급등 코인 예측 방법, 코인간 상관관계 분석 (제1편)

in #kr7 years ago (edited)

코인들은 각각 독립적인것 같으면서도, 알고보면 서로 밀접한 관계가 있는 경우가 많습니다.

이런 관계를 알고 있다면, 급등한 코인이 있을 때 아쉬워하거나 무리하게 따라가지 않고도, 수익을 낼 확률을 높일 수가 있다고 생각합니다.

이러한 관점에서 이번글을 포함해 6편의 글을 아래와 같이 써보도록 하겠습니다.


(1편) 같은 핵심 기술(code)을 가진 코인들(fork 또는 분화된 코인)
(2편) 플랫폼 지향 코인과, 그 플랫폼을 이용하는 코인들
(3편) 익명성 지향 코인들
(4편) POW vs POS 코인들
(5편) 지역기반 코인들
(6편) 실 데이터를 통한 상관관계 분석


(1편) 같은 핵심 기술(code)을 가진 코인들(fork 또는 분화된 코인)

대부분의 새로운 코인은 기존 코인의 코드를 가져다가 수정/보완하여 만들어집니다(아래 예 참고). 그렇기에 기술을 공유하고 같은 특성을 가지기 때문에, 가격에 있어서도 상관관계를 보입니다.

(예) 같은 핵심 코드를 가지고 있는 코인들 쌍 : (Bitcoin-Litecoin), (Ethereum Classic-Ethereum), (Dash-Pivx), (Next-NEM) 등

  • 사실 비트코인의 핵심 코드는 대부분의 코인들이 가져다 쓰고 있기에, 이렀게 쌍으로 하는 것이 정확하다고 볼 수는 없으나, 이해하는데는 도움이 될 것이라 생각합니다.

(1)
상관관계가 특히 높은 코인은, 이더리움(이더)과 이더리움 클래식(이클)입니다.

금년도 가격추이를 보면 느끼셨을텐더, 이더가 오르면 이클이 따라오르고 있는데, 대략 이더리움 가격의 5%에서 10%를 왔다갔다 하고 있습니다.

(이더 그래프) (이클 그래프) -그림 업데이트 예정입니다.

따라서, 이더가 올라, 이클 가격이 이더의 5%정도에 가까워지면, 이클을 매수할 시점이고, 10%에 가까워지면 매도할 시점으로 보면될 것 같습니다.

오늘 6월11일 아침에, 이클이 이더의 5.5% 정도되어 샀더니, 오후인 지금 많이 올라있네요.

왜 가격이 따라갈까요, 이더라는 플랫폼을 통해 현재 다양한 기능(코인)들이 구현되고 있는데, 이클도 이더와 같은 기반을 가지고 있기 때문에 여차하면 이클이 대안으로 활용될 수 있기 때문이라고 생각됩니다.

(2)
같은 비율로 가격이 따라 가지는 않고 있지만, 같은 급등 패턴, 같은 조정 패턴을 보이고 있는 것이, Dash와 Pivx입니다.

먼저 급등 패턴을 보면, Dash는 1월부터 3월 고점까지 10배가 오르는 모습을 보여주었고, Pivx는 2월부터 4월 고점까지 100배가 오르는 모습을 보여주었습니다.

(대쉬 그래프) (Pivx그래프) - 그림 업데이트 예정

또한 정점을 찍은 후 둘다 긴 조정기간을 거치고 있는 모습까지 똑같습니다.

(3)
새로운 코인을 만들 때, 구 코인의 장점을 복사해서, 새롭게 고안된 장점을 덧붙이면 기술적으로는 더 좋은 코인이 됩니다.

하지만 선점효과를 무시할 수 없기에, 구코인과 신코인 중에 어느 코인이 더 성공할지는 아무도 예측할 수 없구요.

확실한건, 구코인이 실제로 사용되는 경우가 많아지게 되면, 신코인의 입지가 적어질 수 밖에 없고, 반대로 실제 사용이 늦어지면 늦어질수록 신코인이 구코인을 앞서갈 수 있겠다라는 것입니다.

아직 코인들이 본격적으로 사용되기 전이므로 향후 1~2년간은 수많은 코인들의 춘추전국 시대가 되지 않을까 합니다.

(4)
2~3년 후에 살아남는 코인은 그리 많지 않을 것입니다. 그 때 까지는 같은 기반을 가진 코인 들이 공존할 것이고, 가격적인 측면에서 유사한 패턴 또는 쫒아가는 경향을 보이리라 봅니다. 이러한 관계를 이용해 수익을 조금이라도 낼 수 있겠다는 생각이 들어 (1편)을 써봤습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

#kr #coinkorea

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this is a bunch of stuff i don't understand

좋은 글 감사합니다! 전 개인적으로 pivx응원하고 있습니다. ㅎㅎ

저도 응원하고 있습니다. 다만 급등한 만큼 조정기간이 많이 길 것 같다는 생각이 듭니다.

재밌는 글이네요.
group 별로 묶어서 생각하니 분석하기 좋은 것 같습니다.

다음 글도 기대하겠습니다. 잘 봤네요.