블랙-리터만 모델은 암호화폐 거래 및 투자를 위한 강력한 도구로, 최적의 포트폴리오 배분을 위한 견고한 프레임워크를 제공합니다. 변동성이 항상 존재하는 빠르게 진화하는 암호화폐 세계에서, 투자자들은 안정성과 정보에 기반한 의사결정을 제공할 수 있는 모델을 찾고 있습니다. 전통적인 금융 시장을 위해 개발된 블랙-리터만 모델은 암호화폐 영역에서 새로운 관련성을 찾았습니다.

A 유와 장의 2024년 연구 는 암호화폐 포트폴리오 관리를 위한 블랙-리터만 프레임워크에 GPT-4 기반 감성 분석을 통합하는 혁신적인 접근 방식을 소개했습니다. 이러한 통합은 모델의 예측 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 수익성 측면에서 전통적인 모델보다 일관되게 우수한 성과를 보여주었습니다.

암호화폐 시장이 성숙해짐에 따라 정교한 포트폴리오 최적화 전략의 필요성이 가장 중요해집니다. 블랙-리터만 모델은 투자자들이 자신의 견해와 시장 균형을 결합할 수 있게 해주는 베이지안 접근법을 제공하여 더 균형 잡히고 다양화된 포트폴리오로 이어집니다.

이 가이드에서는 블랙-리터만 모델의 복잡성, 암호화폐 거래에서의 적용, 그리고 그 효과를 보여주기 위한 실용적인 사례 분석을 살펴봅니다.

블랙-리터만 모델이란 무엇인가?

1991년 골드만삭스의 피셔 블랙과 로버트 리터만이 개발한 블랙-리터만 모델은 전통적인 마코위츠 평균-분산 프레임워크를 향상시킨 포트폴리오 배분 모델입니다. 역사적 데이터에 크게 의존하고 변동성이 큰 시장에서 불안정한 결과를 낼 수 있는 마코위츠 모델과 달리, 블랙-리터만 모델은 투자자의 견해를 통합하여 시장 균형 기대치와 결합함으로써 더 직관적이고 다양화된 포트폴리오를 생성합니다.

블랙-리터만 모델의 핵심은 두 가지 주요 구성 요소를 균형 있게 조정하여 자산의 기대 수익률을 조정하는 것입니다:

시장 균형 수익률: 이는 일반적으로 자본자산가격결정모델(CAPM)에서 도출된 시장의 암묵적 수익률을 나타냅니다.
투자자 견해: 이는 투자자가 특정 자산이나 자산 클래스의 예상 성과에 대해 가지고 있는 주관적인 견해나 예측입니다.

베이지안 기법을 통한 이러한 구성 요소의 결합은 블랙-리터만 모델이 시장 합의와 투자자의 고유한 전망을 모두 반영하는 사후(조정된) 수익률을 생성할 수 있게 합니다.

가격 변동이 극심하고 시장 심리가 빠르게 변화하는 암호화폐 시장에서, 이러한 동적 접근 방식은 거래자와 투자자가 새로운 정보를 통합하고 그에 따라 포트폴리오를 조정할 수 있게 합니다. 이는 블랙-리터만 모델이 데이터 기반이면서도 적응 가능한 암호화폐 포트폴리오를 구성하는 데 특히 매력적인 이유입니다.

암호화폐 거래에서 블랙-리터만 모델이 중요한 이유

암호화폐 거래는 전통적인 금융 시장과 비교하여 독특한 과제 세트를 제시합니다. 극심한 변동성, 빠른 혁신, 그리고 진화하는 규제 환경은 거래자와 투자자가 정적 포트폴리오 모델이 종종 부족한 환경을 탐색해야 함을 의미합니다.

마코위츠 평균-분산 프레임워크와 같은 전통적인 모델은 너무 위험하거나 실제 시장 상황과 일치하지 않는 포트폴리오로 이어질 수 있습니다. 이는 이러한 모델이 암호화폐 시장의 동적 특성을 포착하지 못할 수 있는 역사적 데이터에만 의존하기 때문입니다.

블랙-리터만 모델은 세 가지 중요한 방식으로 이러한 과제를 해결합니다:

적응성: 투자자가 예상 자산 수익률에 대한 자신의 견해를 통합할 수 있게 함으로써, 모델은 유연하고 동적이 됩니다. 뉴스와 발전이 하룻밤 사이에 시장 심리를 바꿀 수 있는 암호화폐 거래에서, 이러한 적응성은 필수적입니다.
균형 잡힌 위험: 블랙-리터만 모델은 시장 합의와 투자자 심리를 혼합하여 역사적 변동성에 과도하게 의존하지 않는 포트폴리오를 생성합니다. 이는 예측할 수 없는 암호화폐 가격 변동에 직면했을 때 더 안정적인 결과로 이어집니다.
정보에 기반한 의사결정: 암호화폐 거래자는 전체 시장에 대한 노출을 유지하면서 비트코인에 대한 낙관적 견해나 알트코인에 대한 신중한 견해와 같은 견해를 표현할 수 있습니다. 이는 투자자의 통찰력이 무시되지 않고 포트폴리오에 내장되도록 보장합니다.

최근 연구들은 암호화폐 거래 맥락에서 블랙-리터만 모델(Black-Litterman Model)의 효과를 강조하고 있습니다. 예를 들어, 연구에 따르면 베이지안 방법을 통해 투자자의 견해와 시장 데이터를 통합하면 더 견고하고 다양화된 포트폴리오를 구성할 수 있으며, 이는 암호화폐 자산의 변동성이 큰 특성에 더 적합합니다.

암호화폐 거래에서 블랙-리터만 모델을 적용하는 방법

암호화폐 거래에서 블랙-리터만 모델을 적용하는 것은 구조화된 접근 방식을 포함합니다. 단계별로 살펴보겠습니다:

1. 시장 균형 수익률 결정

시장에서 암시된 균형 수익률로 시작합니다. 이는 일반적으로 CAPM과 같은 접근 방식이나 과거 데이터를 사용하여 수행됩니다.

2. 투자자 견해 공식화

특정 암호화폐 자산에 대한 구체적인 믿음을 식별합니다.

3. 견해에 대한 확신 수준 정량화

각 견해에 확신 수준(분산이나 표준편차와 같은)을 할당합니다.

4. 견해와 시장 데이터 결합

베이지안 블랙-리터만 공식을 사용하여 사후 기대 수익률을 산출합니다.

5. 포트폴리오 가중치 최적화

평균-분산 최적화에서 새로운 기대 수익률을 사용하여 자산 가중치를 얻습니다.

모니터링 및 조정

6. 시장과 견해가 변화함에 따라 지속적으로 업데이트합니다.

다음은 가상 시나리오에서 이러한 단계를 설명하는 간단한 표입니다:

Keep updating as markets and your views evolve.

이 표는 다양한 확신 수준을 가진 견해가 시장 균형 수익률과 통합되어 최종 기대 수익률(사후)을 생성하는 방법을 보여줍니다. 트레이더와 투자자는 이러한 최종 수익률을 사용하여 최적의 자산 가중치를 결정할 수 있습니다.

사례 분석: 가상의 암호화폐 포트폴리오에 블랙-리터만 모델 적용하기

블랙-리터만 모델이 암호화폐 포트폴리오를 최적화하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 실용적인 예를 살펴보겠습니다. 이 사례 분석은 이론에서 실제로 어떻게 적용되는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

시나리오

투자자 알렉스가 다음 자산으로 다양화된 암호화폐 포트폴리오를 구축하고자 한다고 가정해 봅시다: 비트코인 (BTC), 이더리움 (ETH), 그리고 솔라나 (SOL). 알렉스는 또한 안정성을 위해 USDT(스테이블코인)에 소량을 배분하고자 합니다.

1단계: 시장 균형 수익률

과거 데이터와 시장 합의를 기반으로, 알렉스는 다음과 같은 균형 기대 수익률을 계산합니다:

2단계: 투자자 견해

알렉스는 암호화폐 시장에 대한 특정 견해를 가지고 있습니다:

비트코인은 시장 균형보다 2% 더 높은 성과를 낼 것이다.
이더리움은 균형보다 1% 약간 낮은 성과를 낼 것이다.
솔라나는 균형과 일치하는 성과를 낼 것으로 예상된다.
USDT의 안정성은 기대치 변화가 없음을 정당화한다.

3단계: 확신 수준

알렉스는 각 견해에 확신 수준을 할당합니다:

4단계: 시장 데이터와 견해 결합하기

블랙-리터만 베이지안 공식을 사용하여, 알렉스는 이러한 견해를 균형 수익률과 결합합니다. 조정된(사후) 기대 수익률은 다음과 같을 수 있습니다:

5단계: 포트폴리오 최적화

이러한 최종 기대 수익률과 평균-분산 최적화 도구를 사용하여, 알렉스는 각 자산에 대한 최적의 가중치를 결정합니다:

사례 분석의 주요 시사점

블랙-리터만 모델은 알렉스가 개인적 통찰력을 시장 데이터와 통합하여 더 균형 잡힌 암호화폐 포트폴리오를 구성하는 데 도움을 주었습니다.
최종 포트폴리오는 높은 확신과 예상 초과 성과로 인해 비트코인에 기울어져 있습니다.
USDT는 낮은 기대 수익률에도 불구하고 전체 위험을 줄이는 안정성을 제공합니다.
이더리움의 가중치 감소는 성장 전망에 대한 낮은 확신을 반영합니다.

이 예시는 블랙-리터만 모델이 투자자들이 위험을 지능적으로 관리하면서 자신만의 고유한 견해를 중심으로 암호화폐 포트폴리오를 구성할 수 있게 해주는 방법을 보여줍니다.

암호화폐 트레이더와 투자자를 위한 주요 시사점

블랙-리터만 모델은 특히 예측 불가능한 시장 환경을 탐색하는 암호화폐 트레이더와 투자자들에게 전통적인 포트폴리오 모델의 매력적인 대안을 제공합니다. 기억해야 할 주요 통찰력은 다음과 같습니다:

데이터와 의견 사이의 균형

이 모델의 주요 장점은 투자자의 통찰력(시장 전망이나 심리와 같은)을 시장 데이터와 결합하는 능력입니다. 이러한 균형은 빠르게 변화하는 암호화폐 시장에서 중요한 요소인 더 현실적이고 안정적인 기대 수익률을 만들어냅니다.

확신의 중요성

투자자 견해에 확신 수준을 할당하는 것이 중요합니다. 높은 확신의 견해는 포트폴리오 배분에 상당한 영향을 미치고, 낮은 확신의 견해는 시장 주도적 결과를 더 많이 허용합니다. 이를 통해 투자자는 확신 수준에 따라 노출을 맞춤화할 수 있습니다.

목적이 있는 다각화

단순히 위험을 줄이기 위한 다각화가 아니라, 블랙-리터만 모델은 예상 성과와 시장 역학을 중심으로 다각화를 조정하는 데 도움을 줍니다. 이는 서로 다른 자산이 완전히 다른 행동을 보일 수 있는 암호화폐에서 특히 가치가 있습니다.

정기적인 재평가

암호화폐 시장은 빠르게 진화합니다. 투자자들은 새로운 기회와 위험에 앞서 나가기 위해 정기적으로 자신의 견해를 업데이트하고 모델을 다시 실행해야 합니다.

완벽한 모델은 없다

블랙-리터만 모델은 다른 도구와 마찬가지로 그것에 입력되는 데이터와 견해만큼만 좋습니다. 다른 분석 방법, 뉴스 통찰력 및 위험 관리 관행과 함께 사용하는 것이 가장 좋습니다.

요약하자면, 블랙-리터만 모델은 암호화폐 트레이더와 투자자들이 더 전체적이고 미래 지향적인 접근 방식을 통합함으로써 반응적이고 데이터만 의존하는 결정을 넘어설 수 있도록 도와줍니다.

암호화폐 거래에서의 블랙-리터만 모델