- 지난 주 비트코인 ETF로 대량의 자금 유입 발생으로 $98K 도달
- 하지만 관세 할배(트럼프)가 유럽 관세 발언(그린란드 이슈)으로 다시 급락
- 대략 $8.5억 상당의 청산 발생했지만 대부분 비트, 이더
- 레버리지가 아닌 현물 수요의 상승이었음
- 급락했지만 생각보다 시장은 클린함
- 억눌렸던 변동성은 상방으로 터지기 시작
- 매크로 리스크가 남아있지만 $90K를 이탈하지 않는다면 상방 확률이 높아보임
- 현재 시장에는 실수요가 발생하는 중

1. 한슨을 포함한 옹호론자들은 내부자 거래가 예측 시장의 "결함이 아니라 장점"이라고 주장합니다.

왜냐하면 예측 시장은 가치 있는 비공개 정보를 가진 사람들이 그 정보를 공개하도록 금전적 유인을 제공하기 때문입니다.

실제로 기업들은 직원들이 제품 출시 시점에 베팅하는 내부 예측 시장을 운영해 왔는데 , 이는 직원들이 경영진이 듣고 싶어 하는 말이 아닌 진실을 밝히기를 기대하는 행위입니다

2. 그들이 유동성을 가장 중요한 제약 조건으로 여긴다는 것이었습니다.
칼시는 앱스토어 차트 상위권을 차지할 정도로 이미 주류 상품으로 자리 잡았습니다.

하지만 대부분의 시장은 여전히 ​​헤지펀드와 같은 전문 투자자들이 편안하게 대규모 거래를 할 수 있을 만큼 유동성이 충분하지 않습니다

칼시는 "차기 성장 단계"를 위해 완전히 새로운 상품을 개발할 필요는 없고, 핵심 시장 전반에 걸쳐 유동성 수준을 조금 더 높이는 데 집중해야 한다고 생각합니다

3. 스포츠를 완전히 제외하고 "비스포츠" 주간 거래량을 살펴보는 것이 유용합니다. 스포츠를 제외하면 폴리마켓이 여전히 정치/거시경제 관련 거래량이 더 많은 플랫폼임을 알 수 있습니다.

다시 말해, 비스포츠 거래량은 "시그널 마켓"을 가장 공정하게 비교하는 기준이 됩니다. 왜냐하면 이는 대중적인 엔터테인먼트 상품이 아닌, 금융 시장의 기본 요소로 자리매김하려는 부분을 분리해내기 때문입니다.

4. Kalshi의 로드맵은 생태계를 모듈식으로 구성한 것을 암묵적으로 보여줍니다. 팀은 다양한 사용자층을 겨냥한 여러 가지 프런트엔드와 도구가 존재하는 세상을 구상했습니다.
네이티브 앱, 터미널, 텔레그램 봇, 그리고 특화된 인터페이스들이 모두 예측 시장 거래 생태계의 성숙에 기여할 것입니다.

우리는 밈코인에서도 똑같은 현상을 목격했습니다. 처음에는 트레이더들이 Raydium 풀을 이용해 수동으로 스왑 거래를 하다가, BONKbot, Trojan, GMGN을 사용했고, 마침내 Axiom이 "최적의" 밈코인 거래 터미널을 출시했습니다.
현재 Kalshi의 최우선 과제는 핵심 전략 실행, 즉 유동성을 확대하고 거래량을 10배 이상 늘리는 것입니다.

5. 이러한 신규 업체들 대부분은 Polymarket이나 Kalshi를 모방하는 것이 아니라, 다음과 같은 새로운 기본 요소들을 실험하고 있습니다.
Leverage on event outcomes
Borrow/lend of PM shares
Decision markets
Opinion markets
Multi-outcome unification
Impact markets

6. DFlow: Solana에서 Kalshi 토큰화 (칼시의 핵심)
또 다른 중요한 방향은 오프체인 예측 시장을 직접 DeFi로 토큰화하는 것입니다. DFlow는 Kalshi의 규제 대상 이벤트 계약을 SPL 토큰(이더리움의 ERC-20 토큰에 해당하는 솔라나 토큰)으로 래핑하는 예측 시장 API를 제공하는 인프라 프로토콜 입니다.
이를 통해 해당 포지션을 온체인 금융 애플리케이션에 통합하고 거래할 수 있으며, 오프체인 결제 및 규정 준수를 유지할 수 있습니다.
각 Kalshi 포지션은 온체인 앱과 조합 가능합니다.

7. AI x Prediction markets
중요한 점은 이러한 에이전트를 운영하는 동기가 거래 수익에만 있는 것은 아니라는 것입니다. 많은 경우, 에이전트는 시장 자체의 정보 산출물을 가치 있게 여기는 조직이나 개인에 의해 자금이 지원되며, 거래 활동은 독립적인 수익원이 아니라 신호를 집계하는 메커니즘 역할을 합니다.

이는 인간의 관심은 부족하지만 인공지능의 관심은 풍부한 마이크로 시장 유형이며, 예측 시장이 도박 상품보다는 정보 엔진에 더 가까워지기 시작하는 곳입니다.

AI는 참여 비용을 거의 0에 가깝게 낮춰, 위험 부담이 작더라도 시장이 의미 있는 신호를 생성할 수 있도록 합니다. 수천, 수백만 개의 소규모 시장이 병렬적으로 운영되고, 각 시장은 AI 에이전트에 의해 효율적으로 가격이 책정되는 상황을 상상해 보세요.

8. Opinion Market
예측 시장은 객관적인 결과("X가 발생했는가?")에 기반을 두는 반면, "여론 시장"은 주관적인 질문과 이야기에 초점을 맞춥니다. 이러한 시장은 명확한 외부 지표나 이분법적 해결 규칙에 의존하지 않고, 감정을 측정하는 도구로 기능합니다.

여론 시장은 일반적으로 확정적인 오라클이나 이진법적 결제 규칙에 의해 결정되지 않습니다. 오히려 여론 시장은 지속적인 심리 지표로 기능하며, 가격은 최종적인 "정확한" 결과가 아닌 특정 시점에서 시장의 집단적 견해를 반영합니다.
거래자는 자신이 베팅한 의견의 가격이 오르면 수익을 얻고, 떨어지면 손실을 봅니다.

9. 앞으로 가장 유력한 결과는 모듈형 예측 시장 생태계의 형성입니다. 규제된 거래소, 온체인 프로토콜, 래퍼, 터미널, 봇, 그리고 AI 기반 인터페이스는 모두 각기 다른 사용자와 위험 선호도에 맞춰 최적화되어 예측 시장 생태계의 성숙에 기여할 것입니다.

예측 시장은 불확실성 자체를 거래하는 금융 인프라로서 지속적인 역할을 수행하는 방향으로 수렴될 것이다.