분산은 개수의 문제가 아니다
반도체 종목 다섯 개를 나눠 샀다면 이름은 다섯 개지만 사실상 한 가지에 걸어 둔 것과 비슷합니다. 같은 업종, 같은 나라, 같은 경기 흐름에 기대는 종목들은 좋은 소식과 나쁜 소식을 함께 받기 때문입니다. 분산투자의 효과는 담은 종목의 수가 아니라 그 종목들이 얼마나 서로 다르게 움직이느냐에서 나옵니다. 그래서 분산을 따질 때는 무엇을 몇 개 샀는지보다 그것들이 같은 이유로 오르고 내리는지를 먼저 봐야 합니다.
종목을 여러 개 샀는데 한꺼번에 떨어졌습니다. 분산은 개수가 아니라 서로 얼마나 따로 움직이느냐의 문제입니다.
반도체 종목 다섯 개를 나눠 샀다면 이름은 다섯 개지만 사실상 한 가지에 걸어 둔 것과 비슷합니다. 같은 업종, 같은 나라, 같은 경기 흐름에 기대는 종목들은 좋은 소식과 나쁜 소식을 함께 받기 때문입니다. 분산투자의 효과는 담은 종목의 수가 아니라 그 종목들이 얼마나 서로 다르게 움직이느냐에서 나옵니다. 그래서 분산을 따질 때는 무엇을 몇 개 샀는지보다 그것들이 같은 이유로 오르고 내리는지를 먼저 봐야 합니다.
두 자산이 얼마나 같은 방향으로 움직였는지를 숫자 하나로 나타낸 것이 상관계수입니다. 값은 -1에서 1 사이이고, 과거 수익률 자료로 계산합니다. 인과관계를 말해 주지는 않고, 계산한 기간에 함께 움직인 정도만 보여 준다는 점을 기억해야 합니다.
변동성이 각각 연 20%인 두 자산에 절반씩 넣었다고 해 봅시다. 둘의 상관계수가 1이면 묶음의 변동성도 그대로 20%입니다. 상관계수가 0.5면 약 17.3%, 0이면 약 14.1%로 줄고, 이론상 -1이면 0이 됩니다. 기대 수익은 두 자산의 평균 그대로인데 흔들림만 줄어드는 것, 이것이 분산의 핵심입니다. 반대로 상관이 높은 자산끼리는 아무리 많이 섞어도 이 효과가 거의 생기지 않습니다. 위 숫자는 계산 원리를 보여 주는 예시이며 실제 자산의 값은 아닙니다.
개별 기업에만 생기는 일, 예를 들어 실적 부진이나 경영 사고는 여러 기업을 담으면 서로 상쇄되어 줄어듭니다. 하지만 금리 변화나 경기 침체처럼 시장 전체를 움직이는 위험은 종목을 아무리 늘려도 남습니다. 주식만 수백 개 담은 지수 펀드도 시장이 크게 빠질 때 함께 빠지는 이유입니다. 이 남는 위험까지 줄이려면 주식이 아닌 다른 종류의 자산을 함께 보거나, 위험 자산의 비중 자체를 조절하는 수밖에 없습니다.
평소에는 따로 움직이던 자산들이 시장이 크게 흔들리는 순간에는 한꺼번에 떨어지는 일이 자주 있습니다. 공포가 퍼지면 사람들이 종류를 가리지 않고 위험 자산을 팔고 현금을 찾기 때문입니다. 그래서 평온한 시기의 자료로 계산한 낮은 상관계수만 믿고 안심하면 정작 분산이 필요한 순간에 효과가 줄어 있을 수 있습니다. 상관계수를 볼 때는 전체 기간뿐 아니라 큰 하락이 있었던 구간만 따로 떼어 확인해 보는 편이 현실에 가깝습니다.
분산했다고 생각했는데 실제로는 한 방향에 몰려 있는 경우가 생각보다 많습니다. 펀드 여러 개를 샀는데 속을 열어 보면 같은 대형주를 공통으로 많이 담고 있거나, 국내 주식과 해외 주식을 나눴는데 둘 다 같은 기술 업종에 쏠려 있는 식입니다.
처음에 비중을 고르게 나눠 두어도 시간이 지나면 많이 오른 자산의 비중이 저절로 커집니다. 그대로 두면 처음 의도보다 한쪽에 쏠린 묶음이 되고, 그 자산이 꺾일 때 충격도 커집니다. 그래서 정해 둔 주기나 비중 차이 기준에 따라 원래 비율로 되돌리는 리밸런싱을 하는 사람들이 많습니다. 다만 매매할 때마다 수수료와 세금이 들고, 과세 방식에 따라 실익이 달라지므로 비용을 함께 따져 봐야 합니다. 리밸런싱이 수익을 보장하지는 않으며, 위험 수준을 처음 의도대로 유지하는 장치라고 이해하는 편이 정확합니다.
분산 상태는 한 번 정해 두고 끝나는 것이 아니라 주기적으로 들여다봐야 합니다. 아래 항목을 하나씩 확인해 보면 겉보기 분산과 실제 분산의 차이가 드러납니다. 보유 종목들의 과거 상관계수는 종목 비교 도구로 직접 계산해 볼 수 있습니다. 이 글은 개념을 설명할 뿐 특정 자산의 매수나 매도를 권하지 않으며, 투자 조언이 아닙니다.
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