용어집 항목
수익률 분산 Return Dispersion
주어진 기간 동안 지수 내 개별 종목 또는 섹터 수익률의 횡단면적 산포도. 분산이 높으면 구성종목들이 서로 다른 방향으로 움직여 종목 선택이 중요해지고, 분산이 낮으면 대부분의 종목이 함께 움직여 지수 수준의 움직임이 결과를 지배한다.
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정의 및 측정
수익률 분산은 그룹 전체의 평균적인 움직임 자체가 아니라, 선택한 기간 동안 개별 구성종목의 수익률이 그룹 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 측정한다. 두 지수가 동일한 헤드라인 수익률을 기록할 수 있다 — 예를 들어 한 달간 보합이었다고 가정하면 — 한쪽은 모든 구성종목이 보합이고, 다른 한쪽은 절반은 크게 상승하고 절반은 크게 하락한 경우다. 전자는 저분산이고 후자는 고분산이며, 헤드라인 수치만으로는 이 둘을 구분할 수 없다.
중요한 이유
고분산 환경에서는 지수 수준의 수익률이 실제로 내부에서 일어나고 있는 일을 과소평가한다 — 개별 종목이나 섹터 선택이 결과의 대부분을 좌우하며, 어떤 종목이 움직이는지에 따라 breadth 지표가 실제보다 좁거나 넓게 보일 수 있다. 저분산 환경에서는 대부분의 종목이 동일한 거시적 동인에 반응하고 있으며, 지수 수준의 움직임은 개별 구성종목에 일어난 일을 비교적 충실하게 요약한다.
Closelook의 추적 방식
Closelook은 전담 섹터 ETF 분산 데스크를 운영하며, 섹터 대표 ETF 전반에 걸친 횡단면적 산포도를 계산하여 분산이 상승하는지 하락하는지를 포착한다 — 이는 어떤 종목이 어느 방향으로 주도할지를 예측하지 않으면서, 시장의 다음 움직임이 광범위한 macro 이벤트가 될지, 종목별 개별 상황이 될지를 가늠하는 지표다.