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투자의 정석 - ETF 추천

 
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Updated at 2021-04-09 08:17:27

 첨에는 간단하게 투자의 정석에 대해서 소개만 드리려는 것이, 글이 너무 길어지고 있네요. 한국 투자자의 맘에 맞는 화끈한 종목 추천도 없다보니, 슬슬 관심도도 떨어지고 있는 것 같습니다.


그래서 요번 글에는 포트폴리오를 구성하는데 전문가들은 어떤 ETF를 쓰는지 알아보도록 하겠습니다. 

지난 번 글에서, 정석적인 포트폴리오는 주식/채권의 어떤 비율로 만들어진다고 말씀 드렸는데, 실제로 이런 balanced된 포르폴리오는 주식/채권 내에서도 서로 다른 종류의 주식과 채권을 써서, 위험도를 낮추려고 합니다. 예를 들어 주식 70%, 채권 30%의 포트폴리오를 하려면, 그냥 S&P500을 70%에  AGG (채권 ETF) 30%를 쓰지 않고, 좀 더 세분화된 항목을 사용해서, 저런 아주 심플한 70/30 포트폴리오와 수익률은 비슷하면서, 안정성은 더 높은 포트폴리오를 만듭니다. 제가 실제로 사용하고 있는 예를 보여드리도록 하겠습니다.


'로보-어드바이저' 라는 투자 상품이 있습니다. 투자자의 성향에 맞는 위험도를 알아내고, 그거에 맞게 포트폴리오를 짜며 운영해 주는 시스템인데, 이전에는 이런 일을 월스트릿이나 투자 은행의 전문가가 비싼 수수료를 받고 했다면, 최근에는 좀 더 패시브한 방식을 써서 컴퓨터 알고리듬으로 해결하게 되었고, 이를 '로보-어드바이저'라고 부릅니다. 저는 WealthFront라는 회사의 상품을 사용중이고, 제가 입력한 리스크는 10점 만점에 6.5점 입니다. 몇 년 전부터 여기에 한달에 $1,000 씩 자동이체 해서 투자하고 있습니다.  제 메인 계좌는 Fidelity에 있는데, 이 로보 어드바이저에게 많이 배워서 비슷한 방식으로 투자하고 있어요.


금액은 무슨 자랑하려는게 아니라 지우기 귀챦아서 놔둔 것이니 각 종목의 분포와 맨 오른쪽의 연간 수익률을 중점적으로 보시면 되겠습니다.  대충 15% 정도의 연간 수익률을 보이는거 같은데, 이 정도면 6.5정도의 적은 리스크를 입력한 상품치고는 만족할만한 결과라고 생각합니다. 


보시면 미국 주식 외에도 '외국' (미국 입장에서) 주식이 상당 부분 (34%) 을 차지하고 있구요. 고배당주(Dividend stocks)를 따로 관리하는 것을 볼 수 있습니다. 전문가가 과거의 데이터로 판단했을 때, 이런 상품 비율이 6.5정도의 위험도에 맞으면서 안정성이 가장 높다고 판단한 거겠죠. 지난 몇년간 주식시장이 상당히 좋았던 것을 볼 수 있지만, 연간 3.8%의 채권 수익률도 나쁘지 않습니다. 특히 전 글에서 말쓸드렸다 시피 Municipal Bonds 상품은 면세가 되니까요. 


맨 위 항목인 U.S.Stock 미국 주식은 2개의 ETF로 구성되어 있네요. 

밑을 보면 왜 VTI랑 SCHB를 골랐는지 이유에 대해서도 설명해 주고 있습니다. 3개 추천 ETF중에서, VTI가 수수료가 가장 적고, 사고 팔기도 편하다고 하네요. 무엇보다, 역사가 긴 ETF랍니다. 


각 항목별 ETF를 공개하면, 다음과 같습니다.

외국 주식: VEA, SCHF

이머징 마켓: VWO, IEMG

고배당 주식: VIG, SCHD

채권: VTEB


이제 종목을 알았으니, 그냥 내가 직접 하면 되지 않나 싶지만, 이런 로보-어드바이저는 리밸런싱도 자동으로 해 줍니다. 주식의 비율이 너무 높아지면 새로 들어오는 돈을 채권에 더 넣는 다던지 하는 식으로. 또 하락장의 경우 자동으로 '손해'를 보고 팔았다가 다시 사서, 세금을 아껴줍니다. 투자 손해로 기록을 하는 것이죠. 또 외부에 의해 관리되기 때문에 쓸데없는 '단타'의 유혹도 없습니다. 관리비가 0.25% 들어가지만, 이득에 비해서 충분히 괜챦다고 판단하고 있습니다.


위의 항목에는 어떤 개별 품목도 없습니다. 한 회사의 상승/하락을 예측하는 것은 누구도 못하니까요. 하지만 저런 오래된 ETF들은 대충 어느정도의 결과가 나올지 예측이 되는 상품들입니다. 특히 앞에 V가 붙은 뱅가드 상품들은 역사가 아주 오래될 확률이 높습니다. 따라서 투자자들도 나름 안정적으로 살 수 있는 ETF라고 볼 수 있겠습니다. 


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