지금이 무지성 롱만 외칠 구간이 아니라 리스크 관리가 중요한 시점이라는 점에는 이견이 없음
다만 그 말이 포지션 관리에 도움이 되는 이야기인지, 이미 빠진 주가를 보며 공포만 덧칠하는 이야기인지는 분명히 구분할 필요가 있어 보임
다만 그 말이 포지션 관리에 도움이 되는 이야기인지, 이미 빠진 주가를 보며 공포만 덧칠하는 이야기인지는 분명히 구분할 필요가 있어 보임
[그림 1] SOX(반도체)와 S&P500의 12개월 선행 PER 격차는 외생 변수(관세·이란 사태)를 제외하면 2023년 AI 사이클 이후 가장 낮은 수준까지 축소
[그림 2] SOX의 2026년 EPS 컨센서스는 지속적으로 상향되고 있지만, SOX 지수는 최근 급락하며 실적 전망과 주가 간 괴리가 크게 확대
[그림 3] SOX의 200일 이동평균선 대비 괴리율은 4~5월 역사적 과열 수준에서 빠르게 하락해, 장기 추세 대비 보다 정상적인 거래 구간으로 복귀 중
source: Goldman Sachs
[그림 2] SOX의 2026년 EPS 컨센서스는 지속적으로 상향되고 있지만, SOX 지수는 최근 급락하며 실적 전망과 주가 간 괴리가 크게 확대
[그림 3] SOX의 200일 이동평균선 대비 괴리율은 4~5월 역사적 과열 수준에서 빠르게 하락해, 장기 추세 대비 보다 정상적인 거래 구간으로 복귀 중
source: Goldman Sachs
GS S&T, Momo Meltdown Continues
‒ [그림 1] 최근 High Beta Momentum(GSPRHIMO) 바스켓이 고점 대비 33% 급락하며, 한 달 전 연초수익률 +60% 수준에서 현재 +12.5%까지 후퇴. 골드만은 이번 모멘텀 붕괴는 후반부(Later Innings)에 진입했을 가능성이 높다고 판단.
‒ 후반부로 판단하는 근거는 크게 세 가지. ① 역사적으로도 매우 큰 낙폭, ② 프라임브로커리지 기준 모멘텀 포지션이 상당 부분 정리(1년 기준 77%ile, 5년 기준 95%ile), ③ AI Capex 우려를 제외하면 새로운 펀더멘털 악재가 부족하다는 점.
‒ 다만 이번 실적 시즌 AI Capex가 기대를 밑돌거나 AI 투자 스토리가 구조적으로 훼손될 경우 추가 하락 가능성은 여전히 존재. 특히 5년 기준으로는 모멘텀 익스포저가 아직 높은 수준이라 완전히 안심하기는 이르다고 평가.
‒ 현재 낙폭은 절대 기준으로는 매우 크지만, 변동성을 감안한(Vol-adjusted) 기준에서는 올해 다른 급락 사례들과 유사한 수준으로 분석. [그림 2] 최근 High Beta Momentum의 실현변동성은 5년 최고 수준이며 S&P500의 3주 실현변동성 대비 약 10배까지 확대.
‒ [그림 3] 역사적으로 1개월 동안 20% 이상 급락한 이후에는 단기 반등이 나타난 경우가 많았음. 중앙값 기준으로 이후 1주 +3.7%, 1개월 +5.8%의 수익률을 기록했고, 플러스 수익률 비중도 70~80% 수준으로 비교적 높게 나타남. 다만 모든 사례가 동일했던 것은 아니며 시장 환경에 따라 편차는 상당했음.
‒ 5거래일 동안 10% 이상 급락한 사례 역시 평균적으로는 이후 1주 +5.8%, 1개월 +10.3%의 회복 흐름이 많았음. 하지만 추세 전환 국면에서는 결과가 크게 달라질 수 있어 단순 통계만으로 바닥을 확신해서는 안 된다고 설명.
‒ 현재 AI 테마와 모멘텀 팩터의 상관관계는 95% 이상까지 상승. 사실상 AI 관련 종목의 움직임이 모멘텀 팩터를 좌우하는 상황이며, AI 투자심리도 최근 수년 가운데 가장 부정적인 수준까지 악화된 것으로 분석.
‒ 흥미로운 점은 AI 관련 기업들의 실적 기대는 유지되고 있음에도 저가매수는 적극적으로 유입되지 않고 있다는 점. 투자자들은 AI Capex 불확실성이 해소될 때까지 관망하고 있으며, 이번 실적 시즌의 Capex 가이던스가 가장 중요한 변곡점이 될 것으로 전망.
‒ [그림 4] 헤지펀드 포지셔닝도 상당 부분 정리. 중기 모멘텀 익스포저는 최근 빠르게 감소했고, 프라임브로커리지 기준 순팩터 노출 역시 눈에 띄게 축소되며 수급 부담은 이전보다 완화된 상태.
‒ 종합하면 골드만은 기술적으로는 모멘텀 붕괴가 상당 부분 진행돼 단기 반등 가능성이 높아졌지만, AI Capex 실망이 현실화될 경우 한 차례 더 깊은 하락도 충분히 가능하다고 판단. 따라서 현 시점에서는 공격적인 추격매수보다 손실을 제한할 수 있는 헤지 전략을 병행하는 것이 적절하다고 제안.
‒ [그림 1] 최근 High Beta Momentum(GSPRHIMO) 바스켓이 고점 대비 33% 급락하며, 한 달 전 연초수익률 +60% 수준에서 현재 +12.5%까지 후퇴. 골드만은 이번 모멘텀 붕괴는 후반부(Later Innings)에 진입했을 가능성이 높다고 판단.
‒ 후반부로 판단하는 근거는 크게 세 가지. ① 역사적으로도 매우 큰 낙폭, ② 프라임브로커리지 기준 모멘텀 포지션이 상당 부분 정리(1년 기준 77%ile, 5년 기준 95%ile), ③ AI Capex 우려를 제외하면 새로운 펀더멘털 악재가 부족하다는 점.
‒ 다만 이번 실적 시즌 AI Capex가 기대를 밑돌거나 AI 투자 스토리가 구조적으로 훼손될 경우 추가 하락 가능성은 여전히 존재. 특히 5년 기준으로는 모멘텀 익스포저가 아직 높은 수준이라 완전히 안심하기는 이르다고 평가.
‒ 현재 낙폭은 절대 기준으로는 매우 크지만, 변동성을 감안한(Vol-adjusted) 기준에서는 올해 다른 급락 사례들과 유사한 수준으로 분석. [그림 2] 최근 High Beta Momentum의 실현변동성은 5년 최고 수준이며 S&P500의 3주 실현변동성 대비 약 10배까지 확대.
‒ [그림 3] 역사적으로 1개월 동안 20% 이상 급락한 이후에는 단기 반등이 나타난 경우가 많았음. 중앙값 기준으로 이후 1주 +3.7%, 1개월 +5.8%의 수익률을 기록했고, 플러스 수익률 비중도 70~80% 수준으로 비교적 높게 나타남. 다만 모든 사례가 동일했던 것은 아니며 시장 환경에 따라 편차는 상당했음.
‒ 5거래일 동안 10% 이상 급락한 사례 역시 평균적으로는 이후 1주 +5.8%, 1개월 +10.3%의 회복 흐름이 많았음. 하지만 추세 전환 국면에서는 결과가 크게 달라질 수 있어 단순 통계만으로 바닥을 확신해서는 안 된다고 설명.
‒ 현재 AI 테마와 모멘텀 팩터의 상관관계는 95% 이상까지 상승. 사실상 AI 관련 종목의 움직임이 모멘텀 팩터를 좌우하는 상황이며, AI 투자심리도 최근 수년 가운데 가장 부정적인 수준까지 악화된 것으로 분석.
‒ 흥미로운 점은 AI 관련 기업들의 실적 기대는 유지되고 있음에도 저가매수는 적극적으로 유입되지 않고 있다는 점. 투자자들은 AI Capex 불확실성이 해소될 때까지 관망하고 있으며, 이번 실적 시즌의 Capex 가이던스가 가장 중요한 변곡점이 될 것으로 전망.
‒ [그림 4] 헤지펀드 포지셔닝도 상당 부분 정리. 중기 모멘텀 익스포저는 최근 빠르게 감소했고, 프라임브로커리지 기준 순팩터 노출 역시 눈에 띄게 축소되며 수급 부담은 이전보다 완화된 상태.
‒ 종합하면 골드만은 기술적으로는 모멘텀 붕괴가 상당 부분 진행돼 단기 반등 가능성이 높아졌지만, AI Capex 실망이 현실화될 경우 한 차례 더 깊은 하락도 충분히 가능하다고 판단. 따라서 현 시점에서는 공격적인 추격매수보다 손실을 제한할 수 있는 헤지 전략을 병행하는 것이 적절하다고 제안.
Gromit 공부방
차피 다들 모멘텀 주식들만 이빠이 갖고 있을 것이기 때문에, VIX 지수로 시장 변동성을 체크하는 게 큰 의미가 없어진 것 같음 체감 시장 변동성은 VIX 지수에서 보여지는 것보다 상당한데,
그 이유
(S&P500 대비 모멘텀 팩터 변동성 비율 추이)
(S&P500 대비 모멘텀 팩터 변동성 비율 추이)
Forwarded from 전종현의 인사이트
중국 Moonshot AI의 Kimi K3 모델이 벤치마크 상에서 거의 프론티어 모델과 동등한 수준으로 등장했기 때문에 화제인데,
나는 아래의 생각 정도를 해보는 중이다.
1. 아직 스케일링 법칙이 통하는 만큼 모델 키우면 성능이 이정도로 따라와줄 수 있구나
2. 그렇다면 중국 뿐만 아니라 다른 국가에서도 비슷하게 소버린 AI에 투자할 명분이 생기겠구나
3. 다만 토큰 효율의 측면에서는 확실히 밀리는걸 보아하니 앞으로는 단순한 모델 성능보다 비용당 지능, 즉 토큰당 지능 밀도가 더욱 중요해지겠구나.
관련해서 게빈 베이커의 코멘트가 도움이 되는 것 같아서 아카이브:
"Kimi K3는 AI 산업의 중요한 변곡점이 될 수 있습니다. 앤트로픽과 OpenAI에는 잠재적으로 부정적일 수 있지만, 그 외 전 세계 거의 모든 기업에는 순기능(net positive)을 할 것입니다. 과장이 아니라 문자 그대로 그렇다는 뜻입니다. 비록 진정한 "스푸트니크 모멘트"는 토큰 효율성까지 갖춘 오픈소스 프론티어 모델이 등장할 때이겠지만요. Artificial Analysis에 따르면 Kimi K3는 GPT 5.6보다 구동 비용이 50-70% 더 비싸기 때문에 토큰 효율적이지는 않습니다."
이유:
"추론 마진이 90%에 달하는 2~3개의 지배적인 프론티어 연구소만 존재하는 세상은 해당 2~3개 연구소에는 환상적이겠지만, 다른 모든 계층(layer)에는 순수익 악화(net negative)를 초래합니다. 이들 연구소는 전력, 데이터 센터, 반도체 및 하이퍼스케일러 시장에서 수요 독점자(monopsonies)가 될 것이며, 시간이 지남에 따라 애플리케이션/소프트웨어 계층을 완전히 흡수하면서 이 모든 계층을 수직적으로 통합해 나갈 것이 분명합니다."
"모델 계층에서 마진을 낮추고 경쟁을 심화시키는 모든 요소는 전력, 반도체, 하이퍼스케일러, 네오클라우드, 심지어 소프트웨어에 이르기까지 AI의 다른 모든 계층에 긍정적으로 작용합니다."
"이것이 젠슨이 오픈소스를 전폭적으로 지지하는 이유입니다. 오픈소스 모델은 크기와 아키텍처가 비슷한 폐쇄형 프론티어 모델을 구동하는 것과 정확히 동일한 양의 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. Kimi K3는 토큰당 가격 기준으로는 GPT 5.6 Terra와 대략 비슷한데, GPT 5.6이 K3보다 더 높은 마진으로 책정되었을 것이 확실하기 때문에 이는 사실 K3의 컴퓨팅 효율성이 더 떨어짐을 시사합니다. 게다가 K3가 토큰 낭비가 심하다는 점(즉, 토큰 비효율적이라는 점)을 감안하면, 토큰 효율성이 훨씬 뛰어난 GPT 5.6이나 Grok 4.5보다 작업당 비용이 크게 비싸집니다. 토큰당 비용과 토큰 효율성(즉, 토큰당 지능 밀도)이 바로 단위 비용당 지능 수준을 결정짓는 핵심 요소입니다. 최종적으로 승리하는 AI 기업은 시간이 지남에 따라 달러당 가장 높은 지능을 제공하는 기업이 될 것입니다."
"모델 계층의 마진율(%) 하락은 인프라 계층 전반의 마진 금액($) 상승을 의미하며, 이는 소프트웨어 분야에 신이 내린 선물(godsend)과도 같습니다. 이는 최전선(프론티어)에 K3와 같은 오픈소스 모델이 등장하거나, 메타, 스페이스X, 구글과 같은 수직 통합형 모델 기업이 프론티어에 자리 잡는 두 가지 방식으로 일어날 수 있습니다. 두 경우 모두 모델 계층의 마진율을 낮추는 결과를 가져오는데, 수직 통합형 기업들은 마진 수익이 어느 계층에서 나오든 크게 신경 쓰지 않기 때문입니다. 이것이 바로 구글이 모델 경쟁력 측면에서 바로 옆까지 따라붙었을 때 오픈AI와 앤스로픽이 그토록 고통스러워했던 이유이며, Grok 4.5와 Muse 1.1이 Kimi K3만큼이나 중요했던 이유입니다."
"Kimi K3가 앤스로픽과 오픈AI에 단지 '잠재적으로만' 부정적인 이유는 다음과 같습니다. 1) @ericvishria가 지적했듯, 오늘날에는 Claude와 ChatGPT라는 제품과 하네스(harnesses, 주변 시스템/환경)가 모델 자체보다 더 중요할 수 있기 때문이고, 2) 내부적으로 RSI(재귀적 자가 개선)에 이미 사용 중인 훨씬 더 발전된 모델 체크포인트를 보유하고 있을 것이라는 가설 때문입니다. 후자의 시나리오라면, 다른 연구소보다 불과 몇 달 먼저 RSI에 도달하는 것만으로도 영구적인 우위를 확고히 하기에 충분할 수 있습니다."
"주의할 점(Caveat)은 Kimi K3가 토큰 효율적이지 않아 결과적으로 ChatGPT 5.6보다 비용이 더 비싸기 때문에, 앤스로픽과 오픈AI에 대한 이러한 잠재적 위험이 실제로 전개되려면 프론티어급에서 더 토큰 효율적인 오픈소스 모델이 등장하거나 파레토 프론티어(Pareto frontier)의 여러 지점에서 Grok 5, Composer 4, Muse 2 등이 등장하는 것을 보아야 할 수도 있다는 것입니다. 그리고 저는 두 기업(앤스로픽과 오픈AI) 모두 지난 8개월 동안 보여준 제품 및 하네스 경쟁력을 지속하면서 최대한 빨리 수직적 통합을 이룰 것이라고 확신합니다."
https://x.com/GavinSBaker/status/2078110934740980193
나는 아래의 생각 정도를 해보는 중이다.
1. 아직 스케일링 법칙이 통하는 만큼 모델 키우면 성능이 이정도로 따라와줄 수 있구나
2. 그렇다면 중국 뿐만 아니라 다른 국가에서도 비슷하게 소버린 AI에 투자할 명분이 생기겠구나
3. 다만 토큰 효율의 측면에서는 확실히 밀리는걸 보아하니 앞으로는 단순한 모델 성능보다 비용당 지능, 즉 토큰당 지능 밀도가 더욱 중요해지겠구나.
관련해서 게빈 베이커의 코멘트가 도움이 되는 것 같아서 아카이브:
"Kimi K3는 AI 산업의 중요한 변곡점이 될 수 있습니다. 앤트로픽과 OpenAI에는 잠재적으로 부정적일 수 있지만, 그 외 전 세계 거의 모든 기업에는 순기능(net positive)을 할 것입니다. 과장이 아니라 문자 그대로 그렇다는 뜻입니다. 비록 진정한 "스푸트니크 모멘트"는 토큰 효율성까지 갖춘 오픈소스 프론티어 모델이 등장할 때이겠지만요. Artificial Analysis에 따르면 Kimi K3는 GPT 5.6보다 구동 비용이 50-70% 더 비싸기 때문에 토큰 효율적이지는 않습니다."
이유:
"추론 마진이 90%에 달하는 2~3개의 지배적인 프론티어 연구소만 존재하는 세상은 해당 2~3개 연구소에는 환상적이겠지만, 다른 모든 계층(layer)에는 순수익 악화(net negative)를 초래합니다. 이들 연구소는 전력, 데이터 센터, 반도체 및 하이퍼스케일러 시장에서 수요 독점자(monopsonies)가 될 것이며, 시간이 지남에 따라 애플리케이션/소프트웨어 계층을 완전히 흡수하면서 이 모든 계층을 수직적으로 통합해 나갈 것이 분명합니다."
"모델 계층에서 마진을 낮추고 경쟁을 심화시키는 모든 요소는 전력, 반도체, 하이퍼스케일러, 네오클라우드, 심지어 소프트웨어에 이르기까지 AI의 다른 모든 계층에 긍정적으로 작용합니다."
"이것이 젠슨이 오픈소스를 전폭적으로 지지하는 이유입니다. 오픈소스 모델은 크기와 아키텍처가 비슷한 폐쇄형 프론티어 모델을 구동하는 것과 정확히 동일한 양의 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. Kimi K3는 토큰당 가격 기준으로는 GPT 5.6 Terra와 대략 비슷한데, GPT 5.6이 K3보다 더 높은 마진으로 책정되었을 것이 확실하기 때문에 이는 사실 K3의 컴퓨팅 효율성이 더 떨어짐을 시사합니다. 게다가 K3가 토큰 낭비가 심하다는 점(즉, 토큰 비효율적이라는 점)을 감안하면, 토큰 효율성이 훨씬 뛰어난 GPT 5.6이나 Grok 4.5보다 작업당 비용이 크게 비싸집니다. 토큰당 비용과 토큰 효율성(즉, 토큰당 지능 밀도)이 바로 단위 비용당 지능 수준을 결정짓는 핵심 요소입니다. 최종적으로 승리하는 AI 기업은 시간이 지남에 따라 달러당 가장 높은 지능을 제공하는 기업이 될 것입니다."
"모델 계층의 마진율(%) 하락은 인프라 계층 전반의 마진 금액($) 상승을 의미하며, 이는 소프트웨어 분야에 신이 내린 선물(godsend)과도 같습니다. 이는 최전선(프론티어)에 K3와 같은 오픈소스 모델이 등장하거나, 메타, 스페이스X, 구글과 같은 수직 통합형 모델 기업이 프론티어에 자리 잡는 두 가지 방식으로 일어날 수 있습니다. 두 경우 모두 모델 계층의 마진율을 낮추는 결과를 가져오는데, 수직 통합형 기업들은 마진 수익이 어느 계층에서 나오든 크게 신경 쓰지 않기 때문입니다. 이것이 바로 구글이 모델 경쟁력 측면에서 바로 옆까지 따라붙었을 때 오픈AI와 앤스로픽이 그토록 고통스러워했던 이유이며, Grok 4.5와 Muse 1.1이 Kimi K3만큼이나 중요했던 이유입니다."
"Kimi K3가 앤스로픽과 오픈AI에 단지 '잠재적으로만' 부정적인 이유는 다음과 같습니다. 1) @ericvishria가 지적했듯, 오늘날에는 Claude와 ChatGPT라는 제품과 하네스(harnesses, 주변 시스템/환경)가 모델 자체보다 더 중요할 수 있기 때문이고, 2) 내부적으로 RSI(재귀적 자가 개선)에 이미 사용 중인 훨씬 더 발전된 모델 체크포인트를 보유하고 있을 것이라는 가설 때문입니다. 후자의 시나리오라면, 다른 연구소보다 불과 몇 달 먼저 RSI에 도달하는 것만으로도 영구적인 우위를 확고히 하기에 충분할 수 있습니다."
"주의할 점(Caveat)은 Kimi K3가 토큰 효율적이지 않아 결과적으로 ChatGPT 5.6보다 비용이 더 비싸기 때문에, 앤스로픽과 오픈AI에 대한 이러한 잠재적 위험이 실제로 전개되려면 프론티어급에서 더 토큰 효율적인 오픈소스 모델이 등장하거나 파레토 프론티어(Pareto frontier)의 여러 지점에서 Grok 5, Composer 4, Muse 2 등이 등장하는 것을 보아야 할 수도 있다는 것입니다. 그리고 저는 두 기업(앤스로픽과 오픈AI) 모두 지난 8개월 동안 보여준 제품 및 하네스 경쟁력을 지속하면서 최대한 빨리 수직적 통합을 이룰 것이라고 확신합니다."
https://x.com/GavinSBaker/status/2078110934740980193
X (formerly Twitter)
Gavin Baker (@GavinSBaker) on X
Kimi K3 may be an important inflection point for AI. Potentially negative for Anthropic and OpenAI while being net positive for essentially every other company in the world. I mean that very literally. Although the real “Sputnik moment” would be an open-source…
Goldman Sachs | US Vol Color — Train of Thought
━━━ 모멘텀 청산 — 아직 끝난 것이 아님 ━━━
‒ 최근 모멘텀 붕괴는 실적보다 포지셔닝과 기술적 청산이 주도
‒ 최근 1년 기준 포지션은 상당 부분 정리됐지만, 장기적으로 보면 아직 레버리지 축소의 초입
‒ 과거에도 모멘텀 팩터는 단기간 급등 이후 큰 되돌림이 반복됐으며, 이번에는 레버리지 영향으로 변동성이 더욱 확대
━━━ 레버리지 축소 — 시장 체질은 개선 ━━━
‒ 미국 롱숏 펀드 넷레버리지는 최근 1년 기준 11번째 백분위까지 하락
‒ 기술주는 최근 8주 가운데 6주 순매도가 이어졌고, 누적 매도 규모는 장기 역사상 가장 큰 수준
‒ 미국 레버리지 ETF AUM은 1,000억달러 이상 감소했고, 이 가운데 약 630억달러가 반도체 ETF에서 유출
‒ 반도체 레버리지 ETF 감마 노출도 크게 축소됐으며, 한국 레버리지 ETF 자산도 단일종목 ETF 출시 이전 수준으로 되돌아감
━━━ 지수는 견조, 내부는 전혀 다른 시장 ━━━
‒ 주요 AI 대형주는 평균적으로 고점 대비 약 22% 하락
‒ 반면 Nasdaq100과 S&P500 하락폭은 상대적으로 제한적이었고, Equal-weight S&P500은 신고가를 기록
‒ 종목 간 수익률 격차(Dispersion)가 크게 확대됐고, 주식 간 상관관계는 지속적으로 낮아지는 흐름
━━━ 투자심리와 변동성 ━━━
‒ 미국 투자심리는 과열 구간에서 빠르게 정상화
‒ Risk Appetite 지표 역시 단기간에 크게 둔화되며 과도했던 위험선호가 상당 부분 해소
‒ 개별 종목 변동성은 매우 높았지만 S&P500 전체 변동성은 상대적으로 안정적인 모습
━━━ 옵션 만기 이후가 중요 ━━━
‒ 옵션 만기 이후에는 딜러 감마 부담이 완화되면서 시장 수급도 점차 개선될 가능성
‒ 현재는 지수보다 일부 종목과 AI 테마의 위험대비 보상이 더 좋아진 구간으로 판단
‒ 최근 QQQ 실제 변동성은 옵션시장이 반영한 변동성을 크게 웃돌고 있으며, 실적 시즌에도 높은 변동성이 이어질 가능성
━━━ 한 줄 결론 ━━━
‒ 최근 조정은 펀더멘털 악화보다 레버리지와 포지셔닝 정상화 과정에 가까움. 기술적 부담은 상당 부분 해소됐고, 옵션 만기 이후 수급 개선과 실적 시즌이 맞물리면서 하이퍼스케일러 중심으로 다시 우호적인 환경이 만들어질 가능성에 무게를 둠.
━━━ 모멘텀 청산 — 아직 끝난 것이 아님 ━━━
‒ 최근 모멘텀 붕괴는 실적보다 포지셔닝과 기술적 청산이 주도
‒ 최근 1년 기준 포지션은 상당 부분 정리됐지만, 장기적으로 보면 아직 레버리지 축소의 초입
‒ 과거에도 모멘텀 팩터는 단기간 급등 이후 큰 되돌림이 반복됐으며, 이번에는 레버리지 영향으로 변동성이 더욱 확대
━━━ 레버리지 축소 — 시장 체질은 개선 ━━━
‒ 미국 롱숏 펀드 넷레버리지는 최근 1년 기준 11번째 백분위까지 하락
‒ 기술주는 최근 8주 가운데 6주 순매도가 이어졌고, 누적 매도 규모는 장기 역사상 가장 큰 수준
‒ 미국 레버리지 ETF AUM은 1,000억달러 이상 감소했고, 이 가운데 약 630억달러가 반도체 ETF에서 유출
‒ 반도체 레버리지 ETF 감마 노출도 크게 축소됐으며, 한국 레버리지 ETF 자산도 단일종목 ETF 출시 이전 수준으로 되돌아감
━━━ 지수는 견조, 내부는 전혀 다른 시장 ━━━
‒ 주요 AI 대형주는 평균적으로 고점 대비 약 22% 하락
‒ 반면 Nasdaq100과 S&P500 하락폭은 상대적으로 제한적이었고, Equal-weight S&P500은 신고가를 기록
‒ 종목 간 수익률 격차(Dispersion)가 크게 확대됐고, 주식 간 상관관계는 지속적으로 낮아지는 흐름
━━━ 투자심리와 변동성 ━━━
‒ 미국 투자심리는 과열 구간에서 빠르게 정상화
‒ Risk Appetite 지표 역시 단기간에 크게 둔화되며 과도했던 위험선호가 상당 부분 해소
‒ 개별 종목 변동성은 매우 높았지만 S&P500 전체 변동성은 상대적으로 안정적인 모습
━━━ 옵션 만기 이후가 중요 ━━━
‒ 옵션 만기 이후에는 딜러 감마 부담이 완화되면서 시장 수급도 점차 개선될 가능성
‒ 현재는 지수보다 일부 종목과 AI 테마의 위험대비 보상이 더 좋아진 구간으로 판단
‒ 최근 QQQ 실제 변동성은 옵션시장이 반영한 변동성을 크게 웃돌고 있으며, 실적 시즌에도 높은 변동성이 이어질 가능성
━━━ 한 줄 결론 ━━━
‒ 최근 조정은 펀더멘털 악화보다 레버리지와 포지셔닝 정상화 과정에 가까움. 기술적 부담은 상당 부분 해소됐고, 옵션 만기 이후 수급 개선과 실적 시즌이 맞물리면서 하이퍼스케일러 중심으로 다시 우호적인 환경이 만들어질 가능성에 무게를 둠.
Gromit 공부방
미국 레버리지 ETF AUM은 1,000억달러 이상 감소했고, 이 가운데 약 630억달러가 반도체 ETF에서 유출
‒ 반도체 레버리지 ETF 감마 노출도 크게 축소됐으며, 한국 레버리지 ETF 자산도 단일종목 ETF 출시 이전 수준으로 되돌아감
‒ 반도체 레버리지 ETF 감마 노출도 크게 축소됐으며, 한국 레버리지 ETF 자산도 단일종목 ETF 출시 이전 수준으로 되돌아감
우리는 레버리지 ETF 시장에서도 같은 현상을 확인했다. 레버리지 ETF의 운용자산(AUM)은 1,000억달러 이상 감소했으며, 이 가운데 630억달러가 반도체(semis) 레버리지 ETF에서 유출됐다. 이를 다른 방식으로 보면, 레버리지 반도체 ETF의 운용자산은 기존 대비 39% 감소한 셈이다.
또 다른 관점에서 보면, 시장의 일일 감마(daily gamma) 규모도 크게 줄었다. 우리는 레버리지 반도체 ETF의 일일 감마 규모가 현재 약 18억달러 수준으로, 과거 최고치였던 28억달러에서 크게 감소한 것으로 추정한다.
한국에서도 레버리지 ETF 운용자산은 단일종목 레버리지 ETF가 출시되기 이전 수준으로 되돌아왔다. 이러한 감소는 시장에 일어날 수 있는 가장 건전한 변화 중 하나라고 판단한다.