TQQQ는 이론대로 안 움직인다 — 직접 데이터로 확인해봤다

TQQQ는 이론대로 안 움직인다 — 직접 데이터로 확인해봤다

TQQQ를 오래 보유하면서 항상 찜찜한 게 하나 있었다.

나스닥100 일간 수익률에 3을 곱하면 이론적인 3배 레버리지값이 나온다. 근데 실제 TQQQ 주가랑 이 이론값 사이엔 분명히 차이가 있다.

운용보수가 있으니 당연히 차이가 나겠지 — 그렇게만 생각하고 넘어왔다.

근데 운용보수 0.88%만으로는 설명이 안 되는 부분이 있다는 것도 어렴풋이 알고 있었다. ETF의 실제 자산가치(NAV)와 주가의 차이, 매일 배율을 맞추는 과정에서 생기는 오차... 개념은 알고 있었지만 데이터로 직접 확인해본 적은 없었다.

이번에 현금비율 매매법 시뮬레이션을 준비하면서 이걸 그냥 넘어갈 수가 없었다. 시뮬레이션 결과를 믿으려면 먼저 데이터가 얼마나 현실을 반영하는지 검증해야 했으니까.

직접 파고들었다. 그리고 생각보다 훨씬 많은 걸 알게 됐다.

직접 데이터를 확인하고 싶으신 분은 첨부파일 확인 바란다.

분석 조건

• 기간: 2010년 2월 ~ 2026년 3월 (약 16년)
• 이론 3배: 나스닥100 일간 수익률 × 3 (비용 없음, 완벽한 추종 가정)
• TQQQ 실제: stooq 일간 종가 데이터 (주식 분할 등 보정 완료)

처음 보고 좀 놀랐다

16년 전체를 비교하면 이렇다.

※ CAGR = 복리로 계산한 연평균 수익률. 예를 들어 16년간 100만원이 286배가 됐다면 CAGR은 42.1%.

연 3% 차이. 별거 아닌 것 같지만 16년 복리로 쌓이면 얘기가 달라진다. 이론값은 약 286배, 실제 TQQQ는 약 202배. 84배 차이다. 100만원이 2억 8천이냐, 2억이냐의 차이.

근데 더 놀라운 건 따로 있었다.

초기엔 TQQQ가 오히려 이론값보다 좋았다

시기별로 나눠보니 전혀 예상 못 한 패턴이 나왔다.

초기 7년은 TQQQ 실제가 이론값을 앞섰다. 그런데 2022년 이후엔 이론값이 TQQQ를 연 8% 가까이 앞선다.

운용보수 때문이라면 시기랑 상관없이 비슷하게 차이가 나야 하는데, 왜 이렇게 패턴이 극적으로 바뀌는 걸까?

레버리지 ETF의 숨겨진 비용 구조

TQQQ가 3배 수익률을 만드는 방식을 먼저 이해해야 한다.

TQQQ는 금융기관과 일종의 "수익률 교환 계약"을 맺는다. ETF가 금융기관에 일정한 비용을 내면, 금융기관이 나스닥100의 3배 수익률을 돌려주는 구조다. 이걸 스왑(swap) 계약이라고 한다.

이 과정에서 비용이 이렇게 발생한다.

• 빌리는 비용: 2배치 레버리지를 금융기관에서 조달하는 비용 → -2 × 기준금리
• 굴리는 수익: 담보로 맡긴 현금을 미국 단기 국채에 운용해서 생기는 수익 → +1 × 기준금리
• 순 금리 비용: 둘을 합치면 → -1 × 기준금리
• 여기에 운용보수 0.88% → 이론적 총비용 = 기준금리 + 0.88%

2010~2021년 미국 기준금리가 거의 0%였으니 이론적 총비용은 약 1% 수준이었다. 실제 괴리는 그보다 낮았다. TQQQ가 오히려 이론보다 잘 움직이고 있었던 셈이다.

2022년 이후 — 설명이 안 되는 괴리

2022년 미국이 금리를 급격히 올리면서 상황이 완전히 달라졌다.

2022년 이후 실제 괴리는 이론 총비용보다 4% 이상 더 크다. 이 추가 비용의 정체가 뭘까?

TQQQ 약관에도 명시되어 있는 내용인데, 금융기관은 수익률 교환 계약을 맺을 때 기준금리 그대로가 아니라 기준금리 + 웃돈을 요구한다. 금융기관 입장에서 보면 TQQQ에 3배 레버리지를 제공하는 건 리스크가 있는 장사다. 그 리스크에 대한 프리미엄을 추가로 얹는 것이다. 금리가 높을수록, 시장 변동성이 클수록 이 웃돈이 커진다.

또 TQQQ는 매일 장 마감 직전에 목표 배율(3배)을 맞추기 위해 대규모로 사고판다. 이 과정에서도 크고 작은 손실이 발생한다. 시장이 급변할수록 이 손실이 커진다.

2023~2025년에 기준금리 5%대가 유지되면서 이 두 가지 비용이 동시에 폭발한 결과가 연간 수익률 기준으로 10~30%p의 차이로 나타난 것이다. 특히 나스닥이 폭등한 2023년에는 이론값 230% vs 실제 198%로 30%p 넘게 벌어졌다

그래서 레사남 현금비율 매매전략 시뮬레이션은 어떻게 했나

이게 이번 분석의 진짜 목적이었다.

이론값만으로 40년 시뮬레이션을 돌리면 현실보다 훨씬 낙관적인 결과가 나온다. 그렇다고 TQQQ 실제 데이터는 2010년부터밖에 없다.

그래서 이런 보정 공식을 만들었다.

보정 일수익률 = 이론3x 일수익률
               - (해당연도 기준금리 + 운용보수 0.88% + 추가비용 4.3%) / 영업일수

추가비용 4.3%는 2022~2026년 실측값을 보수적으로 전 구간에 적용했다. 실제로는 저금리 시절에 이 추가비용이 훨씬 작았겠지만, 시뮬레이션은 항상 보수적으로 잡는 게 낫다.

이 보정값이 얼마나 정확한지 실제 TQQQ와 비교해봤다.

오차가 0.5% 이내다. 보정 공식이 실제 TQQQ 비용 구조를 꽤 정확하게 포착하고 있다는 뜻이다.

이 검증을 통해 2010년 이전 구간의 보정값도 신뢰할 수 있다는 근거가 생겼다. 그래서 최종적으로 이런 마스터 데이터를 만들었다.

• 1985~2010년 2월: 보정된 이론값 (검증된 공식 적용)
• 2010년 2월~2026년 3월: TQQQ 실제값 그대로

이 40년치 데이터를 기반으로 앞으로의 현금비율 시뮬레이션을 진행할 예정이다.

정리하면

이번 분석에서 확인한 것들이다.

• 하나, 레버리지 ETF의 실제 비용은 운용보수만이 아니다. 기준금리에 연동되는 조달 비용과 금융기관이 얹는 웃돈이 수익률에 더 큰 영향을 미친다.
• 둘, 저금리 시절 TQQQ는 이론값에 매우 가깝게 움직였다. 과거 저금리 시절 데이터만 보고 앞으로도 그럴 거라 기대한다면 너무 낙관적인 판단이 될 수 있다.
• 셋, 고금리 환경에서는 연 4~5%의 추가 비용을 각오해야 한다. 지금처럼 금리가 4~5%대를 유지하는 시기에 레버리지 ETF를 보유하면 이론값과 실제값의 괴리가 생각보다 훨씬 크게 벌어지고, 생각보다 수익률이 낮아질 수 있다.

다음 편부터는 이 보정 데이터로 본격적인 현금비율 시뮬레이션을 시작한다. 현금을 얼마나 들고 가면 폭락을 버티면서 장기 복리를 지킬 수 있는지, 40년 데이터로 직접 확인해볼 예정이다.

- 레사남(레버리지ETF를 사랑하는 남자) 드림

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