비트코인 거래량을 좌우하는 요인 분석

초록

본 연구는 비트코인 거래량에 영향을 미치는 요인을 탐색한다. 구글 검색 트렌드와 같은 온라인 검색 인기 지수가 거래량을 긍정적으로 촉진한다는 것을 확인했으며, 반면 주식시장의 거래량은 비트코인 거래량에 부정적인 영향을 미친다. 또한, 금융 뉴스의 감성 점수는 통계적으로 유의미한 영향을 나타내지 않았다. 이러한 결과는 암호화폐 투자자와 정책 입안자에게 실증적 근거를 제공한다.

상세 분석

본 논문은 비트코인(BTC) 거래량을 설명하기 위해 다변량 회귀모형을 구축하고, 주요 독립변수로 온라인 검색 인기(구글 트렌드), 전통 주식시장 거래량, 그리고 금융 뉴스 감성 점수를 선택하였다. 데이터는 2018년부터 2022년까지 일일 단위로 수집되었으며, 비트코인 거래량은 주요 거래소의 체결량을 합산한 값을 사용하였다. 검색 인기 지표는 ‘Bitcoin’ 키워드에 대한 구글 트렌드 점수를 일별로 정규화한 것이며, 주식시장 거래량은 S&P 500 지수 선물의 일일 거래량을 대체 변수로 활용하였다. 감성 점수는 주요 경제 매체(예: Bloomberg, Reuters)의 비트코인 관련 기사 본문을 텍스트 마이닝 기법(NLTK 기반)으로 분석해 긍정·부정 비율을 수치화한 것이다.

모형 추정 결과, 검색 인기 지수의 회귀계수는 0.42(p<0.01)로, 검색량이 증가할수록 비트코인 거래량도 유의하게 상승함을 보여준다. 이는 투자자들이 정보 탐색 단계에서 검색 행동을 보이며, 이는 곧 매매 행동으로 연결된다는 행동경제학적 해석을 가능하게 한다. 반면, 주식시장 거래량의 계수는 -0.27(p<0.05)로, 전통 금융시장의 활발한 거래가 비트코인 시장의 활기를 억제한다는 역관계가 드러났다. 이는 투자자 포트폴리오 재배분 효과 혹은 위험 회피 성향이 동시에 작용할 가능성을 시사한다.

흥미롭게도, 뉴스 감성 점수는 통계적으로 유의미한 영향을 보이지 않았다(계수 0.03, p=0.42). 이는 비트코인 시장이 기존 금융시장보다 뉴스에 덜 민감하거나, 감성 분석 방법론의 한계(예: 짧은 트윗·기사의 다의성) 때문일 수 있다. 또한, 변수 간 다중공선성 검증(VIF<2)과 이분산성 검정(White test) 결과 모두 모델의 적합성을 뒷받침하였다.

연구는 몇 가지 제한점을 인정한다. 첫째, 검색 인기와 거래량 사이의 인과관계를 확정하기 위해서는 구조적 모형이나 Granger 인과관계 검증이 필요하다. 둘째, 주식시장 거래량을 대체 변수로 사용했으나, 다른 자산군(예: 금, 원자재)과의 상호작용을 고려하지 않았다. 셋째, 감성 분석에 사용된 사전이 영어 기반이므로 한국어·중국어 등 다국어 기사에 대한 포괄성이 부족했다. 향후 연구에서는 이러한 점들을 보완하고, 머신러닝 기반 비선형 모형을 도입해 변동성 높은 암호화폐 시장의 복합적 요인을 보다 정밀하게 파악할 수 있을 것이다.