기업들 세일즈 미팅이나 외부 특강을 가면 꼭 듣는 질문들이 있다.

  • 우리가 가입자들 데이터를 내부적으로 굉장히 많이 갖고 있는데, 우리보다 더 많은 데이터를 갖고 있는가?
  • 우리가 자체 DMP를 만들어서 광고할 유저를 뽑아내는 것보다 타게팅 알고리즘이 더 나은가?
  • 어차피 구매할려고 했던 유저들에게 다시 광고 보여줘놓고 효율 좋다고 우기는건 아닌가?
  • 우리가 모든 앱 이용자들에게 광고 메세지를 보내는 건 공짜인데, 타게팅은 돈이 든다. 그만한 가치가 있나?

이런 질문들에 엄청난 내부 Bias를 가진 상태에서 결론을 내린 다음, DSP 서비스를 쓰지 않는 경우를 너무 많이 봐왔다. Criteo 재직 시절에는 콧대 높은 게임사들에서 주로 봤었고, Pabii 에서는 대기업 쇼핑몰들에서 주로 들었던 질문들이다. 질문 받은 당시에 나름대로 조리있게 설명을 드렸는데, 잘 이해하고 가신다는 느낌도 못 받았고, 사실 전달하기도 쉽지 않은 지식이었다는 생각이 든다.

Pabii가 곧 DSP형태의 서비스를 출시할 계획이어서가 아니라, 그 분들이 매우 잘못된 생각을 갖고 있다는 판단아래, 조목조목 반박하는 글을 올린다.

* DMP: Data Management Platform – 온라인 유저 데이터를 포괄 관리하는 거대 데이터 베이스, 유저 분석 업무를 포괄 지칭한다

* DSP: Demand Side Platform – 유저 분석을 통해 선별된 유저들에게 광고를 보여주는 플랫폼, 타겟팅 정확도가 핵심 기술력이 된다.

Q. 기업이 고객 데이터를 내부적으로 많이 갖고 있는데, DSP가 더 많은 데이터를 갖고 있을리가 있나?

A. 필요한 데이터, 적절하게 가공된 데이터가 있는지가 중요하다

Criteo 서비스를 써 보신 분들은 다 알겠지만, Criteo가 (필자의 재직당시) 원했던 데이터는 몇 종류되지 않는다. 온라인 쇼핑몰 기준으로 1.홈페이지, 2.검색 페이지, 3.상품 페이지, 4.장바구니 페이지, 5.구매 페이지 로그가 전부다. 여기에 상품 페이지와 실제 상품을 매칭할 수 있도록 상품 Feed를 따로 받은 것 밖에 없다. 그런 정보만으로 어떻게 구글, 페북 같은 업체들보다 더 높은 퍼포먼스를 보일 수 있는 타게팅 알고리즘을 가질 수 있게 되었을까? 유저들의 모든 검색어를 다 알고 있는 구글이나, 사용자가 하루에 몇 시간씩 시간을 보내는 페북이 훨씬 더 고급 타게팅을 해야하는거 아닌가?

제대로 DB만 구축해놨다면 당연히 기업들이 훨씬 더 많은 유저 데이터를 갖고 있을 것이라는데 별 이의가 없다. 근데 그런 데이터가 다 필요할까? 그런 데이터가 있으면 온라인 쇼핑몰 타게팅이 훨씬 더 정교해질 수 있을까? 근데 왜 구글, 페북이 그런 엄청난 DB를 들고도 Criteo 하나 못 잡아서 매번 Head-to-Head 테스트를 하면 패배의 쓴 맛을 봐야했을까?

매번 Factor Analysis 이야기할 때마다 강조하는거지만, 데이터를 많이 갖고 있다는 장점이 효과를 볼려면 다른 데이터로는 표현할 수 없는 Vector Space를 커버하는 데이터를 모델에 쓸 수 있어야한다. 그런데, 세상의 많은 데이터들은 서로간에 높은 Correlation을 갖고 있고, 꼭 1:1이 아니라 최소한 1:N의 비율로 Linear dependency를 갖는 경우를 자주 볼 수 있다. 다시 말하면, 꼭 데이터가 많아야 이기는 승부가 아니라, 필요한 데이터를 좋은 모델로 활용하는 데이터 전처리 및 모델링의 싸움이 훨씬 더 승패에 큰 영향을 미친다.

어느 사회학 공부하는 분의 댓글에서 봤듯이, 사회과학하는 사람들에게 데이터 속의 Implication을 잡아내는 작업은 친숙하다못해 당연한 작업인데, 반대편 극단의 공대생들은 일단 자동화할 수 있는지 없는지에 더 초점을 맞추는 경우가 흔하기 때문에, 그래서 너무 공대생스럽게 타게팅 알고리즘을 만들어놨기 때문에 구글, 페북이 조그마한 Criteo 하나 못 따라잡고 있는건 아닐까 싶다. (더 자세히 이야기하면 Criteo에서 고소들어올지도 몰라서 여기까지…)

 

Q. 기업들이 자체 DMP를 만들어서 광고할 유저를 뽑아내는 것보다 타게팅 알고리즘이 더 나은가?

A. 당신네들 인력이 DSP 전문 Data Scientist들보다 뛰어난가?

위의 대답과 연결된 질문이다. 요즘 한국의 대형 온라인 업체들이 데이터 Hype에 걸려서 너도나도 데이터 베이스 구축하고, DMP를 만든다면서 빅데이터 처리를 담당하는 Data Architect들의 몸값이 폭등했다. (네X버, 카X오 등에서 Hadoop 써 봤다고 그러면 그 개발자는 서로 데려가려고 난리란다. 굳이 그래야하는지는 잘 모르겠지만….)

그렇게 빵빵한 DMP를 만들어놨으니, 이제 뭔가 마술을 확~ 부리면 데이터 속의 Implication이 마구 쏟아질 것 같아서 Data Scientist를 뽑겠다고 하더니 정작 Data Analyst와 Data Engineer들만 있는 팀을 만들고 있으시던데? 가끔 그런 팀 만들어놓고 날 불러서 Case Study 들어간 강의 한번만 들으면 그 분들의 “역량”이 뿅~ 하고 업그레이드 될 줄 알고 있으시던데?

당신네 회사는 거들떠 보지도 않을 “수준 높은 인재”들이 가 있을 구글, 페북도 Criteo 못 따라 잡아서 안달이고, 당장 구글, 페북의 타게팅 알고리즘도 따라해보려다가 고생하는, 실리콘 밸리의 똘똘이 스머프 가득한 스타트업들이 널려있다. 근데 DMP가 무슨 데이터를 보유하고 있어야되는지도 잘 모르는 수준의 인력만 밀어넣으면 그런 마술을 부릴 수 있을 것 같은가?

예전에 판교 어딘가에서 고생하는 개발자 친구가 0.18%에서 0.2%로 Click Through Rate (CTR) 올리는 싸움하는걸로 데이터 사이언스 폄하하길래 반박해줬던 글 기억나시는가?

 

Q. 원래 구매할려고 했던 유저들에게 다시 광고 보여줘놓고 효율 좋다고 우기는건 아닌가?

A. 궁금할 땐 A/B Test 를 해 보시면 된다.

예전에 30대 남성들만 들어가는 페이지, 20대 여성들만 들어가는 페이지에 광고할 때보다, 유저의 특성을 계산해서 선택적으로 광고를 보여주는 타게팅 광고가 더 저렴해서 썼나? 눈 앞의 비용은 분명히 비싸다. (당장 CPC가 훨씬 더 높을텐데?) 단순 비용이 적게 들어서가 아니라, 그렇게 광고 봤던 유저들이 구매로 이어져서 회사 수익이 커지는 부분, 즉 ROAS (Return on Advertiser Spending)이 눈에 띄게 크기 때문에 그런 비용을 썼을 것이다. 그렇다고 ROAS값만 높으면 무조건 좋은 광고 타게팅 알고리즘일까?

어차피 구매할 유저들이있는데, 그런 유저들에게 광고 보여줘놓고 생색내기 하는거 아닌가라는 질문을 하시는 분들이 많다. 보통 이런 이슈 때문에 A/B Test를 진행한다. 유저들을 절반으로 나눈 다음, A 그룹에게는 아예 광고 노출을 하지 않고, B그룹 중 타게팅 알고리즘에서 선별되는 유저들에게 광고 노출을 해놓고, 두 그룹간 소비 금액의 차이를 확인한다. B 그룹 전체한테 다 보여주는게 아니라 일부한테 보여주는건 반칙아니냐고들 하시던데, 원래 타게팅 알고리즘 자체가 선별된 유저에게만 광고를 보여주는 서비스다. 단지 A는 선별 자체를 안 하는거고, B는 선별 그룹에 남겨놓는 차이밖에 없다.

보통 이렇게 A/B Test를 하고 나면, A 그룹대비 B 그룹에서 20% ~ 50% 정도 높은 전환율을 보였다는 걸 확인할 수 있다. 그 20%의 추가 전환분이 진짜 ROAS 계산에 들어가야 정확한 계산이 될 것이다. (많은 DSP들이 “20% 추가분 / 광고비  = ROAS”라는 공식을 활용하지 않고, “120% 전체수익 / 광고비 = ROAS”라는 공식을 쓰면서 광고주들을 호도하고 있다는 사실을 인지하고 있지만 자세한 사례를 공개적으로 밝힐 수 없음을 양해해주셨으면 좋겠다.)

광고주 입장에서, 광고비를 더 써서 매출액이 더 나왔고, 그 증가분이 만족스럽다면 광고를 계속 집행하면 된다. A/B Test는 그런 측면에서 굉장히 간단하고 효과적인 테스트다. 어느 스타트업을 가봤더니, 새로운 DSP 서비스가 나올 때마다 모두 A/B Test를 해보더라. 실험적인 자세를 유지할 수 있을만큼 광고 예산이 많은 것도 있겠지만, CMO 분이 정말 논리적, 체계적으로 광고를 운영하고 있다는 느낌을 받았다.

 

Q. 모든 앱 이용자들에게 광고 메세지를 보내는 건 공짜인데, 타게팅은 돈이 들지 않나? 가성비 안 나오는거 아니냐?

A. 모든 광고 지면은 동일하지 않고, 막 뿌리면 유저 피로도가 증가해서 서비스를 떠나버린다.

위의 세 가지 설명을 하고 나면, 보통 마지막 질문을 받는다. 어차피 우리 앱 유저들한테 푸시 메세지를 보내면 광고 다 나가는데, 그렇게 모든 유저한테 다 보내버리면 되지 않냐고, 왜 굳이 골라서 보내줘야되냐고, 그렇게 골라서 보내주는거에 왜 돈을 써야하냐고들 하신다.

일단, 큰 대전제 하나를 짚고 넘어가자. 모든 광고 지면은 동일한 가치를 갖지 않는다.

시간 때우기용 유머 사이트에서 보는 광고지면 단가보다, 특정한 정보를 전달하는 페이지의 광고지면 단가가 훨씬 더 비싸다. 그냥 그 페이지에는 더 “돈을 많이 쓸 것 같은” 유저가 모이기 때문에? 같은 사람이 1초 전에 유머 페이지보다가 정보 전달 페이지로 넘어갔는데, 그래도 “돈을 많이 쓸 것 같은” 유저는 다르다고 주장하실텐가?

Do Publishers Matter? 라는, 광고에서 아주 오래된 근본적인 질문이 있다. 해당 페이지의 내용에 따라서 문맥이 달라지고, 다른 문맥 때문에 결국 지식을 소비하고 있는 유저의 반응도 달라질 수 밖에 없다. 요즘들어 경쟁적으로 Native Ad가 나오는 것도, 정말 광고 같은 느낌이 들지 않는 광고, 블로그 글 읽던 중에 정보 전달인 거 같은 느낌이 드는 광고여야 사람들의 거부감도 줄어들고 반응율이 높아진다는 걸 인지했기 때문이다. 쉽게 말해서, Publisher matters!

실제로 푸시 메세지를 보내고 나면 유저들의 (일시적인) 재유입이 폭증한다. 광고 효과를 “노출” & “재유입”으로 본다면 나쁘지 않은 선택인 건 사실이다. 근데, 일부 유저들이 그렇게 긍정적으로 반응했을 때, 다른 유저들은 어떤 생각을 했을까? 한번은 밀어서 지워버릴지 모르지만, 계속 그런 메세지가 주기적으로 온다면? 짜증이 치밀어 오른다의 광고적인 표현은 “유저 피로도”의 증가이다.

아마 게임회사 광고 담당자가 “우리가 하는것보다 잘 할 수 있냐”고 묻던 이유는 푸시 메세지 처럼 내부 보유한 채널로 충분히 해결될 것 같아 보이는 광고에 왜 돈을 쓰냐는 질문이었을텐데, 타게팅이 안 되면 안 될 수록 전체 유저의 피로도가 증가한다고 답을 할 수 있을 것이다.

겨우 피로도 조금 증가하는거 때문에 굳이 광고에 돈을 쓰고 싶지 않다고 결론 내릴 수도 있을텐데, 정말 당신네 타게팅 알고리즘이 DSP보다 더 좋다고 생각하는건 아니겠지? 그 “피로도”가 그렇게 중요한 정보가 아니라면, 제일 많이 깔린 앱에 그냥 광고를 부탁하면 된다. 어차피 노출되기만 하면 상관없다면, 한국에서 제일 많은 사람들이 쓰는 앱을 가진 회사가 푸시 메세지 광고를 독점해버리면 될 것이다. 그런데, 유저 피로도가 어느 수준을 넘으면 그 앱은 휴지통 행이 된다. 푸시 메세지 꺼주는 기능을 찾는 유저가 있으면 차라리 양반이라고 해야할 것이다.

웹사이트에 광고를 덕지덕지 붙이기 시작하면 유저들은 빠른 속도로 떨어져나간다. 앱이 푸시 메세지를 계속 보내면, 앱 사용 중에 계속 광고가 뜨면 유저들은 더더욱 빠른 속도로 떨어져나간다. 유저 피로도는 그렇게 무서운 것이다.

 

나가며 – 레벨의 차이

머신러닝 모델의 “성능”을 이야기할 때,

  • 1차원적인 사람들은 몇 % 맞췄냐만 묻는다.
  • 2차원인 분들은 Precision, Recall을 다 본다.
  • 3차원인 분들은 Overfitting의 가능성을 본다.
  • 4차원인 분들은 데이터 전처리 할만한 여지를 살펴본다.

데이터 사이언티스트의 퀄리티는 이런데서 결정이 된다.

광고 타게팅을 이야기할 때도 상황은 비슷하다.

  • 1차원적인 사람들은 어차피 노출만 되면 되는거 아니냐고, 왜 돈을 쓰냐고 묻는다.
  • 2차원적인 사람들은 지면마다 특성이 다르다는걸 인지하고 좋은 지면에 지갑을 연다.
  • 3차원적인 사람들은 투입 자금대비 효율을 따지며 (Incremental) ROAS 숫자를 본다.
  • 4차원인 분들은 광고 때문에 유저들에게 반감이 생기지는 않았는지, 유저 피로도가 올라가지는 않았는지 살펴볼 것이다.

타게팅 알고리즘의 퀄리티도 이런 부분에서 결정이 된다고 생각한다.

광고주 분들께 꼭 DSP를 써야한다고 이야기하고 싶지도 않고, 모든 DSP가 다 좋은 알고리즘을 갖고 있지 않다는 사실도 인지하고 있다. 아마 많은 회사들이 아직도 웹 Tracker기반, 앱 SDK 기반의 데이터로 세밀한 타게팅을 할 수 있다는 서비스 홍보를 열심히 하고 있을 것이다. 어느 서비스가 제일 좋냐고 물어보시던데, 그런 주장을 하는 회사에서 인정할 수 있을만한 Data Scientist를 아직까지 한 명도 만나보질 못했기 때문에 추천을 못하겠다고 말씀드렸다. 어차피 어느 회사건 고퀄리티의 알고리즘을 갖고 있으면 내부 기밀일텐데, 외부로 알려진 정보만 자꾸 찾으려고 하지말고, 어느 스타트업 CMO처럼 직접 테스트해보는게 제일 좋지 않을까? 농담이 아니라, 이런식으로 Noise 가득한 데이터들에서는 One-size-fits-all 모델이 없기 때문에, 남들한테 잘 되는 DSP가 꼭 우리 회사에 잘 되라는 법도 없다. 직접 테스트해보시는게 제일 좋을 것 같다.

부족한 지식으로 내린 결론이 국내외 DSP 회사들에서 영업을 뛰고 계신 분들께, 사내에서 DSP 광고를 해야할지 고민하는 마케터 분들께 조금이나마 도움이 되었으면 한다.

아래의 2개 예시는 판교의 어느 초일류 게임사에서 개발자로 밥벌이를 하는 친구의 질문에 대한 답변을 거의 그대로 옮겨 놓았다.

(Source: Harnesslink)

 

1. Information equivalence

“데이터의 해상도를 높이면 숨겨져 있는 데이터 속 패턴을 찾을 수 있다.”

와 같은 생각으로 요즘 회사 안에서 DB 기록 시간 단위를 좀 더 세분화하는, 이른바 “해상도를 높이는” 프로젝트를 진행 중이란다. 그러면서 정말 이게 효과가 있는거냐, 아무리 봐도 효과가 없는거 같은데, 위에서 내려오는 프로젝트라서 토달지 못하고 있단다.

대답을 하기 전에, 한 가지만 확인하고 가자. 온라인에서 인간의 행동이 일어나는 시간 단위는 어떤가? 매 초 마다 여러개의 웹 사이트를 찍어대기는 하지만, 그래도 상품 구매 같은 금전적인 결정은 최소한 분 단위 이상의 고민 or 지식 습득이 들어가고 난 다음에 일어난다. 행동 일어나는 패턴을 추적하는데, 그 행동이 발생하는 것보다 더 자주 데이터를 찍어놓으면 의미가 있을까? 사실 더 Frequency를 높여봐야, 목적값이 분 단위라고 한다면, 큰 도움이 안 된다. 왜일까?

그동안 빅데이터의 정의를 이야기하면서, 분기별 데이터, 월별 데이터를 단순한 몇백 테라바이트 정보로만 모아놓아봐야 소용없다, 행동을 추적할 수 있어야된다는 이야기를 했기 때문에, millisecond 단위의 데이터는 필요없을지도 모른다는 이야기에 얼핏 이해가 안 될 수도 있다.

가장 쉬운 예시로, 주가 수익률을 들어보자. 내가 1달 동안 보유해서 얻을 수 있는 수익을 예측, 계산하고 싶다면 어떻게 해야할까? 매일의 주가 30개 (한 달 거래일을 30일로 가정)를 알고 있는 것과, 매 시간 단위로 9시간  x 30일의 데이터 포인트를 알고 있는 것 사이에 차이가 있을까?

한 달 주가를 예측하려면 몇 년치 주가를 이용해서 평균 수익률을 계산하고, 이걸 월/일/시간 단위로 재계산을 하게 된다. 말을 바꾸면, 한 달 수익률을 일일 수익률의 30배, 일일 수익률은 시간 수익률의 9배가 되어야한다. 이게 안 된다면? 당연히 비싼건 팔고, 싼건 사는 방식의 대차거래 (Arbitrage)가 일어난다. 못 믿으시겠다면 기하평균으로 수익률 10개의 곱과 처음 & 끝 사이 가격의 차이를 비교해보시라.

평균값인 수익률만 그렇고, 분산은 안 그런거 아니냐고? (변환 계산을 거치고 나면) 분산도 똑같고, t-stat도 똑같고, 신뢰구간도 똑같이 나온다. (서로간 Correlation이 있는 경우가 아니라면 – Finance에서는 모멘텀이 있는 경우가 해당된다)

Finance에서는, 아니 좀 더 General하게 통계학에서는 이런 경우를 Information equivalence라고 한다. 시간단위 수익률 데이터에서 나온 정보가 일일 수익률에, 일일 수익률 데이터 분포의 정보가 월간 수익률에 모두 포함되어 있기 때문이다. 매일 주가 수익률 널뛰기가 심하다면 일별 분산이 크게 나올 것이고, 결국 월별 분산도 크게 나올 수 밖에 없다.

그럼 시간별, 일별 수익률 같은 “해상도 높은” 데이터는 아무 쓸모도 없냐? 그렇지는 않다. 아까 위에서 “인간의 행동이 일어나는 시간 단위”에 대한 질문을 했던 기억이 나는가? 한 달 후의 주가 예측이 아니라, 당장 2시간 후의 주가 예측을 하고 싶으면 시간 단위의 주가 움직임 정보가 더 많은 정보를 담고 있음은 당연하다. (High Frequency Trading에서 아주 짧은 시간 별 데이터를 보는 이유는, 거래 시간 단위가 그만큼 짧기 때문일 뿐, 워렌 버핏처럼 장기 투자하는 사람들에게 그런 “해상도 높은” 데이터는 아무런 소용이 없다.)

정리하면, 예측해야하는 Time horizon보다 좁은 시간 단위의 데이터는 굳이 “해상도를 더 높이려고” 고생할 필요가 없다는 뜻이다.

온라인 게임을 하면서 millisecond마다 계속해서 결제를 반복하시는 분들은 거의 없을 것이다. 말을 바꾸면, 굳이 “해상도를 높이려고 노력하는 작업”이 필요한 부분은 굉장히 제한적일 것이라는 결론이 나온다.

그런데 왜 게임사들은 데이터 Hype에 걸려서 계속해서 “해상도를 높여야한다”는 주장을 계속하고 있는 것일까?

 

2. Latent variables

데이터의 해상도와 더불어, 유저들의 모든 작업에 대한 정보를 다 모아라는 압박도 있단다.

덕분에 원래는 100개, 200개 정도의 정보만 찍으면 됐었는데, 이제는 천 개 이상의 정보를 찍는 상황이 되었고, 서버 비용도 덩달아 폭증하고 있단다.

여기에 대한 대답을 하기 전에, 이렇게 한 번 물어보자. 고교 시절에 중간, 기말고사 과목이 20과목이면, 그 시험 점수들 사이에 상관관계가 있다는 걸 느낀적이 있냐고. 예를 들면 일반 사회 과목과 지리 과목 점수가 큰 폭으로 차이나는 경우를 본 적이 있나? 국어는 잘 하는데 문학은 못 하는 친구를 본 적은? 실제로 시험은 20과목이나 쳤을지 모르지만, 정작 그 학생의 잠재 능력을 변수화 할 수 있다면 많아봐야 4-5가지 밖에 안 된다.

수학 능력, 국어 능력, 암기 능력, (밤샐 수 있는) 체력 or 근성

아마 시험 점수는 위의 4가지 잠재 능력에 의해서 많은 부분 결정될 것이다. 이런 “숨겨진” 변수를 통계학에서 Latent variables라고 표현하고, Factor Analysis (FA)에서 깊게 배운다. FA에서 Latent variable을 찾는 방식은, 기존 데이터들 사이의 covariance 구조를 활용해서 원래 데이터의 구조를 새롭게 구조화하는 또다른 변수를 찾는 작업이다. (PCA와 굉장히 비슷하지만 Covariance만 쓴다는 점에서 큰 차이가 있다.)

방금 들었던 예제와 FA는 필자가 수업 시간에 PCA를 설명하면서, 또 Neural network에서 Auto-encoder가 작동하는 방식에 대한 설명을 하면서 좀 더 깊게 다룬다.

자, 원래 질문으로 돌아와서, 게임 유저가 돈을 쓰게 되는 결정을 하는 순간을 찾아내는데 1,000개 이상의 변수를 항상 찍어대야할까? 아니면 숨겨져 있는 변수 몇 개만을 찾아내는 것으로 충분할까?

현실 데이터에서 변수들 간에는 거의 같은 값을 주는 경우, 수학적으로는 Multi-collinearity가 있는 경우도 많고, 꼭 1:1이 아니더라도 1:N으로 Linear dependency가 있는 경우도 흔하다. 정말 중요한 변수는 사실 그렇게 많지 않다. PCA를 직접 Raw data에 적용해본 경험이 있는 사람들은 다들 알 것이다.

저렇게 단순하게 Column만 더 늘리겠다는 접근을 할 일이 아니라, 무슨 데이터가 필요할지 간단하게라도 유저 행동 패턴에 대한 Toy 모델을 세워놓고, 현재 보유 데이터에서 어떤 부분이 부족한지, 어떻게 Instrumental variable 같은 걸 찾아서 메워넣을 수 있을지에 대한 고민을 먼저하는게 데이터 모델링을 했던 사람에게는 상식과 같은 접근 방법이다.

재밌는 사실은 이런 작업에 대부분의 공돌이들이 경끼를 일으킨다는거다. 뭔가 자동화해서 시스템만 갖춰놓으면 알아서 척척척~ 되는 거 없냐고들 묻던데, 정말 그랬으면 다른 전공들 Research가 박사들의 머리가 아니라 자동화 시스템에 의존하고 있을 것이다. 공학에서는 그런지 모르겠는데, 인간 행동 데이터 다루는 곳은 다르다. “Machines can replace hands, but cannot replace brain.”

정리하면, 데이터 Column 숫자를 기계적으로 늘린다고해서 유저 행동 패턴을 찾고, 그 패턴에서 “돈을 쓰는” 상황을 찾아내는 작업을 하는데 큰 도움이 될 가능성은 낮다.

그런데 왜 게임사들은 데이터 Hype에 걸려서 계속해서 “모든 작업에 대한 정보를 다 모아라”고 압박하고 있는 것일까?

 

3. 한국은 왜 2류일까? – 공돌이의 나라 vs. 공학도의 나라

위의 2가지 사례는 필자가 왜 개발자, 심지어 공돌이 중심의 머신러닝 공부하는 집단을 경멸에 가까운 눈으로 보고 있는지에 대한 단적인 예시들에 불과하다. 한국에서 Data Scientist 뽑는 자리에 수학, 통계학 모델링 훈련을 착실하게 받은 뇌과학, 물리학, 응용수학, 응용통계학, 심지어 경제학 박사들을 뽑는 걸 본 적이 있는가? 왜 실리콘 밸리에서 주력 인재 풀 집단이 이 시장에 진입하질 않고, 한국에서는 수리통계학 내공이 거의 없는 컴퓨터”공학” 출신들 위주로 구성되어 있을까? (전공자들은 알겠지만, 컴퓨터 “과학”과 “공학”은 다른 전공이다. 경제학과 경영학이 다른 전공인것처럼.)

위의 예제들의 Information equivalence와 Latent variable에 대한 이해는 수리통계학 모델링을 공부한 사람이라면 누구나 한번쯤은 스쳐지나가는 토픽이다. 그런 “기본적인 모델링 지식”도 없는 사람들이 우리나라에서 Data로 Insight를 뽑아낼 수 있다고 주장하는 자리에 잔뜩 앉아있지 않다면 위의 한심하고, 멍청하고, 답답하고, 쪽팔린 사건이 생길 수가 없다.

한국은 왜 2류일까? 한국은 쪼개보고, 분석하고, 고민하고, 모델화하는 지식을 갖춘 사람들 위주로 돌아가는 나라가 아니라, 베껴쓰고, 갖다붙이고, 적당히 꿰어맞추는 지식을 갖춘 사람들 위주로 돌아가는 나라, 후발주자형 지식 사회를 갖춘 나라이기 때문이다.

바꿔 말하면, 수학이 강한 나라가 아니라, 계산이 강한 나라이기 때문이다. 좀 더 비판의 수위를 올리면, 공”학자”의 나라가 아니라 공”돌이”들의 나라이기 때문이다. 더 노골적으로 이야기하면, 기초과학이 없는 나라, 기술은 돈 주고 사서 쓰면 된다고 생각하고, 심지어는 훔쳐서 리베이트를 아끼려는 나라, 핵심기술은 포기하고 중간재를 저가 노동력으로 찍어내는걸로 성장한 나라이기 때문이다.

저 위에 언급한 친구네 게임사의 데이터 부서 총괄 대표 자리에 계시는 분은 전직 개발자이고, 개발 잘한다는 수상 실적으로 그 게임사에 고용되었다가 “데이터 분석”을 잘해서 데이터하면 그 사람이 떠오르는 수준으로 인정받는 분이었단다. 그리고 지금도 수백권의 장서를 쌓아놓고 책을 읽고 공부하시는 분이라고 하던데, 그 설명을 들으면서 코웃음을 안 칠 수가 없었다. 그 “분석”이라는게 겨우 Ratio 몇 개 그래프로 그리는 경영학과 학부 수준이라는 걸 이미 보고 있기 때문이다.

교수로 있는 선배들이 “학부생들이 한다는게 다 그렇지 뭐~”라고 하셨던 것과 같은 맥락으로 비웃음을 날릴 수 밖에 없다.

자기 지식의 깊이가 학부 수학도 제대로 모르는 개발자 수준 밖에 안 되는 분이, 많은 책을 읽어서 지식의 외연을 아무리 넓히면 뭘하나? 깊이는 그대로인데?

삼국지의 조조처럼 적재적소에 인재 등용을 할 수 있는 우두머리가 저 게임회사에 앉아있었다면, 아무리 우리 회사에 오래 몸 담은 충신이라고 해도 깊이 없는 그 분을 데이터 부서 총괄 대표 자리에 앉히는게 아니라, 외부에서 수리통계학 기반 연구로 박사 하신 분을 불러와서 전권 위임을 시켰을 것이다.

그 게임사가 글로벌 1등을 다툴 수 있을만큼 잘 나가는 회사인데 그런 인력 하나 못 구했을까?

글쎄다. 아마 그 위에 회사 전체 대표라는 분도 딱 그 수준으로 “데이터 어쩌고 저쩌고 = 머신러닝 = 개발자들이 하는 일 or at least 개발자들도 할 수 있는 일”이라는 생각에서 크게 벗어나지 못한 상태이기 때문에 그런 인사 결정을 내렸을 것이라고 생각하면 너무 회사 정치 싸움을 모르는 티가 나는 판단인가? 어찌됐건, 위계집단에서 우두머리가 2류면 1류 부하직원이 집단을 이끌지 않는 이상 그 집단의 최대치는 2류에 불과하다.

 

나가며 – 응원을 받을 수 있는 자격

응원하는 팀의 스포츠 경기를 보러가서 언제 응원을 그만하고 집에 돌아가게 될까? 이겼으면 경기가 끝나도 여운을 즐기려고 경기장에 남아있는 분들이 많다. 근데, 지고 있는 경기를 도무지 뒤집을 수 있을 거라는 판단이 서질 않으면, 남은 시간에 관계없이 자리를 뜨는 사람들이 점점 늘어난다. 실망했는데, 반전의 기미가 안 보이기 때문이다.

요즘 한국의 “데이터 사이언스” 시장 상황을 보면서 비슷한 생각을 하게 된다. 상황이 적당히 엉망이면 웃으면서 응원한다. 바뀔지도 모르니까. 근데 모델링 하는 사람들에게 상식적인 내용을 몰라서 한국의 대표 IT회사가 저런 식으로 AWS 비용만 몇 배를 쓰는 쪽팔린 짓을 하는데 웃으면서 응원해야하나? 가끔식 연락오는 교수님이나, 나름대로 공부 좀 했다는 분들 말씀에 따르면, 남들은 수식 이해없이 코드만 보고 있지만 나는 수식 볼 수 있으니 다른 사람들보다 뛰어나다고 굳이 수업까지 들어가며 자세하게 공부할 필요 없다고 생각하시는거 같은데, 미안하지만 필자의 눈엔 거기서 거기다. 수식만 보고 이해한다고 될 문제가 아니라, 모델링을 하는 전체적인 뷰를 갖고 있어야하기 때문이다. (이미지 인식, 자연어 처리처럼 극히 제한적인 작업만 하겠다면 상관없겠지만.)

참고로, 최근 몇 년 동안 데이터 사이언스 붐이 생기기 전까지 이쪽 지식은 Non-linear programming과 대용량 데이터 처리를 고민하면서 수리통계학 도구를 무겁게 쓰는 몇몇 박사 과정에서나 다루던 내용이었다. 몇 개의 관측값만으로 천체의 궤도를 시뮬레이션하던 천체물리학이나, 복잡한 파생금융상품 가격 모델링을 하던 금융공학하던 친구들이 데이터 사이언스에 더 적합한 전공이라는게 너무나 자명해보이지 않나? 그러니까 실리콘 밸리에 그런 인력들이 Data Scientist로 대거 유입되고 있는 것이다. 이걸 박사 과정에서 배우는 수학, 통계학 훈련없이, 그렇게 쌓아올린 내공을 바탕으로 몇 년동안 연구에 밀어넣는 노력없이도 다 이해하고 있다는 분은 진짜 엄청난 천재인건가? 아니면 수박 겉핡기 수준으로만 이해하고 있는건가?

뭐, 누구 실력이 뛰어나고 말고를 떠나서, 제발 판교와 강남에 흩어져 있는 우리나라 IT 회사들이 정신 좀 차렸으면 좋겠다. 그런 “데이터 팀”을 깊이 없는 전직 개발자가 아니라 내공 탄탄하신 수리통계학 기반 박사님들이 이끌고 있는 회사는 언제쯤 나올 수 있을까? “공돌이들의 나라”에서는 과연 가능한 일일까? 왜 공학도와 수학도가 높은 자리에서 회사를 제대로 이끌고 있는 경우는 못 볼까?

가만 생각해보니, 저 위의 2개 포인트를 보고 “어떤 시간 단위로  기록해야할지, 무슨 데이터 column 만들어야할지 목록 뽑아서 가져와!” 라고 위에서 명령이 내려오는 “2류” 회사에 있으신 분들의 일만 더 늘린게 아닌가 싶다.

참고로, 1류 회사들은 윗 사람이 먼저 고민해서 경우의 수 A, B, C, D 같은 거 만들어놓고 팀원들에게 thought experiment나 간단한 data test 모델 셋팅 주제로 회의를 할 것이다. 윗 사람이 똑똑한 1류회사라면 말이다.

요약: 저희는 이번 보고서에서 비트코인 캐시 ABC의 새로운 10가지 규칙적인 체크포인트 시스템을 평가할 것입니다. 새롭게 구상된 이 시스템은 “심각한” 공격적인 리오그 (reorg, 블록체인에서 몇 개의 연속된 블록이 변경되었을 경우 발생)로부터 보호해줍니다; 하지만 해당 시스템은 합의된 체인 분할의 위험성을 증가시키고 악의적인 마이너가 되고자 하는 이들에게 새로운 기회를 제공합니다. 또 다른 상충점은 공격적인 성향의 마이너들이 네트워크에 미칠 수 있는 피해를 증가시키지만, 이러한 행동에 대한 잠재적 보상이 감소한다는 것입니다. 비록 이는 시스템의 근본적인 변화이기 때문에 네트워크가 해당 기술을 채택하기 전, 그와 관련된 역학을 평가하는데 더 많은 시간을 투자하는 것이 나을 수도 있지만, 이 변화가 순수한 이득만을 가져다 줄 것인지 현재로써는 불확실합니다.

개요

비트코인 캐시 ABC는 2018년 11월 21일 출시된 소프트웨어 버전 ABC 0.18.5에 새로운 규칙적인 체크포인트 시스템 (rolling checkpoint system)을 추가했습니다. 기본적으로 이 최신 메커니즘은 10번의 승인을 받았을 때 블록을 완결시킴으로써 대규모의 블록체인 리오그 (reorg)를 방지합니다. 따라서 대안 체인에 더 많은 작업 증거 (proof of work)가 있더라도 체크포인트와 충돌하는 경우, 노드가 가장 활발하게 작업 중인 체인으로 전환되지 않습니다.

이 기능은 경쟁사인 비트코인 캐시 SV 체인의 지지자를 포함한 비트코인 캐시 ABC를 공격하려는 잠재적 공격자들에 대응하기 위한 대비책으로 추가되었을 것으로 예상됩니다.

새로운 체크포인트 메커니즘의 보안성 분석 

새로운 규칙적인 체크포인트 메커니즘에는 다음과 같은 상충점이 존재합니다:

  • 심각한 리오그 위험성이 감소합니다.
  • 합의된 체인 분할의 위험성이 증가합니다.

새로운 체크포인트 시스템의 네트워크 위험성 분석

대기시간 지연 문제 공격 시나리오
리오그 위험성 변경 사항 없음

대기시간 지연 문제로 10개의 블록마다 노드 간의 동기화가 이루어지지 않을 가능성은 낮으므로 저희는 이것이 크게 문제가 되지  않는다고 생각합니다. 따라서 새로운 체크포인트 시스템은 이 부분에서 문제를 발생시키지 않을 것입니다.

블록 사이즈가 최대 32MB인 블록이라도 소수의 상황 하에서는 몇 가지의 대기시간 지연 문제가 발생할 수 있으며 노드가 10개의 블록마다 동기화되지 않을 수 있습니다.

체크포인트는 대기시간 지연과 관련된 그 어떠한 문제도 해결하지 못하는 듯 합니다. 만일 대기시간 지연 문제로 인해 10개의 블록 리오그가 발생한다면, 사용자는 가장 작업이 활발한 체인의 뒤를 따르려 할 것입니다.

 

위험성 감소

심각하고 공격적인 리오그의 위험성이 줄어들거나 10개의 블록에 제한됩니다.

합의된 체인 분할 새로 생겨난 작은 위험성

네트워크 연결 상태가 좋지 않아 노드가 서로 10개 블록 이상으로 동기화되지 않는 경우, 상충하는 체크포인트가 합의된 체인 분할을 야기해 두 개 혹은 그 이상의 암호화폐를 생성할 수 있습니다.

새로 생겨난 위험성

리오그 위험성은 이제 감소했지만, 악의적인 마이너들은 새로운 공격 매개체를 갖게 되었습니다. 공격자는 블록 10개 길이의 (혹은 더 긴) 체인을 비밀 리에 채굴한 뒤, 네트워크 상에서 체크포인트가 상충할 수 있는 시간대에 체인을 게시하여 체인 분할을 일으킵니다.

악의적인 마이너: 리오그를 위한 대안적 옵션 

위에서 언급했듯, 악의적인 마이너가 쉐도우 체인 (shadow chain)을 생산하고 있을 경우, 이것이 한 번 “정직한” 체인에서 10개 블록 이상으로 멀어지면 작업량이 더 많더라도 정직한 체인 (honest chain)을 리오그할 수 없기 때문에 본질적으로 쓸모가 없게 됩니다. 따라서 공격자는 이를 포기하고 쉐도우 체인의 연장을 중단할 것입니다.

하지만 이는 “정직한 체인”에서 분할 이후 10번째 블록이 생성되자마자 공격자가 목표에 따라 이 시점에서 쉐도우 체인을 게시할 수도 있음을 의미합니다. (예. 공격자가 아래 다이어그램에 빨간색으로 표시된 블록을 수신하자마자 쉐도우 체인을 게시) 이로 인해 합의된 체인 분할이 발생할 수 있으며, 일부 노드는 빨간색 블록을 먼저 수신하고 다른 노드는 쉐도우 체인을 먼저 수신하여 체크포인트가 충돌하게 됩니다.

(출처: BitMEX Research)

이 공격은 합의된 체인 분할을 야기해 공격적인 리오그를 지속함으로써 네트워크에 손상을 입힐 수 있습니다. 또한 이는 악의적인 마이너가 공격을 더 일찍 멈출 수 있기 때문에 심각한 리오그를 지속하는 것보다 경제적입니다. 따라서 저희는 새로운 체크포인트 방어책이 실질적인 개선안이라고 확신하지 않습니다. 이 부분의 위험성이 실제로 발생하지 않는다 해도 (또한 공격자에게 해시래이트의 대부분을 차지하도록 요구할 수 있더라도), 최소한 새로운 체크포인트 시스템이 완화하려고 하는 문제만큼이나 발생할 가능성이 높다고 생각합니다.

체크포인트 시스템의 장점

  • 새로운 체크포인트 메커니즘이 10개의 블록 윈도우 내에서 보안성에 제한적인 영향을 미칠 수 있지만, 현재의 체인 끝에서 전반적으로 체인을 되돌아 볼 때 보안성은 더 긴 기간 동안 강화될 수 있습니다. 이는 사용자 계정에 입금을 하고 더 높은 수준의 보장성을 확보하기 전에 블록 10개 이상을 기다릴 수 있는 일부 거래소 또는 판매자에게 매우 유용할 수 있습니다. 하지만 비트코인 캐시의 핵심 초점은 거래 속도를 높이는 것이므로 비트코인 캐시 커뮤니티에서 이러한 이점의 가치는 높지 않습니다.
  • 위에서 설명했듯 새로운 공격 매개체가 해당 메커니즘에 의해 공개되어 공격적인 마이너들이 합의된 체인 분할을 일으킬 새로운 길을 열어주었지만, 이에 대한 인센티브는 “정상적인 (normal)” 심각한 리오그 보다 명확하지 않습니다. 정상적인 리오그 공격 (normal reorg attack)은 거래소를 상대로 한 이중 지불 공격 (double spend attack)에 이용될 수 있습니다. 새로운 체인 분할 관련 공격 매개체를 이용하여 이중 지불 공격을 시도할 수 있지만, 어느 쪽 (만일 있다면)이 승자가 될 것인지 또는 각 거래소가 어떤 체인을 따를 것인지 분명하지 않기 때문에 그 결과는 확실하지 않습니다.

다른 쟁점들

중앙화와 개발자의 권한 

체크포인트에 대한 또 다른 흔한 비판은 새 버전의 소프트웨어를 출시할 때, 일반적으로 개발자가 체크포인트를 수동으로 삽입하기 때문에 그들에게 더 많은 권한이 부여되고 중앙화가 심화된다는 것입니다 (비트코인이 그러했듯). 하지만 저희는 체크포인트가 개발팀에 의해 직접 생성되는 것이 아닌 노드 소프트웨어에 의해 자동으로 생성되기 때문에 이 경우에는 앞서 말한 쟁점이 문제가 되지 않는다고 생각합니다.

장거리 공격과 초기 동기화

Eric Wall이 트위터에 설명했듯, 새로운 체크포인트 메커니즘을 통해 가장 최근 생성된 체인의 끝이 아닌 노드에 시빌 공격 (sybil attack, 계정 무한생성)을 가할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 이는 초기 동기화 (initial sync) 상태에 있는 노드이거나 노드를 며칠 동안 일시적으로 중지한 사용자와 관련된 노드입니다. 공격자는 자신만의 릴레이 노드 (relay node)를 만들고 과거의 어느 시점에서든 블록 10개 길이의 새로운 체인을 생성해야 합니다.

작업이 활발하지 않은 해당 체인 (the lower work chain)은 노드 (현재 체인 끝에 있는 노드가 아닌 다른 특정 노드를 대상으로)로 전파될 수 있으므로 잠재적으로 이러한 노드는 대안 체인 상에서 너무 이른 시기에 체크포인팅을 할 수 있습니다. 이는 앞서 말한 노드를 다른 체인 상에 남겨둘 뿐만 아니라, 해당 체인을 공격자의 통제 하에 두게 합니다. 이것은 체크포인트 시스템의 중대한 결함인 듯 합니다.

사토시가 구상했던 “본래의 비전”은 노드가 꺼져있을 때 일어난 일을 확인하는 기능이 향후 중요해질 것이라는 그의 생각을 나타내는 듯 합니다:

노드는 자유롭게 네트워크를 떠날 수도 있고 다시 합류할 수 있으며, 작업증명방식 (POW, proof-of-work)의 체인을 노드가 꺼져있는 동안 일어난 일에 대한 증거로 받아들입니다.
(출처: 비트코인 백서)

비트코인 캐시 ABC 업그레이드를 위해서는 앞서 언급한 철학을 어느 정도 포기하고, 노드를 항상 온라인 상태로 유지해야 합니다.

결론 

새로운 비트코인 캐시 ABC 체크포인트 시스템의 핵심 네트워크 및 합의 역학에 대한 근본적인 변화로 많은 상충점이 생겨났습니다. 이러한 변화들은 업그레이드 전에 제대로 발견되지 않았을 수 있습니다. 저희는 이런 변화가 즉각적인 위기를 초래할 것이라고 생각하지 않지만, 위기 발생 시 이를 막기는 힘들 것이라 생각합니다.

체크포인트 시스템의 영향에 관한 전반적 요약

장점:

  • 마이너가 체인 공격 시, 그에 대한 인센티브 감소
  • 10개 이상의 승인이 있을 경우, 거래와 관련된 판매자 및 거래소에 더 많은 보증을 제공

단점:

  • 마이너가 네트워크에 치명적인 공격을 가하는 기능이 향상됨
  • 메인 체인과 동기화 중인 노드에 대한 새로운 공격 매개체 제공

2018년 11월 16일 16:00 UTC (한국시간 기준 11월 17일 오전 1시)부터, 금년도 12월 28일 만기 예정인 비트멕스의 비트코인 캐시 / 비트코인 선물 계약 상품, BCHZ18공정가격 표시 모드로 전환됩니다.

가까운 변호사 친구들과 만난 자리에서 들었던 이야기다.

변호사 친구: “야, XXX형이 이번에 ICO해서 몇 십억 벌었다더라. 돈 벌 사람은 따로 있는거 같단 말야.”

필자: “형님 사업모델에 왠 ICO냐? 그거 뭐 사무실 공유같은 서비스 아님? 나중에 고소당하는거 아냐?ㅋ”

변호사 친구: “형은 자기 지분은 다 정리하고 나왔다던데? 아무 문제 없지 않을까?”

필자: “변호사인 니가 더 잘 알겠지 ㅋㅋ 근데 코인은 주식하곤 달라서 매각하고 나면 아무런 책임을 안 져도 되는거야?”

변호사 친구: “글쎄, 그 생각을 안 해 봤네. 백서 (White Paper)에 써 놓은 사업모델 구현 못하면 책임을 안 져도 되는건가…?”

(Source: ICOs)

 

ICO 옹호론자들 – 변호사들

서초에 모여있는 변호사 분들 중 일부는 우리나라가 지금처럼 ICO를 막으면 글로벌 시장에서 뒤쳐진다, 스위스에 가서 ICO하겠다고 굽신거리도록 해 놓고, 무슨 4차산업을 위한 혁신을 지원한다고 주장하느냐는 논조의 신문 기고를 하신다. 겹치는 지인들 덕분에 몇몇은 직접 만날 수 있었는데, 정말 미안하지만 그 동안 필자가 쓴 블록체인 시리즈 글들 (네트워크, BGP, 게임이론)에서 나오는 지식은 하나도 없이, 이걸 마치 주식공개(IPO)를 막은 것처럼 이야기를 하시더라.

법으로 먹고 사시는 분들이 법적인 책임 소재도 모호한 백서에, 실체도 모호한 가상화폐를, 그것도 기술에 대한 이해도 하나도 없이 정부가 막는다고 무작정 비판만 하고 있는데, 이런 토양에서 어떻게 4차산업이 성장할 수 있는지 한번 되물어 봤다.

너무 심했나?

참고로 주식공개하려면 거래소와 증권관련 거래법에서 요구하는 굉장히 엄격한 조건을 충족시켜야한다. ICO는 백서만 하나 써 내면 된다. 코인의 가치는 누가 판단해주나? 주식의 가치는 증권사들 몇몇이 달라붙어서 (아무리 증권사들 수준이 낮다고 해도) 외부 기관에서 나온 합리적인 근거에 기반한 가치 평가로 상장 절차를 밟는데, ICO에 그렇게 꼼꼼한 가치 평가 절차가 들어간다는 말을 들어본 적이 없다.

이런 업계 상황을 모르는 분들이 아닐텐데, 어차피 나는 ICO 관련 수수료만 받으면 끝이니까, 투자한 니네가 호구가 되건 말건 나는 모르겠다는 투가 아니라면 ICO를 유치할 수 있는 환경을 조성해야한다는 주장을 쉽게 할 수는 없을 것이다. 더더군다나 대부분의 ICO 하겠다는 스타트업들 수준이 고교생, 학부생 수준의 조잡한 기술력정도라는 점을 따져본다면.

그나저나, 코인 세상이 되면 변호사는 필요없어지는거 아닌가? 모두가 모두를 믿는 거래 시스템인데? ㅋㅋ

 

ICO 옹호론자들 – Venture Capitals

어느 블록체인 투자한다는 VC를 만났었다. 소개해 준 다른 VC분의 말에 따르면 그 분은 미국 유수의 공대를 나오고 2000년대 초반부터 한국에서 긴 시간 개발자 생활을 하셨는데, 이제 자신의 개발 내공을 모아서 성공할 것 같아보이는 스타트업을 도와주는 일을 하신단다.

아니나 다를까, 블록체인 이야기가 한참 나오는데,

VC: 블록체인이 이제 코인 발행할 수 있는 플랫폼임을 증명했으니 앞으로는 코인 세상이 될 겁니다. 화폐 경제도 완전히 바뀔 것이고, 우리가 쓰고 있는 SNS, 포털 검색 서비스 같은게 전부 다 블록체인 기반으로 바뀌면서 다양한 종류의 코인이 쏟아져 나올거에요….

나: 그거 서버를 토렌트처럼 네트웍으로 묶어 쓰겠다는 아이디어 아네요? Scalability랑 처리속도 해결 첩첩산중인데 무슨 SNS니 포털이니 적용해요.

VC: 엥? 토렌트요? 허허허 생각해보니 그렇네 허허허. Scalability는 기술 발전이 무서우니 곧 해결될 것이고…..

나: Decentralized Network은 커지면 거쳐야하는 Walk이 많아지니까 속도 느려진다고 말 많잖아요. VISA 카드는 1초에 1,500만번 처리하는 Transaction을 비트코인이랑 이더리움은 1초에 4번, 15번 밖에 처리 못 한다고 네트워크 구조랑 Proof of Work 시스템의 자체적인 한계 지적하는 이야기 아실테고,그렇다고 Nonce 빨리 얻겠다고 GPU 계산 버리고 CPU 계산으로 바꿔넣으면 Proof of Work를 갉아먹는 꼴이 되구요.

(중략)

1초에 4번, 15번 이야기에 당황한 표정이 역력했던 그 블록체인 투자 전문이고 미국 유수의 공대를 나온 짬밥 가득한 개발자 출신이라는 VC께서 그러더라.

“새로운 이야기를 들었습니다 허허허”

새로운 이야기라니…. 내 앞에서 센 척한답시고 웃어넘기려는걸 이해못하는 건 아니지만, 블록체인 투자 전문이라는 사람이 저런 코멘트가 새로운 이야기라면 도대체 얼마나 지식이 부족한 상황일까? 누가 그 VC에 돈을 태우고 있는지는 모르겠지만, 내가 LP를 하는데 우리 직원이 그 VC에 투자했으면, 그 직원은 해고로 끝낼게 아니라 고소감이다.

근데, 모르긴 몰라도 우리나라에 블록체인 투자 전문이라는 VC들 중에서 고소 타겟인 분들 수두룩 뻑뻑할 것 이다.

왜 이런 문제가 생기냐고?

명문대 출신 개발자 = 신기술 전문가

신기술 = 블록체인 = 코인 = 대박

이라는 단순한 논리가 깔려있기 때문이다.

알고보면 개발자들 대부분은 수학을 하나도 모르는 or 다 까먹은 단순 코더들이고, 이 사람들은 전문가와는 거리가 먼 사람들이다. 그냥 남들이 쳐 놓은 코드를 베껴서 붙여넣는 작업을 하는, 건설현장으로 치면 설계하는 사람이 아니라 미장이, 페인트 공 등등 수준의 기술력경험치를 가진 사람들, 기술직이 아니라 기능직이라는게 냉정한 현실이다. (진짜 기술력을 갖춘 분들을 도매금으로 엮는게 아니니 오해하지 말아주셨으면 좋겠습니다.)

 

Coin Economy의 필수조건

물론 실력있는 분들도 많다. 글에 자주 언급되는 일부만으로 우리나라의 개발자 그룹 전체를 낮춰보고 싶은 생각은 추호도 없다.

그런 실력있는 분들을 운좋게 만나서 느끼는 아쉬운 점을 하나만 꼽자면, 대부분이 자기네 비지니스 모델 위에서 BGP 문제를 어떻게 풀어나갈지에만 초점을 맞추고 있고, 정작 그 비지니스 모델 구현을 위한 플랫폼에 대한 고민이 없다는 점이다.

블록체인으로 Coin을 발행했는데, 그 화폐가 정말로 활용되기 위해서 갖춰야하는 첫번째 조건은 생산/소비 생태계다. 10 비트코인을 지불하면 피자한판을 사먹을 수 있는데, 피자 가게 1개만 코인을 받아주는게 아니라, 수십개의 가게에서 코인으로 거래할 수 있는 상황, 그걸 매출액으로 계산해서 세금도 내는 상황이 되어야 정말 Coin Economy가 형성되는 것이다. 이런 질문을 드리면 보통은 이미 많이 유통되고 있는 Coin을 활용 한다고들 하신다. 이더리움 (Ethereum)을 기반으로 하고 있으면, 결국 그 이더리움을 받아주는 모든 상점에서 거래에 활용할 수 있을테니까.

이미 유통되고 있는 코인을 기반으로한 서비스에, 백서에 나온 비지니스 모델상 그런 플랫폼을 갖출 수 있을 것 같아 보이니까 미리 투자를 하겠다는건 충분히 공감할 수 있다. (물론 내용도 안 보고 Founder들 학벌만 보고 투자하겠지만…) 위험을 부담해서 사업 초기에 투자를 해야 나중에 사업이 커졌을 때 큰 이익을 볼 수 있을테니까.

직접 코인을 발행하는 스타트업들 경우엔 정말 Coin Economy가 아예 없는 상태에서 모든 시스템을 다 구축해야한다. 근데, 그런 코인에 투자한다는 분들은 정말 Coin Economy가 잘 형성될 수 있을 것이라는 기대를 갖고 투자하는 걸까? Founder들 학벌만 보고 투자하는걸까? 그것도 아니면 “치고 빠지기”로 높은 가격에 되팔이를 할 수 있을 것 같아서일까?

백보 양보해서, Coin 발행 후 일정 기간이 지나고 나면 Coin Economy가 내부적으로 돌아가는 서비스를 만든다고 해 보자. 근데, 투자하는 그 시점에 변호사도 법적인 책임에 대해서 갸우뚱하는 코인, 너도나도 가짜 화폐라고 부르는 그런 코인에 투자하고 있는 현재 상황이 과연 “모험” or “도전” 같은 용어로 정리할 수 있는 수준의 “투자”일까? 아니면 묻지마 “투기”일까? 그나마 법적으로 권리를 보장받는 비상장주식 매입도 아니고, 아무도 그 가치를 담보해주지 않는 가상화폐가 “투자”일 수 있을까? 제대로 형태도 갖춰져 있지 않은 사업이고, 아파트 건설처럼 실물 자산이 생성되고 있는 상태도 아니고, 서비스를 만들 수 있다는 사람들의 능력은 제대로 검증되어 있지도 않고, 아니 할 생각도 하지 않고 되팔이에만 눈이 멀어 있는데?

“개발자”의 스펙은 화려한데, 정작 백서 (White Paper)에 써 놓은 내용들을 구현할 수 있는 사람들일까? 저 위에 말한 그 VC처럼 초특급 명문대 출신인데 코더 개발자에 불과한 사람만 수두룩하고, 개념을 이해하면서 진짜 “(연구&)개발”을 할 수 있는 사람들은 그렇게 많지 않을텐데?

 

가상화폐에서 Smart Contract로

비트코인 광풍 때는 가상화폐가 미래의 화폐가 되는 것처럼 바람잡이를 하시던 분들 중 일부가 요즘은 좀 상황을 깨닫고 이더리움으로 Smart Contract 이야기만 하신다. 위의 토렌트 예시에서 얼핏 나왔듯이, 처음에는 이런 암호 체계로 네트웍 서버도 대체할 수 있는 것처럼 이야기하는 분들도 많았다. 토렌트가 딱 그 개념이니까. 그러나 어차피 데이터 전송 속도가 아주아주…아주 빠르지 않다면 나눠놓은 정보를 실시간으로 합쳐서 서비스하는데 필요한 시스템 자원 때문에 한계가 있는 일이다.

Smart Contract가 비트코인에서 없었던 것도 아니고, 이더리움에서 바뀐거라고는 거래 기록을 확인 & 기록하는 방식의 차이일 뿐인데, 왜 실리콘 밸리에서는 더 이상 가상화폐 이야기보다 Smart Contract에만 더 집중하고 있을까? 단순히 Coin들이 가상화폐 역할을 하기 어렵다고 생각해서일까? 내 좁은 소견으로는 화폐의 역할 이전에 Scalability에 대한 본질적인 의구심, 기술적인 한계를 인지하고, 가장 잘 활용할 수 있는 분야를 찾아가고 있기 때문이 아닐까 싶다.

말을 바꾸면, ICO를 가상화폐를 받으려고 하는 관점에서 접근하는게 아니라, 신기술을 사업에 적용하겠다는 스타트업에 투자하는 일종의 Crowd Funding 형태로 시장의 관점이 바뀌고 있다는 뜻이다. 이렇게 신산업 투자라는 관점에서 본다면, 현재 시장에서 ICO로 “한탕” 벌이를 해보겠다는 사람들을 규제하겠다는 정부의 관점을 충분히 옹호해줄 수 있지 않은가?

정보가 제대로 공개되고, 합리적인 판단을 할 수 있는 플랫폼을 갖추지 않은 투자를 보통은 투기라고 부르기도 하고, 사기라고 부르기도 한다.

언제나 투기 광풍이 불면 돈만 많고 어떻게 돌아가는지 잘 모르는 “호구”들이 겉에 보이는 스펙만 믿고 우르르 달려든다. 그런 투기꾼들 중 일부는 다른 사람들에게 폭탄 돌리기를 해서 큰 돈을 벌겠지만, 결국 땀흘려 번 돈을 진공청소기로 싹 빨아들이는 일부만 돈을 벌고 나머지는 나중에 밝혀진 실체에 허탈함을 가질 수 밖에 없더라.

최근의 IT 산업 모델들을 보면 알겠지만, 많은 “기술”이라는 것들이 고도의 지적인 훈련을 받은 사람들이 겨우 소화할 수 있는 어려운 지식을 기반으로 발전하고 있다. 이걸 학부생, 고교생 수준의 이해도만 갖춘 개발자 그룹이 만들어 낼 수 있다고 주장하는데도 적절하게 걸러내지 못하는 수준낮은 전문가와 무지한 투자자들로 구성된 시장을 믿고 4차 산업을 응원하겠다고 ICO에 대한 규제를 푸는 정부가 있다면, 국민의 한 사람으로써 참 부끄러울 것 같다.

 

나가며 – 신기술 전문가의 정의

경제학 공부도 제대로 안 했던 학부 동기가 필자의 블록체인 시리즈 글들을 몇 번씩 읽어봤다면서 연락이 왔다. 머신러닝 글 한참 읽다가 오랜만에 다시 경제수학, 경제통계 노트 펴 보고는 이걸 왜 그 때 배웠는지 이제서야 이해가 됐는데, 블록체인에 나오는 네트워크 이론은 배운적도 없어서 더 고생을 했단다. 그래도 이제 좀 이해가 된다면서, 자기가 이해하기로는 사회주의 이론이랑 비슷한거 같단다.

개개인의 도덕성을 밑바탕에 깔고 있는게, 보이지 않는 (이기적인 인간의) 손에 의지하는 부분과 대척점으로 보이고, 뭔가 오류가 생기면 중앙시스템이 해결하는게 아니라 모든 블록의 정보를 확인하는 일종의 “인민재판”을 하는게 사회주의 시스템과 너무 닮은 것 같단다. 결국 시스템이 계속 유지되려면 Mesh net이 아니라 Extended star network를 만들어내야될 것 같은데, 탈 중앙화라고 하지만 정작 시스템 유지를 위해서 구조적으로 중앙 집권적인 시스템을 일부 빌려와야되는 자기 파괴적 구조를 가진 것 같단다.

(누가 경제학과  출신 아니랄까봐 ㅋㅋㅋ 진짜 “새로운 이야기”다 ㅋㅋㅋ)

친구녀석이 블로그 글 몇 번 읽고, 혼자 공부 좀 하고 나니, 저 위에서 말한 그 VC와는 완전히 다른 이해를 갖고 있는 걸 볼 수 있다. 그 명문 공대 출신이라는 VC는 기술적인 측면은 하나도 모르고, 오직 코인! 코인!! 코인!!!!!!만 외치며 피상적인 이해만 하고 있었고, 학부 친구는 전혀 무관한 분야에 제대로 수학 공부를 안 한 탓에 모델링에 대한 깊은 이해는 없지만, 최소한 그 논리를 따라가고, 자기의 틀에서 소화한 다음, 블록체인 시스템이 갖는 문제점을 정확히 집어내고 있었다.

여전히 “명문대 출신 개발자 = 신기술 전문가” 라고 생각하시는가?

그 전에 사업 모델도 제대로 없으면서 코인만 찍어놓고 매일매일 가격 오르내린다고 투자자들 등쌀에 밀려있다고 하소연하던 어느 스타트업 대표 하나 생각난다. 애시당초 사업 모델도 제대로 없으면서 코인은 왜 찍었냐? 그 스타트업이 Idiot이 아니라 멋모르고 투자한 투자자가 Idiot인가? ㅋㅋㅋ

2018년 12월 28일 만기되는 비트멕스 비트코인 캐시 / 비트코인 선물 계약 상품인 BCHZ18에는 추가적인 공지가 있기 전 까지 최종가격 보호 모드가 적용됩니다.

10년이 지난 지금도 비트코인은 살아남았지만, 생태계는 여전히 심각한 취약점을 안고 있습니다. 암호화폐 관련 사업에서 미화 달러를 처리하고 승인할 수 있는 은행 계좌를 확보하고 유지하는 일은 매우 어렵습니다. 이 약점이 넘어야 할 산은 스테이블코인에 대한 업계의 요구입니다.

스테이블코인은 두 개의 진영으로 분류됩니다. 이 중 선두주자인 테더 코인은 얄팍하게 위장된 미화 달러 금융자산펀드입니다. 또 다른 진영은 복잡한 수학 및 의사 행동 경제학을 이용하여 얄팍한 속임수를 끝내고 실제 미화 달러 보유를 시도하는 “암호화폐들” (Maker / Dai, Haven, Basecoin 등)입니다.

미화 달러 기반 은행

현재 진행 중인 과장되고 비현실적인 테더 코인의 멜로드라마는 미화 달러 기반의 금융기관을 확보하고 유지하는 것의 어려움을 잘 보여줍니다. 거래자들은 비트코인과 다른 쓰레기코인 (shitcoins)을 미화 달러와 교환하고 싶어합니다. 암호화폐-대-암호화폐 페어는 때때로 유동적이지만, 우리 모두는 여전히 이를 달러 기반으로 생각합니다. 따라서, 이러한 페어를 제공할 수 있는 거래소는 이를 제공할 수 없는 경쟁 거래소보다 우위를 점할 것입니다.

테더 코인은 비트코인과 이더리움 블록체인에서 이전된 미화 달러 기반의 금융자산 토큰이기 때문에 참신한 면이 있습니다. 테더 코인 기관은 테더 코인을 생성 및 상환할 수 있는 사람들을 위해 테더 코인 1개의 가치가 미화 1달러의 가치와 동등하도록 충분한 양의 미화 달러를 보유하고 있는 것으로 보입니다. 이전에 암호화폐-대-암호화폐 페어만을 제공한 거래소는 코인-대-미화 달러 페어를 제공하여 테더 코인을 은행과 거래하는 번거로움을 없앨 수 있었습니다.

테더 코인에 대한 수요는 계속 있지만, 문제는 현금을 어디에 보관해야 하는가 입니다. 테더 코인은 여러 관할 구역에서 은행과의 우호적인 관계를 맺고 이를 잃기도 했습니다. 테더 코인에 관한 일련의 사건들을 들여다 본 다른 사람들은 자신들의 인맥을 이용하는 것이 더 나은 대안일 수 있다고 결론내렸습니다. 그 결과 우리는 지금 Gemini, Circle 그리고 itBit과 같은 다양한 거래소가 제공하는 테더 코인의 쌍둥이들을 만날 수 있습니다.

명목상으로는 스테이블코인, 실질적으로는 금융자산펀드

금융자산펀드 (Money market funds)는 올바르게 작동하는 금융 시스템에 매우 중요합니다. 개인과 기관은 단기적으로 잉여 현금을 쌓아두고 수익을 회수합니다. 금융자산펀드는 유동성이 높은 채무상품에 투자합니다. 단기 국채, 신용도가 높은 기업들에 의해 발행된 상업성 증권 및 단기 은행 대출이 금융시장 펀드가 보유할 증권의 일부입니다.

금융자산펀드는 매우 낮은 위험성을 목표로 합니다. 이들의 가장 중요한 특징은 1 테더 코인 = 1 미화 달러와 같이 항상 액면가를 유지한다는 것입니다. 2008년 글로벌 금융위기 동안, 일부 금융자산펀드는 “액면가 밑으로 하락할” 위기에 처해있었습니다. 위험성이 낮은 부채는 높은 위험성으로 되돌아왔습니다; 유동성은 고갈되고 투자자들은 너도 나도 투자에서 손을 떼기 시작했습니다.

오늘날 테더 코인과 이와 유사한 원리의 쌍둥이 코인들은 어딘가에 있는 은행에 코인 1개에 대한 미화 1달러가 있다고 단언합니다. 일부 프로젝트 기획자는 그들의 은행 파트너 사의 이름을 댈 수 있지만, 일부는 그렇지 못합니다. 따라서 투명성의 수준은 전통적인 금융자산펀드와 비교하여 매우 낮습니다.

암호화폐 업계 내에서의 다른 주요 차이점은 스테이블코인이 이자를 지급하지 않는다는 것입니다. 금융자산인 스테이블코인의 실질적인 수익 요인은 순이자 마진입니다. 미래의 막대한 수익 잠재력이 없다면 암호화폐 생태계에 미화 달러 기반의 은행을 유치해야 하는 번거로움을 겪을 필요가 있을까요?

금리가 오르면, 이는 스테이블코인 수완가의 순이익이 됩니다. 부도덕한 수완가들은 더 위험한 채무상품에 투자하면서 미화 달러를 현금으로 보유해야 한다고 주장할 것입니다. 최악의 말썽꾼들은 Jon Corzine (전직 골드만삭스 CEO, MF GLOBAL CEO로 잘못된 투자 선택을 하여 MF GLOBAL을 파산시킴)을 잡아당겨 끌어 올리는 것은 물론, 그들이 얻을 수 있는 가장 부실한 융자를 매입할 것입니다.

만일 여러분이 이러한 금융자산인 스테이블코인을 하나라도 보유하고 계신다면, 다음 사항을 확인해 보시기 바랍니다:

  • 금융 파트너 사는 누구인가?
  • 펀드가 어떤 유형의 채무상품을 보유할 수 있는가?
  • 평범한 개인투자자로써 액면 가격으로 스테이블코인을 생성 및 상환할 수 있는가? 이와 같은 과정에 얼마만큼의 시간이 얼마나 소요되는가?

중앙 은행에 대한 꿈

다른 한 그룹의 기획자들은 “여러분은 단 1달러도 예비금으로 보유하지 않고 달러에 고정된 코인을 생성할 수 있습니까?” 라고 질문했습니다.

실물화폐인 달러의 대체재는 수학, 행동 경제학 그리고 암호화폐입니다. 이러한 프로젝트에 엄청난 양의 비희석화 (non-dilutive)된 자금이 필요한 이유는 쓰레기코인에 문제가 생겨 액면가 밑으로 하락할 때, 기획자 (promoter)는 가격 고정력을 회복하기 위해 하드달러 (hard dollars), 비트코인, 또는 이더리움을 사용해야 하기 때문입니다.

이러한 프로젝트 중 다수는 규칙 기반의 디지털 중앙 은행 설립을 원합니다; 하지만 이들이 한 일이라고는 복잡하고 지루한 백서를 이용해 물리적 현금 즉, 실물화폐의 필요성을 모호하게 한 것입니다.

가장 중요한 사실은 이들이 최후의 수단의 구매자 역할을 하기 위해 자금을 모으고 있다는 것입니다. 이것이 사실이 아니라면 프로젝트를 위한 수억 달러 상당의 투자자 자금은 필요하지 않을 것입니다. 만일 수학과 행동 모델링이 계획대로 된다면, 코인은 천천히 AUM (관리 하에 있는 자산)으로 누적되고 시간이 지남에 따라 가격 고정이 유지되어야 합니다.

저는 어떤 프로젝트든지 간에 이들이 모금한 모든 돈을 돌려주고, 순전히 수학적 가치를 바탕으로 코인을 출시할 수 있는지에 대해 이의를 제기하고 싶습니다. 저는 제 의견을 선뜻 받아들일 사람은 거의 없을거라 생각합니다.

저희는 이 코인들의 가격 고정을 무너뜨릴 수 있는 적절한 시기를 엿보며 입맛을 다시고 있는 George Soros (40년 가까이 퀀텀 펀드를 운용해 온 금융인, 20세기 최고의 펀드매니저) 모방자들이 있을 거라고 확신합니다. 이를 지켜보는 것은 매우 영광스러운 일일 것입니다.

그레샴의 법칙 (Gresham’s law, 가치가 낮은 것이 가치가 높은 것을 몰아내는 현상)은 지켜질 것입니다. 정직하고 투명한 운용자가 있는 금융자산인 축적된 스테이블코인은 AUM (관리 하에 있는 자산)의 대부분을 차지할 것입니다. 중앙 은행을 갈망하는 이들의 사촌들 즉, 그들과 비슷한 길을 가는 이들은 믿을 수 없는 사이비 과학과 오만함의 무게에 짓눌려 허우적거리게 될 것입니다.

무기한 스왑 파생상품의 구조는 매력적입니다. 본 상품의 거래는 마진 거래의 방식과 동일하므로 간단합니다. 대부분의 소액 투자자들은 마진 거래 방식에 익숙합니다. 저희는 이 포스팅의 표지만으로 누구든지 신종 파생상품 (exotic derivative)을 거래하게 만들 수 있습니다.

“콴토 (quanto)는 기초가격이 단일통화로 매겨지는 동시에 다른종류의 통화로 일정한 금리기준으로 결산되는 유형의 파생상품입니다. 이같은 상품은 환리스크 (exchange rate risk)없이 외환자산에 대한 노출성을 원하는 투기 및 투자자들에게 매력적인 상품입니다.” – Wikipedia

ETHUSD 스왑 상품은 전세계에서 가장 유동성 높은 ETH/USD 거래 상품이 되었습니다. 해당 상품을 통해 투기자들은 이더리움 또는 미화 달러를 다루지 않고도 ETH/USD 상품의 위험성을 거래할 수 있습니다. 모든 비트멕스의 계약과 마찬가지로, ETHUSD 상품의 마진 및 결산통화는 비트코인입니다. 이는 거래의 여러 부분을 단순하게 유지시켜 줍니다.

ETHUSD 상품이 상장되었을 때, 저는 독자들에게 콴토 파생상품의 역학에 대해 설명했습니다. 복습 차원에서 블로그에 올라와 있는 콴토 파생상품을 선택한 이유콴토 무기한 스왑 계약 헤징을 다시 읽어보시기 바랍니다.

ETHUSD 상품 출시 이후, 이더리움의 가격이 폭락했습니다. 이러한 하락장 속에서 많은 거래자들은 펀딩 비율이 음수에 머무를 것으로 예상했습니다. 이는 논리적으로 일리가 있는 말입니다.

시장이 하락장이므로 마진에 대한 압박은 매도 측에 있어야 합니다. 그러나 상품 출시부터 현재까지의 누적 펀딩 비율은 양수를 기록했습니다. 양수의 펀딩 비율은 공매수 포지션 측에서 공매도 포지션 측에 펀딩 수수료를 지급해야 함을 의미합니다.

저의 가설은 양수의 펀딩 비율은 곧 퀀토의 위험 프리미엄을 의미한다는 것이었습니다. 저는 비트멕스 리서치 팀 분석가 중 한 명에게 한 가지 테스트를 요청했습니다:

1단계
8월 9일부터 10월 22일까지 펀딩 수입을 벌어들이기 위해 여러분은 ETHUSD (명목상의 100 XBT 가치를 지닌) 상품을 매도하고 미화 달러로 이더리움을 구매하여 헤징했습니다.

2단계
매 시간마다 순 비트코인 손익 (net Bitcoin PnL)을 재계산하여 미화 달러에 대한 노출성을 헤징합니다.

3단계
테스트 기간 동안 미화 달러 기반의 순수익을 포트폴리오에서 계산합니다.

4단계
해당 기간 동안 ETHUSD 스왑 상품에서 공매도 포지션을 취해 얻은 (지불한) 총 순자금을 더해줍니다.

결과

펀딩 비율이 양수가 아니였다면, 여러분은 비트코인 손익을 헤징하여 미화 46,779.73 달러의 손실을 입었을 것입니다. 그 이유는 여러분이 공매도와 상관관계에 있기 때문입니다. 지난 몇 달 동안 XBTUSD 상품과 ETHUSD 상품의 상관관계는 상승하였습니다.

지불받은 순 자금 지급액 (net funding payments) 미화 46,010.85 달러를 더하면, 여러분의 거래는 손익 평형을 이루게 됩니다. 이 과정에서 여러분은 델타 헤징을 위해 31.94 ETH를 매수하고 손익 헤징을 위해 43.83 XBT의 공매도 포지션을 누적했습니다. 이를 통한 결론은 펀딩 비율이 양수로 유지되더라도 해당 자금은 콴토의 위험 프리미엄을 상쇄시켜준다는 것입니다.

상관 관계가 상승하고 있으므로 거래자들은 콴토의 손익으로부터 수익을 얻기 위해 현물 가격 이상으로 ETHUSD 스왑 상품의 가격을 올릴 것입니다. 양수의 펀딩 비율을 통해 시장 균형을 이룰 수 있습니다.

이는 오랜 보유 기간 동안에 걸쳐 도출해 낸 사실입니다. 여러분의 순손익은 흑자일 때도 혹은 적자일 때도 있었습니다. 위의 표를 통해 이 거래에서 누적된 손익의 시계열 데이터를 알 수 있습니다. 표에서 볼 수 있듯 시장은 때때로 해당 스왑 상품의 가격을 잘못 책정하는 경우가 있습니다.

6개월이 채 안되어 ETHUSD 스왑 상품의 가격 책정이 완벽에 가깝게 이루어졌다는 것은 매우 놀라운 일입니다. 하지만 비트코인과 이더리움의 변동성은 모두 하락했습니다. 저는 변동성이 보통 수준을 회복할 경우, 두려움 많고 탐욕스러운 거래자들이 ETHUSD 스왑 상품을 조정된 콴토의 공정 가격에서 멀리 내쫓을 것으로 예상하고 있습니다.

한 물 가기 전 까지 사람들은 너도나도 유행을 따릅니다. 인간은 미래를 쉽게 예측할 수 없습니다. 저희는 어제의 수익을 이용해 선형적으로 때로는 비선형적으로 미래를 예측하며, 세상은 완벽하게 짜여진 곡선을 따라 움직인다고 믿습니다.

늘 그렇듯 시장 경기가 침체될 때, 우울한 비트코인들은 시장의 자취를 따라 남겨집니다. 2017년은 환희의 해였던 반면; 2018년은 우울한 한 해가 이어지고 있습니다. 최악인 점은 여러분의 2018년 보너스를 아는 것입니다. 보너스는 스와치 (Swatch) 시계 하나를 겨우 살 정도가 될 것입니다.

이쯤 되면 저희 암호화폐 거래자들은 더 잘 알아야 하지만, 절대 깨닫지 못합니다. 시장 가격은 최고치인 미화 2만 달러에서 70%까지 하락할 수도 있지만 거래자들의 기분에 따라 비트코인은 무의미하고 무가치한 것이 될 수도 있습니다.

손실을 입은 거래자들은 이에 대해 맹렬히 비난합니다. 그들은 주로 트위터 (Twitter), 텔레그램 (Telegram), 레딧 (Reddit) 및 다른 소셜 미디어 플랫폼에서 화를 내며 비난을 하곤 합니다. 거래자들이 인지할 수 있는 사소한 모욕감은 트럼프 당선 이후의 힐러리 지지자들보다 이들을 더 폭력적으로 만드는 계기가 될 수 있습니다.

이것이 바로 하락장의 불행입니다.

저희는 이미 하락장을 경험해 보았습니다

비트멕스 리서치 팀의 유능한 분석가들이 그동안의 비트코인 상승장과 하락장에 대해 분석했습니다.


비트멕스 리서치 팀은 두 가지의 측정법을 다음과 같이 구분하였습니다:

1. 최고점에서 저점까지의 하락 (The peak-to-trough decline):  최고점에서부터 저점까지의 하락은 하락장의 저점을 이전 상승장의 최고점으로 나누어 측정했습니다.

2. 시장 내부 단계의 증가/감소 (The intra-market phase increase/decrease): 이 부분은 상승장 (하락장)의 최고점 (저점)을 해당 시장 단계의 시작 가격으로 나누어 계산했습니다.

비트멕스 리서치 팀은 현재의 하락장세가 더 길어질 것으로 결론지었습니다. 비트코인의 가격 변동성이 붕괴되었기 때문에, 저희는 해당 의견에 동의하고 있습니다.

두 배의 고충, 이중고

이런, 쿵, 감사합니다. 올해 비트코인의 변동성과 가격이 폭락했습니다.

거래자들은 횡보시장 (가격 변동성이 거의 없는 시장)을 선호하지 않습니다. 거래자들은 횡보시장을 떠나 공매수와 공매도로 포지션을 취할 수 있습니다. 횡보시장에서의 엄청난 가격 하락은 여러분을 산 채로 잡아먹을 것입니다.

많은 사람들의 생각과는 반대로 비트코인이 주류 화폐로 채택되기 위해서는 변동성이 필요합니다. 비트코인의 가격은 생태계와의 건강한 소통을 위해 가장 적절하고 투명한 방법입니다. 비트코인의 가격은 그것이 긍정적이든 부정적이든 간에 어떤 일이 일어나고 있음을 세상에 알리고 있습니다.

비트코인 가격의 변동성은 생태계로의 진입을 돕는 약물과도 같습니다. 대중 매체는 변화하는 것들에 대해 다룹니다; 따라서 이렇다 할 변화가 없으면, 그에 따른 보도 또한 하지 않습니다. 골수 거래자들 및 엔지니어들은 항상 대중 매체 보도 보다 한 발 앞서 새로운 자산 등급 또는 기술을 접하게 될 것입니다. 하지만, 이들의 노력은 더 많은 사람들이 엘도라도 (남미 아마존 강변에 존재했다고 전해지는 황금 제국)를 발견하는 때가 되어서야 빛을 발할 것입니다. 이를 위해서는 게으른 주류 금융 언론의 기사 보도가 필요합니다.

만일 변동성이 이처럼 낮은 수준에서 머문다면, 가격은 서서히 하락할 것입니다. 2014년과 2015년의 하락장을 경험했던 저희는 이제 상승장의 영혼을 깨워 불을 붙혀줄 양초를 기다립니다. 그 때가 되어야만 변동성이 생겨나고 가격은 조금씩 상승할 것입니다.

불확실한 시기, 림보 타임

가격은 어디까지 떨어질 수 있을까요?

미화 9,152 달러에서 가격이 75% 하락하면 미화 2,000 달러 정도가 됩니다. 미화 2,000 달러에서 미화 3,000 달러는 저희가 생각하는 새로운 이상적인 가격대입니다. 하지만, Allure 지의 편집장인 Michelle Lee에게는 아직 알리지 말아주시기 바랍니다. 저희의 의견을 제물로 삼아 눈 깜짝할 새에 보도해 버릴지도 모르니까요.

가격이 “바닥을 쳤을 때” 가장 중요한 고려 사항은 하락장이 마지막으로 가쁜 숨을 내쉴 때 어떤 가격 조치 (price action)을 취하느냐 입니다. 이를 보면 여러분도 알게 될 것입니다. 그리고 가장 압권인 부분은 아마도 여러분이 너무 겁이 나 매수 버튼을 쉽사리 누르지 못할 것이라는 점입니다.

비트멕스 정책

2018년 11월 15일 비트코인 캐시의 하드포크 업그레이드가 예정되어 있습니다. 이번 하드포크 업그레이드에서는 동시에 양립할 수 없는 (incompatible) 클라이언트인 비트코인 ABC와 비트코인 SV가 경쟁합니다. 이에 따라 체인 분할은 불가피해 보이며; 하드포크 이전에 비트코인 캐시를 보유한 사용자는 분할된 체인 양쪽 모두에 비트코인 캐시를 보관할 수 있습니다.

결산 시 BCHZ18 계약은 비트코인 ABC 클라이언트 가격을 기반으로 결산되며, 비트코인 SV의 값은 반영되지 않습니다.

이는 2017년 8월 비트코인 캐시가 비트코인에서 분리되었을 때 비트멕스가 사용한 것과 동일한 방식입니다. 당시 Bitcoin / USD 계약은 비트코인 가격을 기반으로 결산되었으며 비트코인 캐시 가격은 반영되지 않았습니다.

비트멕스 .BBCHXBT 지수에 미치는 영향
비트멕스 .BBCHXBT 지수는 현재 다음과 같이 구성되어 있습니다:

⅓ * 폴로닉스 거래소 + ⅓ * 바이낸스 거래소 + ⅓ * 크라켄 거래소

포크가 시행되고 .BBCHXBT 지수를 구성하는 거래소들이 BCHABC 체인에서 BCH/XBT 기호를 사용할 경우, 비트멕스 역시 참조용으로 동일한 기호를 사용할 것입니다. 그렇지 않을 경우, 비트멕스는 지수의 일부로 활용하기 위해 BCHABC/XBT 기호로 이를 표기할 것입니다.

적용 대상 계약 상품
BCHZ18

부가 정보
비트멕스 리서치 팀이 후원하는 새로운 웹사이트 ForkMonitor.info에서 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 해당 웹사이트를 통해 주주들은 곧 예정된 하드포크와 체인 분할이 시행되는 날의 진행 상황을 모니터링 할 수 있습니다.