나스닥100 · SOX 반도체 · 비트코인 · 금 · 은 — 수십 년 데이터로 저평가 점수를 매기고,
과거 같은 구간에 샀을 때의 1배·2배 기대수익률까지 보여드립니다.
| 점수 | 구간 | 참고 행동 |
|---|---|---|
| 80~100 | 적극매수 | 계획한 현금의 절반 이상을 2~3회에 나눠 집행. 역사적 바닥권. |
| 65~80 | 분할매수 | 3~4회 분할 매수 시작. 더 내리면 추가 매수 여력 남기기. |
| 45~65 | 중립 | 기존 적립식은 유지. 신규 목돈은 소액 분할만. |
| 25~45 | 관망 | 목돈은 나눠서 소액만. 적립식은 유지. |
| 0~25 | 과열 | 목돈 일시투입 자제. 레버리지 신규 진입이 특히 불리했던 구간. |
예전에는 아래 7개 지표를 모든 자산에 같은 가중치로 썼습니다. 그런데 각 지표가 실제로 이후 1년 수익률을 맞혔는지 자산별로 재 보니, 전제 자체가 자산마다 달랐습니다. 전체 표본을 앞뒤 절반으로 갈라 앞 절반에서 방향과 가중치를 정하고 뒤 절반에서도 같은 방향으로 나오는 지표만 씁니다(순위상관 0.05 미만이면 제외). 결과:
축이 둘입니다. 처음에는 '이후 1년 수익률'만 기준으로 지표를 골랐는데, 그러자 2000년 3월 닷컴 꼭지에서 이 페이지가 83점(적극매수)을 찍는 사고가 났습니다. 그때 밸류에이션·낙폭·추세선·200일선이 전부 0점(역사상 최고가)이었지만, 나스닥 역사에서 '비쌈'은 대체로 상승으로 이어졌고 닷컴 붕괴는 단 한 번이라 상관계수가 그 넷을 전부 탈락시켰기 때문입니다. 남은 건 공포지수와 실현변동성인데, 변동성은 바닥(패닉)에서도 높고 꼭지(광기)에서도 높은 양면 지표라 꼭지에서 최고점을 줬습니다.
그래서 목적을 둘로 나눴습니다. 수익 축은 이후 1년 수익률로, 안전 축은 이후 1년 최대낙폭으로 지표를 고릅니다. 실제로 재 보면 밸류에이션은 수익률은 못 맞혀도 낙폭은 전 자산에서 일관되게 맞힙니다(나스닥 +0.34/+0.45, SOX +0.24/+0.60). 안전 축에는 가격 위치 지표만 넣습니다 — 변동성을 양쪽에 반대 부호로 넣으면 서로 상쇄돼 바닥도 꼭지도 중간값으로 뭉개집니다. 두 축은 자산별 최적 가중평균으로 합칩니다 — 가중치는 과거 데이터에서 매수 구간과 비매수 구간의 수익 차이를 가장 크게 만드는 값을 자동으로 찾습니다.
지금 어떤 지표가 어느 축에 채택·탈락했는지와 각각의 앞뒤 절반 상관값은 위 지표 카드에 그대로 표시됩니다. 데이터가 바뀌면 채택 목록도 자동으로 바뀝니다. 아래는 후보 지표 풀입니다(괄호 안 가중치는 예전 고정값이며 지금은 자산별로 산출됩니다).
각 지표는 그 시점까지의 데이터만으로(확장 윈도우) 백분위를 계산해 미래 데이터를 미리 보는 왜곡(look-ahead bias)을 차단했습니다. 특정 기간에 없는 지표(ETF 상장 전 거래량, 2001년 이전 선행 PER 등)는 해당 지표만 제외하고 나머지 가중치를 재배분합니다. 점수와 별도로 추세 신호등(50일 이동평균의 위치·기울기)을 표시합니다 — "싸다"와 "하락이 멈췄다"는 다른 문제이기 때문입니다.
과거 저평가 점수가 현재와 ±7.5점 이내이고 추세 상태(하락 진행/바닥 다지기/상승)까지 같았던 거래일을 '유사국면'으로 보고, 그 날 매수했을 때의 실현 수익률 중앙값·25~75% 범위·플러스 확률을 집계합니다. 표본이 30일 미만이면 추세 조건 해제 → ±12.5점 순으로 완화하고 표시합니다. 표본의 '국면'은 10거래일 이상 떨어진 독립적인 시기의 수로, 연속된 날짜 중복을 걷어낸 실질 사례 수입니다. 한 가지 솔직한 한계: 극단적 저평가 구간의 표본은 닷컴버블·금융위기 같은 소수의 대형 폭락기에 몰려 있어, "쌀수록 중앙값이 높다"는 깔끔한 관계가 항상 성립하지는 않습니다. 대신 과열 구간 매수의 최악 10% 시나리오가 가장 나쁘다는 사실은 일관되게 나타납니다. 이 도구는 대박 타이밍 예측기가 아니라 최악을 피하는 위치 확인용으로 쓰는 것이 정확합니다.
QLD(나스닥100 2배)·USD(반도체 2배)의 상장(2006·2007년) 이전 역사까지 포함하기 위해, 지수 일간 수익률×2에서 운용보수 0.95% + 시기별 평균 기준금리(차입분 조달비용)를 차감한 일일 복리 시뮬레이션을 사용합니다 — BUSTUDY 레버리지 ETF 백테스트 계산기와 동일한 비용 모델입니다. 이 모델의 연간 드래그 추정(2006년 이후 평균 약 2.7%p)은 실제 QLD의 20년 추적 드래그 실측(연 2.83%p)과 일치합니다. 변동성 잠식(volatility decay)이 자연히 반영되며, 실제 ETF와는 추적오차가 존재합니다.
가격·거래량·VIX: 야후 파이낸스 (나스닥100 1985년~, SOX 1971년~, 비트코인 2014년~, VIX 1990년~ · 매 거래일 GitHub Actions 자동 갱신). M0 통화량: FRED(BOGMBASE, 미 연준 공공데이터). 지수 PER: BUSTUDY 자체 산출(구성종목별 야후 실적·컨센서스 → 비중 가중 조화평균, 매일 누적). 비트코인 온체인(MVRV Z · Thermocap Z): CoinMetrics 커뮤니티 데이터 기반 자체 계산(scripts/update_btc_onchain.py, 매일 갱신). 둘 다 높을수록 과열이며 백분위로 환산해 앵커에 반영 — /btc 진단기와 동일 지표군. 시장 환경 점검(매크로 오버레이): FRED 공개 시계열(WTI DCOILWTICO 1986년~, 원유 변동성 OVXCLS 2007년~, 미 10년물 DGS10) 기반 자체 산출 — scripts/update_macro_risk.py, 매 거래일 자동 갱신.