크리스 크립토 리서치 (코인, 트레이딩,리서치)
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Repost from 매경 크립토뉴스| MK📰
ㅇ 비트코인 34일만에 6.6만弗 회복
- 21일 비트코인은 세계 최대 거래소인 바이낸스에서 6만6149달러에 거래되고 있음.
- 비트코인이 6만6000달러를 넘어선건 지난 6월 17일 이후 34일만.
- 비트코인은 지난 1일 5만7800달러까지 하락했지만 이후 반등세를 이어가면서 20일만에 저점대비 14.44% 반등.
- 급격한 자금 유출 흐름이 이어지든 ETF에 최근들어 자금 유입이 이어지고 있고, 급격한 변동성을 보이면서 위험자산으로의 비트코인보다 높은 매력을 보여주던 글로벌 반도체 주식이 진정된 것이 원인으로 지목.
| 2 | KIMI K3사태에 대한 좋은 아티클 | 652 |
| 3 |  we are back | 702 |
| 4 |  🟢 $65,000 @bitcoin_price | 651 |
| 5 | https://newsway.co.kr/news/view?ud=2026071514382560701
뭐가 어찌 되었던 한국 기업들의 고질적인 문제 였던 "discretionary bonus"의 구조를 처음으로 깨부숴준 기업이라 훌륭하다고 생각합니다.
RSU 역시 미국에는 흔히 있는 제도라.. 한국만 유독 우리사주 산 직원들이 주옥되는 해프닝들이 있었지만요. | 1 183 |
| 6 | 애초에 타겟은 65k 였는데 좀 무난히 지난거 같아 일부 익절 없이 그대로 들고갈 생각입니다. 길게는 74k 까지 노려볼 수 있을거같네요. | 1 267 |
| 7 | ”버티라 했제“ | 1 211 |
| 8 |  🟢 $63,500 @bitcoin_price | 1 083 |
| 9 |  원문 링크
논문의 질문은 꽤 단순합니다.
"혹시 Prediction Market 때문에 현물시장이 조작되고 있는 건 아닌가?"
처음에는 저도 '에이, 설마' 싶었습니다.
기존 Prediction Market 은 대부분 선거나 스포츠처럼 결과가 내가 바꿀 수 없는 이벤트잖아요.
예를 들어 트럼프가 당선될지에 베팅했다고 해서 내가 선거 결과를 조작할 수는 없으니까요.
그런데 비트코인은 얘기가 조금 다릅니다.
만약 "5 분 뒤 BTC 가 지금보다 높을까?"에 큰돈을 걸어놨는데, 정산 직전에 현물시장에서 BTC 를 왕창 사버리면 어떻게 될까요?
가격이 잠깐 올라가고, 그 가격으로 정산이 된다면?
이게 실제로 가능한지 궁금해서 쓴 논문입니다.
결과는 생각보다 더 흥미롭습니다.
연구진이 Polymarket 의 5 분짜리 Bitcoin Prediction Market 이 출시되기 전후를 비교했는데, 출시 이후부터 매 정산 직전 마지막 10 초에 Binance 현물 거래량이 갑자기 튀기 시작합니다.
여기까지만 보면 "마감 직전이니까 원래 거래가 몰리는 거 아니야?"라고 생각할 수도 있습니다.
근데 진짜 재밌는 건 그 다음입니다.
정산이 끝나자마자 가격이 거의 원래 자리로 돌아옵니다.
이게 왜 중요하냐면, 진짜 새로운 정보 때문에 가격이 오른 거라면 그렇게 몇 초 만에 다시 내려올 이유가 없거든요.
그러니까 이건 가격을 발견 (price discovery) 한 게 아니라, 정산 가격만 잠깐 밀어 올린 것이라는 해석이 훨씬 자연스럽습니다.
더 웃긴 건, 이런 현상이 YES/NO 확률이 거의 50:50 인 순간에 가장 심했다는 겁니다.
생각해보면 당연합니다. 이미 99% 확정된 경기에서 가격을 조금 움직여봐야 결과는 안 바뀌죠. 근데 51 대 49 싸움이면, 몇 달러만 밀어도 승패가 뒤집힙니다. 실제로 논문에서도 마지막 거래량이 평소보다 거의 4 배까지 증가했다고 나옵니다.
그럼 누가 돈을 벌었을까요? Polymarket 은 온체인이라 지갑별 손익을 다 계산할 수 있습니다.
24 만 명 넘게 거래했는데, 실제로 조작한 것으로 보이는 지갑은 821 개 정도였습니다. 근데 이 사람들이 조작이 있었던 구간에서만 820 만 달러를 벌었죠.조작이 없던 구간에서는 거의 돈을 못 벌었고요. 반대로 손실의 대부분은 그냥 재미로 베팅하던 리테일이 떠안았습니다.
개인적으로 가장 흥미로웠던 건 마지막 결론입니다. 보통 시장에서 거래량이 늘고 유동성이 증가하면 좋은 현상이라고 생각하잖아요. 근데 이 논문은 정반대 얘기를 합니다. 조작자도 현물시장에서 거래를 하기 때문에 유동성은 늘어납니다.하지만 그 거래는 정보를 반영하는 거래가 아니라 정산 가격을 움직이기 위한 거래입니다. 결국 유동성은 좋아졌는데 가격은 오히려 덜 정확해지는이상한 상황이 만들어지는 거죠. 이 부분이 정말 인상적이었습니다.
마지막으로 저자들이 제시한 해결책도 의외로 단순합니다. 5 분 계약을 15 분으로 늘리면 됩니다.실제로 15 분짜리 계약에서는 이런 조작 패턴이 거의 사라졌다고 합니다. 결국 문제는 Prediction Market 자체가 아니라, 정산 주기가 너무 짧아서 '가격을 잠깐만 움직여도 이길 수 있는 게임'을 만들어버린 설계였던 거죠. | 2 220 |
| 10 |  구조 자체는 유지중이네요. 매번 이럴때가 고비인데 61900 밑으로 빠지면 그냥 깔끔히 정리할 생각도 하는중입니다. | 849 |
| 11 |  몇가지 function을 업데이트 했습니다.
1) Catalyst Calender.
변동성이 예상되는 날짜와 해당 변수를 예측한 달력입니다.
예를 들어 7월 13일에 Crypto Clarity Act의 신규 드래프트가 있고 드래프트가 잘 랜딩할시에 1에서 2%의 upside 예상합니다.
2) Positioning.
말 그대로 현재의 무브가 객체별로 얼마나 쏠려있는지에 대한 계산입니다.
옵션 스큐는 3.5% put, CFTC는 여전히 Net short 입니다.
CFTC 같은 경우 Net Short라는것이 안좋다고 보시는 분들도 많을텐데, 가격이 위로 상승하면 숏 스퀴즈의 연료가 될것이라는 생각을 하시는게 더 좋아보입니다.
https://jazzy-nougat-32ab48.netlify.app/ | 1 026 |
| 12 | https://jazzy-nougat-32ab48.netlify.app/ | 2 528 |
| 13 |  +1비트코인 가격이 왜 움직였는지 보여주는 대시보드입니다. | 2 919 |
| 14 |  사놓고 버티기 2주차.
선물 쪽 펀딩은 약 $1,000 지출. 현물 1 선물 2 비율 유지중.
가장 큰 고비는 트럼프가 이란이랑 협상 더 이상 없다 선언 후 가격이 6만불 가량으로 회귀하였을때.
좋은 가격에 샀을때 버티는것도 생각보다 쉽지 않음. | 1 215 |
| 15 |  🟢 $64,000 @bitcoin_price | 873 |
| 16 | https://www.chosun.com/economy/tech_it/2026/07/06/WSGRMT33QZHSJN2NBTDL35RCAU/ | 1 574 |
| 17 | 🟢 $63,500 @bitcoin_price | 1 253 |
| 18 | AI, 그리고 미래 커리어에 대한 고찰 1편
식당, 카페, 어딜 가도 AI라는 단어가 지겹도록 들리는 요즘, 문득 앞으로 나는 뭘 해먹고 살 것인가, 그리고 지금 벌어지는 변화들 중 무엇이 가장 흥미로운가를 생각하게 됩니다. 생각을 정리할 겸, 오랜만에 글을 써봅니다.
지난 커리어를 되돌아보니 제 인생은 '운 좋은 도망'의 연속이었던 것 같습니다.
첫 직장은 전공을 살려 데이터 사이언티스트로 취업했는데, 저를 뽑은 사람이 퇴사하면서 제 입사도 함께 무효가 되었던 기억이 납니다. 당시 홍콩에서는 금융권 T/O가 가장 많았던 시기라 자연스럽게 그쪽으로 흘러 들어갔고, FICC Prop에서 환율과 원자재를 다루다가 "그래도 전공은 살려봐야 하지 않을까" 싶어 퀀트로 옮겼습니다.
그때는 해외 주식형 공모펀드가 정말 뜨거웠습니다. 제가 맡았던 펀드의 AUM이 약 240억 원이었는데, 퇴사할 무렵에는 6,000억 원 가까이 되었던 기억이 납니다.
하지만 공모펀드의 전성기는 길지 않았습니다. ETF의 등장과 서학개미 열풍으로 자금이 빠르게 이동했고, 업계 분위기가 식어가는 것이 피부로 느껴질 즈음 홍콩에서 퀀트를 하던 형의 연락을 받고 크립토 헤지펀드로 옮기게 되었습니다. 두 번째 운 좋은 도망이었죠. 이후 같은 업계에서 한 번 더 이직하면서 지금의 자리까지 오게 되었습니다.
돌이켜보면 운용사 퀀트를 그때 나온 것이 가장 운이 좋았다고 생각합니다. 탑티어도 아니고, 그렇다고 특출나지도 않은 애매한 퀀트가 AI 시대에 가장 먼저 대체될 직군 중 하나라고 생각하거든요. 통계와 데이터를 보고 알파를 찾는 일은, 지금의 생성형 AI는 물론이고 10년 전 이세돌을 이겼던 알파고에게 맡겨도 저보다 더 싸고, 더 잘할 것 같습니다.
잡설은 이쯤 하고.
최근 업계에는 꽤 큰 피바람이 불었습니다. 크립토와 전통 금융을 가리지 않고 대규모 레이오프가 이어졌죠.
그런데 흥미로운 점이 하나 있었습니다.
가장 많이 사라진 직군은 대부분 '엔지니어'였습니다. 여기서 말하는 엔지니어는 PM의 관리 아래 특정 모듈 하나를 구현하는 역할을 맡는 사람들입니다. 쉽게 말하면 화이트칼라 업계의 숙련된 '노가다꾼'들이죠.
반대로 Solution Engineer나 PM처럼 프로젝트 전체의 흐름을 설계하고, 고객이 진짜 원하는 것이 무엇인지 파악하고, 여러 조각을 하나의 제품으로 엮어내는 사람들은 대부분 살아남았습니다.
결국 AI가 먼저 대체한 것은 문제를 정의하는 사람이 아니라, 이미 정의된 문제를 해결하는 사람이었습니다.
컨설팅 업계도 비슷합니다. 개인적으로는 가장 먼저 AI의 영향을 받을 것이라 생각했는데, 현실은 조금 달랐습니다. 주니어 채용 규모는 줄었지만, 시니어들은 여전히 밤낮없이 일합니다. 여러 AI를 사용해 보면 답변도 제각각이고, 결국 클라이언트를 설득할 수 있는 형태의 제안으로 만드는 과정에는 여전히 사람의 판단이 필요합니다. 고객이 진짜 원하는 것이 무엇인지 읽어내고, 불완전한 정보를 바탕으로 의사결정을 내리고, 이해관계자를 설득하는 일은 아직까지는 인간의 영역에 더 가깝다고 느껴집니다. | 1 634 |
| 19 | 포지션은 일단 65000 정도 에서 반응 한번 볼거같네요. 총 10억 가량 오픈 포지션에 4천정도 수익중. | 1 288 |
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