주식·채권·금·달러·비트코인이 함께 움직이거나 따로 움직이는 이유를 공통 요인으로 설명하고, 상관계수를 잴 때 생기는 함정과 롤링 상관을 읽는 법을 정리했습니다.
상관계수가 무엇이고 분산 효과가 왜 상관에서 나오는지는 '분산투자와 상관관계' 글에서 다뤘습니다. 이 글은 범위를 넓혀 성격이 전혀 다른 자산들, 곧 주식·채권·금·달러·비트코인이 서로 어떻게 엮여 움직이는지를 봅니다. 같은 주식 안의 종목들은 비슷한 이유로 움직이지만, 자산군이 다르면 움직이는 이유도 다릅니다. 그런데도 어떤 시기에는 한꺼번에 오르거나 내리고, 어떤 시기에는 서로 반대로 움직입니다. 그 차이를 만드는 것이 여러 자산에 동시에 영향을 주는 공통 요인입니다. 아래에서는 대표적인 공통 요인과, 상관계수를 직접 잴 때 숫자를 왜곡하는 함정들을 차례로 정리합니다.
여러 자산의 가격에 동시에 영향을 주는 힘은 몇 가지로 정리할 수 있습니다. 어떤 요인이 그 시기의 시장을 주도하느냐에 따라 자산 사이의 관계가 달라집니다. 아래 설명은 흔히 쓰이는 일반적인 구조이며, 실제로 어느 정도 맞았는지는 시기마다 다르므로 데이터로 확인해야 합니다.
주식과 채권은 분산의 대표 짝으로 꼽히지만, 둘의 상관은 고정된 값이 아닙니다. 경기 둔화가 주된 걱정인 시기에는 주식이 내릴 때 금리가 떨어져 채권 가격이 오르므로 둘이 반대로 움직이기 쉽습니다. 반대로 물가 상승이 주된 걱정인 시기에는 금리가 오르면서 주식과 채권이 함께 떨어질 수 있습니다. 물가가 크게 오르고 금리가 빠르게 올랐던 2022년에 미국 주식과 채권이 함께 큰 폭으로 내린 것이 널리 알려진 예입니다. 그래서 '채권은 주식이 빠질 때 오른다'는 말은 어느 시기의 관찰이지 법칙이 아닙니다. 상관계수를 볼 때는 전체 기간 값 하나보다 시기별 값이 어떻게 바뀌어 왔는지를 함께 봅니다.
금은 이자나 배당을 주지 않으므로 금리가 높아지면 들고 있는 기회비용이 커지고, 달러로 값이 매겨지므로 달러의 힘에도 영향을 받는다고 흔히 설명됩니다. 큰 불안이 퍼질 때 금을 찾는 수요가 늘기도 합니다. 달러는 세계 금융 시장이 흔들릴 때 강해지는 경향이 자주 이야기되는데, 원화 투자자에게는 이 점이 특히 중요합니다. 위험 회피 국면에 달러-원 환율이 오르면 원화로 환산한 해외 자산의 손실이 일부 상쇄되기 때문입니다. 비트코인은 24시간 거래되고 역사가 짧아 관계가 더 불안정합니다. 어떤 시기에는 기술주와 비슷하게 움직이고, 어떤 시기에는 자기만의 이유로 따로 움직입니다. 비트코인을 '디지털 금'이나 '기술주 같은 위험 자산' 가운데 하나로 단정하기보다, 지금 어느 쪽과 더 가깝게 움직이는지를 기간별로 재 보는 편이 낫습니다.
상관계수 하나는 계산한 기간 전체를 평균한 값입니다. 같은 두 자산이라도 어느 기간을 고르느냐에 따라 크게 달라지므로, 최근 30일·60일처럼 일정한 창을 하루씩 옮기며 다시 계산한 롤링 상관을 함께 봅니다. 롤링 상관이 0 근처에서 오르내리면 뚜렷한 관계가 없는 것이고, 한쪽으로 오래 머물면 그 기간에 관계가 유지된 것입니다. 창이 짧을수록 표본이 적어 값이 크게 출렁이므로, 짧은 창의 급변을 관계의 변화로 바로 읽지 않습니다. 아래 그림은 상관계수가 어떻게 생기는지 보이기 위해 만든 예시입니다.
상관계수는 방향이 얼마나 같았는지를 말할 뿐, 얼마나 크게 움직였는지는 말하지 않습니다. 상관이 1이어도 한 자산은 1% 움직일 때 다른 자산은 3% 움직일 수 있습니다. 크기까지 보려면 베타를 씁니다. 베타는 공분산 ÷ 기준 자산의 분산으로, 상관계수 × (그 자산의 변동성 ÷ 기준 자산의 변동성)과 같습니다. 그래서 상관이 중간쯤이어도 변동성이 아주 큰 자산은 베타가 크게 나오고, 상관이 높아도 변동성이 작으면 베타가 작습니다. 묶음 전체의 흔들림을 생각할 때는 상관, 각 자산의 변동성, 비중 세 가지가 함께 작동합니다. 상관이 낮은 자산이라도 아주 작은 비중이거나 변동성이 매우 크면 기대한 효과와 다를 수 있습니다.
상관계수는 계산은 간단하지만 무엇을 어떻게 넣느냐에 따라 숫자가 크게 달라집니다. 아래는 자산군을 섞어 비교할 때 특히 자주 생기는 문제입니다. 다른 곳에서 본 상관계수와 내가 잰 값이 다르다면 대개 이 가운데 하나가 원인입니다.
이 사이트의 '비트코인 vs 증시·금·달러 상관관계'는 비트코인이나 이더리움을 나스닥·S&P 500·코스피, 금, 달러 인덱스, 미국 10년물 금리, WTI 원유, 달러-원 환율과 비교해 최근 30·90·180·365일 상관계수를 막대와 행렬로, 고른 자산과의 30·60개 변화 롤링 상관을 차트로 보여 줍니다. 마감되지 않은 봉은 쓰지 않고, 금리는 변화폭으로 계산합니다. 주식 종목 비교에서는 국내외 주식과 ETF·지수·금·환율을 최대 다섯 개 골라 수익률 상관계수 행렬과 베타·연 변동성·최대낙폭을 함께 보고, 상관을 일간과 주간 수익률 가운데 골라 잴 수 있습니다. 환율이 수익에 주는 영향은 '환율이 해외주식 수익에 주는 영향' 글을 함께 봅니다.
상관계수는 지난 기간에 함께 움직인 정도를 요약한 숫자일 뿐 원인을 말해 주지 않고, 앞으로도 같은 관계가 이어진다는 보장도 없습니다. 특히 시장이 크게 흔들리는 시기에는 평소와 다른 관계가 나타나기 쉽습니다. 이 글의 공통 요인 설명은 흔히 쓰이는 일반적인 구조이며 모든 시기에 맞지는 않습니다. 그림은 원리를 보이기 위한 예시이고 실제 자산의 기록이 아닙니다. 이 글은 자산 사이의 관계를 읽는 방법을 설명한 것으로 특정 자산 배분을 권하지 않으며, 투자 조언이 아닙니다.
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