By Matt Connor · · Updated 2026-07-24개별 주식 집중 위험과 변동성 비교
단일 종목에 자산이 쏠릴 때 발생하는 집중 위험을 분석합니다. S&P 500 지수 대비 개별 주식의 변동성과 낙폭을 확인하십시오.
집중 위험(Concentration risk)은 순자산의 너무 많은 비중이 단일 종목에 치우쳐 있을 때 발생하는 위험을 의미합니다. 특정 종목은 1년 동안 시장 전체보다 몇 배 더 크게 변동할 수 있으며, 자체 고점 대비 훨씬 더 크게 하락할 수도 있습니다. 이 페이지는 지난 1년간의 분 단위 데이터를 사용하여, S&P 500 지수 대비 유명한 6개 종목의 연간 변동성(annualized volatility)과 고점 대비 낙폭(peak-to-trough drawdown)을 측정합니다.
개별 주식의 변동성은 지수보다 얼마나 더 큰가?
변동성(Volatility)은 가격이 얼마나 크게 움직이는지를 나타내는 표준 척도이다. 연환산 실현 변동성(Annualized realized volatility)은 일일 변동률을 1년 단위로 환산한 수치이다. 이 수치가 높을수록 가격이 양방향으로 크게 움직임을 의미한다. 지수는 약 500개의 기업을 하나의 선으로 결합한 것이다. 개별 기업들의 급등락이 서로 상쇄되기 때문에, 결합된 지수의 움직임은 개별 구성 종목보다 변동 폭이 작다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
round(stddevSamp(ret) * sqrt(252) * 100, 1) AS annual_vol_pct
FROM (
SELECT ticker, dt,
c / lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'KO', 'JNJ', 'PG', 'NVDA', 'TSLA', 'PLTR')
AND window_start >= now() - INTERVAL 400 DAY
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, dt
)
)
WHERE ret IS NOT NULL AND dt >= today() - 370
GROUP BY ticker
ORDER BY annual_vol_pct지난 1년간 SPY ETF는 12.5%을 기록하며 그룹 내에서 가장 낮은 변동성을 보였으며, PLTR은 51.4%으로 가장 높은 변동성을 기록했다. 7 명칭의 비교 대상인 모든 개별 주식은 지수보다 더 큰 변동성을 나타냈다. 소비재 및 헬스케어와 같이 변동성이 낮다고 인식되는 우량주(blue chips)조차 분산된 바스켓인 지수보다 연간 변동성이 더 높았다. 차트 오른쪽에 위치한 고성장 종목의 경우 그 격차가 매우 크다. 이들 종목은 단 한 번의 실적 발표(earnings)만으로도 한 달 동안의 지수 변동폭보다 더 크게 움직일 수 있다.
개별 종목의 하락 폭은 어디까지인가?
변동성(Volatility)은 양방향의 움직임을 모두 측정합니다. 반면 낙폭(Drawdown)은 하락하는 고통스러운 움직임만을 측정합니다. 최대 낙폭(Maximum drawdown)은 특정 기간 동안 고점 대비 저점까지의 가장 큰 하락 폭을 의미합니다. 이는 "만약 최악의 시점에 매수했다면, 주가가 새로운 고점을 형성하기 전까지 자산 가치가 얼마나 하락했을 것인가?"라는 질문에 대한 답입니다. 정해진 일정에 따라 자금을 운용해야 하는 경우, 낙폭은 변동성보다 더 중요한 지표가 되는 경우가 많습니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
round(abs(min(c / peak - 1)) * 100, 1) AS max_drawdown_pct
FROM (
SELECT ticker, dt, c,
max(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS peak
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'KO', 'JNJ', 'PG', 'NVDA', 'TSLA', 'PLTR')
AND window_start >= now() - INTERVAL 400 DAY
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, dt
)
WHERE dt >= today() - 370
)
GROUP BY ticker
ORDER BY max_drawdown_pct해당 그룹 내에서 가장 낮은 낙폭은 8.5%였으며, 가장 깊은 낙폭은 PLTR에 기록된 48.3%였습니다. 지수(Index)와 우량주(Blue-chip)들은 차트의 완만한 구간에 위치합니다. 반면 고성장주(High-growth)들은 깊은 하락 구간에 걸쳐 있습니다. 48.3%에 근접한 낙폭은 해당 종목으로만 구성된 포트폴리오가 저점에서 거의 절반 수준으로 줄어들었음을 의미하며, 원금을 회복하기 위해서는 거의 두 배의 상승이 필요함을 뜻합니다. 동일한 기간 동안 지수의 최대 하락 폭은 가장 깊은 하락을 기록한 종목들이 아닌, 비교적 변동이 적은 개별 종목들 수준에 머물렀습니다.
지수 대비 특정 종목의 주가 흐름
막대그래프의 수치는 포지션 보유 과정의 변동성을 단순화한다. 다음 패널은 특정 급등주와 S&P 500 지수를 분석 기간 시작 시점 기준 100으로 설정하여 월별로 추적한다. 두 선은 동일한 시작점을 공유하므로 주가 격차가 벌어지는 과정을 확인할 수 있다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT formatDateTime(mo, '%b %Y') AS month,
round(anyIf(idx, ticker = 'SPY'), 1) AS spy_indexed,
round(anyIf(idx, ticker = 'TSLA'), 1) AS tsla_indexed
FROM (
SELECT ticker, mo,
mclose / first_value(mclose) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY mo
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) * 100 AS idx
FROM (
SELECT ticker, mo, argMax(c, dt) AS mclose
FROM (
SELECT ticker,
toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS mo,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'TSLA')
AND window_start >= now() - INTERVAL 400 DAY
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, mo, dt
)
GROUP BY ticker, mo
)
)
GROUP BY mo
ORDER BY mo두 선 모두 100에서 시작한다. 12개월 이상 경과 후 지수는 120.2 근처에서, 해당 종목은 119.7 근처에서 마감하며 두 수치는 종가 기준 서로 유사한 수준을 기록했다. 그러나 그 사이의 주가 경로은 판이했다. 지수는 비교적 완만한 계단식 상승을 보였다. 반면 해당 종목은 지수보다 훨씬 높게 급등했다가 상승분의 대부분을 반납했으며, 두 수치가 다시 만날 때까지 훨씬 넓은 범위 내에서 변동성을 반복했다. 첫날과 마지막 날에만 계좌를 확인한 투자자는 유사한 결과를 얻었을 것이다. 하지만 매월 주가를 확인하거나 급락기에 매도가 필요했던 투자자는 매우 다른 한 해를 보냈을 것이다.
분산 투자는 상쇄 요인이다
분산된 지수는 모든 패널에서 변동성(volatility)과 낙폭(drawdown)이 가장 낮은 수준을 유지한다. 이는 종목의 폭을 넓힘으로써 달성된다. 수백 개의 독립적인 결과값이 하나의 선으로 평균화되어, 개별적인 급등락이 부분적으로 상쇄된다. 등락이 일치하지 않는 여러 종목에 포트폴리오를 분산하면, 전체 변동폭은 포트폴리오 내 개별 종목의 변동폭보다 낮아진다. 단일 종목이나 동일 산업 내에서 함께 움직이는 여러 종목으로 구성된 포트폴리오는 지수의 좁은 변동폭 대신 위에 나타난 것과 같은 큰 변동성과 깊은 낙폭을 보인다.
단일 포지션을 즉시 매도하기 어려운 경우에도 변동폭을 제거하는 대신 제한할 수 있다. protective put은 보유 자산의 하한선을 설정하며, collar는 하한선과 상한선 사이에 자산을 위치시킨다. 위의 패널에 표시된 광범위한 시장 지수는 개별 포지션과 모든 헤지(hedge) 수단의 비교 기준이 된다.
FAQ
집중 위험(Concentration risk)이란 무엇입니까?
집중 위험은 단일 주식, 섹터 또는 자산에 자산의 너무 많은 비중을 보유할 때 발생하는 노출을 의미합니다. 해당 종목의 가치가 하락할 경우, 포트폴리오 내의 다른 자산이 이를 완충해 줄 수 없습니다. 위의 단일 주식 변동성 및 최대 낙폭(drawdown) 수치는 분산된 지수(index)와 비교했을 때 이러한 변동 폭이 얼마나 더 큰지를 나타냅니다.
단일 주식은 S&P 500보다 얼마나 더 변동성이 큽니까?
종목마다 다릅니다. 지난 1년 동안 S&P 500 ETF의 연간 변동성은 12.5%였으며, 같은 기간 동안 개별 종목의 변동성은 PLTR에 대해 51.4%까지 나타났습니다. 측정된 모든 주식은 지수보다 더 큰 변동 폭을 보였습니다.
분산 투자는 위험을 줄여줍니까?
상승과 하락이 일치하지 않는 여러 보유 자산에 자금을 분산하면, 단일 종목을 보유했을 때보다 전체 포트폴리오의 변동성과 최대 낙폭이 낮아집니다. 위의 패널에 표시된 지수가 가장 명확한 예시입니다. 해당 지수는 측정된 모든 선 중에서 가장 낮은 변동성을 기록했습니다.
본인의 회사 주식은 집중 위험에 해당합니까?
순자산, 급여 또는 주식 보상의 상당 부분이 한 기업에 의존하고 있다면 그렇습니다. 이러한 단일 베팅은 다른 곳에 투자하기 전부터 이미 존재합니다. 포트폴리오의 나머지 부분을 동일하거나 밀접하게 연관된 주식으로 구성하는 것은 위험을 분산하는 것이 아니라 노출을 심화시킵니다.
위의 모든 패널에는 해당 데이터를 산출한 SQL이 포함되어 있습니다. 각 항목을 확장하여 수치를 검토하거나, Strasmore 터미널에서 지수 대비 본인의 보유 자산을 측정할 수 있습니다. 변동성 개념에 대한 심층적인 내용은 내재 변동성(implied volatility)을, 시장 전체의 실제 낙폭에 대한 내용은 2020년 3월의 COVID 폭락을 참조하십시오.