비트코인 마켓타이밍 분석 (3)

저번 글에서는 단순 이동 평균선을 활용한 마켓타이밍으로 비트코인 매매 승률을 올리는 것에 대해 논의를 해보았습니다. 

하지만, 이전 글에서 언급한 것처럼 여전히 이 방법이 '최근'에는 유효한지 확인이 필요한 것 같습니다. 또한 방법을 조금 더 개선할 수 있는지 확인해 보겠습니다. 

 

1. 관찰 기간 축소 (2018.02~2021.11.13)

거시적인 경제적인 이벤트나 규제 등에 의해서 자산 시장에서는 큰 상승과 폭락 시기엔 시장 참여자들이 변화합니다. 

2014년 부터 2021년 11월 13일 비트코인 차트

 

2017년에 비트코인은 엄청난 상승이 있었고, 2018년 초에 Drawdown의 골이 상당히 깊은 것을 알 수 있습니다. 

 

BTC Underwater Plot

낙폭의 평균이 -40%임을 보면 어지러움을 느낄 수 있습니다. 시계열에서 regime-shift-models 같은 내용들이 있었는데, 잘 아는 내용이 아니기도 하고 적용을 해보았지만 해석하기 어려워서 Rough 하게 18년 이후 낙폭의 크기가 최대임을 고려하여 18년부터 실험기간을 잡겠습니다. 

 

2. 기존 방법 퍼포먼스 결과 

관찰기간(2018.2.22 ~ 2021.11.13)을 줄이고, 이전 글 방법 그대로 적용했을 때 상승/하락비율과 퍼포먼스는 아래와 같습니다. 

상승/하락율 기준	BTC	상승일 비율	하락일 비율
0%	BTC	53.56%	46.46%

 

기간을 조금 더 짧게 했을 때 상승일이 많은 쪽(이전 글보다 약 1.5% 증가)으로 편향이 되어있기는 한 것 같습니다. 

 

MT	Accuracy	Precision	Recall	F1 score	MT 발생 횟수 (시장참여일)	MT 비율
1 (3 5 10 or)	74.72%	70.68	90.26	79.27	931	68.40%
2 (3 5 10 20 or)	70.76%	66.47	91.63	77.04	1,005	73.84%
3 (3 5 10 and)	73.92%	85.15	62.14	71.85	532	39.09%

 

이전 글의 결과보다 전체적인 지표들 중 Accuracy와 Precision이 소폭 상승하였습니다. 크게 결과가 바뀌진 않아서 믿고 활용해볼만한 마켓타이밍이라고 할 수 있을 것 같습니다. 

 

 

3. 공포 탐욕 지수(Fear and Greed Index, FGI)란?

주식이나 암호화폐에서의 거래량과 가격, 트위터나 구글 트렌드 등의 지표들을 바탕으로 시장 전체에 대한 심리 상황 파악을 하는데 있어서 유명한 지표입니다. 주식시장과 암호화폐에서 이 지수가 계산되는 방식은 조금씩 다르기 때문에 해당 주소를 찾아가 참고하시면 될 것 같습니다. 

 

0~100점에서 20점 단위로 공포와 탐욕을 나타냅니다. 보통 완전 장기로 들고가고 싶은 종목을 40점 아래에서 매수를 하는 편이고 20점 아래로 가면 대출을 고민해볼 법합니다. 60점 이상에서는 트레이딩 하기 좋다고 개인적으로 생각합니다. 

 

4. FGI 기반 Market Timing

이를 바탕으로 BTC와 어떠한 연관이 있을까 관심을 가지게 되어 테스트를 해보았습니다. 

총 18.2.20~21.11.13일 동안 관찰 했으며 총거래일은 1,361일입니다. MT 발생 횟수와 비율은 시장 참여 비율이라고 생각하셔야 합니다. 

- 이전 글과 같이 FGI에 3, 5, 10일, 20일 기준으로 단순 이동평균선 적용

 

MT	Accuracy	Precision	Recall	F1 score	MT 발생 횟수 (시장참여일)	MT 비율
4 (3 5 10 or)	57.82%	58.70	71.71	64.57	891	65.46%
5 (3 5 10 20 or)	58.49%	58.45	77.78	66.75	970	71.27%
6 (3 5 10 and)	55.33%	61.98	42.93	50.72	505	37.10%

 

FGI를 바탕으로 비트코인만을 상승, 하락을 다루기에는 퍼포먼스가 상당히 떨어짐을 알 수 있습니다. 

 

- 단순하게 FGI가 중립 이상일 때 매매하거나 FGI 점수가 50점 이상일 때 시장 참여하기

 

MT	Accuracy	Precision	Recall	F1 score	MT 발생 횟수 (시장참여일)	MT 비율
7 (공포 탐욕 지수 중립 이상)	54.74%	59.37	49.31	53.75	603	44.30%
8 (공포 탐욕 지수 50 이상)	55.10%	60.97	45.00	51.78	538	39.52%

 

단순하게 일정 점수 컷 오프 이상에 시장에 참여를 하지만 시장 참여하는 일수가 급격하게 줄어듬을 알 수 있습니다. 또한 비트코인만 집중적으로 다루기에는 아쉬운 퍼포먼스입니다. 

 

5. 결론 & 추후 연구할 만한 소재

- 관찰 기관을 축소 해서 봤을 때에도 BTC 기반 단순 이동평균선 마켓타이밍은 충분히 훌륭하다고 볼 수 있다. 

- 개별 종목 BTC만을 매매할 때에는 FGI보다는 BTC 개별적인 움직임을 참고하는 것이 상대적으로 좋다. 

- FGI 기반으로 매매를 한다면 다른 코인 매매하는데 까지 승률을 올릴 수도 있을 것이다. 비트코인뿐만 아니라 여러 코인들을 한꺼번에 여러 비중으로 사서 매매를 하는데 도움이 될 것 같다. 

- FGI 이외에 업비트에서 제공해주는 몇몇 지수(UBMI, UBAMI 등)들을 바탕으로도 매매에 활용을 해볼 수 있다.

 

6. 기타

비트코인만 하면 섭섭해서 이더리움도 마찬가지로 테스트를 해보았습니다. 

관찰기간 : 2018.2.1 ~ 2021.11.13, 1380일

상승/하락율 기준	ETG	상승일 비율	하락일 비율
0%	ETH	51.88%	48.12%

 

MT	Accuracy	Precision	Recall	F1 score	MT 발생 횟수 (시장참여일)	MT 비율
1 (3 5 10 or)	77.33%	68.51	89.94	77.77	940	68.12%
2 (3 5 10 20 or)	69.93%	64.83	91.90	76.03	1015	73.55%
3 (3 5 10 and)	73.77%	83.02	62.15	71.09	536	38.84%

 

 

<Reference>

Fear and Greed Index 데이터는 아래 방법을 참고하여 뽑아 왔습니다. 

https://codereader37.tistory.com/175

[python] 비트코인 공포탐욕 지수 구하기