서울영테크 최명진 강사 '누구 나 따라할 수 있는 실전 투자' 후기 (2)

 

※ 본 글은 특정 상품을 추천하기 위함이 아닙니다.

안녕하세요. 지난 6월 16일 수강한 최명진 강사님의 '누구나 따라할 수 있는 실전 투자' 오프라인 강의 후기 두 번째 편입니다.
지난 포스팅에서는 골드만삭스·블랙록 주간 시장 리포트를 살펴봤는데요. 이번에는 강의에서 직접 실습한 ETF CHECK를 활용한 최적 ETF 찾기 과정을 정리해보려 합니다. 나에게 맞는 상품을 직접 걸러내는 연습을 처음 해봤는데, 생각보다 훨씬 체계적으로 접근할 수 있어서 인상 깊었습니다.
 

---

1) ETF CHECK 기준 설정

무작정 상품을 고르는 게 아니라, 먼저 전략적 키워드를 정하고 그에 맞는 상품을 필터링하는 방식으로 접근합니다.

• 전략적 키워드 기준으로 강세 후 최고 시장 상품 5개 우선 선택
• 해외·국내 AI 인공지능 ETF 상품 중심으로 범위 설정
• 상장된 지 얼마 되지 않은 상품들은 데이터 부족으로 제외 → RISE 미국 AI전략인공지능액티브 제외
• 레버리지·인버스 등 파생상품은 비교군에서 제외
• 최종적으로 수익률 상위 4개 종목을 선별해 비교

---

2) 상품별 특성 비교

구성 종목 수, 섹터 비중, 상품의 특색, 거래량 등을 항목별로 비교합니다.

TIGER 글로벌인공지능액티브	미래에셋	99.27%
KODEX 미국AI전략반도체인덱스	삼성자산	63.79%
SOL 미국AI전략인덱스	신한자산	34.32%
KIWOOM 글로벌전략GRIDInfra인덱스	키움투자	32.67%

4개 상품 모두 AI·인프라 테마를 공유하고 있지만, 운용 전략과 구성 종목에 따라 수익률 차이가 세 배 가까이 벌어집니다. 같은 테마도 어떻게 담느냐에 따라 결과가 완전히 달라지는 셈이죠.

---

3) 주요 편입 종목 분석

수익률 상위 ETF들의 공통 편입 종목 중, 강의에서 특히 언급된 핵심 기업 4곳입니다.

① GE Vernova (GEV)

• 글로벌 전력망 구축과 발전 설비 분야에서 높은 시장 점유율 보유
• AI 데이터센터의 폭발적 전력 수요를 탄탄하게 뒷받침하는 핵심 인프라 기업

② Vertiv (VRT)

• 데이터센터 운영의 두뇌인 열 관리 솔루션과 전력 설비 최적화 기술 전문
• AI 인프라 고도화에 따라 수요가 구조적으로 늘어나는 핵심 공급업체

③ Schneider Electric (SE)

• 에너지 관리 및 자동화 분야의 글로벌 선두 주자
• 전 세계 스마트 그리드 및 전력 효율화 인프라 구축을 주도

④ Kioxia Holdings

• 세계적인 NAND 플래시·SSD 제조사
• AI 서버와 데이터센터에 필요한 초고속 대용량 저장 장치 공급에서 전략적 역할 담당

[포인트] GEV·VRT·SE는 반도체보다는 전력·인프라 사이드 플레이어로, AI 수혜가 엔비디아 같은 칩 회사에만 국한되지 않는다는 것을 보여주는 종목들입니다. ETF 구성 종목을 보면 해당 ETF가 AI를 어떤 각도에서 접근하는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

---

4) 상품별 수익률 비교

동일한 시장 환경 기준으로 수익률을 나란히 놓고 비교합니다. 2026년 상반기 분기별 추세를 보면 상품별 운용 전략에 따라 수익률 궤적 자체가 다르게 나타납니다.

1	TIGER 글로벌인공지능액티브인덱스	99.27%
2	KODEX 미국AI전략반도체인덱스	63.79%
3	SOL 미국AI전략인덱스	34.32%
4	KIWOOM 글로벌전략GRIDInfra인덱스	32.67%

TIGER의 압도적인 선두가 눈에 띕니다. 액티브 운용 특성상 시장 변화에 빠르게 대응한 것이 수익률 격차로 이어진 것으로 보입니다.

---

5) 미국 ETF와 국내 ETF 비교

강사님 키워드 중 하나가 바로 이겁니다. "국내 ETF와 미국 ETF를 함께 참고해서 구성하면 더 유리하다."

미국 ETF (POWR 등)	글로벌 전력망 인프라 및 인프라	스마트 그리드, 에너지 전환, 전력 인프라
국내 AI 전략 ETF	AI 데이터센터 최적 기업	AI 서버, 반도체 낸드, 고효율 전략기기

실제 수익률로 비교해 보면 차이가 명확합니다.

• TIGER 글로벌인공지능액티브인덱스: 99.27%
• KODEX 미국AI전략반도체인덱스: 63.79%
• XLE (미국 에너지 ETF): 23.07%
• POWR (미국 전력 인프라 ETF): 16.77%

[포인트] 미국 전력 인프라 ETF(POWR, XLE)는 AI 투자 테마의 핵심 수혜를 온전히 담지 못했습니다. 국내 상장 AI ETF들이 미국 대형 AI 기업들을 직접 편입한 덕분에 수익률 면에서 훨씬 앞선 결과를 보였습니다. 방향성이 같아 보여도 담는 종목이 다르면 수익률은 완전히 달라집니다.

---

6) 국내 ETF 심층 비교: KODEX vs HANARO

국내 시장도 동일한 패턴으로 상품 간 비교를 진행합니다. LS ELECTRIC, HD현대일렉트릭 등 국내 기업들이 주요 구성 종목에 포함되는 경우, 해외 ETF 보유 종목과 중복이 생길 수 있어 함께 확인이 필요합니다.

YTD 수익률	103.14%	99.77%
상위 10종목 비중	97.54%	96.14%
거래대금 (60일)	3,424억 원	165억 원

• KODEX의 HANARO는 상위 10개 종목 비중이 각각 97.54%, 96.14%로 집중도가 매우 높습니다. 소수 종목에 승부를 거는 구조인 셈이죠.
• 반면 RISE AI반도체인덱스는 상위 10개 비중이 77.43%로 상대적으로 분산된 포트폴리오를 구성합니다.
• 거래대금 차이(3,424억 원 vs 165억 원)는 시장 유동성과 직결되므로, 매수·매도 타이밍에 실질적인 영향을 미칩니다.

[포인트] 수익률만 보면 두 상품이 비슷해 보이지만, 거래대금 격차는 20배 이상입니다. 단순 수익률 비교를 넘어 유동성, 집중도, 운용 전략까지 함께 봐야 '내 상황에 맞는' 상품인지 판단할 수 있습니다.

---

📊 결론

해외 시장	TIGER 글로벌인공지능액티브인덱스	99.27%
국내 시장	KODEX AI반도체 상위우	103.14%

두 상품 모두 상위 10개 종목 집중도가 96~97%에 달합니다. AI 데이터센터와 전력 인프라 수요가 급증하는 현재 환경에서, 핵심 종목에 집중한 구성이 성과로 직결되고 있다는 점이 인상적입니다.

---

ETF CHECK를 직접 실습해보니, 막연하게 상품명만 보던 것과는 완전히 다른 시각이 생깁니다. 같은 AI 테마여도 액티브 vs 인덱스, 집중도, 거래 유동성, 편입 종목 구성에 따라 결과가 천차만별이라는 걸 체감했습니다.
강사님이 알려주신 기준대로 직접 필터링하고 비교해 보는 과정이 단순히 결론만 외우는 것보다 훨씬 오래 남을 것 같습니다. 앞으로도 주기적으로 이 방식으로 시장 내 ETF 상품들을 점검해보면서 실전 감각을 키워가고자 합니다.