고정된 봇은 진다. 시장은 스스로의 예측에 반응하는 레벨 2 카오스이기 때문이다. 그래서 우리는 전략을 예측하지 않고 — 끊임없이 진화시킨다.
“단순한 AI 봇이 시장을 이길 수 없는 시대 — KAIROS Edge는 전략을 생성하고, 평가하고, 교체한다. 통하는 순간 사라지는 알파를, 사라지기 전에 수확한다.”
소셜 감성 분석과 LLM 예측을 그대로 베팅에 옮긴 봇들은 최근 실증 연구에서 지속적인 손실을 기록했다. 시장 참여자들은 이미 공공 정보를 효율적으로 가격에 반영하고 있어, 단순 센티먼트 카운팅으로는 edge가 나오지 않는다.
시장 가격은 이미 군중보다 잘 보정돼 있다. 군중급 모델은 시장에게 진다. edge는 시장보다 더 정확한 확률 추정을 가질 때만 존재한다 — 그리고 그건 여전히 훈련된 인간 슈퍼포캐스터의 영역이다.
막대가 짧을수록 정확 (Brier 낮을수록 우수). 슈퍼포캐스터는 시장보다 24% 더 우수.
하나의 예측 질문을 여러 하위 질문으로 분해하면 Brier가 개선된다.
AI·전문가가 세부 요소를 따로 평가한 뒤 통합 → 전체 예측 향상. KAIROS Edge의 신호 생성 기본기.
KAIROS Edge의 핵심은 LLM을 단일 예측 도구로 쓰지 않는 것이다. AlphaEvolve에서 영감을 얻어, LLM은 수많은 전략의 코드와 파라미터를 제안하고, 자동 평가기가 시장 데이터로 각 전략의 Brier와 수익률을 검증하며, 성능이 악화되면 즉시 교체한다.
합성 여론조사·전문가 판단·시장 가격 보정을 조합한 신호. fractional Kelly로 확신이 높을 때만 포지션.
전체 시장의 6%만 선택 베팅구조적 가격 불일치·결제 규칙 차이·뉴스 레이턴시를 노린다. 거래소 간 배당률 괴리를 동시 매수·매도해 차익 실현.
킬 스위치로 손실 한도 관리수익을 낸 전략조차 일정 주기 후 수확하고 새 전략으로 교체. 레벨 2 카오스에서 살아남기 위한 필수 장치.
알파 소멸 전에 회전LLM이 새 전략의 코드·파라미터 후보군을 제안
자동 평가기가 시장 데이터로 Brier·수익률 백테스트
시장을 이기는 보정·기대값을 통과한 전략만 채택
성능 악화·소멸 신호 시 즉시 수확하고 교체
실제 설문을 수행하는 대신 다중 신호를 조합해 ‘신성조사’ 신호를 구축한다. 숨은 표심(shy-voter bias)을 보정하고 전통적 설문 비용을 절감한다 — 단, raw 카운팅이 아니라 구조화된 모델로.
Polymarket 데이터와 슈퍼포캐스터 성과를 기반으로 몬테카를로 30,000 경로를 생성했다. 예상 적중률·진입 가격·슬리피지·수수료를 변수로, 평균·중앙값·하위 10%·파산 확률을 추정했다.
1년간 꾸준한 누적. 낮은 변동성으로 안정적 성과.
손실은 발생하나 자본이 0으로 가는 일은 없음.
일부 경로에서 투자금이 수십~수백 배로 증가.
급격한 상승 후 청산·파산. 그래서 비중을 10%로 제한.
예상 적중률과 시장 가격의 차이가 충분히 클 때만, 제한된 크기로 베팅.
부분 체결·오라클 오류·청산 위험을 모니터링, 손실 한계 도달 시 즉시 종료.
수익 발생 시 원금을 회수하고, 고위험 전략엔 쿨다운을 둬 새 기회만 추적.
시장 깊이 한도 내에서만 집행, 알파 소멸 신호를 추적해 회전.
소규모 자본으로 모델의 예측력과 실행 비용을 실거래로 검증.
검증 데이터로 전략 개선·자본 배분 조정.
Stable Core는 신호 일관성·시장 깊이에 따라, High-risk는 제한 범위 내에서만 확대.
“FTX와 Alameda가 고객 자금을 남용한 결과를 우리는 이미 보았다. KAIROS Edge는 고객 자금과 운영 자금을 철저히 분리하고, 규제 요구사항을 충실히 이행한다.”
지금은 초기 단계다. 그러나 현실적 시뮬레이션과 검증된 접근법을 바탕으로, 우리는 의미 있는 수익을 만들 수 있다고 확신한다. 여러분을 KAIROS Edge 여정에 초대한다.