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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Polymarket의 수많은 지갑 데이터를 AI로 분석하여 수익성 높은 트레이더를 식별하는 카피 트레이딩 워크플로우를 소개합니다. AI를 활용해 지갑의 수익성, 일관성, 리스크 프로필 등을 자동 스캐닝하고 점수를 산정하여 최적의 팔로우 대상을 선정합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기예측 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:
이 시스템은 매일 수백(또는 수천) 개의 Polymarket 지갑을 자동으로 분석하며, 다음을 기준으로 순위를 매깁니다:
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.
카피 트레이딩의 가장 큰 과제는 실행 (execution)이 아닙니다.
문제는 다음과 같은 트레이더를 찾는 것입니다:
수백 개의 지갑을 수동으로 검토하는 데는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.
AI는 이를 몇 분 만에 수행할 수 있습니다.
전형적인 일일 워크플로우는 다음과 같을 수 있습니다:
수집 항목:
다음 조건에 해당하는 지갑은 제외합니다:
점수 산정 지표 예시:
score = (
profit_score * 0.4 +
consistency_score * 0.3 +
...
AI가 순위가 매겨진 목록을 생성합니다:
| 순위 | 지갑 | 점수 |
|---|---|---|
| 1 | 지갑 A | 95 |
| ... |
가장 높은 순위를 기록한 지갑들만 수동으로 검토합니다.
흥미로운 관찰 결과 중 하나는 수익을 내는 트레이더들이 종종 특정 분야에 특화되어 있다는 점입니다.
예시는 다음과 같습니다:
다음 항목에 집중하는 트레이더들:
다음 분야의 전문가들:
다음과 관련된 예측 시장:
제너럴리스트 (Generalists)를 따르기보다, 많은 성공적인 카피 트레이더들은 스페셜리스트 (Specialists)에게 집중합니다.
이번 실험에서 얻은 가장 큰 교훈 중 하나는 포지션 사이징 (Position sizing)입니다.
카피 대상이 되는 트레이더는 다음과 같이 거래할 수 있습니다:
이 모든 것이 같은 날 발생할 수 있습니다.
거래 규모를 맹목적으로 미러링 (Mirroring)하는 것은 문제를 일으킬 수 있습니다.
더 안전한 설정에는 다음이 포함됩니다:
예시:
지갑 A → 거래당 $7
지갑 B → 거래당 $10
지갑 C → 거래당 $6
시장당 최대치 = $50
이는 단일 예측 시장에 과도하게 자산이 배분되는 것을 방지합니다.
예시:
$5 미만의 거래는 무시
이는 노이즈를 줄이고 불필요한 실행 비용을 절감합니다.
실험 기간 동안:
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.
더 발전된 시스템은 다음과 같은 규모를 스캔할 수 있습니다:
추가적인 지표로는 다음과 같은 것들이 포함될 수 있습니다:
이 지점이 바로 AI가 특히 강력한 힘을 발휘하는 곳입니다.
인간은 20개의 지갑을 검토할 수 있습니다.
AI는 20,000개를 검토할 수 있습니다.
직접 Polymarket 봇을 구축하는 데 관심이 있다면, 탐색해 볼 가치가 있는 몇 가지 오픈 소스 저장소 (Repositories)가 있습니다.
GitHub:
https://github.com/phoneixtrade/polymarket-copy-trading-bot
주요 기능:
GitHub:
https://github.com/ducksybils/polymarket-copytrading
주요 기능:
GitHub:
https://github.com/nahuelvivas/Polymarket-Trading-BTC-ETH-M-Bot
주요 기능:
제가 추가하고 싶은 몇 가지 개선 사항은 다음과 같습니다:
트레이더를 다음과 같이 자동으로 분류합니다:
과거의 행동 패턴을 사용하여 다음을 추정합니다:
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.
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:
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.