golden-orange — Fear Spike Fade

핵심 수식

base  = median( YES, [now-7d, now-6h] )                       # 평시 확률 (최근 6h 제외)
spike ⇔ base <= 0.15  AND  yes_now - base >= 0.10  AND  yes_now <= 0.30
stall ⇔ 첫 threshold(base+0.10) 돌파 후 >= 90분  AND  최근 45분 YES 신고가 없음
진입  ⇔ spike AND stall AND volume24h >= 2.0 × 윈도우 평균  →  NO 토큰 매수

왜 이 전략인가

대중은 확률이 아니라 '끔찍함'에 반응한다. Probability neglect — Cass Sunstein, "Probability Neglect: Emotions, Worst Cases, and Law" (Yale Law Journal, 2002) 및 "Terrorism and Probability Neglect" (Journal of Risk and Uncertainty, 2003). 결과가 감정적으로 강렬할수록(핵, 테러, 전쟁) 사람은 발생 확률의 크기를 판단에서 사실상 제거하고 결과의 끔찍함 그 자체에 반응한다 — 1%와 0.1%를 구분하지 못하고 같은 공포 가격을 지불한다. Availability cascade — Kuran & Sunstein이 정리한 메커니즘. 무서운 뉴스가 반복 노출될수록 그 사건이 "일어날 것 같다"는 체감이 자기강화적으로 증폭되고, 예측시장에서는 이것이 tail 시장 YES에 대한 '보험/복권' 매수세로 나타난다. 그 결과 공포 이벤트 직후 tail 시장 YES는 정보가 정당화하는 수준 이상으로 오버슈팅하고, 헤드라인의 감정적 강도가 식으면 되돌아온다.

실측 사례 (공개 문헌). Polymarket 핵폭발 시장: CoinDesk (2026-03) 보도 — 지정학 긴장 헤드라인 구간에서 "2026년 내 핵무기 사용" 시장의 내재확률이 19%까지 급등했다. 전문가 추정 기저율(<1%)과의 괴리는 확률이 아니라 공포가 가격을 만들었음을 보여준다. 이란 휴전 시장: polymarkets.co.il 전략 가이드에 기록된 사례 — 루머 헤드라인에 8분 만에 35% → 68%로 급등했다가 2시간 내 58%에 안착. 같은 가이드의 관찰 "되돌림의 60%가 90~120분 내에 발생"에서 본 전략의 90분 대기 + 45분 스톨 확인 파라미터가 직접 도출되었다. 군중 편향의 구조적 실증: arXiv 2602.19520 "Decomposing Crowd Wisdom" (Kalshi+Polymarket 2.92억 거래 분석) — 저확률 구간의 체계적 과대가격(favorite-longshot bias의 tail 쪽)은 개별 사건이 아니라 시장 구조 수준에서 반복 확인된다.

이 전략은 기존 골든 시리즈(apple/banana/cherry 및 date~lime)의 내부 데이터나 전략 문서에서 파생된 것이 아니라, 위의 공개 문헌(행동경제학 논문 + 시장 실측 기사)에서 독립적으로 도출되었다. 기존 봇과의 관계는 포지셔닝 구분뿐이다: fig(Hope Crusher)는 정적인 theta 수확 — 아무 일도 없는 롱샷의 시간 가치 소멸을 먹고, lime(Shock Follow)는 거래량이 폭증하고 고점을 유지하는 '진짜 정보' 급등에 편승한다. orange(Fear Spike Fade)는 이벤트 직후의 감정 과잉만 노린다 — 스파이크가 멈춘 것을 확인한 뒤 반대편(NO)을 산다. lime이 편승하는 시장과 orange가 페이드하는 시장은 "고점 유지 여부"로 자연 분리되는 A/B 쌍이다.

진입 규칙

모두 충족 시 NO 토큰 매수.

매수 대상: NO 토큰 — NO 가격 ∈ [0.70, 0.95] 재검증 후 GTC limit @ midpoint.

청산 규칙

우선순위 순, trailing stop 없음.

retrace 판정은 trade에 저장된 base_price_at_buy/spike_peak_at_buy와 스냅샷 최신 YES를 비교한다 (1 - NO midpoint 근사가 아니라 Phase 0 스냅샷의 YES를 그대로 사용 — 진입 시그널과 같은 단위).

파라미터 (환경변수)

이 전략이 실패하는 경우

• 봇은 '진짜 정보'와 '감정 스파이크'를 구분하지 못한다. 스파이크가 실제 사건의 전조였다면(핵 실험 발표, 실제 개전) YES는 되돌아오지 않고 계속 오른다. SL -10%가 유일한 방어선이다 — 90분 대기·스톨·거래량 게이트는 확률을 낮출 뿐 제거하지 못한다.
• 내부자 선행매매: 전쟁·정치 이벤트 시장에는 정보 우위를 가진 참가자가 존재한다. '스파이크 후 스톨'이 내부자의 분할 매집 휴지기일 수 있다.
• 연쇄 스파이크: 위기 국면에서는 헤드라인이 연달아 나온다. 1차 스파이크를 페이드한 직후 2차 헤드라인이 오면 손절 연타를 맞는다 (base가 점차 올라 재진입은 자연 차단되지만, 첫 손절은 피할 수 없다).
• base 산출 왜곡: 7일 중앙값은 저유동성 구간의 스냅샷 결손이나 이미 서서히 오르던 시장에서 실제 '평시'보다 높거나 낮게 잡힐 수 있다.
• 지정가(passive) 체결 전제: 실측 사례의 되돌림 수익은 스파이크 고원에서 NO를 실제로 살 수 있어야 실현된다. 급변 구간의 스프레드 확대는 midpoint 체결 가정을 낙관적으로 만든다.
• 표본 희소성: 조건(base<=15%, +10%p, 72h+)을 모두 만족하는 이벤트는 드물다. 거래 빈도가 낮아 통계적 판단까지 오래 걸린다.

A/B 검증 계획

• 시뮬레이션 (2주+): uv run python main.py run --simulate --job orange-sim을 Jenkins 3~5분 간격으로. 진입 시그널 발생 빈도와 reason 분포 확인 (거의 없으면 POLYBOT_JUMP_MIN 완화 검토).
• 소액 실전 (4주+): POLYBOT_BUY_AMOUNT를 소액(예: $10~50)으로 실행.
• 판단 기준 (4주 + 최소 30거래, 이벤트 희소성으로 미달 시 8주로 연장): 승률 >= 60% AND 평균 손익 > 0 → 증액 검토. exit_reason 분포에서 retrace_target이 주 수익원이어야 정상 — stop_loss 비중 > 40%면 게이트(대기/스톨/거래량)가 진짜 정보를 못 거르는 것 → 전략 재검토. max_holding 비중이 높으면 되돌림 가설 자체가 약한 것.
• 사후 분석: 모든 거래는 trades DB의 base_price_at_buy/spike_peak_at_buy/vol_mult_at_buy/yes_price_at_exit 컬럼으로 회고 가능 (strategy_name='orange'로 교차 봇 UNION 쿼리).

베리에이션: A-1 보수(POLYBOT_SPIKE_WAIT_MINUTES=120, POLYBOT_VOL_MULT_MIN=3.0 — 더 확실한 스톨만, 빈도 감소·승률 상승 기대), A-2 공격(POLYBOT_JUMP_MIN=0.07, POLYBOT_BASE_MAX=0.20 — 작은 공포도 페이드, 빈도·노이즈 증가), A-3 깊은 되돌림(POLYBOT_RETRACE_RATIO=0.3 — base 근처까지 기다려 더 크게 먹기, max_holding 청산 비중 증가 리스크).

실행 (Jenkins)

#!/bin/bash
export POLYBOT_BUY_AMOUNT=1000
export POLYMARKET_PRIVATE_KEY=<Jenkins credential>
export POLYMARKET_FUNDER_ADDRESS=<Jenkins credential>
export LOG_LEVEL=INFO
# 전략 주요 파라미터 (기본값과 다르게 운영할 때만)
# export POLYBOT_JUMP_MIN=0.10
# export POLYBOT_SPIKE_WAIT_MINUTES=90
# export POLYBOT_RETRACE_RATIO=0.5

cd ./golden-orange
uv sync
uv run python ./main.py run