Polymarket Agents: Polymarket 예측 시장용 AI 자동 거래 봇 구축

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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 #

기능	설명
Polymarket API 통합	시장 데이터, 주문장, 거래 실행에 대한 전체 액세스
AI 에이전트 유틸리티	자율 거래 에이전트 구축을 위한 도구
로컬 및 원격 RAG	뉴스 및 시장 데이터 검색을 위한 벡터 데이터베이스 지원
다중 소스 데이터	베팅 서비스, 뉴스 API, 웹 검색 통합
LLM 프롬프트 엔지니어링	맥락 인식 추론을 위한 포괄적인 도구
CLI 인터페이스	시장 분석 및 거래를 위한 명령줄 도구
Docker 지원	쉬운 설정을 위한 컨테이너화된 배포
MIT 라이선스	무료 오픈소스

아키텍처 #

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

핵심 API #

구성 요소	목적
Chroma.py	뉴스 소스 및 API 데이터를 위한 벡터 데이터베이스
Gamma.py	시장 메타데이터를 가져오기 위한 Polymarket Gamma API 클라이언트
Polymarket.py	시장 데이터 및 거래 실행을 위한 주요 API 클래스
Objects.py	거래, 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:

소스	유형	사용 사례
뉴스 API	실시간 뉴스	이벤트 추적
웹 검색	일반 정보	배경 연구
베팅 서비스	배당률 비교	가격 발견
소셜 미디어	감정 분석	트렌드 감지
온체인 데이터	거래 데이터	시장 인텔리전스

RAG 구현 #

정보에 입각한 거래를 위한 검색 증강 생성:

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

리스크 관리 #

자동 거래에 대한 중요 고려사항:

리스크	완화 조치
시장 리스크	포지션 크기 조정, 손절매
유동성 리스크	높은 거래량 시장에서 거래
모델 리스크	실제 거래 전 전략 백테스트
운영 리스크	봇 성능 정기 모니터링
규제 리스크	현지 규정 준수

다른 도구와 비교 #

기능	Polymarket Agents	커스텀 봇	수동 거래
오픈소스	✅	다양함	해당 없음
AI 통합	✅	선택적	❌
RAG 지원	✅	드묾	❌
다중 소스 데이터	✅	선택적	❌
CLI 인터페이스	✅	다양함	해당 없음
커뮤니티	✅	다양함	❌
속도	빠름	빠름	느림
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

저장소	목적
py-clob-client	Polymarket CLOB용 Python 클라이언트
python-order-utils	주문 생성 및 서명
clob-client	CLOB용 TypeScript 클라이언트
Langchain	맥락 인식 추론
Chroma	벡터 데이터베이스

읽을 자료 #

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