예측 시장은 돈 나무인가? 그 수익 모델을 깊이 분석하다
이 엄청난 거래량이 실제 수익으로 이어질 수 있을까?저자: Changan, Amelia I Biteye 콘텐츠 팀
과거 예측 시장에 대한 논의에서 사람들은 그것이 얼마나 정확한지, 거래량이 얼마나 높은지, 새로운 정보 시장이 될 수 있는지에 더 관심을 가졌습니다. 그러나 예측 시장이 비즈니스로서 존재할 때, 핵심 문제는 수익 모델이 어떤 형태인지로 바뀝니다.
상업 세계에서 거래량이 높다고 해서 플랫폼이 수익을 내는 것은 아닙니다. 하나의 시장이 큰 소리를 낼 수 있고, 사용자가 자주 거래를 할 수 있지만, 대부분의 거래가 수수료 기준에 포함되지 않거나, 활성도가 순전히 보조금과 포인트로 유지된다면, 거래량은 단지 보기 좋은 데이터일 뿐, 건강한 수익이 아닙니다.
예측 시장에 있어 진정으로 상업적 능력을 시험하는 것은 "얼마나 많은 시장을 열었는가"도 아니고, "어떤 사건이 얼마나 인기 있는가"도 아닙니다. 플랫폼이 세 가지를 원활하게 연결할 수 있는지가 중요합니다:
실제 거래 충동을 생성하기;
충분히 깊은 주문서 유동성을 유지하기;
적극적으로 주문을 하는 거래 수요(Taker)를 수수료(Fees)로 전환하기.
이것이 바로 예측 시장의 비즈니스 모델이 단순한 "개장 세금"이 아니라는 이유입니다. 표면적으로는 단순한 YES / NO의 도박 게임처럼 보이지만, 플랫폼 수익의 기초를 지탱하는 것은 그 뒤에 있는 거래 구조, 유동성 메커니즘, 수수료 비율의 기울기 및 사용자 행동입니다.
특히 주요 플랫폼 Polymarket이 Taker Fee를 체계적으로 도입하기 시작하면서, 예측 시장의 서사는 "정보 도구"에서 "수익 검증" 단계로 진입했습니다.
이 글은 상업적 관점에서 예측 시장의 기본 카드를 깊이 분석합니다:
예측 시장 플랫폼은 무엇으로 수익을 내는가?
왜 Maker / Taker의 게임 구조가 플랫폼의 생사를 결정하는가?
Polymarket, Kalshi, Opinion에서 Predict.fun까지, 주류 플랫폼의 수수료 설계는 어떤 본질적 차이가 있는가?
왜 거래량이 가장 높은 분야가 가장 수익성이 높은 분야가 아닌가?
💡 핵심 결론: 예측 시장이 판매하는 것은 답이 아니라 분열입니다.
가격이 50 / 50에 가까워질수록 시장의 분열이 커지고 거래 충동이 강해지며, 플랫폼은 적극적인 거래에서 수수료 수익으로 전환하기가 더 쉬워집니다. 가격이 0 또는 100에 가까워질수록 결과가 더 확정적이 되어 정보 가치는 여전히 존재하지만, 해당 수수료의 비중은 명확히 감소합니다.
따라서 예측 시장의 진정한 상업적 장벽은 "사건"을 시장으로 바꾸는 것이 아니라 "분열"을 거래로 바꾸고, 거래를 안정적으로 수익으로 전환하는 것입니다.
1. 예측 시장은 어떻게 수익을 내는가: 시장을 여는 것이 아니라 분열을 수수료로 바꾸는 것
예측 시장의 현금 흐름을 분석하기 위해서는 먼저 수익의 네 가지 핵심 동력을 명확히 해야 합니다. 이들은 서로 얽혀 있으며, 플랫폼이 트래픽에서 수익으로 전환하는 폐쇄 루프를 형성합니다.
1️⃣ 거래 수수료 - 직접적인 수익원
대부분의 예측 시장은 적극적으로 거래하는 쪽, 즉 Taker에게 수수료를 부과합니다. Taker는 유동성을 소모하고, Maker는 유동성을 제공합니다.
이는 예측 시장이 모든 거래에서 수익을 발생시키지 않는다는 것을 의미합니다. 플랫폼에 실제로 수수료를 기여하는 것은 종종 사용자가 자발적으로 거래를 하고, 속도와 확실성을 위해 비용을 지불할 의사가 있는 거래입니다.
2️⃣ 유동성 - 지속적인 거래의 기초
예측 시장에서 가장 어려운 것은 시장을 여는 것이 아니라, 시장에 깊이를 주는 것입니다.
만약 하나의 시장에 아무도 주문을 걸지 않는다면, 사용자는 사고 싶어도 살 수 없고, 팔고 싶어도 팔 수 없습니다. 그러면 이 시장이 아무리 화제가 되더라도 유효한 가격을 형성하기는 매우 어렵습니다.
그래서 많은 플랫폼은 Maker의 비용을 낮추거나 심지어 Maker에게 인센티브를 제공합니다.
이는 직접적인 "수익원"은 아니지만, 거래 수수료가 장기적으로 존재할 수 있는지를 결정합니다.
유동성이 없다면 지속적인 거래도 없고, 수수료 수익도 안정적으로 유지될 수 없습니다.
3️⃣ 정보 가치 - 심리적 점유
예측 시장과 일반 거래 플랫폼의 차이점은 단순한 거래 도구가 아니라 정보를 생산한다는 점입니다.
하나의 시장이 충분한 거래량과 유동성을 가지게 되면, 그 가격은 일종의 확률 신호가 됩니다. 미디어는 이를 인용하고, KOL은 이를 해석하며, 트레이더는 이를 관찰하고, 일반 사용자도 이를 통해 시장 감정을 판단합니다.
이 부분은 반드시 수수료로 전환되지는 않지만, 플랫폼에 주목도, 사용자 심리 및 외부 전파를 가져옵니다. 장기적으로 이러한 정보 가치는 거래 수요를 강화하는 데 기여합니다.
4️⃣ 사용자 운영 및 할인 시스템 - 활성도를 수익으로 전환
기본 거래 수수료 외에도, 다양한 플랫폼은 할인, 초대, 이벤트, 포인트 및 리베이트를 통해 거래 빈도를 높입니다. 이러한 조치는 반드시 직접적인 수익을 가져오지는 않지만, 플랫폼의 장기적인 수익화 능력에 영향을 미칩니다. 예를 들어, Opinion은 사용자 할인, 거래 할인 및 초대 할인을 제공합니다; Predict.fun은 더 간단한 기본 요금 및 할인 메커니즘을 사용합니다; Polymarket은 다양한 분야의 차별화된 수수료와 Maker 리베이트에 중점을 둡니다. 할인과 인센티브의 본질은 단순한 보조금이 아니라, 일부 이익을 양도하여 사용자 유지를 확보하고, 점차 활성도를 수익으로 전환하는 것입니다.
2. 주류 예측 시장 플랫폼의 수수료 구조 수평 비교
주류 예측 시장의 수수료 설계를 살펴보면, 산업의 전략 방향이 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다: 주문을 걸어 유동성을 제공하도록 장려하고, 적극적인 거래를 수익으로 전환합니다. 그러나 전술적 실행에서 각 플랫폼은 서로 다른 포지셔닝으로 인해 뚜렷한 전략적 차이를 보입니다.
1️⃣ Polymarket: 분야별 세분화된 가격 책정
Polymarket의 Taker 수수료 논리는 "분야 차별화"와 "분열도 가격 책정"을 극대화했습니다. 공식 핵심 공식은 다음과 같습니다:
fee = C × feeRate × p × (1 - p)
여기서 C는 거래된 주식 수, p는 거래 가격이며, feeRate는 시장 분야에 따라 결정됩니다.
이 메커니즘은 두 가지 핵심 변수를 포함합니다:
분야 세분화: 현재 검증된 수수료 기준에 따라, Crypto 분야의 feeRate는 0.07, Sports는 0.03, Politics / Finance / Tech는 0.04, Culture / Weather는 0.05이며, 일부 Geopolitics 시장은 0입니다. 즉, Polymarket은 모든 시장에 대해 동일한 수수료를 부과하는 것이 아니라, 다양한 분야의 거래 빈도, 민감도 및 사용자 지불 의사에 따라 차별화된 수수료를 적용합니다.
분열도 가격 책정: p × (1 - p)의 수학적 곡선에 완벽하게 부합합니다. 가격이 50/50에 가까울수록(시장 분열이 가장 큼) 수수료가 높아지고; 결과가 더 확정적일수록(0 또는 100에 가까울수록) 수수료가 낮아집니다.
2️⃣ Kalshi: 규제 거래소 모델에 더 가까움
Kalshi의 수수료 설계는 규제 프레임워크 내에서 전통적인 금융 파생상품 거래소에 더 가깝습니다. 일반 Taker 수수료 공식도 가격 분열도와 연결되어 있습니다:
fee = round up(0.07 × C × P × (1 - P))
여기서 C는 계약 수, P는 계약 가격이며, 수수료는 미화 센트로 올림됩니다. 이 구조는 Polymarket의 C × feeRate × p × (1-p)와 매우 유사합니다.
Kalshi의 수수료 구조는 Polymarket과 유사한 점이 있습니다: 거래 수수료도 계약 가격과 관련이 있으며, 50¢에 가까울수록 수수료가 높아지고; 1¢ / 99¢에 가까울수록 수수료가 낮아집니다. Kalshi의 수수료 일정에 따르면, 100개의 계약에 대한 Taker 수수료는 대략 $0.07에서 $1.75 사이에서 변동합니다.
그러나 Kalshi와 Polymarket의 중요한 차이점은 Kalshi의 일부 시장에서도 Maker 수수료가 있으며, 이러한 주문이 최종적으로 거래될 때만 수수료가 부과되고, 주문 취소 시에는 수수료가 부과되지 않는다는 점입니다. 이는 Kalshi의 수수료 구조가 규제 거래소에 더 가깝다는 것을 나타냅니다: 단순히 Maker가 영구적으로 무료인 것이 아니라, 다양한 시장에 따라 더 복잡한 양측 수수료 규칙을 설정합니다.
3️⃣ Opinion: 할인 및 사용자 계층화 강조
Opinion은 매우 복잡한 "다차원 할인 시스템"을 도입했으며, 유효 수수료 공식은 다음과 같습니다:
Effective fee rate = topicrate × price × (1 − price)× (1 − userdiscount)× (1 − transactiondiscount)× (1 − userreferral_discount)
즉, Opinion의 수수료는 시장 가격과 topic_rate에 따라 달라질 뿐만 아니라, 사용자 할인, 거래 할인, 초대 할인 등의 요인에도 영향을 받습니다.
Opinion은 또한 $5 최소 주문 및 $0.25 최소 수수료를 설정하여 소액 거래에서 발생할 수 있는 과도한 수수료를 방지합니다.
이는 Opinion의 수수료 설계가 사용자 운영에 더 중점을 두고 있음을 나타냅니다:
topic_rate는 서로 다른 시장을 구분하는 데 사용됩니다.
user_discount는 사용자 계층화를 위해 사용됩니다.
따라서 Polymarket의 "분야 차별화 가격 책정"과 비교할 때, Opinion은 수수료를 운영 도구로 만든 것과 같습니다: 한편으로는 할인 시스템을 통해 사용자 거래, 유지 및 신규 유치를 유도하고, 다른 한편으로는 Maker 무료로 주문 장벽을 낮추어 시장 유동성을 유지합니다.
4️⃣ Predict.fun: 극단적인 단순화된 통일 수수료
Predict.fun의 수수료 구조는 상대적으로 더 간단하여 사용자 이해 비용을 낮추기에 적합합니다.
현재 공개된 기준에 따르면, 수수료 계산 공식은 다음과 같습니다:
Raw Fee = Base Fee % × min(Price, 1 − Price) × Shares|
현재 Base Fee는 2%입니다. 실제 수수료는 거래 가격에 따라 변동합니다: 50% 이하일 때 수수료는 기본적으로 2%로 고정되며; 50%를 초과할 경우 가격이 1에 가까워질수록 실제 수수료는 낮아집니다.
또한, Predict.fun은 수수료 할인도 지원하며, 할인 후 수수료는 더욱 감소합니다. 이러한 설계의 특징은 더욱 직관적입니다: 사용자는 먼저 시장이 어느 쪽에 속하는지를 판단할 필요 없이, 거래 가격 자체에만 집중하여 수수료 변화를 이해할 수 있습니다.
다양한 플랫폼의 높은 수수료와 낮은 수수료를 비교하면 대략 다음과 같은 비교를 얻을 수 있습니다:
Polymarket: 최고 수수료는 7.13%, 최저는 0.07%
Kalshi: 최고 수수료는 7%, 최저는 0.07%
Opinion: 수수료 범위는 0%~2%, 추가로 $0.25 최소 수수료가 있습니다.
Predict.fun: 최고 수수료는 2%, 최저는 0.02%
그러나 이러한 숫자는 "수수료 설계"의 차이를 설명할 뿐, 플랫폼이 최종적으로 얼마나 벌 수 있는지를 직접적으로 나타내지는 않습니다.
실제 수수료는 몇 가지 요인의 영향을 받습니다: 어떤 거래가 Taker로 이루어지는지, 거래가 어떤 가격 구간에 집중되는지, 플랫폼에 할인, 리베이트 또는 최소 수수료가 있는지, 그리고 다양한 분야 자체의 거래 빈도입니다.
따라서 예측 시장의 상업화 능력을 비교할 때, 수수료 표만 보는 것이 아니라 거래 구조도 살펴봐야 합니다.
다음으로, Polymarket을 예로 들어 더 깊이 분석해 보겠습니다: 동일한 거래량에서 왜 일부 분야는 수수료로 전환되기 더 쉬운지, 반면 일부 분야는 반드시 가장 수익성이 높지 않은지에 대해 알아보겠습니다.
3. Polymarket 심층 분석: 거래량은 실제 수익과 같지 않다
각 플랫폼이 다양한 방식으로 운영되고 있지만, 예측 시장의 실제 수익화 효율성을 검증하기 위해 Polymarket은 현재 관찰하기에 가장 적합한 플랫폼 샘플입니다.
주된 이유는 두 가지입니다:
수수료 경로가 가장 명확합니다: Crypto에서 시험을 시작하여 Sports로 확장하고, 이후 거의 모든 카테고리에서 수수료를 부과합니다.
데이터도 더 완전합니다: 공식 수수료율, 7일 / 30일 수수료는 수익 구조를 더 깊이 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
따라서 이제 Polymarket을 예로 들어 더 구체적인 질문에 답해 보겠습니다: 거래량이 가장 높은 분야가 정말로 가장 수익성이 높은가?
3.1 무료에서 유료로: Polymarket의 상업화 타임라인
2026년 1월: Crypto가 첫 번째 유료 분야가 되다
Polymarket은 미국 사용자에게 돌아와 Crypto 분야에서 Taker Fee를 처음 도입했습니다. 암호화 시장은 결제 주기가 짧고 가격 변동이 크며, 거래 행동이 2차 단기 거래와 유사하여, 사용자는 마찰 비용에 대한 민감도보다 수익화 속도에 대한 추구가 훨씬 큽니다. 이는 훌륭한 수수료 실험의 장입니다.
2026년 2월 18일: Sports가 두 번째 유료 분야가 되다
이어 2026년 2월 18일, Sports 분야가 두 번째 유료 분야가 되었습니다. 스포츠 시장은 자연적으로 고빈도, 짧은 주기를 가지며 지속적인 거래 장면을 제공합니다. 따라서 Sports는 수수료의 자연스러운 연속입니다.
따라서 Polymarket이 Crypto와 Sports에 대해 수수료를 부과하는 것은 두 개의 사용자 수용도가 더 높은 분야에서 수익 모델을 검증하는 것입니다.
2026년 3월 30일: 수수료가 더 많은 분야로 확장되다
2026년 3월 30일, Polymarket은 Taker Fee를 Politics, Finance, Economics, Culture, Weather, Tech, Mentions, Other/General 등 더 많은 카테고리로 확장하여 수수료 카테고리를 10개로 늘렸습니다.
전면적인 수수료 부과 후, Polymarket은 모든 분야에 대해 동일한 수수료를 부과하는 것이 아니라, 더 세분화된 수수료 구조를 채택했습니다. 이 단계는 Polymarket 상업화의 중요한 노드로 볼 수 있으며, Polymarket은 수수료 모델을 더 넓은 시장으로 확장하기 시작했습니다.
전면적인 수수료 부과의 효과는 매우 주목할 만합니다. 최신 데이터에 따르면, Polymarket은 엄청난 자금 흡수 능력을 보여주고 있습니다: 7일 수수료는 $9.27M, 30일 수수료는 $36.3M에 달합니다. 7일 수익은 이미 전체 Crypto 프로젝트 중 상위 6위에 올라서며, 공식적으로 수익형 프로젝트 계층에 진입했습니다.
3.2 핵심 분야 단형 및 가격 분포 분석
Polymarket의 각 분야의 실제 수익을 최대한 계산하기 위해, 우리는 2021년부터 2026년 2월까지의 Polymarket 거래 데이터를 기반으로 다섯 개 주요 분야의 수수료를 추정했습니다.
시가 주문 비율을 보면, 다섯 개 분야 간의 차이가 뚜렷합니다:
Crypto의 시장 점유율이 가장 높아 75%에 달하며, 이는 암호 자산의 "순간적인 변화" 특성과 매우 일치합니다. 사용자는 손익을 고정하기 위해 직접 시가 주문을 사용하는 경향이 있습니다; Weather 분야는 실시간 기상 데이터에 의해 주도되므로, 사용자도 반응 속도를 매우 중시합니다.
다음으로, 수수료의 많고 적음은 시장의 거래 가격 구간에 심각하게 의존합니다.
그 이유는 수수료 기준에 들어가는 거래가 동일한 수수료를 발생시키지 않기 때문입니다. Polymarket의 수수료는 p × (1 - p)와 관련이 있으며, 가격이 50/50에 가까워질수록 시장의 분열이 커지고 수수료 비중이 높아집니다; 가격이 0% 또는 100%에 가까워질수록 결과가 더 확정적이 되어 수수료 비중이 낮아집니다.
다섯 개 주요 분야의 데이터를 보면, 대부분의 거래가 30~50 구간에 집중되어 있으며, 특히 40~50 구간에서 두드러집니다:
이 데이터는 Polymarket의 주요 거래가 결과가 이미 확정에 가까운 구간에서 발생하는 것이 아니라, 시장에 여전히 뚜렷한 분열이 존재하는 위치에 집중되어 있음을 보여줍니다.
3.3 수익 추정: 누가 이익의 젖소인가?
우리는 각 분야의 시장 거래량을 기반으로 해당 수수료율을 결합하고, 다양한 가격 구간의 p × (1-p) 비중을 고려하여 Polymarket이 다섯 개 분야에서 발생하는 수수료 수익을 대략적으로 추정합니다. 또한 수수료 부과 후, 일부 수수료에 민감한 사용자가 Taker에서 Limit 주문으로 전환할 것이라는 점도 고려합니다. 특히 마감 거래, 낮은 배당률 차익 거래 또는 단기 빈번 거래를 하는 사용자는 수익률을 더 신중하게 계산할 것입니다.
따라서 우리는 원래 추정치를 바탕으로 더 보수적인 가정을 추가할 수 있습니다: 수수료 부과 후 각 분야의 시가 주문 거래량이 20% 감소한다고 가정합니다.
조정된 공식은 다음과 같습니다: 조정 후 추정 수수료 ≈ 시장 거래량 × 80% × 수수료율 × (1 - p)
7일 총 거래량과 각 분야의 거래량 비율을 기반으로, 우리는 다섯 개 주요 분야의 7일 시가 주문 거래량을 추정합니다.
앞서 각 분야의 시가 주문 거래량을 계산했으므로, 이제 각 분야의 수수료율과 가격 구간 비중을 결합하여 수수료를 추정합니다. 계산을 더 확실하게 하기 위해, 우리는 구간 중간값을 근사 가격으로 사용합니다:
(주: 통계 기준, 역사적 단형 비율의 지연성 및 분야의 동적 변화로 인해, 이 측정 모델은 각 분야의 기여 비율을 복원하는 것을 목표로 하며, 총합은 시스템의 실제 결제 총 수수료와 합리적인 오차가 존재합니다.)
데이터가 무엇을 설명하는가?
1️⃣ Crypto는 현재 수익 기여도가 가장 높은 분야로, 7일 추정 수수료는 약 439만 달러로 "이익의 젖소"입니다.
이는 직관에 반하는 결과입니다. 거래량 점유율로 보면, Sport가 첫 번째 분야로, 7일 거래량은 약 4.01억 달러로 Crypto의 1.74억 달러보다 높습니다. 그러나 수수료 결과에서 Crypto가 오히려 첫 번째로 나타나는 주된 이유는 두 가지입니다:
시가 주문 비율이 더 높습니다: Market 점유율은 약 75%로, Sport의 60%보다 명확히 높습니다. Polymarket은 주로 시가 주문에 대해 수수료를 부과하므로, Crypto에서 더 많은 거래가 수수료 기준에 포함됩니다.
수수료율이 가장 높습니다: 수수료율은 0.07이며, Sport는 0.03입니다. 두 분야의 시가 주문 거래량이 동일하더라도, Crypto의 단위 거래량에서 발생하는 수수료는 명확히 더 높습니다.
2️⃣ Sport는 두 번째로 큰 수익원으로, 7일 추정 수수료는 약 331만 달러로 "거래량 기반"입니다.
Sport의 장점은 거래량이 충분히 크다는 점입니다. 7일 거래량은 약 4.01억 달러로 다섯 개 분야 중 1위입니다. 그러나 단점도 분명합니다: 수수료율이 가장 낮아, 0.03입니다.
3️⃣ Politics와 Trump를 정치 분야로 통합하면, 7일 추정 수수료는 약 314만 달러로, Sport 분야에 매우 근접하며, 이는 맥박식의 유입 경로입니다.
정치 분야의 특징은 사건 주도성이 강하다는 점입니다. Sport처럼 매일 안정적인 경기가 있는 것도 아니고, Crypto처럼 가격이 지속적으로 변동하는 것도 아니지만, 선거, 여론 조사, 정책 변화, 후보자 발언 등과 같은 중요한 순간에 집중 거래가 발생하기 쉽습니다. 따라서 정치 분야는 거래 리듬이 반드시 안정적이지는 않지만, 핫스팟 주기에는 수수료 기여가 매우 큽니다.
4️⃣ Weather의 7일 추정 수수료는 약 40만 달러로, 다섯 개 분야 중 가장 낮습니다.
따라서 Polymarket의 수익 구조는 간단히 요약할 수 있습니다: Crypto는 플랫폼 수익을 책임지고, Sport는 거래량을 책임지며, Politics / Trump는 핫스팟 사건의 폭발로 플랫폼 고객을 유치합니다.
4. Polymarket을 통해 예측 시장 분야의 네 가지 최종 판단
Polymarket의 성공적인 폐쇄 루프는 전체 예측 시장 분야에 재구성의 통찰을 제공합니다:
1️⃣ 평가 지표의 전면적인 변화
과거 예측 시장을 볼 때, 거래량과 인기 주제에 집중했습니다. 상업화 시대에 접어들면서 승패를 측정하는 지표는 완전히 변화할 것입니다: 실제 수수료, Taker 비율, 주문서 깊이 및 매도-매수 가격 차이(Spread). 순전히 왼손에서 오른손으로 거래량을 만들어내는 것은 수수료 메커니즘 하에서는 지속하기 어려울 것입니다.
2️⃣ 다양한 사건 유형에 따라 다른 수익 역할
미래의 예측 시장 플랫폼은 특정 시장에 의존하지 않고, 세분화된 분업으로 나아갈 것입니다.
Crypto와 같은 시장은 금융 거래에 더 가깝고, 가격 변화가 빠르며, 피드백 주기가 짧고, 사용자는 거래 속도에 더 민감하므로 높은 수익 효율을 형성하기 쉽습니다.
Sports는 안정적인 수익 흐름과 유사하며, 경기가 빈번하고 결과가 명확하며 거래 장면이 지속적으로 존재하므로 일상적인 거래량에 기여하기 적합합니다.
Politics / Trump와 같은 시장은 사건 폭발에 더 치중하며, 평소에는 반드시 안정적이지 않지만, 선거, 여론 조사, 정책 변화 등과 같은 중요한 순간에 집중적으로 거래가 발생하기 쉽습니다.
Weather와 같은 시장은 사건이 충분히 표준화되고 결과가 충분히 명확하다면, 규모가 일시적으로 작더라도 자신의 거래 장면을 형성할 기회가 있습니다.
3️⃣ 수수료 메커니즘은 시장 품질을 역으로 압박할 것입니다
무료 단계에서는 플랫폼이 많은 시장을 열 수 있습니다; 수수료 부과 이후에는 사용자와 시장 조성자가 모두 비용을 신중하게 계산하게 되며, 수수료 메커니즘은 시장 품질을 역으로 필터링할 것입니다.
좋은 예측 시장은 단순히 흥미로운 주제가 아니라, 동시에 몇 가지 조건을 충족해야 합니다:
결과가 명확하여 결제가 용이함
정보가 자주 업데이트되어 가격 변화를 가져옴
시장의 분열이 충분히 커서 사용자가 거래 동기가 있음
유동성이 충분하여 사용자가 자발적으로 거래를 원함
결과가 조작되기 어려움
4️⃣ 예측 시장의 장벽은 "지속적인 가격 책정 권한"에 있다
YES / NO 시장을 여는 것은 어렵지 않지만, 그 시장에 지속적으로 주문이 걸리고, 누군가가 거래를 하고, 누군가가 가격을 업데이트하며, 누군가가 위험을 감수할 의사가 있는 것이 어렵습니다. 하나의 시장이 충분한 깊이와 거래 빈도를 가질 때만 그 가격은 참고할 가치가 있으며, 플랫폼도 그로부터 수익을 얻을 수 있습니다.
따라서 예측 시장의 진정한 장벽은 "누가 더 빨리 핫스팟을 발견하는가"가 아니라: 핫스팟을 거래 가능한 시장으로 바꾸고👉 시장이 장기적으로 유동성을 유지하게 하고👉 가격이 외부 세계에서 인용할 수 있는 신호가 되게 하는 것입니다.
5. 마지막에 쓰며
거대한 서사를 이야기할 수 있는 프로젝트는 많지만, 그 서사를 실제 수익으로 전환할 수 있는 프로젝트는 드뭅니다.
Polymarket은 한때 전체 분야에서 가장 빛나는 트래픽 대표였으며, "트래픽 서사"에서 "체계적인 자금 흡수"로의 전환을 완료했을 때, 업계에 한 가지를 증명하고자 했습니다:
예측 시장의 궁극적인 가치는 "미래를 얼마나 정확하게 예측할 수 있는가"에 국한되지 않으며, 현실 세계의 불확실성을 표준화된 가격 책정이 가능하고 고빈도로 거래할 수 있으며 지속적으로 수익을 창출할 수 있는 슈퍼 마켓으로 변환하는 데 있습니다.
과거에 예측 시장은 엄청난 트래픽을 얻을 수 있음을 증명했습니다; 지금은 자신이 무적의 훌륭한 비즈니스임을 증명하고 있습니다.
면책 조항: 본 문서에 포함된 모든 내용, 데이터 및 의견은 산업 교류 및 연구 참고용으로만 제공되며, 어떤 형태의 투자 조언, 법률 조언 또는 비즈니스 결정의 근거로 간주되지 않습니다.
1측정 방법: 각 분야의 시가 주문과 제한 주문 비율을 분리한 후, 다양한 거래 가격 구간에 따라 p × (1 - p)가 수수료에 미치는 영향을 추정하고, 마지막으로 각 분야에 해당하는 수수료율을 결합하여 각 분야가 대략적으로 얼마나 많은 수수료를 기여했는지를 계산합니다.
위험 경고
