방송인 홍진경은 최근 자신의 유튜브 채널에서 경제 크리에이터 박민수 씨를 초대하여 주식투자에 대한 마음을 털어놓았다. 과거 SK하이닉스와 삼성전자 매수를 시작했지만, 고점에 시작한 탓에 이미 큰 손실을 봤다고 밝혔다. 박민수 씨는 삼전닉스 등 국내 주요 반도체주가 흔들리는 배경으로는 복합적인 경제 변수를 이유로 들었다.

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그래서 개별 종목 투자보다는 ETF 투자를 추천하면서, 안전한 투자법을 가르쳐주었다. 개별 기업의 리스크를 분산시키고 전체 시장의 흐름을 따라가는 것이 개별 종목보다는 수익이 적더라도 안정적이기 때문이다.

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오늘은 홍진경도 물렸다 삼전닉스 ETF, 이제는 이걸 사모을 때다에 대한 포스팅입니다.

방송인 홍진경은 한창 삼성전자와 SK하이닉스가 급등할 때 올라탔다. 최고민수라는 경제 크리에이터가 삼전닉스가 아직 덜 올랐다, 매출도 역대급이고 앞으로 성장 기대감도 크다라고 말한 탓에 샀다고 밝혔다. 하지만 그때가 고점이었고 "왜 하필 비쌀 때 사라고 했냐"고 원망 섞인 목소리로 물었다.

물론 그녀는 톱 클래스 모델이었고 사업가로도 성공하고 방송인으로도 성공하여 일반인과는 다른 수익 구조를 가지고 있다. 그래도 아무리 푼 돈이라고 해도 돈은 돈이고 내 돈이 그냥 물려버린다면 마음은 찢어질 것이다.

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이렇게 갑자기 반도체주가 급락한 이유는 중국 메모리 반도체 급성장, 애플의 중국산 메모리 채택, 레버리지 ETF 확대에 따른 시장 변동성 증가, 지정학적 리스크, 급등에 따른 차익실현 등의 악재가 겹쳐서 생긴 것으로 분석하고 있다.

역시 개별주보다는 ETF 투자를 하는 것이 수익성 측면에서는 떨어져도 안전하다. 여기에 세상에서 가장 안전하다는 투자처인 미국 채권까지 같이 투자한다면 안정성은 더 업그레이드되는 것이다.

TIGER의 삼전닉스미국채혼합50ETF는 삼성전자 + SK하이닉스라는 국내 최대 AI 메모리반도체 기업 50%와 미국 단기국채 50%를 투자하는 상품이다. 삼성전자 25%, SK하이닉스 25%라 수익성 측면에서는 확실하며 혹시 모를 각 개별종목들의 급락을 나머지 한쪽에서 보완해주고 있다.

게다가 미국국채라는 환노출 달러자산 50%를 투자하며 달러의 환율 방어효과까지 더한 포트폴리오를 구성한다. 위험회피 측면에서 가장 효율적인 포트폴리오이기 때문에 수익성과 위험 대비 성과를 함께 개선한다.

게다가 아직 반도체 슈퍼사이클은 끝나지 않았다. HBM 때문에 생산능력이 고부가 제품으로 이동하면서 일반 디램 공급까지 타이트해지고 있다. 디램 가격이 오르면 삼전닉스의 매출이 증가하고 생산원가는 상대적으로 천천히 증가하면서 영업이익이 급증할 것으로 보기 때문이다.

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엔비디아, 구글, 아마존, 마이크로소프트 등 전체의 빅테크 회사가 AI 데이터센터 투자에 열중하고 있기 때문에 아직도 반도체 슈퍼사이클이 끝나지 않았다고 전문가들이 전망하고 있는 바이다. 올해 코스피 영업이익 중 삼전닉스 합산 영업이익 비중이 67%로 전년 대비 30%까지 상승한다고 보고 있다.

갈수록 인플레이션이 심해지고 정책적 불확실성이 금리 상승 압력으로 다가오고 있다. TIGER 삼전닉스미국채혼합50ETF는 주식 + 채권의 운용방식이다. 원래 주식과 채권은 금리의 영향을 받아 서로 반대로 간다. 그래서 주식이 떨어지더라도 채권이 완충역할을 해준다.

또한, 주식과 달러의 음의 상관관계를 유지하면서 원화가 약세일 때 손실을 완충해준다. 그러면서 달러의 가치가 더 상승하고 있다. 이런 달러의 가치상승은 주식시장 하락 측면에서 탄력적인 헤지 수단으로 작용하면서 경기 침체적 충격과 인플레이션 충격을 감소시킨다.

퇴직연금 계좌의 기본 구조는 위험자산(주식형 ETF)최대 70% + 안정형 자산(채권혼합형 ETF) 최대 30%이다. 그런데 퇴직연금으로 TIGER 삼전닉스미국채혼합50ETF를 매수한다면, 7.5%는 삼성전자, 7.5%는 하이닉스에 투자하면서 실질적으로 노출되는 주식은 85%나 된다.

코스피200의 운용수익률과 TIGER 삼전닉스미국채혼합50ETF의 운용수익률을 비교해봐도 5년차부터 투자수익률을 역전하는 것을 볼 수 있다. 결국 코스피200 지수 투자만큼 안전한 투자 방법이 TIGER 삼전닉스미국채혼합50ETF라는 것이다.