상관관계가 낮은 자산을 섞는다는 것

같이 움직이는 자산만 모으면 무슨 일이 생길까

가만히 생각해보면 이상한 일입니다. 국내 주식 여러 종목에 나눠 담았는데, 어느 날 계좌 전체가 파랗게 물들어 있죠. 서로 다른 회사인데 왜 다 같이 빠질까요.

답은 간단합니다. 그 종목들이 같은 방향으로 움직이기 때문입니다. 회사는 달라도 시장이라는 같은 바람을 맞고 있으니, 바람이 불면 다 같이 흔들립니다. 이걸 조금 어렵게 부르면 상관관계가 높다고 합니다.

분산투자를 '종목 수를 늘리는 일'로만 이해하면 여기서 미끄러집니다. 열 종목을 담아도 그 열이 다 같이 움직이면 사실상 한 종목을 담은 것과 큰 차이가 없습니다. 오늘은 그 '같이 움직이는 정도', 즉 상관관계를 기준으로 분산을 다시 보는 이야기를 해보겠습니다.

TL;DR

• 분산의 핵심은 개수(종목 수)가 아니라 방향(상관관계)입니다. 성격이 다른 자산을 섞는 게 진짜 분산이죠.
• 상관관계는 -1에서 +1 사이 값으로 표현됩니다. +1에 가까우면 같이 움직이고, 0에 가까우면 따로 움직입니다.
• 상관관계가 낮은 자산을 섞으면 같은 기대수익으로 변동성을 낮추거나, 같은 변동성으로 기대수익을 높이는 여지가 생깁니다.
• 다만 상관관계는 고정값이 아닙니다. 평소엔 따로 가던 자산도 위기 국면에서 같이 급락하는 경우가 많습니다.
• 그래서 확인할 것은 '몇 종목인가'가 아니라 '내 계좌가 어떤 위험 요인 하나에 얼마나 쏠려 있는가' 입니다.

데답 코멘트

데답 인사이트: 분산투자는 어려운 개념이 아닙니다. 다만 '많이 담으면 된다'는 착각이 워낙 흔하죠.

오늘은 그 착각이 어디서 생기는지, 그리고 우리가 가진 데이터로 쏠림을 어떻게 점검할 수 있는지까지 이어가 보겠습니다. 무료 구간에서는 큰 그림만 잡고, 실제 숫자와 적용법은 아래에서 자세히 풀어보겠습니다.

출처

출처: 개미날다 데이터 · 기준일 2026-10-05