저자:Surf

핵심 발견

이번 분석은 2026년 1월부터 6월까지를 다루며, 데이터에는 Polymarket 온체인 개별 체결 내역, Kalshi 거래 데이터, 그리고 정산 연구에 사용된 바이낸스 초 단위 현물 데이터가 포함됩니다. 통계 기간이 불완전한 부분은 해당 차트에 모두 표기되어 있습니다. 본문에 사용된 거래량 데이터는 명목 거래대금(nominal volume)이 아닌 모두 단방향 실제 거래대금(taker volume)입니다.

단기 암호화폐 계약 거래는 진정한 수요이며, 월간 단방향 거래량에서 Kalshi가 이미 Polymarket을 추월하여 앞서고 있습니다. 두 플랫폼을 합친 100.7억 달러 규모의 암호화폐 자산 가격 예측 시장(단방향) 거래량 중 약 78억 달러가 분 단위 혹은 시간 단위 계약에서 발생했습니다. 2026년 상반기 총액 기준으로 Polymarket은 55.9억 달러, Kalshi는 44.8억 달러를 체결했지만, Kalshi의 암호화폐 점유율은 매달 상승하고 있습니다.
Polymarket과 Kalshi는 서로 다른 제품 경로를 걸었습니다. 양측의 체결 모두 BTC가 절대적인 주력 상품이지만, Polymarket은 소액 베팅이 가능한 5분 시장을 주력으로 내세우는 반면 Kalshi의 최단 계약은 15분입니다.
거래량이 많다고 수수료 수익이 많은 것은 아닙니다. Polymarket의 암호화폐 거래대금은 Kalshi의 약 1.25배이지만, 6개월간 건별로 실측한 수수료는 약 5,390만 달러에 불과합니다. 요율로 계산하면, Kalshi의 모델화 평균 요율은 Polymarket 실측 요율의 약 2.8배(2.74% 대 0.96%)입니다. 이는 요율 차이로, 앞서 언급된 점유율 변화와는 별개의 문제이며, 이 비교는 방향성 있는 참고 의미만 가집니다. Kalshi의 모델화 수수료와 Polymarket의 실측 수수료를 함께 놓은 것으로, 동일 기준의 수익 비교가 아닙니다.
Polymarket의 5분 시장은 봇이 주도하고 있으며, 조작 의혹도 존재합니다. 봇으로 의심되는 지갑이 전체 테이커 거래대금의 약 86%를 기여했으며, 약 79%의 체결에서 매수와 매도 양측에 동시에 나타났습니다. 이 분류는 거래 행태를 기반으로 한 것이며, 특정 지갑이 프로그램에 의해 조종된다는 점을 확인하는 것은 아닙니다.
스탠퍼드 대학의 한 연구에서 밝혀진 것처럼, 바이낸스 거래량의 급증은 Polymarket의 정산 시점과 반복적으로 일치합니다. 승패가 명확히 갈리지 않은 사이클에서(즉, BTC 가격이 시초가에서 크게 벗어나지 않았을 때), 바이낸스 현물 거래량은 마지막 몇 초 동안 약 12~17배로 폭증하고, 가격은 정산 방향으로 움직인 뒤 정산 후 일부 되돌림이 발생합니다.
거래 활동은 사용자보다 더 ‘오래 머뭅니다’. Polymarket의 5분 시장에서 지갑 유지율은 급격히 떨어져 4주차에는 약 20%의 지갑만이 거래를 이어갔습니다. 하지만 남아 있는 트레이더의 활동성 감소세는 훨씬 더뎌서, 같은 기간 동안 거래 건수의 약 39%, 거래대금의 약 30%가 유지되었습니다.

단기 암호화폐 시장

단기 암호화폐 시장이 부상하고 있지만, Kalshi와 Polymarket이 만드는 것은 두 가지 다른 제품입니다

Kalshi와 Polymarket 모두 예측 시장의 경계를 전통적인 이벤트 계약 너머로 확장하고 있으며, 암호화폐 부문은 이러한 전환의 가장 전형적인 표본입니다. 스포츠는 여전히 업계 전체의 기본 축입니다. Kalshi에서 스포츠는 거래량의 약 79%를 차지하고, Polymarket에서도 약 48%로 가장 큰 카테고리입니다. 그러나 암호화폐 시장은 완전히 다른 예측 시장 상품으로 성장하고 있습니다. 바로 롤링 방식으로 개장하는 단기 시장으로, 트레이더가 정해진 시간 안에 가격 등락에 대해 이분법적 베팅을 하는 구조입니다.

이러한 구조적 차이는 매우 중요합니다. 이 계약의 행동 논리는 사람들이 기존에 갖고 있던 선거, 정책 혹은 기업 이벤트를 중심으로 한 느린 템포의 이벤트 시장과는 완전히 다릅니다. 무기한 계약이나 옵션도 아니며, 거래소에서 체결되고 몇 분에서 몇 시간 내에 정산되는 바이너리(이분법적) 시장입니다. 예측 도구라기보다는 단기 트레이딩 상품에 더 가깝습니다.

통계 기간 동안, 두 플랫폼을 합한 100.7억 달러의 암호화폐 거래대금 중 약 78억 달러가 분 단위 및 시간 단위 계약에서 발생했습니다. Polymarket의 5분 상품은 출시된 지 4개월도 채 안 되어 21억 달러 규모의 시장으로 성장했습니다. 이 카테고리에 수요가 있는지는 더 이상 문제가 되지 않습니다.

진짜 문제는 서로 다른 설계 선택이 어떻게 다른 시장 구조(사용자 행동, 경제 모델, 트레이딩 전략)를 만들어내는가입니다. Kalshi와 Polymarket은 비슷한 수요에 직면했지만, 계약 주기, 자산 커버리지, 거래 리듬, 요율 구조에서 서로 다른 선택을 했습니다. 이러한 선택들이 거래가 어떤 모습일지, 누가 거래하는지, 그리고 누가 수익을 내는지를 결정합니다.

경쟁 구도

Polymarket이 한때 암호화폐 시장을 선도했지만, Kalshi가 최근 추월했습니다

2026년 1월부터 6월까지, Polymarket의 암호화폐 거래대금은 56억 달러로 Kalshi(44.8억 달러)의 1.25배에 육박합니다. 하지만 모든 카테고리를 합산하면 Kalshi가 총 거래량이 더 큰 플랫폼입니다. 그 차이는 카테고리 구조에서 비롯됩니다. Kalshi의 거래는 스포츠가 절대적으로 지배하는 반면, Polymarket의 활동은 스포츠, 암호화폐, 정치 사이에 더 고르게 분포되어 있습니다.

Kalshi: 스포츠가 주력, 암호화폐 부문은 지속적으로 성장 중

순위	카테고리	거래대금	금액 비중	거래 건수
1	스포츠	$27.17B	79.49%	371.7M
2	암호화폐	$4.48B	13.11%	142.0M
3	이색 시장(exotics)	$1.17B	3.42%	25.7M
4+	기타 모든 카테고리	$1.36B	3.98%	–

Polymarket: 암호화폐 시장이 더 크고, 카테고리 구조가 더 균형적

순위	카테고리	거래대금	금액 비중	거래 건수
1	스포츠	$10.57B	48.24%	119.0M
2	암호화폐	$5.59B	25.51%	588.2M
3	정치	$4.27B	19.49%	38.8M
4+	기타 모든 카테고리	$1.48B	6.75%	–

표의 '4+' 요약 행은 금액 비중으로 추산한 것이며, 이 카테고리들에 대한 별도의 거래 건수 데이터는 없습니다.

카테고리 구조를 주별로 펼쳐보면 이런 대비의 동적 변화 양상을 볼 수 있습니다. Kalshi는 여전히 스포츠 우선 플랫폼이지만, 암호화폐 거래는 가느다란 띠에서 점점 더 눈에 띄는 부분으로 성장했습니다. Polymarket의 암호화폐 주간 거래량은 3월에 급등한 후 하락했으며, 전체 카테고리 구조 자체가 훨씬 균형 잡혀 있습니다.

두 플랫폼의 주간 카테고리 구조: Kalshi(상)는 스포츠가 압도적이며 암호화폐는 꾸준히 상승; Polymarket(하)은 구조가 균형적이며, 암호화폐는 3월 급등 후 하락

따라서 이 경쟁은 누적 총량이 보여주는 것보다 더 변동성이 큽니다. Polymarket의 암호화폐 시장은 여전히 더 크지만, Kalshi는 자사 플랫폼 내에서 암호화폐의 비중을 꾸준히 높여가고 있습니다. 암호화폐 점유율은 1월 4.3%에서 6월 17.9%까지 매달 상승했습니다. 반면 Polymarket은 2월에 정점(34.0%)을 찍은 후 6월에는 19.8%로 하락했습니다.

서로 반대 방향으로 움직이는 두 곡선: Kalshi의 암호화폐 점유율은 매달 상승하고, Polymarket은 2월 정점 이후 하락

전체 기간으로 보면, Polymarket은 균형에서, Kalshi는 자사 플랫폼 내 점유율 모멘텀에서 승리했습니다. 이제 비교해야 할 것은 규모가 아니라 구조입니다. 양사가 각각 이 상품을 어떻게 만들어냈는가 하는 점이죠.

제품 로드맵 분화

시간을 단축하자, 같은 베팅이 다른 시장으로 변모했습니다

분화는 거래 리듬에서 시작됩니다. Polymarket의 5분 계약은 시장의 가장 짧은 구간에서 가장 강력한 수요를 찾았습니다. 보유 시간이 짧을수록 트레이더가 부담하는 시간 위험이 낮아지고, 극단기 결과는 모델링하기도 더 쉽기 때문입니다. Kalshi는 15분부터 시작하며, 거래 활동은 15분 및 시간 단위 BTC 계약에 집중되어 있습니다. 양사 모두 단기 암호화폐 계약을 판매하지만, Polymarket은 이 형태를 거의 연속 거래에 가까운 한계까지 밀어붙였습니다.

자산 커버리지의 격차가 더욱 벌어지고 있습니다. Kalshi는 거의 BTC만 취급하고 있으며, Polymarket 역시 BTC를 핵심으로 삼지만 ETH, SOL, XRP 등의 자산이 비중 있는 두 번째 그룹을 형성하고 있습니다.

두 플랫폼의 계약 기간별 주간 암호화폐 거래량: 단기 계약이 양쪽 모두의 주요 전장

자산별 주간 암호화폐 거래량: Kalshi(위)는 거의 BTC, Polymarket(아래)은 뚜렷한 멀티에셋 계층

이 차이는 개별 거래 데이터에 그대로 드러납니다. Polymarket은 거래 건수가 훨씬 많고 건당 규모가 훨씬 작은 반면, Kalshi는 건수는 적지만 건당 규모가 더 큽니다. 분포를 보면 총량 아래의 실제 차이를 명확히 알 수 있습니다.

Kalshi의 대표적인 건당 거래 규모가 더 큽니다: 중간값은 약 4.70달러로 Polymarket(3.05달러)의 약 1.5배이며, 중간 50% 거래는 0.96~~19.79달러 구간에 분포합니다. Polymarket의 경우 1.14~~6.96달러입니다. 분포의 상단 꼬리 역시 Kalshi가 앞섭니다: 95분위수 약 123달러 대 33.51달러, 99분위수 385달러 대 124달러, 99.9분위수 약 1,100달러 대 967달러.

전체 암호화폐 거래의 건당 금액 분포(로그 스케일): 양측 모두 건당 금액이 작지만, Kalshi는 중간값부터 꼬리까지 전 구간에서 더 큽니다.

전체 거래량 기준으로 보면 두 플랫폼 모두 건당 금액이 매우 작지만(중간값 3~~5달러), Kalshi의 거래는 1~~100달러의 넓은 구간에 흩어져 있는 반면, Polymarket은 몇 달러 구간에 밀집되어 있습니다. Polymarket 거래의 약 5분의 4는 5분 및 15분 마켓의 소액 주문입니다. Polymarket에서도 이따금 대규모 거래가 발생하지만, 이제는 99.9분위수 밖으로 밀려나 소액 주문의 홍수 속에 묻혀 눈에 띄는 롱테일조차 되지 못합니다.

따라서 두 플랫폼의 수수료 기반도 완전히 다릅니다. Kalshi는 보다 안정적인 중간 규모의 주문을 처리하고, Polymarket은 가끔 대규모 주문이 섞인 방대한 소액 주문을 처리합니다. 거래량이 더 많다고 반드시 수수료가 더 많이 발생하는 것은 아닙니다. 결과는 플랫폼이 이러한 거래에 어떻게 가격을 매기는지, 그리고 수수료 구조가 건당 금액 및 계약 가격과 어떻게 상호작용하는지에 달려 있습니다.

플랫폼 수익

거래량 증가 ≠ 수수료 수입 증가

분석 기간 동안 Polymarket의 암호화폐 거래량은 55.9억 달러로 Kalshi(44.8억 달러)의 약 1.25배였지만, 건별로 실측한 수수료는 약 5,390만 달러에 불과했습니다. Kalshi는 실제 수취 수수료를 공개하지 않아, 공개 수수료표를 하한 가정으로 모델링한 결과 1억 2,210만 달러의 추정치가 나왔으며, 오히려 더 높았습니다.

기준에 대한 설명이 필요합니다. Polymarket의 총수수료는 일일 리베이트를 공제하기 전 금액이며, 수수료 부과는 한 번에 이루어진 것이 아니라 단계적으로 확대되었습니다. 3월에 일괄 적용된 것이 아니라, 1월 5일 15분 암호화폐 마켓에 테이커 수수료가 도입되었고, 2월 12일 5분 마켓이 시작되자마자 테이커 수수료가 부과되었으며, 3월 6일에는 신규 상장된 모든 암호화폐 마켓으로 수수료가 확대되었고, 3월 30일 두 번째 수수료 규칙 조정을 통해 대부분의 카테고리에 수수료가 적용되었습니다. Kalshi 수치는 2월 5일부터 수수료표를 기준으로 모델링한 것입니다. 두 총액에 해당하는 수수료 부과 기간은 일치하지 않습니다. 수수료가 적용된 주만 놓고 보면, Polymarket의 평균 종합 수수료율은 0.96%, Kalshi는 2.74%로 전자의 약 2.8배입니다.

Polymarket 규칙 조정 후 마켓 메이커 거래량 급감

3월 30일 Polymarket은 수수료를 더 많은 카테고리로 확대했고, 4월 28일에는 거래를 새로운 거래소 시스템으로 이전했습니다. 이번 전환으로 수수료 처리, 증거금, 주문 서명, 각종 외부 연동이 변경되었고, 상주 주문장이 비워져 마켓 메이커는 재접속하여 호가를 재구축해야 했습니다.

암호화폐 주간 거래량은 3월에 정점을 찍고 4월부터 지속적으로 하락했지만, 수수료는 이전 전후로 계속 발생했습니다. 5,390만 달러라는 총액은 전체 기간에 걸쳐 있습니다. 전환 이전의 수수료는 기존 거래 리베이트 메커니즘에 해당하며, 이후는 새로운 시스템을 기준으로 합니다.

Polymarket 주간 암호화폐 거래량 및 실측 수수료: 거래량은 3월 정점 후 하락, 수수료는 수수료 변경과 이전 두 변곡점 사이에서 지속 상승

동일한 주간 거래량을 이전 전 마켓 메이커 규모별로 계층화하여 분리하면 하락의 원인을 알 수 있습니다. 규모가 가장 큰 마켓 메이커 그룹의 위축이 가장 심했습니다. 3월 수수료 확대 이후 한 단계 낮아졌고, 4월 28일 시스템 전환 전후로 다시 한 단계 낮아졌습니다.

이 시점들은 두 가지 독립적인 압력을 시사합니다. 수수료 확대는 마켓 메이커가 호가를 제시하는 유동성의 경제성을 변화시켰을 수 있으며, 시스템 이전은 운영적 재설정으로서 관련 통합을 재이전해야 하고 기존 주문이 모두 사라져 호가를 처음부터 다시 구축해야 했습니다. 실행 보호 메커니즘의 변화 또한 지연 시간에 민감한 일부 전략의 매력을 떨어뜨렸을 수 있습니다.

마켓 메이커 규모별 주간 마켓 메이킹 거래량: 티어가 클수록 하락 폭이 가파르며, 수수료 변경 공지와 V2 출시 두 점선에서 두 차례에 걸쳐 하락

마켓 메이커 티어(Mega~Micro)는 자체 분류 기준입니다. 각 마켓 메이커의 V2 이전(4월 28일 기준) 거래량과 거래 건수를 기준으로 한 번 분류한 후 유지했으며, '활성 마켓 메이커 전용'은 거래량이 0인 주를 제외한 것입니다. 이는 플랫폼의 공식 분류가 아닙니다.

이러한 시간적 중첩은 단서일 뿐, 결론은 아닙니다. 이 마켓 메이커 티어를 합하면 주간 거래량 자체가 되므로, 이 분해가 플랫폼 변화로 인해 마켓 메이커가 떠났다는 것을 독립적으로 증명하지는 못합니다. 이는 보다 단순한 패턴을 보여줍니다. 이전 전 규모가 클수록 위축이 더 심했으며, 하락세는 두 번의 변경 전후로 눈에 띄게 가속화되었습니다. 이는 거래량이 가장 많은 마켓 메이커가 플랫폼 변화에 가장 민감하다는 것을 의미하며, 가장 유력한 원인은 새로운 구조에서 그들에게 제공되는 수수료 인센티브가 악화되었기 때문일 것입니다.

단기 마켓이 바로 수수료 엔진

수수료는 거래를 주도하는 동일한 상품군에 집중되어 있습니다. Polymarket에서는 5분 및 15분 계약이 실측 암호화폐 수수료의 약 90%를 기여했고, Kalshi에서는 15분 이하 및 시간 단위 계약이 모델 기반 수수료 추정치의 약 94%를 차지했습니다.

Polymarket 실측 수수료를 계약 기간별로 분해: 5분 및 15분 계약이 약 90% 기여

Kalshi 모델 기반 수수료를 계약 기간별로 분해: 15분 이하 및 시간 단위 계약이 약 94% 차지

가장 빠른 계약이 활발한 거래를 이끌고 수수료를 지탱했습니다. 그러나 수수료와 마켓 메이커 데이터는 시장 구조의 일부만 설명할 뿐입니다. 다음 질문은, 이러한 단기 유동성을 실제로 누가 만들고 있는가입니다.

트레이더 프로필

Polymarket 5분 마켓: 25% 지갑이 거래량의 85% 이상 기여

이러한 단기 마켓의 사용자 구성을 더 자세히 살펴보았습니다. Kalshi의 공개 데이터에는 사용자 수준 ID가 포함되어 있지 않아, 다음 분석은 Polymarket에 대해서만 진행합니다.

Polymarket의 5분 마켓은 막대한 정산 거래량을 발생시키지만, 이 유동성은 지갑 간에 극도로 불균등하게 분포되어 있습니다. 첫 번째 질문은 집중도입니다. 활동이 다수의 간헐적 베팅 리테일 투자자에게 분산되어 있는가, 아니면 반복적이고 체계적으로 수많은 마켓을 오가며 거래하는 계정에 집중되어 있는가입니다.

5분 마켓에서 최소 25건 이상 거래한 모든 지갑을 스크리닝했습니다. 스크리닝 규칙은 의도적으로 단순하게 유지하여, 수동 거래로 설명하기 어려운 행동을 포착했습니다. 즉, 일일 거래 건수가 극도로 많거나, 건당 금액이 매우 반복적이거나, 수천 개의 마켓을 가로지르는 활동입니다. 이는 훈련된 분류기가 아니며 의도를 증명하지도 못합니다. 단지 행동 라벨일 뿐입니다.

다음 조건 중 하나라도 충족하는 지갑은 봇 의심(bot-like)으로 표시합니다:

단일 활성 거래일 거래 건수 100건 초과
금액이 거의 일정한(95분위수 건당 금액이 중간값의 ±15% 이내로 정의) 거래가 500건 이상
1,000개 이상의 서로 다른 마켓에서 거래

위 규칙에 해당하지 않는 지갑은 다시 '숙련된 트레이더(sophisticated)'와 '리테일'로 분류합니다. 숙련된 트레이더의 특징은 '크고 정확한 베팅'입니다. 상대적으로 적은 수의 마켓에서 건당 평균 200~500달러 이상을 유지하거나, 30개 이하의 마켓에서 5만 달러 이상 누적 거래한 경우입니다. 나머지 활성 지갑은 리테일(retail)로 표시합니다.

분류 방법 설명

봇 의심 행동을 먼저 필터링하고, 숙련된 지갑은 고액 및 집중 거래를 하며, 리테일은 거래 기준을 넘은 후 남은 활성 5분 테이커 지갑입니다.

	봇 추정	노련한 트레이더	개인 투자자
지갑 수	54.8K	630	157.6K
지갑 비중	25.7%	0.3%	74.0%
거래량 비중	86.3%	1.0%	12.7%
평균 거래금액	$6.80	$451.19	$7.29

통계 대상은 25건 이상 체결한 5분 테이커 지갑입니다. 규칙은 순서대로 검사합니다. 로봇 기준과 숙련 기준을 동시에 충족하는 지갑은 로봇 유형으로 분류됩니다. 근상수 단일 거래 규칙은 95분위 단일 거래액이 중앙값 ±15% 이내에 들어오는 경우를 적용합니다. 25건이라는 임계값은 일회성 개인 투자자를 걸러내므로, 실제 플랫폼 전체의 개인 투자자 지갑 비중은 더 높고 거래액 비중은 더 낮을 것입니다.

이 기준에 따르면, 5분 시장은 고도로 집중되어 있습니다. 로봇 의심 지갑은 활성 지갑 중 소수이지만, 대부분의 체결 건수와 거래액을 차지합니다.

1/4의 지갑이 약 90%의 트래픽을 기여합니다: 행동 분류별 지갑 수, 체결 건수 및 거래액 비중

이러한 행동 양상은 어느 각도에서 보나 마찬가지로 뚜렷합니다. 단일 거래 금액 기준: 중앙값 단일 거래액이 5달러를 넘지 않는 지갑이 활성 지갑의 90.4%를 차지하며, 96.0%의 체결을 발생시켰습니다. 거래 속도 기준: 체결 간격 중앙값이 1초를 넘지 않는 지갑이 5분 전체 거래액의 84.0%를 차지했습니다. 집중도 기준: 상위 1,000개 지갑이 거래액의 43.3%를, 상위 10,000개 지갑이 73.1%를 차지합니다.

소액 주문이 시장을 지탱합니다: 지갑 중앙값 단일 거래 금액 구간별 체결 건수 및 거래액 비중

초 단위 주문 지갑이 거래를 주도합니다: 간격 중앙값 ≤1초 지갑이 거래액의 84%를 차지

단일 고래가 아니라 하나의 생태계 층입니다: 상위 지갑의 누적 거래액 비중

이번에는 각 체결의 양측을 살펴보겠습니다. 메이커와 테이커 모두 살펴볼 가치가 있습니다. 하나의 지갑이 어떤 거래에서는 유동성을 공급하고, 다음 거래에서는 적극적으로 테이커가 될 수 있기 때문에 메이커/테이커는 지갑의 고정된 정체성이 아닙니다. Polymarket 체결 데이터에서, 우리는 메이커를 오더북에 머물러 있던 주문의 지갑으로, 테이커를 스프레드를 건너 이번 체결을 성사시킨 진입 지갑으로 정의했습니다. 그리고 동일한 행동 규칙을 적용해 각 지갑을 분류하고, 각 체결에서 메이커와 테이커가 각각 어느 유형에 속하는지 집계했습니다.

그 결과, 5분 시장에서 거래액의 78.9%는 매수와 매도 양측 모두 로봇 의심 지갑이었습니다. 양측 모두 로봇이 아닌 거래액은 단 1.4%에 불과했습니다.

로봇의 상대방도 로봇입니다: 체결 양측 트레이더 유형별 5분 거래액 분해

인간의 비중은 주기가 길어질수록 반등합니다: 각 시간대 상품별 로봇 참여도 비교

동일한 행동 특징이 모든 단기 시간대에 걸쳐 나타납니다: 초 단위 주문과 소액 주문의 각 시간대 상품별 비중

5분 단위로 리셋되고, 시장이 고도로 반복적이며, 마켓 메이킹 인센티브가 존재하고, 가격이 다른 곳에서 연속 거래되는 자산에 고정되어 있는 상품에 있어, 로봇은 자연스러운 플레이어입니다. 이 상품은 주관적 판단보다 속도, 시장 감시, 그리고 실행에 보상을 줍니다. 지갑 스크리닝과 양측 상대방 구조를 함께 고려하면, 결론은 한곳을 가리킵니다. Polymarket의 5분 암호화폐 시장은 견고한 로봇 거래 핵심을 가지고 있으며, 그 바깥은 얇은 개인 투자자 층으로 둘러싸여 있을 뿐입니다.

하지만 이는 동시에 자동화 전략, 나아가 더 조작적인 플레이를 위한 공간을 남겨둡니다. 로봇 의심 지갑은 오더북에 조용히 걸려 있지만은 않을 것입니다. 속도가 필요할 때, 예컨대 계약 정산 직전 몇 초 동안, 마찬가지로 적극적으로 테이커로 나설 것입니다. 스탠퍼드 대학교가 최근 발표한 연구를 바탕으로, 우리는 Polymarket의 초단기 5분 시장을 검증 및 교차 검증했으며, 조작과 부합하는 징후를 발견했습니다.

시장 조작

Polymarket의 정산 결과가 뒤집힐 수 있을 때, 바이낸스의 비트코인 거래가 종료 시점에 급증합니다

시장 규칙에 따르면, Polymarket의 5분 및 15분 비트코인 시장의 승패는 계약 윈도 종료 시 Chainlink BTC/USD 가격이 윈도 시작 시 가격보다 낮지 않은지(상승) 여부로 결정됩니다. 이 기준이 거래 가능한 암호화폐 시장 가격에서 나오기 때문에, 트레이더는 Polymarket 포지션을 보유하는 동시에 다른 곳에서 비트코인을 거래할 수 있습니다. 특히 정산 가격 산출에 데이터를 제공하고 가격이 영향받을 수 있는 장소에서 말입니다.

Chainlink의 BTC/USD Data Stream은 여러 거래 플랫폼의 집계된 가격을 사용하며, 구체적인 데이터 소스 구성은 외부에 공개되지 않았습니다. 본문에서는 바이낸스의 BTC/USDT 현물 가격을 시장 가격의 관측 대리 변수로 사용하며, 이것이 Chainlink 오라클의 유일한 입력 소스임을 의미하지는 않습니다. 동일한 거래 전략은 하락 방향에도 적용됩니다.

간단한 예시로 이 기회를 설명할 수 있습니다. 비트코인이 100,000달러로 5분 윈도를 시작했고, 마지막 몇 초 동안 Polymarket 계약이 여전히 50/50 근처에서 맴돌고 있다고 가정합시다. ‘상승’에 베팅한 트레이더는 동시에 현물 시장에서 비트코인을 매수할 수 있습니다. 이 매수는 헤지이거나 두 시장 간의 차익 거래일 수 있습니다. 하지만 이 매수 압력이 비트코인을 충분히 큰 폭으로 움직일 수 있다면, 마감 기준 가격을 시작 가격보다 높게 밀어 올려 어느 쪽이 이겼는지를 바꿀 수도 있습니다. 앞서 언급한 논문은 이 전략의 위험과 수익을 수학적으로 모델링하고, 상세한 데이터 증거를 제시합니다.

따라서 동일한 현물 거래도 헤지, 차익 거래, 포지션 조정, 혹은 의도적인 가격 영향일 수 있으며, 거래 데이터만으로는 동기를 구분할 수 없습니다. 데이터가 답할 수 있는 것은 다른 질문, 즉 기초 시장의 행동이 ‘정산 유도형 거래’의 특징을 나타내는지 여부입니다. 그 활동 대부분은 단순히 일반적인 헤지, 차익 거래 또는 포지션 조정일 수 있습니다. 그러나 원칙적으로 기초 비트코인 시장에서 충분히 큰 변동은 실제로 정산 기준에 영향을 주어 Polymarket 계약의 승패를 결정할 수 있습니다.

우리의 분석은 바로 이러한 교차 시장 인센티브가 반복 가능한 흔적을 남겼는지 살펴보는 것입니다. 우리는 초 단위 바이낸스 현물 데이터를 기초 비트코인 시장 활동의 대리 변수로 사용했습니다(주의: 바이낸스는 Polymarket의 정산 데이터 소스가 아닙니다). 만약 거래가 정산을 겨냥한 것이라면, Polymarket의 시계에 맞춰 나타나야 합니다. 즉, 마지막 몇 초에 집중되고, 주로 결과가 뒤집힐 수 있을 때 나타나며, 정산 이후에 사그라집니다.

방법론 및 출처 표기

본 절은 스탠퍼드 대학교의 David Dai, Ruizhe Jia와 싱가포르경영대학교의 Shihao Yu가 제시한 연구 프레임워크에 직접 기반을 둡니다.

그들의 논문 《Settlement Manipulation in Prediction Markets》(2026)은 핵심 프레임워크, ‘승패 미정 구간’의 조건 필터링 방법, 그리고 ‘주기 길이가 곧 방어’라는 검증 아이디어를 제공합니다. 이 연구는 정산 조작 가설을 최초로 형식화하고, 이를 연구하기 위한 실증적 프레임워크를 제시했습니다. 우리는 그들의 분석을 단순히 재현한 것이 아니라, 독립적인 데이터 세트, 더 많은 미시구조 지표, 그리고 2026년 5월 Polymarket 및 바이낸스 데이터에 기반한 여러 새로운 실증 차트를 사용해 확장했습니다.

그들의 핵심 스크리닝 질문은 매우 직접적이다: 결제 기준이 되는 기초 시장에서, 현실적으로 실행 가능한 거래가 계약 결제 전에 이 기준을 움직일 수 있는가? 단기 계약은 노출이 더 크다 — 그들은 종종 마감 시에 승패가 극히 작은 가격 차이에 의해 결정된다; 장기 계약은 기회가 훨씬 적다, 왜냐하면 기초 자산이 보통 이미 출발점에서 멀어져 승패가 정해져 있기 때문이다.

2026년 5월 바이낸스 1초 단위 현물 데이터와 Polymarket 건별 가격을 바탕으로, 5분(약 8,900 주기) 및 15분(약 2,900 주기) BTC 상승/하락 시장을 분석했습니다. 드리프트 차트에는 2025년 12월부터 2026년 5월까지의 BTC/USDT 데이터를 사용했습니다. "승부 미결정"이란 계약의 내재 확률이 마지막 순간에 0.40–0.60 사이에 있는 경우를 말합니다. 15분 차트의 미결정 표본은 크기가 작습니다(n≈27). 관찰된 패턴은 결제 주도형 거래와 일치하지만, 이는 통계적 흔적일 뿐이며 특정 계정에 대한 혐의가 아닙니다. 전체 방법론과 차트는 함께 제공되는 결제 무결성 연구에서 확인할 수 있습니다.

검증 설계: "뒤집힐 수 있는" 계약과 "이미 결정된" 계약을 함께 비교

짧은 주기의 계약은 한 바퀴 도는 것이 하나의 주기입니다. 5분짜리 게임이 끝나면 다음 게임이 시작됩니다. 각 Polymarket 주기를 바이낸스의 초 단위 비트코인 체결 가격에 맞춰 정렬한 다음, 주기를 두 그룹으로 나누었습니다.

Polymarket의 내재 확률이 마지막 1분 동안 내내 40%-60% 사이에 있었다면, 이 주기는 승부 미결정(still-even) 상태입니다. 기초 자산의 작은 변동만으로도 결과가 바뀔 수 있습니다. 나머지 주기는 사실상 이미 결론이 난 상태입니다.

이 구분 덕분에 깔끔한 검증이 가능해집니다. 평범한 비트코인 변동성은 특정 Polymarket 계약의 불확실성 여부에 신경 쓰지 않아야 합니다. 반면 결제 주도형 거래는 다음과 같은 특징을 보입니다.

주로 계약이 여전히 50/50에 가까울 때 나타납니다.
결제 직전 몇 초에 집중됩니다.
계약 결제 후에는 사라지거나 반전됩니다.
계약 주기가 길어질수록 점점 더 드물어집니다.

거래량 급증, 결과가 불확실할 때만 나타난다

첫 번째 신호는 시점입니다. 승부가 결정되지 않은 주기에서 바이낸스 현물 거래량은 해당 시간대의 대부분 동안 기준선에 머물다가, 결제 전 마지막 10초 동안 갑자기 급증합니다. 5분 시장에서는 평소의 약 12배, 15분 시장에서는 약 17배로 증가했습니다. 이미 결정된 주기에서는 이런 마감 충격파가 나타나지 않으며, 거래량은 대체로 평상시 수준을 유지합니다.

주기 내 초 단위 바이낸스 BTC 현물 거래량: 승부 미결정 주기(빨간 선)는 결제 전 마지막 몇 초간 분출하고, 이미 결정된 주기는 기준선에 머무릅니다.

조작을 가능하게 하는 것은 5분 동안 거의 움직이지 않는 가격입니다

왜 고작 몇 초간의 거래가 작용할 수 있을까요? 비트코인은 종종 5분 창이 끝날 때 거의 시작점으로 돌아오기 때문입니다.

표본에서 56%의 5분 주기는 종가가 시가와 0.05% 이상 차이 나지 않았고, 81%는 0.1% 이상 벌어지지 않았습니다. 이는 결제 기준을 조작하기 쉽다는 의미가 아니라, 이런 계약이 종종 몇 베이시스 포인트(bp) 차이로 승패가 갈린다는 뜻입니다. 더 긴 주기에서는 단순한 잡음에 불과한 변동도 5분 창에서는 전체 지급금을 결정짓기에 충분합니다.

계약이 짧을수록 종가는 시가에 더 밀착됩니다. 각 시간대별 BTC 상승/하락 주기의 "시가-종가 괴리 폭" 분포

시계가 길수록 기회는 줄어듭니다

바로 이 극도로 좁은 스프레드가 기회를 만듭니다. 5분 시장에서는 많은 주기의 종가가 시가에 너무 가까워서, 작은 막판 이탈만으로도 결과가 뒤집힐 수 있습니다. 주기가 길어지면 비트코인이 시작점에서 벗어날 시간이 더 많아지므로, 이런 상황은 줄어듭니다.

미결정 표본이 이를 직접적으로 보여줍니다. 5분 주기의 약 2.9%가 마지막 1분에도 여전히 승부가 나지 않은 상태였고, 15분 주기는 0.9%에 불과했으며, 관찰된 4시간 주기에서는 하나도 없었습니다. 시계가 오래 갈수록 계약이 마지막 한 번의 도약에 달려 있을 확률은 낮아집니다.

계약	5월 주기 수	승부 미결정	미결정 비율
5분	8,854	261	2.9%
15분	2,873	27	0.9%
4시간	60	0	0.0%
선정 계약 합계	11,787	288	2.4%

기초 가격 경로도 같은 패턴을 보여줍니다. 바이낸스 시가 대비 종가의 일반적인 변동 폭은 5분 차트의 약 6bp에서 4시간 차트의 약 43bp로 상승합니다. 변동성이 클수록 결과는 종가 몇 초 전에 더 일찍 확정됩니다.

창이 길수록 가격은 더 멀리 표류합니다. 각 계약 지속 시간별 비트코인 시가-종가 일반 변동 폭(베이시스 포인트)

가격이 결제 쪽으로 쏠렸다가 되돌림

마지막 질문입니다. 기초 가격도 결제에 의미 있는 방향으로 움직였을까요? 그렇습니다. 승부가 결정되지 않은 주기에서 바이낸스 가격은 종가 방향으로 밀려갔다가, 결제 후 부분적으로 되돌림 되었습니다.

주기 내 초 단위 가격 변동 강도: 승부 미결정 주기는 결제 전 마지막 몇 초간 변동이 가장 심합니다.

이 되돌림이 매우 중요합니다. 이것이 평범한 종가 변동과 "결제 시점에 발맞춘 흔적"을 구분해 줍니다. 마지막 몇 초간의 움직임이 단순한 일반적인 변동이었다면, Polymarket 계약 결제 후에 사그라들 이유가 전혀 없습니다.

가격 상승, 결제, 하락: 막판 방향으로 정렬한 후 결제 시점 전후의 바이낸스 BTC 가격 경로

모든 증거를 종합하면, 이는 "기초 비트코인 시장에 결제 주도형 거래가 존재한다"는 가설과 일치합니다. 핵심은 단순히 거래량과 가격이 종가 부근에서 변동한다는 점이 아니라, 이러한 움직임이 Polymarket의 결제 시간에 맞춰 발생하고, 주로 결과가 불확실할 때 발생하며, 결제 후 부분적으로 되돌려지고, 계약 주기가 길어질수록 드물어진다는 점입니다.

이 절과 앞 장의 봇의 연관성은 신원 확인이 아닌 인센티브 논리입니다. 초단기 계약은 24시간 시장 모니터링과 초고속 실행에 보상하는 크로스 마켓 기회를 창출합니다. 이는 마켓 메이킹, 리베이트, 차익 거래와 같은 일반적인 인센티브와 함께 왜 봇으로 의심되는 지갑이 이 상품을 지배하는지 설명할 수 있습니다.

이 귀속과 지갑 스크리닝 자체에는 동일한 제한이 따릅니다. 의심되는 봇, 전문가, 개인 투자자라는 꼬리표는 온체인 거래 패턴(1회 거래 금액, 속도, 시장 범위)으로부터 추론된 행동 특성일 뿐, 플랫폼이 확인한 신원이 아닙니다. 결제 흔적을 이 자동화 집단으로 연결 짓는 것은 이 지갑들이 어떻게 거래하는지를 설명하는 것입니다. 이는 지갑 뒤에 누가 있는지, 혹은 특정 계좌가 벤치마크를 움직이기 위해 거래했는지를 증명할 수 없습니다.

이것이 결제 무결성을 상품 설계 문제로 만듭니다. 동일한 짧은 시계가 더 많은 거래 주기, 더 많은 유료 회전율, 더 많은 자동화 여지를 만드는 동시에, 더 많은 계약을 극도로 좁은 최종 스프레드에 매달리게 합니다. 더 긴 주기와 흔들기 어려운 결제 기준은 이러한 노출을 줄일 수 있습니다.

봇이 주도하는 회전율과 결제에 민감한 거래는 시장을 뜨겁게 달아오르게 보이도록 만들 수 있지만, 반드시 지속 가능한 사용자 기반으로 이어지지는 않습니다. 이 지갑들이 과연 돌아올까요? 리텐션 데이터가 답을 제시합니다.

사용자 리텐션

이 열기 속에 얼마나 많은 사람들이 남을까요?

거래는 지갑보다 오래 머뭅니다

지갑 리텐션은 계약 주기가 길어짐에 따라 개선됩니다. 4주차까지 5분 상품을 거래하는 지갑은 20.5%만 남아 있었고, 주간 시장은 48.4%였습니다. 1시간 및 일간 상품은 중간 정도였습니다. 12주차에는 5분 상품의 리텐션이 약 8.5%로 떨어집니다.

계약이 짧을수록 지갑 이탈이 빠릅니다. 지속 시간별 상품의 "첫 거래 후 경과 주 수"에 따른 지갑 리텐션 곡선

한편, 사용자 획득 퍼널도 좁아지고 있습니다. 5분 상품의 주간 신규 지갑 수는 2월 9일 주의 23.3K에서 6월 22일 주의 5.1K로 77.9% 감소했습니다. 리텐션 개선만으로는 이 하락을 상쇄하기에 턱없이 부족합니다. 5분 지갑은 1주일 후 52.9%만 돌아왔고, 4주 후에는 20.5%가 남았습니다. 반면, 주간 상품의 첫 주 리텐션은 80.8%에 달합니다.

하지만 단순히 인원 수만 세는 것은 리텐션의 한 면만 볼 수 있을 뿐입니다. 5분 제품의 경우, 각 코호트가 얼마나 많은 활동량을 다시 가져왔는지도 측정했습니다. 거래 리텐션은 한 코호트가 이후 특정 주에 발생시킨 거래 건수가 첫 주 거래 건수에서 차지하는 비율을 말하며, 금액 리텐션은 거래 금액에 대해 동일한 비율로 계산한 것입니다. 즉, 같은 거래가 지속되고 있다는 뜻이 아니라 같은 사람들이 계속해서 활동을 만들어내고 있다는 뜻입니다.

이 차이는 중요하다. 일주일 후, 지갑의 52.9%만 남았지만, 이 지갑들은 해당 집단의 첫 주 전체 거래 건수 중 약 91%, 거래 금액의 75%를 발생시켰다. 4주 차에 접어들자 지갑 유지율은 20.5%로 떨어졌지만, 거래 유지율은 약 39%, 금액 유지율은 약 30%에 달했다. 활동량의 우위가 완전히 소진된 것은 12주 차에 이르러서였으며, 거래 및 금액 유지율은 둘 다 한 자릿수 후반대로 떨어졌다.

지갑은 줄고 있지만 거래는 계속된다: 동일한 5분 동시 집단의 지갑, 거래 건수, 거래 금액, 이렇게 세 가지 유지율 곡선

이것이 바로 유지율 역설이다. Polymarket은 지갑을 유지하는 것보다 자체적인 고빈도 활동 엔진을 유지하는 데 훨씬 더 성공적이다. 이 제품은 대다수 지갑이 재방문하지 않아도, 상당한 비율의 거래 건수와 금액을 유지할 수 있다. 남아 있는 지갑이 바로 대부분의 활동을 만들어내는 지갑들이기 때문이다. 하지만 이는 역으로, 표면적인 거래량만으로는 광범위하고 지속적인 사용자 기반이 존재한다는 점을 증명할 수 없다는 뜻이기도 하다.

미해결 질문과 후속 작업

우리가 아직 답하지 못한 것들, 그리고 다음 단계

세 가지 질문이 여전히 남아 있다:

누가 Kalshi의 암호화폐 시장에서 거래하는가? Kalshi의 거래 데이터에는 지속적인 사용자 ID나 지갑 주소가 없어, 거래를 시간에 따라 연결하거나 개별 주체에 귀속시킬 수 없다. 이 때문에 Polymarket에서 했던 집중도, 봇 행위, 재매수와 같은 계정 수준의 분석을 Kalshi에는 적용할 수 없다. Kalshi의 더 큰 단일 거래와 더 긴 계약은 총량 측면에서 또 다른 양상을 보여주지만, 데이터는 이 활동의 이면에 누가 있는지 말해 주지 않는다.
Polymarket의 봇 코어는 얼마나 오래 버틸 수 있을까? 소수의 봇으로 의심되는 지갑이 5분 거래의 절대다수를 차지하고 있으며, 새로운 지갑의 유입은 계속해서 위축되고 있다. 수수료, 리베이트 및 시장 구조가 변할 때 이 자동화된 코어가 과연 안정적으로 유지될지, 이 제품이 이를 돌파하여 더 넓은 대중에게 도달할 수 있을지는 여전히 미해결 상태다.
정산 흔적을 구체적인 포지션으로 추적할 수 있을까? 결과가 불확실할 때면 바이낸스 거래는 Polymarket의 정산 시점 부근에서 반복적으로 급증했다. 그러나 더 중요한 선제적 질문은, 패턴이 노출된 후에도 이 전략이 지속될 수 있을지 여부이다. 이 거래는 정산 기준점 부근에서 현물 리스크를 안고 가야 하며, 시장 마감 직후 곧바로 포지션을 청산해야 하는 것으로 보인다. 다른 트레이더들이 이 시점을 주시해야 한다는 사실을 알게 되면, 예상되는 청산을 미리 앞당겨 매도하거나 정반대 방향으로 베팅하여 이 우위를 제거할 수 있다. 자연스러운 다음 단계의 검증 과제는 바로 이것이다: 공개적으로 노출된 후, 이 흔적이 사라질 것인가, 이동할 것인가, 아니면 여전히 수익을 낼 것인가.

감사의 글

시장 조작 방향에 대한 Ruizhe Jia와 협력자들의 독창적인 연구, 그리고 Uniswap Foundation이 주최한 Edge City 암호화폐 리서치 캠프에서의 공유에 감사드린다. Surf의 James Dai, Pantera Capital의 Ping Chen, Raymond Yu, Darren Carter의 검토에도 감사드린다.

데이터 출처: Surf AI

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