디지털 자산
온체인 데이터가 비트코인 사이클을 예측할 수 있을까?
금융 시장은 기관 및 소매 투자자의 심리와 행동에 의해 움직입니다. 이는 거래량, 패턴 및 기타 데이터를 분석하는 것이 트레이더와 투자자가 향후 가격 변동을 예측하는 데 매우 유용할 수 있음을 의미합니다.
비트코인은 역사상 가장 성공적인 새로운 자산 카테고리 중 하나이며, 즉시 거래 가능하고 수학적으로 공급이 제한되는 등 전통적인 주식 및 금과는 몇 가지 면에서 다릅니다. 덜 논의되는 차이점 중 하나는 비트코인 및 암호화폐 전반의 시장과 거래가 얼마나 투명한가 하는 점입니다.
이론적으로, 모든 거래가 공개 원장에 등록되고 “기억”되어 접근 가능하기 때문에 투자자에게 시장 사이클을 연구할 수 있는 다른 방법을 제공할 수 있습니다.
핀란드 바아사 대학교와 이탈리아 토리노 대학교 연구원들이 발표한 새로운 경제 연구 논문이 이 방법의 잠재력을 조사했습니다. 이 논문은 Research In International Business and Finance1에 게재되었으며, 제목은 “Using on-chain data to predict Bitcoin cycles” 입니다.
시장 예측
금융 시장 가격을 예측하는 것이 매우 수익성이 높기 때문에 이 주제에 상당한 관심이 집중되었습니다. 그러나 전통적인 금융 모델은 암호자산의 가격 움직임을 설명하는 데 어려움을 겪습니다.
이는 주식과 달리 암호화폐가 기업에 묶인 내재 가치나 향후 배당과 같은 요소가 없기 때문입니다. 마찬가지로 중앙은행의 정책이나 국가 경제의 강약에 영향을 받는 법정 통화와도 다릅니다.
대신, 암호화폐 가격은 크게 심리적 요인에 의해 움직이며, 거래나 가치 저장 수단으로서의 근본적인 유용성은 물론, 암호화폐 가치의 근본적인 이유이기도 합니다.
전통 시장에서는 설문조사나 언론 기반 지표와 같은 간접적인 프록시를 통해 심리적 가격 움직임을 추정합니다. 그러나 블록체인은 투명하고 변조 방지된 거래 원장을 제공하여 투자자 행동에 대한 검증 가능한 기록을 제공합니다.
온체인 데이터가 비트코인 가격을 예측하는 데 유용한지 여부를 답하기 위해 연구진은 세 가지 온체인 기반 거래 지표를 사용했습니다. 이 지표들을 세 개의 주요 시장 사이클에 걸쳐 측정했습니다.
비트코인 감성 측정
지표 개요
연구진은 2013년 12월 7일부터 2025년 4월 12일까지의 비트코인 가격을 분석했으며, 이는 2015년, 2018년, 2022년의 세 완전한 시장 사이클을 포괄합니다.
이 연구에서 사용된 세 가지 지표는 다음과 같습니다:
- 순실현되지 않은 손익(NUPL) 비율
- 시장 가치 대비 실현 가치 Z-점수(MVRV Z-score)
- 누적 가치 일 파괴(CVDD).
첫 두 지표는 가격을 보유자들의 총 비용 기준(실현 가치)과 연결시키며, 행동 금융 메커니즘을 통해 해석될 수 있습니다.
CVDD는 장기 보유자의 행동을 반영하는데, 이는 오래 보유한 코인의 사용을 포착함으로써 극심한 비관주의 시기에 장기 보유자들의 항복에 관한 정보를 제공합니다.
전반적으로, 투자자들의 심리를 평가하는 것이 목표이며, 과도한 낙관은 과도한 위험 감수와 가격 급등을 촉발해 버블로 이어질 수 있고, 투자자들이 공포에 빠지면 가격이 내재 가치보다 크게 하락합니다.
암호화폐에서는 검색 엔진 활동과 소셜 미디어가 가장 두드러진 심리 분석 소스 중 하나입니다. 그러나 온체인 데이터는 결국 이러한 심리가 행동으로 전환되는 증거를 담고 있습니다.
순실현되지 않은 손익 비율
NUPL 비율은 현재 실현되지 않은 이익 또는 손실 상태에 있는 코인의 비율을 근사합니다.
따라서 높은 값(0.75 이상)은 과열된 심리로 인해 상당한 실현되지 않은 이익을 보유하고 있는 잠재적 시장 정점을 의미합니다. 반대로 낮은 값은 일반적으로 공포와 항복이 시장 바닥에서 나타남을 나타냅니다.
시장 가치 대비 실현 가치 Z-점수
MVRV Z-점수는 코인이 “공정 가치”에 비해 저평가 또는 고평가 되었는지를 평가하며, 널리 사용되는 온체인 지표입니다.
이를 위해 다음 세 가지 지표를 결합합니다:
- 시장 가치(MV): 비트코인 가격에 유통 중인 코인 수를 곱한 값.
- 실현 가치(RV): 각 코인을 마지막으로 온체인에서 전송된 가격으로 평가하고, 모든 유통 코인에 대해 합산한 값.
- Z-점수: 시장 가치의 표준 편차로 MV와 RV 사이의 편차를 표준화함.
이 지표는 강세장 단계에서 비트코인 시장 가치가 실현 가치를 크게 초과할 때 시장 참여자들이 큰 실현되지 않은 이익을 보유하고 있음을 시사합니다.
-0.2 이하의 점수는 공포와 불확실성이 고조된 상태로 간주됩니다. 5~7의 탈출 임계값은 평균 참여자가 큰 실현되지 않은 이익을 보유하고 있음을 나타내며, 이는 역사적으로 사이클 정점과 일치하는 이익 실현 압력을 생성합니다.
누적 가치 일 파괴
CVDD는 코인 일 파괴(CDD)를 기반으로 하며, 이는 이동된 코인 양과 보유 기간을 모두 가중치로 두는 지표입니다.
More precisely, it measures the number of coins transferred multiplied by the number of days since those coins were last moved. CVDD aggregates this activity over time
CVDD는 특히 시장 바닥을 측정하는 데 유용할 수 있으며, 장기 보유자들의 항복 시점을 평가합니다.
온체인 데이터가 비트코인 가격을 예측할 수 있을까?
발표된 결과
여러 테스트된 NULP 전략은 모두 매수-보유 전략보다 우수한 성과를 보였습니다. 높은 수익률 외에도 모두 더 작은 손실을 나타냈습니다. 가장 공격적인 NULP 전략이 가장 높은 수익성을 보였습니다.
MVRV Z-점수 또한 매수-보유 벤치마크 대비 우수하고 견고한 위험 조정 성과를 보였습니다. 모든 지표에서 NUPL 기반 전략을 능가했으나 경우에 따라 약간의 추가 변동성을 보였습니다.
CVDD 전략은 모든 거래 및 윈도우 범위에서 사이클 바닥을 식별할 수 있음이 입증되었으며, 대부분의 무작위 타이밍 진입보다 우수했습니다.
p-값이 99%인 것으로 보아, CVDD는 일반적으로 바닥에 매우 가깝게 진입하지만 보유 기간이 이상적보다 길어 연간 성과가 감소하는 경우가 있습니다.
이 결과는 세 가지 측정치 모두 예측 가치를 가지고 있음을 나타내며, MVRV Z-점수가 전체적으로 가장 강력한 위험 조정 성과를 제공하고, CVDD는 시장 바닥을 식별하는 데 특히 유용함을 보여줍니다.
전반적으로, 연구는 온체인 데이터가 비트코인 시장 행동에 대한 경제적으로 의미 있는 정보를 포함하고 있음을 시사합니다.
제한 사항
비트코인 시장의 과매수 또는 과매도 상황을 나타내는 시장 지표가 매수-보유 전략보다 거래에 도움이 되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 결국 이러한 지표가 추가적인 이점을 제공하지 못한다면, 트레이더들은 오래전에 사용을 중단했을 것입니다.
하지만 이들은 마법의 구슬이 아니며, 아마도 여러 지표를 결합한 보다 정교한 접근 방식이 온체인 지표 외의 다른 유형을 포함하여 더 우수한 성과를 보일 가능성이 높습니다.
연구 논문은 또한 이더리움, 솔라나, XRP와 같은 다른 자산에 대한 온체인 데이터와 가격 간의 연관성을 분석하기 위해 더 많은 작업이 필요함을 인정합니다.
마찬가지로, 다른 온체인 지표들도 아직 과학적으로 평가되지 않았습니다.
AI 디루션?
마지막으로, 대형 언어 모델(LLM)과 AI의 등장은 2013년부터 백테스트된 패턴을 교란시킬 수 있습니다.
LLM은 소매 및 기관 투자자들이 시장 상황을 해석하고 정보를 처리하는 데 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이는 행동 편향을 증폭시킬 가능성이 있습니다. 이는 여기서 검토된 온체인 심리 신호의 역학을 근본적으로 변화시킬 수 있습니다.
따라서 암호화폐 투자자는 과거에 효과적이었던 지표의 신뢰성에 과도하게 자신감을 갖지 않도록 주의해야 합니다. 시장은 끊임없이 진화하고 있으며, 특히 오늘날 AI와 같은 새로운 분석 도구가 시장 구조 자체를 변화시킬 수 있습니다.
그러므로 투자에서 항상 그렇듯이, 다양화와 “과거 실적은 미래 결과에 대한 증거가 아니다”라는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
참조 연구
1. Klaus Grobys, Sebastian Näsman, and Davide Sandretto. Using on-chain data to predict Bitcoin cycles. Research in International Business and Finance. 2026년 9월. Article: 103486. Volume: Volume 89. 10.1016/j.ribaf.2026.103486.
