간단한 답변: 비트코인–나스닥 상관관계는 지정된 기간의 쌍을 이룬 수익률 로 계산하며, 두 자산에 동일한 타임스탬프를 사용합니다. BTC 가격 시계열과 나스닥-100 지수 또는 선물 시계열을 선택해 각각 백분율 수익률로 변환하고, 관측치를 정렬한 뒤 롤링 윈도우에서 피어슨 상관관계를 계산합니다. 두 자산이 함께 하락한 하루만으로 상관관계를 측정할 수는 없습니다. 결과는 사용하는 자산 프록시, 시간대, 데이터 빈도, 윈도우 길이에 따라 달라질 수 있습니다.
어떤 두 가격 시계열을 비교해야 하나요?
질문이 나스닥-100 현물 지수에 관한 것인지, 나스닥-100 선물에 관한 것인지, 아니면 해당 지수를 추종하는 상장지수펀드(ETF)에 관한 것인지 먼저 결정하세요. 세 가지는 서로 관련이 있지만 거래 시간이 다릅니다. 비트코인은 주말과 공휴일에도 거래되지만, 미국 현물 지수는 그렇지 않습니다. 선택한 프록시를 차트에 명확히 표시하고 몰래 바꾸지 마세요.
현물 지수와 일 단위로 비교할 때 실용적인 방법 하나는 각 주식 거래일 의 미국 증시 마감 시점에 BTC를 표본 추출하고, 지수의 해당 종가와 짝을 맞추는 것입니다. 두 수익률 시계열 모두에서 주말과 미국 공휴일을 제거하세요. 장중 비교의 경우 BTC와 주식 또는 선물 가격을 동일한 UTC 타임스탬프에서 짝지어야 합니다. 24시간 BTC 변동폭을 미국 정규장 한 세션과 직접 짝지어 동기화된 수익률이라고 부를 수는 없습니다.
스프레드시트에는 어떤 계산을 넣어야 하나요?
각 자산에 대해 연속된 정렬 가격으로 단순 수익률을 계산합니다: 수익률 = 현재 가격 ÷ 직전 정렬 가격 − 1. BTC 수익률은 한 열에, 나스닥-100 수익률은 다른 열에 배치하세요. 그런 다음 선택한 쌍 행 집합에 대해 피어슨 상관계수를 계산합니다. 스프레드시트에서는 일반적으로 CORREL(BTC_return_range, Nasdaq_return_range) 를 사용합니다.
윈도우는 결과를 보기 전에 미리 선택하세요. 30거래일 롤링 추정치는 각 시점에서 최근 30개 쌍 수익률을 사용하며, 90일 추정치는 더 매끄럽지만 변화 반영이 느립니다. 누락된 가격, 선물 롤오버, 데이터 공급사의 정정, 지수 휴장일은 일관되게 처리해야 합니다. 나스닥-100 선물을 사용한다면 계약 월과 롤오버 처리 방식을 명시하세요.
결과는 어떻게 해석해야 하나요?
상관관계는 −1에서 +1까지의 값을 가집니다. 양의 값은 선택한 표본 내에서 쌍을 이룬 수익률이 같은 방향으로 움직이는 경향이 있었음을 의미합니다. 나스닥이 BTC의 이동을 일으켰다는 뜻도, 그 관계가 계속 유지된다는 증거도 아닙니다. 0에 가까운 계수는 짧은 동조 구간을 가리고 있을 수 있습니다. '급등(spike)'을 주장하려면 현재 롤링 값을 이전 윈도우에서 동일한 방법으로 계산한 값과 비교하세요.
11월 6일 BTC 요약 은 동반 매도세를 설명하지만 계산된 상관계수는 제공하지 않습니다. 본 튜토리얼은 해당 관계에 숫자를 부여하기 전에 필요한 방법을 제공합니다.
Phemex는 자격을 갖춘 트레이더가 확인하거나 거래할 수 있는 NAS100/USDT 무기한 선물 시장을 제공합니다. 이는 펀딩비, 증거금 및 청산 위험이 있는 레버리지 파생상품으로, 예시 계산에 사용한 나스닥-100 현물 지수가 아닙니다. 연구 수준의 상관계수를 산출하려면 적절한 지수 또는 CME 선물 데이터 소스를 사용하세요. 본 교육용 계산은 매매 신호가 아닙니다.
재현 가능한 스프레드시트 워크플로
날짜/시간 열, BTC 가격 열, 나스닥-100 가격 열로 시트를 만드세요. 데이터 위에 출처, 시장 심볼, 시간대, 표본 추출 규칙을 적어두세요. 일별 현물 지수 종가를 비교하는 경우 미국 주식 거래일만 남기고, 이에 해당하는 미국 마감 시점의 비트코인 가격을 표본 추출하세요. 첫 수익률 행은 두 자산 모두에 대해 직전의 정렬된 가격이 필요합니다. BTC의 토요일→월요일 변동과 지수의 금요일→월요일 변동을 기간 불균등을 명시하지 않은 채 계산하지 마세요.
다음 두 열에서는 바로 앞 정렬 행 대비 각 자산의 수익률을 계산합니다. 예를 들어 BTC가 $75,000에서 $76,500으로 움직였다면 수익률은 76,500/75,000 - 1 = 2% 입니다. 동일한 정렬 관측치에서 지수가 20,000에서 20,200으로 움직였다면 수익률은 1%입니다. 이 두 숫자가 하나의 쌍 관측치를 구성합니다. 전체 표본에 대해 반복하고, 원시 가격 수준이 아니라 길이가 같은 수익률 열에 CORREL 을 실행하세요.
가격 수준 간 상관관계는 두 시계열이 시간에 따라 추세를 보이기만 해도 높게 나타날 수 있으며, 이 경우에도 일별 수익률 간 관계는 약할 수 있습니다. 롤링 수익률 상관관계는 다른 질문에 답합니다: 최근 변화 들이 함께 움직이는 경향이 있었는지 여부입니다. 쌍을 이룬 수익률의 개수, 윈도우 시작·종료 시점, 단순 수익률과 로그 수익률 중 어느 것을 사용했는지를 보고하세요. 한 시계열에 관측치가 없다면 남은 시계열을 한 행 이동하는 대신 해당 쌍 자체를 제거하세요.
보고된 급등이 유의미한지 어떻게 검증할 수 있나요?
모든 윈도우에 동일한 규칙을 적용해 롤링 시계열을 계산하세요. 최근 30개 쌍 거래일의 상관계수 0.6이 이전 30일 값보다 높을 수 있지만, '급등'이라는 표현은 반드시 그 비교에 근거해야 합니다. 이후 90개 쌍 거래일처럼 더 긴 윈도우를 확인해 짧은 윈도우의 변화가 지속되는지 살펴보세요. 두 질문이 다루는 기간이 다르기 때문에 답이 서로 다를 수 있습니다.
합리적인 대안 데이터 선택에서도 결과가 유지되는지 문의하세요: 증시 마감 시점의 BTC 자정 UTC 시점의 BTC, 또는 일치하는 시간대의 나스닥-100 현물 지수와 나스닥-100 선물 비교처럼요. 가장 눈에 띄는 헤드라인을 만드는 선택지를 확인한 뒤에 프록시를 바꾸지는 마세요. 쌍 수익률 차트는 극단적인 하루가 상관계수를 지배하고 있음을 드러낼 수 있는데, 그런 민감도를 숨기지 말고 보고하세요.
상관관계 연구로 알 수 있는 것과 알 수 없는 것은?
상관관계 연구는 지정된 표본에서 두 수익률 시계열이 어떻게 함께 움직였는지를 설명할 수 있습니다. 포트폴리오 보유자가 해당 기간 동안 BTC가 분산 효과를 제공했는지 검증하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 그러나 인과관계를 규정하거나, 주식 매도세가 BTC 청산을 유발했다고 증명하거나, 다음 매매를 결정할 수는 없습니다. 상관관계는 드문 스트레스 국면에서 특히 불안정하며, 이때 공통의 유동성 제약 이 여러 자산을 동시에 같은 방향으로 밀어낼 수 있습니다.
상관계수는 각 자산의 변동 크기 도 알려주지 않습니다. BTC와 나스닥-100이 양의 상관관계를 보이면서도 BTC의 변동폭이 훨씬 클 수 있습니다. 포트폴리오 리스크를 평가하려면 상관계수와 함께 각 시계열의 변동성 과 익스포저 규모를 함께 보세요. 상관계수 0.7을 '지수가 1% 움직이면 BTC는 0.7% 움직인다'는 주장으로 바꿔서는 안 됩니다. 그런 결론에는 다른 종류의 회귀 분석 이 필요하며, 그렇다 하더라도 그것은 역사적 표본을 설명할 뿐 고정된 미래의 반응이 아닙니다.
FAQ
이틀치 일별 변동만으로 상관관계를 계산할 수 있나요?
단 하나의 쌍 변동만으로는 유의미한 롤링 관계를 추정할 수 없습니다. 관측치가 여러 개인 윈도우를 정의하고 그 크기를 함께 보고하세요.
두 분석가가 서로 다른 상관계수를 받는 이유는 무엇인가요?
서로 다른 BTC 거래소, 주식 프록시, 타임스탬프, 수익률 빈도, 롤링 윈도우를 선택했을 수 있기 때문입니다. 수치 방법은 동일할 때에만 비교 가능합니다.
