본 보고서는 Tiger Research가 작성했으며, 비트코인의 적정가격 산출을 위한 체계적인 평가 프레임워크인 Tiger Valuation Model (TVM)을 소개합니다. 시장 심리, 네트워크 펀더멘털, 거시경제 환경을 종합적으로 분석하여 비트코인의 적정가치를 제시하는 방법론을 담았습니다.
1. 서문
모든 것에는 가격표가 붙는다. 슈퍼마켓 진열대의 사과 한 개를 두고도 누군가는 비싸다 하고, 누군가는 싸다 한다. 이처럼 가격에 대한 판단이 다른 이유는 우리 각자가 서로 다른 "적정 기준"을 갖고 있기 때문이다. 그 결과 싸다고 판단하면 더 많이 구매하고, 비싸다고 여기면 구매를 미루거나 보유한 것을 팔게 된다.
“비트코인은 얼마가 적정한가”
모든 가상자산 투자자가 한 번쯤은 던져본 질문일 것이다. 전통 금융기관들조차 예외가 아니다. 누군가는 차트의 패턴을 분석하고, 또 다른 누군가는 뉴스의 헤드라인에 주목한다. 어떤 이들은 직감에 의존하기도 한다.
이와 달리, 주식시장에는 오랜 기간 통용되는 가치 평가 기준이 있다. 증권사 애널리스트들은 PER, PBR, EV/EBITDA 같은 지표와 배당평가모형(DDM), 할인현금흐름(DCF) 등의 방법론을 써서 각 기업의 목표가를 제시한다. 주식시장 투자자들은 이런 기준을 참고해 개별 주식의 적정가를 판단한다.
그간 비트코인 적정가격 산출이 어려웠던 이유는 투자자들 사이에서 널리 통용되는 지표와 평가 방법론이 없었기 때문이다. 어떤 데이터를 기준으로 어떻게 평가하는 게 가장 합리적인지에 대한 합의가 이뤄지지 않았다. 현재는 금과 같은 안전 자산과의 단순 비교나,비트코인이 글로벌 자본시장의 일정 부분을 대체할 것이라는 추상적 접근에 머물고 있을 뿐이다.
“비트코인이 등장한 지 15년이 지난 지금, 여전히 적정 가격 산정은 불가능한가?”
이제는 상황이 다르다. 비트코인이 신규 자산클래스로 자리 잡으면서 시가총액이 2조 달러를 넘어섰고, 기관투자자들이 앞다퉈 이 시장에 뛰어들고 있다. 기관투자자가 들어오면서 비트코인과 전통 금융시장 간 상관관계가 뚜렷해졌다. 아울러, 과거 개인투자자 중심의 극심한 변동성에서 벗어나 상대적으로 안정된 움직임을 보이기 시작했다.
비트코인은 더 이상 미성숙한 자산이 아니다. 오히려 온체인 데이터로 자금 흐름을 더 정확히 파악할 수 있고, 장기 보유자들의 평균 구매 비용까지 추적할 수 있다. 이러한 정보 투명성은 오히려 전통 금융자산을 능가하며 시장 참여자들도 이런 지표들을 투자 판단에 적극 활용하고 있다. 이처럼 시장이 성숙해진 상황에서 타이거리서치는 비트코인 적정가격 산출을 위한 체계적 방법론을 제시한다.
핵심은 적정가격 산출에 있어 비트코인 고유 특성을 반영한다는 점이다. 더 이상 금이나 주식의 평가 방식을 억지로 끼워 맞추지 않고 온체인 데이터, 기관투자자 행동 패턴 등 비트코인 가격에 영향을 주는 요소들을 종합 분석한다. 이를 통해 개인투자자와 기관투자자 모두가 활용할 수 있는 객관적 평가 기준을 제시할 것이다. 이를 통해, 투자자들이 근거 없는 FOMO와 FUD에서 벗어나 보다 합리적이고 일관된 투자 판단을 내릴 수 있을 것으로 기대한다.
2. Tiger Valuation Model (TVM)
타이거리서치의 Tiger Valuation Model(이하 TVM)은 비트코인의 적정가격을 산출하는 평가 모델이다. TVM의 핵심은 비트코인 가격에 영향을 미치는 요소들을 다면적으로 평가하는 데 있다. 이는 주식 종목을 분석할 때 대상 기업의 공시 지표, 펀더멘털, 시장 환경 등을 종합적으로 검토하는 것과 같은 접근이다.
이러한 방식은 온체인 데이터만 보거나 거시경제 상황만을 고려하는 단편적 접근과 차별화된다. 우리는 비트코인 가격에 영향을 미치는 여러 요소를 복합적으로 분석함으로써 기존보다 더욱 정확한 적정가격을 제시할 수 있으며, 결과적으로 비트코인 투자 시 객관적이고 신뢰할 수 있는 판단 근거를 제공하고자 한다.
2.1. TVM 요약
Fair Price = Base Price × Fundamental Indicator Multiplier × Macro Indicator Multiplier
TVM은 비트코인의 적정가격을 산출하기 위해 단계적으로 접근한다. 시장 심리 지표, 네트워크 펀더멘탈, 그리고 거시경제 환경을 순차적으로 분석하는 3단계 방법론이다.
첫 번째 단계에서는 온체인 데이터를 활용한 시장 심리 진단을 실시한다. 현재 시장의 과매수 및 과매도 상태를 정확히 파악하고, 극단적 감정이 배제된 적정가를 산출한다. 이를 통해 도출된 가격을 기준가격(Base Price)으로 설정한다.
두 번째 단계에서는 비트코인 네트워크의 활성도를 바탕으로 내재 가치를 평가한다. 2024년부터 BTCFi 생태계가 본격 성장하며 비트코인 네트워크의 활성도가 점진적으로 증가하고 있다. 이러한 네트워크 활성도 변화를 분석해 기준가격에 반영한다.
마지막 단계에서는 글로벌 유동성, 기관 자금 흐름, 규제 환경 등 외부 매크로 경제 요인이 비트코인에 미치는 영향을 종합적으로 반영한다. 이를 통해 최종 적정가격을 도출한다.
이 계산 과정의 핵심은 각 지표가 독립적으로 가격에 영향을 미치면서도 동시에 서로를 증폭시킨다는 점이다. 경제 상황 호전으로 기관투자자들의 비트코인 시장 진입이 예상되는 가운데 신규 지갑 수가 증가하고 실질 사용자 수가 급격하게 늘어난다면, 두 긍정적 요소가 결합되어 단순 합계를 넘어서는 시너지 효과를 창출한다. 반대로 신규 사용자 유입 둔화와 자본시장 유동성 침체 우려가 동시에 발생하면 두 부정적 요소가 상호작용하여 예상보다 훨씬 큰 폭의 가격 하락을 초래한다.
이러한 증폭 효과는 실제 시장에서도 명확히 확인된다. 2020년 팬데믹 시기 글로벌 유동성 확대 환경에서는 작은 펀더멘털 개선도 폭발적 가격 상승으로 이어졌던 반면, 2022년 긴축 정책 시기에는 네트워크 상태가 건전해도 가상자산 시장 전반의 침체를 피할 수 없었다. 이처럼 TVM에서는 기준가격에 펀더멘털과 거시경제 지표를 통해 산출한 보정계수(Multiplier)를 순차적으로 곱해 최종 적정가격을 산출한다.
우리는 TVM의 단계적 평가 방법이 기존의 분석으로는 포착하기 어려운 비트코인 시장의 복잡한 가격 형성 메커니즘을 보다 합리적으로 설명할 수 있으며, 투자자들에게 한층 신뢰성 높은 가치 평가 기준을 제공할 것이라 판단한다.
2.2. TVM 상세
1단계: 기준가격(Base Price) 도출
TVM의 첫 번째 단추는 현재 가격이 과매도 또는 과매수 구간인지 파악하고, 극단적인 탐욕과 공포 등 시장의 심리적 요소를 걷어낸 중립적인 현재 적정가가 무엇인지 찾는 것에서 시작하였다.
주식시장에서 통용되는 격언인 "주식 가격은 강아지와 산책하는 것과 비슷하다 (A dog walk theory)"처럼, 비트코인 시장에서도 단기적으로는 심리적 요인으로 변동성이 크지만(강아지의 움직임), 장기적으로는 비트코인이 본질가치(주인의 움직임)를 따라간다고 가설하였다. 기준가격은 탐욕과 공포 요소를 변동성에서 제외하고 온체인 데이터에 근거한 비트코인의 현재 기준 적정가를 산출하는 것이다.
이런 중립적 적정가를 찾기 위해 우리는 온체인 데이터를 활용했다. MVRV-Z, aSOPR, NUPL은 시장에서 과매도, 과매수 상태를 측정하는 가장 널리 사용되는 온체인 지표들로, 블록체인에 기록된 조작 불가능한 실제 거래 데이터를 기반으로 한다.
이를 확인하기 위해 우리는 과거 4년간의 데이터를 분석하여 각 지표가 특정 구간에 있을 때 미래 가격 변화 패턴을 추적했다. 예를 들어 MVRV-Z Score가 극저평가 구간에 머물렀던 시점들을 찾아내고, 그로부터 실제 가격이 어떻게 변했는지 측정하는 방식으로 각 지표의 모든 구간에 대해 기대수익률을 정량화했다.
이를 통해 현재 시장 위치를 명확하게 설명할 수 있게 됐으며, 시장 심리를 최대한 배제한 상태일 때의 '기준가격'을 도출할 수 있었다.
최종 기준 가격은 이 세 지표를 가중평균하여 현재 가격을 보정함으로써 산출된다. MVRV-Z Score에 50%, NUPL에 30%, aSOPR에 20%의 가중치를 부여하여 감정적 왜곡이 제거된 중립적 적정가를 계산하고, 이를 이후 펀더멘털과 거시경제 분석의 출발점으로 사용한다.
2단계: 펀더멘탈 지표(Fundamental Indicator) 적용
비트코인의 기준가격만으로는 그 진정한 가치를 완전히 설명하기 어렵다. 기준가격은 말 그대로 시장 심리를 배제한 현재 시점의 적정한 기준점을 제시할 뿐, 비트코인의 내재적 가치는 전혀 반영하지 못하기 때문이다.
하지만 비트코인의 내재적 가치를 분석하는 것은 쉽지 않다. 전통적인 기업처럼 현금 흐름이 발생하지 않으면서도, 금과 같은 안전자산으로서의 특성을 보이기 때문이다. 따라서 우리는 비트코인이 가지는 내재적 가치가 무엇인지부터 명확히 정의할 필요가 있다.
비트코인의 가치는 그 누구도 중앙화된 통제권을 갖지 않는 탈중앙화된 네트워크라는 점에서 출발한다. 즉, 이 네트워크 자체가 가지는 가치를 측정해야만 비트코인의 진정한 적정가를 산출할 수 있다는 것이다.
네트워크의 가치는 이를 활용하는 참여자들에게서 나온다. 이는 메트칼프의 법칙(Metcalfe's law)과 유사하게 작용하는데, 사용자의 활동이 증가하면 네트워크의 활용도가 높아져 장기적으로 가격에 긍정적인 영향을 미친다. 반면 활동이 감소하면 네트워크 매력이 약화되어 가치가 하락할 수 있다. 특히 최근 BTCFi 생태계가 본격적으로 태동하면서 비트코인의 활용 범위가 확장되고 있어, 네트워크 활동 분석의 중요성이 더욱 부각되고 있다.
이에 따라 TVM에서는 네트워크 활동을 측정하기 위해 세 가지 핵심 지표를 활용한다. 첫째, 트랜잭션 건수로 네트워크 사용 빈도를 측정한다. 둘째, 자산 전송량으로 네트워크의 경제 활동 규모를 파악한다. 셋째, 활성 사용자와 신규 사용자 수로 네트워크 성장성을 측정한다. 이 지표들은 네트워크가 실질적으로 얼마나 활용되고 있는지를 보여주며, 비트코인의 내재적 가치를 정량화하는 핵심 요소가 된다.
세 지표의 현재 상태를 과거 평균과 비교해 펀더멘탈 보정계수를 산출한다. 네트워크 활동이 평균보다 활발하다면 상향 조정하고, 저조하다면 하향 조정한다. 이렇게 구한 펀더멘탈 보정계수는 기준가격에 곱해져서 네트워크 가치가 반영된 조정가격을 도출하며, 이는 다음 단계인 거시경제 지표 분석의 토대 역할을 한다.
다만 펀더멘탈 지표가 아직까지 가격에 미치는 영향력이 제한적이라는 점을 주의해야 한다. 비트코인이 여전히 금과 같은 투자 자산 성격이 강하고, BTCFi 생태계도 초기 단계이기 때문이다. 따라서 네트워크 활동 지표들이 논리적으로는 타당하더라도, 실제 가격 형성에서는 제한적 역할을 한다. 하지만 향후 BTCFi 활용 범위가 확장되고 비트코인의 네트워크의 효용성이 증대될수록, 이러한 펀더멘털 지표들의 영향력도 점진적으로 커질 것으로 예상된다.
3단계: 매크로 지표(Macro Indicator) 반영
마지막 단계로 거시경제 지표를 반영한다. 비트코인이 단순히 암호화폐 업계 내 투자자산에서 벗어나 기관들의 유입이 본격화된 글로벌 금융자산으로 변모했기 때문이다. 우리는 아무리 비트코인 네트워크 자체의 펀더멘털이 우수해도 외부 경제 환경에 따라 가격이 크게 달라질 수 있다고 판단했다. 이는 비트코인이 더 이상 독립적인 자산이 아니라 전통적인 금융시장과 연동되는 자산으로 진화했음을 의미한다.
실제로 2020년 코로나 팬데믹 시기 각국이 천문학적 규모의 유동성을 공급하면서 비트코인이 1만 달러에서 6만 달러까지 6배나 급등했다. 반대로 2022년 미국이 긴축 정책을 시행하자 펀더멘털과 무관하게 2만 달러 아래로 급락했다. 이는 비트코인이 글로벌 유동성 변화에 매우 민감하게 반응한다는 것을 보여준다. 많은 이들이 안전자산인 금과 비교하지만, 시기에 따라 금 가격과의 연관성이 다르게 나타나기 때문에 아직은 안전자산 또는 위험자산으로 구분하기에는 어렵다.
비트코인과 거시경제와의 연관성을 가속화한 것은 미 금융당국의 2024년 비트코인 현물 ETF 승인이다. 해당 상품을 통해 블랙록(BlackRock), 피델리티(Fidelity) 같은 대형 운용사를 거쳐 비트코인 시장에 기관 자금이 대거 유입되었으며, 실제로 승인 후 현재까지 약 1,350억 달러의 자산이 비트코인 ETF로 몰리며 비트코인이 10만 달러를 돌파하는 원동력이 되었다. 아울러 스트레티지(Strategy)와 같은 상장기업들의 비트코인 매수세가 이를 크게 뒷받침했다. 이러한 변화는 미국을 중심으로 한 가상자산 규제 환경과 직접적으로 연관되어 있으며, 향후 규제 상황에 따라 추가적인 자금 유입을 예상할 수 있다.
이런 외부 환경 변화를 체계적으로 측정하기 위해 TVM에서는 세 가지 핵심 요소를 활용한다. 첫째, 글로벌 유동성 규모(M2)다. 미국·유럽·중국·일본·한국 등 주요국 중앙은행이 시장에 공급하는 자금 총량을 추적한다. 둘째, 기관 자금 유입 현황이다. 비트코인 ETF 자금 유출입을 실시간 모니터링해 기관투자자 심리를 파악한다. 셋째, 규제 환경 변화다. 각국 정부의 비트코인 정책이 우호적인지 적대적인지에 따라 시장 신뢰도가 크게 달라진다.
이 세 요소의 현재 상태를 과거 평균과 비교해 최종 보정계수를 도출한다. 펀더멘털 조정가격에 이 계수를 곱하면 TVM 방법론을 통한 12개월 후 적정가격을 산출할 수 있다.
2.3. 극단적 변동 및 노이즈 제거를 위한 안전장치
기준가격 중심의 TVM 구조는 극단적 사건에 과도하게 반응하지 않도록 각 보정계수에 범위 제한을 두었다. 단기적 시장 노이즈나 극단적 변동에 휘둘리지 않는 안정적인 평가 모델을 구축하기 위해서다. 펀더멘털 지표는 ±10%, 거시경제 지표는 ±40%라는 범위 내에서만 작동하도록 설계했다. 네트워크에 놀라운 호재가 터져도 펀더멘털 보정계수는 10% 이상 조정되지 않는다. 반대로 글로벌 금융위기와 같은 악재가 나와도 거시경제 보정계수는 40% 이상 하락하지 않는다.
이런 안전장치가 필요한 이유는 분명하다. 시장에서 하루아침에 터지는 뉴스들은 대부분 일시적 충격에 그친다. 규제 당국의 발언 하나에 20% 급락하거나, 유명인의 트윗 하나에 10% 급등하는 경우가 흔하다. 하지만 이런 변동이 비트코인의 근본 가치를 바꾸지는 못한다. TVM은 이런 노이즈를 걸러내고 장기적 관점에서 합리적 가격 범위를 제시한다.
2.4. 실제 적용 사례 예시
TVM 방법론의 핵심을 확인했으니, 이제 실제 시장에서 어떻게 활용되는지 구체적으로 살펴보자. 대표적인 시나리오를 통해 방법론의 실전 적용 과정을 분석해보겠다.
2022년 11월, 비트코인이 20,000달러 선에서 거래되던 시점에 FTX 파산 사태가 터졌다. 암호화폐 시장 전체가 패닉 상태에 빠진 이 상황에서 TVM을 통해 적정 가격을 산정해보자.
기준 가격 설정부터 시작한다. MVRV-Z 지표는 0 미만으로 떨어지고, aSOPR 및 NUPL도 공포구간으로 나타난다. 일반적으로 MVRV-Z지표가 0 미만으로 떨어진 상황은 현재 가격이 실제 거래 참여자들의 평균 구매가격보다 낮다는 의미다. 이는 시장이 극단적인 공포 지점에 도달하였다는 것을 나타내며, 추가 매도 압력이 제한적임을 시사한다. 과거 데이터를 참고하면 이런 상황에서는 통상 10% 정도의 반등 여력이 존재해 22,000달러를 기준 가격으로 설정할 수 있다.
이 기준점에서 펀더멘탈 지표의 변화를 살펴보면 흥미로운 지점이 발견된다. FTX 파산으로 인해 중앙화된 거래소에 대한 불신이 커지면서 비트코인 네트워크 활동이 일시적으로 증가했다. 사용자들이 거래소에서 개인 지갑으로 자산을 이동시키는 움직임이 늘어나면서 트랜잭션 건수, 자산 전송량, 그리고 활성 지갑 수가 소폭 상승한 것이다. 제한적이지만 이러한 네트워크 활동 증가는 비트코인 네트워크 자체에 대한 신뢰 유지를 보여주는 긍정적인 요인으로 5%를 상향 조정한다. 따라서 기준가격은 22,000달러에 펀더멘탈 보정치인 5%를 적용해 23,100달러가 산출된다.
또한 매크로 관점에 있어서 글로벌 M2 증가율이 둔화되면서 시장 유동성이 축소됐고, 중국 부동산 위기는 글로벌 경기 지표에 리스크로 작용되었다. 더불어, FTX 파산은 단순한 개별 기업 문제가 아니라 암호화폐 생태계 전반에 대한 신뢰도 저하를 촉발했다. 글로벌 주요 국가의 명확한 규제 프레임워크가 부재한 상황에서 기관 투자자들의 진입도 제한됐다. 이런 복합적 요인들을 고려하면 30% 정도의 하락 압력이 불가피해 보였다.
흥미롭게도 이런 극단적인 공포 심리 구간에서는 오히려 강력한 반등 동력이 축적된다. MVRV-Z가 극단적 저점을 기록하는 이 가격대에서는 장기 투자자들의 축적 매수가 활발해질 가능성이 높기 때문이다. 이런 극단적 상황에서 형성된 바닥은 비교적 견고한 지지선 역할을 하는 경향이 있으며, 거시경제 환경이 개선되거나 규제 불확실성이 해소되기 시작하면 급격한 반등이 나타날 가능성이 있다.
Fair Price= Base Price × Fundamental Indicator Multiplier × Macro Indicator Multiplier
$16,170 = $22,000 × 1.05 × 0.70
Base Price: $22,000 (MVRV-Z 0 미만 기준, 10% 보정 적용)
Fundamental Indicator Multiplier: 1.05 (네트워크 활동 증가, 개인 지갑 이동 증가)
Macro Indicator Multiplier: 0.70 (FTX 파산, 글로벌 M2 둔화, 규제 불확실성)
Fair Price Valuation: $22,000 × 1.05 × 0.70 = $16,170
이제 이 예측을 실제 결과와 비교해보자. 2022년 12월 비트코인의 가격은 15,000달러까지 하락했다. TVM으로 산출한 16,170달러와 약 7% 차이를 보여 비교적 정확한 예측이라고 할 수 있다. 가격 하락 이후 온체인 데이터는 극단적 공포 상황을 나타냈고, 펀더멘털 지표는 네트워크 신뢰가 유지되고 있음을 보여줬다. 이는 중장기적 반등 가능성을 시사하는 신호였다. 실제로 2022년 말부터 비트코인 ETF 승인 기대감이 부상하면서 기관 투자자들의 시장 진입 가능성이 높아졌고, 러시아-우크라이나 전쟁 등 지정학적 불확실성도 비트코인의 '디지털 금' 역할에 대한 관심을 증대시켰다. 이러한 매크로 환경 개선과 함께 온체인 데이터가 예측한 반등이 시작됐다.
2023년 3월부터는 거시경제 환경이 본격적으로 개선되기 시작했다. 연준의 금리 인상 속도가 둔화되면서 위험자산에 대한 선호도가 회복됐고, 중국의 제로 코로나 정책 해제로 글로벌 경기 회복 기대감이 높아졌다. 결과적으로 비트코인은 연말까지 40,000달러를 돌파하며 166% 상승했다.
이 사례는 TVM의 핵심 장점을 명확히 보여준다. 단순히 기술적 분석이나 감정적 판단에 의존하지 않고, 온체인 데이터와 펀더멘털, 매크로 요인을 체계적으로 결합해 객관적 목표가를 도출했다. 더 중요한 것은 극단적 상황에서의 반등 시나리오까지 사전에 제시함으로써 투자자들이 합리적 의사결정을 할 수 있는 프레임워크를 제공했다는 점이다.
3. 기준가격 도출 (Base Price)
TVL 방법론이 기준가격 산출에 MVRV-Z Score, NUPL, aSOPR 세 요소들을 사용하는 이유는 명확하다. 이들은 모두 블록체인에 기록된 실제 거래 데이터를 바탕으로 한다. 누군가 비트코인을 얼마에 샀는지, 언제 팔았는지, 현재 얼마나 보유하고 있는지가 모두 투명하게 기록되어 있다.
이런 객관적 데이터가 중요한 이유는 감정을 배제한 합리적 분석의 출발점을 제공하기 때문이다. 예를 들어 전체 투자자들의 평균 매수가가 50,000달러인데 현재가가 80,000달러라면, 대부분 투자자가 60% 수익을 내고 있는 상황이다. 이는 이익실현 욕구가 높아져 매도 압력이 증가할 가능성을 시사한다. 하지만 이런 미실현 이익 축적이 과열 신호인지, 아니면 펀더멘털 개선에 따른 정당한 결과인지는 추가 분석이 필요하다. 실제 거래 기록은 이런 분석의 객관적 기준점을 제공한다.
첫 번째는 "현재 가격이 과거에 비해 얼마나 높거나 낮은가"를 측정하는 지표다. 두 번째는 "전체 투자자들이 지금 얼마나 이익을 보고 있는가"를 확인하는 지표다. 세 번째는 "최근에 비트코인을 판 사람들이 이익을 봤는가, 손해를 봤는가"를 추적하는 지표다.
이 세 관점을 합치면 시장 상황을 입체적으로 파악할 수 있다. 마치 의사가 환자를 진료할 때 혈압, 체온, 맥박을 모두 확인하는 것과 같다. 한 가지만으로는 정확한 진단이 어렵지만, 여러 지표를 종합하면 명확한 판단이 가능하다.
실제로 글로벌 투자기관들도 이 지표들을 활용한다. 그레이스케일은 2024년 공식 리포트에서 MVRV-Z Score와 NUPL을 핵심 분석 도구로 사용했다. 온체인 분석 전문업체인 Glassnode는 MVRV-Z Score를 "시장 고점과 저점을 가장 정확히 찾는 지표"라고 평가한다.
3.1. 가격 심리 지표 세부 요소 설명
3.1.1. MVRV-Z Score: 시장 전체의 수익률 현황을 한눈에
실현가치: 각 비트코인이 마지막으로 거래된 가격의 합계
MVRV Ratio = 현재 시가총액 ÷ 실현가치
MVRV-Z Score = (MVRV Ratio - 평균) ÷ 표준편차
MVRV-Z Score는 시장가치와 실현가치의 비율을 통계적으로 정규화해서 현재 가격 수준이 역사적으로 어느 위치에 있는지 보여준다.
핵심 개념부터 살펴보자. 실현가치란 각 비트코인이 마지막으로 거래된 가격들의 합계를 의미한다. 쉽게 말해 시장 전체의 평균 취득원가라고 볼 수 있다. MVRV 비율은 현재 시가총액을 이 실현가치로 나눈 값이다.
MVRV-Z Score는 여기서 한 걸음 더 나아간다. MVRV 비율에서 역사적 평균을 빼고 표준편차로 나누어 정규화한다. 이렇게 하면 현재 상황이 통계적으로 얼마나 극단적인지 객관적으로 판단할 수 있다.
실제 투자에서 이 지표를 어떻게 활용할 수 있을까? 예들 들어 MVRV-Z Score가 7 이상으로 올라가면 역사적으로 시장 고점 신호로 작용했다. 반대로 -0.5 이하로 떨어지면 매수 기회로 여겨진다. 현재 비트코인 보유자들의 전반적인 수익 상태를 통해 시장의 과열이나 침체 정도를 파악할 수 있는 것이다.
3.1.2. NUPL: 투자자들의 실제 손익 상황 측정
NUPL = (시가총액 - 실현가치) ÷ 시가총액
NUPL(Net Unrealized Profit/Loss)은 시장 참여자들의 미실현 손익을 하나의 숫자로 압축해서 보여주는 지표다. 전체 비트코인 투자자들이 현재 평균적으로 몇 퍼센트의 수익을 올리고 있는지, 또는 손실을 보고 있는지를 직관적으로 알 수 있다.
계산 방법은 간단하다. 현재 시가총액에서 실현가치를 빼고, 이를 다시 시가총액으로 나누면 된다. 결과값이 양수면 전체 투자자들이 평균적으로 수익 상태에 있고, 음수면 손실 상태에 있다는 뜻이다.
이 지표가 투자 결정에 미치는 영향은 생각보다 크다. NUPL이 0.7(70%) 이상으로 올라가면 대부분의 투자자들이 상당한 수익을 내고 있어 이익실현 매물이 쏟아질 가능성이 높다. 이때는 가격 상승이 제한될 수 있어 신중한 접근이 필요하다.
반대로 NUPL이 음수 영역에서 머물면 대부분이 손실 상태로 바닥권에 근접했다고 볼 수 있다. 이런 상황에서는 추가 하락보다는 반등 가능성에 주목해야 한다. 투자자들의 전반적인 심리 상태를 통해 시장의 방향성을 예측할 수 있는 강력한 도구다.
3.1.3. aSOPR: 실제 거래자들의 손익분기점 행동 분석
SOPR = 매도된 코인의 실현 가치 ÷ 매도된 코인의 생성 가치
aSOPR = 1시간 이내 거래를 제외한 SOPR
aSOPR(adjusted Spent Output Profit Ratio)은 실제로 비트코인을 매도하는 사람들의 손익 상황을 실시간으로 추적하는 지표다. 단순히 보유만 하고 있는 것이 아니라 실제 거래를 통해 시장에 참여하는 투자자들의 행동 패턴을 파악할 수 있다.
기본적인 SOPR은 매도된 코인의 실현 가치를 생성 가치로 나눈 비율이다. 여기서 aSOPR은 1시간 이내의 단기 거래를 제외해서 노이즈를 제거한 개선된 버전이다. 이렇게 하면 경제적 의미가 있는 실질적인 거래만의 손익 비율을 측정할 수 있다.
이 지표의 핵심은 1.0이라는 기준점에 있다. 1.0보다 높으면 매도자들이 평균적으로 이익을 보고 팔고 있고, 낮으면 손해를 감수하고 팔고 있다는 의미다. 여기서 중요한 것은 인간의 심리적 특성이다.
투자자들은 본능적으로 손실을 확정하는 것을 꺼린다. 따라서 aSOPR이 1.0 근처에서 어떻게 움직이는지 관찰하면 시장 참여자들의 심리적 저항선을 파악할 수 있다. 1.0을 지속적으로 상회하면 건강한 상승세로 볼 수 있고, 1.0 밑에서 머물면 매도 압력이 약해 반등 신호로 해석할 수 있다.
3.2. 데이터 구축 및 분석 과정
3.2.1. 분석 방법론
비트코인의 적정 가격을 객관적으로 산출하기 위해서는 체계적인 데이터 분석 과정이 필요하다. 본 방법론은 여러 시장 사이클을 포함한 기간의 온체인 데이터를 활용해 특정 시점의 지표 상황과 미래 가격을 매칭하여 도출한 예측 모델이다. 분석 기간은 2021년 강세장 정점부터 2022년 침체기, 2023년 회복기, 2024년 ETF 승인까지 완전한 사이클을 포함하여 주요 시장 이벤트별 온체인 지표의 반응 패턴을 충분히 확보했다.
특히 각 구간별로 어떤 과거 사건들이 있었는지 검토하여 이러한 구분을 통해 각 구간에서의 12개월 후 수익률 패턴을 정량화하고 통계적으로 유의미한 차이를 확인하여 5분위수로 나누었다.
이후 각 지표를 5분위수로 구분하여 구간별 특성을 명확히 분리했다. 1) 극심한 공포 구간, 2) 저평가 구간, 3) 균형 구간, 4) 과열 조짐 구간, 5) 극심한 고평가 구간으로 분류했다.
최종 보정가격 산출을 위한 가중치는 각 지표의 예측 정확도와 시장 사이클별 신뢰성을 종합적으로 고려해 설정했다. 단순히 평균을 내는 것이 아니라 실제 성과에 따라 차등 적용한 것이 핵심이다.
이 때, MVRV-Z Score에 50%의 최고 가중치를 부여한 이유는 명확하다. 지난 3개 비트코인 주요 사이클에서 최고점과 최저점을 가장 정확하게 식별한 기록이 있다. 2017년, 2021년 버블 정점과 2018년, 2022년 바닥을 모두 정확히 포착했다. 주요 온체인 분석 서비스에서도 핵심 지표로 강조하고 있어 신뢰성이 검증됐다.
NUPL에는 30%의 가중치를 부여했다. 지연 지표의 성격이 강해 가격 예측에 제한적일 수 있으나, 이를 통해 향후 매도 압력이나 시장 심리 변화를 직접적으로 유추할 수 있는 보조 지표로서 의미가 있다.
aSOPR에는 20%의 가중치를 부여했다. 최근 예측 정확도가 크게 향상됐으나 단기 변동성에 영향을 받기 쉬운 특성 때문이다. 특히 거래량이 급증하는 시기에는 노이즈가 발생할 수 있다.
기준 가격 = 현재 가격 × 1 + [(MVRV-Z 보정치 × 0.5) + (aSOPR 보정치 × 0.3) + (NUPL 보정치 × 0.2)]
이 공식을 통해 산출된 베이스 가격은 현재 온체인 경제활동 수준에서 감정이나 추측이 아닌 수년간의 실제 데이터에 기반한 객관적 예측치다.
현재 시장가격과 베이스 가격의 괴리는 심리적 프리미엄의 크기를 나타낸다. 예를 들어, 시장가격이 베이스 가격보다 30% 이상 높으면 과열 상태로, 30% 이상 낮으면 저평가 상태로 판단할 수 있다. 이는 매수와 매도 타이밍을 결정하는 핵심 참고 지표가 된다.
4. 펀더멘탈 지표 (Fundamental Indicator)
TVM이 네트워크 펀더멘털을 측정할 때 트랜잭션 건수, 자산 전송량, 사용자 수를 활용하는 이유는 분명하다. 비트코인은 일반 기업과 달리 매출이나 수익이 없기 때문에, 네트워크 활용도가 가치 평가의 핵심 지표가 된다.
이를 도시에 비유하면 이해하기 쉽다. 도시의 번영도를 판단하려면 세 가지를 확인해야 한다. 얼마나 많은 사람이 거주하는지(사용자 수), 사람들이 얼마나 자주 이동하고 활동하는지(트랜잭션 건수), 그리고 얼마나 큰 규모의 경제 활동이가 이뤄지는지(자산 전송량)이다.
예를 들어 A 도시에는 100만 명이 거주하지만 경제활동이 저조하다고 가정하자. 반면 B 도시에는 50만 명이 거주하지만 활발한 이동과 대규모 거래가 일어난다면, B 도시가 더 역동적이고 가치 있는 도시라 할 수 있다.
비트코인 네트워크도 동일하다. 사용자만 많거나, 거래만 빈번하거나, 큰 자금만 움직여서는 충분하지 않다. 세 요소가 균형있게 발전해야 건전한 네트워크가 된다. 인구는 많지만 경제활동이 없으면 유령도시이고, 큰 자금은 움직이지만 참여자가 적으면 소수 독점 구조이다.
실제로 싱가포르는 인구 600만 명의 작은 도시국가이지만 금융거래 규모는 뉴욕에 버금간다. 이처럼 세 지표가 균형을 이룰 때 진정한 경제 허브가 되는 것이다. TVM은 이러한 관점에서 비트코인 네트워크의 종합적 건전성을 측정한다.
4.1. 펀더멘탈 지표 세부 요소 설명
4.1.1. 트랜잭션 건수: 네트워크 사용 빈도의 척도
트랜잭션 건수는 비트코인 네트워크가 얼마나 자주 사용되는지를 보여주는 가장 직관적인 지표다. 이는 마치 도시의 일일 교통량과 같아서, 사람들이 실제로 얼마나 자주 네트워크를 이용하는지를 측정한다. 트랜잭션 건수가 지속적으로 증가하면 더 많은 사람들이 비트코인을 실용적인 도구로 인식하고 있다는 신호이며, 이는 네트워크 효과에 따라 비트코인 가치 증가로 이어질 가능성이 있다. 반면, 트랜잭션 건수가 둔화된다면 네트워크 활용도가 정체되고 있음을 의미한다. 비트코인이 가치 저장 수단이 되려면 네트워크 자체가 지속 가능해야 하는데, 사용량이 줄어들면 네트워크 보안성이 약화되고, 결국 가치 저장 기능에 대한 신뢰가 약해질 수 있기 때문이다.
4.1.2. 자산 전송량: 경제적 중요도의 측정
자산 전송량은 단순한 거래 빈도를 넘어 비트코인이 얼마나 중요한 경제 활동에 사용되는지를 보여주는 네트워크의 경제적 중요도 측정 지표다. 거래 건수만으로는 파악할 수 없는 실질적인 경제 규모를 측정한다.
분석 시에는 대규모 기관 거래와 소액 개인 거래를 구분한다. 예를 들어 1,000건의 소액 거래보다 10건의 대규모 기관 거래가 경제적으로 더 중요한 의미를 가질 수 있다. 기관 거래 비중이 늘어나면 비트코인이 전문 투자자들에게 중요한 자산 클래스로 인정받고 있다는 의미이고, 소액 거래가 늘어나면 일반 대중에게 실용적 도구로 확산되고 있다는 신호로 해석할 수 있다.
4.1.3. 활성/신규 사용자 수: 네트워크 성장성의 지표
활성/신규 사용자 수는 비트코인 네트워크의 성장성을 측정하는 핵심 지표다. 활성 사용자는 특정 날짜에 실제로 거래를 한 고유 지갑 주소 수로, 네트워크의 경제활동인구를 나타낸다. 신규 사용자는 그 중에서 처음 거래하는 지갑 주소 수로 출산율 같은 개념이다. 이 지표들이 중요한 이유는 네트워크의 지속 가능한 성장을 측정하는 선행 지표이기 때문이다. 경제활동인구가 많고 신규 유입이 꾸준하면 네트워크가 건전하게 성장하고 있다는 의미이며, 이는 장기적 가치 성장의 기반이 된다.
5. 매크로 지표 (Macro Indicator)
최근 몇 년간의 시장 움직임을 보면, 비트코인 가격 변동성이 점차 글로벌 유동성을 비롯한 거시경제 지표와 밀접하게 연동되어 움직이고 있다는 것을 확인할 수 있다. 2020-2021년 코로나 팬데믹 시기를 돌이켜보면, 각국 중앙은행의 공격적인 양적완화로 시장에 풀린 대규모 유동성 덕분에 비트코인은 1만 달러에서 6만 달러까지 6배 상승했다. 그러나 2022년 미 연준이 긴축정책으로 전환하자마자 2만 달러 아래로 급락했다. 이는 비트코인이 글로벌 유동성 변화에 민감하게 반응하는 자산임을 보여준다.
특히 비트코인 ETF를 통한 기관투자자의 대규모 진입과 각국의 규제 정비가 가속화되면서, 전통 금융시장의 거시경제 변수들이 비트코인 가격에 미치는 영향은 더욱 커질 것으로 예상된다.
이에 따라 매크로 지표 분석에서는 글로벌 거시경제 요인으로 1) 글로벌 유동성, 2) 기관 자금 흐름, 3) 규제 및 생태계 환경이라는 세 가지 핵심 지표를 통해 비트코인 가격의 적정 보정계수를 산출하는 실용적인 프레임워크를 제시한다.
5.1. 매크로 지표 세부 요소 설명
5.1.1. 글로벌 유동성 지표 (Global M2)
글로벌 거시경제 요인 중 우리가 가장 중요하게 주목하는 지표는 M2다. M2를 쉽게 설명하면, 한 나라의 경제에서 실제로 돌아다니는 '돈의 총량'을 나타내는 지표다. 여기에는 우리가 일상적으로 사용하는 현금은 물론이고, 은행 계좌에 있는 돈(요구불예금), 그리고 언제든 쉽게 현금으로 바꿀 수 있는 저축예금, 정기예금까지 모두 포함된다. 즉, M2는 시중에 풀린 유동성의 총량을 측정할 수 있는 가장 포괄적인 척도라고 판단했다.
중앙은행이 양적완화를 통해 돈을 많이 찍어내면 M2가 증가하고, 반대로 긴축정책을 펼치면 M2 증가율이 둔화된다. 우리는 미국, EU, 중국, 일본, 한국 등 글로벌 자본시장과 가상자산 시장에 영향을 미치는 주요국의 M2를 각국의 GDP 비중으로 가중평균하여 글로벌 지표를 산출했다.
유동성이 풍부해지면 투자자들은 더 높은 수익을 추구하며 위험자산에 대한 선호도가 높아진다. 비트코인은 이러한 위험자산 중에서도 약 1.5~2배의 높은 베타 계수를 기록하고 있어, 시장 전체가 상승할 때 더욱 큰 폭으로 상승하는 특성을 보인다. 베타 계수는 시장 전체 움직임에 대한 개별 자산의 민감도를 나타내는 지표다. 이러한 특성으로 인해 글로벌 M2 증가율과 비트코인 가격 간 상관관계가 높게 나타나며, 유동성 증가 시 비트코인으로 자금이 유입되는 패턴을 보여준다. 따라서 비트코인 투자 전략 수립 시 글로벌 유동성 동향을 핵심 지표로 고려해야 한다.
5.1.2. 기관 자금 유입 (Institutional Inflow)
2024년 1월 미국 SEC의 현물 ETF 승인은 비트코인 시장의 판도를 완전히 바꾼 결정적 사건이었다. ETF는 전통 금융권 투자자들과 고액자산가들이 비트코인에 접근할 수 있는 가장 쉽고 안전한 통로가 되었고, 우리는 이제 블랙록, 피델리티 같은 대형 운용사의 ETF 자금 흐름을 통해 기관투자자들의 심리를 실시간으로 파악할 수 있게 되었다고 판단했다.
ETF 순유입이 중요한 이유는 바로 그 작동 원리에 있다. 투자자가 비트코인 현물 ETF를 매수하면 운용사는 반드시 그만큼의 실물 비트코인을 시장에서 매입해야 한다. 대부분의 현물 비트코인 ETF는 제3자 수탁기관을 통해 실제 비트코인을 보관하고 있다. 이는 곧바로 현물 수요로 이어져 가격 상승 압력을 만들어낸다. 반대로 환매가 일어나면 매도 압력이 발생한다.
승인 후 누적 약 500억 달러 이상이 순유입되었고, 특히 2024년 말부터 2025년 초까지 매주 수십억 달러의 자금이 지속적으로 유입되고 있다. 비트코인은 2024년 12월 5일 처음으로 10만 달러를 돌파했으며, ETF 자금 흐름이 이러한 가격 상승의 핵심 동력 중 하나였다는 점은 ETF 자금 흐름이 얼마나 중요한 지표인지를 잘 보여준다.
5.1.3. 규제·생태계 스코어 (Regulatory & Ecosystem Score)
마지막으로 주목해야 할 것은 규제와 생태계 환경이다. 이는 정량화하기 어려운 정성적 요소지만, 시장의 '신뢰 프리미엄'을 결정하는 핵심 변수다. 불확실한 규제 하에서는 투자자들이 추가적인 리스크 디스카운트를 요구하여 가격이 할인되지만, 명확하고 우호적인 규제 환경에서는 오히려 프리미엄이 붙게 된다.
우리는 규제 측면에서 주요국의 정책 방향, 라이선스 체계, 과세 정책, 자본 이동의 자유도 등을 종합적으로 평가한다. 생태계 측면에서는 스테이블코인 시가총액, DeFi TVL, 주요 프로젝트의 성과, 보안 사고 빈도 등을 모니터링한다. 이를 0-10점 스케일로 수치화하여 투자 환경의 우호도를 객관적으로 평가하고자 했다.
2024년 미국의 ETF 승인은 규제 명확성이 어떻게 대규모 자본 유입으로 이어지는지를 보여준 교과서적 사례다. 비트코인이 더 이상 규제 사각지대의 투기 자산이 아닌, 제도권 투자자산으로 자리 잡아가고 있다는 점에서 우리는 이 지표의 중요성이 앞으로 더욱 커질 것으로 예상한다고 판단했다.
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