온체인 데이터 투명성과 시장의 적응

hosted by 서다영(Chainalysis Data Scientist)

월스트리트 디파이의 세미나 내용은 유튜브에서 영상으로도 보실 수 있습니다.

1. 왜 온체인 데이터가 중요한가?

블록체인은 단순한 거래 시스템을 넘어, 모두가 접근 가능한 공공 데이터 레이어(Public Data Layer)의 성격을 가지고 있습니다. 이 투명성은 금융 시장의 행동 양식을 근본적으로 변화시켰으며, 현재 다음과 같은 영역에서 필수적으로 활용되고 있습니다.

컴플라이언스 및 AML: 2025년 발효된 EU의 MiCA와 미국의 GENIUS Act는 온체인 모니터링을 의무화하여 자금세탁을 감시합니다.
사후 검증 (Ex-post Verification): 킬로엑스(KiloEx)나 밸런서(Balancer) 해킹과 같은 사건 발생 시, 자금 흐름을 추적하고 원인을 규명하는 역할을 합니다.
자산 증명 (Proof of Assets): 블랙록의 BUIDL 펀드 등 240억 달러 규모로 성장한 RWA(실물 연계 자산) 시장에서, 온체인 데이터는 자산의 실재성을 증명하는 역할을 합니다.

2. 보이는 것이 전부는 아니다

데이터가 공개되어 있다고 해서 모든 것을 즉시 알 수 있지 않습니다.

해석의 장벽: 블록체인 데이터는 인간이 읽을 수 없는 헥스(Hex) 코드로 저장되기에, 이를 해독하는 '해석(Interpretation)' 과정이 필수적입니다.

관측 불가능한 영역 (What We Cannot Observe): 우리는 자산의 이동은 볼 수 있지만, 사용자의 의도(Intent), 의사결정 당시의 맥락(Context), 그리고 오프체인 거래나 실제 신원(Identity)은 알 수 없습니다. 최근 영지식 증명(ZK) 기술의 도입은 이 '보이지 않는 영역'을 기술적으로 더욱 확장시키고 있습니다.

3. 데이터 해석 실패 사례: 폴리마켓(Polymarket) 거래량 과대계상

"블록체인은 거짓말을 하지 않지만, 해석은 틀릴 수 있습니다." 블레체인 데이터 자체는 무결할지라도, 이를 해석하고 집계하는 과정에서의 오류가 시장 전체의 인식을 왜곡할 수 있음을 적나라하게 보여주었습니다.

스마트 컨트랙트 이벤트 로그 구조의 오해: 이 오류의 핵심 원인은 폴리마켓의 독특한 스마트 컨트랙트 설계와 이를 단순 합산 방식으로 집계한 데이터 분석가들의 관행적 실수에 있었습니다. 폴리마켓의 거래 메커니즘은 CTF(Conditional Token Framework) 익스체인지 계약을 통해 이루어지는데, 단일 거래가 발생할 때마다 시스템은 여러 개의 OrderFilled 이벤트를 송출합니다.

메이커(Maker) 관점의 이벤트: 유동성을 공급한 주체(Maker)의 입장에서 거래가 체결되었음을 알리는 로그
테이커(Taker) 관점의 이벤트: 시장가 주문을 실행한 주체(Taker)의 입장에서 거래가 체결되었음을 알리는 로그

올바른 집계 방식은 '테이커 사이드(Taker-side)' 볼륨만을 측정하거나, '메이커 사이드(Maker-side)' 볼륨만을 측정하는 단측(One-sided) 기준을 적용해야 했으나 업계 표준이 부재한 상황에서 데이터 제공 업체들은 양측 합산을 채택하거나, 복잡한 로그 구조를 쿼리(Query)하는 과정에서 중복을 걸러내지 못하는 불상사를 발생시켰습니다.

이러한 이벤트를 통해, 1) (지표 신뢰성 붕괴) 데이터의 투명성이 오히려 시장의 거대한 착시를 만들어낼 수 있음이 증명하였고, 2) (워시 트레이딩 식별의 어려움) 데이터 자체가 중복 집계되는 상황에서는 비경제적 거래를 필터링하는 것이 어려워져 프로젝트의 밸류에이션의 거품이 생길 수 있는 부작용을 확인하였습니다.

4. 투명성에 따른 시장 행동의 변화

데이터가 실시간으로 공개됨에 따라, 시장 참여자들은 "자신이 관찰되고 있다"는 사실을 인지하고 전략을 수정합니다.

관측은 곧 신호다 (Observation becomes a signal): 누군가의 지갑에서 발생한 트랜잭션은 그 자체로 시장에 매수/매도 신호를 보냅니다.
분석은 공개적이고 반응적이다 (Analysis is public and reactive): 과거에는 기관들만의 전유물이었던 고급 데이터 분석이 이제는 대중화되어, 시장 전체가 특정 지표에 즉각적으로 반응합니다.

a. 새로운 트레이딩 전략

온체인 데이터의 투명성은 새로운 알파(Alpha)를 창출하는 기회가 되었습니다.

자금 흐름 기반 트레이딩 (Flow-driven trading): 거래소로 입금되는 대규모 물량(Inflow)을 실시간으로 포착해 매도 압력을 예측합니다.
청산 맵 타겟팅 (Liquidation-aware trading): 디파이(DeFi) 프로토콜 상의 담보 가치를 분석해, 특정 가격대에서 발생할 대규모 청산 물량을 노립니다.
지갑 추적 및 카피 트레이딩 (Wallet tracking & Copy trading): '트루스 터미널(Truth Terminal)'과 같은 고수익 AI 에이전트나 고래의 지갑을 실시간으로 추적하여 자동으로 따라 하는 매매가 성행하고 있습니다.

b. 새로운 실행 전략

반대로, 자신의 전략이 노출되는 것을 막기 위한 방어적 실행 기술도 진화했습니다.

프라이빗 실행(Private execution): 자신의 주문을 공개 멤풀(Public Mempool)에 올리지 않고, 채굴자에게 직접 전달하여 샌드위치 공격(Sandwich Attacks)과 같은 선행 매매를 원천 차단합니다.
주문 잘게 쪼개기(Transaction-level execution): 대규모 주문(Whale Order)임이 들키지 않도록, '주문 쪼개기(Order slicing)'나 여러 경로로 분산시키는 '경로 분산(Route dispersion)' 전략을 사용합니다. 최근 카우 스왑(CoW Swap)과 같은 인텐트 기반 프로토콜이 이러한 복잡한 실행을 대신 처리해 줍니다.

5. 결론: 투명성은 기능인가, 취약점인가?

온체인 데이터의 투명성은 신뢰를 구축하고 시장의 공정성을 높이지만, 동시에 전략 노출과 새로운 형태의 가치 취득(MEV 등)를 야기합니다. 특히, 최근 2025년 솔라나(Solana) 생태계에서 발생한 Jito 랩스 및 펌프닷펀 관련 소송은 투명한 데이터가 MEV(최대 추출 가치)라는 명목하에 어떻게 '합법적인 가치 취득' 도구로 쓰일 수 있는지에 대한 법적 논쟁을 불러일으킨 바도 있습니다.

뉴스레터: https://maily.so/cdfi

유튜브: Youtube_월스트리트디파이

텔레그램(뱅크리스 코리아): https://t.me/BanklessKorea

트위터(뱅크리스 코리아): https://twitter.com/BanklessKorea