투자자들은 종종 시장의 완만한 상승을 상당한 이익으로 바꾸기 위해 수익을 증폭시킬 수 있는 도구를 찾습니다. 그러한 도구 중 하나가 레버리지 상장지수펀드(ETF)로, 이는 주식 지수나 특정 기업과 같은 기초 자산의 일일 수익률의 배수를 제공하도록 설계된 금융 상품입니다. 시장이 1% 상승하면, 2배의 레버리지를 가진 펀드는 2% 상승하는 것을 목표로 합니다. 그러나 이러한 펀드는 엄격한 일일 리셋(daily reset)에 따라 운영됩니다. 즉, 매일 밤 펀드 매니저는 다음 날을 위한 목표 레버리지 비율을 유지하기 위해 포트폴리오를 조정합니다. 이 메커니즘은 펀드를 단 하루 이상 보유하는 사람들에게 복잡한 현실을 만들어냅니다. 수학적으로는 단 하루 동안 완벽하게 작동하지만, 시장이 몇 주 또는 몇 년 동안 걷는 경로는 매우 중요합니다. 시장이 격렬하게 오르내리며 결국 제자리로 돌아오더라도, 복리의 수학적 원리로 인해 레버리지 펀드의 가치는 깎이게 됩니다. 흔히 '변동성 드래그(volatility drag)'라고 불리는 이 현상은 수익률을 감소시킨다고 오랫동안 알려져 왔지만, 이는 이러한 펀드가 시간이 지남에 따라 실제로 어떻게 성과를 내는지에 대한 이야기의 절반만을 말해줄 뿐입니다.

하버드 경영대학원의 두 연구자, 크리스 머레이(Chris Murray)와 마르코 새먼(Marco Sammon)은 우리가 이러한 상품의 성공을 어떻게 측정해야 하는지에 대해 새로운 시각을 제시했습니다. 그들은 투자자와 분석가들이 현재 레버리지 펀드를 평가하는 표준적인 방식이 매우 결함이 있으며 종종 잘못된 결론으로 이어진다고 주장합니다. 그들의 분석에 따르면, 성과를 판단하는 데 사용되는 가장 일반적인 지표인 산술 평균 수익률은 손실이 발생하는 투자를 승리하는 것처럼 보이게 만들 수 있습니다. 그들은 이 방법이 펀드가 실제로 줄어들고 있음에도 불구하고 성장하고 있다고 암시할 수 있으며, 심지어 무한한 레버리지를 사용하는 것이 최선의 전략이라는 결론을 내릴 수도 있는데, 이는 필연적으로 완전한 재정적 파멸로 이어지는 권고입니다. 대신, 연구자들은 유일한 진정한 성공의 척도는 투자자의 실제 돈이 시간이 지남에 따라 얼마나 성장하느냐라고 제안합니다. 그들은 자산이 어떻게 복리로 성장하는지에 기반하여, 장기 보유 시의 현실을 정확하게 반영하는 다른 수학적 접근 방식을 사용할 것을 권장합니다.

문제의 핵심은 우리가 평균을 계산하는 방식에 있습니다. 자산이 100달러에서 시작하는 시나리오를 가정해 봅시다. 첫 번째 기간에 자산은 1% 상승하여 101달러가 됩니다. 두 번째 기간에 자산은 정확히 100달러로 돌아올 만큼만 하락합니다. 자산은 전체적으로 0%의 진전을 보였습니다. 이제 2배의 레버리지를 가진 펀드를 생각해 보십시오. 첫 번째 기간에 펀드는 2% 상승하여 102달러가 됩니다. 두 번째 기간에 펀드는 시작점으로 돌아가기 위해 약간 더 큰 비율로 하락해야 하지만, 레버리지가 적용되어 있기 때문에 수학적 원리가 불리하게 작용합니다. 펀드는 100달러보다 약간 적은 금액으로 끝납니다. 자산은 변함이 없지만, 레버리지 투자자는 돈을 잃었습니다. 그럼에도 불구하고, 만약 당신이 레버리지 펀드의 일일 수익률 평균을 계산한다면 양수의 값을 얻게 될 것입니다. 만약 당신이 그 양수의 평균 수익률을 매일 벌었다고 가정한다면, 시작점보다 높은 최종 가치를 계산하게 될 것입니다. 이는 수학적으로는 투자자가 부를 얻었다고 말하지만, 은행 계좌에는 손실이 찍혀 있는 모순된 그림을 만들어냅니다. 이러한 불일치는 단순한 오류가 아니라, 장기 성장을 예측하는 데 있어 단순 평균을 사용하는 데 존재하는 근본적인 결함입니다.

연구자들은 이러한 평균의 오도하는 성격이 단지 이론적인 호기심이 아니라 실질적인 위험이라는 것을 발견했습니다. 그들은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 역사적 시장 데이터를 바탕으로 이러한 펀드들이 20년과 같은 장기간 동안 어떻게 작동하는지 조사했습니다. 매우 변동성이 큰 주식을 포함한 한 시뮬레이션에서, 그들은 3배 레버리지 펀드에 1만 달러를 투자하는 가상의 상황을 살펴보았습니다. 일일 수익률에 의존하는 표준 계산법은 해당 투자가 지구 전체의 총 자산을 훨씬 초과하는 천문학적인 금액으로 성장할 것이라고 시사했습니다. 그러나 이 결과는 주가가 거의 불가능할 정도로 급등하는 극히 일부의 결과에 의해 끌어올려진 것이었습니다. 실제로 시장이 갈 수 있는 대다수의 경로에서, 그 투자는 완전히 소멸되어 투자자에게 거의 아무것도 남기지 않게 될 것입니다. 표준 지표는 경제적으로 불가능한 극단적인 시나리오들에 의해 상향 편향되어, 전형적인 투자자가 모든 것을 잃게 될 것이라는 사실을 숨기고 있었습니다. 이는 기대 종료 자산(expected terminal wealth)에 의존하는 것이 투자자가 실제로 보유할 수 있을 것으로 기대하는 바에 대해 위험할 정도로 낙관적인 견해를 준다는 것을 시사합니다.

또 다른 중요한 발견은, 실제 시장 경로가 동일하더라도 측정 빈도에 따라 답이 달라진다는 점입니다. 만약 분석가가 일일 데이터를 통해 펀드의 기대 성과를 계산한다면 하나의 숫자를 얻을 수 있습니다. 하지만 동일한 데이터를 주간 또는 월간 단위로 묶어서 본다면, 완전히 다른 숫자를 얻을 수 있으며 때로는 펀드 간의 순위가 뒤바뀌기도 합니다. 이는 수익을 그룹화하는 방식이 복리의 수학이 시장의 오르내림과 상호작용하는 방식을 변화시키기 때문입니다. 연구자들은 좋은 성과 측정치라면 데이터를 다르게 보기로 결정했다고 해서 바뀌어서는 안 된다고 주장합니다. 그들은 단순 평균보다는 성장률에 초점을 맞춘 로그 수익률(log returns)을 사용하는 것이 이 문제를 해결한다고 제안합니다. 이 접근 방식은 펀드의 순위가 데이터가 어떻게 나뉘었느냐가 아니라 실제 창출된 부에 따라 결정되도록 보장합니다. 또한 변동성이 성장을 저해한다는 사실을 정확하게 반영하여, 더 많은 레버리지가 항상 더 낫다는 위험한 결론을 방지합니다.

또한 이 논문은 현실 세계의 비용과 투자자의 자금 유입 및 유출 타이밍이 결과를 어떻게 극적으로 바꿀 수 있는지 강조합니다. 어떤 펀드는 1년 동안 양의 수익률을 보일 수 있지만, 만약 대부분의 투자자가 큰 상승이 이미 일어난 후에 돈을 투입했다면, 평균적인 투자자는 여전히 손실을 볼 수 있습니다. 연구자들은 한국 주식을 추종하는 레버리지 펀드 데이터를 사용하여 이를 명확히 보여주었습니다. 그들은 펀드 자체는 양의 수익률을 기록했음에도 불구하고, 투자자들이 시장에 진입하고 퇴출한 시점 때문에 실제 투자자들이 얻거나 잃은 달러는 음수였다는 것을 발견했습니다. 이러한 구분은 제품의 성과와 그것을 구매하는 사람의 경험을 분리한다는 점에서 매우 중요합니다. 나아가, 그들은 시간 단위(예: 시간당)로 레버리지를 리셋하는 펀드의 위험성에 대해서도 논의했습니다. 이것이 일일 변동성의 드래그를 줄이는 방법처럼 보일 수 있지만, 거래 비용 및 시장 가격을 자신에게 불리하게 움직이지 않고 거래를 실행할 수 있는 능력과 관련된 새로운 위험을 도입합니다.

아마도 이러한 펀드의 위력을 보여주는 가장 놀라운 사례는 엔비디아(NVIDIA)라는 단일 기업의 성과에서 나타날 것입니다. 2024년에 이 회사의 주식은 171% 상승했습니다. 2배 레버리지 펀드는 382%를 반환했는데, 이는 주식 상승 폭의 두 배가 넘는 수치입니다. 이는 변동성 드래그에 대한 일반적인 경고를 거스르는 것처럼 보입니다. 연구자들은 이를 '볼록성 보너스(convexity bonus)'라고 부르는 숨겨진 힘을 식별함으로써 설명합니다. 자산이 한 방향으로 매우 큰 움직임을 보일 때, 레버리지 펀드의 수학적 구조는 수익에 더해지는 보너스를 생성합니다. 이 보너스는 변동성으로 인한 드래그를 극복할 수 있을 만큼 클 수 있습니다. 엔비디아의 경우, 이 보너스가 매우 상당했기 때문에 레버리지 펀드는 수수료와 비용을 차감한 후에도 주식 수익률의 단순 배수를 능가하는 성과를 냈습니다. 이는 변동성이 일반적으로 레버리지 펀드에 해를 끼치지만, 한 방향으로의 거대하고 지속적인 움직임은 이들을 믿을 수 없을 정도로 수익성 있게 만들 수 있다는 미묘한 차이를 보여줍니다.

연구자들은 또한 일중(intra-day)에 청산될 수 있는 펀드의 위험성을 지적합니다. 루시드(Lucid)라는 회사를 둘러싼 루머로 인해 주가가 하루 동안 50% 이상 급락했던 사례가 있었습니다. 주식은 회복하여 훨씬 적은 하락폭으로 장을 마감했지만, 이를 보유한 레버리지 펀드는 회복이 일어나기 전에 거래 상대방에 의해 강제 청산되었습니다. 주식 자체는 그날 살아남았음에도 불구하고, 펀드는 음의 가치를 남긴 채 주주들은 모든 것을 잃었습니다. 이 사건은 일일 종가가 항상 전체 이야기를 담고 있는 것은 아니라는 점을 강조합니다. 가격이 하루 동안 겪는 경로는 시장이 스스로를 교정할 기회를 갖기도 전에 펀드의 가치를 파괴하는 메커니즘을 촉발할 수 있습니다.

궁극적으로, 머레이와 새먼의 연구는 이러한 복잡한 금융 상품에 대해 명확하게 생각하는 법에 대한 가이드 역할을 합니다. 그들은 투자자들이 일일 평균 수익률이나 가능한 모든 미래에 대한 기대 자산에 집중하는 것을 멈춰야 한다고 주장합니다. 이러한 척도들은 종종 현실과 일치하지 않는 이야기를 하기 때문입니다. 대신, 그들은 자신의 실제 자본이 시간이 지남에 따라 어떻게 복리로 쌓이는지에 집중해야 합니다. 올바른 수학적 도구를 사용함으로써, 투자자들은 변동성이 성장을 저해하는 페널티라는 점, 무한한 레버리지가 파멸로 가는 길이라는 점, 그리고 자신의 자금 투입 타이밍이 시장의 성과만큼이나 중요하다는 점을 알 수 있습니다. 목표는 부를 보장하는 마법의 공식을 찾는 것이 아니라, 이러한 펀드가 작동하는 진정한 메커니즘을 이해하여, 단순한 평균이 암시하는 바가 아니라 자신의 돈에 실제로 일어나는 일을 바탕으로 결정을 내리는 것입니다.