엄마들은 투자를 안정적으로 한다. 모르는 종목들은 돈을 잃을 수 있기 때문에 극도로 피하는 편이고 가장 유명하고 안정적인 종목들만 선별해서 투자한다. 하지만 우리 엄마는 좀 다르다. 주식을 좀 투자했다고 자부하고 괜히 이상한 종목들만 투자하다 결국 지금 물려있다.

그런 엄마에게 투자한 종목이 바로 반도체 ETF이다. 반도체는 현재 명실상부 가장 잘 나가는 종목이고 투자 수익률이 높다. 그런 반도체 ETF 중 삼성전자 + SK하이닉스 뿐만 아니라 새로운 종목까지 편입하여 수익률을 극대화 시킨 ETF가 있다.

오늘은 우리 엄마도 투자한다. 평균 수익률 50% 국내 AI반도체 ETF는 ?에 대한 포스팅입니다.

하나1Q K반도체 TOP2 ETF

하나1Q K반도체 TOP2 ETF가 추종하는 NICE K반도체 TOP2 MAX+는 연 4회(3, 6, 9, 12월) 정기 리밸린싱을 하고 삼성전자, SK하이닉스의 비중이 30%를 5영업일이 연속 초과하면 비중을 다시 27.5%로 조정하는 수시 리밸린싱도 실시한다.

4월 기준으로 포트폴리오는 한미반도체, 이수페타시스, 리노공업, 원익IPS, 이오테크닉스, 대덕전자, DB하이텍, HPSP로 내놓라하는 반도체 소부장 기업들이다. 국내 반도체 섹터는 AI반도체와 HBM 중심의 수요 증가로 인해 목표주가가 상향되는 와중이기에 가장 수혜가 기대되는 분야이다.

현재 국내 반도체 ETF 중 삼성전자와 SK하이닉스 비중이 높은 상품 중 하나라 높은 수익률 + 분산투자를 노린다면 하나1Q K반도체 TOP2 ETF가 적절하다. 게다가 퇴직연금 역시 투자가능하고 포트폴리오도 개편하여 수익률이 더 올라갈 예정이라 아무 것도 모르는 우리 엄마도 투자하기 시작했다.

그런 하나1Q K반도체 TOP2 ETF가 또 바뀐다고 ?

하나1Q K반도체 TOP2 ETF가 SK하이닉스, 삼성전자 뿐만 아니라 새롭게 리밸린싱을 시작한다. 당연히 SK하이닉스, 삼성전자 중심의 TOP2 전략을 유지하며 SK스퀘어, 삼성전기까지 편입한다. 대신, 이오테크닉스와 HPSP가 편출된다. SK스퀘어와 삼성전기의 1년 평균 수익률만 보면 각각 69.36%, 37.39%나 된다.


삼성전기의 비율은 19.23%이며 SK스퀘어는 19.4%나 된다. 이렇게 높은 비율을 차지하게 된 이유는 당연히 이 2종목의 평균 수익률이 높기 때문이다. 그 외 기존의 종목들은 합쳐서 7.8%를 차지하며 삼전 + 하이닉스, SK스퀘어, 삼성전기의 비중이 합쳐 92.19%나 된다.

삼성전기가 편입된다는 것은 ?


삼성전기는 MLCC, 카메라모듈, 패키지기판 등 반도체 핵심 부품을 생산한다. 특히, 최근에는 AI 서버와 데이터센터 확대에 따라 MLCC, FC-BGA 등의 고부가 부품 수익이 폭증하고 있다. MLCC는 전자기기 안에서 전기를 저장하고 안정적으로 공급하며 FC-BGA는 고성능 반도체 칩을 메인보드나 서버 기판에 연결하여 AI 시대에 매우 중요한 기술이다.

삼성전기는 26년 1분기 매출 3조 2,091억, 영업이익이 2,806억원을 기록했다. 특히, MLCC를 담당하는 컴포넌트 부문은 1분기 매출 1조 4,085억원으로 전년 동기 16% 상승했고 패키지솔루션 부문은 매출 7,250억원으로 전년 동기 대비 45%나 상승했다. 그 결과 메모리 중심에서 AI 반도체 생태계 전체로 확대하여 수익을 추구하는 ETF가 되었다.

SK스퀘어가 편입된다는 것은 ?

SK스퀘어는 SK하이닉스의 최대 주주로 하이닉스의 기업가치 상승과 동행한다. 하이닉스는 1분기 매출이 52조 5,763억이고 영업이익이 37조 6,103억원이고 SK스퀘어 역시 영업이익 8조 2,783억, 순이익 8조 3,747억을 기록하였다. 이렇게 SK스퀘어를 담는 것은 하이닉스 상승을 한번 더 담을 수 있는 수혜를 얻는 것이다.

또한, SK스퀘어는 지주회사라 보유한 자산가치보다 주가가 낮게 거래된다. 하지만 자사주 소각, 주주환원 확대, AI 투자 확대 등이 진행되면 할인율이 더 줄어든다. 그렇다면 SK하이닉스가 20% 오른다면 SK스퀘어는 할인율 축소까지 겹쳐 30~40%가 오르는 효과가 있고 이게 ETF에 반영되는 것이다. 게다가 삼성전자, SK하이닉스의 의존도가 줄어듦에 따라 AI 반도체 생태계 전체를 분산투자하는 장점이 생긴다.