QQQ·QLD·TQQQ로 돌렸던 실험을 S&P500 버전(SPY·SSO·UPRO)으로도 똑같이 돌려봤어요. 결과는 나스닥 버전보다 확실히 낮았습니다.
핵심만 먼저 보면
- SPY(1배): 204만원 투입 → 804만원 (3.94배)
- SSO(2배): 102만원 투입 → 966만원 (9.47배)
- UPRO(3배): 67.3만원 투입 → 1,241만원 (18.44배)
- 같은 기간·같은 비율의 QQQ 시리즈보다 배수가 절반 이하 — 이유는 나스닥100의 기술주 집중도
🙋 제 얘기를 좀 보태면 — 참고로 제 실제 포트폴리오도 지수추종 비중이 한 60% 정도로 제일 커요. 나머지는 배당형·레버리지·커버드콜로 나눠 담고 있습니다.
1. 결과부터 보면
2009년 8월부터 2026년 7월까지 204개월(17년) 동안, 레버리지 역수 비율(SPY 만원·SSO 오천원·UPRO 3,300원)로 매달 적립한 결과예요.
| 종목 | 총 투입액 | 최종 평가금액 | 수익 배수 | 최대 낙폭(MDD) |
|---|---|---|---|---|
| SPY (1배) | 2,040,000원 | 8,039,709원 | 3.94배 | -22.1% |
| SSO (2배) | 1,020,000원 | 9,655,868원 | 9.47배 | -45.0% |
| UPRO (3배) | 673,200원 | 12,412,722원 | 18.44배 | -62.4% |
2. 나스닥 버전과 비교하면
같은 방식으로 QQQ·QLD·TQQQ를 돌렸던 1편(기간은 살짝 다름, 2010.3~2026.7)과 나란히 놓으면 차이가 확실히 보여요.
| 레버리지 | 나스닥100 (QQQ/QLD/TQQQ) | S&P500 (SPY/SSO/UPRO) |
|---|---|---|
| 1배 | 5.91배 | 3.94배 |
| 2배 | 19.96배 | 9.47배 |
| 3배 | 45.80배 | 18.44배 |
같은 방식, 비슷한 기간인데 나스닥100 버전이 S&P500 버전보다 배수가 1.5~2.5배 더 높아요. 나스닥100은 대형 기술주 비중이 훨씬 높은 지수라, 최근 10여 년의 빅테크·AI 랠리를 더 강하게 반영했기 때문입니다. 반대로 말하면 S&P500은 더 분산돼 있어서 상승장에서는 덜 벌지만, 하락장에서도 상대적으로 덜 흔들려요 — 실제로 MDD도 SPY -22.1% vs QQQ -31.2%로 SPY가 더 얕았습니다.
3. 실험 설계
| 조건 | 값 |
|---|---|
| 기간 | 2009년 8월 ~ 2026년 7월 (204개월, 약 17년) |
| 매수 방식 | 매월 1회 적립매수, 배당 반영(수정종가) 기준 |
| 환율 가정 | 1,416원/달러 고정 (환율 변동은 제외한 단순 비교) |
| 월 적립액 | SPY 10,000원 / SSO 5,000원 / UPRO 3,300원 |
| 시작 시점 | UPRO 상장(2009년 6월) 이후 첫 완전한 달부터 |
4. 17년간 자산은 이렇게 자랐다
5. 이 숫자를 믿기 전에: 시작 시점이라는 함정
결과가 화려해 보이지만, 실험의 시작점이 2009년 8월이라는 걸 먼저 봐야 합니다. 금융위기 바닥을 막 지난 직후예요. 이후 17년은 역사적으로도 손에 꼽는 장기 상승 구간이었습니다.
레버리지 상품의 성과는 시작 시점에 극단적으로 민감합니다. 같은 상품을 2000년 1월(닷컴 버블 정점)이나 2007년 10월(금융위기 직전)에 시작했다면 결과가 전혀 달랐을 거예요. 회복에 걸리는 시간이 1배수와 3배수는 차원이 다르니까요.
그래서 이 숫자는 “레버리지가 좋다”의 근거가 아니라 “이런 조건이 갖춰지면 이렇게 된다”의 사례로 읽는 게 맞습니다. 조건이란 건 (1) 충분히 긴 상승장, (2) 중간에 팔지 않음, (3) 적립을 멈추지 않음 — 이 셋입니다. 하나라도 빠지면 결과가 무너져요.
6. 3배는 왜 17년 뒤에 3배가 아닌가
레버리지 ETF는 하루 단위로만 지수의 3배를 따라갑니다. 기간 전체로 3배가 아니라요. 이 차이에서 변동성 손실(volatility decay)이 생깁니다.
간단한 숫자로 보면 이렇습니다. 지수가 100에서 +10% 올랐다가 다시 원래 자리로 돌아왔다고 해볼게요.
| 1배 지수 | 3배 ETF | |
|---|---|---|
| 시작 | 100 | 100 |
| 1일차 (+10%) | 110 | 130 (+30%) |
| 2일차 (-9.09%) | 100 (원상복귀) | 94.5 (-27.3%) |
| 결과 | 본전 | -5.5% |
지수는 제자리로 돌아왔는데 3배 ETF는 5.5% 손실입니다. 오르내림이 반복될수록 이 손실이 쌓여요. 횡보장이 레버리지에 가장 나쁜 이유가 여기 있습니다. 크게 빠져서가 아니라, 방향 없이 흔들리는 것만으로 갉아먹히거든요.
반대로 한 방향으로 꾸준히 오르는 구간에서는 이 효과가 뒤집혀서 3배보다 더 벌기도 합니다. 위 실험이 그 구간에 걸쳐 있었던 거예요.
7. MDD -62.4%가 실제로 어떤 경험인가
표에 찍힌 -62.4%라는 숫자는 한 줄이지만, 겪는 입장에서는 이런 뜻입니다.
- 계좌에 1,000만원이 있었다면 376만원이 됩니다.
- 원금을 회복하려면 그 자리에서 +166%가 나와야 합니다. 62% 올라서는 어림도 없어요.
- 그 기간이 몇 달이 아니라 1~2년 이상 이어질 수 있습니다.
- 그동안에도 계속 매달 추가 매수를 해야 위 결과가 나옵니다.
대부분은 여기서 무너집니다. 수익률표는 “버텼다면”을 전제로 하지만, 실제로 버티는 사람은 많지 않아요. 이 실험의 진짜 난이도는 수익률이 아니라 MDD 구간을 통과하는 것입니다.
그래서 레버리지를 담을 거라면 비중을 먼저 정하는 게 순서입니다. 전체 자산의 몇 %까지면 -62%를 봐도 잠이 오는지 — 그 숫자가 본인의 한도예요.
8. 적립식이었기 때문에 나온 결과입니다
이 실험이 매달 적립 방식이라는 점도 중요합니다. 만약 2009년 8월에 전액을 한 번에 넣고 가만히 뒀다면(거치식) 숫자가 달라졌을 거예요.
적립식은 하락 구간에서 싼 가격에 계속 매수하게 만듭니다. 변동성 손실을 평균 매수단가 하락이 일부 상쇄하는 구조죠. 레버리지와 적립식의 궁합이 나쁘지 않은 이유입니다.
다만 이건 적립을 멈추지 않았을 때만 성립합니다. 계좌가 반 토막 났을 때 추가 매수를 중단하면, 가장 싸게 살 수 있는 구간을 통째로 놓치게 돼요. 실험과 현실이 갈리는 지점이 대개 여기입니다.
9. 표에 안 보이는 비용
레버리지 ETF는 돈을 빌려서 2~3배 포지션을 만드는 구조입니다. 그래서 총보수 외에 차입 비용(금리)이 내재돼 있어요.
- 금리가 높은 시기에는 이 비용이 커져서 같은 지수 상승에도 성과가 덜 따라옵니다.
- 총보수 자체도 1배수 ETF(0.03~0.1%대)보다 훨씬 높습니다. 레버리지 상품은 0.9%대가 흔해요.
- 장기 보유할수록 이 둘이 복리로 누적됩니다.
17년이라는 기간에서 이 비용은 결코 작지 않습니다. 그럼에도 위 결과가 나온 건 그 기간의 상승폭이 비용을 압도했기 때문이지, 비용이 없어서가 아니에요.
마무리
정리하면: S&P500 버전도 레버리지를 태울수록 수익 배수가 커지는 같은 패턴을 보였지만, 나스닥100 버전보다는 확실히 낮았고 MDD도 조금 더 얕았어요. 지수를 무엇으로 고르느냐가 “레버리지를 얼마나 태우느냐”보다 먼저 결정해야 할 선택이라는 걸 보여주는 결과입니다. 다만 이 기간도 결국 강세장이 낀 특수 구간이라는 건 QQQ 편과 똑같이 적용돼요 — 2022년만 떼면 여기도 정반대 결과가 나올 겁니다.
QQQ·QLD·TQQQ 16년 편과 2022년 하락장 편도 같이 보시면 비교가 더 명확해져요.
→ QQQ·QLD·TQQQ 16년 시뮬레이션
→ 2022년 하락장만 잘라본 결과
참고 및 방법론
- 가격 데이터: Yahoo Finance 월간 수정종가(배당 반영) 기준
- 환율: 1,416원/달러 고정 가정 (환율 변동은 시뮬레이션에서 제외)
- 세금, 수수료, 슬리피지는 반영하지 않은 단순 시뮬레이션입니다.
본 글은 과거 데이터를 바탕으로 한 시뮬레이션이며 특정 종목의 매수·매도를 권유하지 않습니다. 레버리지 ETF는 원금 손실 위험이 매우 크고 과거 수익률이 미래를 보장하지 않습니다. 투자 판단과 그에 따른 책임은 투자자 본인에게 있습니다.
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