AI 에이전트

Codex

예측시장

리서치 자동화

Wands

Codex는 시장 도구를 만들고, MCPlato는 리서치 데스크를 운영합니다.

예측시장 리서치 흐름을 위한 Codex vs MCPlato 실무 가이드입니다. 정기 브리핑, 시장 내재확률, 로컬 모델 검토, 의사결정 로그, Wands, 인간 검토를 다루며 투자 조언과 거래 실행은 하지 않는 전제를 분명히 합니다.

게시일 2026-07-09

예측시장 리서치는 밖에서 보면 단순해 보입니다. 시장을 찾고, 가격을 읽고, 자신의 관점과 비교하면 되는 것처럼 보이기 때문입니다. 실제 작업은 훨씬 더 복잡합니다. 날씨 시장은 공식 예보 업데이트에 좌우될 수 있습니다. 거시경제 시장은 예정된 발표를 전후해 움직일 수 있습니다. 스포츠나 정책 시장은 사용자가 리서치 데스크를 비운 동안 도착한 출처에 반응할 수 있습니다. 로컬 모델이 시장과 다른 판단을 내릴 수도 있지만, 그 차이가 유용해지려면 어떤 데이터 버전, 어떤 출처 타임스탬프, 어떤 가정이 그 결과를 만들었는지 알아야 합니다.

그래서 흥미로운 질문은 “AI가 시장을 예측할 수 있는가?”가 아닙니다. 그렇게 물어서는 안 됩니다. 예측시장 가격은 시장 내재확률이지, 확실성이 아닙니다. 가격은 대중의 기대를 보여 주는 유용한 신호가 될 수 있지만, 미래에 대한 사실도 아니고 추천도 아닙니다.

더 나은 질문은 운영에 관한 것입니다. 누가 리서치 루프를 계속 돌리는가?

작업이 기계를 만드는 일이라면 Codex가 자연스러운 답입니다. API 커넥터, 파서, notebooks, 테스트, 대시보드, 데이터 정리 스크립트, pull request 리뷰를 만들 수 있습니다. 그 기계를 둘러싼 리서치 데스크를 운영하는 일이라면 MCPlato가 자연스러운 답입니다. 예약 브리핑, 로컬 워크스페이스 맥락, ClawMode 전달, 권한 기반 검토, 의사결정 로그, Wands를 다룹니다. MCPlato는 거래 봇이 아니며, 투자 조언을 제공하지 않습니다. 유용한 패턴은 리서치 생산성이지, 자동 거래 실행이 아닙니다.

빠진 계층은 리서치 데스크입니다

진지한 예측시장 워크플로는 하나의 루프입니다.

선택한 시장과 외부 출처를 모니터링합니다.
가격 움직임을 시장 내재확률로 번역합니다.
그 확률을 출처 변화, 로컬 모델, 기존 가정과 비교합니다.
링크와 타임스탬프가 포함된 짧은 브리핑이나 알림을 보냅니다.
무엇을 검토하고, 기록하고, 무시할지 사람에게 묻습니다.
의사결정 흔적을 보존합니다.
결과를 검토하고 워크플로를 개선합니다.

Codex는 이 루프의 많은 부분을 엔지니어링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 저장소에서 작업하고, 명령을 실행하고, 코드를 유지보수하고, PR을 검토하고, 반복적인 프로젝트 작업을 자동화할 수 있습니다. 공개 Codex 문서도 데이터와 보고서 작업, 브라우저 및 컴퓨터 사용 표면, 자동화를 설명합니다. 따라서 공정한 비교는 “Codex는 예약 작업을 할 수 없다”거나 “Codex는 코드만 쓴다”가 아닙니다.

차이는 제품 형태에 있습니다. Codex는 무게중심이 코드베이스에 있을 때 가장 강합니다. MCPlato는 로컬 우선 워크스페이스 안에서 동작하는 Desktop AI Engine이자 AI 동료로 설계되어 있습니다. 파일, 브라우저, 문서, 예약 작업, ClawMode 채널, 권한, Skills/Distill, Wands를 다룹니다. Codex가 워크플로를 엔지니어링하는 곳이라면, MCPlato는 그 워크플로가 계속 실행되는 곳입니다.

공개 출처와 시장 스냅샷에서 예약된 MCPlato 브리핑, 의사결정 로그, Wand 산출물로 이어지는 손그림 워크플로.

그림: 예측시장 리서치 루프는 하나의 prompt가 아닙니다. 출처 모니터링, 모델 검토, 인간 의사결정 기록, 재사용 가능한 산출물의 조합입니다.

예측시장 리서치에서 Codex vs MCPlato

워크플로 요구	Codex가 더 잘 맞는 곳	MCPlato가 더 잘 맞는 곳	함께 사용하는 방법
시장, 날씨, 거시경제 커넥터	API 클라이언트를 만들고, 데이터를 정규화하고, 테스트를 작성하고, 설정을 문서화하고, PR을 검토합니다.	커넥터를 일정에 따라 실행하고 출력을 로컬 노트와 결합합니다.	Codex가 커넥터를 만들고, MCPlato가 일일 브리핑을 실행합니다.
로컬 모델과 notebooks	모델 코드를 리팩터링하고, smoke tests를 추가하고, 재현성을 높이고, 차트를 생성합니다.	반복적인 모델 검토를 실행하고, 타임스탬프를 포착하고, 노트를 로컬에 저장합니다.	Codex가 모델을 유지보수하고, MCPlato가 출력을 시장 내재확률과 비교합니다.
알림	임계값, 폴링, WebSocket 클라이언트, 안정성 검사를 구현합니다.	IM을 통해 맥락 있는 알림을 전달하고, 사람이 다음에 무엇을 할지 묻습니다.	Codex가 모니터를 만들고, MCPlato가 알림을 검토 선택지로 바꿉니다.
의사결정 기록	템플릿, 점수화 스크립트, 분석 유틸리티를 만듭니다.	출처 링크가 있는 의사결정 로그를 추가하고 로컬 리서치 흔적을 유지합니다.	Codex가 로그 도구를 개선하고, MCPlato가 기록 습관을 유지합니다.
보고서와 산출물	보조 스크립트, 차트, 데이터 내보내기를 생성합니다.	반복 작업을 검토 게이트와 내보내기를 갖춘 단계형 Wands로 바꿉니다.	Codex가 구성요소를 개선하고, MCPlato가 산출물 생애주기를 운영합니다.
권한과 검토	개발 작업 주변에서 sandbox와 승인 정책을 사용합니다.	민감한 워크스페이스 변경 전 질문하고, 채널을 통해 사용자를 루프 안에 둡니다.	둘 다 인간 검토가 필요하며, 어느 쪽도 자동 거래기로 설명해서는 안 됩니다.

균형 잡힌 두 작업대 비교: Codex는 커넥터 코드, 테스트, PR 리뷰를 다루고, MCPlato는 일정, 로컬 노트, IM 전달, 권한, Wands를 다룹니다.

그림: 가장 강한 워크플로는 대립적이지 않습니다. Codex는 엔지니어링 계층을 구축하고 유지하며, MCPlato는 반복적인 리서치 계층을 운영합니다.

시나리오 1: 날씨에서 시장으로 이어지는 일일 브리핑

날씨에 민감한 시장은 좋은 예입니다. 출처 주기가 외부에 있기 때문입니다. 예보, 활성 경보, 관측, 격자 데이터는 사용자가 대시보드를 열기 전에 바뀔 수 있습니다. 리서치 작업은 금융 결정을 내리는 것이 아닙니다. 어제 이후 무엇이 바뀌었는지, 관찰 중인 어떤 시장이 영향을 받을 수 있는지, 어떤 가정을 검토해야 하는지 묻는 일입니다.

Codex는 National Weather Service 커넥터를 만들고, 응답을 파싱하고, 엣지 케이스를 테스트할 수 있습니다. MCPlato는 아침 점검을 실행하고, 업데이트를 어제 저장된 브리핑과 비교하고, 간결한 ClawMode 메시지를 보내고, 노트를 로컬 워크스페이스에 저장할 수 있습니다.

Every weekday at 7:00 AM, prepare a weather-to-market research brief for the markets in ./watchlists/weather-markets.csv.

Use public weather sources first, including NWS forecasts and active alerts when available. Compare the latest source changes with yesterday's brief in ./research/weather-briefs/.

Output:
1. Markets to watch today
2. What changed since yesterday
3. Source links and timestamps
4. Assumptions that became stronger or weaker
5. Questions I should review manually

Send the summary to my Feishu channel and save a markdown copy locally.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

시나리오 2: 로컬 모델 실행과 검토

정량적 사고를 가진 많은 사용자는 이미 notebook이나 스크립트를 가지고 있습니다. 약점은 항상 모델 자체가 아닙니다. 모델을 둘러싼 운영 규율이 약점일 때가 많습니다. 언제 실행되었는가? 어떤 입력 파일을 사용했는가? 어떤 시장 가격과 비교했는가? 시장 내재확률이 달랐던 이유는 모델이 오래되었기 때문인가, 시장이 움직였기 때문인가, 아니면 가정이 바뀌었기 때문인가?

Codex는 모델 저장소를 개선하는 데 잘 맞습니다. MCPlato는 반복적인 검토를 실행하고 출처 링크가 있는 노트를 만드는 데 잘 맞습니다.

Run the model notebook in ./models/event-probability/ and compare the output with the latest market-implied probabilities for the markets listed in ./watchlists/core-events.csv.

Create a review note with:
- model probability
- market-implied probability
- difference
- input data timestamp
- model version or git commit
- likely reason for any large gap
- whether the gap is caused by stale data, model assumptions, or market movement

Save the note to ./research/model-reviews/ and ask me before changing any workflow files.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

시나리오 3: 알림에서 의사결정 로그로

“확률이 움직였다”라고만 말하는 알림은 충분하지 않은 경우가 많습니다. 유용한 알림은 무엇이 바뀌었는지, 어떤 출처나 시장 스냅샷이 바뀌었는지, 어떤 가정이 영향을 받는지, 사람이 다음에 무엇을 할 수 있는지 설명합니다. 선택지는 리서치 행동이어야 합니다. 의사결정을 기록하거나, 재점검을 예약하거나, 알림을 무시하는 식입니다.

여기서 MCPlato의 개인 워크스페이스 운영 계층이 중요합니다. ClawMode는 사용자가 이미 일하는 곳으로 알림을 전달할 수 있고, 로컬 워크스페이스는 의사결정 로그와 출처 맥락을 유지합니다.

타임스탬프, 출처 링크, 영향을 받은 가정, 불확실성 노트, 인간 검토 선택지를 담은 손그림 의사결정 로그 카드.

그림: 시장 알림은 맥락, 불확실성, 인간이 검토한 의사결정 흔적을 포함할 때 유용해집니다.

Monitor the markets in ./watchlists/alerts.csv during my working hours. If a market-implied probability moves by more than 8 percentage points, or if an official source updates, send me an alert.

For each alert, include:
1. What changed
2. Which source changed
3. The affected assumptions
4. A short uncertainty note
5. Three options: Record decision, Schedule recheck, Ignore

If I choose Record decision, append my note and the source snapshot to ./research/decision-log.md.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

시나리오 4: 리서치에서 Wand 산출물로

반복되는 리서치 프로세스는 결국 흩어진 채팅, CSV, 대시보드, notebook 출력으로 남겨 두기에는 너무 중요해집니다. 단계, 검토 게이트, 내보내기가 필요합니다. 이것이 Wand의 사용 사례입니다. 반복 워크플로를 검사하고, 조정하고, 승인하고, 재개하고, 내보낼 수 있는 가시적 산출물로 바꾸는 것입니다.

Codex는 스크립트를 건강하게 유지할 수 있습니다. MCPlato는 산출물 생애주기를 조율할 수 있습니다.

Create a Wand for my weekly prediction-market research review.

The Wand should have stages:
1. Align markets and scope
2. Collect market data and external sources
3. Run my local model
4. Generate charts and a written brief
5. Check every factual claim has a source
6. Export a PDF and update the decision log

Start by asking me for the watchlist file and the output folder. Keep the artifact reviewable at every stage.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

시나리오 5: 거시경제 발표 모니터

거시경제 시장은 예정된 발표, 수정, 공식 업데이트에 의존합니다. 유용한 모니터는 예측을 만들어낼 필요가 없습니다. 어떤 발표가 바뀌었는지, 어떤 이전 스냅샷과 비교해야 하는지, 관찰 중인 어떤 이벤트가 수동 검토를 받을 만한지 알아야 합니다.

FRED 스타일의 발표 및 시계열 데이터는 이를 구체적으로 만듭니다. Codex는 수집 및 검증 코드를 만들 수 있습니다. MCPlato는 예약된 모니터를 실행하고, 로컬 산출물을 업데이트하고, 사용자에게 알릴 수 있습니다.

Set up a recurring macro-event monitor for the FRED releases and market watchlist in ./watchlists/macro-events.csv.

On each run:
- check upcoming and newly updated economic releases
- identify which watched markets may be affected
- compare the new data with the previous saved snapshot
- update ./research/macro-dashboard.wand if needed
- send a concise briefing to Slack

Ask me before changing the watchlist, model assumptions, or Wand structure.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

시나리오 6: 주간 사후 검토

리서치 워크플로에서 가장 가치 있는 부분은 이벤트 이후에 일어날 수 있습니다. 사후 검토는 다음을 물을 수 있습니다. 어떤 알림이 유용했고 어떤 알림이 소음이었는가, 어떤 가정이 바뀌었는가, 로컬 모델은 어디에서 시장 내재확률과 달랐는가, 다음 주에는 무엇을 개선해야 하는가?

이는 더 나은 수익이나 더 높은 정확도를 약속하지 않습니다. 검토 가능한 리서치 습관을 만드는 것입니다. Brier 스타일의 확률 검토와 의사결정 저널은 유용합니다. 단순한 “맞았다 또는 틀렸다” 이야기가 아니라 보정, 가정, 사후 확신 편향에 주의를 유지하게 해 주기 때문입니다.

Every Friday afternoon, create a postmortem from this week's market briefs, alerts, model reviews, and decision log.

Summarize:
1. Which assumptions changed
2. Which alerts were useful or noisy
3. Where my model disagreed with market-implied probabilities
4. What I learned after outcomes or new sources arrived
5. What to change in next week's watchlist, model, prompt, or Wand

Save the report locally and ask me before making any workflow changes.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

두 도구를 모두 강하게 만드는 인계

실무 워크플로는 단순합니다.

Codex를 사용해 커넥터, notebook, parser, dashboard, test suite를 만들거나 고칩니다.
신뢰할 수 있는 도구를 명확한 README와 smoke test가 있는 로컬 프로젝트 폴더에 둡니다.
MCPlato에 워크플로를 일정에 따라 실행하고, 로컬 노트와 결합하고, 브리핑을 보내고, 리서치 흔적을 보존하도록 요청합니다.
워크플로가 깨지면 MCPlato에 실패를 요약하고 Codex가 고칠 수 있는 정확한 issue를 준비하도록 요청합니다.
인간을 의사결정자로 유지합니다.

I used Codex to build the connector in ./tools/market-monitor. Review the README, run the smallest smoke test, and then schedule it as a daily MCPlato briefing.

If tests fail, summarize the failure and prepare a clear issue for Codex to fix. If tests pass, create a scheduled task that runs the connector, updates ./research/latest-brief.md, and sends the result to my IM channel.

Ask me before editing the connector, changing credentials, or modifying the scheduled task.
Do not provide investment advice, recommend trades, or execute/place/cancel orders.

이것이 Codex vs MCPlato 비교의 핵심입니다. 산출물이 코드, diff, 테스트, PR, 유지보수되는 저장소여야 할 때 Codex는 뛰어납니다. 산출물이 반복적이고 인간이 검토하는 워크스페이스 루틴이어야 할 때 MCPlato는 설득력이 있습니다. 아침 브리핑, 맥락 있는 알림, 모델 검토 노트, 의사결정 로그, Wand, 주간 사후 검토가 여기에 해당합니다.

예측시장 스타일 작업에서는 이 구분이 중요합니다. 시장 가격은 확실성이 아닙니다. AI 어시스턴트는 금융 자문가가 아닙니다. 목표는 판단을 자동화해 없애는 것이 아닙니다. 목표는 리서치 과정을 더 반복 가능하고, 출처와 연결되고, 검토 가능하게 만드는 것입니다. 그래야 인간이 시스템이 미래를 안다고 가장하지 않으면서 더 잘 문서화된 결정을 내릴 수 있습니다.