상관과 합산 위험
먼저 볼 것 리스크 관리와 손절의 기본
여러 종목을 동시에 보유할 때, 개별 종목의 위험만 보면 전체 위험을 크게 과소평가할 수 있습니다. 같은 방향으로 함께 움직이는 포지션들은 사실상 하나의 큰 포지션입니다.
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1개념
반도체 종목 다섯 개를 각각 1% 위험으로 샀다면, 업종 전체에 악재가 나오는 날 다섯 개가 동시에 손절에 걸릴 수 있습니다. 이 경우 실제 위험은 1%가 아니라 5%에 가깝습니다. 상관관계는 두 자산이 얼마나 함께 움직이는지를 −1~+1로 나타낸 값이며, 포트폴리오 위험은 개별 위험의 단순 합이 아니라 상관을 반영해 계산됩니다. 특히 시장 급락기에는 평소 상관이 낮던 자산들까지 함께 떨어져 상관이 1에 가까워지는 경향이 자주 보고됩니다.
2합산 위험 계산
- 포트폴리오 히트: 현재 보유 중인 모든 포지션이 동시에 손절될 경우의 총 손실(%)
- 업종·테마 한도: 같은 업종·테마 포지션의 합산 위험을 예: 3% 이내로 제한
- 방향 한도: 같은 방향(모두 매수) 포지션의 총 위험을 예: 6% 이내로 제한
- 상관은 보통 최근 60~120일 수익률로 계산하며, 시기에 따라 크게 변함
상관과 종목 수에 따른 합산 위험
| 평균 상관 ρ | 5종목 | 10종목 |
|---|---|---|
| 0 | 2.24% | 3.16% |
| 0.3 | 3.32% | 6.08% |
| 0.6 | 4.12% | 8.00% |
| 1 | 5.00% | 10.00% |
상관이 0.3만 되어도 10종목의 합산 위험(6.08%)이 서로 독립인 5종목(2.24%)의 두 배를 넘습니다. 종목 수를 늘리면 상관이 0일 때는 √n으로 천천히 늘지만, 상관이 있으면 n에 가깝게 늘어납니다.
3해석
분산은 '종목 수'가 아니라 '서로 다르게 움직이는 위험의 수'로 생각해야 합니다. 같은 지수에 연동되는 대형주 열 개는 사실상 지수 하나를 산 것과 비슷할 수 있습니다. 반대로 상관이 낮은 자산(다른 업종, 다른 자산군)을 섞으면 같은 기대 수익에서 낙폭을 줄일 수 있습니다.
다만 위기 때 상관이 올라간다는 점 때문에, 평상시 상관으로 계산한 분산 효과를 과신하지 않습니다. 가장 보수적인 방법은 같은 방향 포지션의 위험을 그냥 더한 값(상관 1 가정)을 한도로 관리하는 것입니다.
4매매 활용 예시
포트폴리오 히트 계산 예
| 포지션 | 업종 | 손절 시 손실(계좌 대비) |
|---|---|---|
| A | 반도체 | 1.0% |
| B | 반도체 | 0.8% |
| C | 2차전지 | 1.0% |
| D | 은행 | 0.6% |
| 합계 | — | 3.4%(반도체 1.8%) |
세 번째 반도체 종목을 1% 위험으로 더하면 반도체 합산이 2.8%로 업종 한도 3% 안이지만, 전체 히트는 4.4%가 됩니다. 이처럼 업종 한도와 전체 한도를 함께 확인합니다. 한도 수치(3%, 6%)는 예시입니다. [사이트 제안]
5주의점 · 한계
상관계수는 과거 데이터로 계산한 값이며 안정적이지 않습니다.
레버리지 ETF, 선물 등은 같은 기초자산이라도 위험 크기가 다르므로 환산이 필요합니다.
관련: 포지션 사이징, 상대강도와 섹터 로테이션.
상관을 줄이려고 잘 모르는 자산군을 섞으면 그 자산 고유의 위험(유동성, 환율, 레버리지)이 새로 생깁니다. 이해하는 범위 안에서 분산합니다.
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참고한 자료: 사이트 자체 계산(본문 [사이트 계산] 표)
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