SNS서 내가 찍은 종목 정보 보다 보니… 수익률 2.33%P 낮아졌다[박재혁의 데이터로 보는 세상]
투자심리나 수익률 예측은 제각각
SNS 40만 명 글-팔로 추적했더니… 강세론자, 같은 의견 5배 더 팔로해
긍정글 62개 더, 부정글 24개 덜 봐


최근 국내 주식시장은 널뛰기 장세를 이어가고 있다. 극심한 변동성의 이면에는 주식 커뮤니티의 집단행동과 밈(meme·온라인 유행 콘텐츠) 문화도 있다. 스마트폰과 소셜미디어의 발달로 정보 공유의 속도가 빨라지면서 커뮤니티 내 특정 테마주나 급등 종목에 대한 정보가 실시간 확산되고, 이는 ‘포모(FOMO·소외 공포)’ 심리를 자극해 개인투자자들이 동시에 매수와 매도에 나서는 현상을 부른다.》
물론 소셜미디어와 커뮤니티는 개인투자자의 정보 접근성을 높이는 측면이 있다. 하지만 검증되지 않은 정보가 범람하면서 투기성 상품에 거액을 베팅하는 감정적인 매매를 유발할 위험도 크다. 그렇다면 주식 커뮤니티에서의 전망은 과연 적중할까? 커뮤니티 내 의견이나 ‘전문가’를 칭하는 이들의 추천이 실제 개미들에게 도움이 됐을까?

더욱 흥미로운 것은 커뮤니티 내 정보의 수익 예측력이다. 여러 커뮤니티에서 공통으로 긍정적인 투자심리가 나타나면 사람들은 이튿날 해당 주식 수익률에 대해 긍정적으로 예측했다. 반면 높은 관심도 자체는 오히려 이튿날 수익률을 부정적으로 예측하게 했다. 이는 관심이 집중된 종목일수록 과열 거품이 끼어 단기적으로 조정 현상을 겪기 때문으로 풀이된다. 또한 정보의 질은 커뮤니티 환경 변화에 민감하게 반응했다. 2021년 공매도 세력에 맞서 개미들이 반란을 일으킨 미국 ‘게임스톱 사태’ 당시 초보 투자자들이 대거 유입되자 커뮤니티 내 투자심리의 향후 수익 예측력은 기존보다 0.125%포인트 하락했다.

이렇듯 입맛에 맞는 정보만 편식하는 성향은 투자자의 뉴스피드를 극단적으로 분리시킨다. 특정 종목에 대해 강세론자로 선언한 개인은 약세론자로 선언한 개인에 비해 향후 50일간 자신의 스마트폰 뉴스피드에서 해당 종목에 대한 긍정적인 글을 평균 62개 더 보고, 부정적인 글은 24개 덜 봤다. 긍정적인 정보는 넘쳐나고 부정적인 정보는 차단되는 확증편향의 방에 스스로를 가두게 되는 것이다.
이러한 확증편향 현상은 개인의 계좌 수익률에 실질적인 악영향을 미친다. 분석 결과, 자신의 의견과 일치하는 글만 보는 완벽한 편향에 갇힌 투자자가 매수 선언을 한 이후 해당 주식의 향후 5일간 누적 초과 수익률은 오히려 2.33%포인트나 낮게 나타났다. 보고 싶은 것만 본 대가로 시장 평균보다 현저히 낮은 수익을 거둔 것이다. 반면 강세와 약세 의견을 고르게 접하며 최대한 확증편향을 피한 투자자는 수익률 하락 폭을 0.97%포인트 줄일 수 있었다. 심지어 프로필에 스스로를 ‘전문가’로 명시한 그룹에서도 확증편향 현상과 수익률 하락이 동일하게 관찰됐다. 이는 인지적 편향이 투자 경력과 무관하게 누구에게나 나타날 수 있음을 보여준다.
현대 주식시장은 수많은 종목에 대해 실시간 정보가 쏟아지는 전쟁터다. 적지 않은 개인투자자들이 전문가를 자처하는 이들의 의견을 손쉽게 추종하는 길을 택하곤 한다. 그러나 어느 누구도 손실의 책임을 지지는 않는다. 군중심리에 휩쓸려 정보를 편식하고 타인의 추천에만 의존하는 투자는 결국 막대한 기회비용과 손실이라는 청구서로 돌아온다. 결국 다양한 분석을 비판적으로 청취하는 노력이 선행돼야 한다. 나아가 직접 해석하고 확신할 수 있는 정보를 바탕으로 감당할 수 있을 만큼 투자하는 것이 중요하다. 그것만이 나의 소중한 자산을 지키는 동시에 국가 전체 자본시장의 건전성을 담보하는 가장 확실한 길이다.
연구① Cookson, J. Anthony, et al. “The social signal.” Journal of Financial Economics 158 (2024): 103870.
연구② Cookson, J. Anthony, Joseph E. Engelberg, and William Mullins. “Echo chambers.” The Review of Financial Studies 36.2 (2023): 450-500.
박재혁 KDI 국제정책대학원 교수
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