"Using Crypto Assets Pricing Methods to Build Technical Oscillators for Short-term Bitcoin Trading" 논문에 따르면, 암호화폐 자산 가격 책정 방법을 사용하여 단기 비트코인 거래를 위한 기술적 오실레이터를 구축하는 방법은 다음과 같다.
개요: 이 논문은 암호화폐 자산 가격 책정 방법을 사용하여 만든 여러 기술적 오실레이터의 단기 비트코인 거래 성과를 조사한다.
방법: 전문 및 학술 문헌에서 제안된 7가지 가격 책정 모델을 오실레이터로 변환하고, 매수 및 매도 신호를 생성하기 위해 두 개의 임계값을 도입한다.
주요 결과:
일부 방법은 샤프 비율이 양호하고 최대 손실폭이 제한적이다.
거의 모든 방법의 거래 성과는 *2017년 이후 크게 악화**되었다. 이는 2017년 비트코인 선물 도입으로 비트코인 시장 효율성이 향상되었음을 간접적으로 확인시켜준다.
* 암호화폐 자산은 신용 위험이 상당할 수 있다. (예: 암호화폐 자산 가격이 크게 하락하여 유동성이 없어지거나, 암호화폐 거래소가 파산, 사기 또는 해킹 공격으로 폐쇄되는 경우)
분석에 사용된 지표:
비트코인 단기 거래 분석에 사용된 지표들은 다음과 같다. 이러한 지표들은 암호화폐 자산의 가격을 책정하는 방법들을 활용하여 기술적 오실레이터를 구축하고, 매수 및 매도 신호를 생성하는 데 사용된다.
수식: NVT = 네트워크 가치 / 거래 가치 = 시장 자본화 / 거래 가치
수식: NVRV = 네트워크 가치 / 실현 가치
Metcalfe's Law (NVML): 네트워크 가치는 사용자 수 제곱에 비례.
Odlyzko's Law (NVOL): 네트워크 가치는 사용자 수와 log 값에 비례.
수식: MVolt = √(Y * C / 2R) (MVolt는 Volt 화폐 수요, R은 명목 무위험 이자율, Y는 사용자당 평균 지불액, C는 거래 비용)
비트코인 선물 도입 (2017년 12월 10일) 이후 기술적 지표의 성능은 다음과 같다.
•전반적인 성과 저하: 거의 모든 방법의 거래 성과가 2017년 이후 크게 악화되었다3. 이는 비트코인 선물 도입으로 인해 비트코인 시장의 효율성이 향상되었음을 간접적으로 시사한다
•샤프 비율 감소: 2017년 이전에는 샤프 비율이 유의미하게 0과 다른 경우가 많았으나, 이후에는 대부분의 경우 유의미하지 않게 되었다.
•최대 손실폭 (Max Drawdown) 증가: 2017년 이후 최대 손실폭이 훨씬 커졌다.
•위험 대비 수익 비율 (Profit to Max Drawdown) 감소: 2017년 이후 위험 대비 수익 비율이 매우 작아졌다.
그러나 몇 가지 예외적인 결과도 존재한다.
•NVML (네트워크 가치 대비 Metcalfe's Law 비율): 2017년 이후 거래 성과가 개선된 유일한 전략이다. 이는 장기 투자에 적합함을 시사한다.
•시장 효율성 증가: 선물 도입 후 시장 효율성이 증가하여 트레이더가 상당한 거래 수익을 얻기 위해서는 더 큰 손실을 감수해야 한다.
암호화폐 자산 가격 책정 방법을 활용한 기술적 오실레이터를 사용한 단기 비트코인 거래 전략을 분석한 결과는 다음과 같다.
대부분의 방법: 거래 성과가 크게 악화되었다.
선물 도입 영향: 이는 2017년 비트코인 선물 도입으로 시장 효율성이 증가했기 때문으로 보인다. 즉, 더 큰 손실을 감수해야 상당한 수익을 얻을 수 있다.
NVT (네트워크-거래 비율): 가장 큰 이익과 손실을 동시에 보였다. 수익 실현 전략과 함께 사용하면 개선될 수 있다.
NVRV (실현 가치 대비 네트워크 가치 비율): NVT보다 균형 잡힌 성과를 보였으나, 이동 평균 매개변수 조정이 필요하다.
NVHR (해시율 대비 네트워크 가치 비율): 매수 신호는 좋았지만, 매도 신호는 좋지 않아 다른 전략과 함께 사용해야 한다.
NVML (Metcalfe's Law): 통계적으로 유의미한 샤프 비율, 낮은 손실폭, 높은 위험 대비 수익 비율을 보여 장기 투자에 적합하며, 선물 도입 후에도 성과가 개선된 유일한 전략이다.
NVOL (Odlyzko's Law): NVML과 유사했지만 손실폭 및 위험 대비 수익 비율이 더 나빴다.
INET 모델 변형: 가장 낮은 손실폭과 가장 높은 샤프 비율을 보였지만, 2017년 이후 성과가 크게 악화되었다.
VOLT 모델: 거의 모든 지표에서 최악의 성과를 보였다.