지수 집중도 Index Concentration

시가총액 가중 방식이 스스로를 강화하는 방식

시가총액 가중 지수는 각 구성종목에 시장 가치에 비례하는 비중을 부여한다. 최대 종목들이 나머지 지수보다 빠르게 상승하면, 이들의 비중은 기계적 결과로서 자동으로 상승한다 — 어떠한 리밸런싱 결정도 필요 없이, 매 가격 업데이트마다 산술식이 스스로 이를 수행한다. 지속적인 상승 국면에서는 이것이 복리적 순환 고리를 만들어낸다: 대형 종목이 지수 비중을 더 많이 얻고, 더 많은 지수 추종 자금이 그 비중을 수동적으로 따라가며, 최대 종목들은 그 비중을 계속해서 더 키워간다. 그 결과 소수의 상위 구성종목이 지수 총수익률의 불균형적으로 큰 부분을 이끌게 되며, 마찬가지로 중요하게 향후 총 리스크 또한 좌우하게 될 수 있다.

분산투자에 미치는 영향

집중된 시가총액 가중 지수는 서류상 표기된 구성종목 수가 시사하는 것보다 실제 분산 효과가 떨어진다 — 상위 10개 종목이 전체 비중의 상당 부분을 차지하고 위기 상황에서 동일한 거시적 또는 섹터 요인에 따라 함께 움직이는 경향이 있다면, 500개 종목을 보유하는 것은 500개의 독립적인 베팅을 보유하는 것과 같지 않다. 이는 또한 놓치기 쉬운 방식으로 팩터 노출을 왜곡한다: 명목상 '광범위한 시장'으로 설명되는 지수라도, 실제로는 펀드가 투자자에게 실제로 약속하는 바와 무관하게, 최대 소수 종목이 속한 단일 섹터나 테마에 대한 집중된 베팅처럼 움직일 수 있다.

퍼스트-50 효과

Closelook은 First-50 Trap 이단론에서 이에 대해, 집중된 지수의 최상위 계층은 나머지 부분과 다르게 움직인다고 본다 — 최대 종목들은 계속해서 재평가될 수 있는데, 이는 평균회귀 기반의 고전적 밸류에이션 스크린이 훨씬 더 긴 상승 흐름의 매 단계마다 '고평가'로 읽어내는 방식으로 일어난다. 왜냐하면 이러한 스크린은 계속해서 복리로 쌓여가는 집중도 곡선의 최상단이 아니라, 분포의 광범위하고 평균회귀적인 중간 부분을 위해 설계되었기 때문이다. 집중도와 함께 브레드스(breadth)를 함께 관찰하는 것 — 랠리에 실제로 참여하는 종목이 몇 개인지 대 소수의 종목 안에 움직임의 얼마나 많은 부분이 담겨 있는지를 보는 것 — 은 두 효과를 뒤섞지 않고 시각적으로 분리해서 볼 수 있는 한 가지 방법이다.