낮은 유동성

마지막 업데이트: 2022년 7월 14일 | 0개 댓글
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본딩마켓의 지정가격 그래프

중국이 부동산 위기에 처한 상황에서 유동성 확보하기

중국 부동산 섹터의 부채위기로 인해 주식시장 시가총액은 여전히 크게 줄어들고 있습니다. 중국에서 두 번째 규모의 부동산 개발업체인 중국 헝다그룹의 엄청난 규모의 문제로 인해 지난 12개월 동안 동사 주가는 90%나 폭락했으며 해당 섹터의 여러 기업들에 대한 신뢰가 감소하여, 결과적으로 판매가 둔화되고 필수 자금조달에 대한 액세스가 차단되었습니다. 중국의 부동산 침체를 이유로 미 연준은 이러한 혼란이 미국 경제로 전이될 가능성이 있다는 경고까지 한 상황입니다. [1]

부채를 상환할 현금이 유입되지 않는 상황에서, 훨씬 더 많은 부동산 개발업체들이 채무불이행의 위험에 처해 있습니다.

규제당국은 헝다그룹 위기가 시스템적 문제로 확산되지 못하도록 최선을 다하고 있지만, 낮은 유동성 이러한 규모의 구조조정을 구체화하려면 수년은 아니더라도 여러 달이 걸릴 수 있습니다.

중국 부동산 사태는 지나친 레버리지에 따른 리스크를 상기시켜줍니다. 유동성이 고갈되면 심지어 가장 가치가 높은 자산도 (현금창출 또는 자금조달이 용이하게 이루어질 수 없다면) 낮은 유동성 큰 할인을 받게 됩니다.

개인 차원에서 보면, 변동성이 높은 자산을 담보로 지나치게 많은 대출을 받은 투자자는 담보 가치가 특정 트리거 포인트 아래로 하락할 경우에 담보의 추가 투입을 요구 받을 위험이 있습니다.

마진 리스크

또한 프라이빗 뱅크 고객은 자신의 은행이 대출정책을 변경한 경우에도 마진콜 요구를 받을 수 있습니다. 수많은 웰스매니저들은 리스크가 높은 부동산 개발업체의 담보대출에 대한 담보로서 주식 및 채권을 더 이상 받아들이지 않습니다.

장기 투자자의 경우, 마진콜이 발생하면 자산을 낮은 가격으로 청산해야만 하므로 일시적 유동성 부족이 영구적 문제로 비화될 수 있습니다.

EquitiesFirst는 증권 파이낸싱 거래 체결과 관련하여 충분한 지식과 경험을 보유한 공인 투자자, 정교한 투자자, 전문 투자자, 기타 적격 투자자에게 대안 솔루션을 제공합니다. 이러한 투자자들의 경우, 당사와의 환매조건부 계약(sale and repurchase agreement)은 주주들로 하여금 보유 포트폴리오에서 유동성을 확보하는 동시에 잠재적 주가상승에 따른 이익도 보존할 수 있게 해줍니다. EquitiesFirst는 모든 업무관계에서 장기 접근방식을 취하고 있으며, 합의 기간이 종료되면 반드시 해당 주식을 전량 상환해왔습니다.

EquitiesFirst에서 대출을 받으면 해당 투자자들은 자신의 투자자산의 가치를 사실상 확보하는 동시에, 매력적인 조건으로 완전히 유연한 자금을 조달할 수 있게 됩니다. EquitiesFirst에서 받은 비소구 대출을 상환하지 못하게 되는 최악의 시나리오에서도, 차입자의 최대 손실가능액은 자신이 담보로 제공한 주식으로 한정됩니다.

당사의 비상장 지배구조 및 장기투자 철학은 변동성이 높은 시기에 특히 중요하며, 이를 바탕으로 EquitiesFirst는, 분기별로 주주들에게 실적을 보고할 의무가 있는 프라이빗 뱅크 및 기타 전통적 대출기관에 비해 경쟁력 있는 금리 및 담보인정비율을 제시할 수 있습니다.

낮은 유동성

[e대한경제=안재민 기자]트러스톤자산운용이 약 6% 지분을 보유한 태광산업에 주식 유동성 확대와 낮은 유동성 합리적인 배당정책 등을 요구하는 주주 서한을 보냈다고 23일 밝혔다.

23일 금융투자업계에 따르면 트러스톤운용은 최근 태광산업에 주주서한을 보내 △현금성 자산에 대한 활용 방안 △액면분할, 무상증자 등 주식 유동성 확대 △합리적 배당정책 수립 △정기적 IR 계획 수립 등을 요구했다.

트러스톤자산운용은 16일 현재 의결권이 있는 태광산업 주식 6만7511주(발행주식총수 기준 지분율 약 6.06%)를 보유하고 있다.

트러스톤운용은 주주서한에서 "태광산업은 현금 등 금융자산이 약 1조2000억원이다. ROE 제고를 위해 효율적이고, 구체적인 현금성자산의 활용방안을 제시해달라"고 밝혔다.

주식 유동성과 관련, 태광산업의 거래회전율이 지난 1년 간 일평균 0.12%라고 지적했다. 시가총액 1조원 이상인 기업 269개 중 268번째 이며, 유동주식비율이 30% 미만인 25개 기업 낮은 유동성 중에서도 가장 낮은 수준이라는 설명이다.

트러스톤자산운용은 "낮은 유동성이 개인 및 기관투자자들의 접근을 어렵게 해 태광산업에 대한 저평가의 원인이 되고 있다고 본다"고 지적했다.

낮은 배당성향에 대해서도 지적했다. 태광산업은 지난해 당기순이익이 크게 증가해 현금을 포함한 금융자산이 1조 2000억 원에 이르지만 올해 주당 배당금으로는 1750원을 결의했다.

트러스톤운용은 “이번에 결의된 주당 배당금은 1750원으로 연결 기준 배당 성향은 0.46%”라며 “국내 상장사 평균 및 화학업종 평균에 비해서도 낮은 수준인바 과소배당”이라고 지적했다.

이어 "이번 주주서한에도 불구하고 태광산업이 주주의 적법하고 정당한 제안과 요구에 대하여 무대응으로 일관한다면 트러스톤자산운용은 관련 법규상 주주에게 허용된 권리를 포함해 태광산업의 기업가치와 주주가치 제고에 필요한 제반 법적 조치를 취할 수 있다"고 말했다.

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하나은행 하나금융경영연구소

Lf, M2, M1, M1+MMF와 국내신용 등을 이용하여 각각의 과잉유동성이 장단기 금리차, 채권수익률, 위험조정 투자수익률에 미치는 영향을 VAR 모형을 이용하여 분석
과잉유동성이 장단기 금리차에 미치는 영향 : 단기 과잉유동성 증가시 장단기 금리차의 반응은 대체로 모든 영역에서 상승한 후 하락한 반면, 장기 과잉유동성 증가시에는 하락한 후 상승하는 것으로 나타나 과잉유동성 영역별로 다른 반응을 보였으나 통계적 유의성은 낮은 결과를 보임
과잉유동성이 채권수익률에 미치는 영향 : 단기물보다 장기물의 반응이 크며, 단기 과잉유동성 증가시 채권수익률은 하락하지만, 장기 과잉유동성 증가시 수익률은 상승한 후 하락하였으며, 단기 과잉유동성의 경우와 다르게 장기 과잉유동성에 대한 반응은 통계적 유의성도 높게 나타남
과잉유동성이 위험조정 투자수익률에 미치는 영향 : 단기 과잉유동성 증가시 위험조정 투자수익률은 3개월~2년의 단기물의 수익률은 상승시키나, 그 이상의 중장기물은 감소시켰으며, 장기 과잉유동성 증가시 위험조정 투자수익률은 모든 영역의 수익률이 상승하는 것으로 나타났으나, 위험조정수익률의 과잉유동성 충격에 대한 반응은 모두 통계적 유의성이 낮은 것으로 나타남
여타 변수들이 자산수익률에 미치는 영향 : 실질GDP, 콜금리, 거래량 등 여타 변수들의 경우, 장단기 금리차는 실질GDP와 콜금리가 유의한 설명력을 갖는 것으로 나타났고, 월별 채권수익률의 경우 실질GDP가 증가한 경우 수익률은 통계적으로 유의하게 하락한 반면 콜금리는 유의성이 낮은 결과를 보였으며,
위험조정 투자수익률은 반대로 콜금리가 상승한 경우 통계적으로 유의하게 상승하였으나, 실질GDP는 유의성이 낮은 것으로 나타나 차별화되는 모습을 보임


자산운용 능력이 금융기관의 주요 경쟁력임을 감안할 때, 과잉유동성 여부가 채권 투자수익률에 미치는 영향을 고려하여 자산운용의 경쟁력 확보에 주의할 필요

유가증권 중 채권투자 비중이 높은 주요 금융기관들은 과잉유동성 유무와 영역별 차별화에 주목할 필요
채권 직접투자 또는 아웃소싱 투자비중 높은 금융기관들은 과잉유동성에 대한 모니터링과 더불어, 실질 GDP로 대표되는 성장률과 통화정책 변화를 보다 적극적으로 모니터링 할 필요


Ⅱ. 국내 채권관련 지표와 유동성 동향

1. 장단기금리차와 채권수익률 동향
2. 유동성 동향
3. 경기와 채권지표


Ⅲ. 과잉유동성 구간의 추정 및 분석

1. 과잉유동성의 정의
2. 경기국면별 과잉 유동성 여부
3. 과잉유동성 구간 점검
4. 실증분석모형 설정

1. 과잉유동성이 장단기 금리차에 미치는 영향
2. 과잉유동성이 채권수익률에 미치는 영향 : 월별수익률
3. 과잉유동성이 채권수익률에 미치는 영향 : 위험조정수익률
4. 실증분석 결과의 주요 특징 요약
5. 분석의 한계

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초록(한국어)

본 연구에서는 한국거래소 유가증권시장에 상장된 1,023개 주식들의 1980년 2월부터 2010년 8월까지 총 1,593주 동안 주별 주식자료를 이용하여 단기 수익률 반전현상에 의한 반대투자전략이 유의한 초과수익률을 얻는가를 검증하고, 그러한 초과수익률이 유동성효과에 의해 설명될 수 있는가를 분석하였다. 첫째, 먼저 과거 주식수익률을 초단기시점으로 (구성기간 및 보유기간 1주, 2주, 3주 그리고 4주) 구성하여 살펴본 결과, 과거 성과가 낮을수록 이후 보유수익률은 증가하여 국내 주식시장에서도 단기 주식수익률 반전현상이 4주까지 유의하게 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 수익률 반전현상에 이용하여 과거 주식수익률이 가장 낮았던 Loser 주식들을 매수하고, 가장 높았던 Winner 주식들을 매도하여 구성한 헤지포트폴리오는 주평균 0.15% ∼ 0.64%의 유의한 양의 초과수익률을 얻는 것으로 나타났다. 둘째, 가격충격을 중심으로 유동성을 측정하는 Amihud(2002)의 비유동성측정치와 거래량을 중심으로 유동성이 반대투자전략의 성과에 미치는 영향을 분석한 결과, 비유동성측정치를 기준으로 유동성이 가장 낮은 그룹에서는 주평균 1.26%의 유의한 초과수익률이, 일평균 거래회전율을 기준으로 유동성이 가장 낮은 그룹에서는 주평균 1.59%의 유의한 초과수익률이 존재하는 것으로 분석되었다. 셋째, 비유동성측정치와 일평균 거래회전율별로 주식 그룹을 독립적으로 각각 4개씩 구분하여 총 16개 유동성 그룹을 구성한 경우에는 두 개의 유동성측정치가 모두 낮은 그룹들의 월평균 초과수익률이 1.70%, 1.72%, 1.62% 그리고 1.28%로 다른 그룹들에 비해 매우 높게 나타나서 가격충격효과와 거래량 효과를 모두가 반대투자전략의 초과수익률에 영향을 미치고, 헤지포트폴리오의 초과수익률 크기를 기준으로 볼 때, 일평균 거래회전율이 반대투자전략의 수익성에 보다 큰 효과를 미치는 것으로 분석되었다. 넷째, 또 유동성측정치들 중 어떠한 것이 상대적으로 중요한 초과수익률에 대한 중요한 결정요인이 되는가를 알아보기 위해 유동성에 따라 구분한 주식그룹들의 자기상관관계를 비교한 결과 전체표본의 평균이 -0.0016으로 유동성을 고려하지 않아도 음의 자기상관관계로 인해 반대투자전략의 성과가 있음이 나타났다. 그러나 유동성과 낮은 유동성 거래회전율, 두 유동성 측정치는 유동성이 낮을수록 음의 자기상관계수값이 더욱 낮아져반대투저전략으로 인한 초과수익률이 증가할 수 있다. 또 거래회전율과 Amihud(2002)의 비유동성 측정치가 모두 낮은 주식들은 비유동성 측정치가 모두 높은 주식그룹보다 더 낮은 음의 낮은 유동성 자기상관관계를 가짐으로보아 반대투자전략의 성과는 비유동적일수록 크다는 결론을 얻게된다. 즉 비유동성과 거래회전율이 동시에 가장 낮은 그룹의 패자포트폴리오에는에서는 가장 높은 수익률, 승자에서는 가장 낮은 수익률이 발생하여 헤지포트폴리오의 초과수익률이 가장 높게 나타나고 있다. 마지막으로상대적 강도투자전략의 성과를 보면 과거 수익률뿐만 아니라 유동성측정치, 특히 거래량 중심의 일평균 거래회전율이 반대투자전략의 수익성에 중요한 영향을 미침을 보이고 있다.

낮은 유동성

디콘


암호경제학은 블록체인 기반 분산 시스템을 설계, 구현하는데 핵심 요소입니다. 하지만 그 연구는 아직 미성숙한 단계죠. 암호경제시스템 전문 연구기업 디콘(DECON)과 코인데스크코리아가 암호경제학 이야기를 쉽게 풀어 소개하는 코너를 마련했습니다.

최근 검찰이 자전거래 등 혐의로 업비트를 불구속기소 했습니다. 이에 대한 업비트 측은 "서비스 오픈 초기에 거래 시장 안정화를 위해 회사 법인 계정으로 유동성을 공급했다"는 답변은 내놓았습니다. 유동성이 모자라서 시장 안정화가 되지 않기 때문에 유동성 공급을 회사 자산으로 한 적이 있다는 것을 시인한 것입니다. 업비트가 잘못했는지 하지 않았는지는 확실하지 않지만, 유동성이라는 것이 자산 거래에 아주 중요한 것이라는 점만큼은 확실해 보입니다.

유동성이 무엇이길래 이런 문제가 일어난 걸까요? 스마트 계약을 통해 유동성 공급 문제를 해결할 방법이 있을까요? 이번 글에서는 이런 문제들을 다뤄보도록 하겠습니다.

자산의 거래를 가능하게 만드는 유동성


유동성의 의미

유동성(Liquidity)은 자산을 현금으로 전환할 수 있는 정도를 나타냅니다. 예를 들어, 마크 로스코의 추상화 '오렌지, 레드, 옐로우'라는 작품은 8690만 달러에 판매됐습니다.

 마크 로스코의 추상화

마크 로스코의 추상화 '오렌지, 레드, 옐로우'

수중에 가진 모든 돈을 다 써버린 순간 우연히 이 작품을 주웠다고 가정해 봅시다. 지금 당장 배가 고파 죽겠지만, 이 그림으로 할 수 있는 것은 거의 없습니다. 추상화 수집을 취미로 하는 식당 주인을 찾지 않는 이상, 이 작품을 맛있는 밥 한 끼로 바꾸는 것은 불가능할 것입니다. 이 그림을 제대로 팔려면, 진품임을 확인하기 위해 감별사들에게 가져가야 하고 물건을 사겠다는 사람이 나타날 때까지 경매장에서 하염없이 기다리고 있어야 합니다. 이 작품은 8690만 달러 가치를 지닌 자산이지만, 유동성이 굉장히 낮은 자산의 예시입니다.

반대로 같은 상황에서 삼성전자 주식을 양도받았다면 어떨까요? 핸드폰 애플리케이션으로 주식을 팔아서 돈으로 바꾸고 그 돈으로 음식을 살 낮은 유동성 수 있습니다. 삼성전자 주식은 일 거래 대금이 약 4800억원으로 구매자가 굉장히 많은 자산이기 때문입니다. 즉, 유동성이 풍부한 자산이라고 할 수 있습니다.

유동성은 기본적으로 현금으로 전환할 수 있는 정도를 의미하지만, 해당 자산을 자신이 생각하는 가치로 팔 수 있는지를 의미하기도 합니다. 예를 들어, 위의 8690만 달러짜리 그림을 10달러에 팔려 한다면 구매자를 기다릴 필요는 거의 없을 것입니다. 다만 판매자는 엄청난 손해를 보겠죠.

거래대금이 적은 주식에서도 이같은 상황이 빈번하게 일어납니다. 일 평균 거래대금이 100만원인 주식을 1000만원어치 판매하고 싶다면, 가격을 급격하게 내려 가면서 매도하는 수밖에 없습니다. 이렇듯 자신이 원하는 가격에 매매하지 못해 발생하는 손해를 '슬리피지(Slippage)'라고 합니다. 이런 이유로 주로 대형 기관들은 유동성이 낮은 주식들에 투자하지 않으며 해당 주식들은 가격 변동 폭이 큰 경향을 보입니다.

시가총액 100억원 미만, 일 평균 거래대금 1억원 미만인 주식의 일봉 차트. 유동성이 모자라 가격변동 폭이 큰 것을 확인할 수 있다. 이런 자산에 대규모의 주문을 넣을경우 커다란 슬리피지를 감당해야 한다.

시가총액 100억원 미만, 일 평균 거래대금 1억원 미만인 주식의 일봉 차트. 유동성이 모자라 가격변동 폭이 큰 것을 확인할 수 있다. 이런 자산에 대규모의 주문을 넣을경우 커다란 슬리피지를 감당해야 한다.

유동성이 낮은 자산에는 쉽게 투자할 수 없습니다. 자산을 원하는 가격에 구매하기 힘들고 또 구매하더라도 해당 자산을 적정가에 다시 판매할 수 있을지를 확신할 수 없기 때문입니다.

암호화폐 시장에서 유동성이 가지는 의미

위에서 이야기한 것처럼 유동성이 부족한 자산은 거래하는데 비용(시간, 슬리피지)이 많이 발생합니다. 토큰은 활발하게 거래될 때 네트워크 효과를 일으킬 수 있습니다. 토큰으로 연결된 인센티브를 아무리 정교하게 설계한다고 해도 정작 그 토큰을 거래하는데 들어가는 비용이 너무 크다면 그 네트워크가 지속가능한 생태계가 아니라는 것은 쉽게 알 수 있습니다.

스마트 계약을 통한 유동성 공급: 본딩커브와 본딩마켓


유동성 공급을 하는 방법은 여러가지가 있습니다. 사람들에게 특정 자산을 열심히 홍보해 거래가 많이 일어나도록 할 수도 있고, 따로 '유동성 공급자'라는 주체를 고용할 수도 있습니다. 한편으로는 스마트 계약을 이용해 자동화된 유동성 공급을 할 수도 있습니다. 이 글에서는 스마트 계약을 이용한 자동화된 유동성 공급에 대해 이야기하겠습니다.

블록체인상에서 토큰을 사용함에 따라 얻을 수 있는 강력한 이점 중 하나는 경제 시스템에 프로그램 가능한 화폐(Programmable Money)를 이용할 수 있다는 점입니다. 프로그램 가능한 화폐이기 때문에 스마트 계약을 이용해 스마트 계약이 유동성 공급자의 역할을 하도록 만들 수 있습니다. 계약이 유동성을 공급하기 때문에 다른 주체가 끼어드는 방식에 비해 비용이 적게 든다는 강력한 강점이 있습니다.

물론 낮은 유동성 기존 펀드가 제공하던 유동성 공급 수단을 완전히 대체하지는 못합니다. 하지만 스마트 계약 유동성 공급자를 통해서는 토큰을 사고자 할 때 토큰을 살 수 있고 팔고자 할 때 팔 수 있습니다. 슬리피지는 상황에 따라 클 수도 적을 수도 있습니다. 다만, 유동성 공급자가 없는 경우보다 확실히 더 나은 거래 환경을 제공해줄 수 있습니다.

그럼 어떤 방법으로 스마트 계약이 유동성 공급자의 역할을 할 수 있을까요? 프로그램 가능한 화폐라는 특성과 경제학적 인사이트를 섞어 '본딩커브(Bonding Curve)'와 '본딩마켓(Bonding Market)'이란은 개념이 등장하게 되었습니다.

본딩커브

스마트 계약을 통한 유동성 공급의 대표적인 방법으로는 본딩커브가 있습니다. 본딩커브는 이름 그대로, 토큰을 예치(bonding)하고 곡선(curve)에 따라 새로운 토큰을 지급받는 것입니다. (사실 예차라기 보다는 토큰을 지불하고 새로운 토큰을 구매하는 행위에 가깝습니다. 하지만 업계에서 쓰이는 용어가 '본딩'이기에 본 글에서 예치라는 표현을 사용하겠습니다.)

본딩커브는 토큰의 가격이 함수 곡선에 의해서 결정되는 구조를 갖고 있습니다. '뱅코 프로토콜(Bancor Protocol)'이 이런 방식을 이용해 탈중앙화 거래소, 일명 덱스(Dex·Decentralized Exchange)를 운영하고 있습니다. 뱅코 프로토콜에 대한 구체적인 내용은 뒤의 활용 부분에서 더 구체적으로 다루고, 먼저 본딩커브에 대해 보다 자세히 알아보겠습니다.

설명을 위해 토큰-A와 교환되는 토큰-B가 있다고 가정해보겠습니다.

토큰-B를 구매하고자 하는 사람은 토큰-A를 스마트 계약에 예치함으로써 토큰-B를 받게 됩니다. 이때 예치된 토큰-A의 개수 대비 받게 되는 토큰-B의 개수는 아래와 같은 곡선에 의해 결정됩니다.

마찬가지로 토큰-B를 판매하고자 하는 이들은 토큰-B를 스마트 계약에 지불하고 토큰-A를 받게 됩니다. 토큰-B의 개수 대비 돌려받는 토큰-A의 개시 역시 곡선에 의해서 결정됩니다.

위 그래프의 X축은 토큰-B의 개수를 의미하고 Y축은 토큰-A로 표시된 토큰-B의 가격을 의미합니다. 이 곡선이 의미하는 바는 '발행된 토큰의 수가 많을수록 토큰-A로 표시되는 토큰-B의 가격이 오른다'는 것입니다.

예를 들어, 토큰-B가 0개 유통되고 있을 경우 토큰-B 1개를 얻기 위해서는 토큰-A 10개가 필요합니다. 이후 토큰-B가 더 많이 발행돼 발행량이 100개가 됐을 때는 토큰-A 20개를 예치해야 토큰-B 1개를 얻을 수 있습니다.

매도하는 경우도 마찬가지입니다. 토큰-B가 100개 발행된 상황에서 토큰-B 1개를 매도하면 토큰-A 20개를 받을 수 있습니다. 곡선의 더 아래쪽에서는 더 저렴하게 판매되고, 위로 올라갈수록 더 비싸게 판매됩니다.

본딩커브에서는 사람끼리 매수호가/매도호가를 부르는 것이 아니라 스마트 계약에 설정된 가격에 따라 토큰을 예치해 토큰을 교환합니다. 사람 간 낮은 유동성 거래 시장이 '계약'이라는 자판기로 대체됐다고 생각하면 됩니다. 동전을 넣으면 음료수가 나오는 것처럼 토큰을 스마트 계약에 집어넣으면 다른 토큰이 나오는 것이죠.

때문에 팔고자 하는 사람, 사고자 하는 사람이 없어도 이 토큰은 거래될 수 있습니다. 원하는 타이밍에 토큰을 스마트 계약에 가져가면 됩니다.

그렇다면 이런 복잡한 곡선이 필요한 이유는 무엇일까요? 자판기가 필요한 것이라면, 콜라가 항상 1000원인 것처럼 그냥 고정 가격을 매겨놓으면 되지 않을까요? 그렇지 않습니다. 만약 토큰-A와 토큰-B가 고정가격으로 연결돼 있다면, 이는 사실상 다른 토큰이 아니게 됩니다. 또 각각의 토큰에 대한 수요와 공급이 만들어내는 가격 형성이 불가능하게 됩니다.

본딩커브의 한계

가격을 스마트 계약이 결정하기에 생겨나는 한계점이 몇 가지 존재합니다.

첫 낮은 유동성 번째로, 가격이 정확한 수요와 공급을 반영하지 못할 수 있습니다. 우리가 시장경제 체제를 채택하고 살아가는 이유는 수요와 공급의 균형이 만들어내는 가격이 사회적으로 최적의 효용을 가져오기 때문입니다. 하지만 계약에 의한 가격 결정은 직접적인 수요와 공급보다 해당 토큰의 가치를 정확하게 나타내지 못할 수 있습니다.

두 번째로, 선취매로 인한 취약점이 존재합니다. 블록체인의 모든 정보는 스마트 계약으로 전달됩니다. 본딩커브는 그 특징상 더 빨리 주문이 체결된 사람이 유리합니다. 비슷한 시기에 주문이 낮은 유동성 낮은 유동성 들어온다면, 먼저 구매한 사람이 더 싼 가격에 구매할 수 있고 마찬가지로 먼저 판매한 사람이 더 비싼 가격에 판매할 수 있습니다. 이때 계약이 처리되는 순서를 결정할 수 있는 블록 생성자들은 이를 악의적으로 이용할 낮은 유동성 수 있습니다. 자신의 주문이 먼저 처리되게 해 더 유리한 조건으로 매매를 할 수 있는 것이죠.

다른 자산 시장에서도 내부 정보를 미리 아는 이들이 선취매 하는 문제점이 존재합니다. 하지만 본딩커브는 누군가 토큰을 구매하면 자동적으로 가격이 오릅니다. 따라서 선취매에 더 취약하다고 할 수 있습니다.

본딩마켓

이런 한계를 극복하고자 '본딩마켓'이라는 개념이 등장했습니다.

예치(bonding)하는 것은 본딩커브와 같습니다. 다만 스마트 계약이 가격 결정을 하지 않습니다. 일반적인 시장처럼 사람들의 매수호가/매도호가에 의해 결정됩니다. 사람 간 매도/매수이지만 '의무 매도호가' 개념을 도입해 누구나 가격을 지불할 의사만 있다면 토큰을 살 수 있게 됩니다.

위와 마찬가지로 토큰-A와 토큰-B의 예를 들어 설명하겠습니다.

본딩마켓은 고정가격 단계(Fixed Price Stage)와 가격 형성 단계(Price Finding Stage)로 나누어 집니다.

고정가격 단계에서는 토큰-A를 지불하면 고정된 비율로 토큰-B를 받을 수 있습니다. 비율이 1대 1로 설정돼 있는 경우, 토큰-A 1개를 스마트 계약에 집어넣으면 항상 토큰-B 1개를 얻을 수 있습니다. 단, 이때 토큰-A를 지불하고 토큰-B를 받은 이들은 의무적으로 매도 주문을 내야 합니다. 매도 가격은 원할 때 언제든 수정할 수 있지만 반드시 매도 주문을 내놓아야 합니다. 또 누군가가 해당 가격을 지불하고 토큰-B를 구매할 용의가 있다면 팔아야만 합니다.

본딩마켓의 지정가격 그래프.

본딩마켓의 지정가격 그래프

이때 발행될 수 있는 토큰-B의 개수는 한정돼 있습니다. 미리 정해진 개수의 토큰이 모두 발행되면 고정가격 단계는 끝나고 가격 형성 단계에 진입하게 됩니다.

가격 형성 단계는 기존 시장과 굉장히 유사합니다. 토큰-B를 구매하고자 하는 이들은 토큰-B 보유자가 시장에 내놓은 매도호가로 구매할 수 있습니다. 이렇게 토큰-B를 구매한 이들 역시 의무적으로 매도호가를 제시해야 합니다. 마찬가지로, 원할 때는 언제든지 가격을 변경할 수 있습니다.

아래 그래프의 넓이는 토큰을 팔고자 하는 이들이 제시한 가격과 양을 나타냅니다.

본딩마켓의 가격 형성 마켓 그래프.

본딩마켓의 가격 형성 마켓 그래프

토큰을 구매하기는 했으나 아무도 토큰을 사려는 사람이 없으면 어떻게 될까요? 그땐 다시 고정가격 단계의 비율로 토큰-B를 판매할 수 있습니다. 만약 누군가 고정가격 단계의 비율로 토큰을 스마트 계약을 통해 다시 판매했다면, 다음에 토큰-A를 구매하려는 이들은 고정가격 단계의 비율로 토큰-B를 얻을 수 있게 됩니다. 즉, 토큰의 가격은 고정가격 단계의 가격 밑으로 떨어질 수 없습니다. 일정량의 토큰-A가 항상 담보로 책정돼 있기 때문입니다.

본딩마켓의 한계

본딩마켓은 본딩커브가 가지고 있었던 비효율적인 가격의 문제와 선취매 문제를 어느 정도 완화했습니다. 거래하고 싶을 때 거래할 수 낮은 유동성 있게 하는 동시에 시장이 가격을 정하는 것이 가능해졌기 때문입니다.

하지만 본딩마켓이 갖는 한계도 있습니다. 고정가격 단계에서 토큰이 전부 발행되기 전까지는 가격 형성 단계로 넘어가지 못한다는 점입니다. 만약 고정가격 단계의 가격이 적절하게 설정돼 있지 못할 경우, 사람들은 해당 본딩마켓을 통해 토큰을 교환하려 하지 않을 것입니다. 이렇게 되면 본딩마켓을 통해 유동성 공급이 불가합니다.

지금까지 스마트 계약으로 유동성 공급을 할 수 있는 방법에 대해 알아봤습니다. 마지막으로 이런 개념이 실제로 어떻게 응용될 수 있는지에 대한 이야기를 하고자 합니다.

스마트 계약

이미지=Getty Images Bank

본딩커브 응용사례 : DEX

뱅코(Bancor)는 본딩커브를 이용한 탈중앙화 거래소(DEX, Decentralized Exchange)입니다. 시장에서 유동성이 모자라 쉽게 거래되지 않는 토큰들 일지라도 뱅코에서 사용되는 본딩커브를 통해 거래될 수 있습니다.

뱅코에 상장된 모든 토큰의 본딩커브는 뱅코 자체 토큰인 BNT와 연결돼 있습니다. 토큰-A를 토큰-B로 바꾸고자 하는 경우 토큰-A를 먼저 BNT와의 본딩커브를 통해 BNT로 교환하고 이렇게 교환된 BNT가 다시 둘 간 본딩커브를 통해 토큰-B로 바뀌는 방식으로 토큰 간 교환이 이뤄집니다.

토큰을 처음 상장시킨 사람은 자신이 상장하고자 하는 토큰과 BNT를 함께 예치해야 합니다. 이때 예치된 BNT의 양을 유동성 깊이(Liquidity Depth)라고도 합니다. 유동성 깊이가 깊을수록 해당 토큰의 거래자들이 부담해야 하는 슬리피지는 줄어듭니다. 단순하게 이야기하자면, 상장하려는 토큰과 교환 가능한 BNT의 수가 적으면 BNT의 가격이 이에 맞춰 올라간다고 설명할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 뱅코 홈페이지를 참고하시면 좋겠습니다.

뱅코에서 모든 토큰은 본딩커브를 통해 연결돼 있기 때문에 매수자나 매도자를 기다릴 필요가 없습니다. 거래소에 가서 교환하고자 하는 토큰의 종류와 개수를 적기만 하면 되죠.

그 뒤로는 스마트 계약이 토큰을 본딩커브에 따라 BNT로 변환하고, 이렇게 바뀐 BNT를 다른 토큰으로 바꿔 줍니다.

단, 본딩커브를 이용한 거래소이기 때문에 지정가 거래 등 방식으로 주문을 넣을 수는 없습니다. 해당 토큰의 곡선이 알려주는 가격으로만 매매할 수 있죠.

본딩마켓 응용사례: 큐레이션

데이터 마켓인 '오션 프로토콜(Ocean Protocol)'은 좋은 데이터에 대한 큐레이션을 위해 본딩마켓을 이용합니다. 오션 프로토콜은 좋은 데이터에 많은 토큰(OCN)이 예치돼 데이터를 다운로드 받는 이들이 어떤 데이터가 좋은 데이터인지를 파악할 수 있는 구조를 설계해 두었습니다.

백서에는 이를 위한 본딩커브를 이용한다는 말을 하고 있지만, 최신 블로그 포스트에는 본딩마켓의 도입을 고려하고 있다고 밝히고 있습니다. 본딩마켓이라는 개념도 오션 프로토콜에서 처음 이야기한 개념입니다.

OCN은 예치하여 좋은 데이터를 큐레이션 하는 데 사용되빈다. 오션 프로토콜에서 OCN이 많이 예치된 데이터 셋(Data Set)은 좋은 데이터라고 판단할 수 있습니다. 오션 프로토콜은 사람들이 OCN을 좋은 데이터 셋에 예치할 인센티브를 주어 OCN 예치를 통한 큐레이션을 가능하게 했습니다. 이를 위해 본딩마켓의 개념이 이용됩니다.

OCN을 데이터 셋에 예치하면 각 데이터 셋마다 Drop이라는 토큰을 받게 됩니다. Drop을 보유하고 있다면 해당 데이터 셋의 인기도에 따른 신규 토큰 생성 보상(OCN)을 받게 됩니다. 인기 있는 데이터 셋의 Drop을 많이 보유하고 있을수록 받아가는 보상의 양이 늘어납니다.

이때 Drop의 생성 및 교환은 본딩마켓 방식으로 이루어집니다. OCN을 예치하여 Drop을 얻고 본딩마켓의 방식으로 교환할 수 있습니다.

단순히 데이터별로 새로운 토큰을 발행하고 매수와 매도에 의해 토큰이 거래되게 한다면, 낮은 유동성으로 인해 토큰을 거래하기가 어려울 수 있지만, 본딩마켓을 통해 데이터별 토큰에 유동성을 공급할 수 있게 된 것입니다.

이 메커니즘이 활용될 수 있는 분야는 위 2개가 전부가 아닙니다. 이외에도 스마트 계약을 통한 유동성 공급은 여러 종류의 토큰을 사용하는 프로젝트들에서 다양한 방식으로 적용될 수 있습니다. 상상력만 충분하다면 말이죠.

지금까지 스마트 계약을 통한 유동성 공급 방식인 본딩커브와 본딩마켓에 대한 이야기를 했습니다. 유동성 공급자를 참여시키는 등의 다양한 유동성 공급 방식이 존재하지만, 스마트 계약을 통한 자동화된 유동성 공급은 적은 비용으로 비슷한 기능을 제공해 줄 수 있습니다.

암호경제가 제대로 돌아가기 위해서는 토큰을 보유한 이들이 활동을 해야 합니다. 토큰을 보유한 이들이 활동하기 위해서는 토큰을 쉽게 거래할 수 있어야 합니다. 스마트 컨트랙트를 통한 유동성 공급 모델은 이를 위한 하나의 대안이 될 수 있을 것 같습니다.


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