데이터 분석으로 살펴본 네 차례의 강우 시장 사이클: "팀이 실제로 활동 중인가"라는 점은 정말 암호화폐 가격과 관련이 있을까?

2023.10.19

데이터 분석으로 살펴본 네 차례의 강우 시장 사이클: "팀이 실제로 활동 중인가"라는 점은 정말 암호화폐 가격과 관련이 있을까?

"팀이 일을 하고 있다"는 것이 정말로 강세장에서 코인 가격 상승을 더 크게 만들며 약세장에서는 하락에 더 잘 버틸 수 있게 할까?

2023.10.19 - 07:04:59

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

"팀이 일을 하고 있다"는 것이 정말로 강세장에서 코인 가격 상승을 더 크게 만들며 약세장에서는 하락에 더 잘 버틸 수 있게 할까?

글: LUCIDA & FALCON

암호화 자산을 보유할 때 '팀이 실제로 활동하고 있다'는 것은 '강세장에서 가격이 급등할 것이라는 자신감'이자 '약세장에서 손실 상태일 때에도 계속 보유하려는 기준'이기도 합니다.

그러나 과연 '팀의 실질적 활동'이 강세장에서 코인 가격 상승을 더 크게 만들까요? 약세장에서도 더 낙폭을 줄일 수 있을까요?

본문은 지난 10년간의 역사 데이터를 바탕으로 그 답을 알려드립니다.

크립토 시장의 네 차례의 강세장과 약세장 사이클

비트코인의 제네시스 블록은 2009년에 탄생했으며, 이후 14년 동안 가격은 반복적으로 강세장과 약세장 사이클을 겪었고, 이 과정에서 'ICO 시대', '공용 블록체인 폭발', 'DeFi 서머', 'NFT 물결' 등의 업계 내 주요 테마들이 등장했습니다.

분석의 편의상 본문에서는 2015.07~2018.01을 첫 번째 강세장, 2018.01~2020.03을 첫 번째 약세장, 2020.03~2021.05를 두 번째 강세장, 2021.05~현재를 두 번째 약세장으로 정의합니다.

첫 번째 강세장(2015.7~2018.1)은 오래 전의 'ICO' 시기로, 확보 가능한 데이터가 부족해 정확한 결론 도출이 어렵습니다. 따라서 본문은 이후 세 개의 사이클을 중심으로 분석합니다.

Crypto 시장의 네 차례의 강세장과 약세장 사이클

크립토 시장의 네 차례의 강세장과 약세장 사이클

어떤 지표들이 '팀이 일을 하고 있다'는 것을 나타낼 수 있을까? 우리는 여섯 가지 요소를 찾았습니다.

업계 대부분의 프로젝트는 블록체인 기술을 기반으로 하며, 코드는 GitHub에서 공개되어 있습니다(GitHub는 코드를 저장하고 공유하는 플랫폼입니다).

따라서 Falcon은 GitHub의 6가지 지표를 '팀이 일을 하고 있다'는 것을 측정하는 정량적 기준으로 삼았으며, 구체적으로는 Star, Fork, Commit, Issues, Pull requests, Watchers를 포함합니다. 다음은 여섯 지표의 구체적인 의미와 유형입니다:

프로젝트 GitHub 데이터 여섯 가지 요소의 구체적인 설명

본문에서 다루는 모든 프로젝트의 GitHub 데이터는 Falcon의 제품에서도 확인할 수 있으며, 링크 접속을 통해 볼 수 있습니다.

제품 페이지 스크린샷

유효 표본 수 및 용어 설명

팀은 세 개의 시장 사이클 동안의 가격 움직임과 해당 프로젝트의 GitHub 여섯 가지 요소 데이터를 통계 처리하였으며, 이상치를 제거한 후 각각 81개, 330개, 596개의 유효한 토큰 샘플을 확보했습니다.

아래 차트와 표에서 사용되는 용어의 설명은 다음과 같습니다:

용어 구체적 설명

첫 번째 약세장 (2018.1-2020.3): GitHub 데이터는 일정한 낙폭 완화 효과가 있으나 제한적이며, 표본 수 부족과 관련이 있을 수 있음

먼저 첫 번째 약세장부터 살펴보겠습니다:

GitHub 데이터 여섯 가지 요소 및 가격 변동률에 대한 기술통계:

첫 번째 약세장의 토큰 데이터는 비교적 산발적이며, 초기 크립토 시장 특징과 일치합니다. 이 기간 동안 7개 통계량의 표준편차가 평균에서 크게 벗어났으며, 이는 서로 다른 토큰 간 가격과 GitHub 데이터의 차이가 크다는 것을 의미합니다. 이 단계에서 이미 성숙한 비트코인, ETH 등의 GitHub 요소들은 매우 높은 관심을 받지만, 다수의 신생 토큰들은 GitHub에서의 관심도와 개발자 기여도가 낮은 편입니다.

시장 평균 낙폭보다 적게 하락한 토큰들의 가격과 해당 GitHub 데이터 여섯 가지 요소의 통계 현황:

회색 칸은 시장 추세와 반대 방향으로 움직인 토큰을 의미하며, 이러한 토큰은 특수한 성격을 가지고 있어 시장 상황과 함께 종합적으로 분석해야 합니다. 해당 기간에는 binance-exchange 하나뿐이며, 그들의 GitHub 데이터를 보면 star와 fork 값은 통계 상위 10%에 속하지만 commit, issues, pull_requests, watchers는 극도로 낮습니다. 이는 bnb 토큰이 2019년 이전까지는 '플랫폼 토큰' 속성만 있었고 '공용 체인' 속성이 없어 코드가 공개되지 않았기 때문입니다. 그러나 2018년 하반기 시장의 관심이 플랫폼 토큰으로 집중되면서 bnb는 큰 상승세를 보이며 이 기간 중 낙폭을 잘 막아냈습니다. 이 토큰의 경우 GitHub 데이터 여섯 가지 요소 중 star와 fork만 가격과 어느 정도 상관관계가 있습니다.

가격 하락폭이 평균 이하인 토큰들 중 40%는 GitHub 요소가 통계 상위 10%에 속했으며, 나머지는 일반적으로 낮은 수준입니다. 초기 판단으로는 이 기간 동안 GitHub 요소가 가격 하락폭 감소에 어느 정도 긍정적인 영향을 미쳤으나, 그 효과는 크지 않았음을 시사합니다.

두 번째 강세장 (2020.3-2021.5): GitHub 활동성이 높은 프로젝트가 강세장에서 더 많이 상승함

GitHub 데이터 여섯 가지 요소 및 가격 변동률에 대한 기술통계:

두 번째 강세장의 토큰 데이터는 비교적 집중되어 있으며, 크립토 시장의 성숙도와 호황이 증가했습니다. * 이 기간 동안 7개 통계량의 표준편차는 평균에 비교적 가깝고, 2018~2020년과 비교해 표본 데이터 분포가 더 집중됩니다. 실제 시장 상황을 고려하면, 2020년대 토큰 시장이 이미 어느 정도 성숙되었고, 2018년에 출현한 토큰들이 발전하면서 기본적인 GitHub 데이터 상황도 전반적으로 크게 증가했습니다. 또한 시장 발전에 따라 이 기간에 발행된 토큰 수가 급증했고, 참조 가능한 표본 수가 늘어남에 따라 데이터 분포의 집중도도 더욱 높아졌습니다.

시장 평균 상승폭보다 크게 상승한 토큰들의 가격과 해당 GitHub 데이터 여섯 가지 요소의 통계 현황:

330개 데이터 중 평균 상승률을 초과한 토큰은 11개이며, 이 중 GitHub 데이터 여섯 가지 요소가 평균을 초과한 토큰은 5개로 약 45%입니다. GitHub 데이터 증가와 가격 상승 간에 어느 정도 상관관계가 있다는 초기 판단이 가능합니다. 구체적인 상관관계는 아래에서 분석합니다.

강세장에서 오히려 하락한 프로젝트들은 모두 GitHub 개발 활동이 매우 부진한 경우였다

가격 이상치 현황(강세장 중 가격 하락):

이 기간 330개 유효 표본 중 28개 토큰의 가격은 오히려 하락했으며, 이는 해당 토큰들이 매우 약세임을 반영합니다. 동시에 이 토큰들의 GitHub 데이터는 90% 이상이 평균 이하이며 전체적으로 최솟값에 가깝습니다.

두 번째 약세장 (2021.5~현재): GitHub 활동성이 높은 프로젝트가 약세장에서 어느 정도 낙폭 완화에 기여하지만, 그 효과는 여전히 제한적임

GitHub 데이터 여섯 가지 요소 및 가격 변동률에 대한 기술통계:

star 요소를 기준으로 상위 20개 토큰과 나머지 6개 통계량의 데이터(굵게 표시된 것은 평균을 초과한 토큰):

크립토 시장의 추가 발전에 따라 두 번째 약세장의 토큰 데이터는 오히려 더 산발적이며, 이는 업계 내 격차 심화와 관련이 있을 것으로 추정됩니다. * 이 기간 동안 7개 통계량의 표준편차는 평균에서 크게 벗어나 두 번째 약세장 단계의 토큰 데이터가 산발적임을 나타냅니다. 2021년 토큰 시장은 여전히 성장기이며, 점점 더 많은 사람들이 시장에 진입하고 있으며, 사람들은 먼저 시장에서 성숙하고 발전된 프로젝트를 선택합니다. 이러한 토큰들의 GitHub 관심도는 수만 회에 달하지만, 이 시기에 새로 출현한 토큰들은 아직 대중에게 익숙해지기 위해 시간이 필요하며, 관심도와 개발 수준도 자연스럽게 훨씬 낮습니다.

star 데이터 기준 상위 20개 토큰의 통계를 종합하면, GitHub 데이터 여섯 가지 요소 순위가 평균을 초과한 토큰들은 통계적 규칙에서 일정한 유사성을 보이며, 여섯 가지 요소 간 높은 상관관계가 있음을 추정할 수 있습니다. 동시에 GitHub 데이터 여섯 가지 요소 순위가 특히 높은 토큰들은 대부분 성숙한 프로젝트이며, 발행 시기는 거의 2015~2018년 사이입니다(예: bitcoin, ETH, dogecoin).

가격 이상치 현황(약세장 중 가격 상승):

596개 토큰 데이터 중 28개가 이상치이며, 이 중 GitHub 데이터가 한 개 이상 평균을 초과한 토큰은 6개로 28%입니다. 표를 통해 GitHub 데이터 증가가 약세장에서 낙폭 완화에 어느 정도 기여했지만, 그 효과는 크지 않음을 추정할 수 있습니다. 이러한 토큰들이 강한 가격 우위를 갖는 것은 주로 다른 유형의 요소들(예: 거래량·가격 요소, 시장 심리 등 대안 요소)에 의해 결정됩니다.

GitHub 요소와 가격 간 상관관계를 어떻게 정량화할 것인가? 어떤 계수를 사용할 것인가?

앞서 간단한 통계 분석을 통해 GitHub 데이터가 강세장과 약세장 사이클에서 다르게 작용한다는 것을 알았습니다.

그렇다면 GitHub 요소와 가격 간 상관관계를 어떻게 정량화할 수 있을까요?

Q-Q 도표는 표본의 백분위수를 x축으로, 정규분포에 따라 계산된 해당 백분위점을 y축으로 하여 직각 좌표계에 산점도 형태로 표시합니다. 데이터셋이 정규분포를 따르면 산점들은 제1사분면의 대각선 주변에 직선 형태로 나타납니다. 정규분포를 따르는 데이터셋은 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient) 분석이 적절하며, 정규분포를 따르지 않는 데이터셋은 스피어맨 상관계수(Spearman correlation coefficient) 분석이 적절합니다.

세 기간의 여섯 가지 요소 Q-Q 도표 결과는 다음과 같습니다:

표에서 알 수 있듯이, 세 기간 모두 Star, Fork, Commit, Issues, Pull_requests, Watchers 여섯 가지 요소의 표본점들은 제1사분면의 대각선 주변에 분포하지 않으며, 즉 정규분포를 따르지 않습니다. 여섯 가지 요소와 토큰 가격 간 상관관계 분석은 스피어맨 계수 결과를 기준으로 판단합니다.

첫 번째 약세장 (2018.1-2020.3): 표본 수의 영향으로 GitHub 요소와 가격 간 상관관계는 제한적임

여섯 가지 요소와 가격 상승률 간 상관관계 표:

GitHub 데이터의 5가지 요소는 약세장에서 가격 낙폭 완화에 긍정적인 역할을 합니다. 표에서 쉽게 알 수 있듯이, star, fork, issues, pull_requests, watchers는 price와의 상관계수가 모두 약 0.260이며, 모두 0.05 수준에서 유의미하게 나타납니다. 통계학적으로 이는 5가지 요소가 모두 가격과 양의 상관관계를 가짐을 의미합니다.

이 기간 commit 요소는 가격 상승률과 유의미한 관계가 없습니다. commit과 가격 변동률의 상관계수는 -0.032로 0에 가까우며, p값은 0.776 > 0.05로, commit과 price 사이에 상관관계가 없음을 의미합니다.

star, fork, issues, pull_requests, watchers와 price의 상관관계 결과는 앞서의 판단과 일치하며, 어느 정도 긍정적인 역할을 한다는 것을 알 수 있습니다. 이 상관관계가 매우 높지 않다는 것도 알고 있지만, 0.260 수준의 상관관계는 향후 토큰 가격 움직임 연구 및 관련 인자 전략 구성에 의미가 있습니다. commit의 결과는 앞선 판단과 다소 어긋나며, 표본 데이터 부족 때문이라고 초기 판단합니다. 두 번째와 세 번째 기간에서는 더 많은 토큰 데이터를 수집하여 commit과 price의 상관관계를 추가로 검토하겠습니다.

두 번째 강세장 (2020.3-2021.5): GitHub 활동성이 클수록 가격 상승폭도 더 큼

여섯 가지 요소와 가격 상승률 간 상관관계 표:

두 번째 강세장은 유효 표본 수가 81개에서 330개로 증가함에 따라, star, fork, commit, issues, pull_requests, watchers 여섯 가지 요소와 price의 상관관계가 유의하게 강화되었으며, 상관계수는 약 0.322 수준으로, 첫 번째 기간의 평균 상관계수 0.260보다 명백히 높으며, 0.01 수준에서 유의미합니다. 특히 star, commit, watchers 요소와 price의 상관관계는 0.350에 달합니다. 이 기간 여섯 가지 요소 모두 price와 양의 상관관계를 보이며, 첫 번째 기간에서 commit과 price가 음의 상관관계를 보인 이유는 표본 수가 부족해 극단값의 영향을 받았다는 우리의 추측을 뒷받침합니다.

두 번째 약세장 (2021.5~현재): GitHub 요소는 시효성이 있다! 약세장에서도 여전히 가격과 유의한 상관관계가 있으나, 반드시 낙폭 완화를 보장하지는 않음

여섯 가지 요소와 가격 상승률 간 상관관계 표:

세 번째 기간의 유효 표본 수는 597개로 증가했으며, 첫 번째 기간과 비교해 star, fork, commit, issues, pull_requests, watchers 여섯 가지 요소와 price의 상관관계가 강화되었습니다. 0.01 수준의 유의성 조건에서 평균 상관계수는 0.216으로, 첫 번째 약세장의 0.205보다 약간 높지만, 두 번째 기간의 0.322보다는 명백히 낮습니다.

우리는 GitHub 데이터 여섯 가지 요소가 모두 가격 상승률과 양의 상관관계를 가지지만, 일정한 시효성이 있다고 생각합니다!

즉 여섯 가지 요소는 강세장에서 가격 변동에 대해 더 강한 예측력과 기여력을 가지지만, 약세장에서는 효력이 약화되며, 약세장의 가격은 다른 요소군(예: 거래량·가격 요소, 시장 심리 등 대안 요소)의 영향을 더 크게 받습니다. GitHub 데이터는 기본면의 일부로서 비교적 제한적인 역할을 수행합니다.