봇 수익 인증 세 건을 숫자만 빼고 다시 읽었다 — Polymarket PnL이 증명하지 못하는 것

세 건 모두 숫자는 컸다. 그런데 그 숫자로 확정되는 것은 없었다. 이번 주 X에 올라온 Polymarket·AI 트레이딩 수익 인증 세 건을 읽었다. PnL은 결과일 뿐이다. 전략이 다시 돌아가는지는 다른 데이터를 봐야 안다.

세 건은 같은 종류의 인증이 아니다

첫 번째는 포지션 구조를 보여준다. 두 번째가 보여주는 건 잔고 곡선뿐이다. 세 번째는 신호 공식을 내놓았다. 셋 중에서 검증할 수 있는 형태를 갖춘 건 첫 번째 하나다.

구조를 공개한 인증만 검증 대상이 된다

첫 번째 인증이 쓸모 있는 이유는 수익 액수가 아니라 아래 부등식이다.

Complete-set cost = VWAP(Up) + VWAP(Down)   # 1달러 미만이면 매칭된 수량은 결과와 무관하게 이익
97.93c → edge 2.07c                          # 인증 원문 수치. 매칭분에만 적용

다만 이 엣지는 매칭된 수량에만 붙는다. 원문에도 큰 쪽과 작은 쪽의 비율 중앙값이 1.44×라고 나온다. 매칭되지 않은 차이만큼은 방향성 베팅이다. +$489,494 가운데 2.07c 구조에서 나온 몫과 방향 잔여분에서 나온 몫이 각각 얼마인지는 인증 어디에도 없다.

45분짜리 곡선은 표본 하나다

두 번째 인증은 "Twice a month is $5,762."라는 문장으로 월 수익을 외삽한다. 세션 한 번의 결과에 2를 곱한 것이다. 그런데 같은 계정이 한 달 전에 인용한 아티클에는 이런 문장이 있다.

"One train/test split can be gotten lucky. Walk-forward can't." — https://x.com/x_insider4/status/2103483488607350966 (인용된 아티클)

그 기준을 이 인증에 대면 45분 한 번은 fold 하나도 못 채운다. 곡선만 봐서는 금·은·엔비디아로 옮겨 탄 판단이 좋았던 건지, 그날 장이 마침 그렇게 움직였던 건지 가를 수 없다. 표본 하나를 월 수익으로 환산하는 건 코미디다.

같은 계정에 다른 설명 두 개가 붙었다

mo-money는 두 사람이 따로 분석했다. @Dan1ro0은 변동성으로 정규화한 모멘텀 모델이라고 봤다. @RetroValix의 아티클은 5m에서는 방향성, 1h·4h에서는 양쪽 재고를 쌓는 하이브리드라고 봤고, 1h 양방향 포지션의 VWAP 합 중앙값이 약 $0.91이라는 수치도 붙였다.

같은 PnL 위에 서로 다른 전략 설명이 두 개 올라가 있다. PnL이 전략을 증명한다면 이런 일은 생기지 않는다. 승률 50%도 같은 쪽을 가리킨다. 방향을 맞혀서 번 돈이 아니라면 수익은 가격과 체결에서 나왔다고 봐야 한다.

내 기준은 PnL을 판정에서 빼는 것이다

나는 PnL을 판정 근거에서 빼기로 했다. 인증을 읽을 때는 아래 순서로 확인한다.

1. 포지션 구조가 공개됐는지 본다. 양방향 비율과 합산 VWAP가 여기에 해당한다.
2. 기간과 거래 횟수를 본다. 세션 한 번인지 104일치인지에 따라 무게가 다르다.
3. 체결 규모를 본다. 평균 거래 크기가 여기에 해당한다.
4. 그 설명을 PnL이 아닌 다른 데이터로 확인할 수 있는지 본다.

3번이 중요한 이유는 Dan1ro0의 아티클 표현이 잘 설명한다. "finding an edge and being able to execute enough size before the edge disappears"는 서로 다른 문제다(https://x.com/Dan1ro0/status/2103225698072879412). 평균 $38.62로 거래하던 전략의 크기를 키워도 같은 VWAP가 나온다는 보장은 없다.

안 한 것

계정 거래 내역을 직접 받아서 다시 계산하지는 않았다. 세 인증의 숫자는 모두 게시자가 적은 그대로 옮겼고, 맞는지 틀리는지는 확인하지 않았다. 이 글의 주장은 숫자가 가짜라는 게 아니다. 숫자가 맞더라도 증명되는 게 적다는 것이다. 수수료, 드로다운, 투입 자본은 세 건 어디에도 나오지 않아서 다루지 않았다. 따라 할 전략을 고르는 용도로는 이 글을 쓰지 않는다.

PnL은 결과를 말할 뿐이고, 재현 가능성은 구조를 봐야 안다.