토큰 언락이 가격에 어떤 영향을 미칠까? 5,000개 프로젝트 기반 빅데이터 분석
저자: MUSTAFA, CARL
편역: TechFlow
다른 모든 투자와 마찬가지로 암호화폐에도 고유한 위험과 도전 과제가 있으며, 그 중 하나는 토큰 언락 계획이 가격 변동성과 전반적인 성과에 어떤 영향을 미치는지를 이해하는 것이다. 본문에서는 토큰 언락과 가격 성과 간의 관계를 탐구하고, 창립자들이 가격 변동성을 최소화하고 커뮤니티의 건강한 참여를 촉진하기 위한 모범 사례를 제시한다.
TL;DR
토큰 엔지니어로서 우리의 목표는 언락의 규모, 빈도, 기간 및 분포와 같은 토큰 언락 설계 요소들이 토큰 가격의 안정성과 장기적 건강성에 어떻게 영향을 미치는지를 이해하는 것이다.
우리는 5,000개 이상의 다양한 언락 이벤트 데이터를 수집·분석하여 다음과 같은 결론을 도출했다.
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소규모 언락 이벤트(유통 공급량을 0%에서 1%로 증가시키는 경우)는 가격과 실질적인 관련성이 없다.
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대규모 언락 이벤트(유통 공급량을 1% 이상 증가시키는 경우)는 명확한 음의 상관관계를 보인다. 즉 언락 규모가 커질수록 가격은 하락한다.
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공급량의 대부분이 이미 언락된 토큰(70% 초과)은 변동성이 현저히 낮고 상대적으로 더 높은 가격을 유지하지만, 초기 언락 단계의 토큰은 상대적으로 가격이 낮다.
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퍼블릭 세일(예: 에코시스템, 커뮤니티)보다 프라이빗 세일(예: 팀, 투자자)에 더 많은 할당을 한 프로토콜이 다소 더 나은 성과를 보였다. 그러나 우리 보기엔 이러한 결과가 토큰 엔지니어링에서 우선 고려해야 할 결정적 요소라고 볼 수 없다.
이러한 결론들을 바탕으로 창립자들이 토큰 경제학 설계 시 고려해야 할 세 가지 핵심 요소를 아래와 같이 요약한다.
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언락 규모를 유통 공급량의 1% 이하로 유지하는 것을 고려하라. 분기별 또는 연간 언락보다 매일 또는 매주 언락하는 방식을 선호하라.
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대규모 언락 이벤트의 포함 여부를 재검토하라. 이러한 이벤트는 심각하고 불필요한 가격 압력을 유발할 수 있다.
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배분 일정 초기에는 토큰 가격이 크게 변동할 수 있음을 인지하라.
목표
거의 모든 자금 조달 프로젝트에서 대규모 토큰 언락의 영향이 존재함에도 불구하고, 이는 토큰 설계에서 아직 충분히 연구되지 않은 측면이다. 이러한 언락은 상당한 변동성을 유발하며, 커뮤니티, 토큰 설계자, 트레이더들에게 혼란을 줄 수 있다.
그러나 올바르게 수행된다면 토큰 언락은 스테이킹 보유자들 사이의 인센티브를 조율하는 데 기여할 수 있다. 그렇다면 최선의 방법은 무엇인가? 우리는 데이터를 깊이 분석해, 토큰 언락이 역사적으로 가격 움직임과 전체 프로토콜의 성공에 어떻게 영향을 미쳤는지를 살펴본다. 데이터로부터 일반화 가능한 원칙을 도출할 수 있을까? 창립자들은 이러한 통찰을 어떻게 활용할 수 있을까?
우리의 목표는 언락 설계 요소(규모, 빈도, 기간, 분포)가 토큰 가격 안정성에 어떻게 영향을 미치는지를 이해하는 데 있다.
우리는 더 큰 규모의 언락 이벤트일수록 가격에 더 큰 부정적 영향을 미칠 것이며, 대부분이 언락된 토큰이 대부분 잠긴 토큰보다 우월할 것이라고 가정한다. 왜냐하면 많은 토큰 수령자가 언락 시점에 토큰을 매도하기 때문이다.
데이터셋
우리는 Uniswap(UNI), Galxe(GAL), BitDAO(BIT)를 포함한 20개 프로토콜에서 데이터를 수집·검증하였으며, 분석을 위해 5,000건 이상의 개별 언락 이벤트를 확보했다. 데이터 검증은 체인상 데이터 확인 및 프로토콜 코어 팀과의 토큰 언락 계획 확인을 포함한다.
2023년 4월 기준 귀속 비율:
이 데이터셋은 다양한 귀속 계획과 시장 조건을 반영한 토큰들을 포함한다:
분석
우선 토큰 언락 규모와 역사적 가격 변화 간의 직접적인 관계를 조사했다. 데이터의 일반적 추세를 파악하기 위해 각 언락에 대한 표준화된 가격 데이터를 수집하고, 그래프 상에 평균선과 중앙값선을 함께 표시하였다. 우리는 언락 전후 15일 창(window) 내 한 달간의 가격 데이터를 살펴보았다.
평균적으로 토큰 가격은 언락 15일 전부터 약 13% 더 높아졌으며, 언락 후에는 소폭 상승했다. 중앙값선은 더 강한 하락 추세를 보이며, 언락 후 5% 추가 하락했다. 우리는 평균과 중앙값 간의 편차를 극단적인 시장 사건에서 발생한 이상치 때문으로 판단한다. 따라서 우리는 중앙값이 경계상 언락 효과를 더 잘 나타낸다고 생각한다.
이러한 결과는 기본적인 경제 직관과 부합한다. 수요 변화 없이 공급이 급격히 증가하면 가격은 하락해야 한다. 하지만 현실은 더 복잡하다. 언락 일정은 일반적으로 공개되므로 서사 구축과 이벤트 트레이딩의 기회를 제공한다. 최근에는 숏 스퀴즈* 덕분에 일부 토큰 언락이 강세 서사로 작용하기도 했다. 이러한 예측 가능성이 상황을 더욱 복잡하게 만든다. 이를 완화할 방법이 있을까? 완화할 가치가 있을까?
(TechFlow 주석: 숏 스퀴즈란 공매도자가 포지션을 청산하기 위해 계속해서 표적 주식을 매수할 때, 시장 수요가 유통량을 초과하여 공급 부족으로 인해 가격이 급등하는 현상을 말한다.)
이 정도의 분석은 토큰 언락 주변 가격 움직임에 대한 직관을 뒷받침하지만, 더 엄격한 분석 기법을 적용해 더욱 강력한 통찰을 도출할 수 있다.
상관관계 분석
당일 분석
우선 하루 동안의 가격 변화를 분석하여 시장이 언락에 어떻게 반응하는지를 평가했다. 아래는 전날 대비 가격 백분율 변화와 유통 공급량 백분율 변화 간의 산점도다. 본질적으로 이는 언락 규모와 가격 영향 간의 관계를 측정하려는 시도다. 만약 상관관계가 음의 관계를 보인다면, 더 큰 언락이 더 큰 가격 하락과 연결됨을 의미한다.
우리는 두 가지 유형의 언락을 구분했다. 프라이빗 언락(팀, 협업자, 투자자, 고문 포함)과 퍼블릭 언락(운영자금, 생태기금, 커뮤니티 배분, 에어드랍 포함). 총 2,187건의 퍼블릭 언락 이벤트와 4,546건의 프라이빗 언락 이벤트를 수집했다.
프라이빗과 퍼블릭 언락을 비교했을 때, 퍼블릭 언락은 일반적으로 전체 공급의 2% 미만으로 매우 작았으나, 프라이빗 언락은 규모와 가격 영향 범위가 크고 음의 상관관계를 보였다. 이는 내부자에게 하는 언락이 종종 절벽식 언락(Cliff)이나 분기별 언락과 같은 대규모 이벤트를 포함하며, 일부 내부자가 토큰 수령 후 매도할 가능성이 있기 때문이다.
프라이빗 언락만 따로 분석한 결과는 다음과 같다:
주목할 특징은 공급량 언락 0%와 1% 사이에 점들이 집중되어 있어, 언락 규모에 따라 관계가 달라질 수 있음을 시사한다. 이를 조사하기 위해 언락량이 0%-1%와 1% 초과인 경우를 각각 분석했다.
첫 번째 군집(0%-1% 언락)에서는 선형 관계가 없었다. 이는 소규모 언락은 가격에 거의 영향을 주지 않는다는 판단과 부합한다. 그러나 언락 규모가 커질수록 가격 영향도 커질 것으로 예상할 수 있다. 오히려 이 범위 내에서는 어느 규모의 언락이든 유사한 영향을 주는 것으로 보인다.
두 번째 군집(1% 초과 언락)에서는 언락 규모가 커질수록 가격 하락하는 더 강한 음의 상관관계를 발견했다. 이는 더 큰 언락이 더 큰 가격 하락을 유도한다는 우리의 가정과 일치한다. 토큰 가격에는 여러 외생 변수가 있으므로 강한 상관관계를 기대하지 않지만, 16%의 상관관계는 토큰 가격 데이터에 의미 있는 수준이라 판단한다.
또한 거시경제적 요인이 분석에 중요한 역할을 한다. 만약 우리의 데이터가 크게 거시경제 요인의 영향을 받는다면 어떨까? 우리는 거시경제적 요인의 영향을 이해하기 위해 여러 분석을 수행했으며, 거시경제 요인이 유통 공급량 변화에 미치는 영향은 매우 적다는 결론을 내렸다.
장기 창(window)
당일 분석의 명백한 단점은 언락 전후의 가격 데이터 부족이다. 우리는 언락 시점에 선행적·반응적 효과가 존재하며, 이것이 며칠 혹은 몇 주에 걸쳐 나타날 수 있다고 가정한다. 예를 들어, 주요 언락 이벤트 수 주 전부터 숏 세일러가 포지션을 쌓거나, 유동성 부족으로 인해 내부자가 포지션을 정리하는 데 며칠이 걸릴 수 있다. 이를 조사하기 위해 언락 전후 3일, 1주, 15일 등의 장기 창을 사용해 유사한 상관관계 분석을 수행했다.
언락 이벤트 이전 기간의 분석에서는 언락 당일과 창의 시작일 사이의 가격 변화를 계산한다. 따라서 상관관계의 부호 의미가 반전된다. 양의 상관관계는 언락 전 가격이 더 높았음을, 음의 상관관계는 더 낮았음을 의미한다. 직관에 따르면 언락 며칠 전에 양의 상관관계를 볼 것으로 예상하는데, 이는 예상되는 매도 압력으로 인해 언락 전 가격이 하락하기 때문이다. 마찬가지로 가격이 계속 하락한다면 언락 후 며칠 동안 음의 상관관계를 볼 수 있을 것이다.
마찬가지로 0%~1% 언락의 관계는 매우 작았다. 언락 전후 모두 최적합선은 일반적으로 평탄하여, 이러한 규모의 언락에 대해 지속적인 가격 영향이 없음을 나타냈다.
유통 공급량의 1% 초과 언락의 경우, 다음과 같은 관계를 얻었다:
엄밀히 말해 인과관계를 입증할 수는 없으며, 이 결과는 참고용 상관관계의 가능성을 제시할 뿐임을 강조한다. 또한 상관관계 분석은 2주 이내로 제한했는데, 장기 측정은 알 수 없고 측정 불가능한 요인을 점점 더 포함하게 되기 때문이다. 마지막으로 시간 창이 늘어날수록 일부 토큰 언락이 겹칠 수 있지만, 이 영향은 극히 미미하다고 판단한다. 이러한 고려사항을 감안하면, 우리의 결과는 가격이 일반적으로 특정 방식으로 언락 주변에서 움직이는지를 보여주는 유용한 경험적 지표로 간주해야 한다.
겉보기에 이러한 결과는 우리의 가정을 지지한다. 일반적으로 언락 전에 양의 상관관계가 나타나며, 이는 언락 전 가격이 더 높았음을 의미한다. 언락 후에는 음의 상관관계가 나타나며, 가격이 하락했음을 의미한다.
언락 전 3일 및 7일 창에서는 가격과 언락 규모 사이에 상대적으로 강한 상관관계(24%, 23%)를 관찰했다. 또한 언락 후 3일 및 7일 기간에는 -7%, -15%의 상관관계를 보였다. 이는 언락 최대 1주일 전부터 더 강한 가격 압력이 존재함을 시사하며, 이는 공개된 언락 이벤트에 대한 기대 때문일 가능성이 높다. 반면 언락 후 며칠은 회귀선에 더 근접하여, 이 결과에 대해 더 큰 신뢰를 갖는다.
언락 전 15일 창에서는 상관관계가 -3%의 약한 음의 관계로 전환되었다. 언락 간 '교차 오염'을 줄이기 위해 모든 일일 언락을 필터링하고 주간 또는 그 이상 드물게 발생하는 언락만 검토했다. 결과 부재는 이 기간 동안 예상 효과가 덜 강력하거나, 언락일에 더 가까운 시점에서 더 흔함을 시사할 수 있다. 그러나 언락 후 15일 동안의 효과는 우리가 분석한 모든 시간 창 중 가장 강력하며, 상관관계는 -18%이다. 이는 예상 효과가 15일 전부터 시작되지는 않지만, 결국 15일 후에 가격 억제 효과가 나타남을 의미한다.
모델 분석
장기 분석에 경험적 데이터만 의존할 수는 없다. 너무 긴 기간에는 많은 외생 요인이 존재하기 때문이다. 그러나 우리는 에이전트 기반 모델(Agent Based Models)*을 사용할 수 있는데, 이는 이산 변수를 가진 폐쇄 시스템으로 장기 영향을 이해하는 데 유용하다.
(TechFlow 주석: 독립적인 의식을 가진 에이전트(개별 개체 또는 공동 집단, 예: 조직, 팀)의 행동과 상호작용을 시뮬레이션하는 계산 모델. 시스템 내 에이전트의 역할을 시각적으로 평가하는 데 사용됨)
우리는 세 가지 다른 시나리오와 하나의 대조군을 시뮬레이션했다. 대조군에서는 기관 투자자에게 토큰을 배분하지 않았다. 실험을 위해 토큰 공급량의 8%를 보유한 기관을 도입했으며, 토큰을 이틀마다, 매월, 6개월마다 언락하는 경우를 설정했다.
전반적으로 경험적 결과와 유사한 결과를 얻었으며, 더 큰 언락은 더 크고 지속적인 토큰 가격 하락을 유도함을 보였다. 장기적으로는 언락 규모가 클수록 점점 더 큰 차이와 변화를 관찰했다.
상관관계 요약
특정 언락 이벤트를 볼 때, 언락 전후 가격은 일반적으로 하락하며, 그 하락 정도는 언락 규모에 비례한다는 것을 발견했다. 우리는 인과관계를 엄밀히 입증할 의사가 없다. 시장 영향은 복잡하고 알 수 없으며, 병렬 실험이 불가능하므로 가격 데이터 분석 시 단일 요인 회귀는 충분하지 않기 때문이다.
언락 기간
다른 하나의 가정은 일부 토큰 수령자가 수령 후 매도할 수 있다는 점이다. 이는 대부분 이미 혹은 완전히 언락된 토큰과 비교해 초기 언락 단계의 토큰이 낮은 유동성 환경에서 더 크고 지속적인 매도 압력을 받을 수 있음을 의미한다.
이를 평가하기 위해 데이터셋을 두 그룹으로 나누었다: 대부분 언락됨(>=70% 언락) 및 대부분 잠김(<70% 언락). 대부분 언락된 토큰은 9개, 대부분 잠긴 토큰은 11개였다.
이 토큰들은 발행 당시 해당 범주에 속했음을 유념해야 하며, 현재 귀속 상태 비율 하에서의 성과를 측정하기 위해 최근 기간을 분석했다. 올해 1월 15일부터 4월 15일까지 4개월을 살펴봤다. 성과 측정을 위해 두 가지 지표에 집중했다.
- 평균 변동계수. 분산이나 표준편차 대신 평균으로 나눈 표준편차인 변동계수(CV)를 사용했다. 이를 통해 토큰 가격 변화의 왜곡 없이 서로 다른 자산 간 변동성을 직접 비교할 수 있다. 본질적으로 특정 기간 동안 토큰 가격의 차이와 변동성이 얼마나 큰지를 측정한다.
- 평균 가격 변화. 기간 시작부터 끝까지의 가격 백분율 변화. 이를 통해 토큰의 시장 대비 성과를 이해한다.
비트코인과 이더리움에 동일한 지표를 적용한 후 다음 결과를 얻었다:
두 그룹의 행동 차이는 매우 크다. 대부분 언락된 토큰은 ETH와 BTC에 더 가깝게 움직이며, 기본적으로 시장 흐름을 따르는 경향이 있다. 그러나 대부분 아직 언락되지 않은 토큰은 동일 기간 동안 가격이 상당히 하락했으며, 변동계수가 대부분 언락된 토큰보다 2.6배 더 높았다. 명백히 대부분의 토큰이 이미 언락된 토큰은 언락이 진행 중인 토큰보다 훨씬 안정적이며, 가치 상승도 더 크다. 이는 대부분의 토큰이 언락되면 토큰 가격이 더 안정화된다는 우리의 가정을 확인시켜 준다. 우리는 토큰이 프로토콜에 대해 장기적 신념을 가진 커뮤니티와 투자자들에게 이전되었기 때문이라고 판단한다.
토큰 배분
요약 통계에 따르면 토큰의 평균 배분은 퍼블릭 63%, 프라이빗 37%다. 마찬가지로 20개 토큰을 "더 많은 퍼블릭 배분"(8개)과 "더 많은 프라이빗 배분"(12개)으로 나누어 앞서와 유사한 방식으로 분석했다.
우리의 가정은 더 많은 프라이빗 배분을 한 토큰이 더 큰 변동성을 겪을 것이며, 이는 대규모 프라이빗 언락을 중심으로 서사가 형성될 수 있고 특히 '내부 투자자'의 매도가 그러하다는 점에서 기인한다. 동일한 분석을 수행한 후 다음과 같은 결론을 얻었다:
2023년 1월 15일 ~ 4월 15일
2022년 10월 1일 ~ 2023년 1월 1일
흥미롭게도 프라이빗 토큰이 두 기간 모두에서 변동성과 가격 성과 모두 다소 더 나았다. 이는 일부 프라이빗 토큰 보유자가 가격에 영향을 주지 않고 매매할 수 있도록 OTC 서비스를 활용하기 때문일 수 있다. 이러한 서비스는 일반적으로 커뮤니티(즉, 소액 투자자)에게는 제공되지 않는다. 그러나 이러한 결과는 토큰 배분에 대한 강력한 권고안을 제시하기에는 부족하다. 일반적인 입장으로서 우리는 항상 커뮤니티에 더 많은 배분을 해야 하며, 건강한 프로토콜과 광범위한 암호화폐 산업에 커뮤니티가 중요하다고 생각한다.
결론
전반적으로 우리의 모의 연구는 경험적 결과와 유사한 결론을 보여준다. 유통 공급량의 1%를 초과하는 언락은 언락 규모와 가격 사이의 음의 상관관계를 유도한다. 흥미롭게도 소규모 언락의 경우 영향은 거의 없다. 또한 대부분의 토큰이 이미 언락된 프로토콜이 시장에 더 가깝게 움직이며, 초기 언락 주기를 겪는 토큰보다 더 나은 성과를 보였다. 마지막으로 프라이빗 배분 비중이 높은 토큰은 변동성이 다소 낮고 가격 성과도 더 좋았다.
이러한 결과는 프로젝트 창립자들에게 다음과 같은 시사점을 제공한다.
- 1% 규칙: 토큰 가격 변동성을 줄이고자 하는 창립자는 유통 공급량 대비 더 적은 수량의 토큰을 언락해야 한다. 우리의 데이터는 공급량의 1% 미만 언락은 가격 영향과 무관함을 보여주며, 이는 분기별 또는 연간 언락보다 매일 또는 매주 언락 일정을 선호해야 함을 시사한다. 소규모·빈번한 언락의 또 다른 중요한 장점은 잠재적 매도 압력이 대규모 이벤트에 집중되기보다 더 균일하게 분포된다는 점이다.
- 배분 재검토: 우리는 대규모 배분 이벤트 전에 가격 하락이 가장 두드러짐을 관찰했다. 경우에 따라 가격이 20% 하락하고 회복에 최대 2개월이 걸릴 수 있다. 대규모 배분 이벤트를 줄이면 부정적인 서사를 강화하고 비건강한 레버리지 트레이딩 행동을 제거하는 데 도움이 된다. 창립자들은 대규모 배분을 토큰 설계의 기본값으로 삼기보다, 1년 치 토큰을 한 번에 언락할 경우 어떤 결과가 발생할지 고려해야 한다. 미국 팀은 기존 규정 준수를 위해 1년 언락을 지연해야 할 수도 있다. 이를 달성하기 위해 팀은 1년 치 토큰을 한 번에 언락하는 대신, 1년 후부터 점진적으로 언락을 시작할 수 있다.
- 언락 일정 초기에는 더 높은 변동성과 가격 억제가 발생할 수 있음: 이 이론을 아는 창립자들은 투자자와 커뮤니티에게 기대치를 더 효과적으로 전달할 수 있다. 또한 창립자들은 언락 일정을 장기간에 걸쳐 늘이기보다, 더 빨리 '대부분 언락됨' 상태에 도달하도록 설계를 고려할 수 있다. 그러나 장기적으로는 너무 많은 외생 요인이 존재해 최적의 토큰 언락 기간을 의미 있게 결정하는 것은 불가능하다.
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