Polymarket 카피트레이딩의 진짜 근원 🐦

카피트레이딩은 이제 극도로 만연해졌습니다.
트레이더들은 비공개 그룹 채팅에서 끊임없이 카피트레이딩 툴을 찾고 있고, 빌더들은 눈에 보이는 곳마다 자신의 도구를 광고하고 있습니다.
하지만 저는 또 하나의 카피트레이딩 툴을 만드는 방향은 잘못됐다고 봅니다.

그래서 저는 서로를 카피트레이딩하고 있을 가능성이 높은 지갑들을 탐지하기 위한 하이퍼그래프를 만들었습니다.

사용한 알고리즘

제가 사용한 알고리즘은 두 가지로, 모두 상당히 흥미롭습니다.

첫 번째는 Louvain 알고리즘입니다.
이 알고리즘은 관계 파라미터에 따라 서로 연관된 커뮤니티 멤버들을 식별하고 그룹화합니다.

일반적인 그래프를 입력으로 받아, 특정 기준에 따라 노드들을 커뮤니티로 묶습니다.
이 글과 연관된 예시로는 비슷한 마켓에 참여한 트레이더들을 하나의 그룹으로 묶는 것이 있습니다.

두 번째는 Jaccard 유사도 알고리즘입니다.
두 집합 간의 유사성을 측정하는 방식으로, 저는 모든 지갑 쌍을 비교해 트레이더 프로필 유사도를 계산하는 데 사용했습니다.

두 집합의 교집합을 합집합으로 나눈 값이 바로 Jaccard 유사도 지수입니다.
단순하지만 매우 효과적입니다.

작동 방식

전체 흐름은 다음과 같습니다.

먼저,

거래한 마켓

공동 거래 시간(±5분 기준)

을 기준으로 커뮤니티 그룹을 생성합니다.

그 다음, 모든 엣지에 대해 Jaccard 유사도를 계산하고 그래프를 구축합니다.

이 파이프라인 전체는 성능을 위해 Rust로 구현되었으며, 수백만 건의 거래를 비교하기 위해 Rust의 고급 집합 연산 기능을 적극 활용했습니다.

직접 사용해보기

수백 개 계정 중 어떤 계정들이 카피트레이딩을 하고 있을 가능성이 높은지를 보여주기 위해,
이 시각화 도구의 퍼블릭 버전을 공개했습니다.

@coldvisionXYZ 를 통해 아래 링크에서 확인할 수 있습니다.
https://coldvision.xyz/hypergraph

라이브 시각화 도구에서는 상위 300명 트레이더를 기준으로 데이터를 불러왔습니다.

가장 큰 클러스터들은 가장 뚜렷한 카피트레이딩 네트워크를 의미합니다.
여기에 집중하면 Polymarket 트레이딩의 비밀을 발견할 수도 있습니다.
…혹은 아닐 수도 있겠죠.

결과와 흥미로운 발견

이 그래프의 결과물은 거대한 ‘모(母) 하이퍼그래프’ 형태로 나타나며,
인기 마켓에서 유저들이 벌떼처럼 움직이는 집단 지성(hivemind) 구조와 잠재적인 카피트레이딩 패턴을 보여줍니다.

각 노드를 클릭하면

해당 지갑이 속한 클러스터

거래 횟수

다른 지갑들과의 연결 관계

Jaccard 유사도 점수

를 확인할 수 있습니다.

특히 흥미로운 발견은 시안색 클러스터(클러스터 3) 입니다.
이 클러스터는 동일한 마켓을 거래하는 9개의 지갑으로 구성되어 있습니다.

더 흥미로운 점은,
이 시안색 클러스터가 메인 하이퍼그래프와 분리되어 있으며,
거의 전부가 크립토 업·다운 마켓 참여자들로만 구성되어 있다는 점입니다.

아래는 유사도 점수 60을 가진 연결 예시입니다.

마지막 질문

이제 남은 질문은 이것입니다.

하이퍼그래프에 집중할 것인가, 아니면 이상치(outlier)에 집중할 것인가?