2% 사용자 기여 90% 거래량: Polymarket의 실제 모습

원문 저자: sealaunch intelligence

원문 편집: Chopper, Foresight News

대부분의 Polymarket에 대한 보도는 표면적인 데이터에 그치고 있다: 거래량 이정표, 사용자 성장, 거래 건수, 미결제 포지션 등, 그러나 이러한 숫자 뒤에 누가 거래하고 있는지에 대해서는 깊이 파고들지 않는다. 본문에서는 거래 빈도와 거래량 두 가지 차원에서 모든 활성 지갑을 분류하여 Polymarket의 실제 사용자 이미지 구조를 그려본다.

Polymarket의 대다수 거래량은 소수의 알고리즘 거래 및 고빈도 거래 집단에 의해 기여된다; 대량의 저빈도 소액 투자자들은 이 전문 거래자들과 거의 교차하지 않는다. 두 집단의 차이를 인식하는 것은 플랫폼 수수료 설계, 제품 우선순위 계획 및 시장 품목 전략 배치에 직접적인 영향을 미친다.

설명: 본문 모든 데이터는 Dune 데이터 대시보드에서 출처를 두며, 분석 기간은 거의 3개월의 지갑 수준 전체 행동을 포함한다; 사용자 이미지는 거래 빈도 등급(T1--T7)과 거래 금액 등급(V1--V7)의 교차로 정의되며, 금액 통계 단위는 달러이다.

사용자 거래 빈도와 거래량 분포

거래 빈도는 전형적인 로그 정규 분포 감소 특성을 보인다. 가장 큰 사용자 집단은 전체 연구 기간 동안 거래 횟수가 2에서 10회 사이로, 모든 사용자 중 32%를 차지한다. 거래 횟수가 11에서 50회 사이인 사용자 집단을 더하면, 거의 전체 사용자 집단의 3분의 2를 차지한다. 이들은 보통 선거, 스포츠 이벤트 또는 주요 거시 경제 사건이 발생할 때 거래에 참여하며, 소액 자금을 베팅한다.

거래 빈도 분포도

거래량 분포는 전혀 다르다. 거래 빈도는 왼쪽에서 급격히 감소하지만, 거래량 히스토그램은 로그 좌표계에서 종 모양을 이루며, 피크는 사용자당 약 600에서 3000달러에 이른다. 이는 전형적인 활성 사용자의 거래액이 네 자리 수에 가깝다는 것을 의미하지만, 25000달러부터 시작하는 오른쪽 꼬리 사용자 수는 적지만 플랫폼 거래량의 대부분을 차지한다.

거래량 분포도

이 두 히스토그램은 구조적인 분열을 함께 드러낸다: 한 부분은 저빈도 참여자이고, 다른 부분은 고거래량 참여자로, 이들은 사용자 차트에서 거의 보이지 않지만 거래량 차트에 미치는 영향은 지배적이다.

사용자 비율 및 체량 집중도 매트릭스가 더 직관적이다: 사용자 차원은 저빈도 소액 구간에 집중되고, 체량 차원은 완전히 반전된다

사용자 이미지 체계 구축 방법

단순히 빈도나 체량으로 사용자를 구분하면 두 가지의 연관 논리를 간과하게 된다. 동일하게 500건의 거래, 총 금액 50달러와 500건의 거래, 총액 500만 달러는 완전히 다른 두 종류의 참여자이다. 우리는 이 두 차원을 종합하여 각 지갑을 분류한다.

우리는 먼저 각 지갑을 다른 거래 빈도 등급으로 배정한다: T1(단일 거래)에서 T7(10,000건 이상의 거래)까지. 그런 다음, 이를 다른 거래량 등급으로 배정한다: V1(총 거래액 100달러 미만)에서 V7(200만 달러 초과)까지. 이 두 차원의 교차는 일곱 가지 사용자 이미지를 생성하며, 각 이미지는截然不同한 참여자 유형을 나타낸다.

• P1 단일 침묵 사용자: 단 1건의 거래, 총액 100달러 미만, 일회성으로 플랫폼 체험
• P2 저활성 소액 투자자: 2--10건의 거래, 총 체량 1000달러 미만, 순수한 핫 이벤트에 의해 주도되는 자발적 참여자
• P3 중간 참여자: 11--200건의 거래, 체량 1000--10000달러, 반복적으로 진입하지만 체계적인 거래 논리가 없음
• P4 고심도 소액 투자자: 201--1000건의 거래, 체량 1만--10만 달러, 적극적이고 안정적으로 참여하지만 기관 수준에 미치지 않음
• P5 저빈도 고자산 대규모 투자자: 거래 50건 미만, 단일 거래액 10만 달러 초과, 기회를 선별하고 집중 투자
• P6 고빈도 전문 주력: 200건 이상의 거래, 체량 10만 달러 초과, 알고리즘 전략 및 기관 거래자 집단
• P7 고빈도 소액 플레이어: 200건 이상의 거래, 총액 1만 달러 미만, 높은 변동성을 가지지만 자본이 제한된 참여자

2% 사용자, 거의 90% 거래량 차지

P2 저활성 소액 투자자 규모는 84.9만 명에 달하며, 전체 사용자 중 69%를 차지한다; P6 고빈도 고투자 사용자는 단 2.7만 명으로, 비율은 약 2%이다.

하지만 통계 기간 내에 P6 집단은 총 거래액 390억 달러를 창출했다. 이는 파레토 법칙의 가장 극단적인 형태로, 일반적인 80/20이 아니라 2% 사용자가 거의 90% 거래량을 지탱하고 있다.

사용자 이미지 요약표: 거래 빈도와 거래 규모를 결합하여 일곱 가지 사용자 유형을 도출

각 사용자 집단의 인원 수, 거래 건수 중앙값 및 거래액 중앙값: 세 그룹 데이터는截然不同한 사용자 분포 특성을 나타낸다

사용자 증가 차트와 거래량 증가 차트는 거의 완전히 다른 사용자 집단을 설명한다. 사용자 증가를 목표로 하는 플랫폼과 거래량 증가를 목표로 하는 플랫폼은 제품 결정이 전혀 다르다.

다른 사용자 이미지의 품목 선호

스포츠와 암호화폐는 Polymarket에서 거래량이 가장 큰 두 가지 분야로, 각각 총 거래액의 42%, 31%를 차지하며, 그 뒤에 있는 인구 구조 차이는 매우 크다.

다른 사용자 이미지와 거래 품목의 거래량 비율

암호화폐 시장에서 고빈도 고자본(P6) 거래자의 비율은 전체 사용자보다 현저히 높으며, 이러한 패턴은 알고리즘 거래와 일치한다. 이들은 임의의 베팅자가 아니라 체계적인 전략을 사용하여 암호화폐 거래를 진행한다. 거래량이 매우 높고 거래 빈도도 높다는 것은 거래 실행이 자동화되어 있으며, 주관적 판단이 아님을 나타낸다.

다른 사용자 이미지와 품목의 거래 건수 비율

스포츠 도박은 고빈도, 고자본(P6) 거래량이 주도하지만, 중간 참여도(P3)와 높은 참여도(P4) 참여자의 비율은 암호화폐 카테고리보다 높다. 스포츠 도박은 기관 알고리즘 자금도 포함되어 있으며, 많은 숙련된 인력의 판단을 통해 주관적으로 주문을 확정짓고, 기계의 고빈도 반복이 아닌 방식으로 진행된다.

다른 사용자 이미지와 품목의 사용자 비율: 사용자 분포 상황은 거래량 및 거래 건수와截然相反하다

정치 관련 사용자 비율이 가장 높아 19%에 달하지만, 사용자 수는 각 사용자 집단에서 비교적 고르게 분포되어 있다. 저참여도 사용자(P2)는 정치 관련 사용자 중 비율이 가장 높으며, 다른 카테고리와 비교할 때 이들은 보통 사건에 의해 주도되는 일회성 소액 투자자들로, 선거 베팅에 참여하기 위해 계정을 등록한다.

경제 및 금융 분야는 비율적으로 저빈도 고자본(P5) 참여자를 끌어들이며, 이는 참여자들이 거래 횟수는 적지만 단일 거래 금액이 거대하다는 것을 의미한다. 이들은 거시 경제 결과에 많은 자본을 투입하지만 거래 횟수는 상대적으로 적다.

플랫폼의 품목은 직접적으로 끌어들이는 사용자 집단을 결정하며, 유동성 깊이, 사용자 유지, 수수료 수용 능력에 영향을 미친다.

새로운 암호화폐 시장은 알고리즘 거래자와 고빈도 거래자를 끌어들이고; 새로운 정치 시장은 사건에 의해 주도되는 참여자를 끌어들이며, 이들은 사건이 끝난 후 다시 돌아오지 않을 가능성이 높다. 이진 옵션이나 구조화된 결과 시장과 같은 더 특수한 시장 형태는 고빈도 고자본(P6) 사용자 집단을 더욱 끌어들일 수 있으며, 이러한 시스템적 거래자들은 이미 암호화폐 시장을 지배하고 있다. 거래량이 목표라면 P6 사용자 집단을 대상으로 구축해야 한다. 사용자 증가와 브랜드 영향력이 목표라면 P2 사용자 집단을 대상으로 구축해야 한다. 이 두 가지 목표는截然不同한 품목 선택을 필요로 한다.

수수료 모델에 대한 시사점

사용자 계층 이미지는 예측 시장의 수수료 설계를 직접적으로 결정한다.

고정 단일 수수료 모델은 P6 고빈도 고자본, P7 고빈도 소액 집단을 과도하게 억제할 것이다; 그러나 바로 이 집단이 플랫폼의 생존을 위한 유동성 기반을 지탱하고 있다.

품목 차별화 요금의 가치는 바로 여기에 있으며, Polymarket의 현재 요금 체계는 이 논리를 실현한 것이다:

• 암호화 분야 유효 요율 최고: 1.80%
• 스포츠 분야: 0.75%
• 정치 및 금융 분야: 1.00%
• 지정학적 분야: 전 과정 제로 수수료

이 기준은 임의로 설정된 것이 아니라 각 품목의 인구 구조와 거래 습관에 정밀하게 맞춰져 있다. 암호화 분야는 P6 알고리즘 전문 자금으로 가득 차 있어 높은 수수료를 감당해도 유동성을 해치지 않으며; 정치 분야는 저진입 장벽 소액 투자자가 주를 이루므로 마찰 비용을 낮춰야 유지할 수 있다. 사용자 이미지를 무시하고 수수료 설계를 한다면 본질적으로 맹목적인 시행착오에 불과하다.

핵심 결론

• P6 고빈도 고자본 집단은 단 2%의 사용자에 불과하지만, 플랫폼의 88% 거래량을 창출한다;
• P6의 이익을 해치는 수수료 정책은 플랫폼의 근본을 심각하게 훼손할 것이다;
• 69% 사용자는 저빈도 소액 투자자로, 순수한 핫 이벤트에 의해 주도된다;
• 암호화 거래는 알고리즘 고빈도 자금에 고도로 집중되어 있으며, 스포츠 분야 참여자 구조는 더 다양하다;
• 일반 사용자는 90일 내 평균 12건의 거래를 하며, 총 투자 중앙값은 224달러이다;
• 새로운 품목을 확장하려면 목표 사용자 이미지를 정해야 하며, 단순히 화제의 열기를 쫓아서는 안 된다.

결론

거래량이 작은 고빈도 핵심 영역에 집중되어 있다면, 왜 Polymarket은 자신을 소매 제품으로定位해야 하는가? 전문 알고리즘 자금이 대부분의 유동성을 지탱하고 있지만, 제품 경험, 마케팅 전략, 품목 배치는 항상 일반 소액 투자자에게 맞춰져 있다.

일부 답은 구조적 요인에 있을지도 모른다. 스마트 에이전트 프레임워크, 텔레그램 봇, 무코드 도구의 보급으로 소액 투자자도 자동화 거래를 쉽게 시작할 수 있다. 만약 소액 투자자가 이제 알고리즘 거래를 시작했다면, 다음 단계는 자연스럽게 AI 스마트 에이전트의 자율 대규모 고빈도 운영으로 발전할 것이다.

이것이 Polymarket이 암호화폐와 인공지능의 교차 분야에서 첫 번째 킬러 애플리케이션을 탄생시킬 가능성이 있는 이유이다. 유동성이 강하고 사건에 의해 주도되며 결과가 이거나 저거나인 시장에서 자율 에이전트는 정밀하게 작동할 수 있다. 이는 세계 사건, 사회 감정 및 실시간 추론 정보를 흡수하고, 가격 오류의 거래 결과를 식별하며, 인위적인 개입 없이 거래를 실행할 수 있다. 이 애플리케이션이 획기적인 발전에 도달할 때, 그것은 단순한 암호화폐 제품이 아닐 것이다. 이는 에이전트 거래가 대중 시장으로 나아가는 순간이 될 것이다.