① 과열된 삼전닉스 레버리지, 예탁금 높여야 투기거래 줄어

최근 코스피가 급등락을 반복하는 '롤러코스피' 장세를 이어가면서 상장지수펀드(ETF) 시장에서 인버스와 레버리지 상품 거래량이 동반 급증하는 현상이 관측된다.

특히 지난 5월 27일 삼전닉스 단일종목 레버리지가 상장된 이후 투기 수요가 몰리면서 국내 증시를 멍들게 하는 '독이 든 성배'로 전락했다는 우려의 목소리가 확산하고 있다. 금융투자업계에서는 단일종목 레버리지에 대해 기본예탁금 상향, 투자자별 투자 비중 제한, 재교육 주기 강화 등 처방이 필요하다는 지적이 나온다. 과도한 쏠림에 따른 과열 양상을 진정시켜 레버리지 급등락으로 흔들리는 삼전닉스 본주 변동성을 가라앉히는 한편 투자자들의 불필요한 비용 부담을 줄여야 한다는 판단에서다.

12일 한국거래소에 따르면 지난 6월 1일부터 이달 10일까지 ETF 거래량 상위 10개 종목 가운데 절반인 5개가 삼성전자와 SK하이닉스 단일종목 레버리지 관련 상품으로 나타났다.

구체적으로 해당 기간 ETF 거래량 상위 3위와 4위에는 각각 'SOL SK하이닉스선물단일종목레버리지'(50억좌)와 'KODEX SK하이닉스단일종목레버리지'(42억좌)가 이름을 올렸다. 6·7·10위도 삼전닉스 레버리지 상품이 차지했다.

이달 들어서도 단일종목 레버리지 ETF를 향한 개인투자자의 매수세가 이어지고 있다.

이달 1일부터 10일까지 개인은 SK하이닉스 단일종목 레버리지 7종을 1조6624억원어치 순매수한 반면 기관과 외국인은 각각 1조5724억원, 1361억원어치를 순매도했다.

같은 기간 삼성전자 단일종목 레버리지 7종도 개인은 5991억원을 사들였지만 기관은 5166억원어치를 팔아치웠다.

전문가들은 단일종목 레버리지 ETF에 집중된 과도한 수급이 기초자산의 가격이 오르면 기계적으로 더 사고, 가격이 내리면 더 팔아야만 하는 '숏감마'(Short Gamma) 현상을 유발해 국내 증시 변동성을 극단으로 증폭시키는 핵심 원인이라고 지목한다.

유명간 미래에셋증권 연구원은 "최근 국내 주식시장에서 관찰되는 비정상적인 변동성 확대 현상은 기업의 펀더멘털 변화보다 단일종목 레버리지의 숏감마 구조에서 비롯됐다"고 설명했다.

이 같은 우려가 커지자 금융투자협회는 단일종목 레버리지 ETF 투자자를 보호하기 위한 아이디어를 증권사별로 취합하고 있다.

업계에서 거론되는 해법은 대체로 개인투자자의 진입장벽을 높여 감내할 수 있는 능력 범위에서만 투자하도록 유도하자는 것이다.

가장 먼저 언급되는 방안은 기본 예탁금 상향이다. 현재 단일 종목 레버리지 ETF를 거래하려면 최소 1000만원의 기본 예탁금이 필요하다. 과거 선물옵션 시장이 과열 양상을 보였을 때도 투자자 진입 문턱을 상향하기 위해 이 같은 조치가 시행된 전례가 있다.

금융당국은 2011년 파생상품 시장에 대한 고강도 건전화 규제를 단행하며 진입장벽을 높이기 위해 옵션 1계약당 거래 금액을 뜻하는 옵션승수를 기존 10만원에서 50만원 수준으로 대폭 인상하고 주식워런트증권(ELW) 시장이 과열 양상을 보이자 1500만원의 기본예탁금 제도를 도입해 시장을 진정시켰다.

다음으로 거론되는 대안은 '투자자별 맞춤형 투자 한도 설정'이다. 이는 투자자가 보유한 전체 금융 포트폴리오 자산 중에서 단일종목 레버리지 상품과 같은 초고위험 자산이 차지하는 비중이 일정 수준을 초과하면 신규 매수를 원천적으로 금지하는 방안이다.

마지막 해법은 '투자자 교육 강화'다. 현행 단일종목 레버리지 ETF 제도는 투자자가 최초로 신규 투자를 시작하기 직전에만 일회성 교육을 이수하도록 규정하고 있다. 이를 전면 개편해 투자자가 일정 주기마다 반복적으로 시장의 위험성을 숙지하고 심화 교육을 의무적으로 받도록 제도를 강화하는 방안이 해결책으로 나올 수 있다.

이효섭 자본시장연구원 금융산업실장은 "개인이 단일종목 레버리지 ETF 상품으로 무리하게 진입해 변동성 장세가 유발한 헤지비용과 운용보수까지 떠안고 있다"면서 "실질적인 위험 감내 능력이 검증된 개인투자자만 시장에 진입할 수 있도록 제도를 시급히 고치고 상품 간 규제 차익을 해소해야 한다"고 강조했다.

[안갑성 기자]

주의사항 : 본 서비스는 AI의 구조적 한계로 인해 오류가 발생할 수 있습니다. 모든 내용은 투자 권유 또는 주식거래를 목적으로 하지 않습니다.