폴리마켓, a16z 주관한 버클리 해커톤에서 흥미로운 프로젝트들을 발견했음.
기술적 설명보단 아이디어들만 간략히 소개할것임.
#1 Poly Hedge
AI가 리스크 헷징 가능한 이벤트를 찾아주는 서비스임.
프롬프트에 촉발될 리스크를 입력하면 헷징 가능한 이벤트들을 그래프 형태로 보여줌.
GPT API를 사용해 이벤트별 연관성과 상관계수를 매긴다는데, 백테스팅을 최소 반년은 해야하지않을까 싶음.
#2 Posterity
Poly Hedge와 비슷하되 이벤트간의 가격 연관성과 유사도를 통계적으로 계산하는 서비스임.
통계적 기법과 AI 사용해 정량적 데이터를 추출하고 의미분석을 실행함.
다만 조건부 확률분포는 시간에 따라 여러 요소가 개입될수있어 수학적 모델의 신뢰도가 떨어짐.
정리하자면, 둘다 데이터를 끌어와 AI로 분석하겠다는거임.
내가볼땐 surf같은 web3 특화 모델없이 정보 탐색 -> 평가 -> 분석의 사이클을 굴릴수 없음.
특히 예측시장 특성상 외부 이슈에 민감하게 반응하다보니 실시간으로 상관계수를 계속 수정해야할텐데, 이벤트자체가 헷징수단으로 동작할지도 의문임.
그래도 이런 수학적 방법론들을 직접 적용해본게 의미있다 생각함.