누가 "낙관세"를 지불하는가? 예측 시장 부의 이동에 대한 미시적 진실

区块律动BlockBeats

特邀专栏作者

2026-01-27 13:00

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AI 요약

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핵심 관점: 예측 시장 Kalshi의 거래 데이터 분석은 시장 효율성이 완전히 합리적 행동에 의존하지 않으며, 행동 편향에 의해 추동되는 체계적인 부의 이동 메커니즘이 존재함을 보여줍니다. 즉, 비합리적인 '테이커'는 낮은 확률의 긍정적 결과(YES 계약)에 대해 과도한 가격을 지불하는 경향이 있는 반면, 합리적인 '메이커'는 유동성을 제공하여 이 부분의 '낙관세'를 포착합니다.
핵심 요소:
1. 데이터는 '고위험 베팅 편향'의 존재를 확인합니다: 거래 가격이 5센트인 계약의 실제 승률은 4.18%에 불과하여 5%의 내재 확률보다 훨씬 낮은 반면, 95센트인 계약의 승률은 95.83%에 달합니다.
2. 부는 '테이커'에서 '메이커'로 이동합니다: 80개의 가격 수준에서 '테이커'는 음(-)의 초과 수익을 보인 반면, '메이커'는 동일한 수준에서 양(+)의 수익을 보였으며, 특히 스포츠, 엔터테인먼트와 같은 높은 참여도 카테고리에서 가장 두드러졌습니다.
3. 'YES/NO 비대칭성'이 존재합니다: 동일한 가격(예: 1센트)에서 'YES' 계약을 구매한 경우의 역사적 기대 수익률은 -41%인 반면, 'NO' 계약을 구매한 경우의 수익률은 +23%로, 그 차이는 무려 64% 포인트에 달합니다.
4. 시장 성숙도가 핵심입니다: 플랫폼 초기에는 '테이커'가 이익을 냈지만, 2024년 거래량이 급증한 후 전문 시장 조성자들이 진입하면서 부의 이동 방향이 역전되었으며, 이는 유동성의 전문성의 중요성을 부각시킵니다.
5. 다른 시장 카테고리 간 효율성 차이가 큽니다: 금융 시장은 거의 효율적(차이 0.17% 포인트)에 가까운 반면, 엔터테인먼트, 세계 주요 사건 등의 카테고리는 효율성이 가장 낮아(차이 7% 포인트 초과), 참여자 구성과 감정적 몰입도가 시장 효율성에 깊이 영향을 미침을 보여줍니다.

원문 제목: The Microstructure of Wealth Transfer in Prediction Markets

원문 저자: Jonathan Becker

원문 번역: SpecialistXBT, BlockBeats

편집자 주: 저자는 소매 거래자들이 '어려운 결과'와 '긍정적 결과' 사이에서 보이는 비합리적 선호가 어떻게 '낙관세'를 발생시키는지 자세히 분석합니다. 이는 시장 미세구조에 대한 하드코어 분석일 뿐만 아니라, 모든 예측 시장 참여자가 경계해야 할 피해야 할 함정에 대한 가이드입니다.

다음은 원문 내용입니다:

라스베이거스 스트립의 슬롯머신은 1달러를 투입할 때마다 약 93센트를 돌려줍니다. 이는 도박에서 가장 불리한 배당률 중 하나로 널리 알려져 있습니다. 그러나 CFTC(미국 상품선물거래위원회)의 규제를 받는 예측 시장 Kalshi에서는 거래자들이 역사적 수익률이 1달러당 43센트에 불과한 '어려운 결과'(longshot) 계약에 막대한 자금을 걸고 있습니다. 수천 명의 참가자들은 자신의 신념에 돈을 걸기 위해 카지노 슬롯머신보다 훨씬 낮은 기대값을 자발적으로 받아들이고 있습니다.

효율적 시장 가설(Efficient Market Hypothesis)에 따르면 자산 가격은 모든 이용 가능한 정보를 완벽하게 집약해야 합니다. 이론적으로 예측 시장은 이 이론에 대한 가장 순수한 테스트를 제공합니다. 주식과 달리 예측 시장의 내재 가치는 모호함이 없습니다: 계약은 1달러를 지불하거나 지불하지 않습니다. 5센트의 가격은 정확히 5%의 확률을 의미해야 합니다.

이러한 효율성을 테스트하기 위해 우리는 182.6억 달러의 거래량을 포함하는 7210만 건의 거래를 분석했습니다. 우리의 발견은 집단의 정확성이 합리적 행위자에 덜 의존하고, 오히려 '잘못된 거래 수확' 메커니즘에 더 많이 의존함을 보여줍니다. 우리는 체계적인 부의 이전을 기록했습니다: 충동적인 '테이커'(Takers)는 확실한 'YES' 결과에 대해 구조적인 프리미엄을 지불하고, '메이커'(Makers)는 단순히 이러한 편향된 자금 흐름에 계약을 매도함으로써 '낙관세'(Optimism Tax)를 포착합니다. 이 효과는 스포츠와 엔터테인먼트와 같은 높은 참여도 범주에서 가장 강력하며, 금융과 같은 낮은 참여도 범주에서는 시장이 거의 완벽하게 효율적입니다.

본문의 기여

본문은 세 가지 기여를 합니다.

첫째, Kalshi에 '고위험 베팅 편향'(longshot bias)이 존재함을 확인하고, 다양한 가격 수준에서의 그 규모를 정량화합니다.

둘째, 시장 역할별로 수익을 분해하여, 비대칭적인 주문 흐름에 의해 추진되는 테이커에서 메이커로의 지속적인 부의 이전을 밝힙니다.

셋째, 'YES/NO 비대칭성'을 확인합니다. 즉, 테이커들이 고위험 베팅(저확률 가격)에서 긍정적 베팅을 불균형적으로 선호하여 그들의 손실을 악화시킵니다.

예측 시장과 Kalshi

예측 시장은 참가자들이 현실 세계 결과에 대한 이진 계약을 거래하는 거래소입니다. 이러한 계약은 1달러 또는 0달러로 결제되며, 확률의 대리 지표로서 1센트에서 99센트 사이의 가격 범위를 가집니다. 주식 시장과 달리 예측 시장은 엄격한 제로섬 게임입니다: 1달러의 이익은 정확히 1달러의 손실에 대응합니다.

Kalshi는 2021년에 출시된 미국 최초의 CFTC 규제 예측 시장입니다. 이 플랫폼은 초기에 경제 및 날씨 데이터에 집중했으며, 2024년 이전까지는 니치 시장에 머물렀습니다. CFTC를 상대로 법적 소송에서 승리하고 정치 계약 상장 권리를 획득한 후, 2024년 선거 주기는 폭발적인 성장을 촉발했습니다. 2025년에 도입된 스포츠 시장은 현재 거래 활동을 주도하고 있습니다. 각 범주의 거래량 분포는 극도로 불균형합니다: 스포츠가 명목 거래량의 72%를 차지하며, 그 다음으로 정치(13%)와 암호화폐(5%)가 있습니다.

참고: 데이터 수집은 2025년 11월 25일 동부 표준시 오후 5시에 종료됨; 2025년 4분기 데이터는 불완전함

데이터와 방법론

데이터 세트는 768만 개의 시장과 7210만 건의 거래를 포함합니다. 각 거래는 체결 가격(1-99센트), 테이커 측(yes/no), 계약 수량 및 타임스탬프를 기록합니다.

역할 할당: 각 거래는 유동성 소비자(테이커)를 식별합니다. 메이커는 반대 포지션을 취했습니다. taker_side = yes이고 가격이 10센트라면, 테이커가 10센트에 YES를 매수했음을 의미합니다; 메이커는 90센트에 NO를 매수했습니다.원가 기준 (Cb): YES와 NO 계약 간의 비대칭성을 비교하기 위해, 우리는 모든 거래를 위험 자본 기준으로 표준화했습니다. 5센트의 표준 YES 거래의 경우, Cb=5입니다. 5센트의 NO 거래의 경우, Cb=5입니다. 별도로 명시하지 않는 한, 본문에서 언급하는 '가격'은 이 원가 기준을 의미합니다.

잘못된 가격 (δS)은 거래 집합 S의 실제 승률과 내재 확률 사이의 편차를 측정합니다.

총 초과 수익 (ri)은 비용 대비 수익률(플랫폼 수수료 전)이며, 여기서 pi는 센트 가격, oi∈{0,1}은 결과입니다.

표본

계산은 결제된 시장만을 기준으로 합니다. 취소, 상장 폐지 또는 여전히 개방 상태인 시장은 제외되었습니다. 또한, 명목 거래량이 100달러 미만인 시장 거래도 제외되었습니다. 이 데이터 세트는 모든 가격 수준에서 강건합니다; 거래량이 가장 적은 구간(81-90센트)조차도 580만 건의 거래를 포함합니다.

Kalshi의 Longshot Bias

Longshot Bias는 Griffith(1949)에 의해 경마에서 처음 기록되었으며, 이후 Thaler & Ziemba(1988)에 의해 풀 베팅 시장 분석에서 정식화되었습니다. 이는 베터들이 낮은 확률 결과에 대해 과도한 가격을 지불하는 경향을 설명합니다. 효율적인 시장에서 p센트로 가격이 책정된 계약은 약 p%의 승률을 가져야 합니다. Longshot Bias가 존재하는 시장에서는 저가 계약의 승률이 내재 확률보다 낮고, 고가 계약의 승률이 내재 확률보다 높습니다.

Kalshi의 데이터는 이 패턴을 확인시켜 줍니다. 5센트에 거래된 계약은 단 4.18%의 승률을 보여 -16.36%의 잘못된 가격을 의미합니다. 반대로, 95센트 계약의 승률은 95.83%입니다. 이 패턴은 일관적입니다: 20센트 미만의 모든 가격 계약은 그 배당률보다 낮은 성과를 보였고, 80센트 이상의 계약은 배당률보다 우수한 성과를 보였습니다.

참고: 이러한 편향에도 불구하고, 보정 곡선은 예측 시장이 실제로 꽤 효율적이고 정확함을 보여주며, 극단적인 꼬리 부분(매우 낮거나 높은 가격)을 제외하고는 약간의 예외가 있습니다. 내재 확률과 실제 확률의 긴밀한 일치는 예측 시장이 잘 보정된 가격 발견 메커니즘임을 확인시켜 줍니다.

Longshot Bias의 존재는 제로섬 시장에 특유한 문제를 제기합니다: 만약 일부 거래자들이 체계적으로 과도한 가격을 지불한다면, 나머지 가치는 누가 얻는가?

메이커와 테이커의 부의 이전

역할별 수익 분해 시장 미세구조는 참가자가 주문장과 상호작용하는 방식에 따라 두 가지 유형의 인구를 정의합니다. 메이커(Maker)는 주문장에 머무르는 지정가 주문을 통해 유동성을 공급합니다. 테이커(Taker)는 기존 주문과 체결하여 유동성을 소비합니다. 역할별 총 수익 분해는 명백한 비대칭성을 드러냅니다:

이러한 차이는 꼬리 부분에서 가장 두드러집니다. 1센트 계약의 경우, 테이커의 승률은 단 0.43%(내재 확률 1%)에 불과하며, 이는 -57%의 잘못된 가격에 해당합니다. 동일한 계약의 메이커 승률은 1.57%로, 잘못된 가격은 +57%입니다. 50센트에서는 잘못된 가격이 압축됩니다; 테이커는 -2.65%, 메이커는 +2.66%를 보입니다. 99개 가격 수준 중 80개에서 테이커는 음의 초과 수익을 보인 반면, 메이커는 동일한 80개 수준에서 양의 초과 수익을 보였습니다.

시장의 전반적인 불일치는 특정 인구 집단에 집중됩니다: 테이커가 손실을 감당하고, 메이커가 수익을 얻습니다.

이것은 단순히 스프레드 보상인가?

명백한 반론은 다음과 같습니다: 메이커가 유동성을 공급하는 대가로 매수-매도 스프레드를 벌어들입니다. 그들의 양의 수익은 단순히 스프레드 포착을 반영할 뿐, 편향된 자금 흐름을 이용한 것이 아닐 수 있습니다.

그럴듯해 보이지만, 두 가지 관찰 결과는 그렇지 않음을 시사합니다. 첫째, 메이커의 수익은 그들이 취하는 방향에 달려 있습니다. 만약 이익이 순전히 스프레드에 기반한다면, 메이커가 YES를 사든 NO를 사든 상관없어야 합니다.

우리는 메이커 성과를 포지션 방향별로 분해하여 이를 테스트합니다:

NO를 매수한 메이커는 59%의 시간 동안 YES를 매수한 메이커보다 우수한 성과를 보였습니다.

YES를 매수한 메이커의 가중 초과 수익률은 +0.77%인 반면, NO를 매수한 메이커는 +1.25%였습니다. 둘 사이의 차이는 0.47% 포인트입니다. 이 효과는 미미하지만(Cohen's d = 0.02-0.03), 안정적입니다.

적어도 이것은 스프레드 포착이 전부가 아님을 시사합니다.

시장 범주 간 차이

만약 시장에 대한 무지가 편향을 초래한다면, 덜 숙련된 참가자를 끌어들이는 범주는 더 큰 격차를 보여야 합니다. 데이터는 놀랍습니다: 금융 범주는 단 0.17% 포인트의 격차만 보여줍니다; 시장은 극도로 효율적입니다.

반면, 세계 사건과 미디어 범주는 7% 포인트가 넘는 격차를 보여줍니다. 거래량이 가장 큰 범주인 스포츠는 2.23% 포인트의 적당한 격차를 보입니다. 61억 달러의 테이커 거래량을 고려할 때, 이 적당한 격차조차도 막대한 부의 이전을 발생시킵니다.

왜 금융 범주는 그렇게 효율적인가? 가능한 설명은 참가자 선별입니다; 금융 문제는 확률과 기대값으로 생각하는 거래자들을 끌어들이며, 자신이 응원하는 팀에 베팅하는 팬들은 끌어들이지 않습니다. 문제 자체가 지루합니다(예: 'S&P 지수가 6000점 이상으로 마감할까요?'), 이는 감정적인 베터들을 걸러냅니다.