파이썬으로 알아보는 2024년 스테이블 코인 순위 변화 분석

안녕하세요! 오늘은 파이썬을 활용해 스테이블 코인 시장의 흐름을 분석해보려고 해요. 특히 상위 5개 스테이블 코인 순위 변화를 시각적으로 확인해볼 건데요, 이를 통해 다양한 스테이블 코인 종류의 시장 역동성을 더 잘 이해할 수 있을 거예요.

스테이블 코인이란?

스테이블 코인은 가치를 안정적으로 유지하도록 설계된 특별한 암호화폐입니다. 보통 미국 달러와 같은 법정화폐나 금과 같은 실물 자산에 가치가 연동되어 있어요. 변동성이 큰 암호화폐 시장에서 안정적인 가치 저장 수단으로 사용됩니다.

스테이블 코인 종류 및 특징

( 스테이블 코인 종류 그림 )

아래는 주요 스테이블 코인 종류와 특징에 대해서 적어보았습니다.

1. Tether (USDT)

Tether는 스테이블 코인 종류 중 대표격으로, 1 USDT의 가치는 항상 1 미국 달러(USD)와 동일하도록 설계되었습니다. USDT는 블록체인에서 거래의 안정성을 제공하며, 거래소와 사용자 간 자산 이전에 널리 사용됩니다.

특징:

  • 초기에는 미국 달러로 100% 뒷받침되었다고 주장했으나, 현재는 다양한 준비 자산(현금, 채권 등)으로 뒷받침됩니다.
  • 가장 널리 사용되는 스테이블코인으로, 시장 유동성과 사용 사례가 가장 큽니다.
  • 이더리움(ERC-20), 트론(TRC-20), 솔라나 등 다양한 블록체인 네트워크에서 발행됩니다.

2. USD Coin (USDC)

USD Coin은 Circle과 Coinbase가 공동 설립한 Centre 컨소시엄에서 개발한 스테이블코인입니다. 투명성과 규제 준수를 중시하며, 1 USDC는 미국 달러로 1:1 보장됩니다.

특징:

  • 주기적으로 독립적인 회계 감사 보고서를 통해 준비 자산을 검증합니다.
  • 규제 친화적인 접근으로 기업 및 기관에서도 신뢰를 얻고 있습니다.
  • 이더리움, 솔라나, 폴리곤 등 다양한 네트워크에서 사용 가능합니다.

3.Binance USD (BUSD)

BUSD는 바이낸스(Binance)와 Paxos Trust Company가 협력하여 발행한 스테이블코인으로, 뉴욕 금융서비스부(NYDFS)의 승인을 받았습니다.

특징:

  • 미국 달러로 1:1로 뒷받침되며, 신뢰성을 강조합니다.
  • Binance 플랫폼에서 주요 거래쌍으로 사용되어 높은 유동성을 보유하고 있습니다.
  • Paxos가 매달 준비금을 감사하여 투명성을 보장합니다.

4. Dai (DAI)

Dai는 MakerDAO라는 탈중앙화 금융(DeFi) 프로젝트에서 발행한 스테이블코인으로, 알고리즘을 통해 1 미국 달러의 가치를 유지합니다.

특징:

  • 준비 자산이 아닌 암호화폐(ETH, USDC 등)를 담보로 발행됩니다.
  • 중앙화된 기관 없이 스마트 컨트랙트를 통해 운영되어 탈중앙성을 강조합니다.
  • DeFi 생태계에서 널리 사용되며, 담보 비율에 따라 유통량이 조정됩니다.

5. TrueUSD (TUSD)

TrueUSD는 TrustToken 플랫폼에서 발행한 스테이블코인으로, 달러 예금으로 1:1 보장됩니다. 사용자의 신뢰와 투명성을 중요하게 여깁니다.

특징:

  • 독립적인 제3자 회계 감사로 준비금을 정기적으로 검증합니다.
  • 법적 규제를 준수하며, 기업 간 거래(B2B) 및 크립토 거래소에서 사용됩니다.
  • 안정성과 신뢰성을 목표로 설계되었습니다.

위 코인들은 각각의 특성과 설계 철학에 따라 다양한 용도와 생태계에서 활용됩니다.

파이썬으로 순위 변화 분석하기

자 그럼 이제 Python을 사용하여 1년간 스테이블 코인 순위 변화를 분석하는 방법을 설명합니다.

아래 코드는 yfinance, pandas, matplotlib 등의 Python 라이브러리를 활용하여 스테이블 코인의 가격 데이터를 가져오고, 이를 기반으로 스테이블 코인 순위를 시각화합니다. 주요 코드를 단계별로 설명하겠습니다.

1. 필요한 라이브러리 임포트

import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta

코드 해석:

  • yfinance: Yahoo Finance API에서 금융 데이터를 다운로드하기 위한 라이브러리입니다.
  • pandas: 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하기 위한 데이터프레임 라이브러리입니다.
  • matplotlib: 데이터를 시각화하기 위한 라이브러리입니다.
  • datetime과 timedelta: 날짜 계산을 위한 Python 표준 라이브러리입니다.

2. 스테이블 코인 리스트 정의

stablecoins = ['USDT-USD', 'USDC-USD', 'BUSD-USD', 'DAI-USD', 'TUSD-USD']
  • 분석 대상 코인으로 Tether(USDT), USD Coin(USDC), Binance USD(BUSD), Dai(DAI), TrueUSD(TUSD)를 설정합니다.
  • Yahoo Finance에서 해당 코인의 심볼로 데이터를 검색합니다.

3. 기간 설정

end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=365)

코드 해석:

  • 분석 기간은 현재 날짜(datetime.now())부터 1년 전(365일)까지로 설정합니다.

4. 가격 데이터 다운로드

data = yf.download(stablecoins, start=start_date, end=end_date)['Close']

코드 해석:

  • yfinance의 download 함수를 사용하여 지정한 스테이블 코인의 종가(Close) 데이터를 가져옵니다.
  • start와 end를 통해 기간을 지정합니다.
  • 데이터는 각 코인의 날짜별 종가로 구성됩니다.

5. 순위 계산

rankings = data.rank(axis=1, ascending=False, method='min')

코드 해석:

  • 데이터프레임의 rank 메서드를 사용하여 각 날짜의 코인 순위를 계산합니다.
  • ascending=False는 값이 클수록 높은 순위를 의미합니다.
  • method=’min’은 값이 동일할 때 최소 순위를 부여합니다.

6. 시각화

plt.figure(figsize=(14, 8))

for coin in stablecoins:
    plt.plot(rankings.index, rankings[coin], label=coin, linewidth=1)

코드 해석:

  • matplotlib을 사용하여 순위 변화를 시각화합니다.
  • 각 스테이블 코인의 순위 변화를 다른 선으로 표현합니다.

7. 그래프 설정 및 표시

plt.title('Stablecoin Ranking Changes (1 Year)')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Rank')
plt.legend()
plt.gca().invert_yaxis()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

코드 해석:

  • 그래프 제목과 축 라벨을 추가하여 직관적으로 정보를 전달합니다.
  • invert_yaxis를 통해 순위가 낮은 값이 위로 올라가도록 설정합니다(1등이 최상단).
  • grid(True, alpha=0.3)로 그래프에 격자선을 추가해 가독성을 높입니다.

스테이블 코인 순위 시각화 전체 코드

이 코드는 스테이블 코인들의 1년간 순위를 날짜별로 시각화합니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 어떤 스테이블 코인이 시장에서 더 우위를 점했는지 확인할 수 있습니다. 그래프는 각 코인의 순위 변화를 명확하게 보여주며, 시장의 동향을 쉽게 파악할 수 있도록 돕습니다.

import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta

# 스테이블 코인 리스트
stablecoins = ['USDT-USD', 'USDC-USD', 'BUSD-USD', 'DAI-USD', 'TUSD-USD']

# 데이터 가져오기
end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=365)

# 데이터 다운로드
data = yf.download(stablecoins, start=start_date, end=end_date)['Close']

# 순위 계산
rankings = data.rank(axis=1, ascending=False, method='min')

# 7일 이동평균 적용
smoothed_rankings = rankings.rolling(window=7).mean()

# 그래프 설정
plt.figure(figsize=(14, 8))
for coin in stablecoins:
    plt.plot(smoothed_rankings.index, smoothed_rankings[coin],
             label=coin, linewidth=2)

plt.title('Stablecoin Ranking Changes (7-Day Moving Average)')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Rank')
plt.legend()
plt.gca().invert_yaxis()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

# 최신 순위 출력
latest_ranking = rankings.iloc[-1].sort_values()
print("Latest Stablecoin Rankings:")
for rank, (coin, value) in enumerate(latest_ranking.items(), 1):
    print(f"Rank {rank}: {coin}")
스테이블 코인 순위 시각화 그림
( 최근 1년간 스테이블 코인 순위 시각화 )

순위 변화 분석 결과

그래프를 통해 몇 가지 흥미로운 패턴을 발견할 수 있습니다.

  1. BUSD의 지배력: 바이낸스 USD(BUSD)가 대부분의 기간 동안 1위를 유지하고 있습니다.
  2. 경쟁 구도: 2-3위권에서는 USDC와 DAI, USDT가 경쟁하는 모습을 보입니다.
  3. 하위권 변동: TUSD는 4-5위권에서 순위가 자주 변동되는 것을 확인할 수 있습니다.

그리고 위 분석 결과로 도출된 최근 순위는 아래와 같습니다.

Latest Stablecoin Rankings:

Rank 1: BUSD-USD

Rank 2: USDT-USD

Rank 3: TUSD-USD

Rank 4: USDC-USD

Rank 5: DAI-USD

시사점

이러한 순위 변화 분석을 통해 알 수 있는 점들은 다음과 같습니다.

  1. 스테이블 코인 시장은 상위권과 하위권의 격차가 뚜렷합니다.
  2. 시장 지배력은 단기간에도 상당한 변동을 보일 수 있습니다.
  3. 새로운 경쟁자의 등장이나 기존 코인의 몰락이 순식간에 일어날 수 있습니다.

스테이블 코인 순위 시각화를 마치며

스테이블 코인 종류는 다양하고 그 시장은 끊임없이 변화하고 있습니다. 이러한 데이터 분석을 통해 시장의 움직임을 더 잘 이해하고, 투자나 거래 결정에 도움을 받을 수 있습니다. 앞으로도 계속해서 시장의 변화를 주시하며, 새로운 인사이트를 발견해보도록 하겠습니다.

스테이블 코인 종류도 많고 그 순위도 엎치락뒤치락 하고 관심이 많은데 , 뭐니뭐니 해도 비트코인이 가장 관심이 많죠? 비트코인의 시세 변동은 Python과 CryptoCompare API로 30일간의 비트코인 달러 차트 분석하기 포스트를 통해 직접 자신의 컴퓨터에서 확인해보세요!

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