변동성 끌림 — 레버리지ETF의 가장 오해받는 비용

변동성 끌림 — 레버리지ETF의 가장 오해받는 비용

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약속을 지킬 시간이 왔다

벌써 3주 전 일이다.

7편(세상에 이런 ETF가)에서 한 가지 충격적인 사실을 흘렸었다. 40년 데이터를 돌려보니 2X 시뮬이 3X 시뮬보다 최종 수익률이 더 높았다는 것. 단순 계산이라면 배수가 클수록 수익이 더 많아야 정상인데, 결과는 정반대였다.

그리고 어제 발행한 23편(SOXL 집중분석)에서도 비슷한 충격을 던졌다. 같은 3배 레버리지인데 TQQQ는 207배 올랐고 SOXL은 150배밖에 못 올랐다. 변동성 끌림(Volatility Drag)이라는 개념을 짧게 언급하고 넘어갔지만, 그게 도대체 무엇이고 왜 이런 결과를 만드는지는 본격적으로 풀지 않았다.

오늘 그 약속을 지킨다.

이 글에서는 변동성 끌림이라는 현상을 처음부터 끝까지 파헤친다. 그런데 한 가지 미리 말해두고 싶은 게 있다. 변동성 끌림을 다루는 사람들 대부분이 이 주제를 "레버리지는 위험하다"는 결론으로 몰고 간다. 횡보장 사고실험만 들이대고, 사람들을 겁주고, 그걸로 끝낸다.

나는 그게 늘 안타까웠다. 반쪽짜리 진실만 보여주는 셈이기 때문이다. 오늘은 변동성 끌림이라는 현상을 정직하게 바라보면서, 동시에 사람들이 빼먹고 안 보여주는 나머지 절반의 진실까지 함께 다룬다. 그 두 절반이 합쳐졌을 때만 우리는 레버리지를 제대로 이해할 수 있다.

1부. 변동성 끌림이라는 현상

가장 단순한 사고실험으로 시작하자

레버리지ETF가 일별 수익률을 3배로 추종한다는 건 알고 있을 것이다. 모르면 4편을 먼저 보고 와도 좋다. 1배가 +1% 오르면 3배는 +3% 오르고, 1배가 -1% 빠지면 3배는 -3% 빠진다.

여기까지는 직관적이다. 그런데 문제는 이 일별 수익률이 누적될 때 생긴다.

시나리오 — 1X가 +10% 올랐다가 다음 날 -10% 빠진다.

시작 +10% 후 -10% 후 결과

1X는 -1%인데 3X는 -9%다. 같은 +10%/-10% 움직임을 겪었는데 1X는 거의 원위치인데 3X는 9%나 잃었다. 이게 바로 변동성 끌림의 가장 단순한 모습이다.

수학적으로 풀면 이렇다. 1X는 (1.10) × (0.90) = 0.99. 3X는 (1.30) × (0.70) = 0.91. 변동이 생긴 후 다시 돌아올 때, 곱셈의 비대칭성 때문에 큰 변동일수록 손실이 커진다. 배수가 높을수록 매일의 변동이 크니까, 그 비대칭의 비용도 더 크다.

이걸 한 줄 공식으로 표현하면 이렇다.

레버리지 CAGR ≈ k × (1X CAGR) − ½ × k × (k−1) × σ²

복잡해 보이지만 우리가 기억해야 할 건 두 가지뿐이다.

첫째, k=1일 때 끌림이 0이다. 즉 1X(QQQ 같은 일반 지수ETF)에는 일별 리밸런싱으로 인한 변동성 끌림이 없다. 변동성 끌림은 일별 배율을 강제로 맞추는 레버리지ETF의 구조적 비용이다.

둘째, 끌림이 배수의 제곱에 비례해서 커진다. 정확히는 k(k−1)이지만, 어쨌든 2X는 σ², 3X는 3σ², 4X라면 6σ². 배수를 높일수록 비용이 기하급수적으로 커진다. 이게 단순히 "3배니까 3배 위험"이 아니라 "3배니까 그 이상 위험"인 이유다.

40년 데이터로 검증한다

공식이 맞다면 실제 데이터로도 그렇게 나와야 한다. 1985년 10월부터 2026년 4월까지, 약 40년 NDX 데이터로 1X·2X·3X 일복리 시뮬레이션을 돌려봤다.

결과가 충격적이다.

배수 최종 배율 CAGR MDD

2X가 3X를 미세하게 앞선다. CAGR 차이는 단 0.09%p지만, 배수가 더 높은 3X가 2X에게 졌다는 사실 자체가 놀랍다. 단순 계산이라면 3X가 압도해야 정상이지 않은가.

여기서 위에서 본 공식의 위력이 드러난다. 1X CAGR 14.48%, σ는 25.9%. 공식에 넣어보자.

• 공식이 예측하는 3X CAGR = 3 × 14.48% − ½ × 3 × 2 × (0.259)² = 43.44% − 20.13% = 23.31%
• 실제 3X CAGR = 22.43%

오차 0.88%p. 이론값과 실제값이 거의 정확히 일치한다. 변동성 끌림은 "있을지도 모르는 어떤 비용"이 아니라, 수식으로 정확히 예측되는 구조적 비용이라는 뜻이다.

시기를 쪼개면 더 충격적인 그림이 나온다

40년 전체로만 보면 그저 "2X가 미세하게 이긴다" 정도다. 그런데 이 40년을 시기별로 쪼개보면 완전히 다른 그림이 펼쳐진다.

패턴이 명확하다. 강한 우상향 구간에서는 3X가 1X의 100~1,000배 결과를 만든다. 그러나 폭락이나 박스권 구간에서는 3X가 사실상 0이 된다.

특히 2000년대(잃어버린 10년)의 결과가 충격적이다. 3X가 0.0028배까지 추락했다. 0.00배라고 표기할 수도 있겠지만, 정확히 0은 아니다. 0이 아닌 미세한 값이 살아남아서 그 다음 구간(2010~)에서 다시 회복했다. 다만 그 회복분으로도 닷컴 폭락의 충격을 다 만회할 수는 없었다. 40년 누적에서 3X가 2X에게 진 진짜 이유가 바로 이 단 한 번의 사건이다.

여기서 하나의 결론이 나온다.

"답은 시장이 정한다."

미래 시장 환경을 미리 알 수 있다면 답은 명쾌하다. 우상향이 보장된다면 3X에 올인하면 된다. 폭락이 보장된다면 1X도 안 사면 된다. 문제는 우리가 미래를 모른다는 것이다. 그래서 우리는 다른 방식으로 접근해야 한다. 그 이야기는 마지막 4부에서 한다.

2부. 사람들이 빼먹는 두 가지 이야기

여기까지가 변동성 끌림에 대해 대부분의 사람들이 다루는 내용이다. 그리고 보통은 이렇게 결론을 낸다. "보세요, 레버리지는 이렇게 위험합니다. 들어가지 마세요."

나는 여기서 멈추는 게 가장 못마땅했다. 왜냐하면 정작 중요한 두 가지를 안 보여주기 때문이다.

빼먹는 이야기 ①: "회복까지 며칠"의 함정

가장 흔한 변동성 끌림 사고실험은 이런 거다. "1%씩 100번 하락한 다음 1%씩 100번 상승하면, 1X도 약 -1% 손실이 나고, 3X는 약 -9% 손실이 난다. 그러니까 레버리지는 횡보장에 약하다."

여기까지는 맞다. 그런데 대부분 여기서 멈춘다. 그래서 그 손실을 회복하는 데 며칠이 걸리는가는 안 보여준다.

직접 숫자로 따라가보자. 원금 100원에 1X로 투자했다고 하자.

1단계: 100번 하락 — 매일 -1%씩 100일.

100 → 99 → 98.01 → 97.03 → ··· (중간 생략) ··· → 36.6032원

100원이 36.6032원이 됐다. 무려 -63.4% 손실. 여기서 직관적으로는 "같은 +1%씩 100번 오르면 원상 복구되지 않을까?" 싶다.

2단계: 100번 상승 — 매일 +1%씩 100일.

36.6032 → 36.9692 → 37.3389 → ··· (중간 생략) ··· → 99.0049원

100원이 돼야 할 게 99.0049원이 됐다. -0.995% 손실이 남았다. 이게 변동성 끌림이다. 100번 내리고 같은 크기로 100번 올라도 원점이 아니라 -1% 자리다. 여기까지가 대부분의 글이 보여주는 지점이다.

그런데 그 다음 하루 이틀이 진짜 중요하다.

3단계: 추가 상승 — +1%가 며칠 더 있으면 원금 회복?

201일째: 99.0049 × 1.01 = 99.9950원 → 100원에 단 0.005원 모자람
202일째: 99.9950 × 1.01 = 100.9949원 → 원금 돌파!

단 이틀 만이다. 200일 동안 출렁이며 생긴 -1% 손실을, 이틀의 꾸준한 상승이 지워버린다. 같은 방식으로 2X와 3X도 계산해보면 이렇게 정리된다.

3X도 단 4일이면 원금을 회복한다. 변동성 끌림으로 -8.6% 잃었다는 충격적인 숫자 뒤에는, 그 손실이 며칠의 꾸준한 상승으로 지워진다는 사실이 숨어있다. 그리고 이 숫자들에는 또 하나의 메시지가 있다. 배수가 커지면 손실의 크기는 분명히 커지지만, 회복에 필요한 일수는 생각보다 덜 늘어난다. 배수가 높아지면 한 번의 상승도 그만큼 강하기 때문이다.

이게 바로 변동성 끌림 논의의 첫 번째 함정이다. 손실의 크기는 보여주지만 회복의 속도는 안 보여준다. 사람들의 손실 회피 본능을 자극하기에는 전자가 훨씬 효과적이기 때문이다.

빼먹는 이야기 ②: "실전은 횡보장이 아니다"

사고실험의 더 큰 문제가 있다. 현실의 시장은 1%씩 100번 오르고 1%씩 100번 빠지는 게 아니라는 것.

실제 NDX 40년 데이터를 보자.

40년간 NDX의 상승일이 하락일보다 1,003일이나 더 많다. 그리고 전체 평균 일 등락률은 +0.067%(연환산 +18.4%). 매일 평균적으로 양수다. 우상향 자산의 본질이 분포 자체에 새겨져 있다.

이게 무슨 뜻인가? 횡보장 사고실험은 가장 비현실적인 시나리오를 가져다 일반화한 것이라는 뜻이다. 실제 시장은 한쪽으로 살짝 기울어진 분포다. 그 살짝의 기울기가 변동성 끌림이라는 비용을 압도한다. 1부에서 본 1X CAGR 14.48%, 3X CAGR 22.43%가 바로 그 결과다. 변동성 끌림이 분명히 존재함에도 불구하고, 3X는 1X의 15배 자산을 만들었다.

단, 한 가지 단서

여기서 정직하게 짚고 가자. 이 두 가지 이야기에는 한 가지 단서가 붙는다. "우상향 자산일 때만 통한다"는 단서다.

5편(왜 미국주식인가)에서 봤던 닛케이225를 떠올려보자. 1989년 고점에서 2024년 회복까지 34년이 걸렸다. 그 기간 동안 닛케이는 상승보다 하락이 많았을 것이고, 평균 일 등락률도 양수가 아니었을 것이다. 만약 닛케이를 3X로 들고 갔다면 변동성 끌림이라는 비용이 우상향이라는 보상을 압도했을 거고, 결과는 사실상 0이었을 것이다.

그래서 나라 선택이 먼저, 배수 선택이 그 다음이다. 우상향이 깨지면 위의 두 가지 이야기는 통하지 않는다. 5편에서 강조했던 결론이 여전히 핵심이다.

3부. 결정타 — 진짜 중요한 건 "어떻게" 움직이느냐

여기까지 읽었다면 변동성 끌림에 대해 꽤 이해했을 것이다. 그런데 이제 진짜 핵심을 풀려고 한다. 이게 이 글의 결정타다.

레버리지 상품을 보면서 내가 정말 중요하게 느낀 한 가지가 있다.

하락할 때 급격히 하락하면 천천히 하락하는 것보다 훨씬 좋지 않은 결과가 나오고, 상승할 때 급격히 상승하는 것보다 천천히 상승하는 것이 더 좋은 결과를 가져온다.

같은 -10%, 같은 +10%라도 그 안에서 어떻게 움직였느냐가 결과를 가른다. 사고실험으로 먼저 보자.

같은 -10% 하락이지만 — 천천히 vs 급격히

10거래일 동안 1X 기준 누적 -10%로 똑같이 빠진 두 시나리오.

시나리오 A: 천천히 — 매일 -1.05%씩 10일
시나리오 B: 급격히 — 첫날 -10%, 나머지 9일은 0%

3X 기준 -27.39% vs -30.00%. 천천히 빠지면 2.6%p 덜 죽는다. 1X에서는 차이가 거의 없는데 3X에서는 의미 있는 차이가 난다.

같은 +10% 상승이지만 — 천천히 vs 급격히

이번엔 반대다. 10거래일 동안 1X 기준 누적 +10%로 똑같이 올랐다.

시나리오 C: 천천히 — 매일 +0.957%씩 10일
시나리오 D: 급격히 — 첫날 +10%, 나머지 9일은 0%

3X 기준 +32.72% vs +30.00%. 천천히 오르면 2.7%p 더 번다. 단순 3배인 +30%보다 +32.72%로 더 많다. 이게 양의 복리 효과다. 매일 작게 오르면 어제 번 돈 위에 오늘 수익이 또 붙어서 단순 3배를 뛰어넘는다.

그런데 사고실험은 사고실험이다 — 실전 데이터로 검증

여기까지는 인위적인 시나리오다. 실전에서도 정말 이런 패턴이 나올까? NDX 40년 데이터로 검증해봤다.

방법은 이렇다. NDX 487개월 중에서 1X 월간 수익률이 비슷한 그룹을 뽑은 다음, 그 그룹 안에서 변동성으로 다시 1/3씩 갈라봤다. 변동성을 빼고는 모든 조건이 비슷한 셈이다. 그러면 같은 1X 수익이라도 변동성에 따라 3X 결과가 정말 달라지는지 볼 수 있다.

그룹 1X 평균 3X 평균 차이

1X 결과는 그룹 간에 거의 같은데 3X 결과만 갈라진다. 이게 결정적 증거다.

상승월을 보자. 1X로는 둘 다 거의 +4% 한 달인데, 3X로 보면 저변동 그룹은 +12.73%, 고변동 그룹은 +10.49%. 차이 +2.24%p. 같은 +4% 한 달이라도 매일 작게 오른 달이 큰 변동을 섞은 달보다 3X 기준으로 더 많이 벌었다.

하락월에서는 차이가 더 크다. 1X로는 둘 다 약 -4% 한 달인데, 3X로는 저변동 -11.23%, 고변동 -14.82%. 차이 -3.59%p, 더 깊이 빠진 셈. 변동성 끌림은 양방향 모두에서 작동하지만 하락 쪽에서 더 가혹하게 작동한다.

이게 의미하는 것

이 발견이 변동성 끌림 논의의 진짜 핵심이다.

변동성 끌림은 "총 수익률"이 아니라 "변동성 경로"가 결정한다.

1X 기준으로 같은 한 달 수익이라도, 그 안에서 매일 어떻게 움직였느냐에 따라 3X 결과가 갈린다. 천천히 움직이면 단순 3배를 뛰어넘는 보너스가 생기고, 급격히 출렁이면 단순 3배에 못 미치는 페널티가 붙는다.

그리고 더 중요한 건, 하락 구간에서 페널티가 더 가혹하다는 점이다. 같은 1X -4% 한 달이라도, 그 안에 -8%/+4% 같은 큰 변동이 섞이면 3X는 평균적으로 3.59%p나 더 깊이 빠진다.

이건 단순한 통계적 호기심이 아니다. 우리가 레버리지 ETF로 무엇을 해야 하는지를 결정하는 핵심 단서다.

4부. 그래서 어떻게

지금까지의 모든 이야기를 한 줄로 정리하면 이렇다.

변동성 끌림은 진짜 비용이다. 그러나 그것이 레버리지를 부정하는 근거는 아니다.

우상향 자산에서는 변동성 끌림이라는 비용보다 양의 복리라는 보상이 훨씬 크다. 40년 NDX에서 3X가 1X의 15배 자산을 만든 게 그 증거다. 변동성 끌림을 핑계로 레버리지를 통째로 거부하는 건 보상까지 포기하는 어리석음이다.

다만 그 보상은 공짜가 아니다. 변동성이 폭발하는 시기에는 변동성 끌림이 우상향 보상을 압도하면서 자산이 거의 사라진다. 닷컴 시기에 3X가 0.0028배가 된 것, 2022년에 0.21배가 된 것이 그 모습이다. 그 시기를 미리 알 수 있다면 빠지면 된다. 문제는 모른다는 것이다.

그래서 우리에게 필요한 건 단순히 "3X에 묻어두기"가 아니라, 변동성이 폭발하는 시기를 안전하게 견디면서 우상향 시기의 양의 복리를 챙기는 시스템이다. 그 시스템의 두 기둥이 분할매수와 현금이다. 그리고 변동성 끌림을 깊이 이해할수록, 이 두 기둥이 왜 단순한 권고 사항이 아니라 레버리지 투자의 본질적 도구인지 보인다.

분할매수의 진짜 의미

13편(분할매수의 힘)에서 매달 정해진 금액을 기계적으로 매수하는 것이 왜 답인지를 시뮬레이션으로 보여줬다. 그런데 변동성 끌림 관점에서 보면 분할매수의 의미가 한 단계 더 깊어진다.

분할매수는 매수 시점을 시간에 분산시키는 것이다. 그 결과 "고변동 구간에서 비싸게 사고, 저변동 구간에서 싸게 사는" 일을 자동으로 막는다. 그리고 하락이 시작되면 평균 단가를 자동으로 낮춰준다. 변동성이 폭발하는 시기에 단가를 낮추는 것이 우상향 회귀를 기다리는 가장 안전한 방법이다.

현금의 진짜 의미

14편(현금의 힘)에서 현금이 단순히 "아직 투자하지 않은 돈"이 아니라 그 자체로 무기라고 했다. 분할매수가 방패라면 현금은 그 방패에 단 창이라고 했다. 변동성 끌림 관점에서 보면 이 비유가 더 정확해진다.

변동성이 폭발하면 1X 기준 같은 손실이라도 3X는 더 깊이 빠진다. 즉 "같은 위기"가 3X 투자자에게는 더 크게 다가온다. 그 시기에 추가 매수할 현금이 없다면 그저 견뎌야만 하는 공포다. 그러나 현금이 있다면 그 시기는 변동성 끌림을 가장 효과적으로 회수하는 기회가 된다. 가장 깊이 빠진 자리에서 추가 매수한 물량이 회복기에 양의 복리로 가장 크게 불어나기 때문이다.

그리고 현금비율 전략

20편, 21편의 현금비율 전략이 그래서 의미가 있다. 단순한 매매 시스템이 아니라, 변동성 끌림이라는 비용을 기회로 전환하는 시스템이다. 시장 변동성이 폭발하면 자동으로 현금이 늘어나고, 그 현금으로 폭락 구간에서 추가 매수하는 구조. 이게 바로 변동성 끌림에 대한 가장 정직한 응답이다.

미래의 변동성 폭발 시기를 미리 알 수는 없다. 그래서 항상 일정 비율의 현금을 들고 있고, 변동성이 폭발할 때 그 현금을 사용한다. 변동성 끌림이라는 구조적 비용에 대해 우리가 할 수 있는 가장 합리적인 대응이 분할매수와 현금비율 전략이다.

마무리

변동성 끌림은 레버리지ETF의 가장 오해받는 비용이다. 어떤 사람들은 이 현상을 들이대며 "레버리지는 위험하니 피하라"고 한다. 어떤 사람들은 반대로 변동성 끌림을 무시하면서 "닥치고 3배에 풀매수하라"고 한다. 둘 다 절반의 진실이다.

진실은 그 사이에 있다. 변동성 끌림은 진짜로 존재하는 비용이고, 동시에 우상향 자산에서는 그 비용보다 양의 복리라는 보상이 훨씬 크다. 그 보상을 안전하게 거두려면 변동성 폭발 시기를 견디는 시스템이 필요하고, 그게 분할매수와 현금비율 전략이다.

이 글을 통해 변동성 끌림이라는 현상이 좀 더 명확해졌기를 바란다. 그리고 동시에, 이 현상에 대한 두려움이나 환상이 아닌 정직한 이해를 가지고 자신의 투자에 적용할 수 있기를 바란다.

— 레사남(레버리지ETF를 사랑하는 남자) 드림

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