승률 97.7%인데 손실: 우세 측 매수 백테스트

가장 널리 회자되는 Polymarket Up/Down 전략은 가장 단순한 전략이기도 합니다. 1분이 남았을 때 확실히 이기고 있는 쪽을 사는 것입니다. 직관적이고, 자동화하기 쉽고, 스크린샷으로 공유될 만한 승률이 나옵니다.

저희는 실제 오더북 스냅샷으로 17,002건의 시뮬레이션 거래를 테스트했습니다. 승률은 정말로 놀랍습니다. 수익률은 마이너스입니다.

테스트 방법

• 대상: PolyTest 아카이브에서 결과가 확정된 모든 BTC, ETH, SOL 5분 Up/Down 마켓. 2026년 8월 5일부터 9월 5일까지의 최근 31일 구간입니다.
• 진입: 마켓당 한 건의 거래, 만기 60초 전에 가장 가까운 스냅샷에서 진입합니다. 마켓당 관측치가 하나이므로 같은 마켓을 반복 샘플링해서 생기는 자기상관이 없습니다.
• 방향: 호가가 더 높은 결과, 즉 우세 측.
• 체결가: 중간가가 아니라 매도 호가. 이 데이터에서 price_up + price_down의 평균은 1.0117이므로, 약 1.2¢의 왕복 스프레드를 진입 시점에 이미 지불합니다.
• 제외: 어느 한쪽 매도 호가가 비어 있는 마켓. 아무도 팔지 않는다면 거래가 불가능하므로, 포함하면 일어날 수 없었던 체결을 지어내게 됩니다.
• 지급: 이긴 쪽은 $1.00, 진 쪽은 $0으로 정산됩니다.

결과: 가격대별 우세 측 매수

거래량이 몰려 있는 아래 두 행부터 읽으세요. 거래의 절반 이상이 90¢ 이상에서 일어나며, 두 구간 모두 높은 통계적 신뢰도로 손실을 냅니다. 90–97¢ 구간이 최악입니다. 91.16% 확률로 일어나는 일에 93.56¢를 지불해, z-점수 −5.09로 거래마다 2.39%p씩 잃습니다.

중간 구간은 더 나아 보입니다. 60–70¢는 +3.16% ROI를 보이지만 어느 구간도 유의성을 넘지 못합니다. z = 1.66과 z = 1.49는 1,500건의 거래로 포장한 동전 던지기에서 기대할 만한 수익입니다. 통계적으로 유의한 양의 우위를 보이는 구간은 없습니다.

보정 곡선

전략에서 한발 물러나 시장 자체를 봅시다. 이 가격들은 얼마나 정확할까요? 모든 BTC 5분 마켓에 대해 만기 60초 전 Up 호가를 가져와 실제로 Up이 이긴 빈도와 비교했습니다.

이는 경마 베팅과 예측 시장에서 수십 년간 기록되어 온 교과서적인 우세 측-열세 측 편향(favourite–longshot bias)입니다. 열세 측은 체계적으로 비싸게 책정됩니다. 17¢ 근처에 호가된 계약은 13.2%, 22¢ 근처의 계약은 18.0% 확률로 이깁니다. 중간대 우세 측은 몇 포인트 싸게 책정됩니다.

편향은 실재하고, 방향도 맞지만, 수익화하기는 매우 어렵습니다. 편향이 가장 큰 구간이 오더북이 가장 얇고 상대 스프레드가 가장 넓은 구간이기 때문입니다. 편향은 보정 곡선에는 나타나고 손익에서는 사라지는데, 잘 알려진 이상 현상의 흔한 운명입니다.

그래서 편향은 있는 건가요, 없는 건가요?

둘 다이며, 그 구분이 핵심입니다:

• 가격에 대한 설명으로서는 있습니다. 약 25¢ 미만의 열세 측은 일관되게 3–4%p 비싸게 책정됩니다. 이 마켓들의 실재하고 측정 가능한 특성입니다.
• 전략으로서는 없습니다. 우세 측 매수는 스프레드를 제하면 아무것도 남기지 않으며, 거래량 대부분이 몰린 가격대에서는 높은 신뢰도로 아무것도 없는 것보다 못한 결과를 냅니다.
• 비대칭이 단서입니다. 열세 측이 비싸다면, 할 거래는 우세 측 매수가 아니라 열세 측 매도입니다. 그러려면 매도 호가를 걸어 두고 다른 사람의 시장가 주문으로 체결되어야 하는데, 이는 그에 따르는 모든 재고 위험을 안은 마켓 메이킹입니다. 매도 호가를 치는 방식으로 실행할 수 있는 전략이 아닙니다.

직접 재현하기

위의 모든 수치는 직접 가져올 수 있는 데이터에서 나왔습니다. 저희 숫자보다 테스트의 구조가 더 중요합니다. 여러분의 구간으로 실행해 보고 여전히 성립하는지 확인하세요.

import os, requests
from statistics import mean

BASE, H = "https://api.polytest.io/api/v1", {"X-API-Key": os.environ["POLYTEST_KEY"]}

trades = []
markets = requests.get(f"{BASE}/markets", headers=H, params={
    "coin": "btc", "market_type": "5m", "limit": 100,
}).json()["markets"]

for m in markets:
    if not m.get("winner"):
        continue
    # The snapshot nearest 60s before expiry — one observation per market.
    snap = requests.get(f"{BASE}/markets/{m['id']}/snapshots/at", headers=H, params={
        "timestamp": m["end_time"], "offset_seconds": -60,
        "include_orderbook": "true",
    }).json().get("snapshot")
    if not snap:
        continue

    up, down = snap.get("price_up"), snap.get("price_down")
    if up is None or down is None:
        continue                       # no offer on one side: untradeable

    side = "Up" if up >= down else "Down"
    cost = max(up, down)               # pay the ask, not the mid
    trades.append((cost, m["winner"] == side))

n = len(trades)
cost = mean(c for c, _ in trades)
wr = sum(w for _, w in trades) / n
print(f"n={n}  cost={cost:.4f}  win_rate={wr:.4f}  ROI={(wr-cost)/cost*100:+.2f}%")

이 결과가 증명하는 것과 증명하지 않는 것

• 한 달. 2026년 8월 5일 – 9월 5일의 최근 31일 구간입니다. 17,002건의 거래에는 충분하지만, 여러 변동성 국면을 다루기에는 부족합니다.
• 최우선 호가 체결. 최우선 매도 호가를 적용하고 거래 전체가 그 가격에 체결된다고 가정합니다. 실제 규모는 오더북을 따라 내려가므로 실거래 결과는 이보다 좋지 않고 나쁠 것입니다.
• 수수료와 가스비 미포함. 포함하면 모든 행이 아래로 내려갑니다.
• 5분 마켓만. 더 긴 타임프레임은 유동성이 다르고 다르게 움직일 수 있습니다.
• 정확히 T−60s에 진입. 타이밍은 엄청나게 중요한 것으로 드러났습니다. 진입 타이밍 연구를 참고하세요.

저희가 자신 있게 내릴 수 있는 결론은 이것입니다. 매도 호가로 우세 측을 사는 것은 전략이 아니라 스프레드를 17,000번 지불하는 방법입니다. 실제로 통하는 버전을 원한다면, 현물 지연 연구에서 실제 우위를 보이는 관련 아이디어를, 그것의 규모 확장을 막는 제약과 함께 테스트했습니다.

여기의 모든 수치는 전체 오더북 깊이를 갖춘 PolyTest 스냅샷에서 나왔습니다. Polymarket 자체 API로는 이 테스트를 할 수 없습니다. 결과가 확정된 마켓의 오더북은 404를 반환하고, 보관되는 가격 기록은 약 1분에 한 포인트로 체결 비용을 알기에는 너무 거칩니다. 직접 실행해 보고 싶다면 무료로 시작하세요.