140억 달러 비트코인 무기한 선물을 움직이는 15분 거래 펄스의 내부

UTC 14:59:59에 비트코인 무기한 선물은 다른 전자 시장과 다를 바 없어 보인다. 가격은 깜빡이고 전 세계 트레이더들의 주문이 흐른다.

하지만 시계가 15:00:00으로 바뀌는 순간, 시장은 즉시 더 분주해진다. 더 많은 거래가 체결되고, 더 많은 자금이 회전하며, 가격은 다음 10초 동안 더 넓은 범위를 움직인다. 누구에게도 새로운 거래 이유가 생기지 않았는데도 말이다.

같은 펄스가 매시간 15분, 30분, 45분마다 돌아온다. 5분 경계와 매분 시작 시점에는 더 작은 버전이 나타나지만, 정각이 여전히 가장 강한 폭발을 만들어낸다. 마치 암호화폐의 연속 시장이 거래에 사용되는 소프트웨어에 의해 수천 개의 작은 세션으로 나뉜 것처럼 보인다.

한국 정책 연구원 김찬과 노스캐롤라이나 대학교의 피터 라인하르트 한센은 2026년 8월 암호화폐 선물 연구에서 이 패턴을 기록했다. 이들은 2021년 1월 1일부터 2024년 10월 31일까지 바이낸스 선물 시장 6곳의 체결 거래 기록을 조사했으며, 비트코인, 이더리움, XRP, 솔라나, 도지코인, 카르다노를 대상으로 1,400일 동안의 논스톱 거래를 분석했다.

해당 계약은 무기한 선물, 흔히 '퍼프(perps)'라고 불리는 상품으로, 트레이더가 자산의 상승 또는 하락에 베팅하고 차입 익스포저를 활용해 베팅 규모를 키울 수 있게 해준다.

기존 선물 계약은 정해진 날짜에 만기가 도래하지만, 퍼프는 트레이더가 충분한 담보를 유지하는 한 계속 열어둘 수 있으며, 롱과 숏 트레이더 간의 반복적인 지급이 가격을 기초 현물 시장 가까이에 유지시킨다.

퍼프가 현물 지수보다 높게 거래되면 가격 상승에 베팅한 트레이더가 하락에 베팅한 트레이더에게 지급한다. 지수보다 낮게 거래되면 지급 방향은 반대가 된다.

무기한 선물은 전 세계 암호화폐 거래에서 큰 비중을 차지하며, 이는 이러한 짧은 폭발에 훨씬 더 넓고 깊은 영향력을 부여한다. 퍼프 가격은 거래소 전반의 차익거래, 헤징, 시장 조성을 안내하는 데 도움을 주므로, 선물에서 시작된 패턴이 다른 모든 사람이 따르는 비트코인 시장 데이터와 현물 가격으로 이어질 수 있다.

암호화폐가 개장 벨을 찾았다

15분 펄스는 한 시간을 원으로 그리면 쉽게 볼 수 있다. 연구진의 차트는 0분, 15분, 30분, 45분에 네 개의 점을 만들어 거래량과 가격 움직임에서 별 모양 패턴을 형성하며, 각 폭발의 대부분은 처음 10초 안에 집중된다.

6개 계약 모두에서 그 10초 동안 일반적인 분의 같은 10초 구간보다 거래 건수는 26%, 달러 거래량은 32% 더 많았고, 절대 수익률은 26% 더 컸다.

절대 수익률은 가격이 어느 방향으로든 얼마나 움직였는지를 측정하므로, 26% 더 크다는 것은 15분 구간 동안 상승 또는 하락 폭이 더 컸다는 의미다.

극좌표 차트는 BTC, ETH, XRP, SOL, DOGE, ADA 무기한 선물의 절대 수익률과 거래량에서 분 단위 패턴을 보여준다. 출처: 김찬, 라인하르트 한센

이 패턴은 시장 규모의 큰 격차도 가로질렀다. 표본 기간 동안 비트코인은 일평균 154만 건의 거래와 145억 8천만 달러의 계약 거래량을 기록한 반면, 카르다노는 같은 거래 리듬에서 약 29만 건의 거래와 5억 4,400만 달러를 기록했다.

이러한 일관성은 가장 중요한 발견인데, 이 관행이 특정 토큰의 특징이 아니라 거래 시스템 전반에 공유된다는 것을 보여주기 때문이다.

대부분의 거래 앱은 연속적인 가격 흐름을 1분, 5분, 15분 또는 다른 익숙한 간격의 캔들로 변환한다.

15분 캔들은 해당 기간 동안 일어난 모든 것을 시가, 종가, 고가, 저가로 압축하여 인간에게 시장의 관리 가능한 그림을 제공하고 소프트웨어에는 처리할 수 있는 표준 데이터 블록을 제공한다.

각 캔들이 끝날 때 기술 지표가 다시 계산되고, 자동화된 전략은 방금 완성된 동일한 블록에서 새로운 지시를 받는다.

대량 주문을 더 작은 조각으로 나누는 프로그램은 그 경계에서 또 다른 조각을 내놓을 수 있고, 시장 조성자는 예상되는 흐름에 맞춰 호가를 조정할 수 있으며, 더 빠른 시스템은 두 그룹을 모두 예상하여 거래할 수 있다.

충분한 기계가 같은 시계를 따르기 시작하면, 데이터를 표시하는 편리한 방법이 시장 자체의 일부가 된다.

그렇게 해서 별일 없는 15분이 주식 시장 개장처럼 보이기 시작한다. 전통 시장은 트레이더들이 거래소 재개를 기다리며 몇 시간을 보냈기 때문에 실제 개장 벨 주변에 주문을 모은다.

반면 암호화폐는 공유된 차트 간격과 소프트웨어 기본값을 통해 비슷한 쇄도를 만들어내며, 거래가 계속되는 동안 15분마다 이 과정을 반복한다.

기계에는 티가 있다

바이낸스의 거래 기록은 무엇이 거래되었는지, 얼마나, 어떤 가격에 거래되었는지를 보여준다. 그러나 각 거래를 인간 트레이더, 시장 조성 회사, 청산 엔진 또는 다른 자동화 시스템 중 누가 시작했는지는 식별하지 못한다. 김찬과 한센은 거래 규모에서 간접적인 단서를 찾았다.

사람들은 선택하고 기억하기 쉽기 때문에 어림수 숫자를 선호하는 경향이 있어, 누군가는 어색한 수량을 소수점 마지막 자리까지 계산하지 않고 0.1 BTC 또는 약 10,000달러를 거래할 수 있다.

하지만 알고리즘은 일반적으로 변동성, 가용 자본, 현재 익스포저 또는 더 큰 주문의 목표 비중을 기반으로 한 공식에서 시작하므로, 인간에게는 임의적으로 보이는 수량이 나올 수 있다.

연구진은 거래 규모가 끝자리 0으로 끝나는 빈도를 세었고, 반복되는 폭발의 시작 몇 초 동안 어림수 수량이 덜 흔하다는 것을 발견했다.

이들은 측정되는 0의 개수를 포함할 만큼 충분히 큰 거래만 포함시켰는데, 이는 거래소의 최소 호가 단위 때문에 추가 0이 불가능해 소액 주문이 불규칙한 것으로 분류되는 것을 방지했다.

감소 폭은 경계의 중요성과 함께 커졌다. 어림수 수량은 일반적인 분의 시작 시점에 약간 덜 흔해졌고, 5분마다 격차가 벌어졌으며, 다시 15분마다 벌어졌고, 정각이 일반적인 패턴에서 가장 큰 이탈을 만들어냈다.

적어도 두 개의 0으로 끝날 자격이 있는 비트코인 거래의 경우, 어림수 비중은 일반적인 분의 시작 시점에 0.04 표준편차 하락했고 정각에는 0.20 하락하여, 시간 효과가 5배 더 컸다.

차트는 6개 암호화폐의 거래 활동이 각 분의 첫 10초 안에 정점에 달하며, 15분 단위 분 동안 평균이 더 높다는 것을 보여준다. 출처: 김찬, 라인하르트 한센

표준편차는 관측치가 평소 범위에서 얼마나 멀리 움직이는지를 나타내므로, 그 숫자는 기계가 체결한 거래의 비율이 아니다. 이는 거래 활동이 급증한 바로 그 시점에 시장이 어림수 수량에 대한 평소 선호에서 더 멀리 움직였다는 것을 보여주며, 저자들에게 더 무거운 자동화 참여의 행동 지문을 제공한다.

거래 규모는 여전히 모든 주문의 출처를 식별할 수 없다. 대규모 기관 집행과 강제 청산은 불규칙한 수량을 만들어낼 수 있고, 펀딩 차익거래도 마찬가지이므로, 이 논문은 어림수를 기계 활동과 관련된 간접 증거로 사용한다.

저자들은 다른 반복적인 사건이 펄스를 만들어내는지 확인하기 위해 여러 검증을 실행했다.

바이낸스는 표본 기간 동안 UTC 00:00, 08:00, 16:00에 펀딩 지급을 처리했지만, 해당 시간대를 제거해도 15분 단위 결과는 대체로 유지되었고, 모든 정각 관측치를 제거해도 15분, 30분, 45분의 패턴은 살아남았다. 바이비트 데이터에 대한 별도 분석에서도 다른 거래소에서 유사한 구조가 나타났다.

이러한 검증은 광범위한 형태의 전자적 조정을 설명한다. 어떤 트레이더든 어떤 간격이든 선택할 수 있지만, 거래소 데이터, 차트 설정, 일반적인 지표는 많은 시스템을 동일한 경계로 끌어당기며, 가장 많은 공유 관심을 받는 시계 지점에서 가장 강한 집중이 나타난다.

거래 수수료보다 가치 없는 가격 예측

연구진은 펄스가 반복된다는 것을 확인한 후, 각 15분 전에 이용 가능한 데이터가 처음 10초 동안의 가격 움직임을 예측할 수 있는지 질문했다.

이들의 롤링 모델은 이전 15분 수익률과 익숙한 가격 및 거래량 지표를 함께 연구한 다음, 당시 이용 가능한 정보를 사용하여 새로운 표본 외 예측을 만들었다.

6개 계약 전반에서 모델은 56.6%의 확률로 올바른 방향을 선택했다. 평균 표본 외 R-제곱은 3.4%로, 이는 해당 10초 수익률 변동의 작은 부분을 설명했으며, 곡선 아래 면적 점수는 0.50이 무작위 추측이고 1.00이 완벽한 분류를 나타내는 척도에서 0.60이었다.

10초 간격에 엄청난 노이즈가 있는 시장에서 이러한 적당한 수치는 패턴에 반복 가능한 정보가 포함되어 있음을 입증한다.

그러나 예측된 움직임이 너무 작았기 때문에 쉬운 거래 전략을 입증하지는 못한다. 매 15분마다 모델이 선택한 방향으로 거래하면 수수료 전 평균 총수익률이 거래당 0.51bp였으며, 이는 약 0.0051%, 즉 10,000달러 거래에서 약 51센트에 해당한다.

표본 기간 동안 바이낸스의 기본 수수료는 테이커 주문의 경우 5bp였으며, 이는 기존 호가에 대해 즉시 체결되는 주문이고, 메이커 주문의 경우 2bp였으며, 이는 다른 사람이 수락할 호가를 제공하는 주문이다.

따라서 10,000달러 테이커 거래는 개설에 약 5달러, 청산에 또 다른 수수료가 들었지만, 모델의 평균 총수익률은 첫 번째 수수료만의 약 10분의 1이었다.

여기서 이익이 얼마나 작은지를 고려할 때, 이 데이터셋에서 가장 유용한 결과는 통계적 예측 가능성과 일반 트레이더가 포착할 수 있는 금액 사이의 격차다.

패턴은 공식 분석을 통과할 만큼 자주 반복될 수 있지만, 예상 움직임은 기본 거래 비용을 충당하기에는 너무 작게 유지되며, 이것이 고도로 자동화된 시장이 수익을 내지 않으면서도 인식 가능한 패턴을 포함할 수 있는 한 가지 이유다.

시장 조성자와 대규모 트레이더는 매우 특별한 문제에 직면하기 때문에 여전히 이 발견을 사용할 수 있다.

회사가 시장 양쪽에 호가를 제시하는 경우, 그 10초 동안 더 넓은 스프레드를 요구하거나 일방적인 흐름이 예상하기 쉬워질 때 제공 수량을 줄일 수 있으며, 대량 주문을 처리하는 트레이더는 자신의 활동으로 인한 가격 움직임을 줄이기 위해 시계에서 덜 붐비는 지점에 조각을 내놓을 수 있다.

처음 10초는 더 긴 기간에 대한 정보도 담고 있었다. 15분 경계에서 매수 주도 거래량이 매도 주도 거래량을 초과했을 때, 그 불균형은 다음 4시간에서 12시간 동안의 수익률과 관련이 있었고, 매도가 우세할 때는 반대 관계가 나타났다.

여기서 주문 불균형은 해당 구간의 총 거래량 대비 공격적 매수와 공격적 매도의 차이를 의미하며, 연구진에게 어느 쪽이 더 세게 밀고 있는지 측정할 방법을 제공한다.

4시간 기간에서는 관계의 상당 부분이 이전 15분 흐름이 이후 경계로 이어지는 데서 비롯되었다. 8시간과 12시간에서는 일반적인 가격 및 거래량 지표가 더 많은 부분을 설명했으며, 이는 알고리즘이 15분을 더 넓은 시장 전반에 걸쳐 이미 축적되고 있는 정보를 처리하는 공유 순간으로 사용하는 시장과 부합한다.

이 더 긴 기간의 결과는 4시간, 8시간, 12시간 수익률 구간이 겹쳐 하나의 시장 움직임이 여러 관측치에 나타날 수 있기 때문에 신중하게 받아들여야 한다.

저자들은 종속 데이터를 위해 설계된 블록 부트스트랩 방법을 사용했지만, 집계된 거래 기록은 여전히 시작 주문에 사적 정보가 포함되었는지, 동일한 공개 입력에 반응했는지, 아니면 시장 조성자가 불균등한 흐름을 흡수하면서 가격을 움직였는지 보여줄 수 없다.

그럼에도 불구하고 더 큰 아이디어는 그 뒤에 있는 통계적 장치보다 이해하고 결국 구현하기가 더 쉽다.

암호화폐는 폐장 벨을 없애고 거래를 연속적으로 만들었으며, 그런 다음 API, 차트 간격, 자동화된 전략이 하루 종일 소형 개장을 재건했다.

15분마다 수천 개의 독립적인 시스템이 같은 시계 경계에 도달하고, 몇 초 동안 중단 없이 운영되도록 설계된 시장이 같은 문으로 밀려드는 군중처럼 행동한다.