비트코인 MVRV 분석 및 시각화: 투자 결정을 위한 온체인 데이터 활용 with 파이썬

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소개

암호화폐 시장은 급격한 변동성과 높은 변동성을 특징으로 하며, 투자자들은 다양한 지표를 활용하여 시장 동향을 파악하고 투자 결정을 내립니다. 그 중 MVRV 비율(Market Value to Realized Value)은 온체인 데이터 분석에서 중요한 역할을 하는 지표로, 비트코인의 시장 가치와 실현 가치를 비교하여 고평가 또는 저평가 상태를 판단하는 데 사용됩니다.

이번 글에서는 Python을 활용하여 비트코인의 MVRV 비율을 계산하고 시각화하는 과정을 단계별로 소개하겠습니다. 이를 통해 MVRV가 무엇인지, 어떻게 해석하고 활용할 수 있는지에 대해 깊이 있게 이해할 수 있을 것입니다.

MVRV란 무엇인가?

MVRV 비율(Market Value to Realized Value)은 비트코인의 시장 가치와 실현 가치를 비교하는 지표로, 다음과 같이 계산됩니다:

MVRV=시장 가치(Market Value)실현 가치(Realized Value)\text{MVRV} = \frac{\text{시장 가치(Market Value)}}{\text{실현 가치(Realized Value)}}

용어 설명

  • 시장 가치(Market Value): 현재 시장에서 거래되는 모든 비트코인의 총 가치입니다. 이는 비트코인의 유통 공급량에 현재 가격을 곱하여 계산됩니다.
  • 실현 가치(Realized Value): 각 비트코인이 마지막으로 이동했을 때의 가격을 기준으로 계산된 총 가치입니다. 이는 네트워크에 존재하는 모든 비트코인이 마지막으로 이동된 시점의 가격으로 평가된 것입니다. 실현 가치는 장기 보유자들의 평균 매입 단가를 반영하며, 시장 가치보다 더 보수적인 지표로 간주됩니다.

MVRV 비율의 의미

  • MVRV > 1: 시장 가치가 실현 가치보다 높다는 것을 의미합니다. 이는 비트코인이 고평가되었을 가능성이 있으며, 투자자들이 평균적으로 이익을 보고 있는 상태를 나타냅니다. 고평가 구간에서는 가격 조정이나 하락의 위험이 증가할 수 있습니다.
  • MVRV < 1: 시장 가치가 실현 가치보다 낮다는 것을 의미합니다. 이는 비트코인이 저평가되었을 가능성이 있으며, 투자자들이 평균적으로 손실을 보고 있는 상태를 나타냅니다. 저평가 구간에서는 매수 기회로 해석될 수 있습니다.

MVRV 비율은 투자자들에게 시장의 과열 여부를 판단하고, 매수 또는 매도 타이밍을 결정하는 데 유용한 도구로 활용됩니다.

데이터 수집 및 전처리

MVRV 비율을 계산하기 위해서는 비트코인의 시장 가치와 실현 가치 데이터를 수집해야 합니다. 이번 예제에서는 CoinGecko API를 사용하여 비트코인의 시장 가치 데이터를 가져오고, 실현 가치는 가상의 데이터를 생성하여 사용합니다.

비트코인 시장 가치 데이터 수집

CoinGecko는 다양한 암호화폐의 시장 데이터를 제공하는 무료 API 서비스입니다. 이를 통해 비트코인의 시가총액 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다.

import pandas as pd
import requests
from datetime import datetime, timezone

# CoinGecko API를 통해 비트코인 시장 데이터 가져오기
def get_bitcoin_market_data():
    url = "https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart"
    params = {
        "vs_currency": "usd",    # 데이터를 가져올 통화 (미국 달러)
        "days": "365",           # 최근 365일간의 데이터
        "interval": "daily"      # 일별 데이터
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code != 200:
        raise ValueError(f"CoinGecko API 요청 실패. 상태 코드: {response.status_code}")

    data = response.json()

    # 날짜와 시가총액 데이터 추출
    dates = [datetime.fromtimestamp(item[0] / 1000, tz=timezone.utc).date() for item in data["market_caps"]]
    market_caps = [item[1] for item in data["market_caps"]]

    return pd.DataFrame({"Date": dates, "Market Value (USD)": market_caps})
  • API 호출: requests 라이브러리를 사용하여 CoinGecko API에 요청을 보냅니다.
  • 파라미터:
    • vs_currency: 데이터를 가져올 기준 통화 (미국 달러).
    • days: 데이터의 기간 (최근 365일).
    • interval: 데이터의 간격 (일별).
  • 응답 처리: JSON 형식으로 응답된 데이터를 파싱하여 날짜와 시가총액을 추출하고, DataFrame 형태로 반환합니다.

실현 가치 데이터 생성

실제 실현 가치 데이터는 Glassnode와 같은 온체인 데이터 제공업체를 통해 얻을 수 있지만, 이번 예제에서는 이해를 돕기 위해 가상의 데이터를 생성하겠습니다.

# Glassnode API 또는 가상의 실현 가치 데이터 생성
def get_realized_value_data():
    # 날짜 범위 생성
    dates = pd.date_range(start="2023-12-01", end="2024-12-01", freq="D").date
    # 가상의 실현 가치 데이터 생성
    realized_values = [400_000_000_000 + i * 500_000_000 for i in range(len(dates))]

    return pd.DataFrame({"Date": dates, "Realized Value (USD)": realized_values})

날짜 생성: pd.date_range를 사용하여 2023년 12월 1일부터 2024년 12월 1일까지의 일별 날짜를 생성합니다.
실현 가치 생성: 초기 실현 가치 $4000억에서 매일 $5억씩 증가하는 가상의 데이터를 생성합니다.
결과: 날짜와 실현 가치를 포함한 DataFrame을 반환합니다.
데이터 병합
수집한 시장 가치 데이터와 생성한 실현 가치 데이터를 날짜를 기준으로 병합합니다.

# 데이터 가져오기
market_data = get_bitcoin_market_data()
realized_value_data = get_realized_value_data()

# 데이터 병합
merged_data = pd.merge(market_data, realized_value_data, on="Date", how="inner")

# 병합된 데이터 확인
print(merged_data.head())
  • 병합 방식: pd.merge를 사용하여 동일한 날짜(Date)를 기준으로 두 데이터를 병합합니다.
  • 결과 확인: 병합된 데이터의 처음 5개 행을 출력하여 데이터가 제대로 병합되었는지 확인합니다.

MVRV 계산 및 시각화

데이터가 준비되었으면, 이제 MVRV 비율을 계산하고 이를 시각화하여 분석해보겠습니다.

MVRV 계산

MVRV 비율은 단순히 시장 가치를 실현 가치로 나눈 값입니다.

# MVRV 계산
merged_data["MVRV"] = merged_data["Market Value (USD)"] / merged_data["Realized Value (USD)"]

# 병합된 데이터 확인
print(merged_data.head())
  • 계산식 적용: merged_data DataFrame에 새로운 열 MVRV를 추가하여 계산된 MVRV 비율을 저장합니다.
  • 결과 확인: MVRV 비율이 올바르게 계산되었는지 확인하기 위해 데이터의 처음 5개 행을 출력합니다.

시각화

계산된 MVRV 비율을 시계열 그래프로 시각화하여 시간에 따른 변화를 쉽게 파악할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(merged_data["Date"], merged_data["MVRV"], label="MVRV Ratio", color="blue", linewidth=2)
plt.axhline(y=1, color="red", linestyle="--", label="Baseline (MVRV = 1)")
plt.title("Bitcoin MVRV Ratio Over Time", fontsize=16)
plt.xlabel("Date", fontsize=12)
plt.ylabel("MVRV Ratio", fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

실행결과

MVRV의 해석 및 활용

MVRV 비율은 단순한 수치 이상의 의미를 가지며, 이를 올바르게 해석하고 활용하는 것이 중요합니다.

MVRV 비율의 해석

  • MVRV > 1:
    • 의미: 시장 가치가 실현 가치보다 높습니다. 이는 시장이 고평가되었음을 시사합니다.
    • 투자자 행동: 이 시점에서는 과열된 시장을 경계하고, 가격 조정이나 하락의 가능성에 대비할 필요가 있습니다.
    • 전략: 이익 실현을 고려하거나, 보유 자산의 일부를 분산 투자할 수 있습니다.
  • MVRV < 1:
    • 의미: 시장 가치가 실현 가치보다 낮습니다. 이는 시장이 저평가되었음을 시사합니다.
    • 투자자 행동: 저평가된 자산을 매수하여 가격 상승에 따른 이익을 기대할 수 있습니다.
    • 전략: 매수 타이밍으로 활용하거나, 장기 보유 전략을 검토할 수 있습니다.

MVRV의 한계

  • 과거 데이터 기반: MVRV는 과거 데이터를 기반으로 계산되므로, 미래 시장 상황을 보장하지 않습니다.
  • 실현 가치의 정확성: 실제 실현 가치 데이터를 사용하는 것이 중요합니다. 가상의 데이터를 사용하면 분석의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.
  • 단일 지표의 한계: MVRV는 중요한 지표이지만, 다른 온체인 지표(Puell Multiple, NVT Ratio 등)와 함께 종합적으로 분석하는 것이 더욱 효과적입니다.

투자 전략에서의 활용

  • 매수 전략: MVRV 비율이 1 이하로 떨어졌을 때를 매수 기회로 활용할 수 있습니다. 이는 시장이 저평가되었음을 의미하므로, 장기적인 성장 가능성을 기대할 수 있습니다.
  • 매도 전략: MVRV 비율이 3 이상으로 상승했을 때는 이익 실현을 고려할 수 있습니다. 이는 시장이 고평가되었음을 의미하며, 가격 조정의 위험이 높아질 수 있습니다.
  • 포트폴리오 조정: MVRV 비율과 다른 온체인 지표를 함께 고려하여 포트폴리오를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, MVRV가 고평가 상태에 있을 때는 리스크를 분산하기 위해 자산을 재배분할 수 있습니다.

 

결론

이번 포스트에서는 비트코인의 MVRV 비율을 계산하고 시각화하는 방법을 살펴보았습니다. MVRV 비율은 시장의 고평가나 저평가 상태를 판단하는 데 유용한 지표로, 투자자들에게 중요한 인사이트를 제공합니다. 그러나 MVRV는 단독으로 사용하기보다는 다른 온체인 지표와 함께 종합적으로 분석하는 것이 중요합니다.

실제로 Glassnode와 같은 신뢰할 수 있는 데이터 제공업체를 통해 정확한 실현 가치 데이터를 활용하면, 보다 정교한 분석과 투자 전략 수립이 가능합니다. 온체인 데이터를 기반으로 한 분석은 암호화폐 시장에서의 성공적인 투자 결정을 지원하는 강력한 도구임을 다시 한번 강조하고 싶습니다.

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