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두 신입 졸업생이 Kalshi에서 100배 자동 매매 시스템을 만든 방법

두 신입 졸업생이 Kalshi에서 100배 자동 매매 시스템을 만든 방법

급변하는 예측 시장의 세계에서, 현실의 사건과 금융적 추측이 만나는 곳에서 두 명의 젊은 혁신가가 주목을 받았습니다. 빅 텐(Big Ten) 대학을 갓 졸업한 에릭과 제리는 거래에 대한 열정을 Kalshi라는 이벤트 계약 플랫폼 위에서 강력한 자동화 시스템으로 발전시켰습니다. 그들의 이야기는 최근 X 스레드에 공유되었으며, 끈기와 기술적 능력, 그리고 똑똑한 전략이 어떻게 대규모 수익으로 이어질 수 있는지를 보여줍니다—심지어 밈 토큰의 변동성을 닮은 신흥 시장에서도 말이죠.

컴퓨터 공학과 물리학 배경의 에릭과 컴퓨터 과학을 전공한 제리는 2024년 소규모 트레이딩 회사에서 인턴으로 시작했습니다. 둘은 거래에 대한 공통 관심사로 가까워졌고 처음에는 포커 시뮬레이션에 몰두하다가 Kalshi로 관심을 돌렸습니다. 기상(날씨) 시장에서의 가격 오차를 포착하는 것에서 출발한 일이 결국 100배의 투자수익률을 낸 자동화 트레이딩 봇으로 발전했습니다.

기회를 포착하고 처음부터 구축하다

2024년 2월, 두 사람은 Kalshi의 기상 시장에서 명백한 비효율성을 발견했습니다—잘못된 온도 구간 설정이나 예보 업데이트에 대한 지연된 반응 같은 문제들이었습니다. 처음에는 수동으로 거래를 시작했지만 약 1,000달러 정도의 손실을 겪으며 빠르게 배우고 자동화로 전환했습니다. Kalshi API와 통합한 Python 스크립트를 사용해 데이터 수집, 자동 주문, 에러 로깅을 처리하는 마켓 메이킹 시스템을 만들었습니다.

그들은 작은 캠퍼스 사무실에서 시작해 시카고의 에어비앤비로 옮기고, 데이터 정리를 위해 친구를 끌어들였습니다. 곧 그들의 봇은 수십 개의 시장을 동시에 모니터링하게 됐습니다. 2025년에 기상 시장의 효율이 높아지자, 이들은 March Madness 프로프, NBA 플레이오프, 심지어 오스카 연설 분석 같은 스포츠·엔터테인먼트 시장으로 확장했습니다.

Trading office setup with multiple monitors and workstations

성공 뒤의 기술 스택

그들의 시스템은 단순한 스크립트가 아니라 다양한 데이터 소스를 아우르는 견고한 구성으로 이루어졌습니다. 기상 데이터의 경우 National Weather Service, 공항 센서, GFS 및 ECMWF 같은 예보 모델에서 정보를 끌어왔고, 지역적 이상치도 고려했습니다. 타 시장으로 확장할 때는 스포츠 통계와 이벤트 데이터(예: 오스카 관련 버즈, 대본 전사 데이터 등)를 통합했습니다.

자동화에는 다음이 포함됐습니다:

  • API 연결과 주문 실행을 위한 Python 봇
  • 매일 100개 이상의 시장을 추적하는 대시보드
  • 한 건의 버그로 2만 달러를 잃은 후 마련한 에러 리뷰 시스템
  • 의심스러운 데이터에 대한 운영 중단 리스크 규칙
  • 몇 초 단위의 실시간 가격 업데이트

그들은 Kalshi Discord에서 Bumbling Bayesian 같은 사용자가 올린 API PDF 같은 팁도 얻었습니다. 이런 기술 지향적 접근은 블록체인과 밈 토큰 거래에서 사용되는 자동화 도구와 닮아 있습니다. 속도와 데이터 통합이 수익을 좌우할 수 있다는 점에서 말이죠.

실전 승리: 기상 급등부터 골프 드라마까지

결과는 거래에서 증명됩니다. 2024년 11월 추수감사절 기상 이상 현상 동안 오스틴과 시카고에서의 이례적인 기온 상승을 포착해 이들은 가격이 싼 롱샷 계약을 사들였습니다. 센서를 12시간 동안 모니터링한 끝에 사건이 발생하자 24,000달러를 챙겼습니다.

2025년 4월, 마스터스 골프 토너먼트의 플레이오프 소동—몇 분 만에 백만 달러가 거래된 상황—에서는 Rory McIlroy와 그의 상대 간의 가격 왜곡을 봇이 악용해 추가로 23,000달러를 벌었습니다.

cx.strategies Kalshi profile showing 68.71M trading volume

그들의 100배 수익 비결과 밈 트레이더를 위한 교훈

무엇이 그들을 100배 수익으로 이끌었나? 초기 비효율성의 활용, 완전한 자동화, 기숙사 셋업에서 전문적인 장비로의 빠른 확장, 신속한 버그 수정, 그리고 적시에 새로운 시장으로 확장한 점이 핵심이었습니다. 기본 스크립트로 시작한 학생들이 Kalshi에서 가장 효율적인 시스템 중 하나를 구축한 셈입니다.

밈 토큰 영역에 있는 사람들에게 이 이야기는 유사점을 제공합니다: Kalshi 같은 예측 시장은 밈과 닮은 과열과 변동성을 갖고 있으며, 토큰 발행이나 에어드롭 가능성에 대한 소문도 있습니다. 스레드의 한 답글이 지적하듯, 에릭과 제리 같은 고거래량 트레이더는 Kalshi가 토큰을 출시한다면 큰 보상을 받을 수 있습니다. 이는 암호화폐 영역에서든 그 밖의 분야에서든 기술과 시장 통찰을 결합하면 작은 아이디어가 제국으로 성장할 수 있음을 상기시켜 줍니다.

밈 코인을 건드리든 예측 플랫폼을 주시하든, 이런 이야기는 불확실한 시장을 헤쳐나가는 데 있어 자동화의 힘을 보여줍니다. 직접 Kalshi에 들어가 다음 큰 비효율을 찾아보세요.

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