"매달 월급은 들어오는데, S&P 500 ETF는 언제 사야 할지 모르겠어요!"
주식 투자, 특히 미국 주식 시장의 대표 지수인 S&P 500에 투자하는 ETF에 대한 관심이 뜨겁습니다.
하지만 막상 투자를 시작하려고 하면, '언제' 사야 하는지 고민이 앞서는 것이 사실입니다.
마치 로또 당첨 번호를 기다리는 것처럼, '최적의 타이밍'이 존재할 것만 같은 기분이 들죠.
월급날마다 찾아오는 고민, 이제 속 시원하게 해결해 드립니다!
S&P 500 ETF와 같은 주식시장의 투자 시점은
특정 월, 일, 또는 시간에 따라 다소 차이가 있을 수 있지만,
이는 어디까지나 통계적 경향에 기반한 것이며,
확실한 투자 성공을 보장하지 않습니다.
다만, 과거 데이터를 바탕으로 분석한 주식 시장의
계절적 패턴이나 경향에 대해 몇 가지 알려드리겠습니다.
월별 패턴: 'Sell in May and Go Away' 전략
"Sell in May and Go Away"는 주식 시장에서 흔히 언급되는 투자 전략 중 하나로,
주로 5월에 주식을 팔고, 10월 또는 11월 이후 다시 주식을 매수하는 전략입니다.
이 전략은 주식 시장이 여름 동안 상대적으로 약세를 보이고,
가을과 겨울에는 강세를 보이는 경향이 있다는 가정에 기반을 둡니다.
이 전략은 특정한 월별 주가 변동 패턴을 겨냥한 것으로,
특히 여름 동안 투자 수익률이 평균적으로 낮다는 역사적 데이터를 바탕으로 하고 있습니다.
다음은 이 전략에 대한 주요 내용입니다
전략의 기본 개념
- 5월에 주식을 매도: 'Sell in May'라는 이름처럼, 5월에 주식을 팔고 여름 동안 시장에서 나와 있는다는 의미입니다.
- 10월 또는 11월에 다시 매수: 여름이 지나고 주식 시장이 다시 활기를 찾는 시기인 10월 또는 11월에 다시 주식을 매수하는 것이 전략의 핵심입니다.
왜 이런 전략이 나왔을까?
- 역사적 패턴: 여러 연구와 통계에 따르면, 5월에서 10월까지의 주식 수익률은 11월에서 4월까지의 수익률에 비해 상대적으로 낮은 경향이 있습니다. 이로 인해 투자자들은 여름 동안 시장의 변동성을 피하기 위해 5월에 매도하고 11월에 다시 매수하는 전략을 세우게 되었습니다.
- 여름의 낮은 거래량: 여름 동안 주식 시장의 거래량이 줄어들면서 시장 변동성이 커지거나 수익률이 낮아질 수 있습니다. 특히 휴가철에는 투자 활동이 감소하면서 시장이 조용해지고, 그로 인해 가격 변동성이 커지는 경향이 있습니다.
적절한 매수 시점은?
- 11월~4월: 통계적으로 주식시장이 더 강한 성과를 보이는 시기입니다. 특히 연말인 12월과 새해 초인 1월에는 성탄절 부근을 기점으로 하여 이듬해 초반까지 주가가 상승세를 타는 '산타랠리(Santa Rally)'라는 주가 상승 현상이 발생할 가능성이 있습니다.
- 10월: 역사적으로 증시가 9월에 조정받은 이후 10월에 회복하는 경향이 있어, 10월 말쯤 매수하는 것이 유리할 수 있습니다.
물론, 이 전략이 항상 성공하는 것은 아닙니다.
주식 시장은 예측할 수 없는 여러 변수에 따라 움직이기 때문에
과거의 패턴이 항상 미래에도 적용되지는 않습니다.
하지만 장기적으로 보면,
일부 데이터는 이 전략이 시장에서 일정한 패턴을 따를 수 있다는 것을 보여줍니다.
특히 5월에서 10월 사이에 주식 시장이 평균적으로
부진한 경향이 있다는 점에서 이 전략이 세워졌습니다.
실제 2010년 이후부터 현재 2024년 10월 21일까지의 데이터를 기준으로
월별 수익률을 분석해보면 다음과 같습니다.
일별 패턴: 월 중 어떤 날에 사는 것이 더 좋을까?
월 중에서는 월 초 및 말에 주식시장이 더 좋은 성과를 보이는 경향이 있습니다.
이는 월말에 자금이 들어오고, 월초에 그 자금이 시장에 투입되기 때문입니다.
많은 투자자들이 월 초에 새로운 자금을 투자하거나
월 말에 포트폴리오 조정을 하는 경향이 있어 이 시기에 상승하는 경우가 많습니다.
적절한 매수 시점은?
- 월 초 및 월 말 사이: 월 초 및 월 말에 주가가 상승하는 경향이 강하기 때문에, 이 시기에 매수하는 것이 유리할 수 있습니다.
- 주의: 이는 통계적 경향일 뿐, 항상 정확한 것은 아니므로, 다른 경제 상황과 시장 동향도 고려해야 합니다.
실제 2010년 이후부터 현재 2024년 10월 21일까지의 데이터를 기준으로
일별 수익률을 분석해보면 다음과 같습니다.
Day
1 0.133814
2 0.201293
3 0.020826
4 0.072538
5 0.057287
6 0.111641
7 0.062361
8 0.093106
9 -0.016335
10 0.162916
11 -0.069762
12 0.063897
13 0.080571
14 0.091837
15 0.143394
16 0.012984
17 0.057109
18 -0.011437
19 -0.104882
20 -0.078400
21 -0.014631
22 0.025076
23 -0.032216
24 0.008370
25 0.029507
26 0.186052
27 0.063472
28 0.076757
29 0.160132
30 -0.010497
31 -0.077262
요일별 패턴: '월요일과 금요일' 언제 사는 게 유리할까?
전반적으로 월요일에는 주식시장이 약세를 보이는 경향이 있습니다.
반면, 금요일에는 주가가 상승하는 경향이 더 크다는 분석이 있습니다.
적절한 매수 시점은?
- 중간 주: 보통 주 중간인 수요일과 목요일에 가격 변동성이 적고 안정적인 경향을 보입니다.
알아두자, 월요일 효과와 금요일 효과
- 월요일 효과: 주가가 하락하는 경향이 있으며, 이는 종종 주말 동안의 뉴스나 사건 때문입니다. 월요일에 매수하는 것이 유리할 수도 있습니다.
- 금요일 효: 금요일은 일반적으로 상승세를 보이는 경향이 있습니다. 투자자들이 주말 동안 보유하고 싶어하는 경향이 있기 때문입니다. 주식 시장이 주말을 앞두고 강세를 보일 때도 있어, 만약 시장이 상승세에 있을 경우 금요일 매수도 하나의 전략이 될 수 있습니다.
실제 2010년 이후부터 현재 2024년 10월 21일까지의 데이터를 기준으로
요별 수익률을 분석해보면 다음과 같습니다.
시간대 패턴: 개장 초반과 마감 직전은 피하자!
일반적으로 주식시장이 개장하는 초반과 마감 직전에 거래량이 가장 많고 변동성이 큽니다.
개장 초반인 오전 9시 30분~10시 사이에는 가격이 불안정할 수 있습니다.
또한, 마감 직전 마감 전 오후 3시~4시에는 하루 종가에 영향을 미치려는 거래가 많아
가격이 급등 또는 급락할 수 있어, 이 시간대 매수는 주의해야 합니다.
적절한 매수 시점은?
- 오전 10시 이후: 안정적인 흐름을 보일 수 있어 이 시간을 고려할 수 있습니다.
결론: 최적의 매수 시기는?
- 월별: 11월~4월에 매수하는 것이 과거 데이터에서 유리한 경향을 보입니다.
- 일별: 월 초 및 월 말 사이가 통계적으로 주식시장 성과가 더 좋습니다.
- 요일별: 월요일은 가격이 비교적 낮은 경향이 있으므로 매수 기회로 활용할 수 있습니다.
- 시간대: 오전 10시 이후나 마감 직전의 변동성이 크므로, 오전 10시~11시 사이가 비교적 안정적입니다.
이 패턴들은 과거 데이터를 바탕으로 한 일반적인 경향일 뿐, 시장 상황에 따라 달라질 수 있습니다.
투자 시에는 항상 장기적 목표와 자신의 리스크 감수 성향을 고려해야 하며,
시장 변동성을 지나치게 의식하지 않는 것도 중요합니다.
😊 이 글에 사용된 도구 및 코드
- 파이썬
- pandas
- numpy
- yfinance
- matplotlib
# 데이터 불러오기 및 전처리
import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# S&P 500 ETF 데이터 (SPY 또는 VOO)
ticker = 'SPY' # 또는 'VOO', 'IVV'
etf_data = yf.download(ticker, start="2010-01-01", end="2024-10-21")
# 종가(Close)를 기반으로 수익률 계산
etf_data['Daily Return'] = etf_data['Close'].pct_change()
# 날짜를 datetime 형식으로 변환
etf_data['Date'] = etf_data.index
# 월별 수익률 분석
# 월 정보 추출
etf_data['Month'] = etf_data['Date'].dt.month
# 월별 평균 수익률 계산
monthly_returns = etf_data.groupby('Month')['Daily Return'].mean() * 100
# 월별 수익률 출력
print(monthly_returns)
# 월별 수익률 시각화
monthly_returns.plot(kind='bar', title='Average Monthly Returns for S&P 500 ETF')
plt.ylabel('Average Return (%)')
plt.show()
# 요일별 수익률 분석
# 요일 정보 추출 (0: Monday, 6: Sunday)
etf_data['Weekday'] = etf_data['Date'].dt.weekday
# 요일별 평균 수익률 계산
weekday_returns = etf_data.groupby('Weekday')['Daily Return'].mean() * 100
# 요일별 수익률 출력
weekday_mapping = {0: 'Monday', 1: 'Tuesday', 2: 'Wednesday', 3: 'Thursday', 4: 'Friday'}
weekday_returns.index = weekday_returns.index.map(weekday_mapping)
print(weekday_returns)
# 요일별 수익률 시각화
weekday_returns.plot(kind='bar', title='Average Weekday Returns for S&P 500 ETF')
plt.ylabel('Average Return (%)')
plt.show()
# 일별 수익률 분석
# 일(day) 정보 추출
etf_data['Day'] = etf_data['Date'].dt.day
# 일별 평균 수익률 계산
daily_returns = etf_data.groupby('Day')['Daily Return'].mean() * 100
# 일별 수익률 출력
print(daily_returns)
# 일별 수익률 시각화
daily_returns.plot(kind='line', title='Average Daily Returns for S&P 500 ETF')
plt.ylabel('Average Return (%)')
plt.show()