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TL;DR
Claude Code와 같은 자율 에이전트를 사용하면 복잡한 API 문서 분석부터 전략 수립, 코드 작성, UI 구현까지의 전 과정을 획기적으로 단축할 수 있다. 실제 수익 창출이 가능함을 데모를 통해 증명한다.
배경
AI 코딩 에이전트의 발전으로 복잡한 금융 거래 알고리즘을 인간의 개입을 최소화하여 구축할 수 있게 되었다.
대상 독자
AI 에이전트 활용법에 관심 있는 개발자 및 자동화 매매 봇 구축을 희망하는 사용자
의미 / 영향
이 영상은 AI 에이전트가 단순한 코드 보조 도구를 넘어 복잡한 비즈니스 로직을 스스로 설계하고 실행할 수 있는 수준에 도달했음을 보여준다. 개발자는 이제 구현 기술보다 도메인 지식과 전략 수립에 더 집중할 수 있는 환경을 갖추게 되었다. 암호화폐 및 예측 시장 분야에서 AI 에이전트를 활용한 자동화 경쟁이 더욱 가속화될 것으로 예상된다.
챕터별 상세
00:21
프로젝트 개요 및 폴리마켓 소개
폴리마켓의 5분 단위 비트코인 상승/하락 예측 시장을 타겟으로 하는 AI 고빈도 매매 봇 프로젝트를 시작한다. 사용자는 별도의 계정 생성 없이도 API를 통해 시장 데이터를 조회하고 거래를 자동화할 수 있는 환경을 확인한다. Claude Code와 Cursor를 주력 도구로 선택하여 개발 생산성을 극대화하는 아키텍처를 구상한다.
01:28
Claude Code 개발 환경 설정
새로운 프로젝트 디렉토리를 생성하고 Claude Code 에이전트를 실행하여 자율적인 파일 관리를 허용한다. 에이전트가 파일 시스템에 직접 접근할 수 있도록 권한을 부여하고 프로젝트의 구조를 잡기 시작한다. 이 단계에서 에이전트는 향후 작성될 코드의 기반이 되는 환경을 스스로 탐색하고 준비한다.
bash
claude --dangerously-skip-permissionsClaude Code 에이전트를 실행하여 파일 시스템 접근 권한을 부여하는 명령어
02:10
API 문서 분석 및 지식 주입
폴리마켓의 공식 개발자 문서를 마크다운 파일로 저장하여 Claude Code가 학습할 수 있도록 제공한다. 에이전트는 Gamma API와 CLOB(Central Limit Order Book) 인터페이스의 작동 방식을 분석하여 주문 생성 및 시장 조회 로직을 파악한다. 이를 통해 에이전트는 외부 도움 없이도 API 호출 규격을 정확히 준수하는 코드를 작성할 준비를 마친다.
03:35
암호화폐 지갑 생성 및 자금 조달
에이전트가 거래에 사용할 폴리곤 네트워크 기반의 지갑을 생성하는 스크립트를 작성하도록 지시한다. 보안을 위해 개인키는 환경 변수 파일(.env)에 저장하고 터미널에 출력되지 않도록 설정한다. 실제 거래를 위해 30 USDC와 가스비용 POL을 지갑으로 전송하고 에이전트가 잔액을 성공적으로 인식하는지 확인한다.
06:30
상위 트레이더 전략 분석 및 복제
폴리마켓 리더보드에서 'Bonereaper'라는 고수익 트레이더의 지갑 주소를 추출하여 그의 거래 패턴을 분석한다. 에이전트는 온체인 데이터를 역추적하여 해당 트레이더가 시장 마감 직전(약 30초 전)에 승률이 높은 포지션에 대량 진입하는 'Late-window convergence scalping' 전략을 사용함을 발견한다. 이 전략을 봇의 핵심 알고리즘으로 채택하여 구현하기로 결정한다.
11:02
거래 봇 백엔드 로직 구현
에이전트가 시장 탐색, 호가창 읽기, 리스크 관리, 주문 실행 모듈을 포함한 전체 백엔드 시스템을 구축한다. Python의 dataclass와 requests 라이브러리를 사용하여 모듈화된 코드를 작성하고 SQLite를 연동하여 모든 거래 결정을 로깅한다. 드라이 런(Dry-run) 모드를 구현하여 실제 자금을 투입하기 전 로직의 정상 작동 여부를 검증한다.
16:21
실시간 모니터링 대시보드 구축
React와 Vite를 사용하여 Bloomberg 터미널 스타일의 실시간 거래 대시보드를 제작한다. 대시보드는 현재 잔액, 실시간 P&L(손익), 거래 결정 로그, 현재 진행 중인 시장 상태를 시각적으로 보여준다. 에이전트는 백엔드 API와 프론트엔드를 연결하여 봇이 내리는 모든 판단을 사용자가 즉시 확인할 수 있게 구현한다.
19:20
실전 거래 테스트 및 결과 확인
구축된 봇을 라이브 모드로 전환하여 실제 비트코인 예측 시장에서 거래를 시작한다. 봇은 설정된 파라미터에 따라 시장 마감 직전 승률이 높은 시점에 자동으로 매수 주문을 실행하고 수익을 확정한다. 약 2시간의 테스트 결과, 초기 자본 대비 약 13%의 수익(4달러 상승)을 기록하며 전략의 유효성을 입증한다.
22:54
전략 고도화 및 마무리
초기 성공에 안주하지 않고 진입 가격 제한(Max Entry Price) 및 거래 시간 윈도우를 더욱 정교하게 조정한다. 에이전트가 설정 파일(config.py)을 수정하여 리스크를 최소화하고 수익성을 높이는 과정을 보여준다. 마지막으로 AI 자동화 커뮤니티 참여를 독려하며 프로젝트를 마무리한다.
용어 해설
- Polymarket
- — 암호화폐 기반의 탈중앙화 예측 시장 플랫폼이다. 사용자는 실제 사건의 결과에 대해 베팅하고 주식을 거래하듯 포지션을 사고팔 수 있다. 스마트 컨트랙트를 통해 투명하게 운영되며 AI 에이전트가 API를 통해 자동 거래를 수행하기에 적합한 환경을 제공한다.
- High Frequency Trading
- — 매우 짧은 시간 동안 수많은 주문을 실행하여 미세한 가격 차이에서 수익을 창출하는 알고리즘 거래 전략이다. 데이터 처리 속도와 네트워크 지연 시간이 수익성에 결정적인 영향을 미친다. 이 영상에서는 5분 단위 비트코인 가격 예측 시장에서 짧은 시간 내에 반복 거래를 수행하는 봇을 구축하는 데 사용된다.
- Scalping
- — 작은 가격 변동에서 수익을 얻기 위해 하루에 수십 번 또는 수백 번의 거래를 수행하는 초단기 매매 기법이다. 한 번의 거래당 수익은 작지만 누적된 거래 횟수를 통해 큰 수익을 목표로 한다. 영상 속 봇은 시장 마감 직전의 가격 수렴을 이용해 승률이 높은 시점에 진입하는 스캘핑 전략을 사용한다.
언급된 리소스
API DocsPolymarket API Documentation
GitHubClaude Code
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 13.수집 2026. 05. 13.출처 타입 YOUTUBE
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