Arkham은 새로운 분석 제품군을 통해 예측 시장에 온체인 인텔리전스를 제공합니다

- 아캄은 35억 개의 주소 라벨과 80만 개의 검증된 엔티티 데이터베이스를 활용하여 손익, 포지션 및 승률 기준으로 최고 거래자를 trac하는 예측 시장용 종합 분석 제품군을 출시했습니다.
- 이 제품군은 손익분기점(PNL) 순위 기반 리더보드, 카테고리별로 필터링된 실시간 거래 피드, 그리고 아캄의 기존 온체인dent확인 레이어와의 상호 참조 기능을 제공합니다.
- 아캄의 확장은 지갑 수준의 투명성을 제공하는 최초의 주요 정보 플랫폼으로서의 입지를 확고히 합니다.
의 데이터 아르테미스(Artemis) 에 따르면 예측 시장은 올해 1분기에 740억 달러 이상의 거래량을 기록하며 전 분기 대비 약 76% 증가, 역대tron를 경신했습니다. 이러한 수치는 예측 시장의 성장세가 폭발적으로 증가했음을 보여주지만, 지금까지는 이 분야에 견고한 인텔리전스 기반 솔루션이 부족했습니다. 아캄(Arkham)이 바로 그 문제를 해결했습니다.
블록체인 인텔리전스 기업은 X 포스트를 통해 암호화폐 고래 trac을 위해 개발한 익명화 해제 엔진을 활용한 예측 시장 분석 도구 모음을 출시한다고 발표했습니다. 이 방대한 데이터베이스에는 2022년부터 구축된 35억 개의 주소 라벨과 80만 개의 검증된 개체 정보가 포함되어 있습니다. 사용자는 이 도구 모음을 통해 손익 기준 상위 거래자를 trac, 미결제 포지션을 모니터링하고, 승률을 분석하고, 시장의 실시간 활동을 파악할 수 있습니다.
스위트 제품의 실제 기능
본질적으로 아캄은 예측 시장에서 활동하는 트레이더들의 손익(PNL) 순위별 리더보드를 구축하여 사용자가 개별 트레이더의 전체 거래 내역을 확인할 수 있도록 했습니다. 여기에는 모든 개시 및 종료 거래는 물론 누적 손익, 투자 수익률(ROI), 승률, 그리고 시간 경과에 따른 성과 그래프가 포함됩니다. 또한 이 플랫폼은 전체 예측 시장의 거래 내역을 실시간으로 제공하며, 카테고리별로 필터링하여 사용자가 누가 무엇을 매수하는지 실시간으로 확인할 수 있도록 합니다.
Arkham의 X 게시물은 이러한 점을 실제 사례를 통해 잘 보여주었습니다. Theo4라는 트레이더는 누적 손익(PNL)이 2,200만 달러에 달하고 승률은 88.9%입니다. 이 수익의 대부분은 2024년 대선에서 트럼프가 득표율 1위를 차지할 것이라고 정확하게 예측하여 1,440만 달러를 벌어들인 단 하나의 거래에서 발생했습니다. 사실 이처럼 상세한 정보는 이전에는 Polymarket 프로필과 여러 타사 대시보드에 흩어져 있었습니다. Arkham은 이제 이러한 정보를 한곳에 통합하고, 기존의 개체 식별dent을 활용하여 해당 지갑들을 암호화폐 업계 전반의 알려진 활동가들과 연결합니다.
블룸버그 터미널 홍보 문구가 더욱 현실화됩니다
아캄은 수년 동안 암호화폐계의 블룸버그 터미널로 불려 왔습니다. 예측 시장 기능 확장은 이러한 비교를 단순한 이상향이 아닌 실질적인 기능으로 만들어 줍니다. 이 플랫폼은 이미 고래 투자자의 움직임, 거래 흐름, 정부 지갑 활동 등을 trac. 예측 시장 기능이 추가됨으로써 사용자는 5천만 달러 상당의 Bitcoin 이동시킨 지갑이 폴리마켓에서 석유 가격 계약에 대규모 포지션을 보유하고 있는지 여부도trac수 있게 되었습니다.
바로 그 상호 참조 기능이 진정한 경쟁력입니다. 다른 예측 시장 분석 도구들도 존재합니다. Polymarket Analytics와 Dune 대시보드는 모두 거래 데이터를 제공하지만, Arkham처럼 지갑을 실제 개체와 연결하는dent확인 기능을 대규모로 제공하는 도구는 없습니다. 이 제품군은 Arkham이 이미 DeFi 고래들에게 했던 것처럼 예측 시장 참여자들에게 익명성을 제거하고 투명한 trac기록을 제공합니다.
지난 4월 칼시(Kalshi)가 처음으로 폴리마켓(Polymarket)을 거래량에서 앞지르고, 5월 1일 모든 플랫폼의 미결제 약정액이 11억 1천만 달러에 달했던 업계에서, 이와 같은 도구가 없었다면 정보 격차는 더욱 커졌을 것입니다. 아캄(Arkham)은 바로 그 격차를 간파하고 누구보다 먼저 이 분야에 뛰어들었습니다.
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