지난달 가장 많이 내린 종목은 다음 달 반등할까? 단기 반전 효과 검증

한 달 동안 크게 하락한 종목을 보면 두 가지 판단이 충돌합니다. 하락 추세가 이어질 수 있으니 피해야 한다는 생각과, 과도하게 밀린 가격이 되돌아올 수 있다는 생각입니다. 어느 쪽이 맞는지는 하락 종목 몇 개의 반등 사례만으로 알 수 없습니다.

단기 반전(short-term reversal)은 직전 한 달 수익률이 낮았던 종목을 사고 높았던 종목을 파는 방식으로 이 질문을 검증합니다. Narasimhan Jegadeesh가 1990년에 발표한 연구에서는 과거 패자와 승자의 다음 달 비정상수익률 차이가 크게 나타났습니다.

같은 질문을 국내 대형·유동성 주식의 2001~2025년 자료에 적용하자 전체 평균에서는 패자가 승자보다 월 0.64%포인트 높았습니다. 그러나 이 차이의 Newey–West t값은 1.21이었고, 2001년 1월 한 달을 제외하면 월 0.30%포인트로 줄었습니다. 최근 9년의 차이는 월 0.06%포인트에 그쳤으며, 편도비용을 0.3%로 두면 연율화 단순 평균도 7.72%에서 1.35%로 낮아졌습니다.

전체 기간의 양수 하나만 보고 단기 반전이 유지됐다고 결론 내리기 어려운 결과입니다.

어떤 논문인가

원 논문은 단순히 지난달 패자를 사는 한 가지 규칙만 시험하지 않았습니다. 먼저 직전 1~12개월과 24·36개월 시차의 수익률을 사용해 다음 달 수익률을 예측하는 회귀모형을 만들었습니다. 매월 직전 60개월로 계수를 다시 추정하고 예측값에 따라 종목을 10개 포트폴리오로 나눴습니다.

이 전체 예측모형에서 최고·최저 예측 포트폴리오의 비정상수익률 차이는 월 2.49%였습니다. 다만 이 숫자를 단기 반전 규칙의 수익률로 그대로 인용하면 두 실험을 섞게 됩니다.

논문은 한 달 전 수익률만 사용하는 S1 전략도 따로 제시했습니다. 한 달 수익률이 가장 낮은 종목부터 열 개의 동일가중 포트폴리오로 나누자 패자와 승자의 비정상수익률 차이는 월 1.99%였습니다. 이번 글에서 비교할 대상은 복합 예측모형이 아니라 이 단순한 한 달 순위 전략입니다.

단기 반전은 모멘텀과 방향도 기간도 다릅니다

단기 반전 신호는 종목별 직전 한 달 수익률입니다.

전월 수익률은 전월 말 종가 ÷ 전전월 말 종가 - 1, 다음 달 수익률은 다음 달 말 종가 ÷ 전월 말 종가 - 1로 계산합니다.

매월 전월 수익률을 낮은 순서부터 세워 10분위로 나눕니다.

• 1분위 패자: 직전 한 달 수익률이 가장 낮은 10%
• 10분위 승자: 직전 한 달 수익률이 가장 높은 10%
• 반전 스프레드: 패자 포트폴리오 수익률 – 승자 포트폴리오 수익률

스프레드가 양수면 지난달 패자가 다음 달에는 승자보다 높았다는 뜻입니다. 패자 포트폴리오 자체가 수익을 냈다는 사실만으로는 부족합니다. 같은 달 시장 전체가 더 많이 올랐다면 패자를 선택할 이유가 없기 때문입니다.

횡단면 모멘텀 검증은 보통 3~12개월 수익률이 높은 종목의 중기 지속성을 묻습니다. 단기 반전은 한 달처럼 짧은 구간에서 낮은 종목이 바로 다음 달 상대적으로 회복하는지 묻습니다. 이름만 반대인 같은 전략이 아니라 측정 기간과 작동 가설이 다릅니다.

국내 주식은 직전 연말에 정한 300종목으로 검증했습니다

각 해의 종목군은 직전 연말 시가총액 상위 300개로 미리 고정했습니다. 현재 남아 있는 종목을 과거 전체에 소급하지 않았고, 해당 월이 끝나기 전에 알 수 없는 다음 달 수익률도 종목 선정에 사용하지 않았습니다.

조건을 통과한 종목은 월평균 약 271개였고, 패자와 승자 포트폴리오에는 각각 약 27개가 들어갔습니다. 선택된 300개월 동안 다음 달 종가가 누락된 보유 종목은 없었습니다.

과거 시점의 보통주·우선주·ETF 구분을 완전히 복원하지 못한 한계는 남습니다. 또한 원 논문처럼 시장모형으로 비정상수익률을 추정하지 않고 수정주가의 원수익률과 패자-승자 차이를 비교했습니다. 원문의 월 1.99%와 이번 숫자를 같은 척도로 직접 비교하면 안 됩니다.

패자-승자 스프레드의 연율화 값은 월평균에 12를 곱한 단순 평균입니다. 초기자본을 복리로 굴린 CAGR이 아니므로 장기 포트폴리오의 연복리수익률과 구분합니다.

전체 기간에서는 패자가 승자보다 월 0.64%포인트 높았습니다

지난달 패자 1분위의 다음 달 평균수익률은 1.33%, 승자 10분위는 0.69%였습니다. 두 포트폴리오의 월평균 차이는 0.64%포인트였습니다.

패자 포트폴리오는 전체 종목군보다 높은 연복리수익률을 기록했습니다. 동시에 연 변동성은 35.45%로 전체 종목군의 24.24%보다 컸습니다. 단기 반전의 상대수익과 장기 보유의 위험을 분리해서 봐야 합니다.

10분위 수익률은 대체로 패자 쪽이 높고 승자 쪽으로 갈수록 낮아졌습니다. 하지만 완벽한 계단 모양은 아니었습니다. 2분위는 월 0.91%였지만 4분위는 1.06%였고, 7분위와 8분위도 각각 0.80%로 같았습니다.

더 중요한 숫자는 패자-승자 차이의 불확실성입니다.

월평균은 양수였지만 t값은 1.21에 그쳤고, 패자가 승자를 앞선 달도 52.0%였습니다. 절반을 조금 넘는 승리 빈도와 몇 차례 큰 반전이 평균을 만들었습니다. 25년 평균이 양수였다와 반복 가능한 우위가 확인됐다는 같은 문장이 아닙니다.

가장 큰 반전은 2001년 1월이었습니다. 당시 패자 15종목의 동일가중 수익률은 +103.32%, 승자 15종목은 +0.81%로 차이가 +102.51%포인트였습니다. 이 한 달을 제외하면 전체 패자-승자 평균은 월 +0.30%포인트, t값은 0.87로 낮아집니다. 편도비용 0.3% 후 연율화 단순 평균도 -2.73%로 바뀝니다.

사전에 정한 규칙에서 나온 관측값이므로 결과표에서 임의로 삭제하지 않았습니다. 대신 포함 결과와 제외 결과를 함께 남겼습니다. 한 번의 큰 반전이 300개월 평균을 얼마나 움직였는지 보여주는 것이 평균을 숨김없이 읽는 방법입니다.

25년 평균은 앞부분의 강한 반전에 의존했습니다

같은 규칙을 세 구간으로 나누면 방향이 달라집니다.

2001~2008년에는 패자가 승자보다 월 2.20%포인트 높았습니다. 2009~2016년에는 오히려 승자가 0.26%포인트 앞섰고, 2017~2025년에는 차이가 0.06%포인트로 거의 사라졌습니다.

최근 구간의 방향이 간신히 양수였다는 이유로 효과가 유지됐다고 말하기도 어렵습니다. 월 0.06%포인트는 편도비용 0.3%를 넣기 전 숫자이며 t값도 0.13입니다. 전체 기간의 +0.64%포인트는 오래된 구간의 큰 반전에 상당 부분 의존했습니다.

36개월 이동평균도 2000년대 초반에는 월 6%를 넘었지만 이후 0% 위아래를 반복했습니다. 전략을 평가할 때 전체 수익률과 롤링 성과를 함께 보는 이유가 여기에 있습니다.

전체 반전의 대부분은 1월에 나타났습니다

원 논문도 1월과 나머지 달을 따로 계산했습니다. 직전 한 달 순위 전략의 패자-승자 비정상수익률 차이는 1월 3.89%, 2~12월 1.75%였습니다. 1월이 더 강했지만 당시 미국 표본에서는 나머지 달에도 양의 차이가 남았습니다.

이번 국내 표본에서는 계절 차이가 훨씬 컸습니다.

전체 300개월 가운데 1월은 25개월뿐이지만 평균 차이는 5.71%포인트였습니다. 1월을 제외하면 차이는 0.18%포인트로 줄었고 통계적 확신도 약했습니다.

이 결과만으로 세금 매도, 연말 포트폴리오 조정이나 투자자 심리 가운데 무엇이 원인인지 구분할 수 없습니다. 25번의 1월 평균은 일부 극단값에도 민감합니다. 확인된 사실은 전월 패자는 늘 반등했다가 아니라, 전체 평균이 특정 달에 집중됐다는 점입니다.

시총 하위 구간에서 반전이 상대적으로 크게 나타났습니다

동일한 연간 상위 300종목을 월별 시가총액으로 다시 세 구간으로 나누고 각 구간 안에서 패자와 승자를 비교했습니다.

시총 상위 3분의 1에서는 반전이 아니라 승자 지속이 나타났습니다. 반면 하위 3분의 1에서는 패자가 월 0.96%포인트 높았습니다. 전체 평균은 모든 규모에서 공통으로 나온 현상이 아니었습니다.

여기서 시총 하위는 전체 상장 종목의 초소형주가 아닙니다. 직전 연말 시가총액 상위 300개 안에서 다시 나눈 하위 구간입니다. 더 작은 종목까지 넓히면 총수익이 커질 수도 있지만 호가 스프레드, 체결 충격과 상장폐지 문제도 더 커집니다.

1995년 Jegadeesh와 Sheridan Titman의 후속 연구는 짧은 구간의 음의 자기공분산 상당 부분이 딜러 재고와 시장 미시구조 효과에 부합한다고 설명했습니다. 규모별 차이를 투자자의 과잉반응 하나로만 해석해서는 안 되는 이유입니다.

한 달을 기다리면 효과는 거의 사라졌습니다

지난달 패자를 즉시 사지 않고 한 달을 건너뛴 뒤 보유하면 패자-승자 차이는 월 0.10%포인트로 줄었습니다. t값은 0.25였습니다.

과거 수익률 측정 기간을 바꾼 결과도 일정하지 않았습니다.

2개월 누적수익률에서는 양의 차이가 남았지만 3개월부터 급격히 줄었고 6개월에는 방향이 사라졌습니다. 1개월 신호를 한 달 늦춰도 효과가 거의 없어졌습니다.

단기 반전은 장기간 유지되는 기업 가치의 차이라기보다 짧은 가격 압력과 유동성 상태에 민감할 가능성이 있습니다. 최근 연구도 변동성과 회전율에 따라 반전의 크기와 지속 기간이 달라질 수 있다고 보고합니다. 따라서 한 달 결과를 보고 임의로 2개월이나 3개월 보유하는 방식은 같은 가설의 단순 연장이 아닙니다.

높은 회전율을 넣자 작은 우위가 빠르게 줄었습니다

매월 극단 10%를 새로 고르면 종목이 자주 바뀝니다. 패자 포트폴리오의 월회전율은 평균 90.3%, 승자는 86.6%였습니다. 양쪽을 합친 월회전율은 176.9%였습니다.

직전 포트폴리오가 한 달 동안 변한 비중을 먼저 반영한 뒤 새 목표 비중과의 절대 차이를 계산했습니다. 단순히 새로 들어온 종목 수만 센 값이 아닙니다.

편도비용 0.3%에서는 총수익의 대부분이 사라졌고, 0.5%에서는 평균이 음수로 바뀌었습니다. 이 비용은 실제 투자자의 확정 요율이 아니라 수수료·세금·호가 손실을 한 숫자로 합친 민감도 가정입니다.

원 논문도 높은 교체율을 확인했습니다. 한 달 순위 전략은 매월 약 91%의 종목이 바뀌었고, 당시 가정한 왕복 거래비용을 반영하면 수익이 크게 줄었습니다. 국내 검증에서도 반전의 크기보다 먼저 확인할 숫자는 회전율이었습니다.

이상현상 수익과 거래비용을 함께 비교한 글에서도 한 달 반전은 다섯 가격 기반 신호 가운데 회전율이 가장 높았습니다. 낮은 비용을 가정해야만 남는 작은 스프레드는 실전 전략의 근거로 사용하기 어렵습니다.

반전이 나타났다고 과잉반응이 증명되는 것은 아닙니다

지난달 급락 뒤 다음 달 반등이 나타나는 이유는 하나가 아닐 수 있습니다.

첫째, 투자자가 뉴스에 과도하게 반응했다가 가격이 되돌아올 수 있습니다. 둘째, 급한 매도 주문을 받아 준 유동성 공급자가 가격 회복의 보상을 얻었을 수 있습니다. 셋째, 월말 종가와 호가의 차이 같은 시장 미시구조가 수익률 반전을 크게 보이게 만들 수도 있습니다.

뉴욕연방준비은행의 단기 반전 분해 연구는 표준 반전 전략을 산업 간 모멘텀, 산업 내 기대수익 차이, 현금흐름 뉴스 반응과 잔차 성분으로 나눴습니다. 단순한 패자-승자 수익률만으로는 어떤 원인이 만든 반전인지 식별할 수 없다는 점을 보여줍니다.

이번 검증에는 주문 불균형, 호가 스프레드, 업종 중립화와 공시 뉴스가 없습니다. 따라서 국내 결과를 투자자의 과잉반응이나 유동성 보상 가운데 하나의 증거라고 단정하지 않습니다. 확인한 것은 가격 순위와 다음 달 원수익률의 관계뿐입니다.

이 결과로 바로 매매하기 어려운 이유

첫째, 패자-승자 스프레드는 실제 계좌의 수익곡선이 아닙니다. 승자 종목을 같은 규모로 공매도해야 계산한 차이를 얻을 수 있지만 국내 주식은 종목별 대차 가능 여부와 비용이 다릅니다.

둘째, 원 논문의 위험조정 수익률을 재현하지 않았습니다. 이번 결과에는 시장·규모·가치·모멘텀 요인 노출이 섞여 있습니다. 특히 시총 하위 구간의 양의 차이를 독립적인 알파라고 부를 수 없습니다.

셋째, 직전 연말 상위 300종목을 사용해 연중 신규 상장 종목을 제외했습니다. 이 방식은 현재 종목을 과거에 소급하는 오류를 줄이지만, 당시 전체 시장의 단기 반전을 대표하지는 않습니다.

넷째, 월말 종가 체결과 고정 비용을 가정했습니다. 급락 종목의 실제 매수 호가, 거래정지, 가격제한폭과 시장충격은 월봉만으로 확인할 수 없습니다.

마지막으로 여러 기간과 규모 조건을 함께 확인했습니다. 가장 높았던 시총 하위 구간이나 1월만 골라 다음 전략으로 채택하면 여러 결과 가운데 최고값만 선택하는 문제가 다시 생깁니다.

단기 반전은 독립 전략보다 거래 시점을 점검하는 질문에 가깝습니다

국내 대형·유동성 주식 25년 전체에서는 지난달 패자가 승자보다 월평균 0.64%포인트 높았습니다. 그러나 이 결과는 세 조건을 통과하지 못했습니다.

1. 시간 안정성: 2017~2025년 차이는 월 0.06%포인트였습니다.
2. 범위 안정성: 시총 상위 3분의 1에서는 패자가 오히려 낮았습니다.
3. 비용 안정성: 편도 0.3% 뒤 연율화 단순 평균은 1.35%로 줄었습니다.

따라서 지난달 가장 많이 내린 종목을 사면 반등한다는 규칙은 이번 데이터에서 충분히 견고하지 않았습니다. 단기 반전은 독립적인 종목 선택 전략보다 이미 매수·매도할 포트폴리오의 실행 시점을 조정할 때 검토할 질문에 가깝습니다. 급한 가격 압력이 생긴 종목을 즉시 추격할지, 유동성이 회복될 때까지 기다릴지 판단하는 보조 조건으로 사용하는 편이 결과와 더 잘 맞습니다.

전체 평균의 방향보다 그 평균이 어느 시기·어느 규모·어떤 비용에서 남았는지를 먼저 확인해야 합니다.

참고 자료

• Jegadeesh(1990), 원 논문 — 한 달 음의 자기상관과 예측 포트폴리오의 원 연구
• Narasimhan Jegadeesh 연구 목록 — 저자가 공개한 원문과 후속 연구 목록
• Jegadeesh·Titman(1995), Short-Horizon Return Reversals and the Bid-Ask Spread — 시장 미시구조와 짧은 반전의 관계
• Da·Liu·Schaumburg, Decomposing Short-Term Return Reversal — 표준 반전 수익을 산업·뉴스·잔차 성분으로 분해한 연구
• Dai·Medhat·Novy-Marx·Rizova, Reversals and the Returns to Liquidity Provision — 변동성과 회전율에 따른 반전의 크기와 지속 기간

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이 글은 금융 논문의 연구 질문을 국내 가격 데이터에 적용한 정보성 자료입니다. 특정 종목의 반등을 예측하거나 매수·공매도를 권유하지 않으며, 실제 투자 판단과 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다.