인덱스 투자자에게 시장 분석 도구가 필요한 이유 — Passive 앱 개발지 ①

📌 앱 바로가기: Passive - 미국 지수 투자 분석 이 글은 Passive 앱 개발 과정을 다루는 시리즈의 첫 번째 글입니다.

Passive

 

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해결하고자 했던 문제

2024년 기준, 전 세계 인덱스 펀드에 투자된 자산은 약 15조 달러를 넘었습니다. 뱅가드 창립자 존 보글이 1975년에 첫 인덱스 펀드를 만들었을 때, 월가에서는 "보글의 어리석음(Bogle's Folly)"이라고 비웃었습니다. 50년이 지난 지금, 인덱스 투자는 개인 투자의 표준이 되었습니다.

S&P 500 ETF 하나만 사서 20년을 들고 있으면 연평균 10% 수익률을 기대할 수 있습니다. 이론적으로는 완벽합니다.

그런데 실제로 해보면 다릅니다.

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"아무것도 안 하는 게" 왜 이렇게 어려운가

2020년 3월, 코로나 팬데믹으로 S&P 500이 한 달 만에 34% 폭락했습니다. 2022년에는 연준의 급격한 금리 인상으로 S&P 500이 연간 -19%, 나스닥은 -33%를 기록했습니다.

이 시기에 인덱스 투자자가 해야 할 일은 "아무것도 안 하는 것"입니다. 보글이 말한 "Stay the course."

하지만 계좌에서 수천만 원이 증발하는 걸 매일 보면서 아무것도 안 하기가 쉽지 않습니다. 실제로 2020년 3월에 S&P 500 ETF(SPY)에서 빠져나간 자금은 약 250억 달러였습니다. 바닥에서 팔고, 반등 후에 다시 산 사람들이 그만큼 많았다는 뜻입니다.

패시브 투자의 진짜 적은 수수료도 아니고 종목 선택도 아닙니다. 투자자 자신의 심리입니다.

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기존 도구들의 문제

시장에 투자 분석 도구는 넘쳐납니다. TradingView, Yahoo Finance, Seeking Alpha, 국내에서는 증권사 MTS까지. 그런데 이 도구들의 공통적인 문제가 있습니다.

첫째, 액티브 트레이더를 위해 만들어졌습니다.

차트 패턴, 매매 타이밍, 종목 스크리닝 — 인덱스 투자자에게는 필요 없는 기능들입니다. SPY를 사서 들고 있는 사람에게 "골든 크로스가 발생했습니다"라는 알림은 의미가 없습니다.

둘째, "지금 시장이 어떤 상태인가"를 알려주지 않습니다.

인덱스 투자자에게 필요한 건 "지금 사야 하나 팔아야 하나"가 아닙니다. "지금 시장이 펀더멘털로 움직이고 있는가, 아니면 공포/탐욕에 의해 움직이고 있는가"입니다. 이 판단이 있어야 폭락 시에 패닉 셀링을 하지 않습니다.

셋째, 정보가 너무 많습니다.

VIX가 30이면 무섭고, 금리가 올라가면 불안하고, 신용 스프레드가 벌어지면 걱정됩니다. 개별 지표는 많은데, 이걸 종합해서 "그래서 지금이 어떤 상황인데?"라는 질문에 답해주는 도구가 없습니다.

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Passive 앱의 컨셉: "지금 시장의 상태"를 보여주는 도구

이 문제를 해결하기 위해 Passive라는 앱을 만들기 시작했습니다. 핵심 아이디어는 간단합니다.

여러 시장 데이터를 머신러닝으로 종합해서, 인덱스 투자자가 알아야 할 "시장의 현재 상태"를 한눈에 보여주자.

구체적으로 세 가지 질문에 답하는 앱입니다.

1. 지금 시장이 펀더멘털로 움직이는가, 심리로 움직이는가?

HMM(Hidden Markov Model)을 사용해서 시장을 4개 국면으로 분류합니다.

• 펀더멘털 반영: 주가가 기업 실적과 경제 지표에 맞게 움직이는 상태. 이 구간에서는 단기 변동에 흔들릴 필요가 없습니다.
• 센티멘트 지배: 주가가 펀더멘털과 무관하게 공포나 탐욕에 의해 움직이는 상태. 이 구간에서 패닉 셀링이 가장 많이 발생합니다.

투자자가 알아야 할 건 "지금이 어떤 구간인가"입니다.

2. 하락/상승 가능성이 얼마나 되는가?

XGBoost로 44개 시장 지표(VIX, 신용 스프레드, 금리, 거래량 등)를 종합해서 향후 20일 내 하락/상승 가능성을 수치화합니다. "예측"이 아니라 "과거에 비슷한 상황이었을 때 어떤 일이 일어났는가"를 보여주는 방식입니다.

3. 지금 어떤 경기 국면인가?

FRED에서 수집한 8개 거시경제 지표(PMI, 금리차, 실업률 등)로 경기를 회복/확장/둔화/침체 4개 국면으로 분류합니다. 경기 국면에 따라 어떤 섹터가 강한지를 함께 보여줍니다.

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왜 직접 만들었나

솔직히 말하면, 처음부터 앱을 만들 생각은 아니었습니다.

IT경영학과 졸업 프로젝트로 S&P 500 포트폴리오 최적화를 주제로 잡았는데, 그 과정에서 HMM으로 시장 국면을 분류하는 논문들을 접했습니다. "노이즈 구간과 시그널 구간을 구분할 수 있으면, 인덱스 투자자의 가장 큰 문제(패닉 셀링)를 해결할 수 있겠다"는 생각이 들었습니다.

또한, 데이터 수집부터 전처리, 모델 학습, 백엔드 API, 프론트엔드 UI, 배포까지 전 과정을 혼자 해보면 그 자체가 데이터 분석가로서의 역량을 보여줄 수 있겠다고 판단했습니다.

결국 "내가 인덱스 투자자로서 갖고 싶었던 도구"를 만든 겁니다.

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기술 스택 한눈에 보기

Passive 앱의 전체 구조를 간단히 정리하면 이렇습니다.

영역 기술

데이터 수집	Yahoo Finance API, FRED API, CNN Fear & Greed
데이터 저장	Supabase (PostgreSQL)
ML 모델	HMM (hmmlearn), XGBoost, Optuna
백엔드	FastAPI + APScheduler (3시간 주기 자동 실행)
프론트엔드	Vanilla JS + CSS (모바일 최적화)
배포	Railway (Docker)
분석	Google Analytics 4

자세한 기술적 내용은 다음 편부터 다루겠습니다.

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다음 편

2편: Yahoo Finance, FRED API로 100년치 시장 데이터 수집하기

6개 외부 API에서 데이터를 수집하고, 46개 피처를 엔지니어링하는 과정을 다룹니다. FRED API의 분당 120건 제한을 어떻게 처리했는지, Yahoo Finance에서 100년치 데이터를 가져올 때 생기는 문제들과 해결 방법을 공유합니다.

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📌 Passive 앱 바로가기: https://passive-financial-data-analysis-production.up.railway.app/

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