시장을 예측하려 하지 말고,
시장의 ‘상태(State)’를 읽으라

손절과 익절 할때를 알아야 돈번다라는 말은 자본시장의 금과옥조와 같다. 투자성공가들은 이구동성으로 이 말을 떠들었고 투자전문가들은 그들을 말을 앵무새처럼 떠들며 온갖 매체를 통해 전파한다. 개미들은 아무것도 모른채 그 말을 믿고  피리부는 사나이의 피리소리에 홀린듯 망한 투자의 길로 걸어간다. 그 말은 사실일까? 투자성공가들도 자신들이 손절과 익절을 잘했기에 투자에 성공했다고 착각을 하고 있었던 것이다. 투자성공자들은 현상을 객관적으로 보고 있었고 시의적절한 결정을 한 것 뿐이었다. 손절할 기회, 익절할 기회라는 예측을 해서 돈을 번게 아니라는 것이다. 세상에 어느 누구도 예측을 하는 사람은 없다. 신이 아닌 다음에야…예측을 하는 건 투자를 우연의 게임이 아니라 필연의 게임이라고 착각하기 때문에 생겨난 말일 뿐이다. 우연은 경험이 아니다. 우연은 과학이 아니다. 우연을 우리는 시시각각 눈앞에 펼쳐지는 혹은 사후에 드러나는 현상, 즉 우연을 볼 뿐이다. 

오늘 소개하는 논문 “The Market Crystal: A Spin Lattice Model for Cryptocurrency Markets”는 암호화폐 시장의 집단적 움직임을 통계물리학의 이징 모델(Ising model)을 이용해 분석한 연구다. 169개의 암호화폐를 가상의 결정 격자에 배치하여 시장 전체의 움직임을 열역학적 관점에서 해석했다.

핵심 내용을 단계별로 요약하면 다음과 같다.

1. 연구 배경 및 목적
암호화폐 시장은 개별 자산이 아닌 집단적 동조 현상을 자주 보게 된다. 이 연구는 자산 간 상관관계를 물리학의 ‘스핀(자기 모멘트)’ 개념으로 전환하여, 시장 전체가 하나의 통계역학적 시스템처럼 행동하는 현상을 정량화하는 프레임워크(Market Crystal)를 제안하고 있다.

2. 데이터 및 방법론 (모델 구축 방식)

• 데이터: 2022년 9월부터 2025년 11월까지의 169개 암호화폐 일일 수익률 데이터

• 스핀 인코딩: 각 암호화폐의 일일 수익률이 양수면 +1 (상승), 음수면 -1 (하락)로 정의하여 이진 스핀 변수로 변환

• 격자 배치 (CBFS): 물리적 위치가 없는 자산들을 상관관계 기반 너비 우선 탐색(CBFS) 알고리즘을 통해 13×13 격자 위에 배치했으며, 비트코인(BTC)을 중심으로 서로 상관관계가 높은 자산들이 격자상에서 이웃하도록 배열

• 상호작용 강도: 이웃한 자산 간의 결합 강도(J)는 두 자산 수익률 간의 피어슨 상관계수(ρ)로 정의 (양의 상관관계는 강자성, 음의 상관관계는 반강자성에 해당)

3. 핵심 물리량 (거시적 관측 변수)

• 자화(Magnetization, M): 전체 자산 중 상승한 자산의 비율을 측정한다. M이 +1에 가까우면 전 시장 상승, -1에 가까우면 전 시장 하락, 0에 가까우면 혼조 상태를 뜻한다.

• 에너지(Energy per site, E): 현재 시장 상태가 내재된 상관관계 구조와 얼마나 조화로운지를 측정한다. (E가 낮을수록 상관관계가 높은 자산들이 같은 방향으로 움직여 안정적이며, E가 높을수록 불일치가 심한 상태)

4. 주요 실증 분석 결과

• 자화 동향: 시장은 강한 상승 동조, 강한 하락 동조, 무질서(혼조) 상태를 반복했다. 특히 분석 기간 말미에는 M이 -1에 근접하는 극단적인 하락 동조 현상이 포착되기도 하였다.

• 에너지 동향: 대부분의 기간 동안 에너지가 음(-)의 값을 유지했으며, 이는 관측된 자산 움직임이 상관관계 구조와 잘 일치함을 보여주지만 에너지가 0에 가까워지는 구간은 구조적 긴장이나 불일치가 발생한 시기가 나타나기도 했다.

• 에너지-자화 위상 공간 (Phase Space): M과 E의 관계를 그래프로 나타내자 포물선 형태(E ≃ -1.27M² – 0.03)의 뚜렷한 패턴이 발견되었다. 이는 자산들의 움직임이 한 방향으로 강하게 쏠릴수록(｜M｜이 클수록) 시스템의 에너지가 낮아짐(안정적)을 의미한다.

• 이중봉형 분포: 자화(M) 값의 분포가 0 근처가 아닌 +1과 -1 근처에서 두 개의 봉우리를 형성했다. 이는 시장이 혼조 상태에 머물지 않고, 대부분의 시간을 ‘전 시장 상승’ 또는 ‘전 시장 하락’이라는 질서 정연한 극단적 상태에 머문다는 것을 시사한다.

• 비대칭성: 양의 M(상승장)보다 음의 M(하락장) 브랜치의 데이터 밀도가 더 높게 나타나, 분석 기간 동안 강세장보다 약세장의 지속성이나 빈도가 더 높았음을 보여줍니다.

5. 결론 및 의의

이 연구는 복잡한 암호화폐 시장의 집단 행동을 “자화(질서 변수)”와 “에너지(구조적 일관성)”라는 물리적 지표로 깔끔하게 요약했습니다. 이 프레임워크는 시장이 본질적으로 강자성(동조) 성향이 강한 시스템이며, 극단적 동조 상태가 예외가 아닌 시장 조직의 핵심 특징임을 증명했습니다. 향후에는 비열, 감수율 등의 추가 물리량을 도입해 시장의 상전이(급격한 체제 전환)를 연구하거나, 시간에 따라 변하는 상관관계를 반영한 진화 모델로 확장할 수 있는 가능성을 제시합니다.