재무 — 금융감독원 전자공시(DART) 연결 재무제표 원본. 이익·매출은 최근 12개월(TTM) 기준으로, 직전 사업연도에 올해 누적분을 더하고 작년 같은 기간을 뺀 값입니다. 2,452종목(94%)에 2026년 1분기가 반영돼 있습니다. 자본·부채는 최신 분기 시점 값입니다.
주가 — 한국거래소 2026-07-28 확정 종가 기준입니다. 장중 실시간 가격이 아니므로 현재 시세와 다를 수 있고, PER·PBR도 그만큼 달라집니다.
업종 — WICS 중분류 28개입니다. 네이버·다음 증권이 쓰는 기준과 같습니다. 거래소 업종 분류는 '전기·전자' 하나에 377종목이 들어가 반도체와 2차전지와 가전이 뒤섞이는 탓에, 업종 중앙값 비교가 뜻을 잃습니다.
중앙값에 대해. 이 사이트의 비교 기준은 종목 단순중앙값입니다. 언론이나 거래소가 말하는 '시장 PER·PBR'은 대개 시가총액 가중이라 값이 다릅니다 — 실측하면 PBR은 0.74배(단순) 대 1.50배(가중), ROE는 2.7% 대 18.9%로 갈립니다. 가중치를 주면 대형주가 지배하고, 주지 않으면 보통 종목의 모습이 나옵니다. 개인이 마주하는 종목 대부분은 후자에 가까워서 단순중앙값을 씁니다. PER 중앙값만은 흑자 기업 기준입니다 — 상장사의 38%가 순손실이라 애초에 PER을 계산할 수 없습니다.
검산. PBR = PER × ROE 는 정의상 반드시 성립해야 하는 관계입니다. 실측 상대오차가 중앙 0.07%로, 세 지표가 같은 재무 수치에서 일관되게 계산됐음을 확인했습니다. 금융·지주 161종목을 제외해도 중앙값은 0.3%p 안쪽으로만 움직입니다. 포트폴리오 지표도 이 관계를 지킵니다 — PER·PBR은 조화평균으로, ROE는 PBR÷PER로 구합니다.
자산배분 — 각 자산군의 가장 보수적인 장기 수익률(가능한 최장 구간)에 30% 할인을 적용하고, 낙폭은 블록 부트스트랩 하위 5% 지점을 씁니다. 미국 자산은 원화로 환산해 환율 노출을 포함합니다. 금융회사와 지주회사는 지표가 왜곡됩니다 — 은행은 예금이 부채로 잡혀 부채비율이 1,000%를 넘습니다. 해당 종목에는 경고를 표시합니다.
PER·PBR·ROE를 포함한 21개 지표로 국내 주식을 걸러 사고파는 전략을 만들어, 다중검정 보정까지 걸고 확인한 결과입니다.
PER이 낮은 데는 이유가 있습니다. 시장이 그 회사의 미래를 나쁘게 보고 있어서입니다. 싼 것과 좋은 것은 다릅니다. 지표가 알려주는 건 "지금 시장이 이 회사를 어떻게 보는가"이지 "앞으로 오를까"가 아닙니다.
KRX 시총 top500 & 20일 평균거래대금 5억 이상 · 월말 · 동일가중 · 그 조건을 가장 잘 만족하는 상위 20%를 담았을 때입니다. 비교 기준은 같은 유니버스 동일가중 전체입니다.
| 조건 | 연평균 | 아무 조건 없이 | 차이 | t |
|---|---|---|---|---|
| PBR이 낮은 종목 | +8.5% | +3.8% | +4.4%p | +1.16 |
| PER이 낮은 종목 | +7.0% | +3.9% | +2.5%p | +0.77 |
| 영업이익률이 높은 종목 | +4.7% | +3.4% | +1.2%p | +0.53 |
| ROE가 높은 종목 | +4.3% | +3.7% | +0.8%p | +0.36 |
| 부채비율이 낮은 종목 | +3.6% | +3.6% | +0.3%p | +0.14 |
| 시가총액이 작은 종목 | -1.3% | +3.7% | -4.5%p | -2.19 |
t가 ±1.96을 넘어야 우연과 구분됩니다. 넘는 것이 하나 있는데, 시가총액이 작은 종목이 오히려 시장보다 나빴다는 결과입니다.
최근 1년 많이 오른 업종 3개를 담았다면 전 업종을 그냥 다 담은 것보다 +6.5%p였고, 이 정도 차이는 우연과 구분되지 않습니다(t=1.00). 어느 업종이 좋았는지는 지나고 나서야 압니다.
검증 기록 · 2026-07
전부 먼저 좋다고 결론 냈다가 검증에서 뒤집힌 것들입니다. 이 기록을 남기는 게 위 숫자를 믿을 수 있는 유일한 근거입니다.
대조군
자산을 하나 더 섞으면 분산 효과가 얼마인지 재는 중이었습니다. 그런데 일부러 넣은 대조군(기존 자산과 상관이 가장 높아 효과가 있을 리 없는 것)이 +6.0%p로 1등이 나왔습니다. 지표가 분산이 아니라 "현금보다 수익 높은 자산"을 재고 있었습니다.
가짜 분산
어떤 ETF를 섞으면 낙폭이 준다는 결과가 나왔습니다. 그런데 그 ETF와 기초자산의 상관이 일간 0.52, 주간 0.88 — 일간에만 잡음이 낀 것이었습니다. 잡음을 걷어내니 이득의 83%가 사라졌습니다.
최적화
비중을 최적화하니 미국 기술주 30%가 나왔습니다. 데이터가 2014년부터였기 때문입니다. 1999년부터 재도록 고치자 최적화는 즉시 다음으로 데이터가 짧은 자산에 50%를 몰아줬습니다. 세 번 반복됐습니다. 그래서 지금은 비중을 최적화로 정하지 않습니다.
표본 길이
같은 배분을 4.8년과 11.6년 두 구간에서 재봤습니다. 짧은 쪽이 예외 없이 낙폭을 얕게 봤습니다 — 평균 9.8%p, 최대 19.0%p. 도구에서 암호화폐 조합에 보정치를 더하는 이유입니다.
업종 분류
거래소 업종 분류를 그대로 썼는데 '전기·전자' 하나에 377종목이 들어 있었습니다. 삼성전자와 LG에너지솔루션과 LG전자가 같은 업종이니 "업종 중앙값 대비"가 뜻을 잃습니다. 네이버·다음이 쓰는 WICS로 바꿨습니다.
계산 오류
비율을 그냥 평균 내면 이익이 0에 가까운 종목 하나가 값을 지배합니다. 실측하면 산술 28.9 대 조화 12.5로 2.3배가 갈렸습니다. 조화평균으로 고치고, ROE는 PBR÷PER로 유도해 PBR = PER × ROE 관계가 깨지지 않게 했습니다.