수익노트

코스피 역대 상승률 기록을 직접 찾아봤더니 숫자들이 꽤 의미심장했습니다. 2008년 글로벌 금융위기 때 11.9%가 역대 2위였고, 1999년 3월이 9.6%로 3위였습니다. 공교롭게도 1위와 3위 모두 1999년 기록이라 26년이라는 숫자가 유난히 눈에 띄었습니다. 코로나가 한창이던 2020년 3월에도 8.6% 오르는 데 그쳤는데, 이번 17.9%는 그 두 배를 훌쩍 넘겼습니다.

해외 지수와 비교해보면 더 실감이 납니다. 다우존스 산업평균지수(DJIA)는 1896년부터 시작된 130년 역사에서 단 한 번도 일일 상승률 15%를 넘기지 못했습니다. 여기서 다우존스 산업평균지수란 미국을 대표하는 30개 우량 기업의 주가를 평균 낸 지수로, 전 세계 증시의 기준점 역할을 합니다. 그 최고 기록이 1933년 대공황 한복판에서 나온 15%였는데, 코스피는 이걸 넘어섰습니다. 나스닥 지수 역대 최고 상승일도 닷컴버블 붕괴 시기인 2001년의 14%였고, 일본 닛케이와 독일 DAX 지수도 2008년 금융위기 때 각각 14%, 11%가 최고였습니다.

그런데 여기서 불편한 사실 하나가 있습니다. 다우, 나스닥, 닛케이, DAX 모두 역대 최대 상승일 이후 주가가 더 폭락했다는 점입니다. 1933년 대공황, 2001년 닷컴버블, 2008년 금융위기 모두 최고의 하루가 있었지만 그 후가 더 나빴습니다. 제가 직접 역사를 추적해보니 역대급 상승이 반드시 반등의 신호는 아니었습니다. 이번 코스피가 그 불편한 역사의 예외가 되기를 바라지만, 데이터는 낙관을 허락하지 않습니다.

• 코스피 역대 1위 상승률 17.9% (2026년 7월 31일)
• 다우존스 130년 역대 최고: 15% (1933년 대공황)
• 나스닥 역대 최고: 14% (2001년 닷컴버블)
• 닛케이 역대 최고: 14% (2008년 금융위기)
• DAX 역대 최고: 11% (2008년 금융위기)

이번 폭등이 왜 이렇게 극단적으로 나타났는지 분석해보니 두 가지 구조적 원인이 보였습니다. 첫째는 연기금의 역할 변화이고, 둘째는 단일종목 레버리지·인버스 ETF의 폭발적 성장입니다.

원래 연기금은 주가가 오르면 팔고 내리면 사는 리밸런싱, 즉 자산 비중 재조정을 통해 시장 안전판 역할을 해왔습니다. 그런데 최근에는 이 원칙이 흔들리고 있습니다. 7월 28일부터 나흘 동안 연기금이 순매수한 금액이 약 1조 원에 달했고, 심지어 코스피가 17.9% 폭등한 당일에도 1,647억 원을 순매수했습니다. 폭등일에 사야 할 이유가 없는데도 샀다는 뜻입니다. 이렇게 되면 시장의 완충 역할이 아니라 오히려 변동성을 증폭시키는 주체가 됩니다.

두 번째 원인이 더 결정적이었습니다. 단일종목 레버리지·인버스 ETF가 지난 5월 27일 처음 도입됐는데, 이게 변동성을 기하급수적으로 키웠습니다. 레버리지 ETF란 기초자산 주가 변동의 두 배를 추종하도록 설계된 상품입니다. 쉽게 말해 삼성전자가 10% 오르면 20% 오르고, 10% 내리면 20% 내리는 구조입니다. SK하이닉스가 최근 53% 하락하는 과정에서 레버리지 투자자들은 원금을 완전히 잃었고, 그 손실을 메우려던 투자자들이 이번엔 인버스 ETF로 대거 몰렸습니다. 인버스 ETF란 주가 하락에 베팅하는 상품으로, 주가가 내리면 수익을 냅니다. 그런데 주가가 반등하자 인버스 보유자들이 일제히 청산(손절매)에 나서면서 매수세가 폭발적으로 터졌고, 그 결과가 17.9%라는 숫자로 나타났습니다. 제가 이 구조를 파악하고 보니 이건 정상적인 매수 유입이 아니라 강제 청산에 의한 기계적 폭등이라는 생각이 확고해졌습니다.

이 문제를 인식한 금융당국은 7월 31일부터 단일종목 레버리지·인버스 ETF 진입 기본예탁금을 1,000만 원에서 3,000만 원으로 상향하고, 대용증권 인정 기준도 강화했습니다(출처: 금융감독원). 늦었지만 필요한 조치였다고 봅니다. 제 경험상 변동성이 극단으로 치닫기 전에 구조적 장치를 손보는 게 맞는데, 이번엔 순서가 거꾸로였습니다.

이번 반등에 결정적인 불씨가 된 사건이 하나 있었습니다. AI 투자계에서 '예언자'로 불렸던 리오폴드 아브레너의 헤지펀드 청산 소식입니다. 콜롬비아대학 19세 수석 졸업, 오픈AI 연구원 출신인 그는 2024년 AI 대확장 예측 보고서로 주목받고 독립 헤지펀드를 출범시켰습니다. 6월까지 누적 수익률이 439%에 달했으니 천재 투자자라는 말이 과장이 아니었습니다.

문제는 레버리지 배율이 4배였다는 점입니다. 레버리지란 보유 자금보다 더 큰 금액을 빌려 투자하는 방식입니다. 자기 자본 60조 원에 4배 레버리지를 쓰면 240조 원을 굴리는 셈이 되는데, 이 경우 주가가 25%만 하락해도 원금이 전부 사라집니다. SK하이닉스가 53% 폭락하는 과정에서 그의 펀드는 사실상 전액 손실로 청산됐습니다.

시장은 이를 신호로 읽었습니다. 숏커버링(Short Covering), 즉 공매도 포지션을 청산하기 위한 주식 매수가 쏟아졌습니다. 여기서 숏커버링이란 주가 하락에 베팅해 빌린 주식을 매도한 뒤, 나중에 더 낮은 가격에 사서 갚는 공매도 전략을 마무리하는 과정을 뜻합니다. 코스피가 9,114에서 5,593까지 38.6% 하락하는 동안 공매도 세력은 막대한 수익을 쌓았고, 이제 그 이익을 확정지을 시점이 됐습니다. 이날 외국인이 7조 2,000억 원어치 순매수한 것도 상당 부분 이 숏커버링의 결과로 볼 수 있습니다.

여기에 미국 재무부의 TGA(재무부 일반계정) 잔고 변화도 영향을 줬습니다. TGA 잔고란 미국 재무부가 연방준비은행에 보유한 현금 계좌로, 잔고가 늘면 시중 유동성이 줄고 주가에 부담이 됩니다. 재무부가 7월 10일부터 28일 사이 18일 동안 2,200억 달러(약 300조 원 이상)를 시중에서 흡수했는데, 이 흡수가 사실상 마무리되면서 유동성 압박이 걷힌 점도 반등의 배경이 됐습니다. 제 경험상 이렇게 기술적 청산과 유동성 요인이 동시에 겹치면 상승폭이 예상을 훨씬 웃돌게 됩니다.

제가 가장 신중하게 보는 부분이 여기입니다. 이번 반등이 진짜 바닥을 확인한 것인지, 아니면 데드캣바운스(Dead Cat Bounce)인지를 판별하는 일입니다. 데드캣바운스란 폭락 후 일시적으로 반등하다가 다시 하락하는 현상을 말하는데, 죽은 고양이도 높은 곳에서 떨어지면 튀어 오른다는 표현에서 나왔습니다.

역사적 사례를 먼저 보겠습니다. 1929년 대공황 때 주가가 50% 하락 후 절반인 50%를 회복했고, 2022년 약세장에서는 58%, 1990년에는 53%를 회복했습니다. 피보나치 되돌림 이론이나 다우 이론에서도 낙폭의 40~60%를 회복하는 것이 데드캣바운스의 전형적인 범위로 알려져 있습니다. 현재 코스피는 9,114에서 5,593으로 38.6% 하락했고, 이번에 6,595까지 올라 낙폭의 약 28.5%를 회복했습니다. 역사적 기준으로 보면 7,000~7,700 구간이 데드캣바운스로도 충분히 도달 가능한 범위입니다(출처: 네이버 금융).

그렇다면 진짜 V자 반등 여부를 판별하려면 무엇을 봐야 할까요? 제가 직접 체크하고 있는 지표는 세 가지입니다. 첫째, AI 투자 불확실성이 완전히 해소됐는가 하는 점입니다. 마이크로소프트와 아마존의 어닝 서프라이즈가 일부 불안을 잠재웠지만, 제 경험상 이 정도로는 구조적 의심을 완전히 지우기 어렵습니다. 둘째, 장기 금리입니다. 미국 10년물 국채 금리가 여전히 4.6%대이고 한국도 4.2%대인데, 이게 작년 5월 2.7% 수준과 비교하면 여전히 고압 상태입니다. 금리가 본격적으로 내려와야 안정화됐다고 볼 수 있습니다. 셋째, 신용 레버리지 잔량입니다. HSBC 보고서에 따르면 국내 증시에서 빚을 낸 투자자 중 청산된 비율이 겨우 2%에 불과하다고 합니다. 제대로 된 바닥은 빚투 청산이 대규모로 일어난 이후에 확인됐다는 역사적 패턴과는 거리가 멀다는 뜻입니다.

한 달 수익률 기준으로 보면 코스피는 여전히 -23% 상태입니다. 폭등과 폭락이 반복되는 이 장세에서 레버리지와 인버스를 오가다가 전 재산을 잃는 사례가 반복되고 있습니다. 제 판단으로는 급등일에 추격 매수하거나 급락일에 패닉셀(공포에 의한 투매)을 하는 것 모두 득보다 실이 큽니다. 지금은 주가보다 주변 환경, 특히 위에서 언급한 세 가지 지표를 지속적으로 확인하는 것이 훨씬 중요하다고 봅니다.

7월 31일 코스피 17.9% 폭등은 기쁜 소식이지만, 제가 직접 데이터를 들여다본 결과 마냥 안도하기 어렵다는 결론에 이르렀습니다. 역대 최대 상승일은 예외 없이 위기의 한복판에서 나왔고, 그 이후 더 큰 하락이 뒤따른 경우가 훨씬 많았습니다. 연기금의 변동성 증폭, 단일종목 레버리지 ETF의 강제 청산 구조, 그리고 아직 충분히 해소되지 않은 신용 레버리지 잔량은 분명히 짚고 넘어가야 할 리스크입니다.

지금 당장 해야 할 일은 폭등에 흥분해 추격 매수에 나서거나, 반대로 불안해서 투매하는 것이 아닙니다. 장기 금리, 레버리지 잔량, 외국인 순매수 지속성이라는 세 가지 지표를 꾸준히 확인하면서 이 반등이 진짜인지 확인하는 과정이 필요합니다. 제 경험상 시장이 가장 극단적일 때 가장 냉정해야 손실을 줄일 수 있었습니다.

참고: https://youtu.be/-4ItjlGxWGA?si=9kFtmpJoSJcmYlWx

저는 꽤 오래 '건강하게 먹고 있다'는 착각 속에 살았습니다. 현미밥에 채소 반찬, 군것질도 거의 없었는데 왜 저녁마다 과자 봉지에 손이 갔는지 도무지 이해하지 못했습니다. 그 이유를 설명해주는 개념이 바로 '단백질 지렛대 가설(Protein Leverage Hypothesis)'입니다. 여기서 단백질 지렛대 가설이란, 인체가 단백질이라는 특정 영양소의 목표치를 채울 때까지 식욕을 끊임없이 작동시키도록 설계되어 있다는 이론입니다.

실제로 동물 대상 연구에서 먼저 발견된 이 패턴은 인간에게서도 동일하게 확인되었습니다. 단백질 섭취가 부족한 상태에서는 뇌의 핵심 식욕 조절 부위인 시상하부(Hypothalamus)가 경보를 울립니다. 여기서 시상하부란 뇌 깊숙이 위치한 작은 영역으로, 배고픔·포만감·체온 등 생존에 직결된 신호를 총괄하는 일종의 '본부' 역할을 하는 구조물입니다. 이 시상하부가 아미노산 부족을 감지하는 순간, 식욕은 조용히 꺼지지 않습니다.

출처: 미국 임상영양학저널(AJCN)에 게재된 연구에서는 같은 칼로리를 섭취하더라도 단백질 비율이 30%인 그룹과 15%인 그룹 사이에 일일 440kcal의 차이가 발생했고, 단백질을 더 많이 먹은 그룹이 약 6kg을 추가 감량했습니다. 제가 이 수치를 처음 봤을 때 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 칼로리를 똑같이 맞췄는데 지방 감량이 6kg이나 차이 난다는 게 믿기지 않았으니까요.

그렇다면 하루에 단백질을 얼마나 먹어야 할까요? 여러 인구집단 연구에서 반복적으로 도출된 수치는 체중 1kg당 1.3~1.5g입니다. 체중이 65kg이라면 하루 최소 85~100g의 단백질이 필요하다는 뜻입니다. 이 수치를 처음 계산해봤을 때 저는 제가 평소에 얼마나 부족하게 먹었는지 바로 알게 됐습니다. 현미밥과 채소 위주 식단으로는 이 기준을 채우는 게 사실상 불가능에 가깝거든요.

단백질이 부족하면 간에서는 FGF21(섬유아세포 성장인자 21)이라는 물질이 분비됩니다. FGF21이란 단백질 결핍 상태를 감지한 간이 혈액으로 내보내는 신호 물질로, 시상하부를 자극해 단백질에 대한 갈망을 한층 더 증폭시키는 역할을 합니다. 문제는 뇌가 이 갈망을 '단백질이 먹고 싶다'가 아니라 그냥 '배고프다'로만 인식한다는 점입니다. 그래서 결국 가장 손에 잡히는 과자나 빵으로 허기를 달래게 되고, 악순환이 반복됩니다.

• 단백질 목표량: 체중 1kg당 1.3~1.5g (예: 65kg → 하루 85~100g)
• 목표 미달 시 시상하부가 식욕 경보를 지속적으로 발령
• 간에서 FGF21 분비 → 단백질 갈망이 일반 식욕으로 둔갑
• 단백질 비율 차이만으로 6kg 추가 감량 가능(AJCN 연구 기준)

이 원리를 알고 나서 제가 가장 먼저 바꾼 것은 아침 식사였습니다. 원래 저는 토스트 한 쪽에 커피로 하루를 시작하는 게 당연했는데, 그게 하루 식욕의 기초를 무너뜨리고 있었다는 걸 몰랐습니다. 아침에 단백질을 충분히 섭취하면 뇌가 일찍부터 안정 신호를 받아 점심·저녁의 과식 충동 자체가 줄어듭니다. 반대로 아침을 탄수화물로만 채우면 그 단백질 결핍이 하루 내내 누적되고, 저녁에 자제력이 완전히 무너지는 패턴이 만들어집니다. 제가 직접 써봤는데, 아침에 달걀 3개와 그릭 요거트를 먹은 날은 오후 내내 군것질 생각 자체가 거의 없었습니다.

아침 단백질을 건강한 지방과 함께 섭취하면 효과가 더 강해집니다. 이 조합이 GLP-1(글루카곤 유사 펩타이드-1) 분비를 촉진하기 때문입니다. GLP-1이란 음식을 먹은 뒤 소장에서 분비되는 포만감 호르몬으로, 식욕을 억제하고 혈당 급등을 완화하는 역할을 합니다. 최근 비만 치료제로 주목받는 성분이기도 한데, 사실 식품 조합만으로도 이 경로를 어느 정도 활성화할 수 있습니다.

운동 변수도 빼놓을 수 없습니다. 저는 예전에 '유산소만 열심히 하면 뱃살이 빠지겠지'라는 생각으로 매일 달렸는데, 오히려 운동 후 폭식이 반복됐습니다. 이게 의지력 문제가 아니라는 걸 이 원리를 알고 나서야 깨달았습니다. 출처: 미국 임상영양학저널(AJCN) 연구에 따르면, 고강도 유산소 운동은 일시적으로 단백질 목표치를 끌어올립니다. 즉, 운동 후 몇 시간 동안 시상하부가 요구하는 단백질 기준치가 평소보다 훨씬 높아지는 것입니다. 이 높아진 기준치를 단백질로 채우지 않으면 식욕이 폭주하고, 결국 태운 칼로리보다 훨씬 많이 먹게 됩니다. 뱃살을 빼려고 뛰는데 오히려 지방이 늘어나는 역설이 여기서 생깁니다.

해결법은 생각보다 단순합니다. 운동 후 2시간 이내에 평소 목표량에 30~50g을 추가로 섭취하는 것입니다. 저는 운동 전에 EAA(필수 아미노산)를 먼저 챙기기 시작했는데, 확실히 운동 후 허기가 전보다 덜합니다. EAA란 체내에서 합성되지 않아 반드시 음식으로 섭취해야 하는 9가지 아미노산의 총칭으로, 그 중 류신(Leucine)이 단백질 식욕 조절에 핵심 역할을 하는 것으로 알려져 있습니다.

칼슘도 단백질과 비슷한 방식으로 식욕에 관여합니다. 칼슘이 부족해도 뇌는 동일하게 불특정 배고픔 신호를 보냅니다. 그래서 그릭 요거트, 코티지 치즈, 뼈째 먹는 고등어 같은 식품을 선택하면 단백질과 칼슘을 동시에 채워 식욕 억제 효과를 두 배로 만들 수 있습니다. 식전 사과식초 섭취도 제가 꾸준히 시도해본 방법인데, 아세트산(Acetic Acid)이 미토콘드리아에서 연료로 사용되면서 세포 수준의 포만 신호를 일부 만들어내는 원리입니다. 劇劇적인 변화라기보다는 식사 전 허기를 살짝 낮춰주는 느낌이었고, 저는 개인적으로는 물에 희석해서 마시는 게 위에 부담이 덜했습니다.

칼로리를 아무리 꼼꼼히 세도 뱃살이 꿈쩍 않았던 시절, 문제는 제 의지력이 아니었습니다. 단백질 목표치를 한 번도 제대로 채운 적이 없었던 게 진짜 원인이었습니다. 체중 1kg당 1.3~1.5g이라는 기준치, 아침 단백질 우선 섭취, 운동 후 추가 보충이라는 세 가지를 실천하기 시작하면서 저는 음식을 덜 먹으려고 '참는' 일이 눈에 띄게 줄었습니다. 뇌가 필요한 걸 받으니까 조르는 걸 멈추는 원리였습니다.

완벽한 식단보다 이 기준 하나를 매일 채우는 쪽이 훨씬 현실적이고 지속 가능하다고 느꼈습니다. 내일 아침부터 달걀 두세 개, 그릭 요거트 한 컵으로 시작해보시면 어떨까요. 오후가 달라지는 걸 느끼는 데 그리 오래 걸리지 않을 겁니다.

참고: https://youtu.be/-J0zZF-Sz_8?si=BcIrGV6aOALjx_-2

7월 29일 기준으로 SK하이닉스의 추정 PER(주가수익비율)은 4.5배였습니다. 여기서 PER이란 현재 주가가 1년치 순이익의 몇 배 수준인지 나타내는 지표입니다. 쉽게 말해, PER 4.5배라는 건 지금 시가총액이 연간 예상이익의 고작 4.5배밖에 안 된다는 뜻이죠. 일반적으로 성장주의 PER이 15~20배 수준인 걸 감안하면, 숫자만 보면 정말 말도 안 되게 싸 보입니다.

그런데 제가 2018년 데이터를 찾아봤더니 — 그때도 똑같이 PER 4.6배였습니다. 그 당시에도 수많은 증권 전문가들이 "SK하이닉스가 4.6배밖에 안 되니 15배까지 오르면 주가 세 배"라고 했죠. 결과는 어땠을까요? 그해 주가가 38% 떨어졌고, 이후 추가로 더 빠져 고점 대비 총 42%가 하락했습니다. 반토막 직전이었던 셈입니다.

반도체는 대표적인 사이클 산업입니다. 여기서 사이클 산업이란, 수요와 공급이 주기적으로 과잉·부족을 반복하면서 이익이 크게 오르내리는 구조의 산업을 말합니다. 이익이 정점일 때 이미 시장은 다음 하강 사이클을 선반영해서 주식을 팝니다. 그러니 "PER이 낮으니 싸다"는 논리가 그대로 통하지 않는 겁니다. 오히려 사이클 산업에서 PER이 가장 낮을 때가 매도 신호에 가깝고, PER이 가장 높을 때 — 즉 이익이 바닥일 때 — 가 매수 타이밍이었던 경우가 반복됐습니다. 실제로 2019년 SK하이닉스의 PER은 22배였는데, 바로 그 시점이 저점이었고 이후 주가는 66% 올랐습니다(출처: 네이버 금융 SK하이닉스 시세).

이번에도 "PBR(주가순자산비율)은 무시하고 PER만 보면 된다"는 주장이 많았습니다. PBR이란 시가총액을 장부상 순자산으로 나눈 값으로, 회사가 갖고 있는 실물 자산 대비 주가가 어느 수준인지를 보여줍니다. 미국 빅테크처럼 자본 투자 없이 네트워크 독점으로 돈을 버는 기업이라면 PBR이 덜 중요할 수도 있습니다. 하지만 SK하이닉스는 공장을 짓고 장비를 계속 사들여야 하는 전형적인 장치 산업입니다. 이런 회사에서 PBR을 무시하고 PER만 내세운 건, 결국 주가가 가장 비쌀 때 투자자들을 끌어모으는 역할을 한 셈이죠.

그렇다면 지금은 어떻게 봐야 할까요? 제 생각은 이렇습니다. PER 4.5배가 싸다, 비싸다를 논하기 전에 — 이 이익이 내년에도 유지되거나 더 올라갈 수 있는지를 먼저 따져야 합니다.

• PER(주가수익비율) 4.5배 — 숫자만 보면 역대급으로 싸 보이지만, 사이클 산업에서는 이익 정점과 겹치는 경우가 많다
• 2018년에도 동일하게 PER 4.6배에서 이후 주가 42% 하락 — 같은 패턴이 반복됐다
• PBR(주가순자산비율)은 장치 산업인 메모리 반도체에서 여전히 중요한 지표다
• 사이클 산업에서 PER이 낮을 때 오히려 조심해야 하고, 높을 때가 매수 기회였던 사례가 반복됐다

제가 직접 이날 장을 지켜보면서 가장 당황했던 건 SK하이닉스의 영업이익률이었습니다. 76.3%입니다. 엔비디아(NVIDIA)의 65%, TSMC의 60%, 삼성전자의 52%를 훌쩍 넘는 수치입니다. 세계 1위 마이크론(81.2%)에 이어 2위입니다(출처: 금융감독원 전자공시시스템 DART). 이 숫자만 보면 "도대체 왜 파는 거지?"라는 생각이 드는 게 당연합니다.

그런데 시장이 실적보다 더 무거운 걸 묻고 있었습니다. "이 이익이 앞으로도 계속될 수 있는가?" — 바로 이 질문이었습니다. 증권가 기대치는 약 64조 원이었는데 실제 결과는 60조 5천억 원으로 약간 밑돌았습니다. 기대치를 못 맞혔다는 사실 자체보다는, "앞으로의 이익 전망치가 계속 올라갈 수 있는가"에 대한 확신이 무너진 게 더 큰 충격이었다고 저는 봅니다.

여기에 국민연금 문제가 겹쳤습니다. 원래 연기금이 하락장에서 순매수에 나서면 강력한 지지 신호였습니다. 실제로 7월 29일에도 국민연금이 수천억 원 규모의 순매수를 하면서 지수가 5,200선에서 5,600선으로 올라오긴 했습니다. 그런데 문제는 이미 국민연금이 주식 비중을 너무 많이 끌어올려 놓은 상태라는 겁니다. 통상 적정 비중이 약 14~15% 수준인데, 고점 당시 31%까지 올라가 있었다는 정황이 있습니다. 이 초과 비중이 오히려 외국인들에게 비싸게 팔 수 있는 기회를 만들어줬고, 외국인은 올해 상반기에만 약 160조 원어치를 처분하고 빠져나갔습니다.

솔직히 청와대 정책실장이라는 사람이 "지금은 조정 기간"이라고 말하는 걸 듣고는 제가 경악했습니다. 2배 레버리지 상품까지 만들어놓고 — 삼성전자·SK하이닉스 레버리지는 사실상 개인 투자자들이 변동성 장에서 피눈물을 흘리게 설계된 구조입니다. 레버리지 ETF는 기초자산 등락률의 2배를 추종하지만, 변동성이 크면 클수록 복리 효과가 역으로 작동해 자산이 지속적으로 소멸하는 구조적 문제가 있습니다. 그런데 책임지는 사람이 아무도 없다는 게 더 참담합니다.

그렇다면 앞으로 뭘 봐야 할까요? 핵심은 이익 전망치의 방향입니다. HBM(고대역폭메모리, High Bandwidth Memory — AI 가속기에 탑재되는 고성능 메모리 반도체)이 과거 일반 D램처럼 수요 사이클을 타는지, 아니면 AI 데이터센터 투자와 함께 구조적으로 성장하는지가 판정 기준입니다. 범용 D램의 현물가(스팟 가격)와 중국 창신(CXMT)의 시장 점유율 확대 속도 — 이 두 가지를 제가 계속 추적하고 있는 이유입니다.

제 생각에는 메모리가 과거에 사이클 산업이었던 건 PC·스마트폰 같은 소비재 수요가 중심이었기 때문입니다. 지금 HBM은 AI 데이터센터 확장이라는 수요를 받고 있어서, 과거와 같은 게임이라고 단정하기 어렵습니다. 오히려 시장이 아직 의심하는 동안 추매하는 전략이 나쁘지 않다고 봅니다. 다만 레버리지 상품만큼은 — 아무리 확신이 있어도 — 조심해야 한다는 건 이번 장에서 다시 한 번 확인했습니다.

7월 29일 코스피와 코스닥 양 시장 이틀 연속 서킷 브레이커 발동, SK하이닉스 장중 23% 급락 — 이건 단순한 실적 실망감으로 설명하기엔 너무 큰 움직임이었습니다. 제가 이날을 되짚어보면서 확인한 건, 결국 "PER이 낮으니 싸다"는 프레임이 사이클 산업에서는 얼마나 위험한 함정인지였습니다. 2018년 패턴이 그대로 반복되고 있다는 걸 알고 있었다면, 적어도 고점 부근에서 추격 매수하는 실수는 피할 수 있었을 겁니다.

앞으로 제가 지켜볼 두 가지는 명확합니다. 첫째는 SK하이닉스의 이익 전망치가 하락 전환하는지, 아니면 계속 상향되는지. 둘째는 중국 창신(CXMT)의 점유율 확대가 범용 D램 현물가 하락으로 연결되는지입니다. 이 두 가지가 확인되기 전까지는 확신보다 관찰이 먼저라고 생각합니다. 레버리지 상품에 이미 물려계신 분들은 특히 단기 변동성에 흔들리지 않도록 포지션 점검이 필요해 보입니다.

참고: https://youtu.be/5S_bqq6crV4?si=AHA-WbYuSi73WmXp