저자: Surf

핵심 발견

다음 결론은 Polymarket의 국제 시장의 2026년 1월~6월 중복 제거된 7억 8700만 건의 체결, 1,733,011개의 지갑 데이터와 Polymarket US의 시장 수준 데이터를 기반으로 합니다.

두 번째 Polymarket이 빠르게 성장 중: CFTC 규제를 받는 미국 시장의 월간 거래량이 국제 시장 대비 1월 5%에서 6월 47%로 상승했으며, 7월에는 67%에 도달했습니다.
고회전율 카테고리는 수수료 엔진: 스포츠 및 암호화폐 시장이 국제 시장 상반기 약 1억 8400만 달러 총 수수료의 98%를 기여했습니다. 암호화폐 시장은 약 절반의 거래량으로 9630만 달러의 수수료를 발생시켜 스포츠 시장의 8350만 달러를 넘었습니다.
사용자 수와 거래량 간의 큰 괴리: 소매 지갑은 사용자의 약 90%를 차지하지만, 봇과 전문 사용자가 합산 테이커 거래량의 약 80%를 기여합니다. 지갑의 5.9%에 불과한 봇 지갑이 전체 체결량의 약 2/3를 수행했습니다.
신규 유치는 단일 히트 상품에 의존하지 않음: 상반기 최대 단일 유입 시장이 가져온 신규 지갑은 7,000개 미만인 반면, 전체 신규 지갑은 약 113만 개입니다. 어떤 달이든 상위 15개 유입 시장이 해당 월 신규 지갑의 8%~19%만을 차지했습니다.
단일 시장 카테고리가 플랫폼 유지율을 크게 높이지 않음: 월간 활성 지갑의 약 51%~57%가 다음 달에 다시 방문하지만, 사용자들은 처음 진입한 카테고리를 떠나 플랫폼의 다른 카테고리로 이동하는 경향이 있습니다.
봇 그룹은 전체적으로 수익을 내지만, 중앙값은 여전히 손실: 봇 샘플은 합산 약 1억 800만 달러의 순이익을 실현했지만, 수익성 있는 지갑은 27%에 불과합니다. 약 175만 개의 지갑 중 단 146개 지갑만이 6개월 연속 플러스 현금 흐름을 유지했습니다.

제1부 두 Polymarket 시장의 전경

Polymarket US: 두 번째 시장이 형성되고 있다

2026년 상반기, Polymarket은 사실상 두 개의 거래 장소로 변했지만, 논의는 대부분 그중 하나에만 집중되었습니다. 비미국 사용자를 대상으로 하는 국제 시장은 여전히 Polygon에서 결제되는 오프체인 CLOB에서 운영되며, 6개월 단변 거래량은 179억 달러에 달했습니다. 한편, 2025년 말에 출시되어 CFTC의 규제를 받는 Polymarket US는 1월 국제 시장 월간 거래량의 5%에서 6월 47%, 7월에는 67%(약 20억 달러 대 30억 달러)까지 상승했습니다.

두 시장은 브랜드와 기본적인 오더북 메커니즘을 공유하지만, 오더북, 사용자 기반 또는 수익 구조는 공유하지 않습니다. Kalshi와 마찬가지로 오프체인 매칭, 중앙 지정가 오더북을 사용하며, 테이커에게는 가격에 따라 변동하는 동일한 수수료 곡선(fee = Θ·C·p(1−p))을 적용합니다. 차이점은 결제 트랙에 있습니다. 국제 시장은 각 체결을 Polygon에 공개적으로 결제하는 반면, 미국 시장은 사적이고 규제된 원장을 통해 청산합니다.

플랫폼 간 비교를 위해서는 먼저 기준을 통일해야 합니다. 이 글의 volume은 단변, taker 측, 한 번만 계산된 실제 거래 달러를 의미합니다. 명목 금액 및 양변 카운트는 일반적으로 2~3배 더 높습니다. 이 기준으로 7월 데이터를 재계산하면, 일반적인 410억 / 70억 / 50억 달러 기준은 각각 약 133억 / 30억 / 20억 달러에 해당합니다.

그림 1 | Polymarket의 국제 시장과 미국 시장의 월간 단변 거래량

Polymarket 원본 차트 0: 그림 1 | Polymarket의 국제 시장과 미국 시장의 월간 단변 거래량

미국 시장의 일일 거래량은 출시 초기 약 100만 달러에서 7월 5,000만~1억 달러로 증가했습니다. 일일 거래 건수는 100만 건을 넘었고, 미체결 약정은 한때 1억 5천만 달러를 초과했습니다. 수수료는 1월의 고정 베이시스 포인트 방식에서 4월부터 적용된 가격 민감 공식으로 전환되었습니다.

그림 2 | Polymarket US: 출시 이후 일일 시장 수준 지표

Polymarket 원본 차트 1: 그림 2 | Polymarket US: 출시 이후 일일 시장 수준 지표

수수료 규모는 커뮤니티 데이터 세트가 추정한 것보다 더 큽니다. 6월에만 테이커 총 수수료가 약 3,000만 달러였습니다. 공식 리베이트 프로그램(체결 시 메이커에게 25% 환원, 4월 30일 종료된 전체 테이커 프로모션 리베이트 이후 거래량에 따라 차등 환원)을 기준으로 추정하면, 6월 유보 가능 수익은 약 1,700만 달러로, 많은 트래커가 사용하는 고정 25% 가정의 약 두 배입니다. 미국 시장에는 사용자 수준 데이터가 없으므로, 대형 테이커의 등급 자격은 국제 시장에서 상위 0.3% 테이커가 약 63%의 거래량을 기여하는 구조를 참고해야 합니다.

국제 시장의 수수료 경제학

국제 시장은 정확히 무엇을 거래할까요? 스포츠가 전체 거래량의 약 절반을 차지합니다. 암호화폐가 약 30%를 차지하며, 그중 대부분은 5분 단위의 등락 미니 시장입니다. 세계/지정학이 약 15%를 차지합니다. 카테고리 간 집중도 차이는 더 큽니다. 스포츠 최대 시장은 해당 카테고리의 0.27%에 불과하지만, 과학 및 기술 카테고리에서는 "미국이 2027년까지 외계인의 존재를 확인할까요?"라는 시장이 약 4분의 1을 차지합니다.

그림 3 | Polymarket의 국제 시장: 시장 카테고리별 거래량

Polymarket 원본 차트 2: 그림 3 | Polymarket의 국제 시장: 시장 카테고리별 거래량

국제 시장은 상반기에 약 1억 8400만 달러의 총 수수료를 발생시켰지만, 이는 메이커 수수료 환급 및 인센티브를 차감한 순수익이 아닙니다. 암호화폐 시장은 스포츠의 약 절반 정도의 거래량임에도 불구하고 9630만 달러의 수수료를 발생시켜 스포츠의 8350만 달러를 넘었습니다. 두 카테고리는 전체 수수료의 98%를 차지합니다. 세계/지정학 카테고리는 의도적으로 제로 수수료 전략을 사용합니다.

그림 4 | Polymarket의 국제 시장: 카테고리별 수수료 수익 및 유효 수수료율

Polymarket 원본 차트 3: 그림 4 | Polymarket의 국제 시장: 카테고리별 수수료 수익 및 유효 수수료율

고회전율 카테고리는 곧 수수료 엔진

7월, Kalshi의 미체결 약정은 Polymarket의 국제 시장의 약 2.3배였지만, 거래량은 약 4.4배였습니다. 이에 따른 일일 회전율은 약 0.44배 대 0.23배였습니다. Polymarket US는 자본 풀이 가장 작지만, 약 0.64배의 일일 회전율로 가장 빠르게 움직였습니다. 답은 플랫폼 이름이 아니라 시장 디렉토리가 무엇으로 구성되어 있는지에 있습니다.

그림 5 | 세 시장의 미체결 약정과 거래량: 자본 규모가 자금 회전 속도를 의미하지는 않음

Polymarket 원본 차트 4: 그림 5 | 세 시장의 미체결 약정과 거래량: 자본 규모가 자금 회전 속도를 의미하지는 않음

그림 6 | 카테고리별 Kalshi와 Polymarket의 거래량/미체결 약정 비교

Polymarket 원본 차트 5: 그림 6 | 카테고리별 Kalshi와 Polymarket의 거래량/미체결 약정

스포츠와 암호화폐는 회전율이 가장 빠른 카테고리이고, 세계/지정학은 가장 느리며 일일 회전율이 약 0.01~0.03배에 불과합니다. 두 국제 시장은 각각 약 2억3억 달러의 자본이 묶여 있지만, 일일 거래량은 200만—300만 달러에 불과하므로 해당 카테고리를 제로 수수료로 설정했습니다. Polymarket US의 미체결 약정 중 약 88%가 스포츠에 집중되어 있으며, 이는 더 적은 자금으로 더 높은 회전율을 달성할 수 있는 이유를 설명합니다.

Kalshi의 암호화폐 시장은 명백한 이상치입니다: 약 1,700만 달러의 미체결 약정에 약 9,600만 달러의 일일 거래량으로 일일 회전율이 약 6배에 달하며, 시장의 98%가 만기 1시간을 넘지 않습니다. Polymarket의 암호화폐 회전율은 0.31배에 불과해 보이는데, 이는 장기 만기 임계치 시장이 미체결 약정의 대부분을 흡수하는 반면, 5분 등락 시장이 거래량의 약 90%를 차지하지만 자본을 거의 묶어두지 않기 때문입니다. 이러한 시장 하나당 평균 약 2,800달러의 담보만 묶여 있습니다.

동일한 카테고리는 플랫폼에 따라 비슷한 속도로 수렴하는 경향이 있습니다: 스포츠의 경우 Kalshi, Polymarket의 국제 시장 및 Polymarket US에서 일일 회전율이 각각 약 0.57배, 0.67배 및 0.64배입니다. 이는 플랫폼 속성보다는 카테고리 속성에 가깝습니다.

제2부 Polymarket의 국제 시장의 사용자 성장

다음 사용자 분석은 국제 시장의 Polygon CTF / NegRisk 계약만을 대상으로 하며, 기간은 2026년 1월 1일부터 6월 30일까지입니다. Polymarket US와 Kalshi는 모두 내부 원장에서 청산되며 공개 거래 흐름은 익명화 처리되므로 동일한 수준의 지갑 프로파일링이 불가능합니다.

Maker와 Taker: 오더북 양측은 동일한 그룹이 아님

상반기에는 1,733,011개의 지갑이 국제 시장에서 거래했습니다. 거의 모든 지갑이 적어도 한 번은 적극적으로 유동성을 소비했지만, 실제로 지정가 주문을 건 지갑은 절반 미만입니다. Maker 측은 분명히 더 전문적이고 규모도 더 작습니다. 상위 1,000개의 Maker가 대부분의 정적 유동성을 제공했습니다. 수요 측면도 마찬가지로 고도로 집중되어 있습니다. 약 6%의 고활성 지갑이 Taker 거래량의 80%를 완료한 반면, 3분의 1의 지갑은 6개월 동안 5회 이하로만 거래했습니다.

그림 7 | Polymarket의 국제 시장의 지갑 구조: Maker와 Taker의 중첩 및 집중도

Polymarket 원본 차트 6: 그림 7 | Polymarket의 국제 시장의 지갑 구조: Maker와 Taker의 중첩 및 집중도

사용자 성장 회계: 활성도는 거의 정체

사용자 성장은 거래량보다 더 낙관적이지 않습니다. 월간 활성 지갑은 1월 58만 개에서 6월 59만 4천 개로 거의 정체되었으며, 같은 기간에 약 110만 개의 지갑이 처음 거래를 했음에도 불구하고 그렇습니다. 매월 전월 활성 지갑의 43%—49%가 거래를 중단했으며, 4월에는 이탈이 35만 8천 개에 달해 플랫폼은 지속적으로 신규 지갑과 복귀 지갑으로 누수를 메워야 합니다.

여기에는 세 가지 중요한 제한 사항이 있습니다. 지갑은 사용자와 같지 않습니다. 소위 이탈의 일부는 사용자가 단순히 새 지갑으로 변경한 것일 수 있습니다. 그리고 본 문서의 이탈(churn)은 지갑이 거래를 중단했음을 의미할 뿐, 계정이 폐쇄되었거나 더 이상 자금이 없음을 의미하지는 않습니다.

그림 8 | 사용자 성장 회계: 신규 사용자, 복귀 사용자, 유지 사용자 및 이탈 사용자

Polymarket 원본 차트 7: 그림 8 | 사용자 성장 회계: 신규 사용자, 복귀 사용자, 유지 사용자 및 이탈 사용자

신규 사용자는 어디에서 오는가: 단일 폭발적 성장이 아님

각 신규 지갑이 처음 접촉한 시장에 귀속시킬 때, 사용자 유치 기계의 계절성을 볼 수 있습니다: 암호화폐 시장은 3월에 약 9만 9천 개의 신규 지갑을, 지정학은 1월에 약 6만 8천 개를, 스포츠는 월드컵이 개최된 6월에 약 9만 1천 개를 기록했습니다. 이벤트는 정점을 가져오지만, 단일 시장이 모든 신규 사용자 유치를 담당하지는 않습니다.

그림 9 | 최초 진입 카테고리별 신규 지갑

Polymarket 원본 차트 8: 그림 9 | 최초 진입 카테고리별 신규 지갑

상반기 가장 강력한 단일 유입 시장은 "중국이 2026년 말까지 대만을 침공할 것인가?"였지만, 약 7,000개의 신규 지갑만을 가져왔습니다. 상위 10위 안에는 지정학뿐만 아니라 월드컵, 금리 및 문화 이벤트도 포함되어 있어, 효과적인 신규 사용자 유치는 단일 히트작이 아닌 시장 조합에서 비롯됨을 시사합니다.

그림 10 | 상반기 신규 지갑이 가장 많은 상위 10대 유입 시장

Polymarket 원본 차트 9: 그림 10 | 상반기 신규 지갑이 가장 많은 상위 10대 유입 시장

월별로 보면, 상위 15개 유입 시장은 해당 월 신규 지갑의 8%—19%만을 차지했으며, 1위 시장은 약 3%를 넘지 못했습니다. 가장 집중된 달은 1월과 6월로, 각각 이란 관련 뉴스, 대만 시장 및 월드컵에 해당합니다.

그림 11 | 월별 신규 유입 분산도: 상위 15개 시장과 1위 시장의 기여도

Polymarket 원본 차트 10: 그림 11 | 월별 신규 유입 분산도: 상위 15개 시장과 1위 시장의 기여도

유지: 사용자는 플랫폼에 머물지만, 원래 카테고리에 머무르는 것은 아님

월간 활성 지갑의 약 절반이 다음 달에 다시 돌아오며, 플랫폼 월간 유지율은 약 51%—57%입니다. 그러나 특정 카테고리에 대한 충성도는 현저히 약합니다. 사용자는 처음 진입한 카테고리를 떠나지만 다른 카테고리에서 다시 나타날 수 있으며, 이는 교차 카테고리 추천 및 교차 판매가 작용하고 있을 수 있음을 의미합니다.

그림 12 | 플랫폼 유지율과 카테고리 유지율 비교

Polymarket 원본 차트 11: 그림 12 | 플랫폼 유지율과 카테고리 유지율 비교

다른 진입 카테고리의 1개월 유지율은 44%—49%에 고도로 집중되어 있으며, 3개월 유지율은 약 25%—32%입니다. 유일하게 뚜렷한 저점은 암호화폐 진입으로, 1개월 유지율이 약 37%로 다른 카테고리보다 약 30% 낮습니다. 한 가지 가능한 설명과 추측은 암호화폐 거래의 자동화 작업이 더 자주 새 지갑을 순환시켜 표면 유지율을 낮춘다는 것입니다.

그림 13 | 진입 카테고리별 신규 지갑 유지율 비교

Polymarket 원본 차트 12: 그림 13 | 진입 카테고리별 신규 지갑 유지율

사용자 시장 참여 카테고리 매트릭스: 지정학은 연결 계층

매트릭스 대각선은 각 카테고리의 독립 지갑 수를 나타내고, 비대각선 백분율은 더 작은 카테고리에서 동시에 다른 카테고리를 거래하는 비율을 나타냅니다. 스포츠와 암호화폐는 가장 큰 두 사용자 그룹이지만 중첩은 49%에 불과하며, 실질적인 차이가 있는 두 개의 서로 다른 잠재 고객층입니다. 세계/지정학은 다른 카테고리와의 중첩이 (날씨 제외) 전반적으로 더 높아, 플랫폼의 다양한 관심사를 연결하는 핵심 제품 계층 역할을 합니다.

그림 14 | 교차 카테고리 사용자 중첩 및 교차 판매율

Polymarket 원본 차트 13: 그림 14 | 교차 카테고리 사용자 중첩 및 교차 판매율

사용자 카테고리 충성도 × 확산도 차트: 다른 진입 경로는 다른 품질의 사용자를 가져옴

진입 유지율과 교차 카테고리 확장을 동일한 차트에 표시하면, 6개 카테고리가 43%—49%의 충성도 구간에 모이지만 확장 능력은 다릅니다: 스포츠는 홈구장에 머무는 안정적인 사용자에 가깝고, 과학 및 기술은 평균 3.6개의 다른 카테고리를 탐험하는 사용자를 유치합니다. 암호화폐는 왼쪽 아래에 위치합니다: 1개월 유지율 약 37%, 확장성도 가장 낮습니다. 5분짜리 도박장는 장기 유지율이나 교차 카테고리 탐험이 아닌 거래량을 가져옵니다.

그림 15 | 각 카테고리의 "충성도 × 확장도" 좌표

![Polymarket 원본 차트 14: 그림 15 | 각 카테고리의 "충성도 × 확장도" 좌표](https://uploads.panewslab.com/e7e28fcf-c662-49a9-bd3b-d389763623fc "그림 15 | 각 카테고리의 "충성도 × 확장도" 좌표")

제3부 시장 미시 구조: 사용자 프로필, 진입 시점 및 수익성

사용자 프로필 분포: 시장 카테고리 폭과 빈도는 거래 규모와 연관됨

우리는 세 가지 관점으로 사용자를 설명합니다: 얼마나 많은 카테고리를 다루는지, 단일 거래 규모는 얼마나 되는지, 거래 빈도는 얼마나 되는지. 다루는 카테고리가 넓을수록 지갑 평균 거래량이 높습니다. 7개 전체 카테고리를 거래하는 지갑은 약 1%에 불과하지만, 1인당 상반기 Taker 거래량은 약 5만 9천 달러로, 순수 단일 카테고리 지갑의 8,300달러보다 7배 높습니다.

빈도 측면에서는 전형적인 80/20 법칙이 나타납니다: 약 6%의 "고빈도 사용자"가 거래량의 79%를 기여하는 반면, 단 한 건만 거래하는 관광객형 지갑은 사용자 기반의 약 8%를 차지합니다.

그림 16 | 전문화 및 참여도: 카테고리 폭, 지갑 비율 및 거래량

Polymarket 원본 차트 15: 그림 16｜전문화와 참여도: 카테고리 폭, 지갑 비중 및 거래량

차트는 원본 영어 레이블을 유지합니다.

대부분의 카테고리에서 지갑과 개별 시장의 관계는 1~2건의 거래에 집중되어 있습니다. 스포츠의 단일 거래 비중이 가장 높아 46%에 달합니다. 세계/지정학은 반대로, 단일 거래 관계가 20%에 불과하여 사용자가 뉴스 전개에 따라 같은 시장을 반복적으로 방문함을 보여줍니다.

그림 17｜각 지갑-시장 관계의 거래 횟수

Polymarket 원본 차트 16: 그림 17｜각 지갑-시장 관계의 거래 횟수

세 가지 참여자 유형: 봇, 전문 사용자 및 소매 사용자

우리는 거래 빈도, 주문 금액의 일관성, 적용 범위 및 평균 티켓 크기와 같은 행동 신호를 사용하여 휴리스틱 분류를 수행합니다. 분류는 실제 신원에 대한 확정적 판단이 아니며, 임계값 변화에 따라 분포가 달라질 수 있습니다. 이는 "누가 정말 누구인가"보다는 "누가 어떤 방식으로 거래하는가"라는 질문에 더 적합합니다.

봇 유사 지갑은 사용자의 약 5.9%를 차지하지만, 거래량의 약 3분의 2를 수행합니다. 약 10만 2천 개의 지갑이 119억 달러의 거래량과 89%의 체결 건수를 기여했으며, 약 154만 개의 소매 지갑이 41억 달러를 기여했습니다. 전문/정보 사용자는 약 5%를 차지하며, 테이커 거래량의 6.6%를 기여하는데, 이는 이들이 더 많은 유동성을 제공하고 적극적으로 테이킹하는 경우가 적다는 특징과 일치합니다.

그림 18｜거래자 그룹: 지갑 수와 거래량의 불일치

Polymarket 원본 차트 18: 그림 18｜거래자 그룹: 지갑 수와 거래량의 불일치

카테고리별로 보면, 봇은 암호화폐와 스포츠라는 두 주요 시장을 거의 완전히 장악하여 각각 약 80%와 72%의 거래량을 차지합니다. 인간이 여전히 가격에 더 큰 영향을 미칠 수 있는 중간 영역인 지정학, 금융, 문화에서는 세 그룹의 점유율이 더 비슷합니다.

그림 19｜각 카테고리의 그룹별 거래량 점유율

Polymarket 원본 차트 19: 그림 19｜각 카테고리의 그룹별 거래량 점유율

하지만 거래량 우위는 매우 얇은 봇 계층에서 비롯됩니다. 지갑 수 기준으로 볼 때, 각 카테고리는 여전히 소매 사용자가 압도적으로 많습니다. 암호화폐 및 날씨 시장에서 봇의 비율이 현저히 높아, 약 5%의 인구 점유율이 자동화된 행동으로 대체되었습니다.

그림 20｜각 카테고리의 지갑 그룹 점유율

Polymarket 원본 차트 20: 그림 20｜각 카테고리의 지갑 그룹 점유율

예측 시장 사용자는 수수료에 민감한가?

카테고리별로 서로 다른 시점에 수수료가 도입되어 자연 실험이 이루어졌습니다. 수수료가 없는 세계/지정학은 통제 그룹 역할을 할 수 있습니다. 결과에 따르면, 수수료 도입 후 거래량 구성이 크게 변화했으며, 특히 암호화폐, 문화 및 날씨 시장에서 두드러졌습니다. 전문/정보 사용자의 거래량 점유율은 빠르게 감소한 반면, 소매 및 봇 점유율은 상대적으로 안정적이어서 수수료에 대한 민감도가 낮음을 보여줍니다.

그림 21｜수수료 도입 전후, 각 그룹의 거래량 점유율

Polymarket 원본 차트 21: 그림 21｜수수료 도입 전후, 각 그룹의 거래량 점유율

차트는 원본 영어 레이블을 유지합니다.

지갑 점유율의 변화 폭은 거래량 점유율보다 훨씬 작지만, 패턴은 일관됩니다. 위 세 카테고리에서 전문/정보 지갑의 이탈이 가장 두드러졌습니다. 수수료는 "누가 더 큰 베팅을 하는가"를 변화시키지만, "누가 여전히 시장에 남아 있는가"를 즉시 바꾸지는 않을 수 있습니다.

그림 22｜수수료 도입 전후, 각 그룹의 지갑 점유율

Polymarket 원본 차트 22: 그림 22｜수수료 도입 전후, 각 그룹의 지갑 점유율

진입 시점: 대부분의 사람들이 매우 늦게 참여

시장의 생애주기에서 늦은 진입은 일반적이지만, 정보 게임의 종류에 따라 지연 정도가 다릅니다. 스포츠와 암호화폐는 가장 지연된 경쟁을 보입니다. 모든 그룹의 진입 중앙값은 시장 생애주기의 92%—95% 지점에 위치하여 소매 사용자에게 뚜렷한 역선택 압력을 가합니다. 문화는 약 85%—90%입니다. 반면 날씨는 가장 일찍 진입하며, 소매 중앙값은 약 61%, 봇은 약 51%로, 모델이 비교적 일찍 가격을 책정할 수 있는 결과 기반 시장과 일치합니다. 날씨 시장은 또한 전문 사용자가 상대적으로 가장 늦게 진입하는 카테고리로, 중앙값이 약 83%입니다.

진입 시점 분석은 전체 생애주기가 확인 가능한 시장만 포함합니다. 시장은 상반기에 결제되었으며, 첫 거래부터 지갑을 추적하고 2026년 이전에 이미 진입한 포지션을 포함합니다.

그림 23｜각 그룹의 시장 생애주기 내 가중 진입 위치

Polymarket 원본 차트 23: 그림 23｜각 그룹의 시장 생애주기 내 가중 진입 위치

각 카테고리에서 거래량이 가장 큰 시장은 더 직관적인 일중 리듬을 보여줍니다. 소매 사용자의 거래는 종종 시장 전 주기에 걸쳐 발생합니다. 반면 전문/정보 사용자와 봇은 정보가 도착할 때 갑자기 거래량이 증가하거나 결제 시점에 가까워져 집중적으로 베팅하는 경향이 있습니다.

그림 24｜각 카테고리 상위 시장의 일별 그룹 거래량

Polymarket 원본 차트 24: 그림 24｜각 카테고리 상위 시장의 일별 그룹 거래량

도대체 누가 돈을 버는가?

상반기에 결제된 모든 시장의 포지션 현금 흐름을 합산하면, 수수료 차감 전 장부는 거의 0에 가깝습니다. 결제 포지션이 있는 약 197만 개의 지갑 중 34%가 최종적으로 플러스를 기록했습니다. 큰 승자들은 합계 약 +6억 6천 6백만 달러, 큰 패자들은 합계 약 -5억 3천만 달러로, 모든 그룹의 합계는 거의 0입니다. 이는 여기서 계산된 것이 수수료 차감 전 총 PnL(gross PnL)임을 검증합니다. 상반기 약 1억 8천 4백만 달러의 수수료를 차감하면, 집계 결과는 마이너스로 전환됩니다.

그림 25｜수수료 차감 전 실현 PnL 계층

Polymarket 원본 차트 25: 그림 25｜수수료 차감 전 실현 PnL 계층

차트는 원본 영어 레이블을 유지합니다.

그룹별로 나누면 자금 흐름은 명확합니다. 소매 및 전문 사용자가 함께 봇 그룹의 플러스 수익에 대한 상대방 역할을 합니다. 봇은 유일하게 전체적으로 순이익을 내는 그룹으로, 합계 약 +1억 8백만 달러이지만, 봇 지갑 중 27%만이 돈을 벌었으며, 중앙값 봇 지갑은 여전히 손실을 보고 있습니다. 이익은 소수의 대규모 운영에 의해 유지되며, 지속적인 수익은 극히 드뭅니다.

전문 사용자의 수익 적중률이 가장 높아 약 42%의 지갑이 플러스를 기록했습니다. 소매는 약 35%, 봇은 약 27%입니다. 그러나 전문 사용자는 합계 약 2천 6백만 달러의 손실을 보고 있습니다. 여기에는 다양한 인센티브와 리베이트가 포함되지 않았으므로, 이를 근거로 전문 사용자의 최종 순수익이 마이너스라고 단정할 수는 없습니다. 소매 그룹은 합계 약 -7천 4백만 달러입니다.

그림 26｜각 그룹의 수익 비율 및 승률

Polymarket 원본 차트 26: 그림 26｜각 그룹의 수익 비율 및 승률

그림 27｜각 그룹의 순 실현 PnL: 누가 돈을 지불하고, 누가 돈을 받는가

Polymarket 원본 차트 27: 그림 27｜각 그룹의 순 실현 PnL: 누가 돈을 지불하고, 누가 돈을 받는가

약 175만 개의 지갑 중 단 146개만이 6개월 연속 플러스 현금 흐름을 유지했습니다. 한때 수익을 냈던 지갑들 중에서도 많은 경우 수익의 90% 이상이 단 한 달에 집중되어 있습니다. 예측 시장의 수익은 안정적인 급여 흐름보다는 우발적인 급등에 가깝습니다.

그림 28｜수익 지속성: 연속 플러스 현금 흐름 월의 분포

Polymarket 원본 차트 28: 그림 28｜수익 지속성: 연속적인 플러스 현금흐름 월 분포

방법 및 기준

본 데이터는 Surf AI가 계산을 제공했습니다. PnL은 2026년 상반기에 결제된 시장만을 집계하며, 해당 시장에서의 지갑 현금 흐름을 기준으로 수수료 차감 전 실현 결과를 계산합니다. 메이커 수수료 환급, 프로모션 인센티브 및 기타 계획성 보조금은 총 PnL에 포함되지 않습니다. 그룹 레이블은 행동 휴리스틱 분류로, 거래 스타일 비교를 위한 것이며 지갑 실제 소유자 신원을 확정적으로 식별하는 것으로 해석되어서는 안 됩니다.

제품 또는 연구에서 동일한 데이터셋에 접근하려면 ryanli로 연락주시기 바랍니다. 사용자 유치 분석 프레임워크는 @0xtaetaehoho의 《Listings are the Product》를 참조하십시오. 데이터 지원과 MCP 도구를 제공한 Surf 팀에 감사드립니다.

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