'20세기 최대 발명품'으로 꼽히는 상장지수펀드(ETF·exchange traded fund)!
코로나19로 경제가 흔들리는 와중에도ETF는 투자자들의 자금을 블랙홀처럼 빨아들이며 성장을 이어나갔고, 이 결과 전 세계 운용자산규모는 10조달러 넘었습니다.
<전세계 ETF 시장 규모>
출처 : Statista
ETF는 그럼 언제 세상에 나왔을까요? 최초의 ETF는 SPY(SPDR S&P 500 ETF Trust)로, 지금으로부터 28년 전입니다. SPY는 인덱스 펀드를 개별 주식처럼 자유롭게 사고팔 수 있게 만들자는 아이디어에서 나온 금융 상품인데요. 인덱스 펀드는 1976년 미국의 펀드매니저 존 보글이 종합주가 지수에 연동시킨 금융 상품입니다.
이렇듯 ETF는 처음엔 시가총액 비율대로 주식을 담는 지수 추종형 ETF로 출발했는데요. 점차 투자자들의 요구를 반영하면서 전기차, 인공지능, 바이오, 클린에너지 등 특정 분야 주식만 따로 담는 테마형 ETF, 펀드매니저가 특정 분야 종목을 골라 넣는 액티브 ETF 등으로 영역을 확장해 갔습니다.
하지만 ETF의 영역 확장이 투자자들의 욕구를 진정으로 반영하며 해결해줬을까요? 오히려 ETF의 변신이 지나쳐 ‘위험 분산’이란 초심에서 멀어졌다는 비판도 나오고 있습니다.
대표적으로 지수형 ETF는 물론이고 전기차, 자율주행, 혁신기업, 항공우주 관련 테마의 전 세계 ETF는 모두 테슬라 주식을 담고 있습니다. 좋을 땐 주가 상승 폭이 더 커지지만, 나쁜 뉴스가 나오면 수많은 ETF에서 매물 폭탄이 쏟아지죠. 따라서 “테마형 ETF 막차 타는 게 가장 위험하다”는 말도 나오는데요. 대표적인 사례로 ‘ARK 시리즈’가 꼽힙니다.
미국 월가 스타 펀드매니저가 만든 테마형 ETF ‘ARK 시리즈’가 100%대 수익률을 기록하자, 투자자들의 관심이 집중됐는데요. 이에 투자금이 몰렸죠. 하지만 아크 인베스트가 운영하는 9개 아크 상장지수펀드(ETF)는 총 운용자산이 153억 달러로, 올 초에 비해 48% 감소한 것으로 나타났습니다. 이는 대형 ETF 운용사 25곳 가운데 가장 큰 폭의 자산 감소인데요. 지난해 높은 수익률을 보고 투자를 시작했다면, 현재 대부분 손실을 보고 있을 가능성이 높습니다.
<ARKK 가격 추이>
인덱스 펀드를 개별 주식처럼 자유롭게 사고팔 수 있게 만들자는 아이디어를 존 보글은 “잦은 매매는 단기 투자를 유발한다”는 이유로 ETF 탄생에 반대했다고 하는데요. ‘장기 분산 투자’의 취지를 벗어난 ETF 투자는 주식투자와 마찬가지로 위험합니다.
그럼 이런 위험을 해결할 방법은 없는 걸까요? 자본주의라는 끝없는 바다를 항해하며 사는 우리에게 헤매지 않고 제대로 된 길을 찾게 해 주는 등대와 나침반 역할을 해주는 금융 상품은 없는 걸까요?
이렇게 다시 한 번 막막한 큰 벽에 부딪히는 지금, 기술의 발전으로 금융도 새로운 길을 모색하고 있습니다. 현재 이뤄지고 있는 제4차 산업혁명으로 세상은 큰 변혁을 맞이하고 있는데요. 제4차 산업혁명이란 디지털(모바일), 물리적(로봇), 생물학적(생명공학) 기술 간의 융합으로 촉발되는 차세대 산업혁명을 뜻합니다. 방대한 양의 데이터, 스스로 학습하는 알고리즘, 온·오프라인의 구분 없는 연결성 등을 특징으로 하는 제4차 산업혁명은 제조업뿐만 아니라 서비스업의 근본적 변화를 야기하고 있는데요 금융 산업 또한 예외가 될 수 없죠.
투자자마다 INDEX를 갖자, 다이렉트 인덱싱
ETF가 다양한 투자자의 욕구를 반영하며 영역을 확장하지만, 결국 ‘표준화된 상품의 분화에 그친다는 점’이 근본적인 한계로 꼽힙니다. 또한 ‘장기 분산 투자’의 취지를 벗어난 ETF 투자는 주식투자와 마찬가지로 위험하다는 점도 부각되는 상황인데요.
이에 다시 한 번 더 나은 금융 상품은 없을까라는 고민이 시작됩니다. 즉 ETF의 원래 장점처럼 시장을 추종하면서도, 투자자의 개별 투자 목적과 투자 성향을 최적화하는 투자 기법이 없을까라는 아이디어가 연구되기 시작하는데요. 특히 Post-Corona 시대에 가장 큰 특징인 개인투자자의 직접 투자가 급증하면서, 투자자들의 특정 수요(세금 절감, ESG 중시 등)가 커진 상황에 이는 매우 필요한 투자 솔루션이죠.
기술의 발전이 이런 아이디어를 실현할 수 있는 기반이 되었습니다. 과거에도 투자자들의 욕구를 반영한 금융 상품을 하나하나 제작할 수 있었습니다. 하지만 이는 소위 ‘High touch’ 운용으로 이루어질 수밖에 없기 때문에 비용이 높을 수밖에 없었는데요. 결국 일부 소수 고액자산가를 대상으로 해당 투자자의 성향과 투자목적에 맞게 주식 포트폴리오를 구성하는 서비스만 존재했었죠.
하지만 제4차 산업 혁명에 힘입어 대량의 투자 정보 데이터를 분석할 수 있을 정도로 늘어난 컴퓨터 용량, 주문 및 사후보고 등을 진행할 수 있는 혁신적인 투자관련 자동화 프로세스 등에 힘입어 개인투자자들도 관련 서비스를 제공받을 수 있게 됐습니다. 이것이 바로 ‘다이렉트 인덱싱’입니다.
다이렉트 인덱싱이란 개개인의 투자목적 및 투자성향, 생애주기, 절세전략, 가치관 등을 반영해 포트폴리오를 설계하고 고객의 계좌 내에서 직접 운용되는 것을 말하는데요. 즉 투자자에게 가장 적합한 인덱스를 설계하면, 인덱스를 추종하는 패시브 운용이 투자자 계좌에서 발생합니다.
이는 기존의 투자 상품들과는 큰 차이점이 있습니다. 먼저 펀드나 ETF의 경우 타인이 만든 인덱스를 그대로 사용해야 한다는 점이 있었지만, 다이렉트 인덱싱에서는 이러한 인덱스를 투자자에게 맞게 수정해 가장 적합한 인덱스를 보유할 수 있죠. 또한 펀드나 ETF 는 이를 구성하는 개별 주식 혹은 증권에 대한 투자자의 제어가 불가능하지만, 다이렉트 인덱싱은 투자자의 계좌 내에서 모든 매매가 발생하기에 이러한 제어가 가능합니다.
다이렉트 인덱싱 성장에 가장 관심을 보이고, 발빠르게 반응했던 곳은 미국의 월가입니다. 2020년, 세계 1위 자산운용사 블랙록은 다이렉트 인덱싱 솔루션 회사인 아페리오를 인수했고, 세계 2위 자산운용사 뱅가드는 지난해 저스트인베스트를 인수했습니다.
특히, 뱅가드 역사상 처음으로 이뤄진 인수합병은 세간의 주목을 받기도 하였습니다. 이외 모건스탠리, 골드만삭스, JP모건, 프랭클린 템플턴 등 월가의 여러 대기업들이 다이렉트 인덱싱 시장에 뛰어들고 있습니다.
출처 : Javelin Strategy & Research
AI - what’s next?
기술 고도화는 더욱 빨라지고 있습니다. 이에 산업도 크게 변화하고 있는데요. 특히 ‘기계가 스스로 학습한다’는 의미의 ‘인공지능’은 특히 ‘알파고’의 충격을 기점으로 모든 분야에 막대한 영향을 주고 있습니다.
AI가 금융에 사용된다면 어떤 미래를 기대할 수 있을까요?
AI가 인간보다 특히 뛰어난 영역이 있습니다. 바로 ‘엄청난 양의 데이터를 한번에 소화해 더 확률이 우수한 선택지를 순간적으로 계산해내는 것’인데요. 심지어 이 작업을 동시다발적으로 할 수 있죠.
이런 AI가 금융에 사용된다면, 인간이 발견하기 힘든 최적의 투자 기회를 찾아내고 자동으로 투자에 반영해주는 역할을 할 수 있습니다. 또한 AI가 투자자 개개인을 더 잘 이해할 수 있게 되어, 어떤 투자를 가장 필요로 하는지도 최적화할 수 있죠. 이렇듯 AI가 금융에, 더욱 세부적으로 다이렉트 인덱싱에 탑재된 프로그램을 두물머리는 ‘2세대형 다이렉트 인덱싱’으로 지칭합니다.
지금 다이렉트 인덱싱은 기존 인덱스를 편집하고 수정해 사용하지만, 곧 완전히 새로운 본인만의 인덱스를 가질 수도 있습니다. 개인화에 대한 수요가 증가하는 투자자들의 욕구를 모두 충족시킬 수도 있죠.
예를 들어 항상 ‘높은 수익률’을 추구하는 투자 상품이 최고의 투자 상품일까요? 아닐 수 있습니다. 그만큼 리스크를 많이 부담해야 하기 때문인데요. 만약 당장 은퇴를 앞둔 사람에게는 효율적 시장선에서의 접점 포트폴리오에 투자하거나 혹은 샤프지수가 최고로 높은 상품에 투자하는 것이 최적이 아닌, 안정적인 현금흐름을 창출하거나 원금손실확률이 낮은 포트폴리오에 투자하는 것이 심리적 안정감을 가져다주는 최적의 포트폴리오 일 수 있죠. 이런 개인의 욕구를 모두 반영해 가장 적합한 포트폴리오를 자동으로 추출할 수도 있습니다.
기술 발전으로 우리의 삶은 더 편안해지고 있습니다. 대표적으로 자율주행을 꼽을 수 있는데요. 아직 기술이 개발 중이지만 곧 우리는 운전을 하지 않고, 이동하는 순간에도 자유를 누리게 될 수 있게 될 가능성이 매우 높습니다.
금융에서도 마찬가지입니다. 인류는 자본주의 경제체제에서 더 나은 투자 솔루션을 확보하기 위해 끊임없는 고민을 계속해왔으며, 데이터 기술과 인공지능을 결합해 기존 금융의 문제들을 본격적으로 해소하는 시대를 맞이했습니다.
각각 투자자를 닮은, 하나의 투자자를 위한 개별 인공지능의 관리를 받아 가장 진보된 투자를 경험해보는 날이 바로 눈앞에 있습니다. 이를 먼저 누리는 것은, 가능성을 알아본 ‘당신’입니다.
'20세기 최대 발명품'으로 꼽히는 상장지수펀드(ETF·exchange traded fund)!
코로나19로 경제가 흔들리는 와중에도ETF는 투자자들의 자금을 블랙홀처럼 빨아들이며 성장을 이어나갔고, 이 결과 전 세계 운용자산규모는 10조달러 넘었습니다.
<전세계 ETF 시장 규모>
출처 : Statista
ETF는 그럼 언제 세상에 나왔을까요? 최초의 ETF는 SPY(SPDR S&P 500 ETF Trust)로, 지금으로부터 28년 전입니다. SPY는 인덱스 펀드를 개별 주식처럼 자유롭게 사고팔 수 있게 만들자는 아이디어에서 나온 금융 상품인데요. 인덱스 펀드는 1976년 미국의 펀드매니저 존 보글이 종합주가 지수에 연동시킨 금융 상품입니다.
이렇듯 ETF는 처음엔 시가총액 비율대로 주식을 담는 지수 추종형 ETF로 출발했는데요. 점차 투자자들의 요구를 반영하면서 전기차, 인공지능, 바이오, 클린에너지 등 특정 분야 주식만 따로 담는 테마형 ETF, 펀드매니저가 특정 분야 종목을 골라 넣는 액티브 ETF 등으로 영역을 확장해 갔습니다.
하지만 ETF의 영역 확장이 투자자들의 욕구를 진정으로 반영하며 해결해줬을까요? 오히려 ETF의 변신이 지나쳐 ‘위험 분산’이란 초심에서 멀어졌다는 비판도 나오고 있습니다.
대표적으로 지수형 ETF는 물론이고 전기차, 자율주행, 혁신기업, 항공우주 관련 테마의 전 세계 ETF는 모두 테슬라 주식을 담고 있습니다. 좋을 땐 주가 상승 폭이 더 커지지만, 나쁜 뉴스가 나오면 수많은 ETF에서 매물 폭탄이 쏟아지죠. 따라서 “테마형 ETF 막차 타는 게 가장 위험하다”는 말도 나오는데요. 대표적인 사례로 ‘ARK 시리즈’가 꼽힙니다.
미국 월가 스타 펀드매니저가 만든 테마형 ETF ‘ARK 시리즈’가 100%대 수익률을 기록하자, 투자자들의 관심이 집중됐는데요. 이에 투자금이 몰렸죠. 하지만 아크 인베스트가 운영하는 9개 아크 상장지수펀드(ETF)는 총 운용자산이 153억 달러로, 올 초에 비해 48% 감소한 것으로 나타났습니다. 이는 대형 ETF 운용사 25곳 가운데 가장 큰 폭의 자산 감소인데요. 지난해 높은 수익률을 보고 투자를 시작했다면, 현재 대부분 손실을 보고 있을 가능성이 높습니다.
<ARKK 가격 추이>
인덱스 펀드를 개별 주식처럼 자유롭게 사고팔 수 있게 만들자는 아이디어를 존 보글은 “잦은 매매는 단기 투자를 유발한다”는 이유로 ETF 탄생에 반대했다고 하는데요. ‘장기 분산 투자’의 취지를 벗어난 ETF 투자는 주식투자와 마찬가지로 위험합니다.
그럼 이런 위험을 해결할 방법은 없는 걸까요? 자본주의라는 끝없는 바다를 항해하며 사는 우리에게 헤매지 않고 제대로 된 길을 찾게 해 주는 등대와 나침반 역할을 해주는 금융 상품은 없는 걸까요?
이렇게 다시 한 번 막막한 큰 벽에 부딪히는 지금, 기술의 발전으로 금융도 새로운 길을 모색하고 있습니다. 현재 이뤄지고 있는 제4차 산업혁명으로 세상은 큰 변혁을 맞이하고 있는데요. 제4차 산업혁명이란 디지털(모바일), 물리적(로봇), 생물학적(생명공학) 기술 간의 융합으로 촉발되는 차세대 산업혁명을 뜻합니다. 방대한 양의 데이터, 스스로 학습하는 알고리즘, 온·오프라인의 구분 없는 연결성 등을 특징으로 하는 제4차 산업혁명은 제조업뿐만 아니라 서비스업의 근본적 변화를 야기하고 있는데요 금융 산업 또한 예외가 될 수 없죠.
투자자마다 INDEX를 갖자, 다이렉트 인덱싱
ETF가 다양한 투자자의 욕구를 반영하며 영역을 확장하지만, 결국 ‘표준화된 상품의 분화에 그친다는 점’이 근본적인 한계로 꼽힙니다. 또한 ‘장기 분산 투자’의 취지를 벗어난 ETF 투자는 주식투자와 마찬가지로 위험하다는 점도 부각되는 상황인데요.
이에 다시 한 번 더 나은 금융 상품은 없을까라는 고민이 시작됩니다. 즉 ETF의 원래 장점처럼 시장을 추종하면서도, 투자자의 개별 투자 목적과 투자 성향을 최적화하는 투자 기법이 없을까라는 아이디어가 연구되기 시작하는데요. 특히 Post-Corona 시대에 가장 큰 특징인 개인투자자의 직접 투자가 급증하면서, 투자자들의 특정 수요(세금 절감, ESG 중시 등)가 커진 상황에 이는 매우 필요한 투자 솔루션이죠.
기술의 발전이 이런 아이디어를 실현할 수 있는 기반이 되었습니다. 과거에도 투자자들의 욕구를 반영한 금융 상품을 하나하나 제작할 수 있었습니다. 하지만 이는 소위 ‘High touch’ 운용으로 이루어질 수밖에 없기 때문에 비용이 높을 수밖에 없었는데요. 결국 일부 소수 고액자산가를 대상으로 해당 투자자의 성향과 투자목적에 맞게 주식 포트폴리오를 구성하는 서비스만 존재했었죠.
하지만 제4차 산업 혁명에 힘입어 대량의 투자 정보 데이터를 분석할 수 있을 정도로 늘어난 컴퓨터 용량, 주문 및 사후보고 등을 진행할 수 있는 혁신적인 투자관련 자동화 프로세스 등에 힘입어 개인투자자들도 관련 서비스를 제공받을 수 있게 됐습니다. 이것이 바로 ‘다이렉트 인덱싱’입니다.
다이렉트 인덱싱이란 개개인의 투자목적 및 투자성향, 생애주기, 절세전략, 가치관 등을 반영해 포트폴리오를 설계하고 고객의 계좌 내에서 직접 운용되는 것을 말하는데요. 즉 투자자에게 가장 적합한 인덱스를 설계하면, 인덱스를 추종하는 패시브 운용이 투자자 계좌에서 발생합니다.
이는 기존의 투자 상품들과는 큰 차이점이 있습니다. 먼저 펀드나 ETF의 경우 타인이 만든 인덱스를 그대로 사용해야 한다는 점이 있었지만, 다이렉트 인덱싱에서는 이러한 인덱스를 투자자에게 맞게 수정해 가장 적합한 인덱스를 보유할 수 있죠. 또한 펀드나 ETF 는 이를 구성하는 개별 주식 혹은 증권에 대한 투자자의 제어가 불가능하지만, 다이렉트 인덱싱은 투자자의 계좌 내에서 모든 매매가 발생하기에 이러한 제어가 가능합니다.
다이렉트 인덱싱 성장에 가장 관심을 보이고, 발빠르게 반응했던 곳은 미국의 월가입니다. 2020년, 세계 1위 자산운용사 블랙록은 다이렉트 인덱싱 솔루션 회사인 아페리오를 인수했고, 세계 2위 자산운용사 뱅가드는 지난해 저스트인베스트를 인수했습니다.
특히, 뱅가드 역사상 처음으로 이뤄진 인수합병은 세간의 주목을 받기도 하였습니다. 이외 모건스탠리, 골드만삭스, JP모건, 프랭클린 템플턴 등 월가의 여러 대기업들이 다이렉트 인덱싱 시장에 뛰어들고 있습니다.
출처 : Javelin Strategy & Research
AI - what’s next?
기술 고도화는 더욱 빨라지고 있습니다. 이에 산업도 크게 변화하고 있는데요. 특히 ‘기계가 스스로 학습한다’는 의미의 ‘인공지능’은 특히 ‘알파고’의 충격을 기점으로 모든 분야에 막대한 영향을 주고 있습니다.
AI가 금융에 사용된다면 어떤 미래를 기대할 수 있을까요?
AI가 인간보다 특히 뛰어난 영역이 있습니다. 바로 ‘엄청난 양의 데이터를 한번에 소화해 더 확률이 우수한 선택지를 순간적으로 계산해내는 것’인데요. 심지어 이 작업을 동시다발적으로 할 수 있죠.
이런 AI가 금융에 사용된다면, 인간이 발견하기 힘든 최적의 투자 기회를 찾아내고 자동으로 투자에 반영해주는 역할을 할 수 있습니다. 또한 AI가 투자자 개개인을 더 잘 이해할 수 있게 되어, 어떤 투자를 가장 필요로 하는지도 최적화할 수 있죠. 이렇듯 AI가 금융에, 더욱 세부적으로 다이렉트 인덱싱에 탑재된 프로그램을 두물머리는 ‘2세대형 다이렉트 인덱싱’으로 지칭합니다.
지금 다이렉트 인덱싱은 기존 인덱스를 편집하고 수정해 사용하지만, 곧 완전히 새로운 본인만의 인덱스를 가질 수도 있습니다. 개인화에 대한 수요가 증가하는 투자자들의 욕구를 모두 충족시킬 수도 있죠.
예를 들어 항상 ‘높은 수익률’을 추구하는 투자 상품이 최고의 투자 상품일까요? 아닐 수 있습니다. 그만큼 리스크를 많이 부담해야 하기 때문인데요. 만약 당장 은퇴를 앞둔 사람에게는 효율적 시장선에서의 접점 포트폴리오에 투자하거나 혹은 샤프지수가 최고로 높은 상품에 투자하는 것이 최적이 아닌, 안정적인 현금흐름을 창출하거나 원금손실확률이 낮은 포트폴리오에 투자하는 것이 심리적 안정감을 가져다주는 최적의 포트폴리오 일 수 있죠. 이런 개인의 욕구를 모두 반영해 가장 적합한 포트폴리오를 자동으로 추출할 수도 있습니다.
기술 발전으로 우리의 삶은 더 편안해지고 있습니다. 대표적으로 자율주행을 꼽을 수 있는데요. 아직 기술이 개발 중이지만 곧 우리는 운전을 하지 않고, 이동하는 순간에도 자유를 누리게 될 수 있게 될 가능성이 매우 높습니다.
금융에서도 마찬가지입니다. 인류는 자본주의 경제체제에서 더 나은 투자 솔루션을 확보하기 위해 끊임없는 고민을 계속해왔으며, 데이터 기술과 인공지능을 결합해 기존 금융의 문제들을 본격적으로 해소하는 시대를 맞이했습니다.
각각 투자자를 닮은, 하나의 투자자를 위한 개별 인공지능의 관리를 받아 가장 진보된 투자를 경험해보는 날이 바로 눈앞에 있습니다. 이를 먼저 누리는 것은, 가능성을 알아본 ‘당신’입니다.