이 책에서 저자는 개인 투자자 거래자"인기 없는 결과"와 "확실한 결과"를 비합리적으로 선호하는 경향이 어떻게 "낙관주의 세금"을 만들어내는지 상세하게 분석합니다. 이는 시장 미시구조에 대한 심도 있는 분석일 뿐만 아니라, 모든 시장 참여자가 경계해야 할 함정을 피하는 데 도움이 되는 지침서이기도 합니다.
기사 작성 및 번역: 조너선 베커, SpecialistXBT
기사 출처: BlockBeats
편집자 주: 저자는 개인 투자자 거래자"인기 없는 결과"와 "확실한 결과" 사이에서 보이는 비합리적인 선호가 어떻게 "낙관주의 세금"을 만들어내는지에 대한 상세한 분석을 제공합니다. 이는 시장 미시 구조에 대한 심층적인 분석일 뿐만 아니라 모든 시장 참여자가 경계해야 할 함정을 피하는 데 도움이 되는 지침서이기도 합니다.
다음은 원문입니다.
라스베이거스 스트립의 슬롯머신은 1달러를 걸면 약 93센트를 돌려줍니다. 이는 도박에서 수익률이 가장 낮은 게임 중 하나로 널리 알려져 있습니다. 그러나 미국 상품선물거래위원회(CFTC)의 규제를 받는 예측 시장인 칼시(Kalshi)에서는 거래자 역사적으로 매우 낮은 수익률(1달러당 43센트)을 보이는 "장기 투자" 계약에 거액을 걸고 있습니다. 수천 명의 참가자들이 카지노 슬롯머신보다 훨씬 낮은 기대값을 감수하면서까지, 오직 자신의 믿음에 따라 투자하고 있는 것입니다.
효율적 시장 가설은 자산 가격이 이용 가능한 모든 정보를 완벽하게 반영해야 한다고 주장합니다. 이론적으로 예측 시장은 이 이론을 가장 순수하게 검증할 수 있는 환경을 제공합니다. 주식과 달리 예측 시장의 내재 가치는 명확합니다. 계약은 1달러를 지불하거나 아무것도 지불하지 않거나 둘 중 하나입니다. 5센트라는 가격은 정확히 5%의 확률을 의미해야 합니다.
이러한 효과를 검증하기 위해 182억 6천만 달러 규모의 거래량을 포함하는 7,210만 건의 거래를 분석했습니다. 분석 결과, 해당 집단의 정확성은 합리적인 행위자보다는 "오류 포착" 메커니즘에 더 크게 의존하는 것으로 나타났습니다. 우리는 체계적인 부의 이전 현상을 확인했습니다. 충동적인 "수집가"는 긍정적인 "YES" 결과에 대해 구조적인 프리미엄을 지불하는 반면, "조작가"는 이러한 편향된 자금 흐름에 맞춰 계약을 매도하는 것만으로도 "낙관주의 세금"을 징수합니다. 이러한 효과는 스포츠 및 엔터테인먼트와 같이 참여율이 높은 분야에서 가장 강하게 나타나는 반면, 금융과 같이 참여율이 낮은 분야에서는 시장이 거의 완벽한 효율성을 보입니다.
이 기사는 다음 사항에 기여합니다.
이 글은 세 가지 측면에서 기여합니다.
첫째, 이 연구는 Kalshi에 대한 "리스크 편향"의 존재를 확인하고 다양한 가격대에서 그 크기를 정량화합니다.
둘째, 시장 역할별로 수익률을 분석하여 비대칭적인 주문 흐름에 의해 구매자에서 구매자로 부가 지속적으로 이전되는 현상을 보여줍니다.
셋째, 주문 접수자가 리스크 가 높은(가격이 낮은) 거래에 대해 긍정적인 결정을 내리는 경향이 불균형적으로 나타나 손실을 악화시키는 "예/아니오 비대칭성"을 파악합니다.
예측 시장과 칼시
예측 시장은 참가자들이 실제 결과에 대한 이진 계약을 거래하는 거래소 입니다. 이러한 계약은 1달러 또는 0달러로 정산되며, 가격은 1센트에서 99센트까지 다양하며 확률을 대변합니다. 주식 시장과 달리 예측 시장은 엄격한 제로섬 게임입니다. 즉, 1달러를 벌면 정확히 1달러를 잃습니다.
2021년에 출시된 Kalshi는 미국 최초의 CFTC(상품선물거래위원회) 규제 예측 시장이었습니다. 초기에는 경제 및 기상 데이터에 집중했지만, 2024년까지는 틈새시장 플랫폼에 머물렀습니다. CFTC의 법적 규제를 극복하고 정치 관련 계약 상장 권한을 확보한 후, 2024년 대선을 계기로 폭발적인 성장을 이루었습니다. 2025년에 도입된 스포츠 시장은 현재 거래 활동의 대부분을 차지하고 있습니다. 거래량은 카테고리별로 매우 불균등하게 분포되어 있는데, 스포츠가 명목 거래량의 72%를 차지하고, 그 뒤를 정치(13%)와 암호화폐(5%)가 잇습니다.
참고: 데이터 수집은 2025년 11월 25일 오후 5시(미국 동부시간)에 종료되었으며, 2025년 4분기 데이터는 아직 불완전합니다.
데이터 및 방법론
이 데이터 세트에는 768만 개의 시장과 7,210만 건의 거래가 포함되어 있습니다. 각 거래에는 체결 가격(1~99센트), 매수자 유무(예/아니오), 계약 수 및 타임스탬프가 기록되어 있습니다.
역할 할당: 각 거래는 유동성 소비자(테이커)를 식별합니다. 주문자는 반대 포지션을 취합니다. taker_side가 yes이고 가격이 10센트인 경우, 테이커는 YES를 10센트에 매수하고 주문자는 NO를 90센트에 매수한다는 의미입니다.
매입원가(Cb): YES 계약과 NO 계약 간의 비대칭성을 비교하기 위해 모든 거래를 리스크 자본 기준으로 표준화합니다. 표준 YES 거래 가격이 5센트인 경우, Cb = 5입니다. NO 거래 가격이 5센트인 경우에도 Cb = 5입니다. 달리 명시되지 않는 한, 본 문서에서 "가격"은 이 매입원가를 의미합니다.
가격차이(δS)는 실제 승률과 일련의 거래 S에 대한 암묵적 확률 간의 편차를 측정합니다.
총 초과 수익률(ri)은 비용(플랫폼 수수료 제외) 대비 수익률이며, 여기서 pi는 센트 단위의 가격이고 oi∈{0,1}은 결과입니다.
견본
이 계산은 결제가 완료된 시장만을 기준으로 합니다. 무효이거나 상장 폐지되었거나 아직 거래가 진행 중인 시장은 제외됩니다. 또한, 명목 거래량이 100달러 미만인 시장 거래도 제외됩니다. 데이터 세트는 모든 가격 수준에서 견고하며, 거래량이 가장 적은 범위(81~90센트)에도 580만 건의 거래가 포함되어 있습니다.
칼시에게 롱샷 바이어스
롱샷 편향은 그리피스(Griffith, 1949)가 경마에서 처음으로 기록했으며, 이후 탈러와 지엠바(Thaler & Ziemba, 1988)가 팟 베팅 시장 분석을 통해 공식화했습니다. 이는 베팅 참여자들이 확률이 낮은 결과에 과도한 금액을 지불하는 경향을 설명합니다. 효율적인 시장에서는 p센트로 책정된 계약의 당첨 확률이 대략 p%여야 합니다. 롱샷 편향이 존재하는 시장에서는 저가 계약의 당첨 확률이 내재된 확률보다 낮고, 고가 계약의 당첨 확률은 내재된 확률보다 높습니다.
Kalshi의 데이터는 이러한 패턴을 뒷받침합니다. 5센트에 거래된 계약의 승률은 4.18%에 불과했는데, 이는 -16.36%의 가격 왜곡을 의미합니다. 반대로 95센트에 거래된 계약의 승률은 95.83%였습니다. 이러한 패턴은 일관적입니다. 20센트 미만으로 책정된 모든 계약은 가격 대비 저조한 성과를 보였고, 80센트 이상으로 책정된 계약은 가격 대비 우수한 성과를 보였습니다.
참고: 이러한 편향에도 불구하고, 보정 곡선은 예측 시장이 실제로는 매우 효율적이고 정확하며, 극단적으로 낮거나 높은 가격 영역에서 약간의 예외가 있음을 보여줍니다. 내재된 확률과 실제 확률 간의 긴밀한 일치는 예측 시장이 잘 보정된 가격 발견 메커니즘임을 확인시켜 줍니다.
롱샷 편향의 존재는 제로섬 시장에 고유한 문제를 제기합니다. 만약 일부 거래자 체계적으로 과도하게 높은 가격을 지불한다면, 누가 초과 가치를 얻게 되는가?
주문자와 주문 수령자 간의 부의 이전
시장 미세구조의 역할 기반 분석은 오더북 과의 상호작용을 기준으로 두 그룹으로 나눕니다. 메이커는 오더북 에 지정가 주문을 제출하여 유동성을 공급하고, 테이커는 기존 주문을 체결하여 유동성을 소비합니다. 총 수익률의 역할 기반 분석은 상당한 비대칭성을 드러냅니다.
이러한 차이는 가격대 후반부에서 가장 두드러집니다. 1센트 계약의 경우, 매수 주문자의 승률은 0.43%에 불과하며(암묵적 확률 1%), 이는 -57%의 가격 불일치에 해당합니다. 동일한 계약에서 매수 주문자의 승률은 1.57%이고 가격 불일치는 +57%입니다. 50센트에서는 가격 불일치가 줄어들어 매수 주문자는 -2.65%, 매수 주문자는 +2.66%의 가격 불일치를 보입니다. 99개 가격대 중 80개에서 매수 주문자는 마이너스 초과 수익률을 보이는 반면, 매수 주문자는 동일한 80개 가격대에서 플러스 수익률을 보입니다.
전반적인 시장 불균형은 특정 집단에 집중되어 있습니다. 주문을 받는 사람들은 손실을 감수하는 반면, 주문을 내는 사람들은 이익을 얻습니다.
이것은 단순히 가격 차이에 대한 보상일 뿐인가요?
한 가지 분명한 반론은 주문 체결자가 유동성을 제공하는 대가로 매매격차(매수호가 매도호가 가격 차이) 얻는다는 점입니다. 그들의 긍정적인 수익률은 편향된 자금 흐름을 이용한 것이라기보다는 단순히 스프레드 포착을 반영한 것일 수 있습니다.
이는 타당해 보이지만, 두 가지 관찰 결과는 그렇지 않다는 것을 시사합니다. 첫째, 주문을 넣는 사람들의 수익은 주문 방향에 따라 달라집니다. 만약 수익이 순전히 가격 차이에만 기반한다면, 구매자가 주문을 넣는지 여부(예 또는 아니오)는 아무런 의미가 없을 것입니다.
우리는 포지션 방향별로 주문을 넣은 사람들의 성과를 분석하여 이를 검증했습니다.
'아니오' 주문을 매수한 투자자가 '예' 주문을 매수한 투자자보다 59% 더 높은 수익률을 기록했습니다.
'예'에 대한 매수 주문을 낸 투자자의 가중 초과 수익률은 +0.77%였고, '아니오'에 대한 매수 주문을 낸 투자자의 가중 초과 수익률은 +1.25%였습니다. 차이는 0.47%포인트였습니다. 이 효과는 미미하지만(Cohen's d = 0.02-0.03), 안정적인 것으로 나타났습니다.
적어도 이는 스프레드 포획이 전부는 아니라는 것을 시사합니다.
시장 범주 간의 차이점
시장 상황에 대한 이해 부족에서 비롯된 비합리적인 수요가 편향을 초래한다면, 전문성이 낮은 참여자들이 많이 몰리는 분야에서 더 큰 격차가 나타나야 합니다. 그러나 데이터는 놀랍습니다. 금융 분야의 격차는 단 0.17%포인트에 불과하며, 시장은 매우 효율적인 것으로 나타났습니다.
반면, 세계 정세와 미디어에서 나타나는 격차는 7%포인트를 넘습니다. 거래량이 가장 많은 스포츠 분야에서는 2.23%포인트라는 비교적 작은 격차를 보입니다. 61억 달러에 달하는 주문량을 고려하면, 이 작은 격차조차도 상당한 부의 이동을 의미합니다.
금융 관련 질문이 왜 그렇게 효과적일까요? 한 가지 가능한 설명은 참가자 선별 방식입니다. 금융 관련 질문은 좋아하는 팀에 돈을 거는 팬보다는 확률과 기대값으로 생각하는 거래자 끌어들입니다. 또한 질문 자체가 딱딱한 경우가 많습니다(예: "S&P 500 지수가 6000 이상으로 마감할까요?"). 이는 정서 투자자들을 걸러내는 효과가 있습니다.
테이커와 메이커의 진화
주문을 내는 사람과 주문을 받는 사람 사이의 차이는 시장 자체의 특성이 아니라 플랫폼이 발전하면서 나타난 현상입니다. 칼시 초기에는 이 패턴이 정반대였습니다. 주문을 받는 사람들은 초과 수익을 얻었지만, 주문을 내는 사람들은 손실을 봤습니다.
출시 시점부터 2023년까지, 매수자는 평균 +2.0%의 수익률을 기록한 반면, 매수 주문자는 평균 -2.0%의 손실을 입었습니다. 경험 많은 거래 상대 없었기 때문에 매수자가 승리했고, 초보 매수 주문자는 초기 단계를 주도하다가 결국 손실을 봤습니다.
이러한 상황은 2024년 2분기부터 역전되기 시작했고, 2024년 선거 이후 격차가 급격히 벌어졌습니다.
전환점은 두 가지 사건과 맞물렸습니다. 하나는 칼시가 2024년 10월 CFTC(상품선물거래위원회)를 상대로 정치 계약 라이선스를 확보한 것이고, 다른 하나는 그해 이어진 2024년 총선이었습니다. 거래량은 2024년 3분기 3천만 달러에서 4분기 8억 2천만 달러로 급증했습니다. 새로운 자본 유입으로 기존 MM (Market Making) 유입되었고, 이들은 주문장에서 가치를 클레임.
선거 전에는 평균 득표율 차이가 -2.9%포인트(주문한 사람이 이기는 쪽)였지만, 선거 후에는 +2.5%포인트(주문한 사람이 이기는 쪽)로 역전되었습니다.
낮은 확률의 계약(1~20센트) 거래량 점유비율 선거 전 4.8%, 선거 후 4.6%로 거의 변동이 없었습니다. 그러나 실제 분포는 중간 가격대로 이동했습니다. 91~99센트 가격대의 점유비율 2021~2023년 40~50%에서 2025년 20% 미만으로 감소한 반면, 중간 가격대(31~70센트)는 대폭상승 했습니다.
주문을 받는 사람들의 행동이 더 극단적으로 변한 것은 아니었지만(성공 확률이 낮은 계약의 점유율 오히려 약간 감소했다), 손실은 증가했다.
이러한 진화는 전반적인 결과를 재편했습니다. 거래자 에서 MM (Market Making) 로의 부의 이전은 시장 미세구조 예측의 본질적인 특징이 아닙니다. 이를 위해서는 정교한 MM (Market Making) 필요하며, MM (Market Making) 참여를 정당화할 만큼 충분한 거래량을 확보해야 합니다.
거래량이 적은 초기 단계에서는 MM (Market Making) 경험이 부족한 개인일 가능성이 높으며, 상대적으로 지식이 풍부한 거래자 에게 밀릴 수 있습니다.
거래량의 급증은 전문 유동성 공급자들을 끌어들였고, 이들은 모든 가격대에서 거래자 현금 흐름으로부터 가치를 추출할 수 있었습니다.
예/아니오 비대칭
주문자와 주문 수용자를 구분하면 누가 손실을 부담하는지는 알 수 있지만, 운영 방식에 대한 질문은 여전히 남아 있습니다. 주문 수용자 흐름에서 가격이 항상 잘못되는 이유는 무엇일까요? 그 해답은 주문자의 뛰어난 예측 능력에 있는 것이 아니라, 주문 수용자가 긍정적인 결과를 얻기 위해 높은 비용을 지불하는 경향에 있습니다.
동일한 가격에 비대칭성
표준 효율성 모델에 따르면 동일한 가격에서 서로 다른 계약 유형 간의 가격 차이는 대칭적이어야 합니다. 이론적으로 1센트짜리 "예" 계약과 1센트짜리 "아니오" 계약은 유사한 기대 수익률을 반영해야 합니다.
하지만 데이터는 이와 상반됩니다. 1센트 가격에서 "YES"의 과거 기대 수익률은 -41%로, YES에 투자한 사람들은 원금의 거의 절반을 잃을 것으로 예상합니다. 반대로, 역시 1센트 가격에서 "NO" 계약의 과거 기대 수익률은 +23%입니다. 겉보기에는 동일해 보이는 이 두 확률 추정치의 차이는 무려 64%포인트에 달합니다.
NO 계약의 이점은 여전히 유효합니다. 99개 가격 수준 중 NO 계약은 69개 수준에서 YES 계약보다 우수한 성과를 보였으며, 이러한 이점은 주로 극단적인 시장 가격 수준에서 집중되었습니다. NO 계약은 1센트에서 10센트까지, 그리고 91센트에서 99센트까지의 모든 가격 상승 구간에서 더 높은 수익률을 창출했습니다.
시장은 제로섬 게임이지만, "YES" 투자자의 달러 가중 수익률은 -1.02%였던 반면, "NO" 투자자의 달러 가중 수익률은 +0.83%로 1.85%포인트의 차이가 있었습니다. 이는 "YES"의 가격이 지나치게 높았기 때문입니다.
음식 애호가들은 긍정적인 베팅을 선호합니다.
YES 계약의 저조한 성과는 거래자 행동과 관련이 있을 수 있습니다. 거래 데이터 분석 결과 주문 흐름 구성에 구조적 불균형이 있는 것으로 나타났습니다.
1~10센트 범위(YES가 덜 인기 있는 결과임을 나타냄)에서는 YES 거래량의 41~47%를 매수자가 차지한 반면, 매수자는 20~24%에 불과했습니다. 이러한 불균형은 확률 곡선의 반대쪽 끝에서 반전됩니다. 계약 가격이 99센트일 때(NO가 1센트 덜 인기 있는 결과임을 의미함), 매수자는 NO 계약을 적극적으로 매수하여 거래량의 43%를 차지하는 반면, 매수자는 23%에 그칩니다.
MM (Market Making) 이러한 비대칭성을 이용하여 보다 정확한 방향성 예측으로 이익을 얻는다고, 즉 언제 NO를 매수해야 하는지 안다고 추측할 수 있습니다. 그러나 증거는 이러한 추측을 뒷받침하지 않습니다.
MM (Market Making) 의 성과를 포지션 방향별로 분석하면 수익률은 거의 동일합니다. 통계적으로 유의미한 차이는 극단적인 구간(1~10센트 및 91~99센트)에서만 나타나며, 이 구간에서도 효과 크기는 무시할 수 있을 정도로 작습니다(Cohen's d = 0.02~0.03).
이러한 대칭성은 중요합니다. MM (Market Making) 방향을 예측함으로써 이익을 얻는 것이 아니라, 양방향에 동일하게 적용되는 메커니즘을 통해 이익을 얻습니다.
논의하다
Kalshi 플랫폼에서 발생한 7,210만 건의 거래를 분석한 결과, 유동성 수혜자에서 유동성 창출자로 부가 체계적으로 이동하는 독특한 시장 미세구조가 드러났습니다. 이러한 현상은 특정 행동 편향에 의해 주도되고, 시장의 이해도에 따라 조절되며, 정서 투자가 높은 범주에 집중되어 나타납니다.
수혜자를 위한 이익 클레임 메커니즘
제로섬 시장에서 승자는 우월한 정보(예측)를 통해 이익을 얻는가, 아니면 우월한 시장 구조(시장 조성)를 통해 이익을 얻는가?
데이터는 후자를 강력하게 뒷받침합니다.
MM (Market Making) 수익률을 포지션 방향별로 분석해 보면 성과 차이는 미미합니다. "YES"를 매수한 MM (Market Making)+0.77%의 초과 수익률을 얻는 반면, "NO"를 매수한 MM (Market Making)+1.25%의 초과 수익률을 얻습니다(Cohen's d ≈ 0.02).
이러한 통계적 대칭성은 MM (Market Making) 승자를 예측하는 데 있어 뚜렷한 능력을 갖고 있지 않다는 것을 시사합니다. 오히려 그들은 구조화된 차익거래를 통해 이익을 얻습니다. 즉, 리스크 고수익 결과를 선호하는 "수요자" 집단에게 유동성을 제공하는 것입니다.
이 클레임 메커니즘은 "낙관적 세금"에 의존합니다.
확률이 낮은 "YES" 계약이 확률이 낮은 "NO" 계약보다 64%포인트 높은 수익률을 기록했음에도 불구하고, 거래자 여전히 확률이 낮은 가격대에서 "YES" 계약을 과도하게 매수하여 해당 가격대 전체 거래량의 거의 절반을 차지했습니다.
따라서 MM (Market Making) 미래를 예측할 필요가 없으며, 단지 낙관적인 정서 에 대한 거래 상대 하면 된다. 이는 예측 시장에서 시장 조성자가 예측을 하기보다는 이러한 편향에 맞춰 거래 흐름을 제공한다는 Reichenbach와 Walther(2025)의 Polymarket 연구 결과 및 Whelan(2025)의 Betfair 연구 결과와 일치한다.
유동성의 전문화
2021년에서 2023년 사이에는 성공 가능성이 낮은 투자에 대한 편향에도 불구하고 투자자들은 여전히 수익을 낼 수 있었습니다. 이러한 추세 반전은 2024년 10월 칼시가 소송에서 승소한 후 거래량이 급증한 시기와 정확히 일치했습니다.
2024년 말에 관찰된 부의 이전은 시장 유동성의 함수였습니다. 플랫폼 초기에는 낮은 유동성으로 인해 정교한 알고리즘 MM (Market Making) 들의 진입이 어려웠습니다. 그러나 2024년 선거 이후 급증한 거래량은 전문 유동성 공급자들의 진입을 촉진했고, 이들은 체계적으로 스프레드를 확보하고 편향된 자금 흐름을 이용할 수 있었습니다.
시장 간의 차이점
각 카테고리별 주문 대기 건수와 실제 접수 건수 간의 격차는 참여자 선정 방식이 시장 효율성에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다.
• 금융(0.17페이지): 대조군으로서, 예측 시장이 거의 효율적일 수 있음을 보여줍니다. "S&P 500이 6000 이상으로 마감할 수 있을까?"와 같은 질문은 확률과 기대값을 고려하는 참여자들을 끌어들입니다. 이들은 옵션 거래자 이거나 거시경제 데이터에 관심 있는 사람들일 가능성이 높습니다. 정보에 입각한 참여의 장벽은 높으며, 일반 투자자들은 아무런 이점이 없고, 따라서 이를 인지하고 참여를 포기할 가능성이 큽니다.
• 정치(1.02쪽): 정치 베팅은 강한 감정적 요소를 포함하지만, 예측 효율성은 여전히 다소 부족합니다. 정치 베팅 참여자들은 여론조사를 면밀히 관찰하고 선거 주기 동안 지속적으로 판단을 조정합니다. 이러한 격차는 금융 베팅보다 크지만 엔터테인먼트 베팅보다는 훨씬 작습니다. 이는 정치 참여가 강한 감정적 영향을 받지만 확률적 추론 능력을 완전히 약화시키지는 않는다는 것을 시사합니다.
• 스포츠 (2.23 pp): 예측 시장에서 가장 높은 점유비율 차지하는 카테고리입니다. 차이는 작지만, 전체 점유율 의 72%를 차지하는 만큼 의미 있는 수치입니다. 스포츠 베팅 참가자들은 홈팀에 대한 충성도, 최근 효과, 스타 선수에 대한 감정적 애착 등 여러 가지 경향을 보입니다. 자신이 응원하는 팀의 우승에 베팅하는 팬들은 기대 수익을 계산하는 것이 아니라, 희망을 사는 것입니다.
• 암호화폐(2.69페이지): 개인 투자자"가격 급등" 심리에 크게 영향을 받는 참여자들을 끌어들이는데, 이들은 밈 거래자 NFT 투기꾼들과 겹치는 인구층입니다. "비트코인이 10만 달러에 도달할까요?"와 같은 질문은 확률 추정보다는 이야기에 기반한 경향이 있습니다.
• 엔터테인먼트, 미디어 및 세계 정세(4.79~7.32쪽): 이 영역들은 인지적 격차가 가장 크게 나타나는 영역이며, 공통적으로 전문성을 추구하는 사람들에게 진입 장벽이 매우 낮다는 특징을 보입니다. 연예인 가십을 접하는 사람이라면 누구나 시상식 결과를 예측할 자격이 있다고 느끼고, 뉴스 헤드라인을 읽는 사람이라면 누구나 지정학에 대해 잘 알고 있다고 생각합니다. 이로 인해 참가자들은 친숙함을 판단력과 혼동하게 됩니다.
우리의 연구에 따르면 시장 효율성은 두 가지 요인에 달려 있습니다. 하나는 정보에 입각한 참여를 가로막는 기술적 장벽이고, 다른 하나는 시장이 내포하는 질문들이 감정적 추론을 얼마나 자극하는가입니다.
시장 진입 장벽이 높고 객관적이고 차분한 프레임 일 때 시장 효율성은 이상적인 수준에 근접하며, 진입 장벽이 낮고 프레임 스토리텔링을 장려할 때 낙관주의 효과는 최고조에 달합니다.
한정
연구에 사용된 데이터는 신뢰할 만하지만, 몇 가지 한계점이 여전히 존재합니다.
첫째, 고유한 거래자 ID가 부족하기 때문에 "MM (Market Making)/시장 참여자" 분류만을 사용하여 "성숙한/미성숙한"거래자 나타낼 수밖에 없습니다. 이는 시장 미시구조 연구에서 일반적인 관행이지만, 성숙한 거래자 의적절한 정보를 활용하여 교차 거래를 하는 상황을 완벽하게 포착하지는 못합니다.
둘째로, 과거 거래 데이터에서 매매격차(매수호가 매도호가 가격 차이) 직접 관찰할 수 없기 때문에 스프레드 포착과 편향된 흐름 사용을 완전히 구분하기 어렵습니다.
마지막으로, 이러한 결과는 미국 규제 환경에만 적용됩니다. 레버리지 한도 및 수수료 구조가 다른 해외 거래소에서는 다른 양상을 보일 수 있습니다.
결론적으로
예측 시장의 잠재력은 다양한 정보를 하나의 정확한 확률로 통합할 수 있다는 점에 있습니다.
하지만 Kalshi에 대한 우리의 분석에 따르면 이러한 신호는 인간의 심리와 시장 미시구조에 의해 발생하는 체계적인 부의 이전으로 인해 종종 왜곡되는 것으로 나타났습니다.
시장은 크게 두 그룹으로 나뉩니다. 하나는 발생 확률이 낮지만 확실한 결과에 대해 체계적으로 과도한 가격을 지불하는 주문 체결자 그룹이고, 다른 하나는 수동적으로 유동성을 제공함으로써 이러한 프리미엄을 클레임 주문 체결자 그룹입니다.
금융처럼 건조하고 정량화 가능한 주제일 때는 시장이 효율적입니다. 하지만 스포츠나 엔터테인먼트처럼 의도적인 참여가 가능한 주제일 때는 시장은 낙관론자들의 부를 보험계리사들에게 이전하는 메커니즘으로 변질됩니다.
