48세에 목돈을 어떻게 굴릴지 고민하다 보면 자연스럽게 세 가지 질문에 막히게 됩니다. 한국 주식이 지금 정말 달라지고 있는 건지, 커버드콜 ETF로 월 현금 흐름을 만드는 게 현실적인지, 그리고 지금 이 시장에 어떻게 들어가야 하는지. 저도 최근 이 세 질문을 붙들고 꽤 오래 앉아 있었습니다.
PBR 상승과 코리아 디스카운트 해소, 숫자로 확인했습니다
솔직히 말하면, 저는 한국 주식의 구조적 저평가가 제 투자 생애에 해소될 거라고 크게 기대하지 않았습니다. 남북 분단 리스크, 재벌 지배구조 문제 같은 이야기는 20년째 반복되는 레퍼토리였으니까요. 그런데 최근 PBR(주가순자산비율) 숫자를 직접 찾아보고 나서 생각이 조금 바뀌었습니다. PBR이란 기업의 주가가 순자산 대비 몇 배에 거래되는지 보여주는 지표로, 쉽게 말해 이 기업을 지금 값에 사는 게 싼 지 비싼지를 판단하는 기준 중 하나입니다. 1년 전 코스피의 PBR은 1배 미만이었는데 지금은 1.6배 수준까지 올라왔습니다. S&P 500이 5배 수준인 것과 비교하면 여전히 낮지만, 방향이 바뀌고 있다는 점이 중요했습니다.
이 변화 뒤에는 상법 개정안과 자사주 소각이라는 두 가지 실질적인 움직임이 있었습니다. 자사주 소각이란 기업이 자기 주식을 사들여 없애버리는 행위로, 발행 주식 수가 줄어들기 때문에 남아 있는 주주 한 명당 기업 가치가 높아지는 효과가 있습니다. SK하이닉스, 삼성물산, 신한지주 같은 대형주들이 실제로 대규모 소각을 진행했다는 게 단순한 발표로 끝나지 않고 숫자로 확인된다는 점에서, 저는 이 흐름이 일회성이 아닐 수 있다고 생각하기 시작했습니다.
외국인 자금 흐름도 맥락이 중요합니다. 3월에 외국인이 대규모로 순매도했을 때 저도 잠깐 불안했는데, 알고 보니 이스라엘-이란-미국 갈등 등으로 인한 신흥국 전반의 포트폴리오 위험 조정이었습니다. 한국만 싫어서 판 게 아니라는 뜻이죠. 실제로 코스피 상장사 영업이익이 전년 대비 40% 가까이 늘어날 것으로 전망되고 있고(출처: 한국거래소), 미국에서 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 기업을 담은 반도체 ETF가 출시 10일 만에 1조 원 이상을 끌어모았다는 건 외국인 개인 투자자들의 관심이 실제로 커지고 있다는 신호로 읽힙니다.
AI 버블론에 대해서도 저는 지금 꽤 안심하는 편입니다. 2000년 닷컴 버블 때와 달리 지금은 구글 클라우드가 전년 대비 60% 성장하며 분기 매출 200억 달러를 넘겼고, 마이크로소프트 AI 사업부는 120% 성장했습니다. 매출 없이 기대감만으로 달리던 시절과는 분명히 다릅니다. 물론 고평가 우려가 아예 사라진 건 아니지만, 적어도 실적이 뒷받침되고 있다는 점은 분명합니다.
지금 주목할 만한 투자 접근을 정리하면 다음과 같습니다.
- 국내 대표 지수 ETF(TIGER 200, KODEX 200)는 코리아 디스카운트 해소 흐름의 직접 수혜 대상입니다.
- TIGER 반도체는 메모리 대형주 비중이 높고, KODEX 반도체는 소재·부품·장비(소부장) 비중이 높아 성격이 다릅니다. 변동성을 줄이려면 두 상품을 함께 분할 매수하는 방법이 있습니다.
- AI 전력 인프라(KODEX AI 전력 핵심 설비), 로봇·피지컬 AI(TIGER 코리아 휴머노이드 로봇 산업) 같은 테마 ETF는 반도체 서플라이 체인의 확장으로 볼 수 있습니다.
- ISA 계좌는 손익 통산이 가능해 변동성이 큰 상품을 담기에 유리하며, TIGER 나스닥 같은 해외 지수 ETF나 월배당 고배당 상품을 넣는 데 적합합니다.
커버드콜 월배당 포트폴리오, 욕심이 나지만 냉정하게 봐야 합니다
제가 이 주제에서 가장 오래 멈춰 있었습니다. 3억을 투자해 월 300만 원 현금 흐름을 만들 수 있다는 시뮬레이션은 48세 입장에서 은퇴 설계와 직결되는 이야기라서요. 숫자 자체는 매력적이지만, 저는 이 구조를 그대로 받아들이기 전에 몇 가지를 꼼꼼히 따져봐야 한다고 생각합니다.
커버드콜(Covered Call)이란 보유한 주식이나 ETF에 콜옵션을 매도해 프리미엄 수익을 얻는 전략입니다. 쉽게 말해 미래의 주가 상승 기회 일부를 포기하는 대신 지금 당장 현금을 받는 구조입니다. 시장이 횡보할 때는 꽤 효율적이지만, 기초 자산이 크게 오를 때는 상승분을 따라가지 못하고, 반대로 기초 자산이 하락하면 원금 손실이 그대로 발생합니다. 이 마지막 부분이 핵심 리스크입니다.
AIPI처럼 배당률 34%로 언급되는 상품은 실제로 미국 시장에서 꽤 주목받고 있습니다. 하지만 제 경험상 이런 숫자를 볼 때 가장 먼저 해야 할 질문은 "이 배당률이 내년에도 유지될 수 있는가"입니다. 커버드콜 분배율은 시장 변동성(VIX)과 연결되어 있습니다. VIX란 향후 시장 변동성에 대한 투자자들의 기대를 수치화한 지표로, 흔히 '공포 지수'라고 불립니다. 변동성이 낮아지면 옵션 프리미엄이 줄어들어 분배율이 함께 떨어집니다. 지금 34%가 구조적으로 보장되는 수치가 아니라는 뜻입니다. 이 점을 무겁게 받아들이지 않으면 낭패를 볼 수 있습니다.
미국 시장에 상장된 커버드콜 ETF 성과 차이도 시사하는 바가 있습니다. JEPI(S&P 500 기반)의 1년 토털 리턴은 12.3%였던 반면, AI 관련 기초 자산을 담은 AIPI나 FANG 기반 FPI는 각각 26~33%로 S&P 500(28%)과 유사하거나 높은 성과를 냈습니다. 기초 자산의 성장성이 결국 커버드콜 상품의 장기 성과를 결정한다는 게 데이터로도 확인됩니다(출처: ETF.com).
반도체 기반 커버드콜은 사이클에 민감해 변동성이 크기 때문에, AI 관련 테마를 폭넓게 담은 커버드콜이 원금 유지 측면에서 더 안정적이라는 시각도 있습니다. 저는 이 논리에 대체로 동의하지만, AI 관련 기초 자산도 고평가 국면에서 조정이 오면 커버드콜 원금 보전에 실패할 수 있다는 점은 함께 짚어야 한다고 생각합니다. 한쪽 리스크를 피하면 다른 리스크가 남는 구조이기 때문에, 커버드콜 비중을 포트폴리오 전체의 20~30% 이내로 제한하고 나머지는 S&P 500이나 국내 대표 지수 ETF로 채우는 방식이 제게는 더 현실적으로 느껴졌습니다.
금융 위기 가능성에 대해서는 하이일드 스프레드(고위험 채권과 안전 채권 간의 금리 차이로, 이 수치가 급등하면 시장이 위기를 감지하고 있다는 신호)와 레포 시장 유동성, 무브 지수(채권 시장 변동성 지수) 모두 현재 안정적인 수준을 유지하고 있어 단기 위기 가능성은 낮다고 봅니다. 2008년과 달리 지금은 문제가 될 수 있는 영역이 사모 대출 시장이나 일부 데이터 센터 관련 분야 정도로 범위가 좁고 예측 가능한 편입니다.
결국 제가 내린 결론은 이렇습니다. 지금 한국 증시는 구조적으로 달라지고 있고, 그 흐름에 올라타는 건 맞는 방향이지만, 커버드콜처럼 수익률이 매력적인 상품일수록 기초 자산의 체력과 시장 환경을 먼저 확인해야 한다는 것입니다. 목돈을 한꺼번에 넣기보다 분할 매수로 단가를 평준화하고, 월급이나 수입이 생길 때마다 조금씩 추가하는 습관이 결국 장기 성과를 만든다는 원칙은 변하지 않습니다. 불안할 때일수록 기본으로 돌아오는 게 맞습니다.
이 글은 개인적인 경험과 의견을 공유한 것이며, 전문적인 금융 투자 조언이 아닙니다. 투자 결정은 반드시 본인의 판단과 책임 하에 이루어져야 합니다.