열 종목을 들고 있어도 분산이 아닐 수 있다

반도체 장비주 다섯 개, 반도체 소재주 세 개, 미국 반도체 ETF 두 개를 들고 있다면 종목은 열 개입니다. 하지만 이 계좌는 사실상 반도체 업황이라는 하나의 베팅입니다. 업황이 꺾이는 날 열 종목은 함께 떨어집니다.

분산의 효과는 "서로 다르게 움직이는 것"을 섞을 때만 나옵니다. 두 자산이 완전히 같이 움직이면(상관 1) 섞어도 위험이 그대로이고, 전혀 무관하게 움직이면(상관 0) 같은 비중으로 둘을 섞었을 때 변동이 약 30% 줄어듭니다. 종목을 몇 개 더하느냐가 아니라 무엇을 더하느냐가 결과를 정합니다.

흔한 방법은 섹터로 나누는 것입니다. IT 30%, 금융 20%, 헬스케어 20% 식입니다. 없는 것보다 낫지만 두 가지 한계가 있습니다.

• 같은 섹터 안에서도 움직임이 다릅니다. 같은 "IT"라도 메모리 반도체와 소프트웨어 구독 기업은 다른 요인에 반응합니다.
• 다른 섹터인데 같이 움직입니다. 금리에 민감한 성장주, 리츠, 유틸리티는 섹터가 달라도 금리가 오르는 날 함께 빠집니다. 전기차·2차전지·리튬 광산은 분류상 세 섹터지만 하나의 테마입니다.

그래서 이 서비스는 섹터 이름이 아니라 실제 가격의 상관으로 종목을 묶습니다. 약 2년치 일간 수익률로 상관을 계산하고, 서로 가깝게 움직이는 종목끼리 군집으로 나눈 뒤 "내 계좌가 몇 개의 군집에 걸쳐 있는가"를 봅니다. 열 종목이 두 군집에 몰려 있다면 실질적인 분산은 둘입니다.

상관은 고정된 값이 아닙니다. 평온한 시기에는 종목마다 제 사정으로 움직여 상관이 낮게 나옵니다. 그러다 시장 전체가 공포에 빠지면 사람들은 종목을 가리지 않고 팝니다. 이때 거의 모든 위험자산의 상관이 1에 가깝게 올라갑니다.

즉 평소의 상관으로 계산한 "분산 효과"는 위기 때 기대한 만큼 나오지 않습니다. 분산이 가장 필요한 날에 분산이 가장 약합니다. 이 서비스가 평상시 상관과 스트레스 구간의 상관을 나눠 보여 주는 이유입니다. 스트레스 구간에서도 낮은 상관을 유지하는 조합이 진짜 분산입니다.

주식끼리의 분산에는 한계가 있습니다. 위기 때 주식과 반대로 움직이거나 덜 움직이는 것은 대개 주식이 아닙니다 — 현금, 단기 국채, 일부 통화입니다. 현금 비중도 분산입니다.

상관을 따지기 전에 확인할 더 단순한 숫자가 있습니다. 가장 큰 종목 하나가 계좌의 몇 %인지, 상위 세 종목의 합이 몇 %인지입니다. 열 종목을 들고 있어도 한 종목이 60%라면 나머지 아홉은 장식입니다.

집중은 대개 의도한 것이 아닙니다. 오른 종목의 비중이 저절로 커진 결과입니다. 그래서 정기적으로 확인하지 않으면 모르는 사이에 집중된 계좌가 됩니다. 이 서비스의 포트폴리오 점검은 수익률로 점수를 매기지 않고, 집중도·손절 계획 유무·군집 분포처럼 관리되고 있는가를 봅니다.

기간이 짧으면 우연을 잰다

석 달치 데이터의 상관은 그 석 달의 사건을 반영할 뿐입니다. 최소 1~2년이 필요하고, 그 안에 하락 구간이 들어 있어야 합니다.

거래일이 다른 시장

국내 주식과 미국 주식은 거래 시간이 겹치지 않습니다. 같은 날짜의 수익률을 그대로 비교하면 상관이 실제보다 낮게 나옵니다. 하루 밀린 관계가 섞이기 때문입니다.

한계 24시간 거래되는 암호화폐가 주식 데이터에 섞이면 주말 봉이 날짜 축을 늘려 분석 전체가 망가집니다. 이 서비스에서도 유로화로 호가되는 암호화폐 하나가 미국 주식으로 분류되어 미국 쪽 군집 분석이 통째로 "판정 불가"가 된 적이 있습니다.

선행 관계를 찾아내려는 유혹

"A가 오르면 다음 날 B가 오른다"는 관계는 매력적입니다. 하지만 종목 쌍은 수천 개이고, 충분히 뒤지면 아무 데서나 그런 관계가 우연히 나옵니다.

한계 여러 조합을 시험해 찾아낸 선행성은 거의 항상 다음 달에 사라집니다.

거래가 없는 종목

가격이 멈춘 종목은 누구와도 상관이 0에 가깝게 나옵니다. 그것은 분산 효과가 아니라 데이터가 죽은 것입니다.

1. 가장 큰 종목과 상위 세 종목의 비중을 적습니다.
2. 보유 종목을 "같은 뉴스에 함께 반응하는 것"끼리 묶어 봅니다. 묶음이 몇 개입니까?
3. 지난 하락장에서 그 묶음들이 각각 얼마나 빠졌는지 확인합니다. 다 같이 빠졌다면 묶음은 하나입니다.
4. 새 종목을 살 때 "이것은 내 계좌에 새로운 움직임을 더하는가"를 묻습니다. 이미 있는 묶음에 속한다면 분산이 아니라 비중 확대입니다.