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python을 활용한 비트코인 가격 분석 (비트코인은 여름에 폭락, 겨울에 떡상)

 

1. 비트코인 과거 데이터 가져오기

필자는 kaggle에서 2013년 4월부터 2021년 7월까지의 비트코인 가격 데이터를 가져왔다.

https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/cryptocurrencypricehistory

 

가져온 데이터는 CSV포맷이고 아래처럼 생겼다.

 

각 컬럼별 설명은 아래와 같다.

High         : 당일 최고가

Low          : 당일 최저가

Open        : 당일 시작가

Close        : 당일 종가

Volume     : 당일 거래량

Marketcap : BTC시가총액(USD)

 

 

2. Python의 pandas를 활용한 비트코인 가격 데이터 분석

2-1. 다운로드 받은 CSV를 python의 pandas에 dataframe으로 import했다.

 

import하면서 몇가지 컬럼을 추가시켰다.

각 date의 월은 계절로, 일은 요일로 치환하여 week, season컬럼을 추가했다.

그리고 Close, High, Open, Low에 각각 변동성을 계산하여,

volatility-OC(당일 종가 - 당일 시작가),

violatility-OH(당일 최고가 - 당일 시작가),

violatility-LH(당일 최고가 - 당일 최저가)컬럼을 추가했다.

 

[INPUT]

 

[OUTPUT]

 

 

 

 

2-2. 이제 이 데이터프레임을 요일별로 grouping하여 평균값을 계산해보았다.

 


비트코인은 평균적으로 일요일날 가장 하락을 많이했다. 그리고 월요일날 가장 많이 상승했다.(당일 시작가 및 당일 종가 기준)

 

그렇다면 비트코이너로서 매주 주기적으로 비트코인을 매수한다면, 일요일에 매수하는게 가장 그 주에 저렴하게 매수할 가능성이 크다는 결론을 낼 수 있다.

 

또한, 목요일은 변동성이 가장 약했다. 목요일에는 시작가와 종가가 별로 차이나지 않는다는걸 의미한다. 그러나 당일 최저점과 최고점에 해당하는 변동은 높으니, 트레이딩을 하는 사람한테는 괜찮은 요일같다.

 

 

결론 : 매주 적립식 투자자 : 일요일날 매수,   트레이더 : 목요일이 적기

 

 

 

 

2-3. 이제 계절별로 변동성을 알아보았다.

 

 

비트코인은 역사적으로 겨울(11월, 12월, 1월)에 가장 많이 상승했다. 그리고 봄(2월, 3월, 4월)에는 하락했다. 여름(5월, 6월, 7월)에는 상승을 이어가지 못했다. 그리고 가을(8월, 9월, 10월)부터 슬슬 시동을 걸며 상승하는 모습을 보인다.

 

그리고 가을에는 당일 시작가 -> 당일 최고가(volatility-OH)가 가장 낮다. 이 시기에는 하루에 가장 큰 상승을 기대하기는 어려웠다. 매일 조금 씩 천천히 오르면서 겨울 상승을 위해 준비하는 것 처럼 보인다.

 

 

 


 

 

물론 해석은 사람마다 다를 수 있겠다. 그리고 정확한 분석이 아닐 수도 있다. 이건 복잡한 계산도 아닌 단순한 grouping과 평균값 계산이다. 

 

하지만, 확실하게 알 수 있는건 각 요일 및 계절마다 명확한 값의 차이를 보여주고 있다는 것이다. 그러니까 요일과 계절에 상관관계(correlation)가 있을 가능성이 높다는 것이다.

 

 

 

 

이런 생각도 해보았다. 대부분의 대륙은 "북반구"에 존재하고있다. 그리고 전세계 발전소에서 생산하는 "전기에너지의 양은 대부분 일정"하다. 그러니 전력 사용량이 높은 여름에는 채굴에 사용될 에너지가 적어지니 가격의 하락으로 이어지는게 아닐까? 

 

 

다양한 가설을 삼고 다양한 분석을 시도해봐야겠다.

 

 

 

 

 

*비트코인에 대한 이전 자료

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