데이터가 말해줍니다. 바이낸스가 악한 짓을 저질렀을까요?

저자: ltrd

편집자: Block unicorn

꾸준히 수익을 내는 모든 트레이더는 편견 없고 감정에 치우치지 않는 의사 결정이 지속 가능한 트레이딩 경력의 핵심이라는 것을 알고 있습니다. 고정관념에서 벗어나 사고하고 위험 대비 수익률과 불리한 선택의 가능성을 끊임없이 재평가해야 합니다. 성공적인 트레이더라면 누구나 체계적인 리서치 프로세스를 구축해야 하는 이유입니다.

하지만 왜 저는 이런 식으로 말씀드리는 걸까요? 그리고 왜 이 글의 제목을 "바이낸스는 사악할까요?"라고 짓는 걸까요?

이유는 간단합니다. 지난 몇 주 동안 바이낸스와 다른 거래소들을 둘러싼 강한 여론이 급증하는 것을 목격했습니다. 거래소(특히 바이낸스)에 대한 일부 반대 주장은 분명 타당하지만, 편향된 추론과 결론을 계속해서 접하게 되어, 하나의 가설을 기반으로 간단하고 투명한 연구를 진행하기로 했습니다.

H₀: "바이낸스는 사악하고 거래소에 상장된 프로젝트에 부정적인 영향을 미칩니다."

제가 이 연구를 하게 된 첫 계기는 스콧 필립스의 글이었습니다. (사실 저는 스콧 필립스의 글과 사고방식을 좋아합니다. 개인적인 감정은 없으니 양해 부탁드립니다.) 그는 바이낸스 출시 후 첫 300일 동안 모든 암호화폐의 평균 가격 추세를 보여주는 아름다운 차트를 공개했습니다. 차트 자체에는 문제가 없고 분석도 마음에 듭니다. 하지만 한 가지 마음에 걸렸던 것은 "바이낸스는 업계의 암덩어리"라는 주장이었습니다.

저는 차트의 데이터와 이 결론 사이에 아무런 연관성도 보이지 않습니다.

상상해보세요. 여러분이 제 사무실에 들어와서(매일 많은 사람들이 이렇게 합니다) "톰, 이 차트를 보세요. 바이낸스는 이 산업의 암세포입니다."라고 말한다면 어떨까요?

회사 노트북에 있는 모든 자료를 백업해 두는 게 좋을 겁니다. 다시는 건드리지 않을 테니까요. 이 글은 바이낸스에 대한 글이 아닙니다. 가설을 검증하고 그 결과를 도출하는 것에 대한 글입니다. 방법론적 정직성과 여러분의 가설이 타당하다는 것을 사람들에게 확신시키는 것에 대한 글입니다.

시작하기 전에, 분석을 통해 제 주장을 비판해 주시면 좋겠습니다. 연구 세션에서 하는 일과 똑같습니다. 기분 나쁘게 생각하지는 않겠습니다. 저는 건설적인 비판에 너무 익숙해서 신경 쓰지 않습니다. 그저 제 분석이 타당한지 확인하고, 그로부터 교훈을 얻고 싶을 뿐입니다. 여러분의 유일한 목표는 제 분석을 면밀히 검토하고 제 추론의 모든 오류를 지적해 주시는 것입니다. 저는 바이낸스가 악하지 않다는 것을 증명하기 위해 이 자리에 있는 것이 아닙니다. 단지 이 가설이 사실인지 검증하고자 하는 것입니다.

이런 종류의 차트를 볼 때마다 저는 항상 이렇게 생각합니다. 여기에는 무작위적인 수정이 빠져 있는 것 같아요.

이게 무슨 뜻일까요? 다른 유사 거래소의 무작위 상장을 보고 그 결과를 바이낸스 데이터 세트에서 빼고 싶다는 뜻입니다. 이렇게 하면 편향을 제거할 수 있습니다. 저희의 경우, 다른 거래소 상장과 관련된 모든 요소를 쉽게 계산할 수 있기 때문에 실제로 무작위가 아닙니다. 일반적으로 고빈도 거래에서는 "모든 것을 계산"할 수 없기 때문에 이를 무작위 조정이라고 부릅니다.

연구를 수행할 때는 가설을 명확하게 기술해야 합니다.

2022년 1월 1일부터 바이낸스(현물 시장)에 상장된 모든 상품을 선택했습니다. 이 날짜를 선택한 이유는 무엇일까요? 2020년부터 2021년까지의 데이터를 선택함으로써 확증 편향을 유발하고 싶지 않았기 때문입니다. 이미 결과가 긍정적으로 상당히 편향되어 현재 시장을 제대로 반영하지 못할 것이라는 것을 알고 있었기 때문입니다.
USDT 거래 쌍만 포함했습니다.
저는 90일 이상 거래된 상품만 선택했습니다.
저는 첫째 날을 제외했습니다(그래서 모든 그래프는 0에서 시작합니다).

왜 그럴까요? 거래소마다 시장 개장 시간을 다르게 처리하기 때문입니다. 일부 거래소는 상장 직후 차트에 큰 폭의 급등이 나타나는 것처럼 보이게 하기 위해 적정 가격보다 훨씬 낮은 가격으로 인위적으로 1차 주문을 내놓습니다. 이는 완전히 허황된 현상입니다. 다른 거래소들은 상장 훨씬 전이나 상장 직후 상장을 공시하기 때문에 공시 효과를 효과적으로 분리해내기가 어렵습니다.

첫날을 제외하면 분석이 더 명확하고 비교하기 쉬워집니다. 물론, 자신만의 접근 방식을 생각해 낼 수도 있습니다.

분석을 완료한 후 다음과 같은 결과를 얻었습니다.

이는 바이낸스 현물 시장에 상장된 후 첫 90일 동안 제 기준을 충족한 모든 토큰의 누적 수익률입니다. 어떤 결과가 나왔을까요? 처음부터 엄청난, 정말 엄청난 매도 압력이 있었습니다. 며칠 후 상황이 다소 안정된 후, 꾸준한 하락세로 접어들었습니다. 왜 이런 일이 일어났을까요? 부분적으로는 전반적인 암호화폐 시장 추세 때문입니다. 평균적으로 토큰은 상장 후 하락하는 경향이 있습니다. 게다가, 저는 2022년 1월 1일 이후에 상장된 모든 토큰을 선택했는데, 이는 강세장 직후였기 때문에 전반적인 시장 환경이 그다지 좋지 않았습니다.

이제 제가 가장 우려하는 부분, 즉 무작위 조정의 부재에 대해 이야기해 보겠습니다. 무작위 조정 없이는 진정한 연구가 될 수 없다고 생각합니다. 평균 10.50의 최근 100회 실행 기록을 보여드린다고 해도, 전체 시장과 비교하지 않고서는 판단할 수 없습니다. 벤치마크 없이는 판단할 수 없습니다.

이 경우 "전체 시장"은 Coinbase나 Bybit과 같은 다른 유사 거래소를 지칭해야 합니다. 따라서 이를 정확하게 계산하려면 Bybit과 Coinbase에 대해 동일한 조건 하에서 정확히 동일한 계산을 수행해야 합니다. 아래 차트를 살펴보겠습니다.

보시다시피 코인베이스 차트는 바이낸스 차트보다 훨씬 나빠 보입니다. 상장 후 약 20일 만에 예상 수익률은 약 -25%로 떨어졌습니다(상위 신뢰 구간은 여전히 -20% 수준입니다!). 그 이후에는 바이낸스 차트처럼 잠시 안정세를 보인 후 완만한 하락세를 보이는 동일한 패턴이 다시 나타납니다.

바이비트의 상황은 약간 다릅니다. 90일 후에도 예상 수익률은 여전히 크게 감소하지만, 초기 매도 압력은 그만큼 강하지 않습니다. 데이터와 직관에 따르면, 코인베이스는 바이비트보다 바이낸스와 훨씬 더 유사하다고 생각합니다.

이제 이 거래소들을 바이낸스와 실제로 비교해 보겠습니다. 무작위성을 보정하려면 위 결과를 바이낸스 주요 분석에서 빼면 됩니다. 아래 차트는 이를 보여줍니다. 직관적으로, 각 거래소(바이비트/코인베이스)를 기준으로 비교했을 때 바이낸스의 순 영향을 알 수 있습니다.

특히 코인베이스의 경우, 바이낸스의 영향이 부정적이 아니라 긍정적이라는 것을 분명히 알 수 있습니다. 코인베이스의 매도 압력이 바이낸스보다 훨씬 큽니다. 물론 신뢰 구간을 고려하면 이러한 차이는 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미하지 않습니다. 하지만 결론은 여전히 명확합니다. 바이낸스에 상장된 코인이 코인베이스에 상장된 코인보다 수익률이 높았습니다.

바이비트의 경우, 상장 후 첫 며칠 동안은 상당히 좋은 성과를 보였습니다. 하지만 그 차이는 빠르게 벌어졌고, 바이비트가 단기적으로는 바이낸스를 앞지르기는 했지만, 그 효과는 크지 않았습니다.

무작위 수정 결과, 바이낸스가 다른 거래소(특히 코인베이스)에 비해 "악"이라고 단정 지을 수는 없습니다. 코인베이스에 상장된 프로젝트들의 성과가 현저히 낮기 때문입니다. 이제 중요한 내용, 즉 우리가 충분히 논의하지 않는 부분에 대해 이야기해 보겠습니다.

궁극적인 목표가 되는 저주

아직 시작도 하지 않은 프로젝트 팀과 소통하고 있다고 상상해 보세요. 그들에게서 어떤 답변을 기대하시나요? 대개 다음과 같은 답변이 돌아올 것입니다.

"저희의 궁극적인 목표는 바이낸스(혹은 코인베이스, 업비트)에 상장되는 것입니다."

바이낸스 상장이 프로젝트에 미치는 영향을 논의할 때 이 발언은 매우 중요합니다. 모두가 이 순간을 기다리고 있습니다. 만약 당신이 주요 투자자이거나 프로젝트 창립자이고, 바이낸스, 코인베이스, 업비트에 상장될 것이라고 진심으로 믿는다면, 바이비트 상장 이후에 토큰을 매도할 이유가 있을까요? 저는 운영 비용으로 인해 토큰의 일부를 매도해야 하는 경우를 제외하고는 사실상 없다고 생각합니다.

이것이 바로 바이낸스와 코인베이스에서 상당한 매도 압력이 나타나는 반면, 바이비트에서는 매도 압력이 거의 없는 이유입니다(비트겟, 쿠코인, 게이트에서도 매도 압력이 전혀 없을 수도 있습니다). 하지만 저희 방법론에 따르면, 발표일 효과를 제외하더라도 바이낸스의 상장 성과는 코인베이스보다 우수합니다. 자, 이제 여러분께서 궁금해하실 질문은 다음과 같습니다.

"일반적인 대형 투자자나 창업자는 최종 목표가 상장인 경우 토큰의 몇 퍼센트를 매각하고 싶어할 것으로 예상하십니까?"

이 질문에 직접 답할 수는 없습니다. 명확한 데이터가 없기 때문입니다. 하지만 최소한 추정치를 염두에 두고 논리를 고려한 후, 적절한 수치를 제시해야 합니다. 앞서 업비트도 "궁극적인" 거래소이며, 많은 사람들이 한국 상장을 선호한다고 말씀드렸습니다. 하지만 안타깝게도 상장일 이후에도 여전히 강한 매도 압력이 감지됩니다. 이는 거의 항상 프로젝트의 최종 결과이며, 바이낸스만큼 심각하지는 않더라도 여전히 상당한 수준입니다. 이는 데이터에서 명확하게 확인할 수 있습니다. 아래 차트는 업비트의 실적과 바이낸스와 업비트의 차이를 보여줍니다.

90일 후 업비트는 바이낸스를 소폭 앞지르긴 했지만, 그 차이가 너무 커서 업비트가 더 나은 상장 플랫폼이라고 단정 지을 수는 없습니다. 두 경우 모두 강한 매도 압력을 받았는데, 곰곰이 생각해 보면 이는 매우 논리적인 주장입니다.

유동성에 대한 가격을 어떻게 정하는가?

거의 아무도 고려하지 않은 한 가지가 있습니다.

바이낸스 상장 후, 유동성은 다른 어떤 거래소보다 훨씬 뛰어납니다. 바이낸스는 창업자와 투자자가 필요에 따라 포지션을 부분적으로 청산하거나, 바이백이 필요할 때 (솔직히 이런 일이 더 자주 일어나기를 바랍니다) 보유량을 크게 늘릴 수 있도록 허용합니다. 그렇다면 프로젝트나 투자자는 이처럼 크게 증가한 유동성을 어떻게 평가해야 할까요?

이는 (거의) 바이낸스만이 제공할 수 있는 것이며, 이 시장의 모든 참여자가 직접적이든 간접적이든 기꺼이 비용을 지불해야 할 것입니다.

우리 모두는 깊은 유동성과 영구 계약에 대한 단기 또는 장기 포지션을 취할 수 있는 능력을 원합니다(물론, 여기서 우리의 분석은 영구 계약이 아닌 현물 거래소에 초점을 맞추고 있지만, 언급할 가치가 있는 중요한 특징입니다).

바이낸스의 유동성 이점을 테스트하는 간단한 방법

저는 바이낸스의 유동성이 다른 거래소보다 실제로 우수한지, 그리고 심각한 편향 없이 검증할 수 있는 간단한 방법을 생각해 왔습니다. 제 생각은 다음과 같습니다.

Bybit과 Coinbase에 상장된 토큰을 찾아보세요.
바이낸스에 상장된 토큰을 찾으세요. 하지만 바이비트와 코인베이스에 상장된 후에만 찾으세요(가능한 한 오랜 시간이 지난 후에요).
바이낸스 상장 후 며칠 동안 바이낸스, 바이비트, 코인베이스의 유동성을 비교해 보세요.

이러한 상황에서 바이비트와 코인베이스는 성숙한 시장인 반면, 바이낸스는 신흥 시장입니다. 바이낸스의 유동성이 다른 플랫폼보다 여전히 상당히 높다면, 바이낸스 상장으로 인한 유동성 과잉은 실질적이고 상당하다고 확신할 수 있습니다.

이 차트는 왕복 비용 분포를 보여줍니다. 10만 달러 시장가 매수와 10만 달러 시장가 매도 실행 비용입니다. 비용이 높을수록 유동성이 낮음을 나타냅니다. 바이비트와 코인베이스보다 한 달 늦게 바이낸스에 출시된 토큰 LA의 경우, 5일 후 바이낸스의 왕복 비용이 바이비트보다 184bp, 코인베이스보다 110bp 낮았습니다.

ONDO의 경우, Binance와 Coinbase 간의 왕복 비용은 거의 비슷합니다. Coinbase가 약간 더 유리합니다(1.77 베이시스 포인트 차이로, 아마도 틱 크기 차이 때문일 것입니다).

이제 유동성이 낮은 상품인 AXL을 살펴보겠습니다. 여기서 비용 차이는 엄청납니다. 10만 달러 거래의 경우, 바이빗과 비교했을 때 비용 차이는 309 베이시스포인트, 코인베이스와 비교했을 때 207 베이시스포인트입니다. 2만 달러 거래의 경우에도 비용 차이는 각각 41 베이시스포인트와 46 베이시스포인트입니다. 현재 또는 잠재적 보유자의 관점에서 볼 때, 이러한 수치는 엄청난 것입니다.

다음은 무엇인가요?

이것이 이 주제에 접근하는 유일한 방법은 분명 아니지만, 편향된 출발점일 뿐입니다. 더 자세히 알아보고 싶다면, 다음과 같은 몇 가지 미해결 질문을 제시합니다(항상 그렇듯 시간이 부족하니 지금은 답변하지 않겠습니다).

더 광범위한 시장 동향을 어떻게 파악해야 하며, 이것이 상장 성과와 어떻게 연관되어야 할까요?
어떻게 하면 발표 효과를 정량화하고 분석에 통합할 수 있을까요?
개별 사례를 어떻게 평가해야 할까요? ONDO가 AXL보다 더 중요한가요? 만약 그렇다면 어떤 지표(시가총액 등)로 더 중요할까요?
분석을 더욱 견고하게 만들어야 할까요? 예를 들어, 이상치를 윈저라이제이션하는 것이 좋을까요?
바이낸스 데이터에서 BSC 토큰을 제외하면 결과가 크게 달라질까요?

우리는 이런 질문을 영원히 계속 던질 수 있습니다. 그것이 바로 연구의 아름다움이죠.

개선의 여지는 항상 있지만, 궁극적으로 창의성과 연구 윤리가 어떤 특정 모델보다 더 중요합니다. 거의 편향되지 않은 연구를 수행하면 어떤 머신러닝 접근 방식보다 더 발전할 수 있습니다. 중요한 것은 항상 여러분의 아이디어, 데이터 준비, 그리고 추론 문화입니다.

결론

우리는 단순히 연구에 관해 이야기하기 위해 온 것이 아니라, 바이낸스에 관해 이야기하기 위해 왔습니다.

바이낸스를 "악"으로 볼지, "업계의 암적 존재"로 볼지는 전적으로 당신에게 달려 있습니다. 자신을 비판적으로 성찰해 보세요. 편견과 감정에 휘둘리지 마세요. 바이낸스는 돈이 되는 곳이 아니기 때문입니다.