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예측 시장이란? 메커니즘, 영향 및 기회

· 약 7분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

예측 시장(연구 및 기업 환경에서 선호되는 용어)과 베팅 시장(소비자에게 더 친숙한 표현)은 동전의 양면과 같습니다. 두 시장 모두 참가자들이 미래 사건의 결과에 따라 최종 가치가 결정되는 계약을 거래할 수 있게 합니다. 미국 규제 체계에서는 이를 일반적으로 이벤트 계약이라고 부르며, 이는 인플레이션 보고서, 폭풍 강도, 선거 결과와 같은 특정하고 관측 가능한 사건이나 값에 연계된 지급을 갖는 금융 파생상품입니다.

가장 일반적인 형태는 이진 계약입니다. 이 구조에서는 사건이 발생하면 “Yes” 주식이 \$1 로 정산되고, 발생하지 않으면 \$0 로 정산됩니다. 이 “Yes” 주식의 시장 가격은 해당 사건이 발생할 확률에 대한 집단의 추정치로 해석될 수 있습니다. 예를 들어, “Yes” 주식이 \$0.63 에 거래되고 있다면, 시장은 사건이 일어날 확률을 약 63% 로 신호하고 있는 것입니다.

계약 유형​

  • 이진: 단일 결과에 대한 간단한 Yes/No 질문. 예시: “2025년 12월에 미국 노동통계국이 발표하는 Core CPI YoY가 3.0% 이상이 될까요?”
  • 범주형: 여러 상호 배타적인 결과 중 하나만이 승리하는 시장. 예시: “뉴욕시 시장 선거에서 누가 승리할까요?” (각 후보를 옵션으로 제공)
  • 스칼라: 결과가 연속적인 스펙트럼에 있는 시장으로, 종종 지급이 구간별로 나뉘거나 선형 공식에 의해 결정됩니다. 예시: “연방준비제도(Fed)가 2026년에 금리 인하를 몇 차례 발표할까요?”

가격 읽기​

이진 계약의 “Yes” 주식이 \$1 을 지급하고 현재 가격이 pp 라면, 암시된 확률은 대략 pp 가 되며, 배당률은 p/(1−p)p / (1-p) 로 계산됩니다. 범주형 시장에서는 모든 주식의 가격을 합하면 대략 \$1 이 되어야 합니다(편차는 보통 거래 수수료나 유동성 스프레드 때문).

왜 이러한 시장이 중요한가?​

단순 투기 이상의 가치가 있는 잘 설계된 예측 시장은 다음과 같은 기능을 수행합니다:

  • 정보 집계: 시장은 방대한 분산 지식을 하나의 실시간 가격 신호로 합성할 수 있습니다. 연구에 따르면, 질문이 명확히 정의되고 유동성이 충분한 경우, 시장은 단순 벤치마크를 능가하고 때로는 전통적인 여론 조사보다도 정확합니다.
  • 운영 가치: 기업들은 내부 예측 시장을 활용해 제품 출시 일정, 수요 예측, 분기 목표(OKR) 달성 위험 등을 평가해 왔습니다. 학술 문헌은 이러한 시장의 강점과 동시에 “하우스” 시장에서 나타나는 낙관주의와 같은 행동 편향 가능성을 강조합니다.
  • 공공 예측: 아이오와 전자 시장(IEM)이나 비시장 예측 플랫폼인 Good Judgment와 같은 장기 프로그램은 신중한 질문 설계와 적절한 인센티브가 의사결정 지원에 매우 유용한 데이터를 생성한다는 것을 보여줍니다.

시장 설계: 세 가지 핵심 메커니즘​

예측 시장의 엔진은 여러 방식으로 구현될 수 있으며, 각각 고유한 특성을 가집니다.

1) Central Limit Order Books (CLOB)​

  • 작동 방식: 거래자들이 특정 가격에 “리밋” 주문을 게시하는 고전적인 거래소 모델입니다. 엔진이 매수·매도 주문을 매칭해 시장 가격과 주문 깊이를 형성합니다. 초기 온체인 시스템인 Augur가 주문서를 사용했습니다.
  • 장점: 경험 많은 트레이더에게 친숙한 가격 발견 메커니즘.
  • 단점: 전담 마켓 메이커가 지속적으로 매수·매도 호가를 제공하지 않으면 유동성이 얇아질 수 있습니다.

2) LMSR (Logarithmic Market Scoring Rule)​

  • 개념: 경제학자 로빈 핸슨이 개발한 LMSR은 비용 함수 기반 자동 마켓 메이커로, 모든 결과에 대해 항상 가격을 제시합니다. 파라미터 bb 가 시장의 깊이(유동성)를 조절합니다. 가격은 비용 함수의 기울기에서 도출됩니다: C(q)=bln⁡∑ieqi/bC(\mathbf{q}) = b \ln \sum_i e^{q_i/b}.
  • 사용 이유: 우아한 수학적 특성, 마켓 메이커의 손실 제한, 다수 결과를 가진 시장에 대한 자연스러운 지원.
  • 단점: 계산량이 많아 온체인 구현 시 가스 비용이 크게 발생할 수 있습니다.

3) FPMM/CPMM (Fixed/Constant Product AMM)​

  • 개념: DEX인 Uniswap에서 사용되는 고정 곱 공식 (x×y=kx \times y = k)을 예측 시장에 적용한 모델입니다. 각 결과를 나타내는 토큰(예: YES 토큰, NO 토큰)으로 풀을 구성하고, AMM이 연속적인 가격 견적을 제공합니다.
  • 사용 사례: Gnosis의 Omen 플랫폼이 조건부 토큰에 FPMM을 적용해 선구적으로 사용했습니다. 실용적이며 가스 효율이 비교적 높고, 개발자가 통합하기도 쉽습니다.

예시와 현재 미국 상황 (2025년 8월 스냅샷)​

  • Kalshi (미국 DCM): 연방 규제 거래소(Designated Contract Market)로 다양한 이벤트 계약을 상장합니다. 2024년 판결과 2025년 CFTC가 항소를 철회하면서 특정 정치·기타 이벤트 계약을 상장할 수 있게 되었지만, 여전히 정책 논쟁과 일부 주 차원의 도전이 존재합니다.
  • QCX LLC d/b/a Polymarket US (미국 DCM): 2025년 7월 9일 CFTC가 QCX LLC를 Designated Contract Market으로 지정했습니다. “Polymarket US”라는 명의로 운영될 예정이며, 이는 미국 사용자가 규제된 환경에서 이벤트 계약에 접근할 수 있는 경로를 제공합니다.
  • Polymarket (글로벌, 온체인): Gnosis Conditional Token Framework(CTF)를 활용해 이진 결과 토큰(ERC‑1155)을 발행하는 선도적인 탈중앙화 플랫폼입니다. 2022년 CFTC와 합의 후 미국 사용자를 차단했으나, 현재 QCX를 통해 규제된 미국 진출을 모색 중입니다.
  • Omen (Gnosis/CTF): Gnosis 스택 위에 구축된 완전 온체인 예측 시장 플랫폼으로, 조건부 토큰과 FPMM 메커니즘을 사용합니다. 커뮤니티 거버넌스와 Kleros와 같은 탈중앙화 중재 서비스를 통해 분쟁을 해결합니다.
  • Iowa Electronic Markets (IEM): 대학이 운영하는 장기 학술·교육용 시장으로, 소액 스테이크를 사용합니다. 시장 정확도의 학술적 기준점으로 활용됩니다.
  • Manifold: “플레이 머니” 기반 소셜 예측 시장 사이트로, 질문 설계 실험, 사용자 경험 패턴 관찰, 재정적 위험 없이 커뮤니티 참여를 촉진하는 데 탁월합니다.

규제에 관한 주의: 상황은 지속적으로 변하고 있습니다. 2024년 5월 CFTC는 선거, 스포츠, 시상식 등 특정 이벤트 계약을 CFTC 등록 거래소에서 금지하는 규칙을 제안했습니다. 이 제안은 Kalshi 소송 및 이후 기관 조치와 맞물려 활발한 논쟁을 일으켰습니다. 구축자와 사용자는 항상 최신 규정을 확인해야 합니다.

내부 구조: 질문에서 정산까지​

예측 시장을 구축하려면 다음 핵심 단계가 필요합니다:

  1. 질문 설계: 좋은 시장의 기반은 명확하고 검증 가능한 질문입니다. 해결 일시·시간·데이터 출처가 명확히 정의되어야 합니다. 예시: “2025년 12월에 미국 노동통계국이 발표하는 Core CPI YoY가 3.0% 이상인지 여부는 첫 공식 발표에서 확인됩니다.” 복합 질문이나 주관적 결과는 피하세요.
  2. 정산: 진실을 어떻게 판단할 것인가?
    • 중앙화 정산자: 플랫폼 운영자가 사전에 지정된 출처에 따라 결과를 선언합니다. 빠르지만 신뢰가 필요합니다.
    • 온체인 오라클/분쟁: 탈중앙화 오라클이 결과를 결정하고, 커뮤니티 중재나 토큰 보유자 투표와 같은 분쟁 절차를 백업으로 둡니다. 중립성을 확보할 수 있습니다.
  3. 메커니즘: 어떤 엔진을 사용할 것인가?
    • 주문서: 전담 마켓 메이커 파트너가 있어 스프레드가 좁은 경우에 적합합니다.
    • AMM (FPMM/CPMM): “항상 켜진” 유동성을 제공하고 온체인 통합이 간단합니다.
    • LMSR: 다중 결과 시장에 강력하지만 가스·컴퓨팅 비용을 관리해야 합니다(오프체인 계산 또는 L2 활용).
  4. 담보·토큰: 온체인 설계에서는 Gnosis Conditional Token Framework 를 활용해 각 결과를 별개의 ERC‑1155 토큰(예: YES, NO)으로 토큰화합니다. 이는 정산, 포트폴리오 관리, 다른 DeFi 프로토콜과의 조합을 용이하게 합니다.

실제로 이 시장들은 얼마나 정확한가?​

다양한 분야에 걸친 방대한 연구 결과, 시장 기반 예측은 일반적으로 꽤 정확하며 중간 수준의 벤치마크를 능가합니다. 기업 내부 예측 시장도 가치를 창출하지만, 때때로 특정 조직에 특화된 편향을 보이기도 합니다.

금융 시장이 아닌 예측 플랫폼(예: Metaculus)도 인센티브와 집계 방식이 잘 설계되면 높은 정확도를 보여줍니다. 이는 특히 장기 질문이나 명확히 해결하기 어려운 주제에 유용한 보완 수단이 됩니다.

위험 및 실패 모드​

  • 정산 위험: 질문이 모호하거나 데이터 출처가 예기치 않게 수정되면 결과가 불확실해집니다.
  • 유동성·조작: 거래량이 적은 시장은 대규모 거래에 의해 가격이 쉽게 움직일 수 있습니다.
  • 과도한 해석: 가격은 확률을 나타낼 뿐 확정이 아닙니다. 거래 수수료·스프레드·유동성 깊이를 고려해야 합니다.
  • 컴플라이언스 위험: 미국에서는 CFTC에 등록된 거래소만이 미국 거주자에게 이벤트 계약을 제공할 수 있습니다. 등록 없이 운영하는 플랫폼은 집행 조치를 받을 수 있으니 현지 법규를 반드시 확인하세요.

구축자를 위한 실용 체크리스트​

  1. 질문부터 시작: 단일, 검증 가능한 주장이어야 합니다. 누가, 무엇을, 언제, 어떤 출처로 해결되는지 명시합니다.
  2. 메커니즘 선택: 전담 마켓 메이커가 있으면 주문서, 지속적인 유동성을 원하면 FPMM/CPMM, 다중 결과가 필요하면 LMSR(컴퓨팅 비용 고려).
  3. 정산 정의: 빠른 중앙화 정산자 또는 중립적인 온체인 오라클·분쟁 프로세스 중 하나를 선택합니다.
  4. 유동성 초기 공급: 초기 깊이를 제공하고 인센티브·수수료 리베이트·전문 마켓 메이커와 협업을 검토합니다.
  5. UX 설계: 암시된 확률을 명확히 표시하고, 스프레드·유동성 깊이를 노출하며, 저유동성 시장에 대한 경고를 제공합니다.
  6. 거버넌스 계획: 이의 제기 기간, 분쟁 보증금, 비상 상황 절차 등을 정의합니다.
  7. 깨끗한 통합: 온체인 구축 시 Gnosis Conditional Tokens + FPMM 조합이 검증된 경로이며, 오프체인 애플리케이션은 규제된 거래소 API 활용을 고려합니다.
  8. 컴플라이언스 주시: CFTC의 이벤트 계약 규칙 변화와 주별 규제를 지속적으로 모니터링합니다.

용어 사전​

  • 이벤트 계약 (U.S. term): 특정 사건의 결과에 따라 지급이 결정되는 파생상품; 대부분 이진(Yes/No) 형태.
  • LMSR: Logarithmic Market Scoring Rule, 손실이 제한된 자동 마켓 메이커 유형.
  • FPMM/CPMM: Fixed/Constant Product Market Maker, DEX에서 차용한 AMM 모델을 결과 토큰 거래에 적용한 형태.
  • 조건부 토큰 (CTF): Gnosis가 개발한 프레임워크로, 결과에 대한 포지션을 나타내는 ERC‑1155 토큰을 발행합니다.

책임 있는 사용 및 면책 조항​

이 문서는 교육 및 정보 제공 목적이며, 투자 조언을 의미하지 않습니다. 예측 시장을 활용할 때는 항상 위험을 인식하고, 해당 관할 구역의 법률 및 규정을 준수하십시오.

추가 자료 (선정)​

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