인공지능이 리테일 트레이더들이 예측 시장 ‘글리치’를 이용해 손쉬운 수익을 창출하는 데 어떻게 도움을 주는지

완전 자동화된 트레이딩 봇이 단기 암호화폐 예측 계약에서 8,894건의 거래를 실행했으며, 인력 개입 없이 약 15만 달러의 수익을 창출한 것으로 알려졌습니다.

최근에 설명된 전략은 X에 게시된 글, 다섯 분간의 비트코인 및 이더 시장에서 “예”와 “아니오” 계약의 결합 가격이 1달러 이하로 잠시 떨어진 순간을 이용했습니다. 이론적으로, 두 가지 결과는 항상 1달러에 합산되어야 합니다. 만약 그렇지 않고 예를 들어 총합이 0.97달러에 거래된다면, 트레이더는 양쪽을 모두 매수하여 시장이 정산될 때 3센트의 이익을 고정할 수 있습니다.

이는 거래 당 약 16.80달러의 이익에 해당하며 — 단일 거래 실행에서는 미미하게 느껴질 수 있지만, 대규모로 보면 의미 있는 수익입니다. 만약 봇이 한 번의 왕복 거래에 약 1,000달러를 투입하고 매번 1.5%에서 3%의 우위를 확보한다면, 개별 거래 기준으로는 단조롭게 보일 수 있지만 전체적으로는 인상적인 수익률 프로필이 됩니다. 기계는 흥분을 필요로 하지 않습니다. 반복 가능성이 중요합니다.

공짜 돈처럼 들립니다. 실제로 이러한 격차는 아주 짧게, 수 밀리초에 불과한 경우가 많습니다. 그러나 이 사건은 단순한 한 번의 오류 이상을 보여줍니다. 암호화폐 예측 시장은 점점 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략의 전장이자 새롭게 부상하는 AI 주도 무기 경쟁의 무대가 되고 있습니다.

이와 같이, Polymarket의 일반적인 5분 비트코인 예측 계약은 활성 세션 동안 양측 각각 약 5,000달러에서 15,000달러의 주문서 깊이를 보유하고 있다고 데이터는 보여줍니다. 이는 Binance 또는 Bybit와 같은 주요 거래소의 BTC 무기한 스왑 주문서에 비해 몇 차례나 얇은 수준입니다.

거래당 10만 달러조차 투입하려는 데스크는 이용 가능한 유동성을 빠르게 소진시키고 스프레드 내 기존의 이점을 무력화시킬 것입니다. 현재로서는 저 4자리 수 규모의 포지션을 편안하게 취할 수 있는 트레이더들이 우위를 점하고 있습니다.

달러 1달러가 1달러가 아닐 때

폴리마켓과 같은 예측 시장은 사용자들이 선거 결과에서부터 향후 5분 내 비트코인 가격에 이르기까지 실제 세계의 결과에 연동된 계약을 거래할 수 있도록 합니다. 각 계약은 일반적으로 해당 이벤트가 발생할 경우 $1, 발생하지 않을 경우 $0에 결제됩니다.

완전히 효율적인 시장에서는 “예”의 가격과 “아니오”의 가격 합계가 항상 정확히 1달러와 일치해야 합니다. “예”가 48센트에 거래된다면, “아니오”는 52센트에 거래되어야 합니다.

그러나 시장은 거의 완벽하지 않습니다. 유동성이 부족하고, 기초 자산의 가격이 급변하며, 주문 장부의 불균형이 일시적인 왜곡을 초래할 수 있습니다. 변동성 기간에는 시장 조성자가 호가를 철회할 수 있습니다. 개인 투자자들은 한쪽 주문을 공격적으로 몰아칠 수 있습니다. 찰나의 순간, 결합된 가격이 $1 아래로 떨어질 수도 있습니다.

충분히 빠른 시스템이라면, 그것으로 충분합니다.

이러한 종류의 미세 비효율성은 새로운 것이 아닙니다. 2010년대 후반에 파생상품 거래소인 BitMEX에서는 유사한 단기 “상승/하락” 계약들이 인기를 끌었으나, 거래자들이 체계적으로 작은 우위를 추출하는 방법을 발견한 후 플랫폼이 일부 계약을 철회했습니다. 변한 것은 도구입니다.

초기에는 소매 투자자들이 이 BitMEX 계약을 방향성 베팅으로 간주했습니다. 그러나 소수의 정량적 트레이더들이 이 계약들이 옵션 시장 대비 체계적으로 오정가되고 있음을 빠르게 인지하고, 거래소 인프라가 방어할 수 없었던 자동화 전략을 통해 우위를 확보하기 시작했습니다.

BitMEX는 결국 여러 상품을 상장 폐지했습니다. 공식적인 이유는 수요 부족이었으나, 당시 트레이더들은 차익거래 세력이 유입되면서 해당 계약들이 거래소에 경제적 이익이 되지 않게 되었기 때문이라고 널리 해석했습니다.

오늘날, 이러한 활동의 대부분은 AI 시스템에 의해 자동화되고 점점 더 최적화될 수 있습니다.

결함을 넘어서: 확률 추출

1달러 미만의 차익거래가 가장 단순한 예입니다. 보다 정교한 전략들은 다양한 시장 간 가격을 비교하여 불일치점을 식별하는 데까지 나아갑니다.

예를 들어, 옵션 시장은 자산이 향후 어느 가격에서 거래될지에 대한 트레이더들의 집단적 기대를 효과적으로 암호화합니다. 다양한 행사가격의 콜옵션과 풋옵션 가격은 암묵적 확률 분포를 도출하는 데 사용될 수 있으며, 이는 다양한 결과의 가능성을 시장 기반으로 추정한 것입니다.

간단히 말해, 옵션 시장은 거대한 확률 기계로 작용합니다.

옵션 가격이 특정 수준을 단기간 내에 비트코인이 그 이상에서 종가를 형성할 확률을 62%로 암시하는 반면, 동일한 결과에 연동된 예측 시장 계약은 단지 55%의 확률을 제시할 경우, 차이가 발생한다. 이 중 한 시장은 위험을 저평가하고 있을 가능성이 있다.

자동 거래자는 두 거래소를 동시에 모니터링하면서 내재 확률을 비교하고, 가격이 잘못 평가된 쪽을 매수할 수 있습니다.

이러한 격차는 드물게 극적인 경우가 있습니다. 때로는 몇 퍼센트포인트 정도, 혹은 그 이하일 수 있습니다. 그러나 고빈도 거래를 수행하는 알고리즘 트레이더에게는 작은 우위가 수천 건의 거래에 걸쳐 복리로 누적될 수 있습니다.

해당 프로세스는 구축된 이후에는 인간의 직관을 필요로 하지 않습니다. 시스템은 가격 피드를 지속적으로 수집하고, 내재 확률을 재계산하며, 실시간으로 포지션을 조정할 수 있습니다.

AI 에이전트 등장

오늘날의 거래 환경이 이전 암호화폐 사이클과 구별되는 점은 AI 도구의 접근성이 크게 향상되었다는 점입니다.

트레이더들은 더 이상 모든 규칙을 수작업으로 코딩하거나 파라미터를 수동으로 조정할 필요가 없습니다. 머신러닝 시스템은 전략의 변형을 테스트하고, 임계값을 최적화하며, 변동성 변화에 맞춰 조정하는 작업을 수행할 수 있습니다. 일부 설정은 여러 에이전트가 서로 다른 시장을 모니터링하고, 노출을 재조정하며, 성과가 악화될 경우 자동으로 종료되도록 구성되어 있습니다.

이론적으로, 트레이더는 1만 달러를 자동화 전략에 할당할 수 있으며, AI 기반 시스템이 거래소를 스캔하고 예측 시장 가격과 파생상품 데이터를 비교하여 통계적 불일치가 미리 설정된 임계값을 초과할 때 거래를 실행하도록 할 수 있습니다.

실제로 수익성은 시장 상황과 속도에 크게 좌우됩니다.

일단 비효율성이 널리 알려지면 경쟁이 심화됩니다. 더 많은 봇들이 동일한 우위를 쫓게 됩니다. 스프레드는 좁아지고 지연 시간(latency)이 결정적인 요인이 됩니다. 결국, 기회는 축소되거나 사라지게 됩니다.

더 큰 문제는 봇이 예측 시장에서 수익을 낼 수 있는지 여부가 아닙니다. 봇은 분명히 수익을 낼 수 있으며, 적어도 경쟁이 우위를 약화시킬 때까지는 가능합니다. 그러나 진정한 관건은 시장 자체에 어떤 일이 발생하느냐입니다.

거래량의 증가하는 비중이 결과에 대한 견해를 갖지 않고 단순히 한 거래소와 다른 거래소 간의 차익거래를 하는 시스템에서 비롯된다면, 예측 시장은 독립적인 신호라기보다는 파생상품 시장의 거울이 될 위험이 있습니다.

대기업들이 몰려들지 않는 이유

만약 예측 시장에 활용 가능한 비효율성이 존재한다면, 왜 주요 트레이딩 기업들이 이를 장악하지 못하고 있는가?

유동성은 하나의 제약 요인입니다. 많은 단기 예측 계약은 대형 암호화폐 파생상품 거래소에 비해 상대적으로 규모가 얕은 편입니다. 상당한 자본을 투입하려 하면 거래자의 의도와 반대로 가격이 움직일 수 있으며, 슬리피지로 인해 이론적 수익이 감소할 수 있습니다.

운영상의 복잡성도 존재합니다. 예측 시장은 종종 블록체인 인프라 위에서 운영되며, 이로 인해 중앙화 거래소와는 다른 거래 비용 및 결제 메커니즘이 도입됩니다. 고빈도 전략의 경우, 작은 마찰도 큰 영향을 미칩니다.

그 결과, 일부 활동은 시장을 크게 흔들지 않고 약 1만 달러 수준의 적당한 규모로 거래를 실행할 수 있는 소규모의 민첩한 트레이더들 사이에 집중된 것으로 보입니다.

그러한 역학 관계는 지속되지 않을 수도 있다. 유동성이 심화되고 거래소가 성숙해지면, 더 큰 기업들이 더 활발히 활동할 가능성이 있다. 현재로서는 예측 시장이 중간 단계에 머물러 있다: 정교하여 퀀트 스타일 전략을 유인할 만큼 충분하지만, 대규모 운용을 막을 정도로 유동성이 얇다.

구조적 변화

예측 시장은 본질적으로 집단의 신념을 집계하여 미래 사건에 대한 대중 기반 확률을 산출하도록 설계되었습니다.

그러나 자동화가 증가함에 따라, 거래량의 점점 더 큰 비중이 인간의 신념보다는 교차 시장 차익거래와 통계 모델에 의해 주도될 가능성이 높습니다.

이는 반드시 그들의 유용성을 저해하지는 않습니다. 차익거래자들은 격차를 해소하고 거래소 간 확률을 일치시킴으로써 가격 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 이는 시장의 성격을 변화시키는 것은 분명합니다.

선거나 가격 변동에 대한 의견을 표명하는 장으로 시작된 것이 지연 시간과 시장 미세구조 우위를 둘러싼 전장이 될 수 있습니다.

암호화폐 분야에서는 이러한 진화가 빠르게 이루어지는 경향이 있습니다. 비효율성이 발견되고, 활용되며 경쟁에 의해 해소됩니다. 한때 꾸준한 수익을 제공하던 우위는 더 빠른 시스템이 등장함에 따라 점차 사라집니다.

보고된 15만 달러 규모의 봇 수익은 일시적인 가격 결함을 교묘하게 이용한 사례일 수 있습니다. 또한 이는 더 넓은 의미를 내포할 수도 있습니다: 예측 시장은 더 이상 단순한 디지털 베팅장에 머무르지 않습니다. 이들은 알고리즘 금융의 또 다른 최전선으로 자리 잡고 있습니다.

그리고 밀리초가 중요한 환경에서는 가장 빠른 기계가 대개 승리합니다.