OpenClaw는 이미 인간과 베팅을 위해 Polymarket에 진출하여 월 수만 달러를 벌고 있다.
글쓴이: 리난
출처: 실리콘 스타 프로(Silicon Star Pro)
어떤 이들은 OpenClaw라는 이 ‘랍스터(Lobster)’를 단순한 장난감이라고 말하지만, 또 다른 이들은 이를 수익 창출 기계로 탈바꿈시키려 한다. 랍스터를 Polymarket에 투입하는 것은 이제 많은 이들이 시도해보는 새로운 전략이다.
샤오홍슈(Xiaohongshu)에서는 누군가 1,000위안을 제시하며 자신의 OpenClaw 환경 구축을 도와줄 사람을 모집했다. 그 주요 용도 중 하나는 바로 OpenClaw를 활용해 Polymarket에서 양적 거래(Quantitative Trading)를 수행하는 것이다. 그런데 이는 갑작스럽게 떠오른 발상이 아니다.
2월 13일, OpenClaw 공식 블로그 글에 따르면, OpenClaw 기반 자율 에이전트(Agent) 한 대가 예측 시장(Prediction Market)에서의 강력한 잠재력을 입증했다—단 한 주 만에 11만 5,000달러의 수익을 달성한 것이다.
지난 1월 말, Polymarket 역시 흥미로운 게시물을 올렸다: “에이전트들이 Polymarket에서 거래를 통해 스스로의 토큰 비용을 보조하려 하고 있다.”
이는 다소 믿기지 않게 들릴지도 모른다. 어떤 랍스터는 주인의 지갑을 계속해서 ‘먹어치우고’, 또 다른 랍스터는 이미 자신을 먹여 살리는 것을 넘어 주인까지 부양할 수 있게 되었다.
Polymarket에서 금광 캐기
인간 트레이더들이 여전히 두려움과 탐욕에 휘둘리고 있을 때, ‘0x8dxd’라는 이름의 로봇 계정은 Polymarket에서 2만 건 이상의 거래를 조용히 완료했으며, 총 수익은 170만 달러를 넘었다.
먼저 Polymarket을 소개하자면, 여기는 ‘모든 것’이 거래 가능한 곳이다.
Polymarket은 세계 최대의 탈중앙화 예측 시장 플랫폼으로, 사용자들이 미래에 검증 가능한 사건을 중심으로 ‘예(Y)’ 또는 ‘아니오(N)’ 계약을 거래할 수 있도록 한다. 계약 가격은 0~1달러 사이에서 변동하며, 이는 바로 시장의 합의 확률을 반영한다. 사용자는 자신의 예측 정확도에 따라 보상을 획득할 수 있다.
예를 들어보자.
2024년부터 2025년까지 전 세계 팬들과 투자자들은 테일러 스위프트(Taylor Swift)와 미식축구 선수 트래비스 켈시(Travis Kelce)의 연애 소식에 주목했다. Polymarket은 이에 발맞춰 “두 사람이 2025년 말 이전에 약혼을 발표할 것인가?”라는 예측 거래를 출시했다. 당시 시장은 일반적으로 ‘아니오’에 더 무게를 두었으나, 누군가 대규모로 ‘예’ 계약을 매수했고, 결국 큰 수익을 얻었다.
즉, 특정 사건에 대해 더 정확한 통찰력을 갖춘다면 Polymarket에서 수익을 낼 수 있다. 그러나 0x8dxd와 같은 로봇에게는 예측 능력 자체가 중요하지 않다. 이들의 수익 창출 방식은 버그를 포착하는 작동 메커니즘과 인간이 절대 따라잡을 수 없는 초고속 반응 속도에 기반한다.
요약하자면, 로봇들은 다음과 같은 몇 가지 핵심 전술에 의존한다.
첫째, 수학적 평가 균형 아비트리지(Mathematical Parity Arbitrage). 이는 예측 시장의 버그를 활용한다. Polymarket의 이진 옵션 거래에서, 결과가 ‘예’든 ‘아니오’든, 승리한 쪽의 계약 결제 가격은 반드시 1달러이다. 그러나 시장 심리 변화나 유동성 급변 등으로 인해 양쪽(‘예’와 ‘아니오’)의 총 비용이 1달러보다 낮아질 경우, 로봇은 즉각적으로 양쪽 모두를 동시에 매수하여 위험 없이 이익을 실현한다.
둘째, 극단적으로 짧은 시간대의 암호화폐 변동성 시장에 집중한다. BTC, ETH 등에 대한 5분 및 15분 단기 예측 시장은 변동성이 매우 크며, 특히 거래소에서 강제 청산 사태 등 극단적인 상황 발생 시 가격 왜곡이 자주 일어나, 로봇의 고빈도 개입에 이상적인 환경을 제공한다.
셋째, 디지털 시장 조성자(Market Maker) 역할을 수행하며, 고빈도 양방향 주문을 통해 스프레드 차익을 벌어들인다. 예를 들어, 특정 결과의 공정 가격이 약 80센트 근처에서 움직일 때, 로봇은 80센트에 매수한 후 즉시 81~82센트에 매도한다. 단일 거래의 이익은 극히 작지만, 이러한 거래가 반복되면 매우可观한 수익이 된다.
종합적으로 볼 때, 로봇은 인간이 따라잡을 수 없는 초고속 처리 능력과 철저한 기계적 규율을 바탕으로 Polymarket을 무정정하게 ‘수확’하고 있다. 이는 인간이 탄소 기반 생물로서 반응 속도가 느리고, 이성적 판단이 부족하며, 수면이 필요하다는 근본적 한계를 정확히 반영한다. 그리고 OpenClaw의 등장은 자동 거래 로봇 배포의 진입 장벽을 크게 낮추어, 실리콘 기반 세력의 폭발적 성장을 촉진하고 있다.
기존의 Python 기반 로봇과 비교하면, 거래자들은 깊이 있는 프로그래밍 지식 없이도 OpenClaw 거래 에이전트를 설정해 자동화 거래를 구현할 수 있다. 또한 OpenClaw 자체의 기능도 거래 시나리오에 최적화되어 있다. 랍스터들은 시장 가격과 거래량을 끊임없이 모니터링함으로써, 거래자가 기회를 놓치지 않도록 보장할 뿐 아니라 위험 상황을 신속히 경고할 수도 있다.
실제로 많은 이들이 앞서 언급된 0x8dxd를 OpenClaw와 연결 짓고 있다. 직접적인 증거는 없으나, 0x8dxd는 OpenClaw 출시 이후 활동이 본격화되기 시작했다. 또한 0x8dxd가 Polymarket을 ‘출금기(ATM)’로 전환시켰다는 소문이 퍼지자, OpenClaw 커뮤니티 내에서는 ‘Polymarket-trading’과 같은 기능(Skills)을 제작하려는 열풍이 일었다.
최근 Polymarket 예측 시장에서 OpenClaw는 자동화 거래 관련 논의에서 가장 빈번히 등장하는 키워드가 되었다. 하지만 일부 일반적인 전략만으로 거래를 수행하는 것은 분명히 신뢰하기 어렵다.
이렇게도 돈을 벌 수 있을까?
간단한 결론은 이렇다: 안정적인 아비트리지를 가능케 하는 공식이 일단 공개되면, 그 공식은 더 이상 유효하지 않게 된다. 모두가 동일한 방식을 사용한다면, 그 방식 자체는 성립되지 않는다. 따라서 이런 경험을 공유하는 튜토리얼은 신중히 접근하는 것이 좋다.
사실 Polymarket은 이미 로봇의 아비트리지 행위를 억제하기 위해 조치를 취했다. 예를 들어 거래 수수료를 도입해 거래 마찰 비용을 증가시키고, 주문 실행의 기본 지연 메커니즘을 변경해 시간차를 악용한 ‘프론트런(Front-running)’ 자동 거래를 제한하고 있다.
이러한 변화는 거래자들에게 AI의 잠재력을 더욱 심층적으로 발굴하고, 더 은밀한 기회를 찾도록 압박하고 있다. 그래서 유념 깊은 거래자들은 일반적인 전략을 특수한 상황과 결합해 예상치 못한 전략들을 개발해냈다. 예컨대 ‘날씨 거래’가 그것이다.
날씨 예측은 현재 Polymarket에서 가장 널리 알려진 사례 중 하나이며, 일부 로봇은 날씨 데이터를 전문으로 거래한다.
‘automatedAItradingbot’이라는 계정은 2025년 1월 Polymarket에 진입했다. 이 계정은 날씨 예측에 기반한 베팅을 주로 하며, 7만 달러 이상의 수익을 올렸다. 또 다른 사례로, 런던 날씨 시장만을 거래하는 로봇이 1년도 채 안 되는 기간에 초기 투자금 1,000달러를 2만 4,000달러로 불려냈다는 사실도 발견되었다.
핵심 논리는, 예측 시장이 돌발 날씨 변화에 대한 반응이 종종 지체된다는 점에 있다. 이론적으로, 공신력 있는 기상청 예보가 업데이트된 직후, 아직 배당률을 조정하지 않은 시장에 빠르고 신뢰도 높은 AI 에이전트(예: 날씨 플러그인을 장착한 OpenClaw)를 투입해 베팅을 하면 이득을 볼 수 있다.
하지만 이 정도는 아직 ‘AI다운’ 수준이 아니다. 대규모 언어모델(LLM)의 진화와 함께, 로봇은 날씨 예보 같은 자명한 신호를 인식하는 수준을 넘어, 인간이 절대 해낼 수 없는 지능적 작업을 어느 한 차원에서라도 수행해야 한다.
사실 AI는 예측 시장에서 더욱 매력적인 능력을 이미 발휘하고 있다.
‘LiveTradeBench’라는 논문은 실제 세계의 실시간 데이터를 기반으로 한 ‘시뮬레이션 거래’를 수행했다. Polymarket의 ‘2025년 우크라이나-러시아 휴전’ 시장에서, 대규모 언어모델은 자체 추론 및 예측 능력을 바탕으로 막대한 수익을 거둘 기회를 얻었다.
구체적인 사례는 다음과 같다:
지난해 10월, 제렌스키 대통령이 백악관을 방문해 ‘무인기와 토마호크 미사일 교환’ 제안을 발표하자, Grok-3는 ‘신념 기반 추론(Belief-based Reasoning)’을 수행해 내부적으로 산정한 휴전 확률을 0.15에서 0.22로 동적으로 상향 조정했다. 동시에, 당시 ‘예’ 계약 가격이 급등해 0.18에 도달한 점을 확인하였다. 이는 상호 검증을 이루었고, Grok-3는 해당 계약이 저평가됐다는 결론을 내린 뒤, 단호한 매수 및 보유 전략을 수립했다. 결국 해당 계약의 시장 가격은 꾸준히 상승하며, Grok-3는 수익을 실현할 수 있었다.
그러나 Grok가 가장 뛰어난 성과를 낸 것은 아니다.
해당 논문은 미국 주식시장과 Polymarket 예측 시장을 포함해 21개 주요 대규모 언어모델의 금융시장 성과를 테스트했다. 그 결과, Claude-Sonnet-3.7이 Polymarket에서 압도적인 성과를 보였다. 50거래일 관측 기간 동안 누적 수익률은 20.54%에 달했으며, 최대 낙폭(Max Drawdown)은 10.65%로, 시장 평균을 크게 상회했다.
‘돈 주우기’ 이야기 뒤에 숨은 진실
앞선 실험은 단순한 로봇 아비트리지 부유담화보다 훨씬 주목할 가치가 있다. 이는 적어도 새로운 가능성을 시사한다. 0x8dxd 등이 속도와 프론트런에 의존했다면, 대규모 언어모델의 등장은 ‘추론 그 자체’를 또 하나의 무기로 테이블 위에 올려놓았다.
향후 자동 거래 로봇의 분업은 아마도 다음과 같을 것이다: 대규모 언어모델이 정보를 분석해 확률적 결론을 도출하고, OpenClaw와 같은 도구가 그 결론을 실제 주문 실행 및 포지션 관리로 전환하는 것이다. 과거에는 양적 펀드만이 가능했던 일이 이제는 개인 개발자들도 구현할 수 있게 된 것이다.
이는 예측 시장의 경쟁 차원이 변화하고 있음을 의미한다.
전통적인 예측 시장에서는 인간이 경험과 직관에 의존했다. 고빈도 아비트리지 시대에는 기계가 속도와 규율에 의존했다. 이제 추론 능력까지 프로그램화되면서, 진정한 진입 장벽은 ‘복잡한 정보를 얼마나 정확한 확률로 전환할 수 있는가’로 바뀌었다.
결국 또 다시 새로운 환상이 떠오른다: 만약 자신에게 충분히 영리하고 신뢰할 수 있는 랍스터가 있다면, Polymarket을 ‘인쇄기(Printer)’로 만들 수 있지 않을까?
아쉽게도 이론과 현실 사이에는 여전히 상당한 격차가 존재한다. AI 예측 능력을 평가하는 플랫폼인 Prophet Arena 기반 연구는 간과할 수 없는 위험 요소들을 드러냈다.
첫째, 대규모 언어모델의 예측 능력은 안정적이지 않다. 최고 수준의 모델이라도 개방 영역 예측에서는 시장의 합의 수준에 근접하거나 심지어 이를 능가할 수 있으나, ‘정확히 맞춘다’는 것과 ‘실제 수익을 낸다’는 것은 전혀 다른 문제다. 예측 정확도 향상이 자동으로 지속적인 초과 수익으로 이어지지는 않는다.
둘째, 시간 창이 현실적인 도전 과제가 된다. 사건의 결과가 가까워질수록 돌발 정보의 충격이 더욱 밀집하게 발생하는데, 이때 모델은 종종 보수적 태도를 보이며 확률 조정 속도가 느려지고, 인간 시장의 반응 속도가 오히려 더 빨라진다.
셋째, 대규모 언어모델은 잡음(Noise)에 쉽게 휘둘린다. 감정적인 뉴스 한 줄, 소셜미디어의 일시적 폭증 등이 모델의 확률 판단을 크게 흔들 수 있다. 반면, 경험이 풍부한 인간 트레이더는 오히려 더 강한 ‘앵커링 효과(Anchoring Effect)’를 발휘하며 단기적 잡음에 흔들리지 않는다.
또한 OpenClaw와 유사한 프레임워크는 일반적으로 개인 키 및 거래 권한을 입력하도록 요구하므로, 다양한 보안 문제가 계정을 서서히 탈취할 위험이 있다.
따라서 AI+OpenClaw가 예측 시장에 ‘차원 간 공격(Dimension-breaking Attack)’을 가할 것이라고 기대하기보다는, 이 기술이 시장에 미칠 심층적 영향에 주목하는 것이 더 현명하다. AI 기반 에이전트가 점점 더 많아지고, 가격 변화가 정보에 반응하는 속도가 점점 빨라질수록, 자동 아비트리지에 대한 환상은 오히려 사라질 수 있다.
로봇 또는 랍스터가 범람하게 되면, 아비트리지 창구는 점점 좁아질 뿐이다. 그때 지속적인 수익 창출 여부는 당신이 얼마나 똑똑한 랍스터를 갖고 있는가가 아니라, 당신이 어떤 위험을 감수하고 있는지를 얼마나 잘 이해하고 있는가에 달려 있다.
AI는 인간을 대신해 도박에 베팅할 수 있지만, 그 결과를 감당해야 할 사람은 여전히 인간 자신이다.
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