분산투자의 필요성

투자를 하다보면 너무 좋아보이는 종목들이 있어 조금씩 사다보면 굉장히 큰 돈이 그 종목으로 몰리는 경우가 있습니다. 생각대로 잘 풀린다면 괜찮겠지만 그 종목이 오르지 않는다면 심리적으로도 초조해지고 돈도 벌지 못하는 문제가 생깁니다.

 

그래서 이런 말이 있죠. 계란을 한 바구니에 담지 마라. 리스크를 분산하라는 의미입니다. 확실히 한 종목에 몰빵 투자를 하게되면 모 아니면 도, 잘 되면 대박 안되면 쪽박인 상황이 오게됩니다. 따라서 분산투자는 어느 정도 필요합니다.

 

그런데 그 어느 정도라는게 진짜 어느 정도여야할까요?

 

 

오늘도 제가 좋아하는 확률통계 내용이 필요합니다.

위 그림은 정규분포표 그래프입니다. 어떤 data 집단을 정리하다보면 평균값에 가장 많은 data 가 몰리고 양 옆으로 점점 숫자가 줄어드는 양상을 보입니다.

 

예를들면 같은 연령대의 키를 분석하면 저런 모습이 나올겁니다. 고3 남학생 평균키가 174라면, 174cm 의 인원이 가장 많고 190cm 는 수가 적을테니 결과적으로 정규분포표와 유사한 모양이 그려지게 되겠죠.

 

주식 종목도 마찬가지입니다. x 축을 수익률이라보고 만약 딱 한 종목을 고른다면 시장 평균 수익률의 중앙값을 갖는 종목이 될 수도 있고, 대박이 나서 그래프의 오른편에 있을 수도, 쪽박을 차서 왼편에 있을 수도 있습니다. 하나만 고르면 그렇습니다.

 

그럼 한 20개쯤 고른다면? 어떤 것은 가운데에 어떤 것은 오른쪽에, 어떤 것은 왼쪽에 위치할겁니다. 이런 것들을 평균을 내면 중앙값으로 몰리게 될겁니다.

 

확률통계 용어로는 모집단과 표본집단이 있는데, (사실 저도 배운지 오래되서 개념만 기억납니다.) 전체 data에서 표본을 임의 추출하여 data를 분석하면 그 숫자가 많을수록 전체 data 의 평균값에 가까워지게 됩니다. 1000개중에 100개 샘플을 조사하는것과 500개 샘플을 조사하는 경우 500개 샘플 분석 결과가 더 정확한 원리입니다. 흔히 우리가 선거철에 여론조사 시 오차율 플러스 마이너스 3%, 5% 라고 하는 개념이 이런 것입니다. 여러 사람에게 물어볼수록, 그 결과가 전 국민에게 물어봤을때의 결과와 유사하게 되는 것이죠.

 

다시 주식 이야기로 돌아오면, 우리가 아무리 좋은 주식이라고 선택해도 그 숫자가 많아지면 결국 시장 평균 수익률, 즉 코스피 상승률에서 크게 벗어나기 힘들다는 것입니다. 이런 경우 그냥 펀드에 가입하던가, 또는 인덱스 상품을 거래하는편이 낫습니다. 대략 10종목 이상 거래할 생각이라면 그냥 속 편하게 남에게 맡기는게 낫습니다. 우리가 원하는건 시장 평균이 아닌 시장 평균 +@ 니까요.

 

따라서 분산투자는 필요하나 그 숫자에 제한을 둘 필요는 있습니다. 개인적으로는 되도록 큰 돈은 세 종목 안쪽에 들어가게 하려고 합니다. Study 용으로 몇백 정도 사는거야 얼마든지 사도 상관은 없지만 진짜 돈을 벌 목적으로 크게 들어가는 경우는 고민하고 또 고민한 다음 매입합니다. 이렇게 선택한 종목들이 정규 분포표의 중앙에서 오른쪽으로 한참 치우친 결과를 보여준다면 더할나위 없겠죠.