저자: 클레어, 모리스, 써니, 허블 AI
원제목: 허블 AI
폴리마켓은 단 한 번의 거래로 10만 달러의 수익을 올린 수많은 "신과 같은" 계정을 자랑합니다. 그러나 수십만 개의 계정이 대면 참여자들은 끊임없이 다음과 같은 핵심 질문을 던집니다. 과연 이러한 알파 수익은 재현 가능한 것일까, 아니면 지속 불가능한 행운일까?
기존 순위표에는 심각한 맹점이 있습니다. 단기적인 결과만 보여줄 뿐 전략의 안정성을 드러내지 못한다는 것입니다. 운의 요소를 배제하기 위해, 우리는 단순한 순위표를 우회하여 온체인 활성 주소 9만 개와 완료된 거래 200만 건을 직접 분석했습니다.
미실현 이익의 간섭을 제거한 후, 우리는 시장 예측 과정에서 직관에 반하는 네 가지 패턴을 발견했는데, 이는 냉혹하면서도 현실적인 결과였으며, 이를 통해 카피 트레이딩 선별 기준을 재정립했습니다.
요약
중간 빈도 효율성 함정: 가장 활발한 개인 투자자 그룹(중간 빈도)은 전체 네트워크에서 가장 높은 투자 성공률을 보이지만, 자본 효율성이 제한적이고 시스템적 이점이 부족하여 실제 중간 수익률은 0에 가깝습니다.
확실성의 함정: 확률이 높은 사건(>0.8)에 베팅하는 것은 리스크 보상 비율이 극도로 비대칭적입니다(이기면 약간의 이익, 지면 손실). 장기적으로 보면 기대값이 마이너스가 됩니다.
금 배당률 범위: 트루 알파는 0.2~0.4 가격대에 고도로 집중되어 있습니다. 이 영역은 시장 편차가 가장 크고 위험 대비 수익률(배당률)이 가장 높은 구간입니다.
포커스 프리미엄: 데이터에 따르면 "만능"거래자 생존에 어려움을 겪습니다. 몇몇 틈새 시장에 특화된 전문가들은 일반적으로 분산 거래자 보다 4배 높은 수익률을 올립니다.
결론 1: 중간 빈도 거래는 가장 높은 리스크 수반합니다.
우리는 거래 횟수를 기준으로 주소를 세 가지 등급으로 분류합니다.
저빈도 거래: 하루 약 0.35회 거래 | 승률 약 40%
중빈도 거래: 하루 평균 약 3.67회 거래 | 승률 약 43%
고빈도/초빈도 거래: 하루 14회 이상 거래 | 승률 약 21~26%
표면적인 데이터에 따르면, 중빈도 거래자 시장에서 가장 뛰어난 성과를 보이는 것으로 나타납니다. 이들은 약 43%에 달하는 가장 높은 승률을 기록하고 있으며, 손실 점유비율 비율 또한 50.3%로 가장 낮아 고빈도 거래자 그룹의 77.1%보다 훨씬 낮습니다.
이는 사람들이 하루에 3~4회 정도의 적당한 거래 횟수만 유지하면 꾸준한 수익을 올릴 수 있다는 착각을 불러일으킵니다.
하지만 손익(PnL) 데이터를 도입하면 진실이 드러납니다.
손익 중앙값(중위 손익): 중앙값 그룹의 값은 0.001로 거의 0에 가깝습니다.
이것은 무엇을 의미할까요? 대다수의 중빈도 거래자 에게 있어, 매일 조사하고 투자하며 손실보다 이익이 더 많은 것처럼 보이더라도 계좌 잔고는 여전히 정체되어 있다는 것을 의미합니다.
반면, 고주파(HF) 및 초고주파(UHF)는 중간 손실률이 각각 -0.30%와 -1.76%에 그쳤지만, 소수의 최상위권 주소 덕분에 평균 손익률(MPL)은 +922% 또는 심지어 +2717%까지 치솟았습니다. 이는 고주파 시장이 "기계들의 전쟁터"임을 보여줍니다. 기계들은 낮은 승률, 높은 손익률, 그리고 시장 조성 및 차익 거래와 같은 체계적인 전략에 의존하여 살아남는데, 이는 일반인이 따라 할 수 없는 모델입니다.
심층 분석: 중간 주파수 대역이 "평범함의 함정"에 빠지는 이유는 무엇일까요?
체계적인 알파 수익률이 부족한 이들은 마치 동전 던지기처럼 무작위로 거래하는 투자자에 불과합니다. 중빈도 거래자 대부분 개인 투자자 입니다. 약 43%의 승률과 0에 가까운 중간 수익률은 이들의 전반적인 성과가 무작위 행보와 유사함을 보여줍니다. 이들은 직관이나 단편적인 정보에 의존하여 시장에 참여합니다. 고빈도 거래 봇처럼 전략 실패로 인한 큰 손실을 피할 수는 있지만, 진정한 경쟁 우위를 구축하는 데에도 실패합니다. 이들은 시장에서 수익을 내기보다는 단순히 반복적으로 시장에 참여할 뿐입니다.
생존자 편향은 극단적인 리스크 가립니다. 중빈도 거래자 들의 평균 손익(+915)과 중앙값 손익(-0.001) 사이에는 엄청난 격차가 존재합니다. 이는 중빈도 거래 그룹 내 극심한 양극화를 나타냅니다. 핵심적인 내부 정보나 탁월한 판단력을 가진 극소수의 "전문가"들이 평균을 부풀린 반면, 나머지 50% 이상은 무의미한 일을 하고 있는 것입니다.
고주파는 모방하기 어렵고, 저주파는 효과가 미미하다. 일반 사용자는 고주파/초고주파 대역의 체계적인 전략을 모방할 수 없다(높은 기술적 장벽, 낮은 승률, 높은 심리적 압박). 그렇다고 저주파 대역의 극히 낮은 성공률을 받아들이기도 꺼린다. 결과적으로 대량 자금과 에너지가 중간 주파수 대역에 집중되면서, 이곳은 가장 혼잡하고 경쟁이 치열하며, 그러면서도 가장 평범한 "레드오션"이 되어버렸다.
실질적인 통찰: 데이터는 냉혹한 진실을 보여줍니다. 단순히 "성실한 중빈도 거래자"가 되려고만 애쓰면 시간 낭비만 할 가능성이 높습니다. 진정한 가치는 "중빈도" 거래자들의 평균적인 행동을 모방하는 데 있는 것이 아니라, 그들과의 차이점을 파악하는 데 있습니다.
함정을 피하세요: 대다수의 중간 빈도 주소는 단순히 브라운 운동처럼 움직이며, 해당 거래를 따라가는 데 아무런 가치가 없습니다.
채굴: 진정한 알파는 중간 주파수 그룹의 오른쪽 꼬리 부분에 숨겨져 있습니다. 즉, 동일한 주파수에서 "무중력" 상태를 능가하는 극소수의 사람들입니다.
이것이 바로 저희 카피 트레이딩 도구의 핵심 가치입니다. "이점 없는 장기 중빈도 거래"의 시행착오 단계를 건너뛰고, 알고리즘을 사용하여 수많은 평범한 중빈도 거래에서 진정한 초과 수익을 창출하는 상위 1%의 알파 주소를 직접 확보할 수 있도록 도와드립니다.
두 번째 발견: "동전을 줍는 것"과 "복권 사는 것"은 결국 아무것도 남기지 못한다.
우리는 거래자 들의 리스크 선호도를 포지션 가격별로 분류하여 분석한 결과, 냉혹한 현실을 발견했습니다. 즉, "복권식"처럼 위험도가 낮은 투자(위험도 < 0.2)만 하든, "확실한 투자"만 하든, 장기적으로는 손해를 볼 수밖에 없다는 것입니다.
우리는 세 가지 전형적인 전략을 정의했습니다.
높은 확실성 전략(컨센서스 베팅): 포지션 0.9 이상의 가격에 집중하고, 특히 "거의 확실한" 이벤트를 목표로 합니다.
이변 예측 전략: 포지션 0.2 미만인 곳에 집중 투자하며, 발생 확률이 낮은 이변에 초점을 맞춥니다.
역동적인 전략: 극단적인 확률에 집착하지 않고 균형 잡힌 포지션 배분을 추구합니다.
데이터에 따르면 엄청난 수익 격차가 드러납니다.
데이터 해석: 하이브리드 전략의 평균 수익률은 고확률 전략의 평균 수익률보다 13배 높습니다. 모든 그룹의 중간 수익률이 0 이하인 점에 주목할 필요가 있습니다. 이는 가장 성과가 좋은 하이브리드 그룹에서도 수익이 소수의 상위 투자자에게 집중되어 있으며, 대다수 투자자는 거래 수수료조차 넘지 못한다는 것을 의미합니다.
1. "확실성"에 대한 베팅이 실패하는 이유는 무엇일까요?
직관적으로 0.95에 매수하는 것은 리스크 이 적고 "확실한 수익"을 보장하는 전략처럼 보입니다. 하지만 금융 수학적 관점에서 보면 이는 매우 좋지 않은 거래입니다.
극도로 비대칭적인 하락 리스크: 0.95에 진입한다는 것은 원금의 1.0을 리스크 0.05의 수익을 얻는다는 의미입니다. 만약 블랙 스완 사건(예: 바이든이 갑자기 대선 후보에서 사퇴하거나 경기 결과가 막판에 뒤집히는 경우)이 발생한다면, 단 한 번의 사건으로 인한 손실을 만회하려면 19번의 연속적인 정확한 거래를 해야 합니다. 장기적으로 볼 때, 블랙 스완 사건이 발생할 확률은 5%를 넘는 경우가 많습니다.
알파 고갈(가격 반영): 가격이 0.9를 초과하면 시장 합의가 이미 형성된 것입니다. 이 시점에 시장에 진입하는 것은 사실상 이미 시장을 알고 있던 사람들의 자리를 차지하는 것이며, 더 이상 정보적 우위라고 할 만한 것이 없습니다.
2. 높은 확률 전략의 "복권 함정"
확률이 낮은 사건에 0.2 미만의 금액을 걸고 베팅하는 것도 다음과 같은 이유로 실적이 저조했습니다.
과대평가 편향: 개인 투자자 흔히 "인기 없는" 트렌드를 예측하는 능력을 과대평가합니다. 효율적인 예측 시장에서는 가격에 이미 대부분의 암묵적인 정보가 반영되어 있습니다. 시장에서 정확하게 가격이 책정된 "복권"을 장기간 구매하는 것은 필연적으로 원금의 지속적인 감소로 이어집니다.
낮은 자본 효율성: 거래당 수익률은 높지만, 승률이 극히 낮아 자본이 장기간 손실 상태에 머물게 되어 복리 효과를 내기 어렵습니다.
실용적인 팁: 한 가지 생각에만 갇힌 거래자 되지 마세요. 카피 트레이더를 선택할 때는 포지션 분포가 극단적인(모두 빨간색이거나 모두 초록색인) 주소는 피하세요. 진정한 알파 플레이어는 전략적 유연성을 특징으로 합니다. 특정 확률 범위에 기계적으로 얽매이기보다는 0.3에서 다이버전스에 베팅하고 0.8에서 수익을 실현하는 식입니다.
결론 3: 최적의 리스크 범위는 0.2~0.4입니다.
우리는 리스크 조정 수익률이 가장 높은 "최적의 지점"을 찾기 위해 평균 구매 비용(암묵적 확률)에 따라 주소를 계층화했습니다.
데이터는 수익률의 비선형 분포가 뚜렷하게 나타남을 보여줍니다. 진정한 알파는 극단적인 가격대에는 존재하지 않고 0.2~0.4의 가격 범위에 집중되어 있습니다.
가격대별 성능 비교:
심층 분석: 0.2~0.4가 가장 수익성이 높은 이유는 무엇일까요?
1. "가격 차이" 포착
0.2에서 0.4 사이의 매입 가격은 시장 컨센서스가 해당 사건 발생 확률을 20%~40%로 보고 있음을 나타냅니다.
이 범위 내에서 꾸준히 수익을 내는 거래자 들은 본질적으로 "인지적 차익거래"를 하고 있는 것입니다. 이들은 시장 정서 과소평가하는 사건(예: 시장이 지나치게 비관적이며 특정 후보의 재기 가능성을 잘못 판단하는 경우)을 포착할 수 있습니다. 단순히 시장 컨센서스를 따르는 것(0.8 이상에서 매수)과 비교했을 때, 일단 검증되면 다이버전스 영역에서 투자하는 것은 2.5배에서 5배에 달하는 폭발적인 수익률을 가져올 수 있습니다.
2. 완벽한 "비대칭적 위험/보상 구조"
0.8 초과 범위(확실성 함정)에서는 투자자들이 "성공하면 약간의 이익을 얻고, 실패하면 아무것도 얻지 못하는" 매우 낮은 확률에 직면하게 됩니다. 데이터에서 알 수 있듯이, 이 범위에서의 평균 수익률은 마이너스이며, 승률은 단 19.5%에 불과합니다(즉, 0.8 초과 범위에서 투자하는 대부분의 사람들은 결국 블랙 스완 사건으로 인해 손실을 입게 됩니다).
0.2~0.4 범위(알파 안정 영역): 이 범위는 "볼록성"을 지닙니다. 하락 리스크 고정되어 있지만(원금), 상승 잠재력은 유연합니다. 숙련된 거래자 높은 승률(49.7%)과 높은 수익률이라는 두 가지 이점을 활용하여 이 범위에서 수익을 극대화합니다.
"복권 함정"(<0.2)을 피하세요: 이론적으로 확률이 가장 높은 가격대는 극히 낮은 배당률이지만, 실제 데이터는 0.2~0.4 범위의 배당률보다 훨씬 저조한 성과를 보여줍니다. 이는 배당률이 0.2 미만인 이벤트는 종종 "쓸모없는 시간"이거나 단순한 노이즈일 가능성이 높으며, 극히 낮은 확률의 이벤트에 과도하게 베팅하는 것은 통계적으로 긍정적인 기대값을 제공하지 못한다는 것을 의미합니다.
실용적인 팁: "차이점 사냥꾼"에 집중하세요. 카피 트레이딩을 할 트레이더를 선택할 때는 평균 매수 가격이 꾸준히 0.2~0.4 사이를 유지하는 거래자 우선적으로 고려하십시오. 이러한 데이터 특성은 해당 계좌가 무모하게 리스크 투자를 쫓거나 확률이 낮은 컨센서스 영역에서 "푼돈"을 줍는 데 그치지 않고, 시장 가격이 비효율적으로 작용하는 저평가된 기회를 찾는 데 집중한다는 것을 보여줍니다. 이것이 바로 모방할 가치가 가장 높은 핵심 역량입니다.
결론 4: 중앙 집중식 전략이 분산형 전략보다 우수하다.
각 주소별로 포커스 비율(총 거래 건수 / 시장 참여자 수)을 계산하고 이를 두 가지 범주로 나누었습니다.
다각화 전략: 대량 의 시장에 참여하되, 각 시장에서의 거래 횟수는 줄입니다.
집중 전략: 몇몇 시장에 집중하고, 각 시장에서 많은 거래를 하는 전략입니다.
결과는 다음과 같습니다.
중앙 집중식 전략의 수익률은 분산형 전략의 수익률보다 4배 높습니다($1,225 대 $306).
집중 전략의 실제 승률이 더 낮았다는 점(33.8% 대 41.3%)을 주목할 필요가 있습니다.
집중적인 전략은 성공 확률이 높은 몇몇 기회에서 상당한 수익을 가져다주었습니다.
설명하다:
심층적인 조사는 경쟁 우위를 창출합니다. 몇몇 시장에 집중함으로써 시장 가격 차이를 더 쉽게 발견하고, 몇 번의 거래로 초과 수익을 얻을 수 있습니다.
승률은 핵심 지표가 아닙니다. 중요한 것은 승리 횟수가 아니라 손실 대비 수익의 비율입니다. 집중 투자 전략은 거래당 더 높은 수익을 얻는 대신 승률을 낮춥니다.
다각화 전략의 한계: 너무 많은 시장에 참여하면 각 시장에 대한 심층적인 연구가 부족해져 시장 합의에 쉽게 영향을 받고 진정한 알파 수익을 발견하기 어려워집니다.
유추:
버핏이 말했듯이, "분산 투자는 무지한 자의 자기 보호 수단이다." 만약 당신이 정보나 판단력에서 우위를 점하고 있다면, 가장 확신하는 몇 가지 기회에 집중해야 합니다.
카피 트레이딩 인사이트: 특정 시장 유형(예: 특정 스포츠 리그 또는 특정 국가의 정치적 사건)에 집중하는 거래자 우선적으로 고려하세요. 이러한 전문성은 더 깊은 이해와 뛰어난 예측 능력을 의미하는 경우가 많습니다.
II. 카피 트레이더를 위한 시사점: 진정한 "스마트머니"를 어떻게 식별할 수 있을까?
거래자 전문성 수준을 정량화하기 위해 집중도 비율 지표(집중도 비율 = 총 거래 횟수 / 참여 시장 수)를 구축하고 주소를 두 개의 서로 다른 그룹으로 분류했습니다.
제너럴리스트: 이들은 대량 시장에 폭넓게 참여하며, 단일 시장에서의 거래 빈도는 낮고, 분산 투자를 통해 리스크 줄이려고 합니다.
전문가: 이들은 몇몇 시장에 집중하여 반복적으로 거래하고 해당 시장에서 포지션 늘리기(물타기), 강력한 "저격" 특성을 보입니다.
데이터는 놀라운 "집중 프리미엄"을 보여줍니다. 전략 유형 평균 수익률(평균 손익) 수주 건수 일반 컨설턴트 $306 41.3% 68,016 전문 컨설턴트 $1,225 33.8% 22,458
데이터 해석: 집중 투자 전략의 평균 수익률은 분산 투자 전략의 네 배에 달합니다. 그러나 매우 오해의 소지가 있는 현상이 나타났습니다. 집중 투자 전략의 승률(33.8%)이 분산 투자 전략의 승률(41.3%)보다 현저히 낮다는 점입니다. 이는 예측 시장에서 노련한 투자자들이 실제로 수익을 내는 방식을 보여줍니다.
심층 분석: "적을수록 좋다"는 말이 왜 맞는가?
1. 정보 비대칭성을 통한 경쟁 우위 구축 (정보 우위)
예측 시장은 본질적으로 정보 게임입니다.
탈중앙화 거래자 정치, 스포츠, 암호화폐 등 여러 분야에 걸쳐 거래하려 하기 때문에 특정 시장에 대한 "피상적인 이해"만 갖게 되어 악용될 위험에 노출됩니다.
반면, 특정 분야에 집중하는 거래자(예를 들어 NBA 선수 데이터만 연구하거나 경합주 여론조사만 추적하는 등) 단일 부문에 집중함으로써 수직적 시장에서 정보 우위를 확보합니다. 이러한 깊이 있는 분석을 통해 시장 가격의 미묘한 차이를 감지할 수 있습니다.
2. "승률 오류" 반박
데이터에 따르면 높은 수익률은 상대적으로 낮은 승률과 함께 나타나는 경우가 많습니다.
이는 집중적인 전문가들이 확률이 0.9 이상인 "확실한 코인"을 매수하기보다는 확률이 높거나 편차가 클 때(예: 확률이 0.3일 때 매수) 행동하는 경향이 있기 때문입니다.
분산 투자 전략: 적은 금액을 여러 번 벌어들이지만(높은 승률), 한 번에 큰 금액을 잃는 경우(블랙 스완 사건), 궁극적으로는 평범한 수익률을 달성합니다.
집중 투자 접근법: 이 접근법은 투자자들이 수익성이 높은 소수의 목표 투자(높은 손익비율)에 집중하는 대신, 수많은 소규모 시도(낮은 성공률)를 감수할 수 있도록 합니다. 이는 전형적인 리스크 캐피털(VC)의 논리이며, 타인을 위해 일하는 논리와는 다릅니다.
3. 시장 예측에 있어서 버핏의 논리 검증
버핏이 말했듯이, "분산 투자는 무지한 자들의 자기 보호 수단이다."
주식 시장에서 분산 투자는 비체계적 리스크 완화하는 데 사용되지만, 제로섬 게임과 같은 예측 시장에서는 분산 투자가 오히려 집중력을 분산시키는 결과를 초래할 수 있습니다. 만약 자신이 특정 분야에서 우위를 점하고 있다고 확신한다면, 최선의 전략은 광범위하게 투자하기보다는 가장 확신하는 몇 가지 기회에 모든 역량을 집중하는 것입니다.
실용적인 통찰: "특정 분야 전문가" 찾기. 카피 트레이딩에서는 높은 승률보다 높은 집중도가 더 중요한 지표입니다.
안 좋은 징조: 모든 것을 다 사는 "만능재주꾼"은 피하세요.
좋은 소식입니다. 특정 태그에만 집중적으로 거래하는 계정을 우선적으로 고려하세요. 예를 들어, "미국 대선" 관련 거래만 하고 안정적인 수익 곡선을 보이는 계정은 "NBA"와 "비트코인" 관련 거래를 모두 하는 계정보다 훨씬 더 가치가 높습니다. 전문성의 정도가 알파 수익의 순수성을 직접적으로 결정합니다.
III. 데이터 분석에서 실용적인 도구로
이 보고서는 단순한 데이터 분석이 아니라, 당사의 스마트 카피 트레이딩 시스템 구축을 위한 기본 논리를 담고 있습니다.
폴리마켓에서 장기적인 수익성을 달성하기 위해 9만 개의 주소를 수동으로 일일이 검토하는 것은 비현실적입니다. 저희는 이러한 독점적인 데이터 인사이트를 자동화된 스크리닝 및 위험 관리 도구에 통합하여 카피 트레이딩에서 가장 어려운 세 가지 문제를 해결합니다.
1. MM (Market Making) 노이즈의 지능적 제거
현재 공개 거래 목록에는 거래량을 부풀리는 대량 의 MM (Market Making)(MM)와 차익 거래 봇이 혼재되어 있습니다. 이들의 거래를 따라하는 것은 수익을 내지 못할 뿐만 아니라, 슬리피지(가격 미끄러짐)로 인해 손실을 볼 수도 있습니다.
해결책: 당사는 자체 개발 오더북 분석 및 거래 특징 인식 알고리즘을 활용하여 체계적인 MM (Market Making) 자동으로 걸러내고, 관점 바탕으로 진정으로 수익을 내는 적극적인 거래자 에게만 집중합니다.
2. "초점"에 기반한 수직 매칭
일반적인 "수익률 순위"는 의미가 제한적입니다. 특정 분야의 전문가가 필요합니다.
해결책: 집중도 비율과 과거 행동 패턴을 기반으로, 주소에 매우 정확한 "전문성 태그"(예: 미국 대선, NBA 스포츠 경기, 크립토웨일)를 부여합니다. 시스템은 사용자의 관심 분야를 바탕으로 해당 분야에서 정보 우위를 보유한 전문가와 정확하게 연결해 드립니다.
3. 동적 스타일 변화 감지
카피 트레이딩의 가장 숨겨진 리스크 거래자 의 전략이 갑자기 실패하거나 행동이 갑자기 변하는 데 있습니다.
해결책: 당사는 실시간 위험 관리 모델을 구축했습니다. 장기간 안정적인 위치를 유지하던 주소가 갑자기 과거 행동 특성에서 벗어나는 경우(예: 저빈도 집중에서 고빈도 확산으로 전환, 또는 비정상적으로 큰 단일 리스크 노출), 시스템은 이를 이상 신호로 식별하고 적시에 경고를 발행하여 사용자가 자금 유출 리스크 피할 수 있도록 지원합니다.
결론 및 제품 베타 테스트
예측 시장은 냉혹한 제로섬 게임입니다. 9만 개 주소에 대한 데이터는 장기적으로 성공하는 사람들이 극도로 절제된 전략을 펼치기 때문이라는 것을 증명합니다. 즉, 특정 지역에 집중하고 가격 차이를 찾아내는 것입니다.
이 보고서에서 언급된 모든 핵심 지표(집중도 비율, 가격 범위 분석, MM (Market Making) 제외)는 허블의 데이터 백엔드에 통합되어 있습니다. 이 도구를 개발하게 된 초기 동기는 간단했습니다. 개인 투자자 수준의 데이터 기반 관점으로 대체하는 것이었습니다.
베타 테스트 신청: 허블의 폴리마켓(Polymarket) 지능형 카피 트레이딩 도구는 현재 단계적으로 제한적인 테스트를 진행 중입니다. 위의 데이터 분석 논리에 동의하시고 이 제품을 체험해 보고 싶으시다면, 다음 단계를 따라주세요:
이 콘텐츠를 응원하려면 좋아요/공유를 눌러주세요.
"대기자 명단"이라고 댓글을 남겨주세요.
베타 테스트 초대장은 개인 메시지로 보내드리겠습니다. 데이터 기반의 이 선정 시스템이 여러분의 시장 수익률을 뛰어넘는 데 도움이 되기를 바랍니다.
트위터: https://twitter.com/BitpushNewsCN
BitPush 텔레그램 커뮤니티 그룹: https://t.me/BitPushCommunity
Bitpush 텔레그램 채널을 구독하세요: https://t.me/bitpush
