원제: Polymarket Trading Bots: From Zero to Automated Gains
원저자: @ArchiveExplorer
편집: Peggy, BlockBeats

편집자 주: 폴리마켓(Polymarket) 거래량이 지속적으로 증가함에 따라, 봇(bot)이 이 개방적이고 투명하며 저비용의 예측 시장을 빠르게 장악하고 있습니다. 거래량 증대 스크립트부터 시장 조성 모델, 교차 시장 차익거래, AI 기반 확률론적 머신에 이르기까지, 자동화된 전략은 인간의 실수, 감정, 그리고 느린 반응을 확장 가능한 수익으로 전환하고 있습니다.

이 글에서는 Polymarket의 다양한 트레이딩 봇이 어떻게 작동하는지, 그리고 봇의 위험 논리는 무엇인지에 대한 간략한 개요를 제공하고, 독자들이 "온체인 시장이 봇에 자연스럽게 적합한 이유"에 대한 기본적인 이유를 이해하는 데 도움을 줍니다.

원본 텍스트는 다음과 같습니다.

Polymarket은 사용자가 선거, 스포츠 경기, 자산 가격, 법적 절차 등 실제 사건에 베팅할 수 있는 플랫폼입니다.

이 플랫폼은 Polygon 블록체인에서 실행되며 USDC를 결제 단위로 사용하므로 거래가 투명하고 빠르며 수수료가 거의 없습니다.

Polymarket에는 트레이더의 실수를 잡아내 수익을 창출하는 봇도 있습니다. 이들은 다른 누구보다 빠른 속도로 거래하며 하루에도 수천 번씩 이러한 실수를 악용할 수 있습니다.

폴리마켓에서 로봇이 성공하는 이유는 무엇일까?

- 오픈 API, 투명한 주문장, 봇이 모든 것을 볼 수 있습니다.

- 수수료가 매우 낮고 결제가 즉시 이루어지므로, 작은 가격 차이도 수익으로 전환할 수 있습니다.

수백만 건의 거래가 인간에 의해 이루어지고 있으며, 그 중 많은 부분이 잘못된 것입니다.

이 글은 로봇 도구를 홍보하는 글이 아니라, "가장 멍청한 로봇"부터 "돈을 벌 수 있는 AI 괴물"까지 포괄적으로 분석한 글입니다.

더봇 티어

에어드롭 파밍 봇: 에어드롭을 위해 엄청난 양의 돈을 광적으로 생성하는 봇입니다.

시장은 대규모 에어드랍을 예상하고 있습니다. 이 봇들은 단 한 가지 일만 합니다. 바로 거래량을 미친 듯이 늘리는 것입니다. 끊임없이 매수 매도를 반복하며 같은 포지션을 반복합니다. 그들은 어떠한 의견이나 판단도 제시하지 않고, 오로지 부풀려진 거래량만 제공합니다.

예시: 로봇은 유동성이 매우 높은 시장을 선택하여 "YES"를 10센트에 매수한 후 즉시 10센트에 매도합니다. 이러한 과정이 반복되면서 막대한 거래량이 발생합니다.

장점: 실제로는 없습니다.

단점: 에어드롭을 배포하는 데 어떤 기준이 사용되는지 아무도 모릅니다. 플랫폼이 이러한 가짜 에어드롭을 계산하지 않을 수도 있습니다. 존재하지도 않는 것에 대해 미친 듯이 가짜 에어드롭 트래픽을 생성할 수도 있습니다.

스파이크 감지 로봇: 시장 공황을 포착하는 "스피릿 감지 로봇"

이러한 로봇은 급격한 가격 급등이나 폭락과 같은 급격한 변동을 포착하고 평균 회귀에 베팅하여 가격이 정상으로 돌아올 것이라고 베팅하도록 특별히 설계되었습니다.

작동 방식: 로봇은 과거 가격을 지속적으로 모니터링하고 현재 가격과 최근 평균 가격의 편차를 계산합니다. 가격이 급등하고 비정상적으로 상승하면 로봇은 신속하게 역주문(매도)을 실행하고, 가격이 급락하면 로봇은 신속하게 매수합니다.

이는 시장의 과잉 반응에 베팅하는 것입니다.

장점: 창업자금이 거의 들지 않고도 가능합니다. 논리가 간단하고 이해하기 쉽습니다. "인간의 감정과 실수를 믿을 수 있게 이용할 수 있습니다."

단점: 모든 급등이 거짓 신호는 아닙니다. 때로는 큰 뉴스를 알리는 신호이기도 합니다. 손절매 가격이나 목표 가격을 잘못 설정하면 거래 수수료가 엄청나게 높아질 수 있습니다. 위험 관리는 매우 엄격해야 하며, 그렇지 않으면 느리고 고통스러운 과정이 될 것입니다.

중급 봇 티어

마켓 메이커: 가격 차이로 이익을 얻는 마켓 메이커 로봇

이러한 유형의 로봇은 매수 및 매도 주문, 즉 양자 간 견적을 지속적으로 게시하여 수익을 창출합니다.

방법은 간단합니다. 봇이 시장가보다 약간 낮은 매수 지정가 주문을 넣고, 시장가보다 약간 높은 매도 지정가 주문을 넣습니다. 두 주문이 모두 체결되면, 가격 차이가 수익이 됩니다.

또한 Polymarket은 유동성을 제공하는 마켓 메이커에게 보상을 제공하므로 이는 이중 수입원입니다.

장점: 가격 차이에서 발생하는 수익과 플랫폼 유동성 보상이라는 두 가지 수입원을 제공합니다. 차분하고 변동성이 낮은 시장에서 매우 안정적인 수익을 제공합니다. 또한 올바른 시장을 선택하는 한 전략이 계속 효과적입니다.

단점: 가격 차이로 이익을 얻으려면 최소 10,000달러가 필요합니다. 시장이 갑자기 한 방향으로 급격하게 움직이면 매수 주문이 즉시 체결된 후 급격히 하락하여 매우 나쁜 가격에 갇힐 수 있습니다. 시장 상황이 좋지 않으면 일주일치 수익이 모두 날아갈 수 있습니다.

고급 봇 티어

차익거래: 차익거래 로봇

상호보완적인 결과(예: 예 + 아니오)의 합이 100% 미만일 때 차익거래 기회가 발생합니다.

좀 더 복잡한 시나리오는 다음과 같습니다. 여러 관련 시장 간의 차익거래, 서로 다른 표현을 사용하지만 동일한 이벤트를 설명하는 시장, 서로 다른 시간대에 걸친 가격 차이, 여러 조건의 조합(예: "특정 주는 파란색 + 국가 전체는 빨간색").

포지션 구조가 올바르게 설계되어 있다면 결과에 관계없이 수익을 확정할 수 있으며, 이러한 수익은 진정으로 위험 부담이 없습니다.

장점: 잘 설계된 차익거래 전략은 사건의 결과에 영향을 받지 않으며, 인간이 시간적으로 처리할 수 없는 비효율적인 공간을 활용할 수 있습니다.

단점: 아르비트라지 봇의 수가 증가함에 따라 아르비트라지 창구는 점점 좁아지고 짧아지고 있습니다. 겉보기에 완벽해 보이는 아르비트라지 전략도 실행 과정에서 망가지는 경우가 많습니다. 필요한 가격 수준에서 유동성이 충분하지 않기 때문입니다.

AI 봇: 확률적 기계

이 로봇들은 가격을 모니터링할 뿐만 아니라 시장보다 더 정확하게 사건 발생 확률을 예측합니다.

그들이 수집하는 데이터에는 과거 가격 및 거래량, 뉴스 피드 및 실시간 이벤트, 온체인 데이터, 고래 지갑 활동, 그리고 때로는 소셜 미디어 여론까지 포함됩니다.

모델이 실제 확률이 60%라고 믿지만 시장 가격이 40%에 불과한 경우, 로봇은 저평가된 자산을 매수하고 고평가된 자산을 매도하며, 이 작업을 하루 종일 반복합니다.

장점: 성공적인 AI 모델은 정치, 스포츠, 거시경제 등 수백 개의 시장에 적용될 수 있습니다. 통계적 지표, 온체인 정보, 뉴스 피드, 행동 특성 등 여러 신호를 오버레이할 수 있습니다.

단점은 데이터 파이프라인, 시스템 인프라, 머신러닝 기능, 금융에 대한 직관, 그리고 위험 관리 체계가 필요하다는 점입니다.

또한 저장 용량 및 컴퓨팅 능력, 모델 재학습, 실시간 모니터링, 그리고 거의 강박적이라고 할 수 있는 위험 관리 분야에서 지속적인 노력이 필요합니다.

이건 부업이 아닙니다. 진짜 스타트업이죠.

기술 스택(모든 로봇의 필수 구성 요소)

Polymarket API 인터페이스: 공식 문서에는 모든 실시간 데이터와 주문 제출 엔드포인트가 포함되어 있습니다. API가 없으면 봇도 없습니다.

Polygon 지갑: Polygon에서는 모든 거래에 USDC를 사용하므로 거래에 서명하고 잔액을 관리할 수 있는 지갑이 필요합니다(개인 키 필요).

과거 데이터 저장: 로봇은 가격, 거래량, 가격 스프레드 및 시장 메타데이터를 저장해야 합니다. 빠른 집계 기능을 위해 PostgreSQL 또는 SQL과 컬럼형 스토리지를 조합하여 사용하는 것이 좋습니다.

Python + 기본 툴체인: API 요청, 비동기 실행, 데이터 분석, 머신 러닝 등에 사용됨

결론: 왜 로봇은 항상 이길까?

-속도 : 무감정, 주저함

- 규율: 시스템을 엄격히 준수하고 방해 요소를 피하세요.

- 규모: 당신이 잠자는 동안 단 하나의 로봇이 수천 개의 시장을 동시에 모니터링할 수 있습니다.

-데이터 심도: 가격, 주문서, 뉴스, 행동 패턴을 통합하여 손으로 계산할 수 없는 신호를 생성할 수 있습니다.

Polymarket의 트레이딩 봇은 진정한 자동화를 통해 수익을 창출하는 도구입니다. 물론, 이는 위험 관리에 대한 이해가 전제되어야 합니다.

[ 원본 링크 ]

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