재테크

Kodex 반도체 레버리지 + 섀넌의 도깨비

현수는 귀여워

27 10월 2025 • 15 min read

📌 원문: https://m.blog.naver.com/hyunsoo-is-cute/224055252345

여러분은 지금

코스피 4000

십만 전자

오십만 닉스

의 시대에 살고 있습니다.

최근의 주가 상승은 AI 종목들의 좋은 성과에서 비롯된 것으로 보고 있고, 이 AI에 반드시 필요한 것이 반도체죠. 반도체는 앞으로도 사이클에 따라 부침은 있겠지만 망하지는 않을 섹터라는데는 이견이 별로 없을것 같습니다.

오늘은 Kodex 반도체 레버리지 ETF에 대해 간단히 알아보고, 섀넌의 도깨비를 이용해서 현금과 리밸런싱하는 전략에 대해 이야기 해보겠습니다.

Kodex 반도체 레버리지

상장된지 1년 정도 지난 신생 상품입니다.

그런데도 시가총액이 3000억에 육박하는 상당히 대형 상품이죠.

역시 레버리지를 좋아하는 한국인입니다.

실부담비용률이 0.9962%로 높지만, 레버리지 상품이니 어쩔수 없습니다.

일간 수익률의 두배를 추종하기 위해 선물 거래를 하는데, 여기서 거래 비용이 많이 나오는 것으로 보입니다.

기초지수는 KRX 반도체 지수를 2배로 추종하고 있습니다.

KRX 반도체 지수

KRX 반도체 지수

Indices | KRX 지수 | 주가지수 | KRX 시리즈

현재 총 36개 종목으로 구성되어 있고 상위 10개 종목 비중이 73.9%입니다.

하이닉스가 24.9%로 가장 많은 비중을 차지하고 있네요.

수익률

최근 수익률이 엄청나죠.

AI발 반도체 슈퍼 사이클이 지속된다면 아직 상승여력은 남아있지 않을까요?

그렇지만 이런 막연한 기대감 하나로 섹터 레버리지에 투자하기는 부담스럽죠.

단순 Buy & hold 보다 나은 전략은 뭐가 있을까요?

이전에 소개했던 섀넌의 도깨비 전략을 써볼까 합니다.

https://m.blog.naver.com/hyunsoo-is-cute/224041873280

섀넌의 도깨비 전략 테스트로 검증하기

Kodex 반도체 레버리지 + 섀넌의 도깨비

Kodex 반도체 레버리지 ETF와 현금의 비중을 조절하는 전략입니다.

리밸런싱의 주기와 주식의 비중 2가지만 변경해서 테스트 합니다.

검은 실선이 단순 Buy & Hold 전략입니다.

상당히 변동성이 큰데, 리밸런싱과 현금 비중을 통해서 어느정도 변동성이 조절되는 것을 볼 수 있죠.

순위	전략명	CAGR	Vol	Sharpe	MaxDD	Rebalances	Turnover(%)	FinalEquity	Days	Weight1	Mode
1	Buy&Hold	1.6422	0.6852	2.3967	-0.4469	0	0.0000	2.5422	242	1.0000	Buy&Hold
2	Y	1.4057	0.5030	2.7944	-0.3477	2	0.1578	2.3234	242	0.7000	Y
3	N120	1.3632	0.4832	2.8211	-0.3238	3	0.5030	2.2839	242	0.7000	N120
4	B30	1.2901	0.4815	2.6793	-0.3303	0	0.0000	2.2160	242	0.7000	B30
5	B20	1.2901	0.4815	2.6793	-0.3303	0	0.0000	2.2160	242	0.7000	B20
6	B40	1.2901	0.4815	2.6793	-0.3303	0	0.0000	2.2160	242	0.7000	B40
7	M	1.2408	0.4844	2.5615	-0.3389	13	0.7952	2.1702	242	0.7000	M
8	B5	1.2359	0.4821	2.5638	-0.3328	7	0.8308	2.1657	242	0.7000	B5
9	Y	1.2340	0.4418	2.7931	-0.3096	2	0.1764	2.1639	242	0.6000	Y
10	Q	1.2005	0.4801	2.5005	-0.3422	5	0.4980	2.1327	242	0.7000	Q
11	B10	1.1949	0.4736	2.5231	-0.3303	1	0.2091	2.1275	242	0.7000	B10
12	N120	1.1851	0.4194	2.8257	-0.2808	3	0.6097	2.1184	242	0.6000	N120
13	B20	1.1035	0.4163	2.6509	-0.2885	1	0.4083	2.0423	242	0.6000	B20
14	B30	1.1035	0.4163	2.6509	-0.2885	0	0.0000	2.0423	242	0.6000	B30
15	B40	1.1035	0.4163	2.6509	-0.2885	0	0.0000	2.0423	242	0.6000	B40
16	Y	1.0518	0.3788	2.7766	-0.2684	2	0.1798	1.9941	242	0.5000	Y
17	M	1.0412	0.4182	2.4899	-0.2989	13	0.9175	1.9842	242	0.6000	M
18	N120	1.0006	0.3557	2.8132	-0.2368	3	0.6797	1.9463	242	0.5000	N120
19	Q	0.9991	0.4135	2.4161	-0.3030	5	0.5782	1.9449	242	0.6000	Q
20	B10	0.9774	0.4048	2.4145	-0.2885	2	0.4190	1.9246	242	0.6000	B10
21	B5	0.9739	0.4094	2.3790	-0.2940	8	0.8424	1.9214	242	0.6000	B5
22	B40	0.9175	0.3510	2.6142	-0.2450	0	0.0000	1.8686	242	0.5000	B40
23	B30	0.9175	0.3510	2.6142	-0.2450	0	0.0000	1.8686	242	0.5000	B30
24	Y	0.8595	0.3133	2.7430	-0.2237	2	0.1690	1.8143	242	0.4000	Y
25	B20	0.8583	0.3446	2.4908	-0.2450	1	0.4032	1.8131	242	0.5000	B20
26	M	0.8469	0.3513	2.4108	-0.2565	13	0.9667	1.8024	242	0.5000	M
27	N120	0.8101	0.2912	2.7817	-0.1918	3	0.7060	1.7680	242	0.4000	N120
28	Q	0.8070	0.3467	2.3274	-0.2612	5	0.6130	1.7651	242	0.5000	Q
29	B5	0.7808	0.3408	2.2909	-0.2508	8	0.8725	1.7404	242	0.5000	B5
30	B10	0.7763	0.3364	2.3076	-0.2450	2	0.4210	1.7362	242	0.5000	B10
31	B40	0.7322	0.2851	2.5679	-0.1999	0	0.0000	1.6949	242	0.4000	B40
32	B30	0.7322	0.2851	2.5679	-0.1999	0	0.0000	1.6949	242	0.4000	B30
33	B20	0.6756	0.2782	2.4287	-0.1999	1	0.4210	1.6416	242	0.4000	B20
34	M	0.6594	0.2836	2.3253	-0.2115	13	0.9406	1.6264	242	0.4000	M
35	Y	0.6576	0.2445	2.6897	-0.1751	2	0.1450	1.6247	242	0.3000	Y
36	B5	0.6540	0.2787	2.3465	-0.1952	11	1.2942	1.6213	242	0.4000	B5
37	Q	0.6247	0.2795	2.2355	-0.2165	5	0.6003	1.5937	242	0.4000	Q
38	N120	0.6142	0.2251	2.7284	-0.1456	3	0.6775	1.5838	242	0.3000	N120
39	B10	0.5984	0.2693	2.2219	-0.1999	2	0.4220	1.5689	242	0.4000	B10
40	B40	0.5477	0.2182	2.5107	-0.1529	0	0.0000	1.5212	242	0.3000	B40
41	B30	0.5477	0.2182	2.5107	-0.1529	0	0.0000	1.5212	242	0.3000	B30
42	B20	0.4984	0.2112	2.3604	-0.1529	1	0.4038	1.4746	242	0.3000	B20
43	M	0.4800	0.2148	2.2345	-0.1637	13	0.8361	1.4572	242	0.3000	M
44	B5	0.4624	0.2096	2.2060	-0.1558	8	0.9026	1.4405	242	0.3000	B5
45	Q	0.4527	0.2115	2.1408	-0.1686	5	0.5368	1.4313	242	0.3000	Q
46	B10	0.4407	0.2034	2.1666	-0.1529	2	0.4219	1.4200	242	0.3000	B10

전체 데이터 입니다.

리밸런싱 주기는 1년에 한번 정도 하는 것이 좋아보이고 주식 비중은 높을 수록 좋아보입니다.

표에서는 1년 리밸런싱만 붉게 표시했습니다.

순위	전략명	CAGR	Vol	Sharpe	MaxDD	Rebalances	Turnover(%)	FinalEquity	Weight1	Mode
1	Buy&Hold	1.6422	0.6852	2.3967	-0.4469	0	0.0000	2.5422	1.0000	Buy&Hold
2	Y	1.4057	0.5030	2.7944	-0.3477	2	0.1578	2.3234	0.7000	Y
3	N120	1.3632	0.4832	2.8211	-0.3238	3	0.5030	2.2839	0.7000	N120
4	B30	1.2901	0.4815	2.6793	-0.3303	0	0.0000	2.2160	0.7000	B30
5	B20	1.2901	0.4815	2.6793	-0.3303	0	0.0000	2.2160	0.7000	B20
6	B40	1.2901	0.4815	2.6793	-0.3303	0	0.0000	2.2160	0.7000	B40
7	M	1.2408	0.4844	2.5615	-0.3389	13	0.7952	2.1702	0.7000	M
8	B5	1.2359	0.4821	2.5638	-0.3328	7	0.8308	2.1657	0.7000	B5
9	Y	1.2340	0.4418	2.7931	-0.3096	2	0.1764	2.1639	0.6000	Y
10	Q	1.2005	0.4801	2.5005	-0.3422	5	0.4980	2.1327	0.7000	Q

상위 10개 전략만 다시 가져왔습니다.

변동성이 매우 높긴 하지만 수익률이 엄청나네요.

그런데 이 Kodex 반도체 레버리지 ETF는 상장한지 1년밖에 되지 않아서 최근의 좋은 성과만 보여줄 가능성이 높습니다. 그래서 Kodex 반도체 ETF를 가져와서 이 ETF의 수익률에 *2를 해서 만든 가상의 상품으로 다시 테스트를 진행했습니다. 실제로는 비용 문제로 Kodex 반도체 레버리지 ETF의 성과는 Kodex 반도체 ETF에 비해 떨어질 수 밖에 없습니다.

Kodex 반도체 * 2 + 섀넌의 도깨비

2010년 1월 1일부터 테스트한 결과입니다.

순위	전략명	CAGR	Vol	Sharpe	MaxDD	Rebalances	Turnover(%)	FinalEquity	Days	Weight1	Mode
1	Y	0.1269	0.3707	0.3422	-0.5391	16	3.1398	6.2300	3860	0.7000	Y
2	Y	0.1224	0.3189	0.3840	-0.4803	16	3.4963	5.8670	3860	0.6000	Y
3	Y	0.1135	0.2680	0.4236	-0.4182	16	3.5925	5.1912	3860	0.5000	Y
4	Q	0.1134	0.3711	0.3056	-0.5720	64	5.8242	5.1825	3860	0.7000	Q
5	M	0.1091	0.3737	0.2919	-0.5800	190	9.1022	4.8840	3860	0.7000	M
6	Buy&Hold	0.1079	0.5425	0.1989	-0.7380	0	0.0000	4.8046	3860	1.0000	Buy&Hold
7	Q	0.1073	0.3171	0.3384	-0.5056	64	6.6097	4.7642	3860	0.6000	Q
8	B5	0.1070	0.3805	0.2812	-0.5901	58	6.6163	4.7451	3860	0.7000	B5
9	B10	0.1032	0.3834	0.2692	-0.5869	14	3.0081	4.5012	3860	0.7000	B10
10	M	0.1027	0.3193	0.3218	-0.5159	190	10.3854	4.4730	3860	0.6000	M
11	N120	0.1015	0.3767	0.2694	-0.5823	33	3.4550	4.3960	3860	0.7000	N120
12	B5	0.1003	0.3256	0.3081	-0.5227	76	8.6397	4.3250	3860	0.6000	B5
13	Y	0.1002	0.2172	0.4615	-0.3501	16	3.4401	4.3191	3860	0.4000	Y
14	B20	0.0991	0.3305	0.2998	-0.5572	5	2.0482	4.2506	3860	0.6000	B20
15	Q	0.0976	0.2639	0.3697	-0.4394	64	6.8601	4.1610	3860	0.5000	Q
16	N120	0.0943	0.3235	0.2913	-0.5196	33	3.9512	3.9740	3860	0.6000	N120
17	B10	0.0936	0.3309	0.2828	-0.5390	17	3.6628	3.9356	3860	0.6000	B10
18	B5	0.0935	0.2715	0.3443	-0.4586	88	10.0139	3.9320	3860	0.5000	B5
19	M	0.0931	0.2654	0.3509	-0.4456	190	10.8134	3.9118	3860	0.5000	M
20	B10	0.0899	0.2740	0.3282	-0.4645	22	4.7692	3.7399	3860	0.5000	B10
21	B30	0.0882	0.4072	0.2166	-0.6583	0	0.0000	3.6505	3860	0.7000	B30
22	B40	0.0882	0.4072	0.2166	-0.6583	0	0.0000	3.6505	3860	0.7000	B40
23	B20	0.0878	0.2734	0.3214	-0.4519	5	2.0211	3.6318	3860	0.5000	B20
24	B20	0.0860	0.4068	0.2115	-0.6583	1	0.4104	3.5402	3860	0.7000	B20
25	N120	0.0846	0.2708	0.3123	-0.4509	33	4.1356	3.4679	3860	0.5000	N120
26	Q	0.0843	0.2111	0.3995	-0.3669	64	6.5828	3.4570	3860	0.4000	Q
27	Y	0.0826	0.1658	0.4979	-0.2752	16	3.0348	3.3709	3860	0.3000	Y
28	B40	0.0805	0.3610	0.2229	-0.6210	0	0.0000	3.2719	3860	0.6000	B40
29	B30	0.0805	0.3610	0.2229	-0.6210	0	0.0000	3.2719	3860	0.6000	B30
30	M	0.0804	0.2120	0.3791	-0.3721	190	10.3886	3.2675	3860	0.4000	M
31	B5	0.0790	0.2163	0.3650	-0.3792	81	9.0451	3.2031	3860	0.4000	B5
32	B10	0.0745	0.2200	0.3385	-0.3899	20	4.1882	3.0050	3860	0.4000	B10
33	N120	0.0725	0.2181	0.3323	-0.3757	33	4.0057	2.9204	3860	0.4000	N120
34	B40	0.0718	0.3130	0.2294	-0.5753	0	0.0000	2.8932	3860	0.5000	B40
35	B30	0.0686	0.3123	0.2196	-0.5753	1	0.6072	2.7619	3860	0.5000	B30
36	Q	0.0679	0.1586	0.4278	-0.2873	64	5.7752	2.7334	3860	0.3000	Q
37	B20	0.0677	0.2135	0.3172	-0.4129	4	1.6524	2.7278	3860	0.4000	B20
38	B5	0.0649	0.1629	0.3981	-0.2930	65	7.2375	2.6183	3860	0.3000	B5
39	M	0.0645	0.1588	0.4064	-0.2920	190	9.1076	2.6068	3860	0.3000	M
40	B10	0.0624	0.1620	0.3851	-0.3021	17	3.5635	2.5275	3860	0.3000	B10
41	B40	0.0620	0.2624	0.2365	-0.5182	0	0.0000	2.5146	3860	0.4000	B40
42	N120	0.0580	0.1651	0.3513	-0.2936	33	3.5511	2.3711	3860	0.3000	N120
43	B30	0.0557	0.2053	0.2715	-0.4379	1	0.6011	2.2954	3860	0.4000	B30
44	B40	0.0508	0.2080	0.2442	-0.4446	0	0.0000	2.1359	3860	0.3000	B40
45	B30	0.0444	0.1564	0.2837	-0.3607	1	0.6013	1.9442	3860	0.3000	B30
46	B20	0.0407	0.1414	0.2879	-0.2877	1	0.4082	1.8427	3860	0.3000	B20

이번에도 연간 리밸런싱 하는 것을 붉게 표시했습니다.

순위	전략명	CAGR	Vol	Sharpe	MaxDD	Rebalances	Turnover(%)	FinalEquity	Days	Weight1	Mode
1	Y	0.1269	0.3707	0.3422	-0.5391	16	3.1398	6.2300	3860	0.7000	Y
2	Y	0.1224	0.3189	0.3840	-0.4803	16	3.4963	5.8670	3860	0.6000	Y
3	Y	0.1135	0.2680	0.4236	-0.4182	16	3.5925	5.1912	3860	0.5000	Y
4	Q	0.1134	0.3711	0.3056	-0.5720	64	5.8242	5.1825	3860	0.7000	Q
5	M	0.1091	0.3737	0.2919	-0.5800	190	9.1022	4.8840	3860	0.7000	M
6	Buy&Hold	0.1079	0.5425	0.1989	-0.7380	0	0.0000	4.8046	3860	1.0000	Buy&Hold
7	Q	0.1073	0.3171	0.3384	-0.5056	64	6.6097	4.7642	3860	0.6000	Q
8	B5	0.1070	0.3805	0.2812	-0.5901	58	6.6163	4.7451	3860	0.7000	B5
9	B10	0.1032	0.3834	0.2692	-0.5869	14	3.0081	4.5012	3860	0.7000	B10
10	M	0.1027	0.3193	0.3218	-0.5159	190	10.3854	4.4730	3860	0.6000	M

상위 10개만 보면 buy & hold가 6위네요. 주식 100%를 사서 들고있는 것보다 주식 50% 현금 50%로 1년에 한번 리밸런싱 한 것이 더 성과가 좋은 점이 섀넌의 도깨비 전략의 의미를 잘 보여주는 것 같습니다.

그렇지만 종합적으로 봤을 때는 1위 전략인 주식 70% 에 연간 리밸런싱 전략도 연간 12.69% 수익에 변동성이 37%로 효율성이 떨어지는 투자입니다. MDD도 53.9%나 되네요.

이 전략으로 투자한다면 주식 50 + 현금 50 정도가 그나마 적절해 보입니다.

연간 수익률은 크게 하락하지 않으면서 변동성이 낮아지고 MDD도 40% 정도네요.

결론

섀넌의 도깨비 전략 단독으로는 샤프 지수 개선이 쉽지 않습니다.

수익률 대비 변동성이 상당히 큰 전략이고, 현금 비중을 늘리면 수익률이 너무 줄어듭니다.

그렇지만 국내 주식 투자의 장점은 세금이 없다는거죠.

앞으로도 반도체가 괜찮을 것으로 생각한다면, 적어도 반도체 회사들이 망해서 없어지지는 않을거라고 믿는다면 포트폴리오 다변화 차원에서 한번 투자해봐도 괜찮을 것 같습니다.

다만 이전 SOXL 투자 전략에서 이야기 했던 것 처럼 하락했을 때 추가 매수하는 전략을 병행해야 할 것 같습니다. 이전 SOXL에서는 120일 종가 중 최고가 대비 30% 이상 하락한 것을 하락으로 정의하고 투자했었죠. 적절한 하락폭을 어떻게 잡아야 할지 좀 더 고민해볼 생각입니다.

개인적으로는 소액이지만 주식 50, 현금 50 비중으로 투자를 시작했습니다.

앞으로 진행 상황은 블로그에 업데이트 하겠습니다.

그럼 끝!