멀티코인: 예측 시장에는 어떤 다른 기업가적 기회가 있나요?
원제: 주의 경제 구축
원저자: 엘리 치안, 멀티코인 캐피털
번역: 페기, 블록비츠
편집자 주: 정보 폭발 시대에 주의 그 자체가 측정 가능하고 거래 가능한 자산이 되고 있습니다. 이 글에서는 예측 시장과 오라클 메커니즘을 통해 "주의 자산"을 금융화하는 방법을 살펴보고, "주의 영구 계약"을 구축하는 방법론을 제안합니다. 주식과 같은 전통 자산에서 밈의 가치가 점차 부각됨에 따라, 우리는 관심 경제가 주류 자산으로 자리 잡는 시점에 와 있을 수 있습니다.
다음은 원문입니다.
관심 자산의 재정적 잠재력
이는 다소 단순화된 표현일 수 있지만, 자산은 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
1. 현금 흐름 자산 - 주로 주식과 채권을 포함합니다. 이러한 자산은 현금 흐름을 생성하며, 투자자는 이를 기반으로 가치를 평가합니다. 2. 수요 공급 자산 - 주로 상품과 외환에 적용됩니다. 이러한 자산의 가격은 수요와 공급에 따라 변동합니다. 최근 암호화폐 분야에서는 관심에 기반한 가치를 지닌 새로운 유형의 자산이 탄생했습니다. 오늘날 "관심 자산"은 주로 NFT, 크리에이터 토큰, 밈 코인과 같은 사용자 생성 자산(UGA)으로 구성됩니다. 이러한 자산은 문화적 관심의 "셸링 포인트" 역할을 하며, 그 가격은 관심의 흐름을 반영합니다. 밈 코인은 문화적 관점에서 흥미롭지만, 재정적 관점에서는 여전히 많은 단점을 가지고 있습니다. 효과적인 관심 자산은 시장 참여자들이 특정 사건에 대한 관심에 직접적으로 재정적으로 노출될 수 있도록 해야 합니다. 이를 통해 참여자들은 가격이 잘못 매겨졌다고 생각하는 자산을 거래하도록 유인되고, 시장은 관심 예측을 반영하는 가격을 집단적으로 형성할 수 있습니다. 우리는 관심 자산이 적절하게 구축된다면 진정한 자산군이 될 잠재력을 가지고 있다고 믿습니다. 이 개념을 발전시키기 위해 본 논문은 트레이더들이 문화적 관심에 대해 롱 포지션 또는 숏 포지션을 취할 수 있도록 하는 새로운 유형의 금융 상품인 "어텐션 퍼프(Attention Perp)"를 지원하는 새로운 오라클 아키텍처인 "어텐션 오라클(Attention Oracles)"을 제안합니다.
간단히 말해, 관심 오라클은 특정 주제에 대한 이진 예측 시장을 통해 가격, 유동성, 시간 차원을 활용하여 관심의 변화를 포착하도록 설계된 가중 집계 지수를 구축합니다. 효과를 보장하기 위해서는 관련 현실 세계의 관심 입력을 반영하도록 기초 시장을 신중하게 선택해야 합니다. 예측 시장을 관심 오라클의 입력으로 사용하면 "내장 조작 비용"이 발생하는데, 이는 적대적 트레이더가 지수에 영향을 미치기 위해 자본을 투자해야 하기 때문에 이론적으로 악의적인 조작을 줄이는 효과가 있습니다.
영구 주의 계약이 필요한 이유는 무엇일까요?
UGA는 순수 투기적 영역에서 제품-시장 적합성을 찾으며, 새롭게 등장하는 온라인 트렌드나 밈처럼 처음부터 생성된 주의(attention)를 추적하는 데 매우 능숙합니다.
UGA는 기존 금융 시스템으로는 감당할 수 없는 자산을 창출하는 문제를 해결합니다. 기존 자산 발행 프로세스는 느리고 비용이 많이 들며 높은 규제 장벽으로 인해 발행 가능한 자산의 범위가 제한됩니다. 반면 주의 자산은 글로벌 문화 트렌드를 따라가기 위해 인터넷 속도에 맞춰 운영되어야 합니다. 허가가 필요 없는 토큰 발행 메커니즘, 본딩 커브와 같은 영리한 가격 책정 방식, 그리고 DEX의 유동성 지원을 결합하면 사실상 누구나 자산을 무료로 생성하고 유동성을 확보하여 다른 사람들이 거래할 수 있도록 시장에 출시할 수 있습니다.
UGA에 대한 한 가지 관찰 결과는 일반적으로 0에서 시작한다는 것입니다. 이것은 버그가 아니라 기능입니다. 처음부터 새로운 밈을 만들면 처음에는 관심이 전혀 없기 때문에 낮은 가격으로 진입하는 것이 합리적입니다. 또한 이는 트렌드를 조기에 포착하는 데 능숙한 사람들이 저비용 자산을 생성하여 수익을 창출할 수 있도록 합니다. 하지만 이는 UGA가 이미 많은 관심을 받고 있는 주제에 대한 재정적 노출을 제공하는 데 적합하지 않다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 르브론 제임스의 관심을 롱 포지션으로 잡고 싶다고 가정해 보겠습니다. 밈 코인을 만들 수도 있지만, 시중에는 이미 많은 르브론 토큰이 있습니다. 어떤 것을 구매해야 할까요? 또한, 새로운 르브론 밈 코인의 가격은 거의 0에 가깝지만, 르브론은 세계에서 가장 유명한 인물 중 한 명이며 그의 관심은 매우 높을 가능성이 높습니다. 단기간에 100배로 상승할 가능성은 낮습니다. 마지막으로, 그의 관심을 숏 포지션으로 잡고 싶다면 밈 코인은 어려울 것입니다. 그렇다면 이미 높은 관심을 받고 있는 주제를 타겟으로 하는 자산은 어떤 형태여야 할까요? 몇 가지 요구 사항은 다음과 같습니다. 1. 양방향 거래 기능: 자산은 롱 포지션과 숏 포지션을 모두 지원해야 합니다. 2. 실제 어텐션 데이터 소스와의 연결: 어텐션을 측정할 수 있는 신뢰할 수 있는 "진실의 원천"이 있어야 합니다. 3. 처음부터 시작해서는 안 됩니다. 자산은 기존 어텐션을 반영하는 초기 가치를 가져야 합니다. 이러한 요구 사항을 살펴보면 무기한 선물 계약(Perps)이 이러한 요건을 완벽하게 충족한다는 것을 금방 알 수 있습니다. Perps는 양방향 거래이며, 오라클(진실의 원천)을 가지고 있고, 파생상품으로서 처음부터 시작하지 않습니다. 진정한 과제는 "어텐션 Perps"를 위한 효과적인 오라클을 구축하는 것입니다. Noise를 비롯한 여러 팀이 이미 이 작업을 진행하고 있습니다. Noise 플랫폼에서 트레이더는 MegaETH 및 Monad와 같은 특정 암호화폐 프로젝트의 "마인드셰어"에 대해 롱 포지션 또는 숏 포지션을 취할 수 있습니다. Noise는 Kaito를 오라클로 사용하여 소셜 미디어와 뉴스 데이터를 집계하여 주제가 받은 관심 수준을 나타내는 단일 숫자를 생성합니다.그러나 이 디자인은 아직 개선의 여지가 있습니다. 주의 오라클의 목표는 주의 관련 데이터를 입력으로 받고, 여기에 함수를 적용하여 트레이더가 매수 또는 매도 여부를 결정하는 데 사용할 수 있는 값을 출력하는 것입니다. 소셜 미디어를 입력으로 사용하는 데 있어 한 가지 문제는 쉽게 조작될 수 있다는 것입니다. 이는 굿하트의 법칙의 변형을 나타냅니다. 적대적 시장에서 트레이더는 가격에 영향을 미치기 위해 입력 데이터를 조작하려고 시도합니다. Kaito는 이미 이 문제를 해결하기 위해 리더보드와 스팸 방지 메커니즘을 재설계해야 했습니다. 게다가 소셜 미디어는 관심을 끌기에 완벽한 방법이 아닙니다. 예를 들어 오타니 쇼헤이를 생각해 보세요. 그는 전 세계적인 팬층을 보유하고 있으며 다양한 소셜 미디어 앱을 사용하는데, 이 모든 앱이 Kaito에 의해 색인되지 않을 수 있습니다. 그가 다시 월드 시리즈에서 우승한다면 그의 스타 파워는 더욱 커질 것이지만, 그의 팔로워 수나 소셜 미디어 언급이 반드시 선형적으로 증가하는 것은 아닙니다. 어텐션 오라클: 시장 기반 접근법 앞서 르브론 제임스의 예시로 돌아가서, 르브론의 어텐션을 거래하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 르브론에 대한 어텐션 오라클을 구축하기 위한 첫 번째 단계는 르브론에 대한 여러 이진 예측 시장을 수집(또는 이미 존재하지 않는 경우 생성)하는 것입니다. 예를 들어, "르브론 제임스는 이번 달 말까지 X백만 명 이상의 팔로워를 확보할까요?", "르브론 제임스는 2026년에 챔피언십에서 우승할까요?", "르브론 제임스는 2026년에 MVP를 수상할까요?"와 같습니다. 완전한 르브론 어텐션 오라클은 훨씬 더 많은 기초 시장을 사용하지만, 예시를 위해 이 세 가지 시장을 사용하겠습니다. 지수 가격은 각 시장의 가격, 유동성, 해결 시간, 중요도를 가중하여 집계하여 계산됩니다.
각 시장에 대해 가격, 유동성, 해결 시간, 그리고 중요도 점수가 있습니다. 이를 설명하기 위해 매우 간단한 가중치 공식을 사용합니다. 각 시장은 유동성과 시간 요소를 고려하여 1점부터 10점까지의 점수 척도로 평가됩니다.
세 시장에 각각 8점, 2점, 10점을 부여한다고 가정하면 각 시장의 가중치는 다음과 같습니다.
세 시장의 해결 시간이 각각 180일, 20일, 180일이고 중요도 점수가 각각 8, 2, 10이라고 가정하면 위의 요소를 결합하면 다음과 같습니다. 
물론 볼륨 대신 미결제 약정을 사용하거나, 상관 관계가 있는 이벤트를 고려하거나, 시장 깊이를 조정하거나, 변수 간의 비선형 관계를 사용하는 등 주의 지표를 계산하는 더 정교한 방법이 있습니다. 또한 독자가 라이브 칼시 시장을 사용하여 자신의 지수를 만들 수 있는 대화형 웹사이트도 만들었습니다. 이 예측 시장 기반 오라클 아키텍처의 주요 장점은 조작에 실제 비용이 든다는 것입니다. 트레이더가 르브론의 주의를 장기 보유하고 가격을 상승시키려면 기초 이진 예측 시장에서 포지션을 매수해야 합니다. 기초 시장이 유동적이라고 가정하면 이는 시장이 과대평가되었다고 생각하는 가격에서 포지션을 매수해야 한다는 것을 의미합니다. 이러한 시장이 발전함에 따라 이진 예측 시장이 시장 조성자에게 헤지(hedging)를 위한 현물 시장을 제공한다는 점이 매우 중요한 장점이라고 생각합니다. 시장 조성자가 관심 지수를 공매도(short)하는 경우, 해당 지수를 구성하는 기초 예측 시장에서 롱 포지션을 취함으로써 노출을 헤지할 수 있습니다. Adjacent는 Kalshi에서 실시간 유동성 시장을 활용하여 민주당 대 공화당의 지배권 다툼이나 뉴욕 시장 선거와 같은 정치적 동향을 추적하는 지수를 만들었습니다. 이와 유사한 접근 방식을 임의의 주제에 대한 관심도 추적에 사용할 수 있다고 생각합니다. 예측 시장이 발전함에 따라 관심 지수를 구성하는 데 사용할 수 있는 주제 세트 또한 확장될 것입니다. 관심 오라클의 설계 공간 제안된 오라클 아키텍처는 상충 관계가 없는 것은 아닙니다. 관심 오라클에 대해 더 광범위하게 생각할 때 다음과 같은 측면이 핵심 고려 사항이라고 생각합니다.1. 입력 데이터의 관련성은 어느 정도인가?
2. 이 입력 데이터의 접근성은 어느 정도인가?
3. 입력 데이터를 쉽게 조작하거나 게임화할 수 있는가?
4. 어텐션 값을 계산하기 위해 입력에 어떤 함수가 적용됩니까?
제안된 오라클의 가장 분명한 단점은 입력 데이터를 얻기 어렵다는 것입니다. 르브론 제임스에 대한 어텐션 오라클을 구축하려면 먼저 르브론과 관련된 여러 주제에 대한 유동적인 예측 시장을 여러 개 만들어야 합니다. 또한, 이러한 시장은 시간이 지남에 따라 유동적인 상태를 유지해야 하며, 기존 시장이 해소되거나 관련성이 없어지면 새로운 유동적인 시장으로 대체되어야 합니다. 따라서 이 설계는 기존 예측 시장이 있는 소수의 고관심 주제(예: 도널드 트럼프 또는 테일러 스위프트)에 가장 적합하다고 생각합니다.
또 다른 단점은 이벤트 결과와 관계없이 관심이 증가할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 르브론이 더 이상 챔피언십에서 우승하지 못하더라도 사람들이 그의 경기력에 의문을 제기하기 시작하면서 관심이 높아질 수 있습니다. 그가 정말 나이가 들었는가, 아니면 쇠퇴하고 있는가에 대한 광범위한 논의가 있을 수 있습니다. 마찬가지로, 현실 세계의 관심은 종종 예상치 못한 사건으로 쏠리지만, 예측 시장은 이벤트에 대한 기대치를 측정합니다. 시장은 르브론이 MVP를 수상할 것으로 예상하지만 실제로 수상하지 못한다면, 관심은 높아지는 반면 지수는 하락할 수 있습니다. 팬과 해설자들은 르브론이 MVP를 "강탈"당했는지, 아니면 선정 과정이 불공정했는지에 대해 논의할 수 있습니다. 최고의 오라클 설계는 궁극적으로 예측 시장, 소셜 미디어 데이터, 그리고 기타 출처의 조합일 수 있습니다. 구글 트렌드는 최근 알파 프로그램을 시작하여 개발자들이 API를 통해 검색 트렌드 데이터에 접근할 수 있도록 했습니다. 특정 주제에 대한 인터넷 검색량은 해당 주제에 대한 관심과 높은 상관관계를 가지고 있으며, 구글 트렌드는 중복 검색을 걸러내기 때문에 소셜 미디어 데이터보다 조작 가능성이 낮을 수 있습니다. 또 다른 방법은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 조작에 취약한 입력 데이터를 분석하고 스팸을 걸러내는 것입니다. 예를 들어, LLM은 주요 뉴스 매체의 헤드라인이나 X(구 트위터)의 인기 게시물을 기반으로 관심도를 평가할 수 있습니다. Kalshi와 Polymarket과 같은 기존 거래소는 이미 유동적인 기초 자산 시장이 많고 새로운 시장에서 거래할 의향이 있는 사용자를 보유하고 있기 때문에 관심 영구채를 제공하기에 가장 적합한 위치에 있다고 생각합니다. 그러나 관심 자산에 대한 기회가 이러한 대규모 플랫폼에만 국한되지는 않는다고 생각합니다. 한 가지 구성은 볼트에서 특정 주제에 대한 롱/숏 포지션을 목표로 예측 시장을 거래하는 것입니다. 예를 들어, 볼트에서 테일러 스위프트의 롱 포지션을 보유한 투자자는 그녀가 싱글 차트 톱 10에 진입할지 또는 슈퍼볼 공연에 참여할지와 같은 이벤트에 대해 "예" 계약을 매수할 수 있습니다. 관심도 상승과 상관관계가 있는 시장을 판단하는 것은 볼트 관리자의 몫입니다. 또 다른 예로는 Hyperliquid를 사용하는 빌더 기반 영구채 계약이 있습니다. HIP-3는 유연성을 제공하여 시장 운영자가 자신만의 오라클을 맞춤 설정할 수 있도록 합니다. HIP-3 시장은 Kalshi/Polymarket 가격, 소셜 미디어 지표, Google 트렌드, 뉴스 헤드라인 등을 조합하여 활용할 수 있습니다.자산 클래스로서의 주의
아이러니하게도, 주의 경제의 첫 번째 성숙한 응용 분야는 주식 시장일 수 있습니다. 주가는 DCF 가치(즉, 내재 가치)와 밈 가치, 두 가지 요소로 구성됩니다.
역사적으로 대부분의 주식은 상당한 밈 가치를 지니지 못했습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 WallStreetBets와 Robinhood와 같은 24/5 소매 거래 플랫폼 덕분에 점점 더 많은 주식이 지속적인 밈 가치를 형성하고 있습니다. 주식 리서치 애널리스트의 목표는 주가를 결정하는 것입니다. DCF(현금흐름할인법) 구성 요소를 계산하는 기존 방법은 있지만, 밈 가치 구성 요소는 어떻게 모델링해야 할까요? 더 많은 자산이 밈 가치의 영향을 받게 됨에 따라, 이 가치를 모델링하는 방법 개발이 필수적이 될 것입니다. 숙련된 투자자들은 이미 팔로워 수, 좋아요, 페이지뷰와 같은 지표를 사용하여 시장 심리를 측정합니다. 예측 시장과 기타 오라클 구조는 주식 관심을 측정하고 더 나은 거래 모델을 구축하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다. 그러나 관심 자산의 기회는 주가를 훨씬 넘어섭니다. 우리는 관심 예측 자체가 경제적으로 가치 있는 활동이라고 생각합니다. 관심은 소비자 선호도와 지출을 나타내는 선행 지표입니다. 기업은 관심이 어디로 흘러가는지에 따라 R&D, 채용, 마케팅 예산을 배분합니다. 핵심은 이러한 흐름을 모델링할 새로운 휴리스틱을 찾는 것입니다.어텐션 자산이나 관련 인프라를 구축하고 계시다면 저희에게 연락해 주세요.
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