ETF 분산투자 적정 종목 수 데이터 분석

ETF 종목을 몇 개 들고 있어야 하는지 모르는 투자자의 90%는 결국 10~20개를 사서 수익률만 분산시킨다. 분산투자라는 이름 아래 오히려 포트폴리오를 망가뜨리는 것이다. 나는 시드 600만원으로 시작해 8개월 만에 총자산 2,141만원을 만들었다. 그 과정에서 직접 데이터를 뒤지며 찾은 결론은 단 하나였다. ETF 분산투자 적정 종목 수 데이터 분석을 제대로 해보면, 3종목이 최적 구간의 시작이자 끝에 가깝다는 것이다.

종목 수가 늘어날수록 수익률이 떨어지는 이유

1968년 존 에반스와 스티븐 아처의 연구는 지금도 유효하다. 그들의 분석에 따르면 포트폴리오의 비체계적 위험(개별 종목 리스크)은 종목 수 증가에 따라 다음과 같이 제거된다.

• 1종목: 비체계적 위험 100% 존재
• 2종목: 약 46% 제거
• 5종목: 약 70% 제거
• 10종목: 약 80% 제거
• 20종목: 약 85% 제거
• 30종목: 약 87% 제거 (이후 추가 분산 효과 사실상 0)

문제는 ETF는 이미 내부에 수십~수백 개 종목을 편입한 상품이라는 점이다. VOO 하나만 사도 S&P 500 500개 종목에 투자하는 셈이다. QQQM은 나스닥 100개 기술주를 담는다. SCHD는 배당성장주 100종목을 압축한다. 즉, ETF 3개를 보유하는 순간 실질적으로 700개 이상의 개별 종목에 분산된다. 여기에 ETF를 추가로 10~15개 더 사는 행위는 위험 분산이 아니라 수익률 희석이다.

데이터가 말하는 ETF 분산투자 적정 종목 수: 3~5개

뱅가드가 2019년에 분석한 자료에 따르면 ETF 기준 포트폴리오에서 상관계수가 낮은 자산군을 조합할 때, 3~5개 ETF 구성이 샤프 지수(위험 대비 수익률)를 최대화하는 구간으로 나타났다. 6개 이상부터는 샤프 지수가 오히려 하락하기 시작한다. 이유는 단순하다. 자산군이 겹치는 ETF를 추가할수록 상관계수가 1에 수렴하고, 비용만 늘어나기 때문이다.

ETF 분산투자 적정 종목 수를 3개로 설정했을 때 실제 어떤 구조가 나오는지 직접 검증해봤다. 내 현재 포트폴리오 비중은 VOO 60%, SCHD 25%, QQQM 15%다. 이 세 ETF의 상관계수를 Portfolio Visualizer로 확인한 결과는 다음과 같다.

• VOO vs SCHD 상관계수: 0.87 (동일 시장 내 성격 차이로 완전 중복 아님)
• VOO vs QQQM 상관계수: 0.93 (나스닥 비중 겹침 인정, 의도적 오버웨이트)
• SCHD vs QQQM 상관계수: 0.78 (배당 vs 성장 성격 차이로 가장 낮음)

여기서 핵심은 상관계수가 낮을수록 반드시 좋은 게 아니라는 것이다. 상관계수 0.78~0.93 범위 내에서도 VOO·SCHD·QQQM 조합은 2020~2024년 백테스트 기준 연 CAGR 16.4%를 기록했다. 반면 채권 ETF나 원자재 ETF를 섞어 상관계수를 0.4대로 낮춘 포트폴리오는 동기간 CAGR 9.2%에 그쳤다. 숫자가 증명한다.

종목 수를 늘릴수록 발생하는 숨겨진 비용 3가지

많은 투자 입문자가 ETF를 추가할수록 안전해진다고 느끼지만, 실제로는 3가지 비용이 동시에 증가한다.

첫째, 총보수비율(TER) 합산 문제다. VOO의 운용보수는 0.03%, SCHD는 0.06%, QQQM은 0.15%다. 이 세 종목의 가중 평균 보수는 약 0.065%다. 만약 여기에 ARK 계열 ETF(보수 0.75%)나 테마형 ETF(보수 0.50% 이상)를 추가하면 포트폴리오 전체 보수가 0.2~0.3%로 뛴다. 월 120만원씩 30년 적립 시 보수 차이 0.2%가 최종 자산에서 약 1,800만원 차이를 만든다.

둘째, 리밸런싱 복잡도다. 3종목이면 리밸런싱 판단에 3분이면 충분하다. 10종목이면 비중 계산과 매수·매도 주문만 30분 이상 걸린다. 군 복무 중에 월 120만원 자동매수 시스템을 유지할 수 있는 이유가 단 3종목이기 때문이다. 복잡한 구조는 실행력을 0으로 만든다.

셋째, 심리적 노이즈 비용이다. 보유 종목이 늘수록 개별 등락에 반응하는 횟수가 증가한다. 행동경제학 연구(Barber & Odean, 2000)에 따르면 포트폴리오 종목 수가 많은 투자자일수록 연간 거래 횟수가 증가하고, 이는 연 수익률을 평균 1.5~3.5%p 낮추는 결과로 이어졌다. 종목 수가 의사결정 품질을 직접 낮추는 것이다.

600만원에서 2,141만원: 3종목 포트폴리오가 실제로 작동한 8개월

2024년 초 시드 600만원으로 출발했다. 처음부터 ETF 분산투자 적정 종목 수를 3개로 고정하고, 비중을 VOO 60%·SCHD 25%·QQQM 15%로 설정한 뒤 월 120만원을 자동매수로 집행했다. 추가 ETF를 사고 싶다는 충동이 생길 때마다 위의 데이터를 다시 읽었다.

8개월 후 결과는 총자산 2,141만원이었다. 단순 산술로 보면 600만원 시드 + 월 120만원 × 8개월(960만원) = 원금 합계 1,560만원이고, 나머지 581만원이 수익이다. 수익률 기준으로 환산하면 8개월 누적 37.2%다. 이 수치는 같은 기간 10종목 이상을 운용한 동료 투자자들의 평균 수익률(약 18~22%)과 비교할 때 1.7~2.1배 차이가 난다. 종목 수를 줄인 것 자체가 수익률 변수였다.

물론 2024년 미국 증시 자체가 강세장이었다는 반론이 가능하다. 그러나 강세장일수록 집중 포트폴리오가 더 유리하다는 점도 데이터가 뒷받침한다. S&P 500이 연 20% 이상 상승한 해(2013, 2019, 2023, 2024)에 지수 ETF 집중 보유 포트폴리오는 분산형 대비 평균 4~7%p 초과 수익을 냈다.

5종목 이상이 정당화되는 단 하나의 조건

ETF 분산투자 적정 종목 수를 3개로 고집하라는 말이 아니다. 5종목까지 늘려야 하는 상황이 존재한다. 조건은 하나다. 자산군이 구조적으로 다른 ETF를 추가할 때만 정당화된다.

구조적으로 다르다는 것의 기준은 다음과 같다.

• 기초 지수가 완전히 다른 자산군 (주식 외 채권·부동산·원자재)
• 달러 외 통화 표시 자산 (일본 엔화, 유로화 기반 ETF)
• 주식 시장과 역상관(-) 또는 무상관(0) 관계의 자산

예를 들어 VOO·SCHD·QQQM에 채권 ETF(BND, 상관계수 VOO 대비 -0.12)와 금 ETF(GLD, 상관계수 VOO 대비 0.02)를 추가하면 5종목이 되고, 이 경우 하락장 방어력이 실질적으로 강화된다. 2022년 하락장에서 5종목 구조(주식 70%+채권 20%+금 10%)는 순수 주식 3종목 대비 최대 낙폭이 8.3%p 작았다. 다만 2024년과 같은 상승장에서는 연 수익률이 6~9%p 낮아진다. 이 트레이드오프를 인식하고 선택하는 것이 핵심이다.

반대로 절대 종목 수를 늘려선 안 되는 경우가 있다. “다양하게 담아야 할 것 같다”는 불안감 때문에 테마 ETF(AI·반도체·우주항공)를 추가하는 것이다. 이 ETF들은 QQQM과 상관계수가 0.85~0.95에 달해 분산 효과가 사실상 0이면서 보수만 0.5~0.75%로 높다. 수치가 이미 답이다.

자동매수 시스템과 종목 수의 관계: 실행 가능성 기준으로 설계하라

이론적으로 최적 ETF 분산투자 적정 종목 수가 3~5개라는 데이터가 있어도, 실제로 그 구조를 매달 실행하지 못하면 의미가 없다. 나는 군인 신분으로 매달 120만원을 자동매수로 집행한다. 이 시스템이 작동하는 이유는 종목이 3개뿐이어서 자동화 설계가

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