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"최고가 매수" 전략이 통하지 않는 이유
😆한 투자자가 재무 상담사를 찾아와서 말합니다: "포트폴리오를 분산 투자하고 싶어요!" 상담사가 고개를 끄덕이며 대답합니다: "좋습니다. BTC, ETH, 그리고... ETF 펀드를 통해 BTC 를 조금 더 매수하죠."
이것이 바로 분산 투자의 환상입니다. 기술적으로는 다양한 자산을 보유하고 있지만, 동일한 뉴스 헤드라인 때문에 모든 자산의 가치가 동시에 하락하는 경우를 말하죠.
Envelop 플랫폼의 L1 인덱스를 예시로 세 가지 인덱스 구성 전략을 살펴보겠습니다. 이 인덱스에는 $BTC, $ETH, $BNB, $TRX, $NEAR, $ZEC 의 여섯 가지 블록체인이 포함되어 있습니다. 그리고 백테스팅(즉, "역사적 테스트")을 통해 각 전략이 2023년부터 2025년까지 100 달러의 초기 투자금으로 어떻게 성과를 냈는지 확인해 보겠습니다.
포트폴리오 내 가중치 할당의 세 가지 방법
- 동일 가중치(Equal Weight, EW), 동일 지분. 각 자산이 정확히 동일한 비중을 받습니다. 간단하고 투명하며 공평합니다. 마치 친구들과 피자를 나누는 것과 같습니다. 모두가 한 조씩 받고, 아무도 소외감을 느끼지 않죠. 2026 년 5월 기준 Envelop 인덱스 내 각 토큰의 비중은 1/6 ≈ 16.7%입니다.
- 시가총액 가중치(Market-Cap Weight, MCap). 시가총액(Market capitalization)= 토큰 가격 × 유통 중인 토큰 수. 이런 의미에서 토큰의 "가격이 비쌀수록" 인덱스 내에서 차지하는 비중이 커집니다. 2023 년 초 기준, BTC 가 62.4%, BNB 가 7.4%, NEAR 가 0.3%를 차지했습니다.
- 상관관계 조정 가중치(Correlation-Adjusted Weight, Corr-Adj). 여기서는 수학을 사용합니다: 변동성이 높고 다른 자산과의 상관관계가 높은 자산에는 더 낮은 가중치를 부여합니다. "변동성이 큰" 토큰이 포트폴리오에서 차지하는 비중을 줄이자는 아이디어입니다.
상관관계란 무엇이며 왜 중요한가
상관관계는 두 자산이 얼마나 밀접하게 함께 움직이는지를 나타내는 척도입니다. +1.0은 "항상 함께 움직임", 0은 "독립적", -1.0은 "항상 반대 방향으로 움직임"을 의미합니다.
우리의 L1 인덱스에서 평균 쌍별 상관관계는 다음과 같습니다: BTC 와 ETH 는 0.82 의 상관관계로 함께 움직이며, 이는 매우 높은 수치입니다.
상관관계 매트릭스 (2023–2025)
참고! 자산 간 상관관계는 시간대에 따라 달라질 수 있습니다
포트폴리오에서 상관관계 조정 가중치가 작동하는 방식
아이디어는 간단합니다: 만약 자산이 위험(고변동성)하고 다른 자산과 함께 움직인다면(고상관관계), 왜 그 자산을 많이 보유해야 할까요? 포트폴리오에 실질적인 보호 기능을 제공하지 않습니다.
Wi ∝ 1 / (Σi × (1 + Pi)) Σi = 자산 i의 연간 변동성 (위험도) Pi= 다른 자산과의 평균 상관관계 (함께 움직이는 정도) Σ와 P가 작을수록 가중치는 커집니다
L1 인덱스 결과: BTC 는 낮은 Σ와 "시스템적" 상관관계에도 불구하고 가장 "성숙한" 자산이기 때문에 16.7% 대신 21%로 약간 더 높은 비중을 받습니다. NEAR 는 연간 Σ= 100%와 0.66의 상관관계로 인해 너무 예측 불가능하고 충분한 다양성을 제공하지 못하기 때문에 더 작은 비중(13.1%)을 받습니다.
💡 핵심 포인트: ZEC 의 변동성은 높지만(90%), 평균 상관관계는 인덱스 내에서 가장 낮습니다(0.63). 즉, "변동성은 크지만" 더 독립적으로 움직입니다. 바로 그 이유 때문에 Corr-Adj 는 ZEC 에 14.8%를 할당하며, 이는 동일 가중치 인덱스와 거의 비슷한 수준입니다. 반면 MCap 인덱스는 ZEC 에 0.1%만 할당하여 2025년 +809% 급등을 놓쳤습니다.
3년 백테스트: 어떤 전략이 더 많은 수익을 냈을까?
백테스팅은 투자에 있어 "타임머신"과 같습니다. 과거 자산 가격을 가져와서 "2023 년 초에 각 전략에 100 달러를 투자했다면 어땠을까?"라고 묻는 것입니다.
샤프 비율: 위험 단위당 수익률
샤프 비율은 아마도 전략을 비교할 때 가장 중요한 지표일 것입니다. "감수한 위험 1% 포인트당 무위험 수익률 이상으로 얼마나 벌었는가?"라는 질문에 답을 줍니다.
공식은 간단합니다:
샤프 비율 = (R포트폴리오 − R무위험) / Σ포트폴리오 R포트폴리오 = 해당 연도 포트폴리오 수익률 R무위험 = 무위험 수익률 (≈ 4%, 미국 국채 수익률) Σ포트폴리오 = 수익률의 변동성(표준편차)
Corr-Adj 는 9.50의 샤프 비율을 보였습니다. 이는 높은 수익률뿐만 아니라 꾸준한 성장을 반영합니다: 거의 급격한 하락 없이 매년 +89%, +100%, +110%를 기록했습니다. MCap 은 샤프 비율이 1.11에 불과해 비교가 되지 않습니다: BTC (거의 오르지 않음)와 ETH (14% 하락)에 집중되어 2025년 실적이 부진했습니다.
⚠️ 중요! 3년 백테스트에서 높은 샤프 비율이 미래 결과를 보장하지는 않습니다. 3년은 통계적으로 유의미한 결론을 내리기에는 너무 짧은 표본 기간입니다. 진정으로 "좋은" 전략은 10년 이상의 데이터로 테스트되고 "블랙 스완 이벤트"에 대한 회복력이 검증됩니다.
직관보다 수학
상관관계 조정 가중치는 최대 수익을 보장하지 않습니다. 어떤 해에는 동일 가중치 접근 방식보다 성과가 낮을 수도 있습니다. 그러나 더 안정적인 성장과 더 나은 위험-수익 비율(샤프 비율 9.5 대 5.76)을 제공합니다.
초보 투자자의 주요 적은 암호화폐의 변동성이 아니라, 90%가 BTC + ETH 로 구성된 시장 가중치 포트폴리오에서의 분산 투자의 환상입니다. 올바른 가중치를 가진 스마트 인덱스는 마법이 아니라, 현대 포트폴리오 이론을 암호화폐 시장에 적용한 것입니다.
Envelop 에서의 작동 방식
신규 사용자의 진입 장벽을 낮추고 Envelop 인덱스가 어떻게 구성되는지 이해를 돕기 위해, 기본 프리셋에서는 자산 가중치 인덱스를 사용하기로 결정했습니다.
하지만 언제든지 원하는 가중치와 자산으로 인덱스를 생성할 수 있습니다.
Envelop 플랫폼은 최대한의 유연성을 제공합니다.
