이름만 보고 사면 안 되는 이유, ETF는 이름보다 구성종목이다

'AI ETF' 두 개를 나란히 열어보면 겹치는 종목이 절반도 안 되는 경우가 있습니다. 같은 이름이 같은 내용을 뜻하지는 않습니다.

테마의 경계가 모호하다

'AI 기업'을 어디까지로 볼 것인지는 정하기 나름입니다. 반도체를 만드는 회사, 모델을 만드는 회사, 그것을 쓰는 회사, 데이터센터에 전기를 대는 회사: 어디까지 넣느냐에 따라 결과물이 완전히 달라집니다.

지수를 만드는 쪽이 이 경계를 정합니다. 회사마다 기준이 다르니, 같은 테마를 내걸어도 담기는 종목이 갈립니다.

그래서 테마 ETF는 이름이 아니라 규칙과 구성종목을 봐야 합니다.

같은 종목을 담더라도 비중을 정하는 방식이 다르면 다른 상품이 됩니다.

시가총액 가중은 큰 회사에 무게가 실립니다. 동일가중은 작은 회사에도 같은 비중을 줘서 중소형주 성격이 강해집니다. 상한을 둔 방식은 한 종목이 커지는 것을 매번 잘라냅니다.

이름이 같은 두 ETF의 수익률이 갈린다면, 대개 종목이 아니라 이 비중 방식 때문입니다.

'미국' 이 붙은 ETF에 미국 외 기업이 섞이는 경우가 있습니다. 미국 증시에 상장되어 있으면 미국 기업으로 분류하는 지수도 있기 때문입니다.

반대로 테마와 무관해 보이는 대형주가 상위에 올라 있기도 합니다. 지수 규칙상 조건을 충족했기 때문인데, 투자자가 기대한 그림과는 다릅니다.

상위 10종목만 훑어봐도 이런 어긋남은 금방 드러납니다.

먼저 상위 10종목을 봅니다. 내가 이 테마에서 떠올린 회사들이 실제로 있는지, 예상 밖의 이름이 크게 들어 있지는 않은지 확인합니다.

다음으로 상위 10종목의 합계 비중을 봅니다. 이 값이 크면 사실상 그 몇 종목을 사는 것과 같습니다.

마지막으로 이미 갖고 있는 다른 ETF와 겹치는지 봅니다. 이름이 달라도 상위 종목이 같으면, 분산이 아니라 같은 곳에 두 번 넣는 것입니다.

'2차전지'라는 이름을 단 ETF 두 개를 나란히 열어 보면 겹치는 종목이 절반도 안 되는 경우가 있습니다. 한쪽은 완성 배터리 회사에, 다른 쪽은 양극재·분리막 같은 소재에 무게를 실었기 때문입니다. 같은 산업을 다르게 정의한 결과입니다.

'AI'는 더 심합니다. 반도체 설계 회사만 담는 곳, 데이터센터와 전력 설비까지 넣는 곳, 소프트웨어 기업 중심인 곳이 전부 같은 이름을 씁니다. 어디까지를 AI로 볼 것인가에 정답이 없어서 생기는 일입니다.

그래서 테마 ETF를 고를 때는 이름이 아니라 편입 규칙을 봐야 합니다. 규칙을 못 찾겠으면 상위 10종목을 보십시오. 그 열 개가 그 상품이 생각하는 '그 테마'의 정의입니다.

지수 편입 규칙은 대개 매출 비중이나 사업 분류를 기준으로 삼습니다. 그래서 사람이 보기엔 그 테마와 무관한 회사가 들어오기도 합니다. 특정 사업부의 매출이 기준을 넘겼다는 이유만으로 편입되는 식입니다.

'미국'이 붙은 상품에 미국 밖 기업이 섞이는 것도 같은 이유입니다. 상장 시장을 기준으로 삼는 지수라면 본사가 어디든 미국 상장이면 미국 기업으로 분류됩니다.

이걸 두고 상품이 잘못됐다고 하기는 어렵습니다. 규칙대로 담은 결과이기 때문입니다. 다만 사는 사람이 기대한 것과 다를 수 있으므로, 기대와 실제가 맞는지는 직접 확인해야 합니다.

첫째, 상위 10종목과 그 비중 합계를 봅니다. 상위 열 개가 70%를 넘으면 사실상 그 열 개를 사는 상품입니다.

둘째, 섹터 구성을 봅니다. 이름이 말하는 산업이 실제로 가장 큰 섹터인지 확인합니다. 아니라면 이름과 내용이 어긋난 것입니다.

셋째, 이미 가진 것과 겹치는지 봅니다. 새로 사려는 ETF를 기존 보유분과 함께 딥스캔에 넣으면, 이 상품이 내 포트폴리오에 무엇을 더하는지 종목 단위로 나옵니다. 아무것도 더하지 않는다면 살 이유가 없습니다.

본 글은 일반적인 정보 제공을 위한 것이며 투자 권유가 아닙니다. 투자 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.