폭락장에서도 분산 투자는 효과가 있을까? 주식·채권·금 비교

분산 투자로 폭락 자체를 막을 수는 없지만, 하락의 깊이는 바꿀 수 있습니다. 얼마나 바뀌는지는 무엇에 분산하느냐에 달려 있습니다. 20년 동안의 경로 1,000개를 시뮬레이션하면, 도중에 직전 고점에서 가장 크게 떨어진 폭(최대 드로다운)의 중앙값(한가운데 결과)은 S&P 500만 보유했을 때 -29%, 주식을 여러 지역에 나눴을 때 -30%였지만, 주식 60%·채권 40%에서는 -18%였습니다. 다만 채권이 늘 도움이 되는 것은 아닙니다. 2022년에는 채권도 주식과 함께 떨어졌습니다. 또 이 시뮬레이션의 중앙값에서는 주식 60%·채권 40%의 자산이 S&P 500만 보유했을 때보다 덜 불어났습니다.

폭락장에서는 주식끼리의 분산 효과가 약해진다

상관관계는 두 자산이 같은 방향으로 움직이는 정도를 -1에서 1 사이의 숫자로 나타낸 것으로, 1에 가까울수록 함께 움직입니다. 분산 효과는 한 자산이 떨어지는 달에 다른 자산이 버텨 줄 때 나타납니다.

몬테카를로 시뮬레이션에 관한 글에서 설명했듯이, 이 사이트의 모델은 평온 국면과, 가격이 더 크게 출렁이고 더 자주 떨어지는 거친 국면 사이를 오갑니다. 과거 데이터 전체에 맞춘 모델에서 S&P 500과의 상관관계를 국면별로 보면 다음과 같습니다.

거친 국면은 폭락과 같은 것이 아니라, 평균 3.4개월 동안 이어지는 변동이 큰 시기입니다. 두 상관관계 모두 원래 높은데, 거친 국면에서는 더 올라갑니다. 나라가 달라도 세계의 주식은 같은 시기에 함께 팔리기 쉽다는 뜻입니다. 달러 기준 연간 총수익률(배당 재투자)에서도 같은 모습이 보입니다. 2008년에 S&P 500은 -36.8%, 선진국 주식은 -41.0%, 신흥국 주식은 -48.9%로 셋 모두 크게 떨어졌습니다.

채권과 금은 주식과 다르게 움직여 왔다

주식이 아닌 자산은 다르게 움직여 왔습니다. 같은 모델의 거친 국면에서 자산별 성장률을 연환산해 비교했습니다.

모델의 거친 국면에서 주식은 평균적으로 떨어진 반면, 채권과 금은 플러스였습니다. 연환산은 그 속도가 1년 내내 이어졌을 때의 숫자입니다. 거친 국면은 대개 몇 달 안에 끝나므로 이것은 실제 1년 동안의 결과가 아닙니다. 또 채권과 금은 S&P 500보다 과거 데이터가 짧아서, 이 숫자의 바탕이 된 거친 국면의 달도 적습니다. 플러스였다는 사실 자체도 확실하다고 할 수 없습니다.

2008년의 연간 수익률도 같은 방향입니다. S&P 500의 -36.8%에 비해 미국 종합 채권은 7.9%, 미국 장기 국채는 34.0%, 금은 4.9%였습니다.

2022년에는 채권도 주식과 함께 떨어졌다

채권이 언제나 포트폴리오를 지켜 주지는 않습니다. 2022년의 연간 수익률은 S&P 500이 -18.2%, 미국 종합 채권이 -13.0%, 미국 장기 국채가 -31.2%로, 장기 국채는 주식보다 더 크게 떨어졌습니다. 금은 -0.8%였습니다.

그해에는 높은 물가상승률과 빠른 금리 인상이 주식과 채권을 함께 끌어내렸습니다. 채권 가격은 금리가 오르면 떨어지고, 만기가 길수록 더 많이 떨어집니다. 경기가 나빠져 금리가 내려가는 시기라면 채권이 주식의 하락을 받쳐 주기 쉽습니다. 하지만 금리 상승이 하락의 원인이라면 채권도 주식과 함께 떨어질 수 있습니다.

이 변화는 상관관계에도 나타납니다.

상관관계는 고정된 성질이 아니라 시기에 따라 달라집니다. 2021~2025년의 상관관계 행렬과 2005~2020년의 행렬을 비교하면 이 변화를 확인할 수 있습니다.

그래도 드로다운은 달라진다

내 자산에 어떤 의미가 있는지 보기 위해 네 가지 배분을 다음 조건으로 비교했습니다.

• 처음에 한 번만 투자하고 20년 동안 그대로 둡니다(중간에 넣거나 빼는 돈은 없습니다)
• 매달 처음의 비중으로 되돌립니다(리밸런싱)
• 금액은 미국 달러 기준 명목이며, 물가 상승을 빼지 않습니다
• 과거 데이터 전체에 맞춘 모델에서 경로 1,000개를 만들고, 네 배분 모두 같은 달의 순서를 씁니다

경로의 최대 드로다운은 월말 값으로 잰, 직전 고점에서 가장 크게 떨어진 폭입니다.

중앙값하위 10%

주식을 여러 지역에 나눠도 드로다운은 얕아지지 않았습니다. 거친 국면에서 상관관계가 높은 데다, 그 국면의 연환산 변동성(출렁임의 크기)이 S&P 500의 21%에 비해 선진국 주식은 24%, 신흥국 주식은 32%로 더 크고, 평온 국면의 성장률도 낮기 때문입니다. 채권을 40% 섞으면 중앙값은 -29%에서 -18%로, 하위 10%는 -45%에서 -30%로 얕아졌습니다. 하위 10%가 -30%라는 것은, 경로 10개 중 1개에서는 자산이 한때 고점보다 적어도 그만큼 떨어졌다는 뜻입니다.

포트폴리오의 10%를 채권에서 금으로 옮긴 배분은 이 비교에서 드로다운이 조금 더 얕았지만, 그 차이는 채권을 섞었을 때만큼 크지 않습니다.

채권은 하락을 줄이는 대신 성장도 늦추기 쉽다

채권을 섞는 데에는 대가가 있습니다. 같은 실험의 20년 후 잔액을 시작 금액에 대한 배수로 비교합니다.

주식 60%·채권 40%는 중앙값이 S&P 500만 보유했을 때보다 낮고, 상위 10%에서는 그 차이가 더 벌어집니다. 하위 10%에서는 차이가 작습니다. 이 실험에서 채권을 섞어 달라지는 것은 마지막의 나쁜 결과라기보다, 좋은 경우의 상승 폭과 도중의 하락 깊이입니다.

포트폴리오의 10%를 채권에서 금으로 옮긴 배분은 이 비교의 세 수준 모두에서 주식 60%·채권 40%를 앞섰습니다. 이는 데이터 기간에 금이 크게 오른 것을 반영한 것이며, 금으로 바꾸면 더 불어난다는 규칙이 아닙니다.

어느 쪽이 나은지는 숫자만으로 정해지지 않습니다. 팔지 않고 견딜 수 있는 하락이 어느 정도인지, 그 돈을 언제 쓸지에 따라 맞는 배분이 달라집니다. 이미 인출을 하고 있다면, 하락의 깊이는 수익률 순서 위험을 통해 돈이 얼마나 오래 버티는지에도 영향을 줍니다. 원하는 배분은 포트폴리오 시뮬레이터에서 직접 시험해 볼 수 있습니다.

이 비교의 가정

• 데이터 기간: S&P 500은 SPY(1993년부터)이지만, 선진국 주식은 EFA(2001년부터), 신흥국 주식은 EEM(2003년부터), 미국 종합 채권은 AGG(2003년부터), 미국 장기 국채는 TLT(2002년부터), 금은 GLD(2004년부터)이며 모두 배당 재투자 기준입니다. 2000~2002년 주식 하락기에 채권과 금이 어떻게 움직였는지는 거의 들어 있지 않습니다
• 하락의 깊이: 모델의 거친 국면은 평균 3.4개월 만에 끝나므로, 몇 년씩 이어지는 하락은 실제 역사보다 드물게 나오기 쉽습니다. 과거 데이터 전체에서 S&P 500(SPY)의 실제 최대 드로다운은 월말 기준 -51%입니다. 시뮬레이션의 20년보다 긴 기간의 값이라 그대로 비교할 수는 없지만, 여기의 드로다운은 낙관적일 수 있습니다. 수준이 아니라 배분 사이의 차이로 읽어 주십시오
• 단순화한 모델: 모델은 두 국면마다 자산 사이의 관계를 하나씩만 갖습니다. 2022년 같은 해는 과거 데이터 속에서 평균에 섞이므로, 금리 때문에 채권이 떨어지는 경우는 시뮬레이션에서 실제보다 드물게 나올 수 있습니다
• 과거의 결과: 미국 주식이 강했던 시기의 데이터이므로 지역 분산의 효과가 약하게 보였을 수 있고, 이 기간의 금 상승도 계속된다는 보장이 없습니다. 과거 수익률이 미래 수익률을 보장하지는 않습니다
• 빠진 것: 세금, 계좌에서 드는 수수료, 매매 비용은 포함하지 않습니다(ETF 자체의 보수는 가격에 반영되어 있습니다). 모든 수치는 미국 달러 기준이므로, 원화로 계산하면 환율 효과가 더해집니다
• 수치의 재현: 이 글의 실험은 고정된 난수 시드(난수를 뽑기 시작하는 숫자)를 쓰므로, 과거 데이터가 갱신될 때까지 결과가 같습니다. 시뮬레이터는 그날의 날짜(UTC)를 시드로 쓰므로, 같은 설정이라도 수치가 조금 다르게 나옵니다