반도체 사이클과 KOSPI — 모델이 맞춘 것과 놓친 것

한국 증시가 반도체에 기우는 이유

한국 주식시장에서 반도체는 단일 업종 이상의 의미를 갖습니다. 시가총액 상위가 반도체 대형주에 집중되어 있고, 수출에서 차지하는 비중도 큽니다. 반도체 업황이 꺾이면 기업 이익, 수출, 환율, 외국인 수급이 연쇄적으로 영향을 받는 구조입니다.

그래서 한국 증시의 위험을 읽으려면 반도체 사이클을 피해 갈 수 없습니다. 문제는 사이클의 어디에 있는지가 실시간으로는 잘 보이지 않는다는 점입니다. 호황의 한가운데와 꺾이기 직전은 가격 차트만으로는 놀랄 만큼 비슷해 보입니다.

2017년 — 강한 상승을 위험으로 오판하지 않기

KETRS 백테스트에서 2017년 한국은 '반도체 슈퍼사이클 대조 사례'입니다. 메모리 호황으로 대형 반도체주가 시장을 끌어올린, 실적이 뒷받침된 강세장이었습니다.

이 구간에서 KETRS 점수의 최고치는 2017년 11월의 58.50으로, 경계 구간(40-59)에 머물렀고 경고 기준에는 닿지 않았습니다. 모델 설계 관점에서 이것은 의도된 결과입니다. 상승이 강하다는 사실만으로 위험 점수를 올리면, 모든 강세장에서 늑대가 나타났다고 외치는 모델이 됩니다. 2017년은 KETRS가 '실적 위의 상승'을 과열로 오판하지 않는다는 것을 보여 준 사례입니다.

2018년 — 모델이 놓친 반전, 그리고 공개하는 이유

2017-2018년을 이어 보면 이야기가 달라집니다. 2018년 메모리 사이클이 반전되며 한국 시장은 의미 있는 하락을 겪었지만, KETRS 백테스트 점수는 이 구간에서도 최고 58.50에 머물러 경고 구간까지 올라가지 못했습니다. 모델이 사이클 반전의 위험을 충분히 미리 표시하지 못한 사례입니다.

KETRS는 이 사례를 성공 사례들 사이에 숨기지 않고 방법론 페이지에 '보강 기준'으로 명시해 두고 있습니다. 이유는 단순합니다. 업종 사이클이 주도하는 하락은 레버리지나 거시 압력이 주도하는 하락과 신호의 결이 다르고, 현재 점수 체계는 후자에 더 민감하기 때문입니다. 이 한계를 아는 것 자체가 점수를 올바르게 활용하는 조건입니다.

2015-2016년 코스닥 바이오 급락 사례도 같은 범주입니다. 백테스트 최고 점수는 2016년 10월의 55.41로, 역시 경고에는 닿지 않았습니다. 특정 업종에 쏠린 위험은 시장 전체 지표로는 늦게 보일 수 있다는 교훈을 남긴 구간입니다.

대만 2020-2022년 — 비슷한 구조의 시장에서 확인한 것

반도체 중심 시장이라는 구조적 유사성 때문에, KETRS는 대만을 별도 백테스트 사례로 검증했습니다. 2020-2022년 대만 반도체 사이클 스트레스 구간에서 점수는 2022년 6월 최고 65.85까지 올라 주의 구간에 진입했고, 위험 누적 경고가 작동했습니다.

한국 2017-2018년에서는 놓쳤던 사이클 반전 위험이 대만 2020-2022년에서는 잡힌 이유는, 후자의 경우 사이클 반전에 유동성 환경 악화와 거시 압력이 함께 실렸기 때문입니다. 모델은 업종 사이클 단독보다 여러 압력의 동시 악화에 민감하게 설계되어 있고, 이 사례가 그 특성을 그대로 보여 줍니다.

지금은 무엇을 보나

지표 페이지의 필라델피아 반도체지수, 엔비디아, TSMC, 대만 가권 카드는 반도체 사이클을 읽는 참고 지표입니다. 이들은 한국 일일 점수 공식에 직접 들어가지 않지만, 사이클의 방향을 가늠하는 외부 환경 신호로 함께 표시됩니다.

사이클 반전의 단서는 가격보다 내부 구조에서 먼저 보이는 경우가 많습니다. 반도체주가 오르는데 시장 폭이 좁아지는 구간, 거래대금이 소수 대형주에 쏠리는 구간, 그리고 신용융자가 특정 업종에 몰리는 구간이 겹치면, 지수가 견조해 보여도 위험은 쌓이는 중일 수 있습니다. KETRS 점수와 반도체 참고 지표를 함께 읽어야 하는 이유입니다.