[Crypto Asset Valuation Series ] #2 온체인 데이터의 활용
서울대학교 블록체인 학회 디사이퍼(Decipher)에서 가상자산 가치평가에 대한 글을 연재합니다. 본 시리즈는 다양한 자산군에서 활용되는 가치평가 방법론들을 다루고 온체인 데이터를 활용하는 여러 방법들에 대해 소개합니다.
Author
이건우 of Decipher Seoul Nat’l Univ. Blockchain Academy Decipher(@decipher-media)
Reviewed by Yohan Lim
목차
- Intro
- 온체인 데이터
- 온체인 데이터의 활용
- 온체인 데이터의 한계
- 맺는말
- Intro
1 편에서는 가상자산의 다양한 속성에 기인하여 전통 자산군에 사용되었던 가치평가 방법론들이 어떻게 적용될 수 있는지 알아보았습니다. 가상자산은 희소성이 존재하고, 가치 저장수단으로 활용될 수 있으며 교환의 매개로도 기능하는 등 등 전통 자산군과 일부 유사한 면모를 보이기도 합니다. 이러한 유사성에 착안하여 원자재/화폐/주식 등에 사용되는 가치평가 방법론들이 가상자산에서도 다방면으로 시도되고 있습니다.
그러나 가상자산에는 전통자산군에는 존재하지 않는 고유한 속성들도 존재합니다. 해시레이트, 난이도와 같은 채굴과 관련된 데이터와 활성화 지갑 수, 가스비 등 네트워크 활성화 지표등이 이에 해당합니다. 체인상에 기록되는 정보들을 의미하는 온체인 데이터들도 블록체인의 고유한 속성에 해당하는데, 블록체인이 활용되는 현상에 대한 데이터이기에, 이를 활용하는 방식은 가치평가도 다양하게 시도되고 있습니다.
본 글에서는 온체인 데이터 등 블록체인에만 존재하는 고유한 속성을 활용하여 시도되고 있는 가치평가 방법에 대해 알아보겠습니다.
2. 온체인 데이터
1)온체인 데이터란
블록체인은 여러 블록을 체인 형태로 연결한 형태의 자료구조입니다. 블록은 통상적으로 헤더(Header)와 바디(Body)로 구분되며, 각각에 다양한 블록체인 데이터들이 기록됩니다. 헤더는 해당 블록에 대한 메타데이터가 기록되는 부분으로 블록이 생성된 시간(Time Stamp), 채굴 난이도, 논스(Nonce), 트랜잭션들에 대한 머클루트, 이전 블록의 해시값 등이 포함됩니다. 반면 바디에는 해당 블록에 포함된 트랜잭션들의 정보가 기록됩니다.
헤더와 바디에 포함되어 있는 여러 데이터들을 블록체인에 기록되어 모두가 쉽게 열람할 수 있는데, 해당 데이터는 체인상에 기록되어 있는 정보라는 뜻에서 온체인 데이터(On-chain Data)로 불리웁니다. 그리고 이러한 온체인 데이터는 네트워크 이용자의 활용방안 및 다양한 형태의 트랜잭션에 대한 정보를 제공하여, 온체인 데이터에 대한 분석을 통해 해당 블록체인를 보다 깊게 파악할 수 있습니다.
온체인 데이터는 노드에 접근할 수 있는 모두가 열람할 수 있는 공개된 정보이나, 노드 운영을 위한 비용 및 기술적인 어려움이 존재하여 데이터를 갈무리해주는 Dune, Glassnode, Cryptoquant등의 툴이 온체인 분석에 활발하게 사용되고 있습니다.
2) 온체인 데이터와 가격간의 상관관계
비트코인과 이더리움은 특정한 블록체인의 Native coin으로 해당 체인을 사용하기 위한 수수료로 사용되며 네트워크의 보안에도 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 특히나 PoS 구조하에서 이더리움 네트워크의 보안은 스테이킹 된 ETH의 물량에 비례한다고 볼 수 있기에, 이더리움 네트워크의 보안정도는 ETH의 가격에 큰 영향을 받습니다. 이처럼 Native coin의 가치는 해당 블록체인과 밀접한 관계에 있으며, 특정한 블록체인이 활성화되며 창출하는 어떤 가치는 Native Coin에도 투영된다고 가정할 수 있습니다. 그리고 이러한 가설은 온체인 데이터를 활용하여 검증할 수 있을 것입니다.
블록체인의 활성화 정도는 온체인 데이터를 통해 확인할 수 있기에, 온체인 데이터와 Native coin간의 상관관계를 분석한다면 블록체인 활성화 정도가 코인 가격에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.
아래 이미지는 온체인 데이터는 트랜잭션의 수, 활성화 지갑 수, 블록 사이즈 등의 데이터와 Native coin의 가격간 상관관계를 파악한 연구 자료입니다. 2016~2021년 이더리움의 온체인 데이터와 가격정보를 기반으로 계산되었으며, 특히나 채굴과 관련된 데이터인 Hashrate와 Difficulty과 네트워크 활성화 정도를 의미하는 Supply in Smart contract가 가격과 큰 상관관계를 보이는 것을 확인할 수 있었습니다.
3. 온체인 데이터의 활용
1)머신러닝 및 다양한 통계 기법
온체인 데이터가 쌓여가며 이를 해석하는 방안으로 머신러닝 및 통계적인 기법이 연구되고 있습니다. 다양한 형태의 온체인 데이터가 존재하고, 해당 데이터들과 가격간의 상관관계를 파악하기 위해 다양한 모델들이 연구를 실험되고 있습니다. 해당 연구에 대해서는 다음의 연구자료를 참고하시기 바랍니다.
- An empirical study on modeling and prediction of bitcoin prices with Bayesian neural networks based on blockchain information
- Toward characterizing blockchain-based cryptocurrencies for highly accurate predictions
- Stochastic neural networks for cryptocurrency price prediction
- 기타 등등
2) DApp 과 온체인 데이터
비트코인, 이더리움과 같은 메인넷 이외에도 온체인 활용하여 DApp에 대한 평가를 진행할 수 있습니다. 1편에서 언급한 바와 같이 각 DApp들은 고유한 가치를 표방하고 있고 이를 최대한 토큰노믹스에 투영시키고자 있기에, 온체인 상에서 해당 지표들이 어떤 식으로 나타나는지 확인할 수 있습니다.
Liquid Stkaing 프로토콜의 경우 온체인 데이터를 활용하여 얼마나 많은 유저(주소)가 스테이킹에 참여하였는지를 온체인 데이터상으로 확인할 수 있을 것이고, NFT Marketplace의 경우 온체인 데이터를 활용하여 각 거래소별 거래량 및 거래 행위를 비교 분석할 수 있을 것입니다.
이렇게 확보된 온체인 데이터를 기반으로 1편에서 설명한 여러 방법론을 사용하여 DApp토큰에 대한 평가를 실시할 수 있을 것 입니다.
3) 온체인 데이터와 시장지표
온체인 데이터는 통해 블록체인의 가치를 추정하는 것 외에도 가상자산의 유통량을 파악하는데에도 활용될 수 있습니다. 온체인 데이터에 존재하는 트랜잭션 데이터를 활용하여 해당 가상자산이 실현 시가총액(Realized Cap) 및 실질 유통량 등을 계산할 수 있습니다.
온체인 데이터를 활용하여 보다 엄밀한 형태로 해당 가상자산의 시가총액을 계산할 수 있습니다. 전통 자산군에서 시가총액은 가격 * 유통량으로 계산되는데, 온체인 데이터를 활용한다면 트랜잭션이 일어난 시점에서의 가격을 파악할 수 있고 이를 기반으로 시가총액을 계산할 수 있습니다.
MVRV(Market Value to Realized Value Ratio)는 이러한 온체인 데이터를 활용하여 비트코인 가격의 고/저평가 여부를 진단하는 지표입니다. 현재 가격을 기반으로 구한 Market Cap을 비트코인의 트랜잭션이 일어난 시점의 가격으로 계산한 Realized Cap으로 나누어 그 수치가 과도할시 비트코인이 고평가 되어있다고 진단합니다. 이러한 온체인 데이터는 MVRV뿐 아니라 NUPL(Net Unrealized Profit and Loss) 등으로 개량되어 사용되기도 합니다.
나아가 블록체인 네트워크 상에 존재하는 가상자산은 다양한 이유로 유통되지 않는 물량으로 분류될 수 있습니다. 해당 코인을 보관하는 지갑의 비밀키를 분실하여 자체적으로 소각이 진행된 물량이 있을 수도 있고, 장기 투자등 모종의 이유로 시장에 출하되지 않을 물량등이 존재합니다. 온체인 데이터를 활용하여 해당 물량을 파악하여 시중에 유통되는 실질 유통량을 구할 수 있을 것입니다.
4. 온체인 데이터를 활용한 평가방법의 한계
1)온체인 데이터의 후행성
온체인 데이터는 블록체인에 이미 기록된 데이터 들이기에, 블록체인의 가치 혹은 특정 가상자산의 가치가 이미 온체인 데이터에 반영된 데이터일 수 있습니다. 예컨대 가격과 큰 상관관계를 보이는 해시레이트, 채굴 난이도 등의 지표는 코인의 가격이 크게 상승하여 채산성이 높아진 결과로 가격 상승에 후행하는 지표일 수 있습니다.
마찬가지로, 활성화 지갑 수 네트워크 혼잡등의 온체인 데이터들도 이미 벌어진 일에 대한 자료이기에 네트워크의 활성화 정도에 후행하는 지표일 수 있습니다.
2) 엄밀한 평가 방법의 부재
온체인 데이터는 기존 가치/가격 평가모델에서는 사용되지 않은, 비교적 새로운 형태의 정보입니다. 해당 정보를 활용하는 방법론에 대한 추가적인 고민이 필요합니다. 특히나 각 가상자산은 고유한 형태의 경제모델을 차용하고 있기에 올바르게 온체인 데이터를 활용하여 평가를 진행하기 위해서는 각각의 가상자산에 걸맞는 형태로 데이터가 활용되어야 할 것 입니다. 예컨대, MVRV는 비트코인에는 유의미한 가격 지표로 작용할 수 있으나, 스테이킹을 활용하여 합의가 이뤄지는 PoS를 사용하는 코인에 대해서는 밸리데이팅을 위해 스테이킹 된 데이터가 Realized Value의 값을 왜곡시킬 수 있습니다.
나아가 온체인 데이터를 활용하여 DApp의 가치를 산정하고 DApp토큰을 평가할 때, 어떤 모델을 어떻게 활용할지에 대한 고민이 필요합니다. 가치평가 모델은 그 특성상 모델 사용자의 주관이 개입될 여지가 많은데, 해당 모델을 블록체인의 여러 데이터에 맞게 개량해서 사용할 때, 이용자의 주관으로 인해 결과의 엄밀함이 훼손될 수 있기 때문입니다.
5. 맺는말
본 글에서 소개한 가치평가 방법 이외에도 다양한 방법들이 적용되고 연구되고 있습니다. 토큰의 적절한 가치를 파악하고 산정하는 것은 토큰의 거래 행위뿐만 아니라 토큰노믹스를 기획하고 설계하는데에도 핵심적으로 작용합니다. DApp을 사용하는 이용자의 메커니즘도 결국에는 토큰의 가격에 영향을 받을 수 밖에 없기 때문입니다. 다양한 가치평가 방법이 시도되어 가상자산의 적절한 가치를 파악할 수 있게 되기를 기원합니다.
Reference
An On-Chain Analysis-Based Approach to Predict Ethereum Prices, NISHANT JAGANNATH, KARAM M. SALLAM
