디지털 자산
미중 긴장이 암호화폐 시스템 위험을 높이고 있다
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암호화폐는 오랫동안 투자자들에게 전통적인 주식에 영향을 미칠 위험으로부터 포트폴리오를 다각화하는 수단으로 인식되어 왔습니다. 그러나 지정학적 위기는 예외가 될 수 있습니다. 예를 들어, 최근 연구에 따르면 위와 같은 위기(예: 우크라이나 전쟁) 동안 모든 암호화폐 시장이 수렴하는 경향이 있습니다(DeFi 및 메타버스 코인 포함).
마찬가지로, 저장성 위슈대학(중국), 링난대학(중국), 홍콩 항셍대학(중국) 및 브래드포드 대학교 연구진이 수행한 새로운 연구는 미중 긴장이 암호화폐 전염에 대한 보다 유용한 경고 신호가 될 수 있음을 밝혀냈습니다.
하지만 모든 지정학적 위기가 동일한 영향을 미친 것은 아닙니다. 따라서 투자자들은 암호화폐가 전염에 노출되는 시점과 그 메커니즘이 어떻게 작동하는지를 배워야 합니다.
이 연구는 International Review of Economics and Finance1에 “지정학적 위험, 미중 긴장, 그리고 암호화폐 시장의 시스템적 위험: 체제 의존적 분석”이라는 제목으로 게재되었습니다.
비트코인: 틈새 자산에서 주류로 (위험?)
Bitcoin (BTC )은 이 연구가 다루는 2015‑2024 기간 동안 초기 디지털 자산에서 지배적인 금융 세력으로 성장했습니다.
이는 비트코인과 다른 주요 암호화폐들이 경제학 연구의 주제로 점점 더 많이 다루어지고 있으며, 특히 기업과 금융 기관이 비트코인 ETF, 선물 및 옵션을 통해 접근할 수 있게 되면서 “주류” 포트폴리오의 비중이 확대되고 있음을 의미합니다. 다만 변동성이 큰 특성을 가지고 있습니다.
하지만 채권과 주식에 비해 암호화폐는 내재적인 가치 기준이 부족하여 금과 같은 “경질 화폐” 형태와 더 유사합니다. 그 가치는 주로 해당 부문의 자금 흐름에 의해 결정됩니다. 또한 암호화폐에 대한 규제는 여전히 국가별로 파편화되고 일관성이 부족합니다.
이로 인해 투자자와 규제당국은 디지털 자산 간의 교차 시장 상호 연결성이 전 세계 충격을 증폭시킬 수 있다는 우려를 갖게 되었습니다. 이는 지정학적 위험에 특히 우려를 불러일으키는데, 지정학적 위험은 변동성 증가, 주식 수익률 하락, 위험 프리미엄 상승, 그리고 금과 석유로의 안전자산 흐름에 영향을 미치는 것으로 잘 알려져 있습니다.
암호화폐 및 위험
지정학적 위험 측정
한편, 심화된 지정학적 불안정은 안전 자산 선호 행동을 촉발시켜 투자자들이 비트코인을 헤지 수단으로 전환하게 만들며, 이를 “디지털 금”이라고 부르게 합니다.
반면, 암호화폐의 투기적 특성은 위기 상황에서 변동성과 손실을 확대시킬 수 있습니다. 또한 제도적 지원이 부족해 전염 효과가 암호화폐 생태계 전반에 퍼질 때 안정화 조치가 거의 이루어지지 않습니다.
지정학적 긴장은 GPR 지수를 통해 추적할 수 있으며, 이 지수는 해당 문제에 대한 일반적인 측정을 제공합니다.
“GPR 충격은 원유, 천연 가스 및 미국 국채 수익률 간의 변동성 전이 효과를 촉진하며, 원유 시장은 주요 전파자, 미국 국채 수익률은 흡수자로 작용합니다.”
또 다른 지표는 미국‑중국 긴장(UCT)으로, 신문 기반 방법론을 통해 무역, 기술, 안보 및 이념 전반에 걸친 양국 간 마찰 강도를 포착합니다. UCT는 여러 시장에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 예를 들어 UCT 상승은 신흥 시장에 대한 외국인 직접 투자를 억제합니다.
“UCT 충격은 GPR 및 경제 정책 불확실성(EPU)보다 금 가격 변동성에 더 크고 지속적인 영향을 미칩니다. UCT 충격은 화석 연료 시장의 비대칭적 반응으로 인해 장기 변동성을 악화시킵니다.”
군집 행동 및 실제 비트코인의 헤지 역할
“디지털 금”이라는 평판에도 불구하고 비트코인(및 기타 암호화폐)은 지정학적 충격에 대한 안전자산 특성을 자주 보여주지 못했습니다. 대신 위협과 실제 지정학적 스트레스에 부정적으로 반응하는 고베타 투기 자산처럼 행동하기도 했습니다.
이는 경제적 충격과는 다릅니다. 예를 들어, 실리콘밸리 은행 붕괴 시 비트코인은 단기적으로 금보다 더 좋은 성과를 보였습니다.
이는 크게 투자자들이 시장 심리를 따르는 행동 경향 때문이며, 이는 버블과 붕괴를 촉진할 뿐만 아니라 군집 기반 유동성 충격이 생태계 전반에 퍼지면서 시스템 위험을 증폭시킵니다.
또한 이전 연구들은 디지털 자산 내 전염이 위기에 매우 민감하며, 예를 들어 COVID‑19 팬데믹과 러시아‑우크라이나 갈등 사이에 서로 다른 결과를 보인다고 밝혔습니다.
이는 암호화폐와 지정학적 사건을 논의할 때 상황에 맞는 위험 관리의 필요성을 강조합니다.
이 연구 이전까지 미중 긴장이 암호화폐에 미치는 영향은 경제학 연구에서 대부분 탐구되지 않았습니다.
미중 긴장 및 암호화폐
거래 및 경제 데이터 수집
연구진은 2015년 8월부터 2024년 2월까지 월별 데이터를 수집했습니다. 사용된 지표는 총 연결성 지수(TCI)이며, 하락(베어) 상황에서는 TCI_NEG, 상승(불) 상황에서는 TCI_POS를 사용했습니다.
암호화폐 유동성 및 거래 강도는 CoinGecko에서 얻은 비트코인 거래량의 자연 로그(LN_VOL_BTC)로 측정했습니다.
GPR 및 UCT 지표 외에도, 전 세계 위험 선호도의 대리 변수로 S&P 500 지수의 자연 로그(LNSP500)를 사용했으며, 세인트루이스 연방준비은행이 작성한 금융 스트레스 지수(FSISI4)와 블룸버그 데이터를 기반으로 한 광범위 에너지 상품 지수의 자연 로그(LNENERGYM)도 활용했습니다.
충격 및 전이
연구의 초기 결과 중 하나는 하락 상황에서 연결성이 크게 강화되며, 2018년 이후 TCI가 종종 70%를 초과한다는 점입니다.
이는 상승 시장에서의 시스템 연결성과 비교할 수 있는데, 상승 시장에서는 평균 40%에서 60% 사이이며, 2017년 말 비트코인 급등, 2020‑2021년 기관 채택과 연관된 랠리, 그리고 2024년 가치 회복 시기에 일부 급등이 있었습니다. 따라서 상승 시장이 하락 시장보다 상대적으로 덜 취약하지만, 높은 시스템 연결성 에피소드에 면역은 아닙니다.
“가시적인 피크는 2018년 붕괴, 2020년 COVID‑19 발발, 그리고 2022‑2023년 재발된 지정학적 및 거시 금융 충격 등 주요 스트레스 사건 동안 발생합니다.”
그 후 연구진은 비트코인(BTC), 이더리움 (ETH )(ETH), 라이트코인 (LTC )(LTC), 리플(XRP), 스텔라 루멘스 (XLM )(XLM), 그리고 도지코인 (DOGE )(DOGE) 등 6대 주요 암호화폐 간 시스템 연결성 네트워크를 조사하여 어떤 코인이 외부 충격을 암호화폐 생태계에 전달하는지 파악했습니다.
전체적으로 도지코인과 XLM은 네트워크 전반에 충격을 전달하는 중요한 순기여자로 나타났으며, 비트코인과 이더리움은 중앙 허브 역할을 하여 전이를 흡수하고 이를 2차 자산으로 전달합니다.
미국, 중국 및 암호화폐
연구에 따르면 GPR의 위협 요소(LNGPRT)는 시스템 위험에 긍정적이며 통계적으로 유의한 영향을 미칩니다. 반면 전체 GPR 지수는 암호화폐에 대해서는 미미하게만 유의합니다.
따라서 암호화폐 시장은 실제 충돌 행위보다 지정학적 위협 및 확대적 레토릭에 더 민감한 것으로 보입니다.
양국 간 긴장이 시스템 위험을 증폭시키는 효과는 가장 뚜렷하지만, 최대 3개월의 장기적인 발효 기간이 필요합니다.
이는 즉각적인 매도 압력이 일시적으로 시스템 상호 연결성을 감소시키고, 이후 유동성 급증이 이를 증폭시킨다는 것을 시사합니다. 이는 투기적 에피소드 동안의 군집 행동과 일치합니다. 이러한 패턴은 투기적 심리가 일시적으로 부정적인 지정학적 정보를 억제하고, 3개월 후에 더 강력하게 나타나는 현상을 반영할 수 있습니다.
동시에, 금융 스트레스 지수와 미국 경제 정책 불확실성은 부정적인 시차 효과를 보입니다. 이는 스트레스와 정책 불확실성이 증가함에 따라 자본이 디지털 자산에서 전통적인 안전자산으로 이동한다는 것을 시사합니다.
지정학적 변동성이 암호화폐 변동성으로 전환
흥미롭게도, UCT에 대한 긍정적(에스컬레이션) 및 부정적(디에스컬레이션) 충격은 시스템 위험을 크게 증가시킵니다.
따라서 양국 관계의 방향성 변화보다 불확실성 자체가 디지털 자산 시장에서 지속적인 상호 연결성을 촉진합니다.
“현상 유지에서 벗어나는 모든 변화는 향후 무역 정책, 기술 이전 및 규제 환경에 대한 정보적 모호성을 초래합니다. 이는 암호화폐 시장이 자산 간 상관관계를 높이고 시스템 취약성을 증폭시키도록 유도합니다.”
연구 주요 시사점
규제기관 및 중앙은행을 위해
우리는 일반적인 지정학적 위험보다 UCT가 암호화폐 시장에서 시스템 전염의 주요 동인임을 보여줍니다.
기관 포트폴리오 매니저를 위해
이 결과는 정적 할당 모델에서 벗어나 지정학적 충격의 시시적 전이를 고려한 이벤트 기반, 체제 인식 전략으로의 전환을 뒷받침합니다.
투자자를 위해
비트코인 거래량은 신뢰할 수 있는 1개월 조기 경보 지표이며, 지정학적 스트레스 시 암호화폐의 순환적 행동은 정적 안전자산으로서의 활용을 도전합니다.
또한 도지코인과 스텔라가 주요 충격 전파자로 작용할 수 있으며, 비트코인은 때때로 흡수자 역할을 한다는 점을 인식해야 합니다.
기관 포트폴리오 매니저에게는 정적 할당 모델에서 벗어나 이벤트 기반, 체제 인식 전략으로 전환하고, 미중 관계의 지속적인 변화(에스컬레이션이든 디에스컬레이션이든)가 장기 시스템 위험을 높인다는 점을 고려해야 합니다.
개인 투자자에게는 지정학적 스트레스 시 암호화폐의 순환적 행동이 신뢰할 수 있는 안전자산으로서의 활용을 도전합니다.
“전통적인 안전자산인 금조차도 부분적이고 상황에 따라 달라지는 보호만을 제공하므로, 투자자는 정적 다각화에서 벗어나 미중 양국 관계에 대한 암호화폐 시장의 시시적 민감성을 명시적으로 고려한 동적이고 체제 민감적인 리밸런싱으로 전환해야 합니다.”
암호화폐 투자
CME 그룹
CME 가격 차트
외부 충격에 가끔 취약함에도 불구하고, 암호화폐는 기관 및 개인 투자자 포트폴리오의 다각화 수단으로 여전히 널리 인기를 끌고 있습니다.
이 연구에서 설명된 시스템 위험은 파생상품, 변동성 상품, 지수 선물 및 기관 헤징 인프라의 중요성을 높입니다. 이는 바로 CME 그룹이 투자자에게 직접 제공하는 제품 유형입니다.
주식 토큰화와 블록체인을 통한 24시간 거래가 곧 도입되면 거래 및 투자 활동이 더욱 증가하고 변동성도 높아질 수 있습니다.
이러한 포트폴리오를 구축하고 평가하기 위한 데이터도 점점 더 가치가 높아지고 있습니다. 따라서 고빈도 데이터와 실행 가능한 거래 데이터를 제공할 수 있는 플랫폼은 이러한 학술 연구의 혜택을 받을 가능성이 높습니다. 예를 들어, CME의 시장 데이터 수익은 2024년 이후 매 분기 5‑20%씩 꾸준히 성장하고 있습니다.
출처: CME
CME는 농산물, 에너지, 금속 등 모든 상품을 포함한 다양한 거래가 활발히 이루어지는 거대한 시장이며, 탄소 배출권, 국채, 외환, 지수, 주식, 암호화폐 등도 포함합니다.
특히 암호화폐 분야에서 CME는 이러한 시장과 관련된 파생상품의 핵심 거래소이며, 비트코인은 물론 이더, 솔라나 (SOL ), XRP, 카르다노 (ADA ), 체인링크, 루멘스, 앰블라 (AVAX ), 그리고 수이까지 다룹니다.
이 회사는 2015년 약 30억 달러 수준이던 매출을 2026년에는 약 70억 달러로 급성장했습니다.
출처: CME
또한 비미국 활동이 연평균 10% 성장하고 12개 국가에 영업 거점을 두며 전 세계 약 13,000명의 고객을 포괄하는 등 빠르게 국제화하고 있습니다.
이러한 성장 추세는 지속될 것으로 예상되며, 블록체인부터 탄소 거래, 미국 모기지 선물에 이르기까지 다양한 금융 혁신과 암호화폐 및 귀금속과 같은 대체 화폐에 대한 노출을 제공하는 ETF 채택 확대 등으로 회사가 혜택을 받을 것입니다.
출처: CME
CME는 지속적으로 혁신을 이어가며 현재 암호화폐 선물 및 옵션을 24시간 거래하고 있으며, 2026년 7월 27일에 50개 이상의 주요 미국 주식에 대한 단일 주식 선물을 발표했으며, 2026년 4분기에는 Treasury Link를, 2026년 말에는 컴퓨트 선물을 도입해 컴퓨팅 능력을 거래 가능한 자산으로 전환하고 있습니다.
전반적으로 이는 CME가 배당금 분배를 확대하는 데 도움이 될 것이며, 배당금은 2012년에서 2026년 사이에 4배 이상 증가했습니다.
최신 CME 그룹 (CME) 주식 뉴스 및 개발
참조 연구
1. Chi Keung Marco Lau, et al. 지정학적 위험, 미중 긴장, 그리고 암호화폐 시장의 시스템적 위험: 체제 의존적 분석. International Review of Economics and Finance. 2026년 9월. 기사: 105574. 권 110. 10.1016/j.iref.2026.105574
