2023년 말, 주식 시장의 화두는 바로 ‘산타랠리’. 이 시기, 투자자들과 시장 관계자들은 연말 랠리의 가능성과 그에 따른 전략을 두고 뜨거운 논의를 벌이고 있습니다. 산타랠리는 12월 중순부터 새해 첫 몇 주간에 걸쳐 주식 시장이 상승하는 현상을 말하는데요, 이번에는 이 현상의 배경과 올해의 전망을 살펴볼까 합니다.
산타랠리는 주식 시장에서 연말에 나타나는 일시적인 상승 현상입니다. 이는 기관 투자자들과 펀드 매니저들이 포트폴리오를 재조정하면서 발생하는 매수와 매도가 주식 가격에 긍정적인 영향을 미치기 때문인데요. 연말 보고서를 위해 수익률이 좋은 자산을 부각시키는 ‘창문장식(window-dressing)’은 특히 이 시기에 많이 사용되는 전략입니다. 펀드 매니저들은 자신들의 포트폴리오 성과를 좋게 보이게 하기 위해 일부러 수익률이 좋은 주식을 매입하거나, 이미 보유하고 있는 수익률이 좋은 주식을 강조하기도 합니다. 이는 연말에 투자자들에게 긍정적인 인상을 주기 위한 방법으로 사용됩니다.
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하지만 올해의 산타랠리는 다소 불투명한 양상을 보이고 있습니다. 현재 시장의 부정적인 분위기를 고려할 때, 올해의 산타랠리 발생 가능성은 상대적으로 낮아 보입니다. 심지어 발생한다고 해도 그 강도는 예년에 비해 약할 수 있죠.
아래는 2003년부터 2023년까지의 다우존스, S&P 500, 나스닥 지수별로 12월 중순부터 1월 초까지의 평균 종가를 계산하고, 이를 그래프로 나타냈습니다.
미국 증시에서 산타랠리는 통계적으로 뚜렷한 패턴을 보여왔습니다. 연말에는 투자자들의 낙관적인 기대감과 함께, 휴일 시즌에 따른 소비 증가, 연말 보너스 투입, 그리고 세금 전략에 따른 매매가 활발해지면서 주식 시장이 긍정적인 움직임을 보이곤 했습니다. 이러한 현상은 다우존스 산업평균지수, 스탠다드 앤드 푸어스 500 지수, 나스닥 종합지수 등 미국 주요 지수들에서 명확하게 나타났습니다.
역사적으로, 12월 중순부터 1월 초까지의 기간 동안 미국 증시는 상당한 수익률을 기록한 적이 많습니다. 특히, 이 시기에는 다른 시기에 비해 상대적으로 높은 수익률을 보이는 경향이 있었습니다. 그러나 이러한 역사적 경향성에도 불구하고, 산타랠리가 매년 일관되게 발생하는 것은 아닙니다. 시장의 변동성, 경제적 상황, 글로벌 이벤트 등 다양한 요인이 산타랠리의 발생에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.
역사적으로 산타랠리는 주식 시장에 반복적으로 나타나는 현상이지만, 매년 일관된 패턴을 보이는 것은 아닙니다. 필리핀 증권 거래소(PSE)의 예를 들어, 지난 38년간 76.3%의 경우에 연말에 긍정적인 수익률을 보였으나, 최근 몇 년 간 산타랠리의 확률은 점차 감소하는 추세를 보이고 있습니다.
그렇다면 투자자들은 어떻게 대응해야 할까요? 가장 중요한 것은 역사적 패턴과 현재 시장 상황을 종합적으로 고려하는 것입니다. 과거의 데이터가 긍정적인 전망을 제시하더라도, 글로벌 경제 환경과 사회적 기분 등 다양한 요소를 분석해야 합니다.
외부 충격, 예상치 못한 경제 침체 또는 불리한 지정학적 사건 등이 예상되는 랠리를 방해할 수 있으므로, 이러한 위험 요소들을 항상 염두에 두는 것이 중요합니다. 증시의 불확실성과 변동성에 대비하여, 균형 잡힌 투자 전략을 수립하는 것이 2023년 연말의 핵심 전략이 될 것입니다.
2023년의 산타랠리가 실제로 발생하든, 발생하지 않든, 투자자들은 역사적 경향성과 함께 현재 시장 상황을 면밀히 분석하여, 장기적인 관점에서 자산을 관리하는 것이 중요합니다. 연말이 되면 언제나 흥미로운 산타랠리에 대한 기대감이 커지지만, 신중하고 체계적인 접근이 필요한 시점입니다.
아래는 상기 그래프를 그린 파이썬 소스코드입니다.
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 지수 목록 정의
indices = {"Dow Jones": "^DJI", "S&P 500": "^GSPC", "Nasdaq": "^IXIC"}
# 20년간의 데이터를 가져오는 기간 설정
start_date = "2003-01-01"
end_date = "2023-01-01"
# 데이터를 저장할 딕셔너리 생성
data = {}
# 각 지수에 대한 데이터를 가져오기
for name, symbol in indices.items():
data[name] = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)
# 연말 데이터만 추출 (12월 중순부터 1월 초까지)
santa_rally_data = {name: df.loc[(df.index.month == 12) & (df.index.day > 15) |
((df.index.month == 1) & (df.index.day <= 15))]
for name, df in data.items()}
# 각 지수의 연말 종가 평균을 저장할 딕셔너리 생성
avg_closes = {}
# 연말 평균 종가 계산
for name, df in santa_rally_data.items():
avg_closes[name] = df['Close'].resample('Y').mean()
# 데이터 프레임으로 변환
avg_closes_df = pd.DataFrame(avg_closes)
# 그래프 그리기
avg_closes_df.plot(figsize=(10, 6))
plt.title("Average Year-End Close Prices of Major Indices (2003-2023)")
plt.ylabel("Average Close Price")
plt.xlabel("Year")
plt.grid(True)
plt.show()
