SK하이닉스 반토막, 본전은 언제 올까?

 

SK하이닉스, 2,919,000원 → 1,699,000원 (-41.8%)

많이 떨어졌으니 반등 확률도 높을까?

 

기준가 : 2,919,000원 (26년 6월 22월)

현재가 : 1,699,000원 (26년 7월 31일)

누적손실 : - 41.8%

회복 필요 상승률 : 약 + 71.8%

 

"많이 떨어졌으니 반등 확률도 높다"는 착각을 걷어내고, 로그수익률 기반 확률 모델로 다시 계산해 봤다.

 

"-41.8% 빠졌으니 +41.8% 오르면 본전이겠지?"

 

하락률과 회복률은 대칭이 아니다. 300만 원에서 10% 빠지면 270만 원이 되지만, 270만 원에서 10% 올라도 297만 원, 즉 원금에 못 미친다. 손실 구간이 커질수록 이 비대칭은 기하급수적으로 벌어진다.

 

원금 회복에 필요한 상승률은 다음과 같이 정의된다.

 

 

이 종목의 경우 :

 

41.8% 하락분을 되돌리려면 산술적으로 71.8% 상승이 필요하다.

 

1. 로그 수익률

 

주가는 가격 그 자체보다 로그수익률 r=ln⁡(Pt/Pt−1)r=ln(Pt​/Pt−1​) 이 정규분포에 가깝게 움직인다고 가정하는 것이 표준적인 확률 모델링 방식이다.

 

μμ: 기대 로그수익률 (연율)

σσ: 변동성 (연율)

 

이렇게 두면 "원금 회복"이라는 사건을 하나의 정규분포 위 임계값 문제로 바꿀 수 있다.

 

2. 회복 조건을 로그수익률로 다시 쓰기

 

현재 손실 상태를 로그로 표현하면 ln⁡(1−x)ln(1−x)

원금(0% 수익률 지점)으로 돌아가기 위해 필요한 로그수익률은: r(target) = − ln⁡(1−x)

 

이 종목에 대입하면:

 

산술적으로는 +71.8%지만, 로그 기준으로는 누적 0.541(약 54.1%p)의 로그수익률이 필요하다는 뜻이다. 이 숫자가 이후 확률 계산의 기준값이 된다.

 

3. 회복확률 : 정규분포 위에서 계산

T년 뒤 시점에, 그 순간의 누적수익률이 원금을 회복해 있을 확률

 

여기에 특정 보유기간 TT(년)를 넣으면, rr의 분포는 N(μT,σ2T)N(μT,σ2T)가 되므로:

 

 

일반적인 개별주 가정치인 μ=8%(연), σ=20%(연)를 넣어 계산해보면 , (지금 시장의 VKOSPI 97.99 적용한 σ=90%(연))

보유기간	σ=20%일 때	σ=90%일 때
6개월	~1% 미만	약 22%
1년	약 1%	약 30%
2년	약 9%	약 38%
3년	약 19%	약 42%

 

단순 drift(μμ)만으로 "몇 년 걸리나"를 역산하면:

 

변동성을 무시한 결정론적 추정으로도 약 6~7년, 변동성을 반영한 확률적 추정으로도 "확률이 50%를 넘어서는 시점이 7년 전후"로 같은 결론에 수렴한다. 1~3년 안에 원금을 회복할 확률은 20%를 밑돈다.

 

결론

 

단순 반등을 기대하기보다, 하락의 원인이 일시적 수급 문제인지 펀더멘털 훼손인지부터 구분하는 것이 우선이다. 그에 따라 위 모델의 μ(기대수익률) 자체를 상향 또는 하향 조정해야 결과가 의미를 가진다.

 

물론 지금처럼 변동성이 큰 시장에서는 1주일 만에 원금을 회복하는 일도 얼마든지 가능하다. 확률은 어디까지나 확률일 뿐, 시장은 종종 모델보다 빠르게 혹은 느리게 움직인다.

 

하지만 그 1주일의 반등이 "운이 좋았던 것"인지 "예상했던 시나리오 안의 일"이었는지를 구분하지 못하면, 다음 하락 앞에서 또다시 같은 질문을 반복하게 된다. 회복확률을 계산해보는 이유는 정확한 날짜를 맞히기 위해서가 아니라, 지금 내가 어떤 확률 구간에 서 있는지를 스스로 알기 위해서다.

 

 

※ 본 노트는 공개 시장 데이터 기반 분석이며 투자 조언이 아닙니다. ※