예측 시장 분석가 AI는 Kalshi, Polymarket, Metaculus 및 관련 플랫폼에 대한 확률 평가와 수수료 조정 엣지 분석을 제공하는 예측 어시스턴트입니다. 이전 P_fair 추정치를 잊어버리는 일반 챗봇과 달리, 이 에이전트는 세션 전반에 걸쳐 평가된 계약, 핵심 논점(crux), 캘리브레이션을 추적합니다. Jenova의 통합 플랫폼 위에 구축되어 OpenAI, Anthropic, Google 등의 모델을 결합하고, 어떤 평가를 내리기 전에 여론조사와 가격을 검증하는 검색 기능을 함께 제공합니다. 이는 분석 연구이며, 금융 또는 거래 자문이 아닙니다.
예측 시장 분석가는 지정된 계약을 공정 확률 추정치(P_fair), 수수료 반영 후 시장 내재 확률과의 비교, 확률 포인트 단위의 엣지, 신뢰도 등급, 그리고 스프레드와 슬리피지를 반영한 수수료 조정 기대값으로 전환합니다. 분석은 역사적 기저율(base rate)에서 시작하여, 서사가 생생한 정도가 아니라 증거 품질이 뒷받침하는 만큼만 조정합니다. Google 검색을 사용해 현재의 여론조사 집계, BLS 발표, CME FedWatch 수치, 공식 서류를 가져오므로 오래된 학습 데이터에서 숫자를 지어내지 않습니다.
예측 시장 분석가는 확률을 부여하기 전에 정산 규칙을 검토합니다. 왜냐하면 세상에 대한 올바른 견해라도 계약이 다른 출처, 날짜, 또는 예외 사례에 따라 정산되면 손실을 볼 수 있기 때문입니다. 이 에이전트는 “이 사건이 일어날 것인가?”와 “이 계약이 YES로 정산될 것인가?”를 구분하며, 동점, 지연, 무효화, 오라클 분쟁, 문구상의 함정을 표시합니다. 검색은 플랫폼 메커니즘이 변경되지 않았다고 가정하는 대신 현재 수수료 체계, 규제 판결, 알려진 정산 분쟁을 확인하는 데 사용됩니다.
예측 시장 분석가는 동일한 이벤트를 Kalshi, Polymarket, Metaculus, Manifold, PredictIt, Insight Prediction에서 가격, 유동성, 수수료, 정산 리스크(CFTC 규제 이벤트 계약 대 UMA 오라클 대 커뮤니티 채점) 측면에서 비교합니다. 관련 계약들은 직접적 상관관계, 헤지, 조건부 확률 체인, 그리고 논리적으로 연관된 가격들이 100%로 합산되지 않는 경우를 확인합니다. 다중 계약 작업은 CSV 비교 표나 출처가 명시된 브리핑(PDF 또는 DOCX)으로 내보낼 수 있어, 단일 견적이 아닌 전체 북이 분석의 단위가 됩니다.
예측 시장 분석가는 CPI 발표, 법원 판결, FOMC 성명, 허리케인 경로와 같은 사건을 실제로 움직이는 계약들에 매핑하며, 2차적 영향을 받는 종목까지 포함합니다. 흥미로운 것이 무엇인지 물으면, 거래량 급증이 아니라 엣지에 대한 신뢰도 순으로 후보를 순위화하며, 갑작스런 거래량은 방향성이 아닌 관심으로 간주됩니다. 공식 및 모델 기반 출처는 뉴스보다 우선하며, 레딧과 소셔 컨센서스는 1차 증거가 아닌 서사 추적으로 취급됩니다.
예측 시장 분석가는 숫자가 어떻게 도출되었는지 물으면 교육 모드로 전환하여, 베이지안 업데이트, 참조 클래스 예측(reference class forecasting), 켈리 사이징 개념, 캘리브레이션을 명시적으로 설명합니다. 마지막 거래에 앵커링하는 편향, 기저율 무시, 수수료 무감각, 정산 혼동과 같은 편향들이 분석에 영향을 미칠 때 이를 명명합니다. 이전의 공식 평가는 후속 질문(“이거 60% 근처였잖아요 — 뭐가 바뀌었나요?”)에서 재사용되어, 단일 승패가 아니라 과정 자체가 평가 대상이 됩니다.
| 전통적인 접근 방식 | 예측 시장 분석가 |
|---|---|
| 이전 P_fair와 핵심 논점을 잊어버림 | 세션 전반에 걸쳐 평가된 계약을 추적 |
| 최근 가격을 확률로 취급 | P_fair를 수수료 조정 기대값과 분리 |
| 학습 데이터의 오래된 여론조사를 그대로 인용 | 평가 전 공식 출처를 검색 |
| 정산 규칙과 예외 사례를 건너뜀 | 확률 평가 전 정산 기준을 검토 |
무제한 메모리 대 챗봇 기억상실
일반 챗봇은 스레드가 사라지는 순간 이전 P_fair, 엣지 방향, 신뢰도 등급, 핵심 논점을 모두 잃어버립니다. 이 실패는 여기서 비용이 큽니다: 다음 세션은 현재 가격에 다시 앵커링되고(처분 효과), 11월 CPI가 실제로 당신의 Fed 인하 확률 수치를 움직였는지 알 수 없으며, 예측 로그가 결코 형성되지 않습니다. 예측 시장 분석가는 각 공식 평가 — 계약, 플랫폼, P_fair, 과대평가/저평가/공정, 신뢰도, 핵심 논점, 날짜 — 를 보관하고, 시장의 마지막 틱에서 다시 시작하는 대신 재평가 시 이를 업데이트합니다.
다중 모델 AI 접근
계약을 채점하는 것은 서로 다른 두 가지 작업입니다: 첫째, FiveThirtyEight 스타일의 상충하는 집계, FOMC 발언, 통신사 기사를 종합하는 것; 둘째, 가장 생생한 이야기에 과도하게 가중치를 두지 않는 캘리브레이션된 확률을 작성하는 것. 이 두 단계는 같은 모델을 원하지 않으며, 단일 벤더 도구는 전환이 불가능합니다 — ChatGPT는 OpenAI 전용, Claude는 Anthropic 전용입니다. 이 에이전트는 계정을 이리저리 돌릴 필요 없이 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen 등을 넘나들며 지저분한 증거 수집과 신중한 확률 표현을 라우팅할 수 있습니다.
엔드투엔드 워크플로를 위한 지능형 도구 통합
유용한 예측은 챗봇의 답변이 아닙니다. 실제 작업 경로는 계약 및 정산 텍스트 → Google 검색(그리고 도메인에 따라 Scholar, YouTube, Maps)을 6단계 출처 계층 구조를 통해 → P_fair 대 수수료 조정 시장 가격 → 시나리오 표, 핵심 논점, “주목할 사항”입니다. 캘린더는 만료일과 데이터 발표일을 보관할 수 있고, Notion, Drive, Dropbox는 실적 기록을 보관할 수 있으며, CSV/PDF/DOCX 내보내기는 동일한 작업을 스크롤백이 아닌 비교 시트나 브리핑으로 전환합니다.
기저율, 수수료, 정산 규율
여기서의 전문성은 일반 어시스턴트가 건너뛰는 일련의 실패 모드입니다: 가격을 보기 전에 추정치를 형성하는 것, +3% 갭이라도 여전히 음수일 수 있도록 수수료 반영 후 기대값을 계산하는 것, “이것이 일어날 수 있다”를 “이것이 일어날 가능성이 높다”로 취급하지 않는 것, 시장이 틀렸다는 명확한 근거가 없으면 참여하지 않는 것. 플랫폼 지식(Kalshi의 주문서 구조, Polymarket의 UMA 오라클, Metaculus의 캘리브레이션 문화)은 수수료와 접근성이 변할 수 있으므로 현재 규칙을 확인한 후에만 적용됩니다.
Kalshi 및 Polymarket 트레이더
이 에이전트를 사용해 견적을 P_fair, 신뢰도 조정 엣지, 수수료 조정 기대값으로 분해한 다음, 포지션 규모를 정하기 전에 정산 리스크를 확인하세요. 시간 지평과 자본 잠김은 엣지 논의에서 나중에 생각할 것이 아니라 처음부터 포함됩니다.
Metaculus 및 Manifold 예측가
교육 모드를 사용해 기저율, 베이지안 업데이트, 언어적 및 수치적 확률 표현을 연습하고, 평가와 이후 정산 결과를 비교하는 로그를 유지하세요. 가상 화폐 및 커뮤니티 트랙은 캘리브레이션 훈련장으로 취급되며, CFTC 규제 시장과 동일한 것으로 취급되지 않습니다.
선거, 연준, 법률, 지정학 연구자
이벤트 영향 워크플로를 사용해 소송 일정, BLS 발표, 외교적 신호를 움직여야 할 계약들에 연결하고, 공식 데이터를 논평보다 우선시하세요. 결과는 뉴스 요약이 아니라 출처가 명시된 확률 범위와 명명된 핵심 논점입니다.
기대값을 배우는 신규 이용자
승률 마진(vig), 정산 출처, 주문서 노이즈 대 두꺼운 북, 시장 존중이 기본값인 이유에 대한 단계별 설명을 활용하세요. 사용자가 신규일 때는 용어를 정의하고, 세션이 EV와 오라클 어휘를 보여주면 이후에는 생략합니다.
연관 북을 보유한 모든 사람
다중 계약 검토를 사용해 동일한 기초 베팅의 반복, 역전된 헤지, 모두가 맞을 수 없는 확률 합계를 포착하세요. 유동성이 얕거나 정산 문구가 받아들일 수 없을 때 패스를 권장하는 것도 이 작업의 일부입니다.
무료 Jenova를 탐색하기 위해:
Plus ($20/월) 개인 사용자를 위해:
Premium ($50/월) 일반 사용자를 위해:
Pro ($100/월) 파워 유저를 위해:
Max ($200/월) 전문가를 위해:
Ultra ($500/월) 고강도 전문가를 위해:
Enterprise ($1,000/월) 비즈니스를 위해:
모든 플랜은 일일 사용 한도 없이 매월 청구되며 — 각 청구일에 전체 할당량을 즉시 사용할 수 있습니다.
예측 시장 분석가는 이벤트 계약을 채점하는 AI입니다: 공정 확률을 추정하고, 이 수치를 승률 마진(vig)과 수수료를 반영한 시장 내재 가격과 비교하여, 그 격차가 엣지처럼 보이는지 노이즈처럼 보이는지 밝힙니다. 커버리지는 정치, 경제, 법률 결과, 지정학, 기후, 과학, 암호화폐, 스포츠, 문화를 포함하며 Kalshi, Polymarket, Metaculus, Manifold, PredictIt, Insight Prediction과 같은 플랫폼을 다룹니다. 짧은 평가(확률, 신뢰도, 핵심 논점)나 리스크와 촉발 요인이 포함된 전체 시나리오 표를 요청할 수 있습니다.
예측 시장 분석가는 각 공식 평가 — P_fair, 엣지 방향, 신뢰도, 핵심 논점 — 를 저장하므로, 이후 재평가 시 최신 가격으로 되돌아가는 대신 이전 견해와 비교됩니다. 여론조사 집계에 대한 연구 집약적 종합과 캘리브레이션된 확률 작성은 ChatGPT의 OpenAI 전용 스택이나 Claude의 Anthropic 전용 스택에 묶이는 대신 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen 등을 넘나들며 라우팅될 수 있습니다. 검색, Scholar, 캘린더, 문서 내보내기는 출처 없는 챗봇 답변이 아니라 계약 관련 질문을 출처와 날짜가 명시된 브리핑으로 전환합니다.
예측 시장 분석가는 여론조사, 가격, 경제 발표, 플랫폼 규칙에 대한 기본 사실 확인 경로로 Google 검색을 사용하며, 과학적 또는 방법론적 시장을 위해 Google Scholar를, 공청회, 기자회견, 토론 영상을 위해 YouTube를 사용합니다. 레딧 및 X 색인 검색은 감성 확인(6단계 증거, 앵커가 아님)으로 사용할 수 있으며, Google 캘린더는 만료, 정산, 데이터 발표 날짜를 보관할 수 있고, Notion, Google Drive, Dropbox, Gmail은 노트를 보관할 수 있으며, PDF, DOCX, CSV 생성은 브리핑과 비교 시트를 만듭니다. 워크플로는 계약 입력 → 출처가 명시된 P_fair 및 수수료 조정 EV 출력입니다.
아닙니다. 예측 시장 분석가는 확률, 정산 규칙, 수수료 조정 기대값에 대한 분석 연구를 제공하며, 매수 또는 매도를 지시하지 않습니다. 예측 시장은 손실 위험을 수반하며, 결정은 사용자 본인이 내립니다. 규제 관련 언급(CFTC 판결, 미국 접근 제한)은 설명적인 것이며 법률 자문이 아닙니다.
아닙니다. 예측 시장 분석가는 실시간 주문서, 스트리밍 견적, 거래소 API에 연결할 수 없습니다. 최신 발표된 수치를 검색하고 타임스탬프를 표시하며, 실행하기 전에 플랫폼에서 가격을 확인하도록 안내합니다. 현재 가격을 확인할 수 없는 경우, 그 격차를 명시하고 학습 데이터로 채우는 대신 신뢰도를 낮춥니다.
예측 시장 분석가는 Kalshi, Polymarket, Metaculus, Manifold, PredictIt, Insight Prediction을 중심으로 구축되며, 플랫폼 간 가격, 유동성, 수수료 부담, 정산 리스크 차이를 포함합니다. 구조적 사실(CFTC 규제 대상인 Kalshi, Polymarket의 UMA 오라클, Metaculus의 커뮤니티 채점)은 검색 없이 사용할 수 있으며, 현재 수수료, 제품 변경, 접근 규칙은 먼저 확인됩니다. 정산 출처가 갈라지면 동일한 기초 이벤트라도 같은 계약으로 가정되지 않습니다.
예측 시장 분석가는 현재 데이터를 찾을 수 없었다고 명시하고, 학습 데이터의 “사실”로 대체하는 것을 거부하며, 신뢰도를 낮추거나 패스를 권장합니다. 반드시 확인해야 하는 범주에는 여론조사, CPI 및 고용 발표, 계약 배당률, 법원 결과, 암호화폐 가격, 플랫폼 수수료 변경이 포함됩니다. 오래된 숫자로 침묵을 채우는 것은 명시적인 격차보다 더 나쁜 오류로 취급됩니다.
아닙니다. 예측 시장 분석가는 반복 작업을 스케줄링하거나, 백그라운드에서 북을 감시하거나, 배당률이 변할 때 또는 새로운 시장이 상장될 때 알림을 보낼 수 없습니다. 분석은 시작한 대화 내에서만 실행됩니다. 이미 관심 있는 날짜 — FOMC, 만료, 데이터 발표 — 는 Google 캘린더에 자동 트리거가 아닌 수동 워치리스트로 저장할 수 있습니다.
계약은 세상에 대해 옳더라도 정산 출처, 시기, 예외 사례 문구가 헤드라인 질문과 다르면 여전히 손실로 정산될 수 있습니다. 따라서 예측 시장 분석가는 P_fair를 발표하기 전에 공식 출처, 무효/NO/연장 규칙, 알려진 분쟁 패턴을 확인합니다. UMA 오라클 투표, 관리자 재량, 공식 통계 기관은 상호 교환 가능한 정산 메커니즘이 아닙니다.
아닙니다. 예측 시장 분석가는 거래소 계정, 체결, 자금 규모에 연결되지 않습니다. 대화에서 공식적으로 채점한 계약(그리고 사용자가 제공한 스펙이나 노트)만 보관하며, 베팅 기록은 보관하지 않습니다. 이는 실제 북에서 포지션 규모를 정할 수 없다는 의미이기도 합니다 — 켈리 논의는 입력값을 제공하지 않는 한 개념적인 수준에 머무릅니다.
네. 예측 시장 분석가는 웹, iOS, Android에서 완전히 동일한 기능으로 작동하므로, Kalshi나 Polymarket에서 견적을 확인하는 동안 평가, 정산 기준 확인, 또는 교육 안내를 받을 수 있습니다. iOS: https://apps.apple.com/app/jenova/id6747692301 — Android: https://play.google.com/store/apps/details?id=ai.jenova.app.prod. 에이전트, 메모리, 설정은 기기 간에 동기화됩니다.
아닙니다. 만약 에이전트가 시장이 놓치고 있는 것을 몇 문장으로 명확히 설명할 수 없다면, 정직한 출력은 강제된 +EV 수치가 아니라 “공정 / 패스”입니다. 얕은 증거, 모호한 정산, 오래된 정보, 또는 이미 가격과 일치하는 고품질 참조 클래스는 모두 물러서야 할 이유입니다. 연구 시간을 정당화하기 위해 엣지를 조작하는 것은 프로세스 실패로 취급됩니다.
예측 시장 분석가는 세계에서 가장 강력한 AI 에이전트 플랫폼인 Jenova의 일부입니다. Jenova는 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen 등의 주요 AI 모델에 대한 통합 접근을 제공하며, 엔드투엔드 작업 완료를 위한 지능형 도구 통합도 함께 제공합니다. 이 플랫폼은 세션 간 지속되는 메모리, 자동화된 워크플로 오케스트레이션, 그리고 웹, iOS, Android 전반에 걸친 완전한 동등성을 특징으로 합니다. 뉴욕 기반 기술 회사인 **Azeroth Inc.**가 개발한 Jenova는 70개 이상의 국가에서 사용자들에게 서비스를 제공합니다.
개발자를 위해, Jenova 에이전트 API는 오케스트레이션, 다중 모델 라우팅, 메모리, 스토리지, MCP 도구 지원이 내장된 완전 관리형 에이전트 백엔드를 제공하여, 원시 LLM API, 벡터 데이터베이스, 커스텀 도구 서버를 이어붙일 필요를 대체합니다.