주식 투자에서의 변동성에 대한 두 가지 시선
첫째는 변동성이 위험이라는 인식이다. 그래서 현금, 예금, 국채 같은 자산은 변동성이 낮아서 위험이 적다. 대신 기대 수익률도 작다.
반면 주식, 부동산 같은 자산은 가격 변동성이 높은 만큼 위험이 높아진다. 대신 기대 수익률이 높다.
그래서 기대 수익률은 높이면서도 변동성을 낮추는 것이 투자의 목표라고 하면서 서로 다른 상관관계를 가진 종목으로 구성한 분산 투자(포트폴리오 이론)를 하거나 나아가 서로 다른 상관관계를 가진 증권 자체를 분산한 자산 배분 투자를 해서 변동성을 낮추는게 중요하다고 말하고 있다.
두번째 시선은 변동성은 위험할 가능성의 의미이지 매도를 통해서 손실을 확정시키지 않으면 변동성은 위험이 아니라는 주장이다. 대표적으로 워렌 버핏 같은 사람이 말하고 있다. 그래서 자기 포트폴리오가 어느날 갑자기 -50%가 되더라도 이걸 버틸 수 없는 사람은 주식 투자를 해서는 안된다고 주장한다.
나도 주식 공부를 할 때에는 당연히 두 번째가 맞다고 생각했다. 오히려 첫 번째 의견에서 변하는 정도가 위험을 정의한다는게 도저히 무슨 말인지 이해가 안되었다.
사업 소득에서의 변동성
그런데 내가 직접 사업자를 내고 블로그로 돈을 벌면서 알게 되었다. 인간은 심리상 불확실성을 위험으로 간주한다는 점이다.
구글 애드센스로 돈을 벌다보면 돈이 벌리는 그 시대의 키워드가 보인다. 그래서 그 키워드로 연속해서 작성하면, 배경지식이 쌓이면서 글 당 작성 시간도 줄어들고 고단가 효율과 도메인 점수가 올라가서 대충 적어서 노출이 올라가면서 수입이 급상승하는 구간이 발생한다. 그러다보면 10, 30, 50, 70, 90달러 하루 수입이 마구 올라가게 된다.
문제는 그 다음이다. 트래픽이 어느날 갑자기 -50%가 되어버린다. 광고주가 사라져서 RPM이 갑자기 -70%가 되어버린다. 그러면 같은 주제로 전문 블로그로 작성했던 글 70%가 무용지불이 되어버린다.
그래서 주식 투자자가 한 종목 몰빵을 하다가 자연스럽게 분산 투자로 돌아서는 것처럼 블로거도 주제를 분산하기 시작한다. 그래서 상관관계가 크게 없어보이는 주제로 헷지를 하게 된다.
그러니까 돈이 잘 벌리는 시점에 다른 모든 시간을 투입해서 해당 주제에 대해서 적고 싶은 욕구 즉 몰빵, 레버리지 욕망이 들지만 거기에 정복되면 시간이 지나서 경기가 회전하면서 해당 광고주가 광고를 줄이든 또는 사람들 트랜드각 변해서 소외되든, 검색엔진 알고리즘에 의해서 해당 스타일의 글이 누락 되든(잘적고 못적고 무관하게 같은 스타일로 계속 적으면 위험) 결국 큰 화를 당하게 된다.
수입이 90달러, 다음달 갑자기 50달러, 그 다음달 30달러, 그러다가 도 멈춘다. 한달 130 ~ 140만원 정도면 나쁘지 않지라고 하다가 다시 몇 개월 지나면 하루 25, 20, 15, 13 계속 떨어진다.
그런데 신기한점은 인간이 만약 논리적인 동물잉라면 하루 90에서 50으로 급락했을 때 빨리 다른 상관관계가 낮은 주제로 분산을 해야 하는데 그렇지 못하다는 점이다.
변동성이 증가하는 구간에서 인간의 판단력을 마비되는 것 같다.
그 시기에 하는 행동은 갑자기 지금 당장 돈을 가장 잘 버는 주제를 더 많이 적게 된다. 결국 같은 스타일의 같은 주제로 다시 적는다.
이건 마치 과거에 돈을 많이 벌어줬던 종목이 폭락하자 계속 물타기를 하는 것이다.
그런데 그 끝은 결코 좋지 못하다.
변동성이 사라지면 생기는 여유
그런데 수입이 계속 추락해서 멈추면 다시사람 마음에 여유가 생긴다.
논리적이라면 인간은 30달러에서 대비를 해야 하지만 대비를 하지 않는다. 5달러 3달러로 가서 3달러에서 더이상 떨어지지 않아야 마음에 여유가 생긴다.
인간은 변동성, 불확실성을 위험이라고 정의한다는 그 주식 투자의 학문적 연구들이 맞다는 의미이다.
그래서 무엇을 해야 하는가?
아무리 돈을 잘 버는 주제를 찾았어도 일정 이상 배치를 하면 안되는 것이다. 항상 2순위, 3순위, 4순위 차순위들을 계속 꾸준하게 쌓아서 상관관계를 낮춰야한다.
그래야 변동성이 줄어들고 그래야 마음에 여유를 가지고 내가계획했던 다른 일들을 추가해서 전체 위험도를 낮출 수 있다.
그니까 변동성은 위험이 맞는 것이다.