Polymarket 봇 백테스트: 86% ROI 뒤에 숨은 파라미터 함정과 현실적 한계

⚡️ TL;DR (Snippet Optimized)

연구원이 Polymarket 봇을 구축해 BTC 15분 UP/DOWN 마켓에서 movePct=15%, sumTarget=0.95 설정으로 86% ROI 달성 ($1,000 → $1,869).
그러나 공격적 설정(movePct=1%, sumTarget=0.6)은 이틀 만에 -50% ROI 발생, 파라미터 민감도 극명히 드러남.
백테스트는 Polymarket CLOB API에 과거 데이터가 없어 직접 수집한 6GB 실시간 데이터 기반. 그러나 오더북 충격, 네트워크 지연, 부분 체결 등 현실 요소는 반영되지 않음.

🎯 Why it Matters

이건 단순한 “봇 만들었어요” 자랑이 아닙니다. Polymarket 같은 예측 시장의 핵심 진실을 드러내죠: 마이크로 비효율성은 존재하지만, 이를 활용하려면 인프라, 정밀도, 무자비한 파라미터 튜닝이 필수입니다. 리테일 트레이더가 수동으로 이런 갭을 스캘핑할 수는 있지만, 자동화된 전략은 현실의 마찰을 이겨내야만 지배할 수 있습니다. 그러나 그런 전략이 확산되는 순간, 의존하던 비효율성 자체가 사라지며 자멸합니다. 이 사례는 백테스트된 알파와 실제 시장 사이의 격차를 보여주는 교과서적 예시입니다.

🧠 Deep Dive: The Alpha

이 봇은 Polymarket의 BTC 15분 UP/DOWN 바이너리 마켓을 타깃으로 합니다. 각 라운드는 15분 지속되며, 정답일 경우 $1, 오답일 경우 $0을 지급합니다. 효율적 시장에서는 priceUP + priceDOWN = $1이어야 합니다. 그러나 변동성 발생 시, 비대칭 유동성, 패닉셀, 느린 오더 전파 등으로 인해 이 합이 $1 아래로 떨어질 수 있습니다.

전략은 2단계 아비트리지 루프입니다:

Leg 1: 라운드 시작 2분 이내에 한쪽에서 ~3초 내 15% 이상 가격 하락 감지 → 해당 측 매수.
Leg 2: leg1EntryPrice + currentOppositeAsk ≤ sumTarget (예: 0.95)일 때만 반대편을 헤지로 매수. 총 비용을 $1 미만으로 유지해 이론적 수익 확보.

왜 작동할까요? Polymarket 오더북은 얇고 반응형입니다. BTC의 급격한 움직임이 한쪽에서 연쇄 매도를 유발해 공정가치에서 일시적으로 가격이 벗어납니다. 봇은 이 지연을 이용하는 거죠.

하지만 파라미터 민감도는 극단적입니다:

High movePct (15%) + high sumTarget (0.95): 거래 횟수 적지만 승률과 마진 높음.
Low movePct (1%) + low sumTarget (0.6): 거래 빈도 높지만 대부분 잘못된 신호—시장 안정 전 헤지로 양쪽 모두 손실 고정.

특히 연구자는 공식 과거 데이터를 사용할 수 없었습니다—Polymarket CLOB API가 이 마켓에 대해선 빈 값을 반환하기 때문이죠. 그래서 매초 최우선 호가를 기록하는 커스텀 로거를 직접 구축했습니다. 이를 통해 결정론적 재현이 가능했지만, 다음과 같은 한계도 있었습니다:

서브세컨드 데이터 부재: 실제 아비트리지를 트리거하는 마이크로 플래시 놓침.
오더북 깊이 정보 없음: 최우선 호가에서 완전 체결 가정, 슬리피지 무시.
시장 충격 미반영: 봇 자신의 주문이 가격을 움직이는 효과 무시.
보수적 실패 모드: Leg 2가 라운드 종료 전 실패하면 Leg 1을 100% 손실로 처리—실제로는 이길 가능성 있어도 말입니다.

인프라 측면에서 라즈베리 파이 + 자바스크립트는 테스트용으로 적당하지만, 실전에서는 Rust 기반 고속 실행, 전용 Polygon RPC, 서버 근접 VPS가 필수입니다. 이 없이는 봇은 그냥 관전자일 뿐이죠.

💬 Q&A: Key Insights

Q: 일반 트레이더도 Polymarket 아비트리지 봇으로 수익을 낼 수 있나요?

A: 매우 어렵습니다. 수익 창출에는 서브세컨드 실행, 깊은 유동성 인식, 대부분이 갖지 못한 인프라가 필요합니다. 수동 트레이딩은 창을 놓치고, 기본 봇은 프런트런 당합니다.

Q: 내 포트폴리오에 어떤 영향이 있을까요?

A: 이 알파를 쫓지 마세요. 대신 예측 시장은 단기적으로 비효율적이지만 장기적으로는 효율적이라는 점을 이해하세요. 이를 패시브 인컴 수단이 아닌 헤징 또는 스펙툴로 활용하세요.

Q: 왜 공격적 파라미터 설정은 50% 손실했나요?

A: movePct=1%로 노이즈에 반응했고, sumTarget=0.6으로 시장 안정 전에 조기 헤지해 양쪽 다 손실을 고정시켰기 때문입니다.

Q: Polymarket이 과거 데이터를 제공하지 않는 건 의도적인 건가요?

A: 가능성이 있습니다. 틱 단위 과거 데이터 접근을 제한함으로써 진입 장벽을 높이고, 백테스트보다 실시간 참여를 유도하며 초기 아비트리저를 보호할 수 있습니다.

📊 Data Points & Citations

Source: @the_smart_ape via Bitpush News
Key Stat: 보수적 파라미터로 약 4일간 86% ROI ($1,000 → $1,869)
Data Volume: 커스텀 수집된 최우선 호가 스냅샷 6GB
Fee Model: 0.5% 트레이딩 수수료 + 2% 스프레드 보수적 적용

🚦 Market Verdict

Outlook: 리테일 복제 가능성에 대해 Bearish
Risk Level: High

Disclaimer: Not financial advice. DYOR.

Polymarket 봇 백테스트: 86% ROI 뒤에 숨은 파라미터 함정과 현실적 한계

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