체인 상 데이터를 기반으로 볼 때, 이번 사이클은 이미 정점을 찍었는가?
진행자: Alex, Mint Ventures 리서치 파트너
게스트: Colin, 프리랜서 트레이더, 온체인 데이터 연구자
녹음일: 2025.2.15
안녕하세요, Mint Ventures가 기획한 WEB3 Mint To Be에 오신 것을 환영합니다. 이곳에서 우리는 지속적으로 질문하고 깊이 있게 사고하며, WEB3 세계 속에서 사실을 명확히 하고 현실을 꿰뚫으며 공감대를 찾아갑니다. 주요 이슈 뒤에 숨겨진 논리를 정리하고 사건 자체를 넘어서는 통찰력을 제공하며 다양한 관점을 소개합니다.
공지: 이번 팟캐스트에서 논의된 내용은 출연자 개인의 견해이며, 소속 기관의 입장을 반영하지 않으며 언급된 프로젝트는 어떤 투자 권유도 아닙니다.
Alex: 이번 에피소드는 다소 특별한데, 그동안 특정 분야나 프로젝트, 혹은 meme과 같은 순환 서사에 대해 다뤘다면 오늘은 특히 BTC의 온체인 데이터 분석에 집중할 예정입니다. 우리는 그 작동 원리와 핵심 지표들을 가까이서 살펴보고 방법론을 배울 것입니다. 오늘 방송에서는 여러 지표 개념들이 등장하므로, 이를 텍스트 버전 상단에 정리하여 이해를 돕겠습니다.
이번 팟캐스트에서 언급된 주요 데이터 지표 및 개념들:
Glassnode: 대표적인 유료 온체인 데이터 분석 플랫폼.
실현가격(Realized Price): 비트코인이 마지막으로 체인상 이동했을 당시의 가격을 기반으로 산출되는 가중 평균 가격. 이는 비트코인의 역사적 보유 비용을 반영하며, 시장 전반의 이익/손실 상태를 평가하는 데 적합합니다.
URPD: 실현가격 분포. BTC 자산의 가격대별 분포 상황을 확인하는 데 사용됩니다.
RUP(Relative unrealized profit): 상대 미실현 수익. 비트코인 시장에서 모든 보유자의 미실현 수익이 시가총액 대비 어느 정도 비율을 차지하는지를 측정합니다.
Cointime True Market Mean Price: Cointime Economics 체계를 기반으로 한 온체인 평균 가격 지표. 비트코인의 '시간 가중치'를 도입해 장기 가치를 더 정확하게 평가하는 것을 목표로 합니다. 현재 시장가나 실현가격과 비교해 시간 요소까지 종합적으로 고려하므로 장주기 하의 BTC 가격 평가에 적합합니다.
Shiller ECY: 노벨 경제학상 수상자 로버트 쉴러가 제안한 밸류에이션 지표로, 주식시장의 장기 수익 가능성을 평가하고 다른 자산 대비 매력도를 측정합니다. 본유비율(CAPE)을 개선한 것으로, 금리 환경의 영향을 주로 반영합니다.
온체인 데이터 분석 학습 계기
Alex: 오늘의 게스트는 프리랜서 트레이더이자 온체인 데이터 연구자인 Colin입니다. 먼저 Colin 님이 청취자 여러분께 인사 부탁드립니다.
Colin: 안녕하세요, Alex님의 초청에 감사드립니다. 초대를 받았을 때 다소 놀랐는데, 제가 사실 무명의 소규모 투자자라 특별한 타이틀도 없고 조용히 거래만 하고 있기 때문입니다. 저는 Twitter에서 베그 선생이라는 계정을 운영하며 온체인 데이터 교육, 현재 시장 분석, 거래 개념 등을 공유하고 있습니다. 제 스스로를 세 가지로 정의하는데, 첫째는 이벤트 기반 트레이더로서 이벤트 중심 전략을 고민합니다. 둘째는 온체인 데이터 분석가로서 Twitter에서 주로 이 부분을 공유합니다. 셋째는 보수적인 입장에서 지수 투자자라고 할 수 있는데, 일부 자금을 미국 대형주에 배분함으로써 전체 자산 곡선의 변동성을 낮추고 일정한 방어성을 유지합니다. 이것이 제가 스스로를 정의하는 범위입니다.
Alex: Colin님의 자기소개 감사합니다. 제가 Colin님을 초대한 이유는 Twitter에서 본 그의 비트코인 온체인 데이터 분석이 매우 깊이 있고 유익했기 때문입니다. 이는 우리가 그동안 거의 다루지 않았던 주제이자 저에게도 부족한 영역이었습니다. 그가 작성한 연재 글들은 논리가 명확하고 실질적인 내용을 담고 있어 직접 초대하게 되었습니다. 참고로 오늘 저희의 의견은 모두 강한 주관성을 포함하며, 정보나 관점은 미래에 변경될 수 있으며 동일한 데이터라도 해석은 사람마다 다를 수 있음을 알려드립니다. 본 내용은 투자 조언이 아니며, 언급된 분석 플랫폼 역시 개인적 사용 예시일 뿐 추천이 아닙니다. 또한 본 프로그램은 어떠한 상업적 후원도 받지 않았습니다. 이제 본론으로 들어가 암호자산의 온체인 데이터 분석에 대해 이야기해보겠습니다. 앞서 말씀하신 바와 같이 Colin님은 트레이더이신데, 어떤 계기로 암호자산의 온체인 데이터 분석을 접하고 학습하게 되셨나요?
Colin: 이 질문은 두 가지로 나누어 설명하겠습니다. 우선 누구나 마찬가지겠지만, 제가 금융시장에 진입하거나 이미 진입한 사람들 중 대부분의 궁극적 목적은 수익 창출을 통해 삶의 질을 개선하는 것입니다. 저 역시 항상 "무엇이 수익에 도움이 되면 그것을 배운다"는 철학을 가지고 있습니다. 이를 통해 거래 시스템의 기대 수익률을 높이는 것이죠. 간단히 말해, 무엇이 돈을 벌어주는지 그것이 바로 제가 배우는 대상입니다. 두 번째로, 온체인 데이터를 접하게 된 것은 우연히였습니다. 약 6~7년 전쯤 아무것도 모르던 시절, 이것저것 들여다보다 흥미로운 연구 이론을 발견하면 배워보려 했습니다. 그러다가 비트코인에는所谓 '온체인 데이터 분석'이라는 분야가 있다는 것을 우연히 알게 되었고, 그때부터 학습하고 연구하기 시작했습니다. 이후 단계에서는 양적거래 개발 등 다른 분야에서 배운 지식을 온체인 데이터와 결합해 거래 모델을 개발하고, 이를 제 거래 시스템에 통합하였습니다.
Alex: 그렇군요. 그럼 공식적으로 온체인 데이터 분석을 시작한 이후 얼마나 체계적으로 학습하고 연구해오셨나요?
Colin: 잘 정의되지 않습니다. 실제로 저는 체계적인 학습을 해본 적이 없습니다. 왜냐하면 지금까지도 시스템적인 교육 자료를 본 적이 없기 때문입니다. 아주 초기에 이 분야를 접했을 때 몇 년 전 일이었지만, 몇 편의 글만 읽고 개념만 알고 넘어갔습니다. 이후 다시 돌아와 좀 더 심층적인 내용을 접했고, 당시엔 다른 것에 집중하다가 재차 관심을 갖게 되어 계속 연구하게 되었습니다. 체계적인 학습이라기보다는 여기저기서 모아서 공부한 셈입니다.
Alex: 이해합니다. 그럼 온체인 데이터를 실제 투자에 적용하기 시작한 지 얼마나 되셨나요?
Colin: 이 경계는 다소 모호하지만, 거의 두 번의 비트코인 사이클에 가깝습니다. 다만 '두 번'이라고 하기도 애매한데, 언제를 시작점으로 보느냐에 따라 다릅니다. 대략 2019~2020년경 처음 접했으나, 실제 적용은 하지 않았습니다. 당시에는 아직 익숙하지 않아 감히 실행하지 못했고, 학습만 진행했습니다.
온체인 데이터 분석의 가치와 원리
Alex: 알겠습니다. 이제 구체적인 온체인 데이터 분석 개념들과 지표들에 대해 다뤄보겠습니다. 평소에 사용하시는 온체인 데이터 관측 플랫폼은 주로 어떤 것들이 있나요?
Colin: 저는 주로 Glassnode라는 웹사이트를 사용합니다. 간단히 설명하자면 유료 서비스입니다. 두 가지 유료 등급이 있는데, 전문가용은 비싸서 월 800달러 이상이고, 다른 등급은 월 30~40달러 정도였던 것으로 기억합니다. 무료 버전도 있지만 볼 수 있는 정보가 극히 제한적입니다. 물론 Glassnode 외에도 많은 플랫폼이 있으나, 제가 선택한 이유는 초기 검토와 연구 과정에서 가장 제 취향에 맞았기 때문입니다.
Alex: 알겠습니다. 저는 Colin님의 여러 정보를 본 후 직접 Glassnode에 가입해 유료 멤버가 되었습니다. 데이터가 매우 풍부하고 실시간성도 뛰어나다는 느낌을 받았습니다. 다음 질문입니다. 트레이더로서 투자 실전에 도움이 되는 점을 중요시하시는데, 온체인 데이터 분석이 투자에서 가지는 핵심 가치와 그 이면의 원리는 무엇인지 설명해주실 수 있나요?
Colin: 좋아요. 먼저 가치와 원리에 대해 말씀드리겠습니다. 두 가지를 함께 설명하겠습니다. 사실 간단합니다. 전통 금융시장에서 주식, 선물, 채권옵션, 부동산, 원자재 등은 모두 비트코인과 근본적인 차이가 하나 있습니다. 바로 블록체인 기술을 사용한다는 점입니다. 이 기술이 내세우는 가장 중요한 가치 중 하나가 투명성입니다. 모든 비트코인 이동 정보가 공개되어 있어, 예를 들어 300BTC가 한 주소에서 다른 주소로 이동한 것을 블록체인 브라우저에서 직접 확인할 수 있습니다. 비록 그 주소 뒤에 누가 있는지는 알 수 없지만, 이는 중요하지 않습니다. 왜냐하면 단일 개인이 비트코인 가격이나 추세를 좌지우지할 수 없기 때문입니다. 따라서 우리는 온체인 데이터를 분석할 때 전체 시장의 추세와 집단의 합의 및 행동을 보는 것입니다. 특정 주소가 누구인지 몰라도, 모든 주소의 자산 흐름을 집계해 이들이 이미 이익실현했는지, 손절했는지, 어느 수준에서 매수했는지, 어떤 가격대에서 매수를 꺼리는지 등의 데이터는 모두 확인 가능합니다. 이 점이 제가 비트코인 온체인 데이터 분석이 다른 금융시장보다 가지는 최대의 가치라고 생각하는 이유입니다. 다른 시장에서는 불가능한 일이니까요.
Alex: 확실히 중요한 점입니다. 암호화폐 투자를 할 때도 주식이나 다른 상품처럼 기본적 분석이 필요하죠. 방금 말씀하신 것처럼 온체인 데이터는 투명하고 누구나 관측 가능합니다. 다른 전문 투자자들이 온체인 데이터를 보는데, 우리가 보지 않는다면 투자에서 중요한 무기를 하나 잃는 셈입니다.
온체인 데이터 분석의 어려움
Alex: 실제로 온체인 데이터 분석을 수행하면서 주로 겪는 어려움이나 도전은 무엇이라고 생각하시나요?
Colin: 이 질문은 매우 좋다고 생각합니다. 두 가지로 나누어 답변하겠습니다. 첫 번째는 비교적 해결 가능한 부분인데, 바로 학습 과정에서의 어려움입니다. 대부분의 사람들, 즉 당시의 저조차도 마찬가지인데, 진정한 시스템적 교육 자료를 찾기 어렵습니다. 물론 오프라인에서 유료 강의가 있는지 물어보진 않았지만, 있다고 해도 제가 쉽게 구매하진 않았을 겁니다. 지금까지 트레이딩하면서 저는 거의 유료 강의를 산 적이 없습니다. 시스템적 교육을 받아본 적 없기 때문에 모든 내용을 스스로 파헤쳐야 했습니다. 온체인 데이터는 매우 다양하며, 제 학습 방식은 본인이 본 모든 지표들의 계산 방식과 원리를 완전히 이해하는 것입니다. 이는 엄청난 시간이 소요되는 과정입니다. 단순히 지표가 제시하는 공식만 보는 것이 아니라, 그 공식이 무엇을 의미하려 하는지, 왜 그렇게 설계되었는지 추론해야 하기 때문입니다. 각 지표의 원리를 이해한 후에는 두 번째 작업인 필터링을 해야 합니다. 양적 전략 개발이나 지표 연구 경험이 있는 분이라면 아시겠지만, 많은 지표들이 서로 높은 상관관계를 가집니다. 상관관계가 너무 높으면 판단에 노이즈가 생기거나 과도한 해석이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 정상에서 벗어날 때를 포착하는 시스템이 있다고 합시다. 이 시스템에 1번부터 10번까지 10개의 신호가 있다고 가정합시다. 만약 1번부터 4번 신호의 상관관계가 매우 높다면 문제가 생깁니다. 예컨대 비트코인 가격이 특정 행동이나 변화를 보일 때, 1번부터 4번 신호가 동시에 켜지는 현상이 발생할 수 있습니다. 이는 매우 곤란한 상황입니다. 상관관계가 높기 때문에 필연적으로 발생하는 현상이기 때문입니다. 10개의 신호 중 4개가 켜졌다고 해서 "위험하다"고 판단하는 것은 합리적이지 않습니다. 왜냐하면 자연스럽게 그렇게 될 수 있기 때문입니다. 상관관계를 기준으로 필터링하지 않으면 이런 현상이 쉽게 발생합니다. 저는 각 지표와 데이터의 원리를 연구한 후 공식만 보고도 상관관계가 높은지 낮은지를 판단할 수 있습니다. 이를 기반으로 상관관계가 높은 지표들은 묶어 필터링하고, 그중 1~2개만 선택합니다.
첫 번째 부분은 비교적 해결 가능하며 주요 난점은 아닙니다. 두 번째 부분이 진정한 도전입니다. 즉, 어떻게 주변 사람들 혹은 자신에게 자신의 관점이 옳다고 증명할 것인가? 다소 과격한 예를 들어 설명하겠습니다. 이전에 트윗에서도 언급한 적 있는데, 양적 거래 분야에서는 '각본대로 거래하지 말라'는 말이 있습니다. 다음과 같은 이상한 전략을 생각해봅시다. 진입 기준은 집에 있는 개가 두 번 짖고, 밖에 비가 온다면 매수하는 것입니다. 이 전략으로 백테스팅을 해보니 1000회 중 승률이 95%로 시장을 압도적으로 이겼습니다. 하지만 이런 전략을 실제로 사용할 사람이 있을까요? 개가 짖고 비가 오면 매수해서 승률이 높다는 것은 다소 이상합니다. 이를 우리는 '생존자 편향(Survivorship Bias)'이라고 부릅니다. 아무런 논리적 근거 없이, 표본 수가 충분하다고 해서 이 전략을 사용할 수는 없습니다. 반론할 수 있겠죠. "백테스팅 결과가 1000회 중 95% 승률인데, 이건 전략이 유효하다는 증거가 아닌가?" 하지만 생존자 편향을 다시 생각해보세요. 예를 들어 동전을 던져 10번 모두 앞면이 나올 확률은 1/1024입니다. 즉, 평균적으로 1024명 중 1명은 연속 10번 앞면을 던질 수 있습니다. 이런 사람은 '생존자'가 되고, 나머지 1023명은 실패했지만 우리는 보지 못합니다. 우리는 항상 성공한 사례만 보게 됩니다. 다시 Alex님의 질문으로 돌아가면, 주요 난점은 어디에 있는가? 우리는 주로 큰 규모의 합의와 추세를 보는데, 비트코인 역사를 돌이켜보면 가장 뚜렷한 세 차례의 정점은 2013년, 2017년, 2021년 두 차례입니다. 이걸 모두 합쳐도 겨우 4개의 샘플밖에 되지 않습니다. 이는 절대적으로 부족합니다. 표본 수가 부족한 상황에서 과거의 사례를 기계적으로 따라간다면, "2013년에 어떤 지표가 특정 수준에 도달했고, 2017년에도 그랬으니 올해도 반드시 도달해야 한다"는 주장은 합리적이지 않습니다. 표본 수가 충분하지 않기 때문에 논리적 근거 없이 연구한다면 이론은 쉽게 잘못될 수 있습니다. 가장 중요한 문제는 바로 표본 수가 너무 적기 때문에 귀납법이 아닌 연역법으로 접근해야 한다는 점입니다. 저는 연구 후 연역법을 통해 결론을 도출하고, 시간이 제 판단이 옳았는지 여부를 증명하도록 기다립니다. 옳다면 앞선 연역적 추론이 타당했을 가능성이 큽니다. 틀렸다면 다시 연역 논리를 수정해야 하겠죠. 그러나 단순히 귀납법에 의존한다면, 대부분의 소규모 투자자들이 하는 것처럼 "이전의 움직임이 지금과 비슷하니 앞으로 급등하거나 급락해야 한다"고 주장하는 것은 합리적이지 않습니다. 처음 말씀드린 것처럼, 가장 큰 난제는 다른 사람이나 자신에게 내 추론이 옳다고 증명하는 것입니다. 그래서 저는 끊임없이 논리와 가정을 수정하며 오류가 없는지 점검해야 합니다. 비트코인이 너무 어리기 때문에 온체인 데이터 분석 분야에서는 항상 표본 수 부족의 문제에 직면합니다. 이럴 때는 오직 연역법, 즉 논리적 추론만으로 접근해야 하며, 시간이 판단을 증명해줄 때까지 기다려야 합니다. 이것이 제가 현재 겪는 가장 큰 어려움입니다.
중점적으로 주목하는 온체인 지표
Alex: 알겠습니다. 말씀을 듣고 많은 깨달음을 얻었습니다. 제가 이전에 Glassnode의 다양한 지표를 보기 시작했을 때 느꼈던 혼란과 비슷한 질문이었습니다. 지표가 너무 많아서 어떤 것을 거래 참고로 삼아야 할지 몰랐습니다. 각 지표마다 다양한 계산 논리가 있기 때문이죠. 이후 저는 지표의 논리 자체에 주목하게 되었고, 방금 말씀하신 것과 유사합니다. 우선 지표의 계산 논리를 이해하고, 그 논리가 타당하다고 느껴져야 합니다. 단순히 백테스팅 결과가 정확했다고 해서 미래를 예측하는 지표로 삼는 것은 위험합니다. 말씀하신 연역법의 참조성이 더 크다고 생각하며, 그런 지표를 주요하게 채택해야 합니다. 이제 말씀하신 경험을 바탕으로, 현재 일상적인 비트코인 분석에서 장기간 주목하거나 중요하다고 생각하는 온체인 지표는 어떤 것들이 있나요?
Colin: 이전에도 말씀드렸듯이, 저는 상관관계를 기준으로 필터링합니다. 평소 보는 온체인 데이터 지표는 많지만, 오늘은 상관관계가 낮은 지표들 위주로 세 가지 차원으로 나누어 설명하겠습니다.
첫 번째로 장기간 주목하고 중점적으로 보는 지표는 URPD입니다. 이는 막대그래프 형태로, 가로축은 비트코인 가격, 세로축은 비트코인 수량을 나타냅니다. 예를 들어 현재 9만 달러 위치에 매우 높고 두꺼운 막대가 있다면, 이 가격대에서 많은 수의 비트코인이 매수되었다는 의미입니다. 즉 이 막대는 해당 가격대에서 매수한 비트코인 수량을 보여줍니다. 이를 통해 쉽게 파악할 수 있습니다. 예컨대 10만 달러 이상에 자산이 많이 축적되어 있다면, 이 가격대 위에서 많은 사람들이 매수했다는 뜻입니다. URPD 차트는 두 가지 주요 관측 포인트가 있습니다. 첫째는 가장 기본적인 자산 구조입니다. 현재 시장이 약 8.7만 달러 수준이라면, 8.7만 달러 위에 이미 엄청난 수량의 자산이 축적되어 있습니다. 지난주 데이터 기준으로 약 440만 개입니다. 이 구간 내에서 매우 활발한 거래(횡보)가 있었거나 누군가 매수했다는 뜻입니다. 누군가 매수했다면 일정한 합의가 형성됐을 가능성이 큽니다. 이러한 밀집 구간은 가격에 강한 끌림 효과를 만들기 쉽습니다. 즉 가격이 이 구간 내에서 진동할 가능성이 높고, 하락하더라도 곧 회복되며 상승할 가능성이 있습니다. 반대로 상승할 경우 아래 구간의 자산은 모두 미실현 이익 상태가 되어 단기 거래를 위해 매도할 가능성이 높아지고, 이는 다시 가격을 낮출 수 있습니다. 따라서 이 구간 내에서 쉽게 진동하게 됩니다. 이것이 첫 번째 관측 포인트입니다. 두 번째는 URPD를 통해 비트코인의 분배(파산) 과정을 관찰할 수 있다는 점입니다.所谓 분배란, 초기 약세장에서 낮은 가격에 매수한 자산들이 상승장에서 이 저렴한 자산을 매도하는 과정을 말합니다. 이를 저는 분배라고 정의합니다. 예를 들어, 10만 달러 가격대에 30만 개의 자산이 추가되고, 2만 달러 비용의 자산이 30만 개 줄었다면, 2만 달러 비용의 사람들이 평균 10만 달러에 30만 개를 매도했다고 볼 수 있습니다. 이렇게 저비용 자산들이 언제 급격한 변동을 보이는지 확인할 수 있습니다. 현재 가격이 9~10만 달러 수준이므로, 이들의 변동은 감소 방향일 수밖에 없습니다. 왜냐하면 가격대가 2만 달러 수준이 아니기 때문에 그쪽은 줄어들 수만 있지 늘어날 수는 없습니다. 따라서 이를 통해 분배 속도를 관찰할 수 있습니다. 이것이 제가 장기간 주목하는 첫 번째 지표입니다.
두 번째로 소개하고 싶은 지표는 RUP, 즉 상대 미실현 수익입니다. 이 지표의 목적은 시장 전반의 수익 상태를 측정하는 것입니다. 즉 현재 비트코인 가격에서 시장 전체가 얼마나 이익을 보고 있는지를 나타냅니다. 예를 들어 얼마를 벌었는지, 적게 벌었는지, 많이 벌었는지 등을 파악할 수 있습니다. 이 지표의 원리는 매우 간단합니다. 블록체인의 투명성 덕분에 대부분의 자산 매수가격을 추적할 수 있기 때문입니다. 매수가격과 현재 가격을 비교하면 됩니다. 예를 들어 5만 달러에 매수하고 현재 가격이 10만 달러라면 이 비트코인은 현재 수익 중이며, 얼마를 벌었는지도 계산할 수 있습니다. 예컨대 5만 달러에 10개를 매수했고 현재 10만 달러라면, 1개당 5만 달러, 총 50만 달러를 벌었습니다. 이러한 미실현 손익을 모두 더한 후 현재 시가총액으로 정규화하면 0과 1 사이의 숫자를 얻을 수 있습니다. 0과 1 사이의 값은 관찰하기 쉽습니다. 예를 들어 RUP가 0.7, 0.68, 0.75처럼 매우 높다면, 시장 전반의 수익 상태가 매우 좋은 것이며, 더 많은 사람들이 이익실현을 고려할 가능성이 있습니다. 따라서 RUP가 지나치게 높을 경우 일반적으로 경고 신호로 간주됩니다.
세 번째 차원은 시장의 공정한 가치 평가 모델입니다. 시장에는 다양한 비트코인 평가 모델이 존재하며, 각 모델은 공정 가치를 평가하는 다른 방법을 사용합니다.所謂 공정 가치란 비트코인이 진정으로 얼마를 가치로 하는지를 말합니다. 저는 다양한 모델을 살펴본 결과, 가장 견고한 모델은 Cointime Price 모델이라고 생각합니다. 이 용어의 중국어 번역은 다른 곳에서 본 적이 없습니다. 간단히 말해, 우리가 흔히 아는 '우드 여사'(Cathie Wood)가 이끄는 ARK Invest와 제가 앞서 언급한 온체인 데이터 사이트 Glassnode가 공동으로 발표한 문헌에서 제안된 개념입니다. 이 모델의 가장 큰 특징은 '시간 가중치' 개념을 도입해 비트코인의 공정 가치를 계산한다는 점입니다. 산출된 수치는 두 가지 주요 용도가 있습니다. 첫째는 바닥 매수입니다. 예를 들어 약세장에서 가격이 하락하다가 결국 Cointime Price의 평가액을 하회한다면, 이는 매우 저렴한 위치에서 매수하는 것을 의미합니다. 역사적 백테스팅과 논리적 분석을 통해, 가격이 Cointime Price를 하회할 때마다 매우 좋은 바닥 매수 기회였다는 것을 확인할 수 있습니다. 두 번째 용도는 정상 회피입니다. 현재 가격과 Cointime Price의 격차를 모니터링함으로써, 격차가 너무 클 경우 시장이 이미 정점에 근접했을 가능성을 평가할 수 있습니다. 이처럼 자산 구조, 수익 상태, 공정 가치 평가 모델이라는 세 가지 차원에서 제가 공유하고 싶은 세 가지 지표와 관점에 대해 말씀드렸습니다.
데이터 간 충돌 상황을 어떻게 보는가
Alex: 네, 매우 명확하게 설명해주셨습니다. 많은 청취자들이 궁금해할 수 있는 질문이 있습니다. 방금 말씀하신 세 가지 지표는 서로 다른 측면을 반영하며, 앞서 언급하신 것처럼 상관관계가 낮아 함께 참고 지표로 사용할 수 있습니다. 그런데 실제 운용 중 이러한 지표들이 서로 다른 신호를 보일 경우, 예를 들어 지표 1은 이미 분배 국면에 접어들었다고 판단하고, 지표 2와 3은 정상까지 아직 거리가 있으며 주기상으로도 너무 높지 않다고 판단할 경우, 어떻게 데이터 간 충돌 상황을 처리하시나요?
Colin: 이는 온체인 데이터 분석 분야뿐만 아니라 기술적 분석이나 거시경제 분야에서도 마주칠 수 있는 문제입니다. 저는 개인적으로 매우 간단한 방식을 취합니다. 각 차원에 다른 가중치를 부여하는 것입니다. 그중 가장 중요하게 보는 것은 자산 구조, 즉 분배의 진척도입니다. 왜냐하면 수익 상태도 결국 약세장 기간 중, 예컨대 1.5~1.6만 달러에서 매수한 저비용 자산들이 얼마나 분배되었는지를 보조적으로 확인하기 위한 것입니다. 비트코인의 역대 주기마다 두 차례의 뚜렷한 대규모 분배가 발생하는 특이한 현상이 있습니다. 예를 들어 2024년의 경우, 가장 뚜렷한 사례는 작년 3~4월이었습니다. 이 시기에 수익 상태를 보면 대규모 분배가 이루어진 것을 확인할 수 있습니다. 하지만 제가 대규모 분배를 목격했더라도, 다음 질문은 '이 분배가 끝났는가?'입니다. 모든 판단 기준은 이 질문에서 출발합니다. 대규모 분배가 있었지만 아직 끝나지 않았다면, 저는 안심하고 '강세장은 아직 끝나지 않았다'고 판단할 수 있습니다. 작년 3~4월, 비트코인이 7만 달러를 돌파했을 때 저는 매우 흥분했습니다. 마침내 강세장이 왔고 신고가를 경신한 것이었죠. 하지만 이후 6개월 이상 진동장이 이어졌습니다. 그때 저는 이러한 데이터를 통해 바닥을 확인할 수 없었고, 최대한 '첫 번째 분배' 수준이었습니다. 또한 당시 단기 보유자들의 평균 매수가 등 여러 데이터를 보면, 진정한 강세장 종료와는 다르다는 것을 알 수 있었습니다. 그래서 저는 여전히 안심할 수 있었습니다. 그렇다면 데이터가 충돌하고 있다고 할 때, '분배가 발생했는데, 나는 정상 회피를 해야 하나?'라고 묻는다면, 그렇지 않습니다. 핵심은 제가 앞서 말한 '분배가 끝났는가?'라는 질문입니다. 이를 모든 지표의 선별 기준과 판단 기준으로 삼으면, 데이터 간 충돌 문제를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
Alex: 그렇다면 하나의 시나리오를 설정해보겠습니다. 현재 URPD 지표를 보면 두 차례의 분배가 발생했고, 방금 말씀하신 것처럼 작년 3~4월에 한 차례, 연말 12월에서 올해 1월 사이에 또 한 차례 분배 피크가 있었습니다. 이러한 분배 상황이 발생했지만, 다른 두 가지 평가 지표는 그리 높지 않은 수준입니다. 이런 상황에서 앞서 말씀하신 가중치를 어떻게 적용하시나요? 가중치 비율에 따라 일부 포지션을 줄이시겠습니까, 아니면 세 가지 지표를 통합적으로 고려하여 가중치에 따라 포지션을 조정하지 않고, 핵심 순간에 한두 차례 중요한 결정을 내리시나요?
Colin: 저는 전자의 방식을 취합니다. 왜냐하면 현재가 진정한 정상인지 아무도 알 수 없기 때문입니다. 누구도 최고점에서 회피할 수는 없습니다. 만약 그런 사람이 있다면 정말 대단할 것이고, 꼭 만나고 싶을 것입니다. 정상은 개인적으로는 서서히 형성되는 과정이라고 생각합니다. 일봉 차트로 보면 빠르게 보이지만, 실제로 그 시점에 처해 있다면, 예를 들어 이전 사이클의 정점인 69,000달러 시점에 있다 하더라도, 그게 정상이라고 느끼지 못합니다. 우리는 데이터를 바탕으로 '현재 정상 형성 조건을 갖추고 있을 가능성'만 판단할 수 있을 뿐입니다. 이러한 전제 하에 저는 구간별로 포지션을 줄입니다. 예를 들어 정상 형성 조건이 점차 성숙되고 있다고 판단할 때, 그 기간 중 어떤 지표가 경고 신호를 보내면, 예컨대 제가 Twitter에서 공유했던 RUP의 역배열 신호를 보면, 이에 따라 상응하는 감량을 시행합니다. 물론 감량 폭은 사전에 정해야 합니다. 역배열이 발생했다고 해서 감량량을 정하지 않고 막연히 줄이는 것은 아닙니다. 예를 들어 포지션을 4등분하고, 특정 유형의 경고 신호가 발생하면 그중 1분을 줄이고, 두 번째 경고 신호가 나오면 또 1분을 줄입니다. 동시에 마지막 1분은 어떤 상황이든 반드시 청산하도록 계획합니다. 예를 들어 약세장이 확정되었지만 다른 경고 신호는 나타나지 않았을 경우를 대비해, 극단적인 마지막 탈출 전략을 마련해 필터링합니다.
Alex: 알겠습니다. 다양한 경고 신호에 따라 점진적으로 청산하고 포지션을 줄이는 방식이네요.
Colin: 네.
BTC의 이번 사이클 위치 판단 및 근거
Alex: 알겠습니다. 최근 저는 계속해서 Colin님의 Twitter 계정을 팔로우하고 있습니다. 방금 언급한 지표들과 그 이면의 개념을 기반으로 실제 거래를 수행하고 계시죠. 현재 비트코인은 91,000~109,000달러 구간에서 거의 3개월간 진동하고 있습니다. 현재 시장은 이 가격대에 대해 큰 의견 차이를 보이고 있습니다. 작년 12월이나 1월처럼 '이번 강세장은 아직 끝나지 않았고 15만, 20만, 심지어 30만 달러까지 갈 것이다'라는 긍정적인 전망과는 다릅니다. 현재 시장은 분분합니다. 일부는 BTC의 이번 사이클 정점이 약 10만 달러 수준이라고 보지만, 다른 일부는 아직 정상을 치닫지 않았으며 2025년에 메인 상승장이 올 것이라고 봅니다. 현재의 종합적 판단을 기반으로, 당신의 견해는 어떻습니까? BTC는 이번 대주기에서 어떤 위치에 있으며, 판단을 뒷받침하는 데이터는 무엇입니까?
Colin: 이 질문에 답하기 전에 사전에 말씀드려야 할 점이 있습니다. 저는 2025년에 대해 매우 비관적입니다. BTC가 현재 이미 정상 형성 조건을 갖추고 있다고 생각합니다. 많은 사람들이, 제 주변 참여자들도 마찬가지인데, 2024년所谓的 '특별한 강세장' 동안 수익이 좋지 않았다는 것을 알고 있습니다. 왜냐하면 2024년 전체 시장의 흐름은 이전 사이클들과 매우 달랐기 때문입니다. 가장 뚜렷한 점은 '알트코인 시즌'이 없었다는 것입니다. 이로 인해 많은 사람들이 피해를 입었습니다. 제 주변의 비전문 트레이더 친구들도 시장에 참여했지만, 알트코인에서 상당한 손실을 입었습니다. 왜 그럴까요? 2024년을 되돌아보면, 연초에 한 차례 알트코인 행진이 있었고, 두 번째는 작년 11월, 트럼프가 미국 대통령으로 당선되었을 때였습니다. 이 두 차례의 알트코인 시장은 이전 사이클들과 비교할 때 매우 뚜렷한 차이가 하나 있습니다. 지속성이 좋지 않았다는 점입니다. 심지어 작년 11~12월의 행진에서는 알트코인이 전반적으로 상승하지 않았고, 매우 뚜렷한 섹터 롤테이션을 보였습니다. 당시 DeFi 섹터가 상승한 후, 이어서 XRP, 라이트코인 등의 '노장 코인'들이 상승하는 등 섹터 롤테이션이 매우 명확했습니다. 이를 통해 2024년의 이번 강세장—만약 이를 강세장이라고 본다면—은 이전과 매우 큰 차이가 있음을 알 수 있습니다. 또한 '강세장이 끝나기 전 반드시
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