Polymarket 순위표 40개 주소를 분석해보니, 돈 버는 방법은 세 가지뿐이다
- 핵심 관점: Polymarket 스포츠 및 암호화폐 트랙에서 수익을 낸 상위 20개 주소의 온체인 거래 분석을 통해, 지속적인 수익 창출 전략이 매개변수 최적화에 기반한 것이 아니라 세 가지 뚜렷이 다른 '게임' 모드에 속한다는 것을 발견했다: 정보 우위에 의존하는 '방향형', 유동성 공급자 역할을 하는 '구조형', 그리고 심층 연구에 기반한 '인지형'.
- 핵심 요소:
- 방향형 전략: 스포츠 트랙에서 주류를 이루며, 핵심은 '결산 시까지 매수 보유'로, 경기에 대한 정보 우위에 의존한다. 두 가지 수익 모델로 나타난다: 고빈도로 다량을 펼쳐 미세한 가격 차익을 얻거나, 집중적으로 큰 베팅을 걸어 고액 보상을 노린다.
- 구조형 전략: 암호화폐 트랙에서 주류를 이루며, 핵심은 시장 조성자 역할을 하는 것이다. 대칭적인 주문(동시에 매수와 매도)을 통해 매매 호가 스프레드나 유동성 인센티브를 얻으며, 가격 방향을 예측하는 것이 아니다.
- 인지형 전략: 거래 빈도가 극히 낮지만, 각 거래는 특정 분야(예: 날씨, FDV 시장)에 대한 심층적인 인식과 가격 책정 편차 발견에 기반하여, 높은 배당률이나 확정적인 차익 거래를 추구한다.
- 시장 효율성과 경쟁: Polymarket 암호화폐 시장에서, 차익 거래 이익의 70% 이상이 지연 시간 100밀리초 미만의 봇에 의해 획득되며, 전체적으로 수익을 내는 지갑 비율은 8% 미만으로, 고빈도 경쟁의 잔혹함을 부각시킨다.
- 전략 오판 위험: 거래 패널의 매수/매도 비율과 같은 집계 데이터만으로는 전략의 본질을 심각하게 오판할 수 있으며, 실제 전략을 식별하려면 현금 흐름을 거래별로 재구성(예: 상환과 매도의 차이)해야 한다.
- 핵심 시사점: 성공의 열쇠는 자신이 참여하는 '게임' 유형을 명확히 이해하고 해당하는 핵심 우위(정보, 기술적 지연 또는 인식 깊이)를 갖추는 데 있으며, 맹목적으로 전략 매개변수를 최적화하는 것이 아니다.
원문 저자: Leo (X: @runes_leo)
Polymarket에서 천만 달러를 번 사람, 그들의 전략은 대체 어떤 모습일까?
Data API + 온체인 데이터를 활용해, 스포츠와 Crypto 두 개 트랙의 랭킹 Top 20을 역분석했다. 40개의 주소, 10만 건이 넘는 거래를 일일이 뜯어봤다.
대시보드 스크린샷을 보는 게 아니다. 매수, 매도, 상환의 모든 거래를 전략적 행동으로 복원했다. 방법: Polymarket Data API로 주소별 거래 기록을 끌어오고, LB API로 손익을 검증하며, 온체인 REDEEM/MERGE 데이터로 실제 현금 흐름을 복원했다. 각 주소당 2000건에서 15000건의 거래.
분석을 마친 후 발견한 것은, 스포츠든 Crypto든, 수익을 내는 주소는 세 가지 유형으로 나뉜다는 점이다. 이 유형들 간의 차이는 매개변수가 다른 것이 아니라, 완전히 다른 게임을 하고 있다는 것이다.
첫 번째 유형: 방향형, 맞게 사서 끝까지 기다리기
스포츠 트랙에서 가장 수익성이 좋은 전략은, 처음에는 믿기지 않을 정도로 단순했다.
18개의 유효 주소 중, 14개는 매수만 하고 매도는 하지 않았다. 결산까지 포지션을 유지하며, 이기면 상환하고 지면 제로가 된다. 단타는 하지 않는다.
같이 매수만 하고 매도는 안 해도, 버는 방식은 완전히 다르다.
swisstony: 4.94억 달러 거래량, 수익률 1%, 순수익 496만 달러. 완전 자동화, 30분 동안 353건 거래, 5대 리그를 커버한다. 한 경기당 아주 조금씩 벌지만, 양이 너무 크다.
majorexploiter: 수익률 39%, 단일 최대 거래액 99만 달러. 600건이 넘는 거래가 거의 두 번의 Arsenal 경기에 걸려있다. 큰 베팅을 감행하고, 이기면 수백만 달러를 번다.
한 쪽은 양을 늘리고 다른 쪽은 베팅을 하는 방식으로, 모두 수백만 달러를 벌었다. 방법은 반대지만, 공통점이 하나 있다: 자신이 베팅한 경기에 대한 정보 우위를 가지고 있다는 점이다.
랭킹 1위는 속도가 떨어지고 있다
kch123, 스포츠 랭킹 1위, 누적 수익 1035만 달러.
그러나 3월 중순 분석 시점 기준, 최근 30일 동안 47.9만 달러를 손실 봤다. 최근 7일 승률은 31%에 불과하다(15승 33패). 14303건의 거래는 모두 매수, 매도는 0건이다. 일평균 493건, 74%의 거래 간격이 10초 미만이다.
천만 달러를 번 기계가 속도를 잃고 있다. 랭킹만 봐서는 알 수 없는 사실이다, 온체인 데이터를 뜯어봐야 보인다.
내가 붙인 라벨이 나를 속였다
fengdubiying, 스포츠 13위, 수익 313만 달러.
일괄 분석할 때 나는 그에게 '매도 주도형'이라는 라벨을 붙였는데, 단타를 치는 사람처럼 보였다.
데이터를 뜯어보니: 회수된 자금의 93.6%가 상환에서 나왔고, 매도는 6%에 불과했다. 실제 전략은 LoL e스포츠에 집중 베팅하는 것이다. 단일 시장 최대 158만 달러(T1 vs KT Rolster), 승률 74.4%, 손익비 7.5 대 1.
매도는 그의 손절 도구일 뿐, 주 전략이 아니다. 대시보드의 매수/매도 비율만 보면, 이 사람이 무엇을 하는지 완전히 오판하게 된다.
두 번째 유형: 구조형, 예측에 의존하지 않고 수익 내기
Crypto 랭킹은 완전히 다른 종이다. 스포츠 쪽은 방향을 맞추는 거라면, Crypto 쪽은 마켓 메이커가 되는 것이다.
Crypto Top 5를 깊이 파보니: 세 개는 상승/하락 바이너리 옵션 마켓 메이킹 봇을 돌리고, 하나는 MERGE로 재고를 관리하는 가격 임계값 마켓 메이커, 하나는 공모 마일스톤 이벤트 차익거래(수익률 43.3%)를 전문으로 한다.
개미들은 상승/하락을 맞추는 데, 상위 플레이어들은 마켓 메이커가 되고 있다.
마켓 메이커는 어떻게 돈을 버나
0x8dxd, BTC 5/15분 상승/하락 마켓 메이커.
94%의 거래가 대칭 호가로, 동시에 상승과 하락을 매수한다. 하루 종일 가동되며, 단일 거래 중앙값은 6달러 미만이다. 매수 가격(상승 + 하락) < 1달러, 그 사이의 차액이 이익이다. 적어도 세 개의 독립 주소가 동일한 패턴을 실행 중이다.
또 다른 마켓 메이킹 주소는 더 극단적이다: Economics 카테고리에서 유동성 공급을 거의 독점하고 있다. 982건 매수, 0건 매도, 6자리 수 PnL. 메이커 리베이트에 유동성 프리미엄까지 더해 버는 것이다.
코드가 좋다고 돈을 버는 건 아니다
여기까지 보면 마켓 메이킹이 안정적으로 수익을 낸다고 생각할 수 있다? GitHub에 오픈소스 Polymarket 마켓 메이킹 봇이 있는데, 코드는 매우 엔지니어링적으로 잘 작성되어 있다. WebSocket 실시간 데이터, 삼종 세트 리스크 관리(손절 + 변동성 동결 + 휴면기), 자동 포지션 병합. 저자 본인이 인정하길: 수익이 나지 않는다.
이유는 가격 책정 로직이 페니 점핑(penny jumping)이기 때문인데, 기존 최적 호가 앞에 1센트를 끼워 넣는 것이다. 쉽게 말해 따라가는 것이지, 자신만의 가격 책정 능력이 없는 것이다.
코드가 아무리 정교해도 소용없다, 마켓 메이킹이 돈을 버는지는 당신의 가격 모델이 시장보다 더 정확할 수 있는지에 달려 있다.
또 하나 주목할 만한 데이터: 온체인 거래 타임스탬프 분석에 따르면, Polymarket 암호화폐 가격 시장에서 70% 이상의 차익 거래 이익은 100밀리초 미만의 지연을 가진 봇이 가져간다. 전체 시장에서 수익을 내는 지갑은 8% 미만이다. 봇 지연이 초 단위라면, 기본적으로 고빈도 플레이어에게 유동성을 공급하는 꼴이다.
세 번째 유형: 인지형, 베팅은 적지만 매 거래마다 판단이 있다
세 번째 유형의 주소는 앞의 두 유형과 완전히 다르다. 거래 빈도가 매우 낮고, 한 달에 두세 번만 거래할 수도 있지만, 매 거래 뒤에는 연구가 있다.
몇 가지 예를 들어보자. 날씨 카테고리의 한 주소는 기상청 공개 데이터로 모델링을 해서, 승률이 0.77을 넘을 때만 진입하며, 한 달에 두세 건만 할 수도 있고, 단일 거래 이익이 수만 달러다. 다른 주소는 거래의 89%가 NO 매수이며, 보유 기간은 월 단위로 계산되고, 승률은 높지 않지만, 페이오프 배율이 평균 9배 이상으로, 몇 번의 큰 베팅 성공으로 모든 작은 손실을 커버한다.
더 극단적인 경우도 있다: FDV(전체 결과) 시장에서 한 가지만 한다, 50-55센트에 NO를 사서, 결산 때 1달러를 받을 때까지 기다린다. 승률 100%. 운이 좋은 게 아니라, 다른 사람들이 이 가격 편차를 눈치채지 못한 것이다.
하지만 인지형이 '연구만 깊게 하면 돈을 번다'는 건 아니다. 내가 분석한 사례 중 하나는, 누군가 137만 줄의 역사적 데이터로 BTC 가격 편차 확률 행렬을 만들어서, 백테스트 성과는 완벽했지만, 롤링 검증을 하자 바로 무너졌다. 시장 효율성이 매우 빠르게 향상되어, 지난달에 유용했던 규칙이 이번 달에는 이미 차익 거래로 사라져 버렸다.
인지형의 진정한 엣지는 모델이 더 복잡한 것이 아니라, 특정 카테고리에 대한 당신의 이해가 시장 가격 책정보다 더 깊다는 데 있다.
세 가지 삶의 방식 비교
세 가지 삶의 방식 비교표
내가 하고 있는 일
다른 사람 이야기를 마치고, 내 이야기를 해보자.
나는 여러 라인을 동시에 운영 중이다: Crypto 마켓 메이킹(구조형), 스포츠 확률 가격 책정(방향형), 날씨 데이터 모델링(인지형). 각 라인은 크지 않아서, kch123처럼 일평균 493건의 규모도 아니고, swisstony처럼 4.94억의 거래량도 아니다.
이 40개 주소를 분석하고 난 후 가장 많이 생각한 한 가지는: 내가 어떤 게임을 하고 있는지 명확히 아는 것이 어떤 매개변수 최적화보다 중요하다는 점이다.
방향형을 하면서 정보 우위가 없다면, 아무리 실행이 좋아도 추측에 불과하다. 구조형을 하면서 지연 속도를 따라가지 못한다면, 당신은 수확당하는 쪽이다. 이건 격려가 아니라, 데이터를 다 보고 난 후 나 자신에게 한 말이다.
지금은 각 라인마다 소규모 검증을 실행 중이고, 엣지가 존재함을 확인한 후에 규모를 늘린다. 서두르지 않고 확장하지 않으며, 먼저 한두 개 카테고리를 잘 돌아가게 만드는 데 집중한다.
데이터 출처: Polymarket Data API + LB API + Polygon 온체인 데이터 | 분석 기간: 2026년 1-3월
Polymarket에서 한번 시도해보고 싶나? 먼저 당신이 어떤 게임을 하려는지 명확히 생각해보라.
