9월 2일, KTX는 예측 시장에 초점을 맞춘 특별한 Twitter Space를 개최하여 경험 많은 트레이더와 업계 참가자들이 모여 현재 기회가 어디에 있는지, 초보자들이 자주 실수하는 점, 자본이 커짐에 따라 전략이 어떻게 변하는지, 그리고 AI가 시장의 다음 단계에서 어떤 역할을 할 수 있을지에 대해 논의했습니다.
- KTX LIVE 날짜: 2026년 9월 2일
- 형식: Twitter Space
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게스트:
- Martin, ForeGate의 시니어 예측 시장 트레이더
- Iverson, KTX 예측 시장 책임자
- Levi, 전업 미국 주식 및 암호화폐 트레이더
- 미디어 파트너: MyToken
Martin은 스포츠, 이벤트, 가격 예측 시장 전반에 걸친 경험이 있으며, 수백에서 수만 USDT에 이르는 계정을 관리해왔습니다. Iverson은 현재 KTX 예측 시장을 이끌고 있으며, 거래소 기반 경험을 통해 예측 시장에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. Levi는 주로 트레이더 교육과 체계적인 예측 시장 전략에 집중하고 있습니다.
월드컵 열풍 이후, 지금 기회는 어디에 있나?
월드컵과 같은 대형 이벤트 이후 활동이 자연스럽게 줄어들었지만, 게스트들은 이것이 예측 시장이 사용자 수를 잃고 있다는 의미는 아니라고 동의했습니다. 대신 활동이 더 규칙적이고 다양해지고 있습니다.
Martin은 예측 시장이 이제 주요 스포츠 이벤트를 훨씬 넘어섰다고 언급했습니다. 축구, 테니스, 농구, e스포츠, BTC 및 ETH 가격 시장, 연준 결정, 엔터테인먼트 및 기타 실제 이벤트 모두 반복적인 기회를 창출할 수 있습니다.
그는 트레이더가 하나의 대형 이벤트에 의존해서는 안 된다고 보며, 월드컵이 끝난 후 더 나은 질문은 “어떤 카테고리를 충분히 잘 이해해서 우위를 가질 수 있나?”라고 했습니다.
Iverson도 비슷한 의견을 냈습니다. 사용자가 MLB 및 테니스와 같은 더 작고 빠르게 결산되는 시장으로 이동하고 있다고 했습니다. 스포츠, 암호화폐, 정치가 여전히 주요 카테고리지만, 주식, 기술, 날씨, 게임 등 장기적 틈새 시장도 계속 확장되고 있습니다.
그에게 예측 시장은 단순히 월드컵이나 선거 한 번을 거래하는 것이 아닙니다. 정보 변화 자체를 거래하는 것입니다. 새로운 정보가 나타나면 확률이 움직이고, 그 움직임이 기회를 만들어냅니다.
Levi는 가장 흥미로운 영역을 세 가지 넓은 카테고리로 묶었습니다: 연준 금리 기대, CPI, 비농업 고용 등 거시경제 및 시장 이벤트; AI, 기술, 지정학 관련 이벤트 중심 시장; 그리고 일중 암호화폐 가격 예측 및 정규 시즌 스포츠와 같은 고빈도 시장입니다.
이미 경쟁이 치열한데 왜 새로운 플랫폼이 계속 나타나나?
예측 시장 부문은 혼잡해 보이지만, 게스트들은 아직 완전히 포화 상태라고 보지 않습니다.
Martin은 실제로 예측 시장을 사용한 사람이 아직 상대적으로 적다고 지적했습니다. 동시에 다양한 카테고리가 매우 다른 사용자를 끌어들입니다. 정치, 스포츠, e스포츠, 엔터테인먼트는 각각 고유한 거래 패턴과 제품 요구가 있습니다.
그래서 하나의 플랫폼이 모든 시장 유형을 똑같이 잘 서비스하기 어렵습니다.
그는 예측 시장의 발전을 암호화폐 거래소의 진화와 비교했습니다. 거래소는 점차 주식, 귀금속 등 자산 접근을 추가해왔습니다. 예측 시장은 다른 방향으로 나아갑니다: 경제 이벤트, 스포츠, 엔터테인먼트, 사회 발전 등 정보를 가격화하고 거래 가능한 것으로 바꿉니다.
Iverson은 이 부문의 잠재력이 기존 암호화폐 사용자 범위를 넘어설 수 있다고 강조했습니다.
많은 사람에게 “BTC가 특정 가격에 도달할까?”, “연준이 금리를 인하할까?”, “이 경기의 승자는 누구일까?” 같은 질문은 지갑, 가스, 크로스체인 전송, DeFi보다 훨씬 이해하기 쉽습니다.
즉, 진짜 경쟁은 단순히 다른 예측 시장에서 사용자를 빼앗는 것이 아니라, 이전에 Web3 제품에 참여하지 않았던 사람들을 끌어들이는 것일 수 있습니다.
초보자들이 가장 자주 실수하는 점은?
가장 큰 실수 중 하나는 실제 이벤트에 대해 맞다고 해서 시장에서도 반드시 맞는다고 가정하는 것입니다.
Martin은 많은 신규 트레이더가 원래의 견해에 너무 자신감을 갖고 규율을 잃는다고 믿습니다. 빠르게 움직이는 시장에서 가격은 급변할 수 있으며, 트레이더는 명확한 가설을 고수하기보다 단기 움직임을 쫓기 시작할 수 있습니다.
Iverson과 Levi는 또 다른 문제인 결산 규칙을 강조했습니다.
시장 헤드라인은 단순해 보일 수 있지만 실제 결과는 정확한 마감 시간, 데이터 출처, 그리고 플랫폼이 정의한 예/아니오 기준에 따라 달라집니다.
Levi는 수요일까지 제안이 통과될지 묻는 시장의 예를 들었습니다. 뉴스 매체는 통과했다고 보도할 수 있지만, 결산 규칙이 공식 서명된 문서를 요구한다면, 시장은 트레이더가 예상한 대로 해결되지 않을 수 있습니다.
이것이 초보자에게 가장 중요한 교훈 중 하나로 이어집니다:
당신은 단순히 이벤트에 대한 자신의 해석을 거래하는 것이 아닙니다. 시장의 결산 규칙에 정의된 이벤트를 거래하는 것입니다.
Iverson은 또한 예측 시장이 반드시 “포지션 진입 후 최종 결산까지 기다리는 것”이 아니라고 지적했습니다.
예를 들어, 예 포지션이 이벤트 종료 전에 0.40에서 0.70으로 움직이면, 유동성이 충분할 경우 참가자는 포지션을 청산하고 가치 변화를 실현할 수 있습니다.
따라서 예측 시장은 최종 결과뿐 아니라 그 과정에서 변하는 확률도 거래할 수 있습니다.
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100 USDT만 있다면 어떻게 접근해야 하나?
작은 계정의 경우, 게스트들은 일반적으로 모든 자본을 한 시장에 집중하기보다 위험을 분산하는 것을 선호했습니다.
Iverson은 100 USDT로 여러 작은 포지션에 자본을 나누고 하루, 며칠, 일주일 내에 결산하는 단기 시장에 집중하겠다고 했습니다.
목표는 반드시 즉각적인 수익 극대화가 아닙니다.
작은 자본으로 가장 큰 장점 중 하나는 더 많은 아이디어를 시험해보고 실제로 우위를 가질 수 있는 영역을 배우는 것입니다—암호화폐, 스포츠, 거시경제, 혹은 다른 카테고리든지 간에.
Levi는 좀 더 공격적인 접근법을 취합니다. 그는 작은 계정도 비대칭적 위험-보상을 가진 단기 시장, 특히 매우 단기 BTC 가격 예측 시장을 볼 수 있다고 믿습니다.
Martin은 작은 트레이더가 유동성에 미치는 영향이 적기 때문에 유동성이 낮은 시장에서 더 큰 유연성을 가질 수 있다고도 언급했습니다.
요약하면, 소규모 자본은 실험에 유용할 수 있습니다. 우선은 판단력이 가장 강한 영역을 배우는 것이 우선이며, 이후에 규모를 키우는 것이 중요합니다.
포지션 크기가 커지면 무엇이 달라지나?
토론에서 가장 명확하게 합의된 점 중 하나는 자본이 커지면 전략도 바뀌어야 한다는 것입니다.
Martin은 큰 트레이더는 “얼마나 벌 수 있을까?”만 묻는 것을 멈추고 “틀렸을 때 손실을 감당할 수 있나?”를 묻기 시작해야 한다고 말했습니다.
이는 더 엄격한 시장 선택, 명확한 포지션 관리, 그리고 더 규율 있는 진입과 청산을 의미합니다.
Iverson은 유동성에 집중했습니다.
10,000 USDT 포지션은 유동성 높은 시장에서 쉽게 실행할 수 있지만, 100만 USDT 포지션은 다릅니다. 너무 빨리 진입하면 가격이 자신에게 불리하게 움직일 수 있습니다.
큰 규모에서는 이벤트가 맞는 것만으로는 충분하지 않습니다. 트레이더는 시장 깊이, 슬리피지, 진입 실행, 그리고 효율적인 청산 가능성도 고려해야 합니다.
Levi는 이것을 유동성 제약과 확률 기반 사고의 전환이라고 설명했습니다.
작은 계정은 더 유연하고 높은 위험-보상 기회를 추구할 수 있지만, 큰 계정은 깊은 유동성, 확률적 우위, 차익거래 기회, 손실 통제에 더 신경 써야 합니다.
10,000 USDT를 어떻게 배분하겠나?
게스트들 중 누구도 전체 금액을 한 시장에 넣는 것을 추천하지 않았습니다.
Martin은 자본을 세 부분으로 나누겠다고 했습니다: 단기 고빈도 거래를 위한 소규모 할당, 자신이 잘 이해하고 유동성이 강한 시장을 위한 핵심 할당, 그리고 나중에 나타날 기회를 위한 예비 자금.
Iverson은 5:3:2 프레임워크를 사용합니다.
50%는 자신이 확률적 우위가 더 강하다고 믿는 시장에, 30%는 특히 잘 이해하는 영역에, 20%는 더 작고 단기적인 기회에 배분합니다.
그는 또한 높은 확률이 보장된 수익을 의미하지 않는다고 강조했습니다. 가능성이 매우 낮아 보이는 이벤트도 일어날 수 있으며, 큰 포지션도 의미 있는 손실을 입을 수 있습니다.
Levi의 접근법은 차익거래에 더 중점을 둡니다.
그는 자본의 작은 부분을 더 높은 위험-보상의 거래에 사용하고, 나머지 대부분은 예측 시장 플랫폼 간 가격 차이, 또는 예측 시장과 영구 선물, 옵션 같은 파생상품 간 가격 차이를 모니터링하는 데 씁니다.
큰 자본의 경우, 개별 결과를 반복해서 예측하는 것보다 이런 상대가치 전략이 더 확장 가능할 수 있습니다.
AI가 실제로 예측 시장 거래를 개선할 수 있나?
AI는 이번 Space의 또 다른 주요 주제였습니다.
Martin은 AI의 가장 큰 강점이 정보 집계, 확률 분석, 그리고 규율 있는 실행에 있다고 봅니다.
AI는 방대한 정보를 빠르게 처리하고 시장의 내재 확률과 트레이더 자신의 추정치를 비교할 수 있습니다. 차이가 충분히 크면 그 격차가 잠재적 기회를 가리킬 수 있습니다.
이는 정보가 빠르게 움직이는 단기 시장에서 특히 유용합니다. 더 복잡하고 장기적인 이벤트의 경우, Martin은 인간의 연구와 AI 지원의 결합이 더 효과적일 수 있다고 믿습니다.
Iverson은 AI를 조금 다르게 봅니다.
그에게 AI는 사용자를 위해 “정답을 예측”할 필요는 없습니다. 첫 번째 역할은 사용자가 시장을 이해하도록 돕는 것입니다.
금융, 스포츠, 암호화폐, e스포츠에 익숙하지 않은 사람에게 AI는 배경, 주요 데이터, 최근 동향을 요약해 줄 수 있습니다. 그 후 진입 가격, 포지션 크기, 위험 관리에 대해 생각하도록 도울 수도 있습니다.
KTX 예측 시장도 AI 스킬 쪽으로 더 나아갈 계획입니다.
장기적인 아이디어는 간단합니다: 사용자가 가진 자본, 감내할 수 있는 위험, 관심 분야를 AI에 알려주면, AI가 관련 시장을 찾아내고 맥락을 설명하며 전략 지원을 제공합니다.
Levi도 기회 선별에서 AI의 강한 가치를 봅니다. AI는 여러 시장을 동시에 모니터링하고, 과거 성과를 검토하며, 트레이더가 많은 이벤트 중 전략에 더 맞는 것을 좁히도록 도울 수 있습니다.
따라서 AI의 가치는 “더 잘 추측하는 것”이 아니라, 트레이더가 정보를 더 빠르게 처리하고, 기회를 더 체계적으로 비교하며, 더 규율 있게 실행하도록 돕는 데 있을 수 있습니다.
사용자를 실제로 붙잡아 두는 요소는?
더 많은 예측 시장 플랫폼이 출시됨에 따라 단순히 더 많은 시장을 제공하는 것만으로는 부족할 수 있습니다.
Martin은 플랫폼이 특히 소규모 사용자에게 경험을 더 흥미롭고 사회적으로 만들어야 한다고 믿습니다. 단기 시장, 폭넓은 주제, 더 접근성 높은 콘텐츠가 사람들이 관심을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Iverson은 핵심 과제가 세 가지 마찰을 줄이는 것이라고 봅니다: 진입 마찰, 이해 마찰, 거래 마찰.
사용자는 시작하기 위해 지갑, 브리지, 가스를 배울 필요가 없어야 합니다. 시장이 무엇을 묻고, 어떻게 결산되며, 현재 가격이 무엇을 나타내는지 빠르게 이해할 수 있어야 합니다.
그는 또한 예측 시장이 콘텐츠와 더 긴밀히 연결될 것으로 기대합니다.
사용자는 콘텐츠를 통해 실제 이벤트를 먼저 발견하고, 시장이 내포하는 확률을 본 뒤 포지션을 취할지 결정할 수 있습니다.
Levi는 접근성, 콘텐츠, 트레이더 교육이 모두 같은 여정에서 서로 다른 역할을 한다고 믿습니다.
쉬운 접근은 사용자를 끌어들이고, 좋은 콘텐츠는 이해를 돕고, 교육은 시간이 지나면서 더 지속 가능한 접근법을 개발하도록 돕습니다.
사용자가 확률, 위험, 포지션 크기, 자본 관리를 배우지 못하면, 원활한 제품 경험조차 장기적 유지에 어려움을 겪을 수 있습니다.
결과 예측에서 확률 거래로
토론의 더 넓은 시사점은 예측 시장이 소수의 대형 이벤트에 덜 의존하고 정보와 확률에 대한 연속적인 시장으로 변모하고 있다는 것입니다.
작은 계정은 더 많은 아이디어를 시험하고 우위가 있는 곳을 찾는 데 집중할 수 있습니다.
자본이 커짐에 따라 유동성, 슬리피지, 손실 한도, 실행이 훨씬 더 중요해집니다.
그리고 AI가 더 많이 관여하게 되면 연구, 시장 발견, 체계적 의사결정의 장벽이 낮아질 수 있습니다.
따라서 예측 시장 경쟁의 다음 단계는 단순히 누가 가장 많은 시장을 제공하는가를 넘어서, 어떤 플랫폼이 사용자가 확률을 더 명확히 이해하고, 자본을 더 체계적으로 관리하며, 자신에게 맞는 거래 방식을 개발하도록 돕는가에 달려 있을 수 있습니다.
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