코스피200에 분산투자한 줄 알았는데, 절반 이상이 '삼전닉스'였다

ETF를 여러 개 보유해도 분산투자가 아닐 수 있는 이유

지난 10월 12~16일, 한국 증시가 크게 흔들렸습니다.

코스피는 불과 한 주 만에 14.5% 급락했고, 15일에는 서킷브레이커까지 발동됐습니다. 특히 그동안 증시 상승을 이끌었던 삼성전자와 SK하이닉스는 각각 17.7%, 24.3% 하락하며 지수보다 더 큰 낙폭을 기록했습니다.

이번 급락은 국내 주식에 투자하는 사람들에게 한 가지 중요한 질문을 던집니다.

우리는 생각했던 만큼 위험을 분산하고 있었을까요?

코스피200 ETF에 투자한다는 것은 한국을 대표하는 200개 기업에 나누어 투자한다는 의미입니다. 개별 종목에 투자하는 것보다 위험도 골고루 분산될 것이라고 기대하기 쉽습니다.

그런데 2026년 10월 16일 기준, 코스피200 관련 ETF의 구성 종목을 살펴보면 예상과 다른 모습이 나타납니다. 삼성전자와 SK하이닉스, 단 두 종목에 대한 투자 비중이 약 59%에 달합니다.

200개 기업에 투자하고 있지만, 실제로는 투자금의 절반 이상이 두 기업에 집중되어 있는 셈입니다. 그리고 이번 급락장은 이러한 집중이 어떤 결과로 이어질 수 있는지를 보여주었습니다.

당시 개인 투자자들은 어떤 ETF를 보유하고 있었을까요? 올해 상반기 개인 순매수 상위에는 SK하이닉스 레버리지, AI반도체, 코스피200 ETF 등이 이름을 올렸습니다. 9월에는 미국 지수와 배당·커버드콜 ETF로 관심이 옮겨갔습니다.

이 가운데 주요 ETF 13종의 구성과 급락 당시 수익률을 살펴봤습니다.

가장 눈에 띄는 것은 코스피200·배당·커버드콜 ETF입니다. 이름도, 투자 목적도 서로 다르지만 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 실질 노출은 모두 60%에 가까웠습니다. 급락 당시 수익률 역시 비슷했습니다.

물론 커버드콜 ETF에는 옵션 전략이 적용되며, 분배금을 지급하는 방식도 다릅니다. 그렇지만 서로 다른 투자 전략이 반드시 서로 다른 위험을 의미하지는 않았습니다.

DIVA Quantizer의 상관관계 분석에서도 비슷한 결과가 나타났습니다. KODEX 200과 TIGER 배당커버드콜액티브의 월간 수익률 상관계수는 0.99였습니다. 두 ETF의 가격이 거의 같은 방향으로 움직여 왔다는 의미입니다.

서로 다른 ETF를 샀더라도, 투자자가 실질적으로 감수하고 있는 위험은 크게 다르지 않을 수 있습니다.

이 문제는 개별 ETF보다 포트폴리오 전체를 살펴볼 때 더욱 분명해집니다. 가령 9월 말, 다음과 같은 포트폴리오를 보유하고 있었다고 가정해 보겠습니다.

· KODEX 200: 40%
· TIGER 반도체TOP10: 20%
· TIGER 배당커버드콜액티브: 20%
· TIGER 미국S&P500: 20%

국내 대표 지수, 반도체, 배당, 미국 주식까지 네 가지 ETF에 나누어 투자했습니다. 겉으로는 나름의 분산투자를 실천한 모습입니다.

그런데 9월 말까지의 데이터로 DIVA의 Markowitz 모델을 적용해 보니 뜻밖의 결과가 나타났습니다. 전체 포트폴리오 위험의 96.4%가 국내 ETF 세 종에서 발생하고 있었습니다.

특히 투자 비중이 20%인 반도체 ETF는 전체 위험의 30.1%를 차지했습니다. 반대로 같은 비중의 미국 S&P500 ETF가 차지하는 위험은 3.6%에 불과했습니다.

그 이유는 ETF 사이의 높은 상관관계에 있었습니다. 반도체 ETF와 배당커버드콜 ETF는 KODEX 200과 각각 0.92, 0.98의 상관계수를 보였습니다. 서로 다른 상품이지만 상당 부분 같은 방향으로 움직이고 있었던 것입니다.

여기서 한 가지 중요한 차이를 발견할 수 있습니다. 투자금의 비중과 실제 위험의 비중은 다릅니다.

전체 투자금의 20%를 배분했다고 해서, 전체 위험의 20%만 감수하는 것은 아닙니다. 변동성이 크고 다른 자산과 비슷하게 움직이는 ETF라면 투자 비중보다 훨씬 많은 위험을 차지할 수도 있습니다.

따라서 분산투자를 판단할 때 중요한 것은 ETF의 개수가 아닙니다. 서로 다른 ETF가 실제로 얼마나 독립적인 움직임을 보이는지가 더 중요합니다.

그렇다면 이 포트폴리오의 중복된 위험을 줄일 수 있을까요? 이번에는 KODEX 200의 투자 비중 40%를 유지하면서, 기존 반도체 ETF와 배당커버드콜 ETF를 미국 나스닥100과 금현물 ETF로 교체했습니다.

두 자산은 기존 국내 ETF들과 상대적으로 낮은 상관관계를 보였습니다. 이렇게 구성한 포트폴리오를 다시 분석하자 연환산 변동성은 37.7%에서 22.6%로 감소했습니다.

여기서 한 걸음 더 나아가, 자산 간 유사성과 위험 수준을 고려해 비중을 배분하는 DIVA의 HRP 모델을 적용했습니다. 그 결과 KODEX 200 비중은 7.4%까지 낮아졌고, 포트폴리오의 추정 변동성도 14.1%로 감소했습니다.

그렇다면 실제 급락장에서도 차이가 있었을까요? 각 포트폴리오를 9월 30일 종가에 매수하고, 이후 비중을 조정하지 않았다고 가정해 10월 급락 당시의 성과를 비교했습니다.

기존 포트폴리오는 ETF 네 종으로 나누어 투자했음에도 KODEX 200 단독 투자와 크게 다르지 않은 손실을 기록했습니다.

반면 상관관계가 낮은 자산으로 교체한 포트폴리오에서는 손실이 절반 수준으로 줄었습니다. HRP 모델로 위험을 더욱 분산한 포트폴리오의 하락폭은 상대적으로 작았습니다.

물론 위험을 줄인 데에는 대가도 있었습니다. 급락 이전의 데이터로 추정한 연간 기대수익률은 기존 포트폴리오 47.0%, ETF를 교체한 포트폴리오 35.8%, HRP 포트폴리오 25.9%였습니다.

기존 상승장에서 높은 수익을 기대할 수 있었던 포트폴리오가 하락장에서는 더 큰 손실을 겪은 것입니다.

여기서 중요한 것은 어떤 포트폴리오가 정답이었는지가 아닙니다. 높은 기대수익을 추구하기 위해 얼마나 많은 위험을 감수하고 있는지, 그리고 그 위험이 어디에서 발생하는지를 알고 있었느냐는 것입니다.

이번 비교는 9월 말까지의 데이터로 계산한 가상 포트폴리오의 사후 검증입니다. 자산 선택은 예시를 위해 이루어졌으며, 모델이 실제 급락을 예측했다는 의미는 아닙니다.

코스피200에 투자했다고 해서 한국 주식시장의 위험을 고르게 나누어 갖는 것은 아닙니다.

반도체 ETF를 추가하면 오히려 이미 보유한 위험을 더 키울 수도 있고, 배당이나 커버드콜이라는 이름이 붙었다고 해서 기존 주식과 다른 방향으로 움직이는 것도 아닙니다.

그렇다고 특정 종목이나 산업에 집중하는 투자가 반드시 잘못됐다는 뜻은 아닙니다. 높은 수익을 추구하기 위해 의도적으로 위험을 집중할 수도 있습니다.

문제는 분산투자하고 있다고 생각했지만, 실제로는 같은 위험을 반복해서 보유하고 있는 경우입니다.

이번 분석에서 DIVA Quantizer가 확인한 것도 바로 이 차이였습니다. 상관관계로 서로 겹치는 자산을 찾고, 위험 기여도를 통해 포트폴리오의 위험이 어디에 집중되어 있는지 확인했습니다. 그리고 자산을 교체하거나 비중을 바꾸었을 때 위험 구조가 어떻게 달라지는지 계산했습니다.

앞으로 ETF를 하나 더 담으려 한다면, 단순히 새로운 상품인지 살펴보는 대신 이런 질문을 던져볼 필요가 있습니다.

“이 ETF는 내 포트폴리오에 새로운 기회를 더하는 걸까, 아니면 이미 가지고 있는 위험을 한 번 더 사는 걸까?”

분산투자는 서로 다른 이름의 ETF를 모으는 일이 아니라, 서로 다른 위험을 설계하는 일에서 시작됩니다.

분석 기준 및 유의사항

데이터 출처: yfinance, 네이버 금융 ETF 정보(WiseReport), 코스콤 CHECK Expert+(머니투데이), ETF체크(비즈워치). 분석 스크립트 backend/scripts/etf_samsung_hynix_analysis.py.

이 게시글은 AI를 활용하여 작성되었습니다.