이벤트 스터디 — "그 일이 있고 나서 올랐다"를 숫자로 확인하는 법

"거래소 상장 공지가 뜨면 오른다", "펀딩비가 뒤집히면 반등한다", "급락 뒤에는 되돌림이 온다" 같은 말은 흔합니다. 이런 주장을 확인하는 표준 방법이 이벤트 스터디(event study)입니다. 사건(이벤트)이 일어난 시점을 기준으로 전후 가격을 모으고, 같은 시간 시장 전체가 움직인 만큼을 빼서 그 사건 때문에 생긴 차이만 남깁니다. 원래 주식 시장에서 실적 발표·인수합병 효과를 재던 방법이지만, 코인의 신호 검증에도 그대로 쓸 수 있습니다. 본문의 수익률·계수·건수는 모두 설명용 가정입니다.

이벤트 스터디란

이벤트 스터디는 같은 종류의 사건 여러 건을 모아 시점을 맞춘 뒤 평균적으로 무엇이 일어났는지 보는 방법입니다. 한 번의 사례로는 우연과 효과를 구분할 수 없습니다. 상장 공지 뒤 한 코인이 20% 올랐다고 해도, 그날 비트코인이 10% 올랐다면 상장 효과는 훨씬 작을 수 있습니다. 그래서 이벤트 스터디는 두 가지를 꼭 합니다.

· 시점 정렬 — 사건이 일어난 시각을 t=0 으로 두고, 모든 사례를 같은 상대 시간축(−24시간 ~ +24시간 등)에 놓습니다.
· 기대치 차감 — 사건이 없었어도 생겼을 움직임(시장 전체 움직임)을 빼고 남은 부분만 봅니다. 이 남은 부분이 시장 조정 잔차 수익입니다.

창(window) 세 개를 먼저 정한다

이벤트 스터디는 시간 구간을 세 개로 나눕니다.

① 추정 창(estimation window). 사건과 무관한 평소 구간입니다. 여기서 "이 코인은 평소 비트코인이 1% 움직일 때 몇 % 움직이나"를 계산합니다. 사건 직전에 끝나야 하고, 사건 구간과 겹치면 안 됩니다.

② 이벤트 창(event window). 효과를 재는 구간입니다. 예를 들어 사건 시각부터 +60분, +4시간, +24시간까지 보는 식입니다. 사건 직전 구간(−1시간 등)도 함께 보면 정보가 미리 새어 나갔는지 확인할 수 있습니다.

③ 기준가. 수익률을 어디서부터 셀지 정합니다. 코인처럼 분 단위로 움직이는 시장에서는 사건을 확인한 봉의 종가를 기준으로 두는 편이 안전합니다. 사건 봉의 시가나 저가를 기준으로 하면, 실제로는 그 가격에 살 수 없었던 경우까지 이익으로 잡힙니다.

기대수익과 비정상수익(AR)

사건이 없었다면 얼마나 움직였을지를 기대수익이라고 합니다. 가장 많이 쓰는 방법은 시장모형입니다. 추정 창에서 코인 수익률을 시장(코인에서는 보통 비트코인 또는 시가총액 가중 지수) 수익률에 회귀시켜 베타(β)를 구합니다. 베타의 의미는 알트코인 베타 글에 있습니다.

그다음 이벤트 창에서 비정상수익(AR, abnormal return) = 실제 수익률 − β × 같은 구간 시장 수익률로 계산합니다. 절편(α)을 넣는 방식도 있지만, 짧은 구간에서는 α가 0에 가까워 생략하는 경우가 많습니다.

이 차감을 빼먹으면 "급락 뒤에 샀더니 올랐다"가 사실은 "그 시각 시장 전체가 올랐다"였던 경우를 구분할 수 없습니다. 시장 상승기에 모은 사례라면 거의 모든 매수 이벤트가 좋아 보입니다.

누적비정상수익(CAR)과 평균(CAAR)

이벤트 창이 여러 봉에 걸치면 봉마다 AR을 구해 더한 값을 누적비정상수익(CAR)이라고 합니다. 여러 사건의 CAR을 평균 낸 값이 CAAR(누적평균비정상수익)입니다. CAAR을 시간축에 그리면 "사건 뒤 평균적으로 어떤 경로를 그렸나"가 한 줄로 보입니다.

평균이 플러스라는 것만으로는 부족합니다. 사례 하나가 평균을 끌고 가는지, 사례 수가 충분한지를 같이 봐야 합니다.

수수료를 빼면 남는가

이벤트 스터디 결과를 매매 규칙으로 바꾸려면 거래 비용을 뺀 뒤에도 남아야 합니다. 시장가로 들어가고 나오면 왕복 거래 비용이 붙습니다.

이벤트 직후는 변동성이 커서 평소보다 슬리피지가 큰 경우가 많습니다. 비용 가정을 바꿔 가며 결과가 얼마나 버티는지 보는 과정은 비용 민감도 백테스트와 같습니다.

사건이 겹치면 표본 수가 줄어든다

코인에서 가장 흔한 함정은 사건이 같은 시각에 몰린다는 점입니다. 시장 전체가 급락한 날에는 수십 개 코인에서 동시에 "급락 이벤트"가 잡힙니다. 이 사례들은 사실상 같은 사건 하나를 여러 번 센 것입니다.

그래서 신뢰구간은 사건 단위가 아니라 날짜 단위로 묶어서 다시 뽑는 방식으로 구합니다. 방법은 블록 부트스트랩 신뢰구간 글에 있습니다. 같은 코인에서 사건이 연달아 잡히는 경우도 "직전 사건 후 24시간 안의 재발생은 제외" 같은 규칙으로 정리합니다.

코인 데이터에서 자주 틀리는 지점

① 사건 정의에 미래 정보가 섞인다. "최저점을 찍은 봉"처럼 나중에야 알 수 있는 조건으로 사건을 고르면 결과가 좋을 수밖에 없습니다. 사건은 그 시각까지 확정된 봉만으로 판정해야 합니다(미래참조 편향).

② 지금 거래되는 코인만 모은다. 상장폐지·거래 중단된 코인이 빠지면 급락 이후 회복하지 못한 사례가 통째로 사라집니다(생존자 편향).

③ 창 길이를 여러 개 시도하고 가장 좋은 것만 보고한다. +1h, +2h, … +72h 를 다 재 보고 가장 좋은 구간 하나를 고르면 우연이 효과처럼 보입니다. 창은 미리 정해 두고, 여러 개를 봤다면 전부 보고합니다(다중 검정의 함정).

④ 짧은 기간 하나로 결론 낸다. 한 달짜리 표본은 한 가지 시장 국면만 담습니다. 연구 기간과 따로 떼어 둔 기간에서 같은 결과가 나오는지 확인해야 합니다(홀드아웃 검증).

⑤ 이벤트 창 안의 손절·청산을 무시한다. CAAR은 "끝까지 들고 있었다면"의 평균입니다. 실제 규칙에 손절이 있다면 경로 중간에 빠져나간 사례가 생기므로, 매매 규칙으로 옮길 때는 진입부터 청산까지 다시 재생해야 합니다.

정리

주의

본문의 수익률, 베타, 공분산, 사건 건수, 비용은 모두 개념을 설명하기 위한 가정 예시이며 실제 시장 데이터나 실측 성과가 아닙니다. 이벤트 스터디는 과거 평균을 재는 방법일 뿐, 같은 결과가 앞으로 반복된다는 뜻이 아닙니다. 이 글은 교육 정보이며 특정 종목·전략의 매수·매도 권유나 특정 수익을 보장하는 내용이 아닙니다. 선물·레버리지 거래는 원금 손실 위험이 있고, 매매 판단과 그 결과는 본인 책임입니다.