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TL;DR
이 영상은 Kalshi 예측 시장에서 비트코인의 15분 단위 가격 변동을 예측하기 위해 머신러닝 모델을 활용한 실험을 다룬다. 과거 데이터를 학습하여 시장 시작 후 5분간의 흐름으로 최종 결과를 예측하도록 모델을 설계했고, 실전 베팅에서 75% 이상의 높은 승률을 기록했다. 다만, 이러한 성과가 모델의 완벽한 예측력보다는 운에 의한 결과일 가능성을 언급하며, 시청자가 직접 실험해 볼 수 있도록 전체 코드를 GitHub에 공개했다.
챕터별 상세
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Kalshi 예측 시장 개요
Kalshi 플랫폼에서 비트코인 가격이 15분 내에 상승할지 하락할지 예측하는 시장에 참여했다. 15분마다 결과가 확정되며, 예측 성공 시 1달러를 지급받고 실패 시 0달러가 되는 구조이다. 과거 7번의 연속 승리를 기록한 경험을 바탕으로 머신러닝을 활용한 실험을 진행했다.
Kalshi는 미래 사건의 결과에 대해 거래할 수 있는 규제된 예측 시장 플랫폼이다.
01:17
데이터 수집 및 모델 학습
과거 5,335개의 시장 데이터를 수집하여 머신러닝 모델 학습에 활용했다. 시장이 열린 후 15분 뒤 결과가 나오기까지의 과정 중, 5분간의 데이터를 입력값으로 사용하여 모델이 최종 결과를 예측하도록 설계했다. 600개의 시장 데이터는 모델 성능 검증을 위해 학습에서 제외했다.
04:51
실시간 트레이딩 실험
학습된 모델을 실제 Kalshi 시장에 적용하여 1달러 단위로 베팅을 시작했다. 5분간의 시장 데이터를 모델에 입력하고, 모델이 예측한 방향에 따라 Yes 혹은 No를 선택했다. 16번의 거래를 수행한 결과 12승 4패를 기록하며 75%의 승률을 보였다.
bash
python train.py --data-path data/kalshi_btc15_t600_training.parquet학습 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 명령어
05:32
실험 결과 분석 및 확장
1달러 베팅에서 긍정적인 결과를 확인한 후, 베팅 금액을 5달러로 상향 조정했다. 이후 추가적인 거래를 통해 자산을 56달러에서 95달러까지 증대시켰다. 높은 승률을 기록했으나, 이는 모델의 완벽한 예측력보다는 시장의 변동성에 따른 운이 작용했을 가능성이 크다.
15:22
GitHub 코드 공개
실험에 사용한 머신러닝 모델과 데이터 수집 코드를 GitHub에 공개했다. 사용자는 제공된 프롬프트를 통해 데이터를 수집하고 모델을 훈련할 수 있다. 실제 트레이딩에 적용하기 전, 충분한 데이터 분석과 모델 튜닝이 필요함을 강조했다.
용어 해설
- 예측 시장(Prediction Market)
- — 특정 미래 사건의 결과에 대해 베팅하고 거래하는 금융 시장. Kalshi와 같은 플랫폼은 비트코인 가격 변동 등 다양한 이벤트의 발생 여부를 예측하여 수익을 창출한다.
- 머신러닝(Machine Learning)
- — 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 미래 결과를 예측하는 인공지능 기술. 본 영상에서는 과거 시장 데이터를 학습하여 15분 후 비트코인 가격 방향성을 예측하는 데 사용되었다.
언급된 리소스
DemoKalshi
GitHubGitHub Repository
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 17.수집 2026. 08. 17.출처 타입 YOUTUBE
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