검색창이 짜준 포트폴리오 — 검색량만으로 포트폴리오를 구성한다면?

2021년 가장 많이 찾아본 종목, 그때 샀다면 지금은?

우리는 보통 실적과 차트를 보고 종목을 고릅니다. 그런데 그걸 전부 건너뛰고 “사람들이 가장 많이 찾아보는 종목”만 모아 포트폴리오를 만들면 어떻게 될까요?

겉보기에는 그럴듯한 실험처럼 보입니다. 요즘 인기 있는 종목을 모아 과거 수익률을 돌려보면 놀라운 결과가 나오기도 하니까요. 하지만 여기에는 아주 흔한 함정이 있습니다. 지금 인기 있는 종목을 골라 과거로 돌아가면, 이미 오른 종목을 미리 알고 고른 셈이 되기 때문입니다.

그래서 이번에는 반대로 해봤습니다. 2021년 12월 말, 그해 사람들이 가장 많이 찾아본 종목을 그때 샀다면. 그리고 그 계좌를 2026년 9월 30일까지 한 번도 손대지 않고 들고 있었다고 가정했습니다. 과연 검색창이 짜준 포트폴리오는 시장을 이겼을까요?

결과부터 보면 누적 수익률은 +74.7%였습니다. 같은 기간 S&P 500은 +71.1%. 겉으로는 꽤 괜찮아 보입니다.

그런데 포트폴리오 안을 열어보면 이야기가 완전히 달라집니다. 엔비디아 한 종목이 +85.0%p를 만들어냈고, 나머지 7종목은 합쳐서 오히려 −10.3%p였습니다.

‘관심이 많이 쏠린 종목’을 따라간 결과가 실제로 무엇을 의미하는지, 숫자로 뜯어봤습니다.

사람들이 어떤 종목을 많이 검색한다는 것은 적어도 한 가지 사실을 보여줍니다. 그 종목에 사람들이 관심을 갖고 있다는 것. 문제는 관심과 투자성과가 같은 말이 아니라는 데 있습니다.

Da·Engelberg·Gao(2011)는 검색량의 급증이 주식시장 관심의 한 지표가 될 수 있으며, 특히 개인투자자 관심이 높은 종목의 단기적인 가격 움직임과 연결될 수 있음을 분석했습니다. Barber·Odean(2008) 역시 개인투자자가 수많은 종목 가운데 관심을 끄는 종목을 먼저 발견하고 거래하는 경향을 보여줬습니다.

두 연구가 공통으로 던지는 메시지는 간단합니다.

사람들이 많이 보는 종목이라고 해서 그만큼 좋은 종목이라는 뜻은 아니다.

오히려 이미 큰 가격 움직임이 발생한 종목일수록 더 많은 관심을 받을 수 있습니다. 그렇다면 이런 ‘관심’을 실제 포트폴리오로 만들어 보면 어떨까요? 단, 여기서 가장 중요한 것은 언제 그 정보를 알 수 있었느냐입니다.

2026년의 인기 종목을 가지고 2021년부터 수익률을 계산하면 공정한 실험이 아닙니다. 현재까지 살아남은 인기 종목을 과거로 가져가 투자한 셈이기 때문입니다. 이를 사후 선택 편향(look-ahead bias)이라고 합니다.

그래서 이번에는 2021년이 끝났을 때 실제로 공개되어 있던 순위만 사용했습니다. 기준은 야후 파이낸스가 2021년 12월 29일 발표한 ‘2021년 가장 많이 조회된 티커 Top 10’입니다.

이는 구글 검색량이 아니라 야후 파이낸스에서 각 티커 페이지를 사람들이 얼마나 많이 조회했는지를 기준으로 한 순위입니다. 1위 AMC는 한 해 동안 약 1억 9,491만 번 조회됐습니다.

10개 가운데 주식이 아닌 다우존스 산업평균지수와 비트코인을 제외하고, 실제 개별주식 8종목을 바구니에 넣었습니다.

그리고 규칙은 아주 단순하게 잡았습니다. 2021년 12월 31일 종가에 1만 달러를 8종목에 1,250달러씩 동일하게 투자합니다. 그 뒤에는 아무것도 하지 않습니다. 배당은 재투자하고, 세금·수수료·환율은 제외했습니다.

즉 이 실험이 묻는 질문은 이것입니다.

“2021년 당시 알 수 있었던 ‘관심 순위’만 믿고 샀다면, 지금 계좌는 어떻게 되어 있을까?”

결과부터 보면 1만 달러는 17,465달러가 됐습니다. 누적 수익률은 +74.7%. 같은 기간 S&P 500은 +71.1%, 나스닥100은 +91.3%였습니다.

숫자만 보면 꽤 그럴듯합니다. “검색 많이 되는 종목만 골라도 시장과 비슷하게 벌 수 있었네?” 하지만 이 계좌가 걸어온 길은 전혀 달랐습니다.

2022년 한 해에 검색 바구니는 −51.6%를 기록했습니다. S&P 500의 −18.2%보다 훨씬 큰 하락입니다. 2022년 12월 말에는 1만 달러가 4,689달러까지 줄었습니다.

원금을 다시 찾은 시점은 2024년 5월. 2년 4개월 넘게 손실 상태를 버텨야 했습니다. 반면 S&P 500은 2023년 12월에 이미 원금을 회복했습니다.

변동성도 31.7%로 시장의 약 두 배였고, 샤프 비율은 0.40으로 S&P 500의 0.55보다 낮았습니다.

즉 이 바구니는 “시장과 비슷한 수익을 냈다”고만 말하기 어렵습니다. 더 정확히는,

시장과 비슷한 최종 수익을 얻기 위해 훨씬 큰 변동성과 낙폭을 견뎌야 했습니다.

이제 1,250달러씩 넣었던 여덟 종목을 하나씩 열어보겠습니다.

여기서 이번 실험의 핵심이 드러납니다. 검색 바구니의 전체 수익은 +74.7%. 그런데 엔비디아 한 종목이 +85.0%p를 만들어냈습니다. 나머지 7종목의 기여를 모두 합치면 −10.3%p입니다.

엔비디아를 아예 빼고 같은 방식으로 7종목만 샀다면 결과는 −11.8%였습니다.

즉 이 포트폴리오의 +74.7%라는 숫자는 “관심이 높은 종목을 골랐더니 골고루 잘 올랐다”는 이야기가 아닙니다. 오히려 “여덟 장 가운데 한 장이 엄청나게 당첨됐다”에 가깝습니다.

8종목 중 손실 종목도 4개였습니다. AMC는 1,250달러가 22달러가 되었고, 니오는 135달러까지 줄었습니다. 테슬라는 4년 9개월 동안 사실상 제자리였습니다.

8종목 수익률의 중앙값은 −1.5%였습니다. 평균은 +74.7%인데 중앙값은 −1.5%. 이 차이가 바로 이번 실험의 본질입니다. 평균 수익만 보면 성공한 포트폴리오처럼 보이지만, 실제 구성 종목 대부분의 성과는 그렇지 않았습니다.

그렇다면 여기서 다시 질문이 생깁니다. “그래도 엔비디아가 들어 있었으니까 성공한 것 아닌가?” 맞습니다. 그래서 더 중요한 질문은 “2021년 12월 31일에 엔비디아를 알아볼 수 있었느냐”입니다.

당시 엔비디아는 검색 순위에서 8위였습니다. 하지만 지금 우리가 알고 있는 AI 열풍의 상징적인 사건은 아직 일어나지 않았습니다. ChatGPT가 공개된 것은 그로부터 약 11개월 뒤인 2022년 11월입니다.

즉 2021년 말의 검색 순위만 보고 “이 여덟 종목 중 엔비디아가 앞으로 680% 오를 것”이라고 미리 판단할 수 있는 정보는 이 실험 안에 존재하지 않았습니다.

결과적으로 엔비디아가 만들어낸 초과수익은 관심 순위가 제공한 예측력의 증거라기보다, 사후적으로 보면 매우 성공적인 종목 하나가 섞여 있었던 결과로 읽는 편이 적절합니다.

더 흥미로운 건 리밸런싱입니다. 처음에는 모든 종목이 12.5%였지만, 엔비디아가 크게 오르면서 아무것도 손대지 않은 계좌에서는 엔비디아 비중이 55.8%까지 커졌습니다.

반대로 매달 12.5%씩 비중을 다시 맞췄다면 엔비디아에서 오른 돈을 다른 종목에 계속 나눠 넣게 됩니다. 그 경우 누적 수익은 +12.4%에 그쳤습니다.

같은 8종목인데도 “오른 종목을 그대로 놔두는가”와 “원래 비중으로 되돌리는가”에 따라 결과가 크게 달라집니다.

그래서 이번 실험은 단순히 종목 선정의 문제만 보여주는 게 아닙니다. 포트폴리오의 성과는 어떤 종목을 골랐는지뿐 아니라, 그 종목의 비중이 시간이 지나면서 어떻게 변했는지에도 크게 좌우됩니다.

실제 매수 후 보유 결과와 별개로, DIVA의 마코위츠 분석으로 이 바구니의 성격도 확인해봤습니다. 여기서는 다른 목적 때문에 비중을 12.5%로 유지하며 매달 리밸런싱하는 포트폴리오를 가정합니다. 따라서 여기에서 나오는 기대수익률은 앞에서 본 +74.7%의 실제 매수 후 보유 성적과 같은 숫자가 아닙니다.

변동성은 같은 기간 시장의 약 2.3배였습니다. 개별 종목의 변동성 평균은 56.8%였지만, 서로 다른 산업과 기업을 섞으면서 포트폴리오 변동성은 35.6%까지 낮아졌습니다. 즉 분산효과 자체는 분명히 있었습니다.

하지만 높은 개별 변동성이라는 출발점이 워낙 컸기 때문에, 섞고 나서도 전체 위험은 상당히 높았습니다. DIVA의 효율적 투자선에서도 이 바구니는 같은 8종목으로 만들 수 있었던 더 효율적인 조합과 거리가 있었습니다.

여기서 이 포트폴리오의 DIVA 아키타입은 ‘지도 없는 탐험가’로 분류됩니다. 말 그대로 방향 없이 위험을 감수한 것이 아니라, 높은 변동성을 감수했지만 그 위험을 효율적으로 보상받지는 못한 바구니라는 의미입니다.

마지막으로 파마-프렌치 5팩터 모델로 이 포트폴리오가 어떤 주식 스타일을 가졌는지 확인했습니다.

시장 베타는 +1.15. 시장보다 조금 더 크게 움직이는 포트폴리오였습니다. 규모 베타는 +1.13, 가치 베타는 −1.02. 즉 팩터 관점에서는 소형 성장주 성향이 강하게 나타났습니다.

흥미로운 건 애플·아마존·엔비디아 같은 초대형주가 들어 있었는데도 이런 결과가 나왔다는 것입니다. AMC·게임스톱·니오 같은 종목의 움직임이 포트폴리오 전체의 스타일을 소형 성장주 쪽으로 끌어당겼습니다.

그렇다면 이 포트폴리오만의 특별한 초과수익, 즉 알파는 있었을까요? 연간 알파는 +3.3%. 하지만 p값은 0.78이었습니다. 통계적으로 0과 구분할 수 없는 수준입니다. R²는 58.6%였습니다.

즉 이 바구니가 벌어들인 성과를 보면, 특별한 ‘검색 알파’가 있었다고 해석하기는 어렵습니다. 오히려 시장 노출이 만든 수익이 가장 컸고, 소형주·성장주 성향은 이 기간 결과에 부담으로 작용했습니다.

관심이 높은 종목을 골랐다는 사실 자체가 특별한 초과수익을 만들어내지는 않았습니다.

이번 실험을 한 문장으로 정리하면 이렇습니다.

검색 순위는 미래의 투자 아이디어라기보다, 이미 사람들이 주목했던 종목들의 목록에 가깝습니다.

2021년 가장 많이 조회된 종목에는 AMC와 게임스톱처럼 이미 폭등한 종목도 있었고, 알리바바와 니오처럼 폭락한 종목도 있었습니다. 즉 사람들이 찾았다는 사실은 그 종목에 무언가가 있었다는 뜻이지만, 그 무언가가 앞으로도 상승한다는 뜻은 아닙니다.

이번 바구니의 숫자들이 이 점을 잘 보여줍니다. 평균 수익률은 +74.7%였습니다. 하지만 중앙값은 −1.5%였습니다. 그리고 그 평균을 만든 것은 사실상 엔비디아 한 종목이었습니다.

여기서 투자자가 얻을 수 있는 가장 중요한 교훈은 단순한 “검색량을 믿지 마라”가 아닙니다.

첫째, 평균 뒤에 무엇이 숨어 있는지 봐야 합니다.

포트폴리오 수익률 하나만 보면 성공처럼 보일 수 있습니다. 하지만 개별 종목을 펼쳐보면 손실 종목이 절반이었고, 특정 한 종목의 대박이 전체 결과를 가렸습니다.

둘째, 사후 결과와 당시의 정보는 분리해야 합니다.

2021년 말에는 엔비디아가 앞으로 이렇게 오를지 알 수 없었습니다. 오늘의 승자를 알고 과거로 돌아가는 순간, 투자 실험은 현실적인 의사결정에서 벗어납니다.

그래서 투자 아이디어를 검증할 때는 항상 “그때 무엇을 알 수 있었는가?”를 먼저 물어야 합니다.

셋째, 높은 수익률만큼 그 수익을 얻는 과정도 중요합니다.

검색 바구니는 S&P 500과 비슷한 최종 수익을 냈지만, MDD는 −54.7%였습니다. 결과가 같아 보여도 투자자가 견뎌야 하는 과정은 전혀 다릅니다.

검색 순위는 계속 바뀝니다. 2021년에는 AMC·게임스톱·니오가 사람들의 관심을 끌었습니다. 그 뒤로는 또 다른 종목들이 그 자리를 차지했습니다.

문제는 오늘의 인기 종목을 보고 과거의 차트를 보면 너무 쉽게 이야기를 만들 수 있다는 것입니다. “이때 샀다면 얼마를 벌었을 텐데.” 하지만 그 계산에서 빠진 질문이 하나 있습니다. “그때, 정말 이 종목을 알 수 있었나?”

그래서 관심 종목을 투자 아이디어로 삼았다면, 지금의 상태를 먼저 기록해두는 것도 방법입니다. 어떤 종목을 보고 있는지, 당시의 가격은 얼마인지, 왜 관심을 갖게 됐는지 남겨두면 몇 년 뒤 실제 결과와 비교할 수 있습니다.

DIVA Quantizer에서는 지금 관심 있는 종목을 직접 넣어 변동성, 팩터 노출, 분산효과 등을 확인할 수 있습니다. 몇 년 뒤 “그때 샀다면”이라는 가정을 하는 것보다, 지금의 포트폴리오를 지금 기록해두는 것이 훨씬 정직한 실험입니다.

2021년 가장 많이 조회된 주식 8개에 1만 달러를 똑같이 넣었다면 4년 9개월 뒤 +74.7%였습니다. 시장과 거의 비슷했습니다. 하지만 그 수익의 대부분은 엔비디아 한 종목에서 나왔습니다. 엔비디아를 제외하면 −11.8%. 8종목 가운데 4종목은 손실이었습니다.

이 결과가 보여주는 건 검색량이 쓸모없다는 사실이 아닙니다. 사람들의 관심은 분명 중요한 시장 정보입니다. 다만 관심이 많다는 사실과 좋은 투자라는 판단은 서로 다른 문제입니다.

검색창은 사람들이 무엇을 보고 있는지는 알려줍니다. 하지만 그 종목을 왜 보고 있는지, 이미 얼마나 올랐는지, 앞으로 얼마나 더 오를지는 알려주지 않습니다.

그래서 검색창을 투자 도구로 쓴다면, “무엇이 인기인가?”에서 멈추지 않고
“그 관심이 어떤 가격과 어떤 포트폴리오 구조를 만들고 있는가?”까지 봐야 합니다.

지난 성적표를 보는 것과 미래를 예측하는 것은 다른 일이니까요.

데이터 · 관심 순위: Yahoo Finance, ‘AMC Entertainment is Yahoo Finance’s 2021 top trending ticker’ (2021-12-29) · 가격: yfinance 수정주가, 2021-12-31 ~ 2026-09-30 · AMC는 2022-08-22 배분된 APE 유닛을 배분일 APE 종가 $6.00을 기준으로 AMC에 재투자한 것으로 보정 · 팩터: Ken French Data Library, North America FF5, 2026-08까지 56개월 · 무위험률: 미국 13주 T-bill 연 4.00%. 참고문헌 · Da, Engelberg & Gao (2011), In Search of Attention, Journal of Finance 66(5) · Barber & Odean (2008), All That Glitters, Review of Financial Studies. 모든 위험·팩터 지표는 DIVA Quantizer 모델 산출값입니다.

이 게시글은 AI를 활용하여 작성되었습니다.