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I Built a Prediction Market Insider Trading Detector in One Afternoon (Because George Santos)
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Backend

REST API 기반 410개 예측 시장의 이상 거래 감지 시스템 구축

I Built a Prediction Market Insider Trading Detector in One Afternoon (Because George Santos)

lweiss012026년 6월 3일7분intermediate

AI 요약

Context

예측 시장 내 내부자 거래 식별을 위해 공개 데이터만으로 이상 징후를 포착하는 모니터링 체계 필요. 사용자 신원 정보가 누락된 Public REST API의 제약으로 인해 거래 패턴의 통계적 특성을 통한 간접 추론 방식 채택.

Technical Solution

  • MNPI(미공개 중요 정보) 위험도가 높은 33개 시리즈 및 410개 마켓을 대상으로 한 Watchlist 설계
  • 최근 거래량을 롤링 베이스라인과 비교하여 8 표준편차 이상의 급증을 포착하는 Volume Z-Score 로직 구현
  • 대규모 사적 계약인 Block Trade 비율을 측정하여 리테일 거래와 차별화된 기관/내부자 움직임 식별
  • 점진적 추세와 상충하는 급격한 방향성 변화를 감지하는 Price Divergence 알고리즘 적용
  • 세 가지 신호를 조합하고 Block Trade 가중치를 부여한 Compound Score 산출 체계 구축
  • Yellow(25) 및 Red(60) 임계값 설정을 통한 이상 징후 단계별 필터링 구조 설계

실천 포인트

1. 시계열 데이터 분석 시 단순 절대치보다 롤링 윈도우 기반의 Z-Score를 통한 상대적 변동성 측정 검토

2. 정성적 위험군(Watchlist)을 먼저 정의하여 데이터 수집 범위와 분석 밀도를 최적화

3. 다각도의 신호(Signal)를 결합한 Compound Score를 설계하여 단일 지표의 오탐률(False Positive) 감소

태그

#Anomaly Detection#REST API#Z-score#Prediction Market#MNPI
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