Polymarket Agents란?

Polymarket Agents는 Polymarket — 세계 최대의 예측 시장 플랫폼 — 에서 AI가 자율적으로 거래하는 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 개발자 프레임워크 및 유틸리티 세트입니다.

이 프레임워크는 개발자가 다음을 할 수 있게 합니다:

  • 🤖 시장을 분석하고 자동으로 거래를 실행하는 AI 에이전트 구축
  • 📊 실시간 시장 데이터를 위한 Polymarket API 통합
  • 🔍 정보에 입각한 거래 결정을 위한 RAG(검색 증강 생성) 사용
  • 📰 베팅 서비스, 뉴스 제공업체, 웹 검색에서 데이터 소싱
  • 🧠 프롬프트 엔지니어링 및 시장 분석을 위한 포괄적인 LLM 도구 활용

🔗 GitHub: https://github.com/Polymarket/agents

Polymarket이란?

Polymarket은 사용자가 실제 세계 이벤트의 결과를 거래할 수 있는 분산형 예측 시장 플랫폼입니다:

  • 정치 — 선거 결과, 정책 결정
  • 암호화폐 — 비트코인 가격 예측, ETF 승인
  • 스포츠 — 경기 결과, 챔피언십 우승자
  • 과학 — 연구 돌파구, 우주 임무
  • 엔터테인먼트 — 수상자, 박스오피스 결과

거래자는 예측에 따라 “예” 또는 “아니오” 주식을 구매하며, 가격은 시장의 합의 확률을 반영합니다.

핵심 기능

기능설명
Polymarket API 통합시장 데이터, 주문장, 거래 실행에 대한 전체 액세스
AI 에이전트 유틸리티자율 거래 에이전트 구축을 위한 도구
로컬 및 원격 RAG뉴스 및 시장 데이터 검색을 위한 벡터 데이터베이스 지원
다중 소스 데이터베팅 서비스, 뉴스 API, 웹 검색 통합
LLM 프롬프트 엔지니어링맥락 인식 추론을 위한 포괄적인 도구
CLI 인터페이스시장 분석 및 거래를 위한 명령줄 도구
Docker 지원쉬운 설정을 위한 컨테이너화된 배포
MIT 라이선스무료 오픈소스

아키텍처

Polymarket Agents는 개별 커뮤니티 멤버가 유지 관리하고 확장할 수 있는 모듈식 구성 요소를 특징으로 합니다:

핵심 API

구성 요소목적
Chroma.py뉴스 소스 및 API 데이터를 위한 벡터 데이터베이스
Gamma.py시장 메타데이터를 가져오기 위한 Polymarket Gamma API 클라이언트
Polymarket.py시장 데이터 및 거래 실행을 위한 주요 API 클래스
Objects.py거래, 시장, 이벤트를 위한 Pydantic 데이터 모델

CLI 명령

Polymarket과 상호작용하기 위한 주요 사용자 인터페이스:

# 거래량별로 정렬된 모든 시장 가져오기
python scripts/python/cli.py get-all-markets --limit 10 --sort-by volume

# 특정 시장 세부 정보 가져오기
python scripts/python/cli.py get-market --market-id <MARKET_ID>

# 거래 실행
python scripts/python/cli.py trade --market-id <MARKET_ID> --side buy --size <SIZE>

빠른 시작

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/polymarket/agents.git
cd agents

2. 환경 설정

# 가상 환경 생성
virtualenv --python=python3.9 .venv
source .venv/bin/activate

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

3. API 키 구성

.env 파일 생성:

POLYGON_WALLET_PRIVATE_KEY="귀하의 지갑 개인 키"
OPENAI_API_KEY="귀하의 OpenAI API 키"

4. 지갑에 USDC 충전

거래를 위해 Polygon 지갑으로 USDC를 이체합니다.

5. CLI 실행

# Python 경로 설정
export PYTHONPATH="."

# CLI 실행
python scripts/python/cli.py

또는 직접 거래 실행:

python agents/application/trade.py

6. Docker 대안

./scripts/bash/build-docker.sh
./scripts/bash/run-docker-dev.sh

거래 전략

Polymarket Agents는 다양한 AI 기반 거래 전략을 지원합니다:

1. 뉴스 기반 거래

  • 이벤트 진행 상황을 위한 뉴스 소스 모니터링
  • 감정 및 영향 분석을 위한 LLM 사용
  • 예측 결과에 기반한 거래 실행

2. 차익 거래 감지

  • 관련 시장 간 가격 비교
  • 잘못定价된 확률 식별
  • 무위험 차익 거래 실행

3. 추세 추종

  • 시장 거래량 및 가격 변동 분석
  • 특정 시장의 모멘텀 식별
  • 추세를 따라 수익 확보

4. 기본적 분석

  • 이벤트 배경 및 요인 연구
  • RAG를 사용한 역사적 데이터 쿼리
  • 정보에 입각한 예측 수행

데이터 소스

프레임워크는 여러 데이터 소스를 통합합니다:

소스유형사용 사례
뉴스 API실시간 뉴스이벤트 추적
웹 검색일반 정보배경 연구
베팅 서비스배당률 비교가격 발견
소셜 미디어감정 분석트렌드 감지
온체인 데이터거래 데이터시장 인텔리전스

RAG 구현

정보에 입각한 거래를 위한 검색 증강 생성:

  1. 벡터 데이터베이스 — Chroma DB가 뉴스 기사 및 시장 데이터 저장
  2. 임베딩 — 의미 검색을 위해 텍스트를 벡터로 변환
  3. 검색 — 시장 맥락에 기반한 관련 정보 쿼리
  4. 생성 — LLM이 검색된 데이터를 거래 결정으로 종합

리스크 관리

자동 거래에 대한 중요 고려사항:

리스크완화 조치
시장 리스크포지션 크기 조정, 손절매
유동성 리스크높은 거래량 시장에서 거래
모델 리스크실제 거래 전 전략 백테스트
운영 리스크봇 성능 정기 모니터링
규제 리스크현지 규정 준수

다른 도구와 비교

기능Polymarket Agents커스텀 봇수동 거래
오픈소스✅다양함해당 없음
AI 통합✅선택적❌
RAG 지원✅드묾❌
다중 소스 데이터✅선택적❌
CLI 인터페이스✅다양함해당 없음
커뮤니티✅다양함❌
속도빠름빠름느림
감정 없음✅✅❌

사용 사례

1. 정치 이벤트 거래

  • 선거 결과
  • 정책 결정
  • 입법 투표

2. 암호화폐 시장 예측

  • 비트코인 가격 움직임
  • ETF 승인
  • 규제 결정

3. 스포츠 베팅

  • 경기 결과
  • 챔피언십 우승자
  • 선수 성과

4. 엔터테인먼트 시장

  • 수상자
  • 박스오피스 예측
  • 리얼리티 쇼 결과

관련 저장소

저장소목적
py-clob-clientPolymarket CLOB용 Python 클라이언트
python-order-utils주문 생성 및 서명
clob-clientCLOB용 TypeScript 클라이언트
Langchain맥락 인식 추론
Chroma벡터 데이터베이스

읽을 자료

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결론

Polymarket Agents는 예측 시장에서 AI 기반 거래 봇을 구축하기 위한 견고한 기반을 제공합니다. 모듈식 아키텍처, 포괄적인 API 통합 및 RAG 기능은 초보자와 경험丰富的 개발자 모두에게 적합합니다.

가장 적합한 대상: 알고리즘 거래, 예측 시장, AI 기반 의사결정에 관심 있는 개발자

GitHub: https://github.com/Polymarket/agents

마지막 업데이트: 2026-05-06