암호화 시장의 인과관계 탐구: 암호화 자산의 강세장을 진정으로 이끄는 요인은 무엇인가?
지난 글 "팀이 일을 한다는 것과 코인 가격은 정말 관련이 있을까?"에서는 업계 전반의 GitHub 개발 현황과 토큰 가격 등락률 간의 상관관계를 분석하여, 벌기장·곰시장 모두에서 GitHub 6대 요인이 코인 가격 등락률과 정(+)의 상관관계를 보인다는 결론을 내렸다.
본고에서는 이러한 '상관관계'라는 결론을 한층 더 확장하여 두 변수 간의 인과관계, 즉 "기술적 업그레이드가 코인 가격 상승을 이끄는가, 아니면 코인 가격 상승이 기술 발전을 유도하는가?"를 연구함으로써, 투자자와 개발자가 '기술 개발'이라는 기본 요소가 코인 가격 변동에 어떤 위치를 차지하는지 보다 명확히 이해할 수 있도록 돕고자 한다.
본문의 전체적인 접근 방식은 다음과 같다.
첫째, 개별 토큰 단위로 GitHub 개발 활성도 지표인 Github Development Activity Index(GDAI)를 구축한다.
둘째, 이를 기반으로 업계 시가총액 순위 및 시간 경과에 따른 GitHub 프로젝트 수 변화 등의 규칙성을 고려하여, 업계 전체의 GitHub 개발 활성도를 반영하는 Industry Github Development Activity Index(IGDAI)를 구성한다.
셋째, 지난 6년간 IGDAI와 코인 가격 등락 추이를 비교함으로써 기술과 가격 사이의 인과관계를 판단한다.
넷째, 최근 6년간 꾸준히 개발해온 토큰에 GDAI 지표를 적용하여, 각 토큰의 개발 활성도와 가격 상승률을 BTC 및 ETH와 비교함으로써 앞서 도출한 기술과 가격의 인과관계를 검증한다.
Step1. 계층분석법(AHP)을 활용한 개별 프로젝트용 GitHub 개발 활성도 지표 GDAI (Github Development Activity Index) 구축
표1: GitHub 5대 요인과 프로젝트 개발 간 연관성 해석
구체적인 GDAI 공식은 다음과 같다.
계층분석법(The Analytic Hierarchy Process, AHP)은 의사결정 요소를 목표층(objective), 기준층(criterion), 방안층(scheme)으로 분해하여 시스템적으로 분석하고 종합 평가하는 방법으로, 정성적·정량적 분석을 동시에 수행하며 계산 방식이 간단하고 효율적이다.
(1) 시스템 내 요소들 간의 관계를 분석하고 계층적 구조를 구성
목표층 GDAI를 다음 5개의 기준층으로 분해한다.
μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests.
그림 1 GDAI 지표 분해도
(2) 판단 행렬 구성
상위 기준에 대해 동일 계층의 요소들을 서로 간 중요도를 비교하여 쌍대비교행렬(판단행렬)을 구성한다. 아래 표2는 다양한 중요도 수준을 정의하고 있다.
표 2 다양한 중요도 수준 정의
기준층 B를 위한 판단행렬을 다음과 같이 구성한다. 경험과 지표 특성에 근거하여 GitHub 개발 활성도 기여 우선순위는 Commit > Pullrequests > Issues > Fork > Star로 설정한다. Star와 Fork 지표는 개발 활동과 직접적인 연관성이 낮으므로 상대적으로 낮은 가중치를 부여한다.
표 3 판단행렬 B
(3) 일관성 검사(CI)
행렬 B의 특성방정식:
(4) 세 가지 방법으로 가중치 계산
방법 1: 산술평균법
이로부터 유도된 가중치 벡터 공식은 다음과 같다.
방법 2: 기하평균법
방법 3: 우선 특성값법을 사용하여 행렬 A의 최대 고유값과 대응하는 고유벡터를 구한 후, 고유벡터를 정규화하여 필요한 가중치를 도출한다.
위 세 가지 방법으로 구한 가중치를 평균하여 최종 가중치 값을 결정한다. 구체적인 결과는 아래 표4와 같다.
표4 5대 요인의 구체적 가중치
따라서 구체적인 GDAI 지표 공식은 다음과 같은 형태를 취한다.
Step2. GDAI 기반으로 개선된 업계 전체 GitHub 개발 활성도 지표 IGDAI (Industry Github Development Activities Index)
Step 1에서 개별 토큰용 GitHub 개발 활성도 지표 GDAI를 구축하였다. 이제 GDAI를 기반으로, 암호화폐 시장에 상장되어 있으며 GitHub에서 오픈소스로 공개된 모든 토큰을 종합적으로 고려하여, 모든 토큰의 GDAI를 합산함으로써 업계 전체의 GitHub 개발 활성도 지표 IGDAI를 산출한다. 구체적인 IGDAI 계산 공식은 다음과 같다.
IGDAI 계산 공식
여기서 n은 특정 기간 동안 암호화폐 시장에 유통되며 GitHub에서 오픈소스로 공개된 토큰의 총 수를 의미한다.
업계 전체를 반영하는 지표를 구성하는 데에는 일반적으로 두 가지 접근 방식이 있다.
1. 대표성 있는 샘플을 선정하여 그 성과를 계산하는 방식
2. 업계 전체를 종합적으로 고려하는 방식
첫 번째 방식의 경우, 현재 암호화폐 생태계가 아직 완전하지 않아 가격과 시가총액이 양호한 많은 토큰들이 소스코드를 공개하지 않아 제3자가 개발 정보를 확인할 수 없으며, 선택된 샘플의 '대표성'이 의문시될 수 있다. 또한 암호화폐 업계는 여전히 블루오션으로, 각각의 토큰이 단기간 내 급속한 성장을 이룰 가능성이 크다. 게다가 24시간 거래가 가능한 고유동성 특성상 시가총액이 단기적으로 크게 변동하기 쉬운데, 예를 들어 A주 시장처럼 반기마다 샘플을 교체하면 다수 토큰의 시가변동 정보를 놓칠 위험이 있다.
따라서 본고에서는 모든 토큰의 개발 정보를 종합적으로 고려하여 IGDAI를 계산한다.
Step3. '기술 혁명'과 '코인 가격 상승', 과연 무엇이 원인이고 무엇이 결과인가? 코인 가격 변화가 단방향적으로 GitHub 개발 수준에 영향을 미친다
저자들은 그랜저 인과관계 검정(Granger Causality Test)을 활용하여, 업계 개발 활성도 IGDAI와 BTC 가격 변화라는 두 시계열 데이터 간의 인과관계를 분석하였다. 기간은 2015년부터 2023년 10월 31일까지이며, 지표 단위는 '일'이다. 우선 지연 차수(lag order)를 4로 설정하였으며, 단위근검정(Unit Root Test)을 통해 두 데이터 모두 안정적 시계열임을 확인하였다(데이터 '안정성'은 그랜저 인과관계 검정의 전제 조건). 분석 결과는 다음과 같다.
표5 그랜저 인과관계 검정 결과
여기서 0.000 < 0.05이므로 F검정이 귀무가설(H0: 두 변수 간에 그랜저 인과관계 없음)을 기각한다는 것을 의미하며, BTC_price가 IGDAI의 원인임을 나타낸다. 즉, 업계 GitHub 개발 활성도 IGDAI는 코인 가격 변화의 지연 항(lagged terms)에 의해 영향을 받는다.
또한 0.135 > 0.05이므로 F검정이 귀무가설을 채택하며, IGDAI가 BTC_price의 원인이 아님을 의미한다. 종합하면, 코인 가격 변화가 단방향적으로 업계 개발 활성도에 영향을 미친다.
또한 그래프를 통해 직관적으로 분석하였다. 일 단위 개발 활성도 지표는 변동폭이 크고 우연적 요인이 많아 시각화가 어려우므로, 지수 평활화 처리를 하고 주 단위로 기간을 확대하였다. 아래 그림 2는 2015년부터 현재까지 월 단위 IGDAI 지수와 BTC 가격 변화를 보여준다.
그림2 2015-2023년 10월 IGDAI 지수 및 BTC 가격 변화
이 그래프는 업계 개발 생태계의 변화가 BTC 가격 변화보다 시차를 두고 있음을 명확히 보여주며, 두 지표의 변동폭이 유사하여 IGDAI가 코인 가격 변화에 단방향적으로 영향을 받는다는 결론을 입증한다.
또한 최근 몇 달 사이 업계 개발 활성도 지수가 31.7% 폭락하여 거의 10년 만에 최대 낙폭을 기록했다는 점도 발견하였다.
Step4. 개발 팀이 게을러하지 않고 계속 개발만 하면, 불황기를 견뎌내고 나면 코인 가격도 그리 나쁘지 않을까? 아니다!
Step3에서는 그랜저 인과관계 검정을 통해 코인 가격이 기술 개발에 단방향적으로 영향을 미란다는 결론을 내렸다. 그러나 우리는 또 다른 특수한 관계를 탐색하고자 한다. 즉, GitHub 개발 수준이 코인 가격 상승의 선행 요인이 아니더라도, 팀이 게을러하지 않고 꾸준히 개발하며 불황기를 버텨낸다면, 코인 가격이 너무 처참하게 떨어지지는 않을지 여부를 살펴보는 것이다. 토큰 개발 생태계의 성숙기와 토큰 종류 다양성 변화를 고려하여, 2018년부터 지금까지 지속적으로 개발 중인 토큰을 찾아, 해당 토큰의 GitHub 개발 활성도 GDAI와 코인 가격 등락률을 BTC와 비교하고자 한다.
여기서 '지속 개발'이란, 2018년부터 2023년 10월까지 매주 GitHub 개발의 핵심 요소인 commit, issues, pull requests 세 가지 요인이 동시에 0이 되지 않는 경우를 말한다. 코인 가격 등락률은 (해당 기간 최고가 - 최저가) / 최저가로 정의한다. 방대한 데이터 수집과 분석을 통해, 2018년 이후 약 1,400개의 토큰이 오픈소스로 공개되어 상장되었으며, 이 중에서 위 조건을 충족하는 토큰은 38개임을 확인하였다(BTC와 ETH 포함). BTC와 ETH는 이미 개발 생태계와 시가총액이 매우 성숙하여 대표성이 크지만, 본문의 분량 상, 나머지 36개 토큰과 BTC의 비교 결과를 중심으로 설명하겠다. 구체적인 토큰 목록은 표6과 같다.
표6 2018년부터 현재까지 지속 개발 중인 토큰
GitHub 개발 활성도 GDAI에 대해 38개 토큰을 통계 분석한 결과가 아래 그림 3이다.
그림3 2018-2023년 GitHub 지속 개발 토큰의 GDAI
빨간색은 IGDAI가 BTC를 초과한 토큰, 파란색은 미달한 토큰이다. 지속 개발 토큰 중 9개 토큰의 개발 활성도가 BTC를 상회하였다.
코인 가격 등락률에 대해서는 아래 그림 4와 같다.
그림4 2018-2023년 GitHub 지속 개발 토큰의 코인 가격 등락률
빨간색은 코인 가격 상승률이 BTC를 초과한 토큰, 파란색은 미달한 토큰이다. 지속 개발 토큰 중 31개 토큰의 코인 가격 상승률이 BTC를 상회하였다.
두 그래프를 종합하면, 빨간색 토큰 중 중복되는 것은 8개이며, 즉 2018년 이후 현재까지 8개 토큰의 GitHub 개발 활성도 GDAI와 코인 가격 등락률이 동시에 BTC(업계 지표)를 상회하였으며, 이는 해당 기간 지속 개발한 전체 토큰의 22%에 해당한다. 구체적인 토큰은 표7과 같다.
표7 2018-2023년 GDAI와 코인 가격 등락률이 동시에 BTC를 상회한 토큰
지속 개발 관점에서 보면 22%의 중복률은 낮은 편이며, 따라서 '지속 개발'이 코인 가격에 어느 정도 영향을 미친다고 볼 수 있지만, 이것이 코인 가격에 강력한 긍정적 효과를 준다고 단정할 수는 없다. 이 견해는 Step3의 그랜저 인과관계 검정 결과와도 서로 입증된다.
논문 결론
위 내용을 바탕으로 Falcon은 본고의 결론을 다음과 같이 요약한다.
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계층분석법(AHP)을 활용하여 개별 토큰용 개발 활성도 지표 GDAI와 업계 전체용 GitHub 개발 활성도 지표 IGDAI를 각각 구축하였다.
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2015년~2023년 10월까지의 '업계 전체 GitHub 개발 활성도 지표 IGDAI'와 'BTC 가격 데이터'를 분석한 결과, 코인 가격이 단방향적으로 GitHub 개발 활성도에 영향을 미친다는 사실을 발견하였다. 또한 최근 몇 달 사이 업계 개발 활성도 지수가 31.7% 폭락하여 거의 10년 만에 최대 낙폭을 기록하였다.
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"개발팀이 게을러하지 않고 꾸준히 개발한다"는 것이 불황기를 지난 후 코인 가격 상승의 핵심 추진 요소는 아니다. 투자 시에는 다른 요인들의 가격 영향도 종합적으로 고려해야 한다.
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