투자 전략

분산투자의 수학적 근거 — 상관관계와 포트폴리오 효과

천만이 2026. 5. 10. 15:28

안녕하세요. 합리적이고 체계적인 자산 관리를 통해 '월 천만원 연금만들기'의 꿈을 실현해 나가는 운영자 '천만이'입니다.

"달걀을 한 바구니에 담지 마라." 투자를 해본 분이라면 한 번쯤 들어봤을 말입니다. 분산투자의 지혜를 담은 표현이지만, 대부분 여기서 멈춥니다. 왜 나눠 담으면 안전해지는지를 수학적으로 이해하는 분은 많지 않습니다.

이번 편에서는 그 '왜'를 설명합니다. 수식이 등장하지만 겁내지 않으셔도 됩니다. 핵심 개념 하나만 이해하면 나머지는 자연스럽게 따라옵니다. 그 핵심 개념이 바로 상관관계(Correlation)입니다.

지난 편에서 위험은 변동성이고, 변동성은 표준편차로 측정한다고 배웠습니다. 이번 편에서는 "표준편차가 큰 자산들을 합쳐도 전체 위험이 줄어들 수 있다"는 포트폴리오 효과의 수학적 근거를 살펴보겠습니다. 그리고 그 효과가 어디까지 가능하고, 어디서 한계에 부딪히는지도 함께 확인합니다.

분산투자, 정말 효과가 있는가 — 직관적 이해

두 개의 가게 이야기

직관적으로 먼저 이해해 보겠습니다.

여름에 아이스크림이 잘 팔리는 가게 A와, 겨울에 핫초코가 잘 팔리는 가게 B가 있다고 합시다. A만 운영하면 여름엔 수익이 좋고 겨울엔 나쁩니다. B만 운영해도 마찬가지로 계절별 편차가 심합니다. 하지만 A와 B를 동시에 운영하면 어떨까요? 여름엔 A가, 겨울엔 B가 벌어줍니다. 전체 수익의 변동이 훨씬 줄어듭니다.

이것이 분산투자의 본질입니다. 서로 다르게 움직이는 자산을 함께 보유하면 전체 포트폴리오(보유 자산 전체를 하나의 묶음으로 보는 개념)의 변동성이 줄어듭니다.

자주 받는 오해 — "반대 방향이면 수익도 0이 되는 것 아닌가요?"

여기서 많은 분들이 이런 의문을 가지십니다.

"아이스크림 가게가 잘 될 때 핫초코 가게가 안 되면, 결국 수익이 서로 상쇄돼서 0이 되는 것 아닌가요?"

이 오해는 '수익의 방향'과 '흔들림의 방향'을 혼동해서 생깁니다.

상관관계는 두 자산이 평균에서 벗어나는 방향이 얼마나 반대인지를 말하는 것이지, 두 자산의 평균 수익률 자체가 서로를 갉아먹는다는 뜻이 아닙니다. 아이스크림 가게는 여름 성수기와 비수기를 오가며 연 평균 수익 2,000만원을 냅니다. 핫초코 가게도 계절을 반대로 타지만 연 평균 수익 1,800만원을 냅니다. 두 가게를 함께 운영하면 연간 수익은 3,800만원이 되고, 다만 매달 수익의 변동 폭이 줄어드는 것입니다.

투자에 적용하면 이렇습니다. 주식과 금(金)은 역사적으로 낮은 상관계수를 가집니다. 금융위기 때 주식이 급락하면 금이 오르는 식으로 진동이 상쇄됩니다. 하지만 장기적으로 주식도 양의 수익을, 금도 양의 수익을 내왔습니다. 흔들림(위험)만 줄어드는 것이지, 기대수익이 서로 상쇄되는 것이 아닙니다.

포트폴리오 전체의 기대수익률은 간단히 계산됩니다.

포트폴리오 기대수익률 = (A 비중 × A 기대수익률) + (B 비중 × B 기대수익률)

예를 들어 기대수익률 8%인 자산 A와 기대수익률 4%인 자산 B를 반반씩 보유하면, 포트폴리오 기대수익률은 6%입니다. 상관계수와 무관하게 이 수치는 고정됩니다. 상관계수가 변하면 달라지는 것은 기대수익률이 아니라 포트폴리오의 변동성(표준편차)입니다.

상관관계 — 분산투자 효과의 열쇠

상관계수란 무엇인가

상관계수(ρ, 로)는 두 자산이 얼마나 같은 방향으로, 얼마나 비슷한 폭으로 움직이는지를 -1에서 +1 사이의 숫자로 나타낸 값입니다.

상관계수	의미	분산 효과
1	항상 완전히 같은 방향·같은 폭으로 움직임	없음
0.5	대체로 같은 방향이지만 폭은 다를 수 있음	일부 있음
0	서로 전혀 무관하게 움직임	상당히 있음
-0.5	대체로 반대 방향으로 움직임	크게 있음
-1	항상 완전히 반대 방향·같은 폭으로 움직임	최대 (변동성 = 0 가능)

상관계수가 낮을수록 분산투자 효과가 커집니다. 서로 다르게 움직이는 자산들이 함께 있을수록, 한쪽의 충격이 다른 쪽으로 상쇄되어 전체 변동이 줄어들기 때문입니다.

실제 자산들의 상관관계는 어느 정도인가

자산 조합	대략적인 상관계수
국내 주식 ↔ 미국 주식	+0.6 ~ +0.8
주식 ↔ 채권	-0.2 ~ +0.3 (시기마다 다름)
주식 ↔ 금(金)	-0.1 ~ +0.2
같은 업종 내 주식들	+0.7 ~ +0.9

※ 상관관계는 시기와 시장 상황에 따라 변하며, 위 수치는 장기 평균의 근사치입니다.

주목할 점이 있습니다. 국내 주식과 미국 주식의 상관계수는 +0.6~0.8 수준입니다. 생각보다 높습니다. "미국 주식 ETF를 샀으니 분산이 됐다"고 생각하지만, 실제로는 코스피와 S&P 500이 글로벌 위기 때는 함께 하락하는 경우가 많습니다. 진정한 분산효과는 상관계수가 낮은 자산 조합에서 나옵니다.

포트폴리오 효과 — 숫자로 보는 분산투자의 마법

합친 위험 < 개별 위험의 합

두 자산을 반반씩 섞었을 때 포트폴리오의 표준편차가 어떻게 달라지는지 봅시다.

가정: 자산 A와 자산 B 모두 표준편차(변동성) = 20%, 각각 50%씩 투자

단순히 생각하면 "50% × 20% + 50% × 20% = 20%", 즉 그대로 20%가 될 것 같습니다. 하지만 두 자산의 상관계수에 따라 결과가 전혀 달라집니다.

상관계수	포트폴리오 표준편차	변동성 감소 효과
ρ = +1.0 (완전히 같이 움직임)	20.00%	없음
ρ = +0.5 (대체로 같은 방향)	17.30%	-2.7%p
ρ = 0 (완전히 무관)	14.10%	-5.9%p
ρ = -0.5 (대체로 반대 방향)	10.00%	-10.0%p
ρ = -1.0 (완전히 반대로 움직임)	0%	위험 완전 제거

※ 위 수치는 개념 설명을 위한 계산 예시입니다.

이 표에서 가장 중요한 사실이 보입니다. 상관계수가 +1이 아닌 한, 두 자산을 합친 포트폴리오의 변동성은 반드시 개별 자산의 변동성보다 작아집니다. 이것이 분산투자의 수학적 근거입니다.

현실에서 상관계수가 정확히 -1인 자산 조합은 없습니다. 그러나 상관계수 0 근처의 자산들을 조합하는 것만으로도 변동성을 개별 자산 대비 약 30% 줄일 수 있습니다(표준편차 20% → 14.1%). 기대수익률은 그대로 유지하면서 말입니다.

조금 더 알고 싶다면 — 포트폴리오 분산 공식

두 자산 포트폴리오의 분산(표준편차의 제곱)을 구하는 공식은 아래와 같습니다.

σ²_p = w₁²σ₁² + w₂²σ₂² + 2 × w₁ × w₂ × ρ × σ₁ × σ₂

여기서 w는 각 자산의 투자 비중, σ는 각 자산의 표준편차, ρ는 두 자산의 상관계수입니다.
공식에서 맨 마지막 항(2 × w₁ × w₂ × ρ × σ₁ × σ₂)이 핵심입니다. ρ(상관계수)가 낮을수록 이 항이 작아지고, 그만큼 포트폴리오 분산이 줄어듭니다. 공식을 외울 필요는 없습니다. "상관계수가 낮을수록 합쳤을 때 변동성이 줄어든다"는 직관만 가져가시면 됩니다.

종목을 늘릴수록 위험이 줄어드는가 — 분산의 한계

종목 수와 포트폴리오 위험의 관계

분산투자를 더 철저히 하면, 즉 보유 종목 수를 늘릴수록 위험은 계속 줄어들까요?

줄어들기는 합니다. 하지만 일정 수준 이하로는 내려가지 않습니다.

포트폴리오 위험(표준편차)
│
│ ●  (1종목: 위험 최대)
│   ●
│     ●
│       ● ●
│           ● ● ●
│ ─────────────────── ● ● ● ● ● ● ● ●  ← 이 선 아래로 내려가지 않음
│                                         (체계적 위험, 분산으로 제거 불가)
└────────────────────────────────────────→ 보유 종목 수
       5       15      30      100

처음에는 종목을 1개에서 5개, 10개로 늘릴수록 위험이 빠르게 줄어듭니다. 그런데 30개 정도를 넘어서면 위험이 더 이상 줄어들지 않고 어느 선에서 수평이 됩니다. 이 그래프가 말해주는 것이 두 가지 위험의 구분입니다.

제거할 수 있는 위험 — 비체계적 위험

비체계적 위험(Unsystematic Risk)은 특정 기업이나 산업에만 해당하는 위험입니다. 삼성전자 실적 충격, 특정 업종의 갑작스러운 규제 강화, CEO 횡령 사건 같은 것들이 여기에 해당합니다.

이 위험들은 다른 종목들과 상관관계가 낮습니다. 삼성전자 실적이 나빠진다고 현대차 주가가 함께 떨어지지는 않습니다. 그래서 여러 종목을 나눠 담으면 한쪽의 충격이 다른 쪽으로 상쇄됩니다. 연구에 따르면 서로 다른 업종의 주식 20~30개만 보유해도 비체계적 위험의 대부분이 제거됩니다.

제거할 수 없는 위험 — 체계적 위험

체계적 위험(Systematic Risk)은 시장 전체가 흔들릴 때 모든 자산이 함께 영향받는 위험입니다. 미국 금리 급등, 코로나 팬데믹, 글로벌 금융위기처럼 "어디에 투자해도 동시에 떨어지는" 상황입니다. 100개 종목을 보유해도 이 위험은 사라지지 않습니다. 시장 전체의 위험이기 때문입니다.

구분	비체계적 위험	체계적 위험
다른 말	개별 위험, 기업 특유 위험	시장 위험
원인	특정 기업·산업의 사건	금리·경기·전쟁 등 시장 전체 요인
분산으로 제거 가능?	✅ 가능	❌ 불가능
시장의 보상(위험 프리미엄)	❌ 없음	✅ 있음

마지막 줄이 가장 중요합니다. 시장은 분산으로 제거할 수 있는 위험에 대해서는 보상하지 않습니다. 시장이 위험 프리미엄을 주는 위험은 오직 분산으로도 없앨 수 없는 체계적 위험뿐입니다.

그렇다면 지수투자가 왜 답인가

지금까지의 논리를 연결하면 지수투자(ETF 투자)의 근거가 자연스럽게 도출됩니다.

개별 종목 투자의 문제: 아무리 좋은 종목을 골라도 그 기업만의 비체계적 위험을 피할 수 없습니다. 그리고 그 위험에 대해 시장은 추가 보상을 주지 않습니다.

지수(ETF)가 해결하는 것: S&P 500 ETF 하나를 사는 순간 미국 대형주 500개 종목에 분산 투자가 됩니다. 개별 기업 리스크(비체계적 위험)는 대부분 상쇄되고, 시장 전체의 위험(체계적 위험)만 남습니다. 불필요한 위험 없이 시장 위험만 가져가고, 그에 해당하는 시장 수익률을 얻는 구조입니다.

예를 들어 1억원을 투자한다고 가정하면,
삼성전자 한 종목에 1억을 넣으면 삼성전자 특유의 위험 + 시장 위험을 함께 집니다.
KOSPI200 ETF에 1억을 넣으면 200개 종목의 비체계적 위험이 대부분 상쇄되고 시장 위험만 남습니다.
두 투자의 기대수익률이 비슷하다면, 개별 종목 투자는 '제거 가능한 위험'을 불필요하게 추가로 짊어진 셈입니다.

다음 편 예고 — 체계적 위험을 측정하는 숫자, 베타(β)

체계적 위험은 "시장 전체가 흔들릴 때 내 자산이 얼마나 함께 흔들리는가"로 정의됩니다. 그런데 모든 자산이 똑같이 흔들리지는 않습니다. 어떤 주식은 시장이 -10% 떨어질 때 -15%까지 떨어지고, 어떤 주식은 -6%밖에 안 떨어집니다. 이 '시장 대비 흔들리는 정도'를 수치로 나타낸 것이 베타(β)입니다.

β > 1: 시장보다 더 크게 흔들림 → 고위험·고기대수익
β = 1: 시장과 똑같이 움직임
β < 1: 시장보다 덜 흔들림 → 저위험·저기대수익
β = 0: 시장 움직임과 무관 (단기국채 등)

다음 편에서는 베타의 의미와 계산 방법, 그리고 이것이 CAPM(자산가격결정모형)으로 어떻게 연결되는지를 다루겠습니다. 지금까지 배운 모든 개념이 CAPM 하나로 수렴됩니다.

오늘의 실천 사항 확인하기

지금 보유한 금융상품들이 비슷한 방향으로만 움직이는지 점검해 보세요. 국내 주식형 펀드를 여러 개 보유하고 있다면, 사실상 분산이 아닌 집중에 가깝습니다.
ETF 상품 정보에서 '추종 지수'를 확인해 보세요. 같은 주식시장을 추종하는 ETF를 두 개 보유하고 있다면, 상관계수가 매우 높아 분산 효과가 거의 없습니다.
내 포트폴리오에서 특정 기업 한 곳의 비중이 20%를 넘는지 확인해 보세요. 그 기업에서 예상치 못한 사건이 생기면 포트폴리오 전체가 크게 흔들릴 수 있습니다.

글을 맺으며 드리는 제언

"달걀을 한 바구니에 담지 마라"는 말이 단순한 격언이 아니라 수학으로 증명된 원리라는 것을 이제 아셨을 것입니다. 핵심은 얼마나 많이 나누느냐가 아니라, 얼마나 다르게 움직이는 자산끼리 나누느냐입니다.

그리고 아무리 잘 나눠도 제거할 수 없는 위험이 있습니다. 바로 시장 위험, 즉 체계적 위험입니다. 이 위험은 피할 수 없기 때문에 시장이 보상을 줍니다. 지수투자는 이 보상 구조를 가장 효율적으로 누리는 방법입니다.

📌 심화 Q&A — 자주 묻는 질문

본문에서 다루지 못한 실전적인 질문들을 모아 답을 만들어 봅니다.
투자 경험이 있는 분들, 또는 본문을 읽고 궁금증이 생긴 분들을 위한 파트입니다.

Q1. 반대로 움직이면 수익도 서로 상쇄돼서 '0' 이 되는 것 아닌가요?

A. 아닙니다. 상관관계는 '흔들리는 방향'을 말하는 것이지, '수익의 방향'을 말하는 것이 아닙니다.

이것이 분산투자를 처음 배울 때 가장 많이 생기는 오해입니다. 명확히 구분해 드리겠습니다.

상관계수가 낮다 = 두 자산의 흔들림(변동)이 서로 다른 방향으로 일어난다

상관계수가 낮다 ≠ 한 자산이 오를 때 다른 자산이 반드시 내린다

실제 예를 보겠습니다. 주식과 금(金)은 역사적으로 낮거나 음수의 상관계수를 가집니다. 그런데 지난 20년간 미국 주식의 평균 수익률도 양수였고, 금의 평균 수익률도 양수였습니다. 두 자산의 평균 수익이 서로를 갉아먹은 것이 아닙니다. 다만 위기 상황에서 주식이 급락할 때 금이 올라서 전체 포트폴리오의 손실을 완충해 주는 역할을 했습니다.

수식으로 표현하면 간단합니다.

포트폴리오 기대수익률 = (A 비중 × A 기대수익률) + (B 비중 × B 기대수익률)

이 공식에는 상관계수가 등장하지 않습니다. 상관계수는 기대수익률이 아니라 포트폴리오의 변동성(표준편차)에만 영향을 줍니다.

쉽게 요약하면 이렇습니다. 분산투자는 기대수익률을 희생하지 않고 위험만 줄이는 전략입니다. 기대수익 8%짜리와 기대수익 4%짜리를 반반씩 담으면 포트폴리오 기대수익은 6%입니다. 이것은 두 자산의 상관계수가 +1이든 -1이든 동일합니다. 달라지는 것은 오직 변동성뿐입니다.

Q2. 금융위기처럼 시장 전체가 빠질 때는 버텨야 하는가, 아니면 스스로 판단해서 빠져나와야 하는가?

A. 학계와 실무의 일반적인 결론은 "장기 투자자라면 버티는 것이 통계적으로 우월했다"라고 합니다. 단, 전제 조건이 있습니다.

버티는 쪽의 역사적 근거

역사적으로 S&P 500은 모든 대폭락 이후 신고점을 회복했습니다. 2008년 금융위기 저점에서 10년을 버텼다면 원금의 4배 이상을 돌려받았습니다.

더 중요한 것은 반등의 타이밍입니다. 연구에 따르면 S&P 500에서 역대 최고 수익률 상위 10일만 빠지면 20년 누적 수익률이 절반 이하로 줄어듭니다. 문제는 이 상위 10일이 대부분 가장 공포스러운 구간 직후, 아무도 반등을 예상하지 못하는 시점에 집중되어 있다는 것입니다. 공포에 팔고 나온 투자자는 이 반등을 놓치는 경우가 많다고 합니다.

그럼에도 개인 판단이 필요한 상황

버티는 것이 항상 정답은 아닙니다. 결정적인 변수는 투자 지평(돈이 필요한 시점)입니다.

5년 뒤 자녀 학자금에 쓸 돈을 주식에 투자했다가 위기가 왔다면, 회복을 10년 기다릴 시간이 없습니다. 이 경우에는 손실을 확정하고 나오는 것이 더 나을 수도 있습니다. 반면 은퇴까지 20년이 남은 40대 투자자에게는 금융위기가 오히려 저가 매수의 기회가 될 수 있습니다.

핵심은 위기가 왔을 때 결정하는 것이 아니라, 포트폴리오를 구성할 때 미리 결정해 두어야 한다는 점입니다. "내가 감당할 수 있는 최대 손실은 얼마인가"를 먼저 정하고, 그 범위 안에서 주식 비중을 결정하는 것이 올바른 순서입니다. 위기가 닥쳐서 "팔아야 하나 버텨야 하나"를 고민하게 된다면, 처음부터 자신의 위험 허용 범위를 초과하는 포트폴리오를 구성한 것입니다.

상황	일반적인 권고
투자 기간 10년 이상 예상	체계적 위험에 의한 급락은 버티는 것이 통계적으로 유리
투자 기간 5년 이내 예상	손실 허용 범위를 고려해 개인이 판단 필요
위기 때마다 팔고 싶어진다면	처음부터 변동성이 낮은 포트폴리오를 구성했어야 함

위기가 왔을 때 팔겠다는 계획은, 계획이라기보다는 공황 매도에 가깝습니다. 버티겠다는 결심은 위기 전에 미리 해두어야 실제로 지켜집니다.

Q3. 특정 기업이나 산업에 확신이 있다면 그쪽에 집중 투자하는 것이 합리적인가?

A. 조건이 충족된다면 합리적인 행동입니다. 단, 그 조건이 생각보다 엄격합니다.

분산투자 이론의 전제

비체계적 위험에 시장이 보상을 주지 않는다는 논리는 "시장이 이미 모든 공개 정보를 가격에 반영했다"는 가정 위에 있습니다. 만약 이 가정이 맞다면, 내가 어떤 기업을 좋다고 생각하는 이유는 이미 시장 가격에 담겨 있으므로 집중 투자의 우위가 없습니다.

그러나 시장은 항상 효율적이지 않다

현실에서는 시장이 정보를 완전히 반영하지 못하는 순간이 존재합니다. 특정 산업을 깊이 아는 전문가가 시장보다 먼저 가치를 발견하거나, 단기 심리에 의해 일시적으로 저평가된 기업을 포착하는 경우가 있습니다. 워런 버핏이 "분산투자는 무지에 대한 보험"이라고 말한 것도 이 맥락입니다. 자신이 잘 아는 분야에서 시장보다 나은 판단을 내릴 수 있다면, 그 판단에 따라 포지션하는 것은 합리적인 행동입니다.

그 동안 특정 시장이나 영역에서 장시간의 경험이 있다면, 그 산업의 구조 변화나 특정 기업의 경쟁 우위를 시장 평균 투자자보다 빠르게 파악할 수 있습니다. 그 통찰에 베팅하는 것은 이론적으로도 정당화됩니다.

현실적인 두 가지 조건

첫째, 내 확신의 근거를 냉정하게 검증해야 합니다. 내 확신이 진짜 정보 우위에서 오는 것인지, 아니면 "이미 많이 올랐으니 좋은 것 같다"는 인지 편향인지를 구분해야 합니다. 많은 개인 투자자들이 확신을 느끼지만, 통계적으로는 대부분 시장 평균을 이기지 못합니다.

둘째, 틀렸을 때의 피해를 감당할 수 있는 규모여야 합니다. 아무리 확신이 있어도 전 재산의 50%를 한 종목에 넣는 것은 베팅이지 투자가 아닙니다.

실무에서 많이 쓰는 방법 — Core-Satellite 전략

구분	비중	내용	목적
코어(Core)	70~80%	지수 ETF (S&P 500, KOSPI200 등)	시장 수익률 안정적으로 확보
새틀라이트(Satellite)	20~30%	확신 있는 개별 종목·섹터	초과 수익 추구

전체 자산의 70 ~ 80%는 지수 ETF로 시장 수익률을 확보하고 나머지 20~ 30%는 본인이 깊이 아는 분야에 집중 투자하는 방식입니다. 이렇게 하면 틀렸을 때의 피해를 제한하면서도, 맞았을 때의 초과 수익을 누릴 수 있습니다.

집중 투자가 나쁜 것이 아니라, 집중 투자에 대한 근거 없는 과신이 위험한 것입니다. 근거 있는 확신과 적절한 규모 제한이 함께 있다면, 개별 종목 포지션은 합리적인 투자 전략의 일부입니다.

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용어해설

포트폴리오(Portfolio)
여러 금융자산을 묶어서 하나의 투자 단위로 보는 개념입니다. 주식, 채권, ETF, 예금 등 내가 보유한 모든 금융자산의 합계가 나의 포트폴리오입니다.

상관계수(Correlation Coefficient, ρ)
두 자산이 얼마나 비슷하게 움직이는지를 -1에서 +1 사이의 숫자로 나타낸 값입니다. +1이면 완전히 같이 움직이고, -1이면 완전히 반대로 움직이며, 0이면 서로 무관하게 움직입니다. 숫자가 낮을수록 분산투자 효과가 커집니다. 기대수익률에는 영향을 주지 않고 변동성(위험)에만 영향을 줍니다.

포트폴리오 효과(Diversification Effect)
상관계수가 1보다 낮은 자산들을 함께 보유할 때, 전체 포트폴리오의 변동성이 개별 자산 변동성의 가중 평균보다 낮아지는 현상입니다. 기대수익률을 희생하지 않고 위험만 줄이는 분산투자의 핵심 원리입니다.

비체계적 위험(Unsystematic Risk)
특정 기업이나 산업에만 해당하는 위험으로, 분산투자를 통해 상당 부분 제거할 수 있는 위험입니다. 시장은 이 위험에 대해 추가 보상(위험 프리미엄)을 주지 않습니다.

체계적 위험(Systematic Risk)
시장 전체가 흔들릴 때 모든 자산에 동시에 영향을 미치는 위험입니다. 아무리 많이 분산해도 제거할 수 없으며, 시장은 이 위험을 감수하는 대가로 위험 프리미엄을 보상합니다.

코어-새틀라이트 전략(Core-Satellite Strategy)
전체 포트폴리오를 핵심(코어)과 위성(새틀라이트)으로 나누는 투자 방식입니다. 코어(70~ 80%)는 지수 ETF로 시장 수익률을 확보하고 나머지(20~30%)는 확신 있는 개별 종목이나 섹터에 집중해 초과 수익을 추구합니다.

베타(β, Beta)
개별 자산이 시장 전체 움직임에 얼마나 민감하게 반응하는지를 나타내는 숫자입니다. 체계적 위험의 크기를 측정하는 지표로, 다음 편에서 자세히 다룹니다.

이 글은 개인적인 학습과 정보 공유를 목적으로 작성된 것으로, 특정 금융상품의 투자를 권유하거나 금융 자문을 제공하는 것이 아닙니다. 본문의 수익률 및 상관계수 수치는 개념 설명을 위한 예시이며, 실제 시장의 수치와 다를 수 있습니다. 투자는 원금 손실의 위험이 있으며, 모든 투자 결정은 본인의 판단과 책임 하에 이루어져야 합니다.

작성자 : 운영진 '천만이'
작성일 : 2026년 5월 9일