
• 실험 중간 최고점: ~$610
• 1주일 후 최종 잔액: ~$400

한때 포트폴리오가 $100 이상 상승하기도 했습니다.

하지만 이후 몇몇 대형 스포츠 인기 종목들이 예상치 못하게 패배하면서 상당한 낙폭 (Drawdown)이 발생했습니다.

이는 중요한 현실을 시사합니다:

수익을 내는 트레이더를 카피하더라도 손실은 피할 수 없습니다.

카피 트레이딩 (Copy trading)은 보장된 전략이 아닙니다.

지갑 (Wallet)의 품질도 중요하지만, 리스크 관리 (Risk management)가 훨씬 더 중요합니다.

500개 이상의 지갑으로 확장하기

더 발전된 시스템은 다음과 같은 규모를 스캔할 수 있습니다:

• 5,000개 지갑
• 50,000개 지갑
• 예측 시장 (Prediction market) 생태계 전체

추가적인 지표로는 다음과 같은 것들이 포함될 수 있습니다:

• 샤프 지수 (Sharpe ratio)
• 시장 전문성 점수 (Market specialization score)
• 낙폭 분석 (Drawdown analysis)
• 매매 타이밍 정확도 (Trade timing accuracy)
• 유동성 영향 (Liquidity impact)
• 지갑 간 상관관계 (Correlation between wallets)

이 지점이 바로 AI가 특히 강력한 힘을 발휘하는 곳입니다.

인간은 20개의 지갑을 검토할 수 있습니다.

AI는 20,000개를 검토할 수 있습니다.

영감을 얻기 위한 오픈 소스 프로젝트

직접 Polymarket 봇을 구축하는 데 관심이 있다면, 탐색해 볼 가치가 있는 몇 가지 오픈 소스 저장소 (Repositories)가 있습니다.

Polymarket Copy Trading Bot

GitHub:

https://github.com/phoneixtrade/polymarket-copy-trading-bot

주요 기능:

• 카피 트레이딩 자동화 (Copy trading automation)
• 지갑 모니터링 (Wallet monitoring)
• 포지션 복제 (Position replication)

Polymarket Copytrading

GitHub:

https://github.com/ducksybils/polymarket-copytrading

주요 기능:

• 자동 매매 미러링 (Automated trade mirroring)
• 지갑 추적 (Wallet tracking)
• 이벤트 기반 실행 (Event-driven execution)

Polymarket BTC / ETH Trading Bot

GitHub:

https://github.com/nahuelvivas/Polymarket-Trading-BTC-ETH-M-Bot

주요 기능:

• 마켓 메이킹 전략 (Market-making strategies)
• BTC/ETH 예측 트레이딩 (BTC/ETH prediction trading)
• 자동 실행 (Automated execution)

향후 개선 사항

제가 추가하고 싶은 몇 가지 개선 사항은 다음과 같습니다:

AI 지갑 분류 (AI Wallet Classification)

트레이더를 다음과 같이 자동으로 분류합니다:

• 스포츠 전문가
• 정치 전문가
• 암호화폐 (Crypto) 전문가
• 거시 경제 (Macro) 전문가

성과 예측 (Performance Forecasting)

과거의 행동 패턴을 사용하여 다음을 추정합니다:

• 향후 리스크 (Future risk)
• 기대 수익성 (Expected profitability)
• 최대 낙폭 확률 (Drawdown probability)

멀티 지갑 포트폴리오 최적화 (Multi-Wallet Portfolio Optimization)

개별 트레이더를 복사하는 대신 다음과 같이 구성합니다:

지갑 A → 30%
지갑 B → 25%
지갑 C → 20%
...

이를 통해 다양한 매매 스타일(trading styles)에 걸친 분산 투자가 가능해집니다.

마치며

가장 흥미로운 시사점은 수익이나 손실이 아닙니다.

AI가 고품질 트레이더를 발견하는 데 필요한 리서치 시간을 획기적으로 줄여줄 수 있다는 점입니다.

수동으로 지갑을 검색하며 몇 시간을 보내는 대신, AI는 다음과 같은 역할을 수행할 수 있습니다:

• 수천 명의 트레이더 분석
• 성과가 저조한 트레이더 필터링
• 가장 강력한 후보 순위 지정
• 인간이 검토할 수 있도록 최상의 기회만 제시

제 개인적인 의견으로는, 이것이 오늘날 예측 시장 (prediction markets)에서 AI를 활용하는 가장 실용적인 응용 사례 중 하나라고 생각합니다.

AI는 트레이더를 대체하는 것이 아닙니다.

트레이더가 가장 가치 있는 정보에 집중할 수 있도록 돕는 것입니다.

여러분은 Polymarket 봇이나 카피 트레이딩 시스템을 구축해 본 적이 있으신가요? 댓글을 통해 여러분의 접근 방식에 대해 들려주세요.

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