13F 거물 따라 사기, 진짜 지수를 이길까? (백테스트)
버핏·소로스 같은 거물 여러 명이 같은 분기에 새로 산 종목만 사면 돈이 불어난다는 쇼츠를 11년치 공시로 검증했습니다.
검증 요약표 과거 데이터 백테스트 · 비용 포함
- 기간
- 2015~2026 (45분기)
- 기법 성과
- 3명↑ 연 11.9% · 7명↑ 연 −13.9%
- 그냥 보유
- S&P500 연 14.1%
- 최대낙폭
- S&P500 −14.7%의 2.5~6배
숫자는 이 글 본문 결과에서 옮겼고, 계산 파일은 맨 아래 계산 근거에 있습니다.
결론거물이 많이 겹칠수록 오히려 나빴습니다. 45분기 동안 어떤 기준도 S&P500 그냥 보유를 못 이겼습니다.
1,000만원 모의 장부
모의 없음 — 분기 공시 기반 · 일 단위 모의 대상 아님
3줄 요약 — 결론부터
- 거물 투자자 여럿이 같은 분기에 새로 산 미국 종목을 따라 산 결과, 2015~2026년(45분기) 동안 어떤 기준도 S&P500 그냥 보유(연 14.1%)를 이기지 못했습니다.
- 더 많은 거물이 겹칠수록 오히려 나빴습니다. 3명 이상 연 11.9% → 5명 이상 0.03% → 7명 이상 −13.9%. 최대낙폭은 지수(−14.7%)의 2.5~6배였습니다.
- 파는 시점을 15가지로 바꿔도 가장 좋은 것이 "1년 보유" 연 12.5%로 여전히 지수 아래였습니다. "270만 원 → 1년 만에 100억"이라는 사례는 확인할 수 없었습니다.
영상이 말하는 것
제도 자체는 사실입니다. 미국에서 일정 규모 이상을 굴리는 기관은 분기가 끝나고 45일 안에 보유 주식 목록(13F 보고서)을 공개합니다. 누구나 미국 증권거래위원회(SEC) 사이트에서 볼 수 있습니다.
수익 사례는 확인할 수 없습니다. 270만 원이 100억 원이 되려면 1년에 약 3,700배가 돼야 합니다. 영상 속 인물의 이름이나 기록은 검색으로 찾을 수 없었습니다. 그래서 사례 대신 "방법"만 따로 떼어 검증했습니다.
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유튜브 검색에서 이 기법을 다룬 영상 중 조회수·최근 순으로 골랐습니다. 영상 내용은 이 사이트의 검증 결과와 다를 수 있으며, 소개가 곧 내용에 대한 동의는 아닙니다.
우리가 검증한 방법
- 누구를 따라 했나 — 버크셔 해서웨이, 브리지워터, 르네상스, 타이거 글로벌, 퍼싱 스퀘어, 소로스 펀드, 시타델, 스캇 펀드(마이클 버리) 등 널리 알려진 기관 29곳. 이들의 13F 보고서 1,291건을 SEC에서 직접 내려받았습니다.
- "새로 샀다"의 뜻 — 직전 분기 보고서엔 없고 이번 분기에 처음 나타난 주식. 옵션·채권은 뺐습니다.
- 사는 규칙 — 같은 분기에 N곳(3·5·7곳) 이상이 동시에 새로 산 종목을 똑같은 금액씩 삽니다.
- 사는 날 — 분기 말 + 45일(보고서 제출 마감일). 그 전엔 일반인이 알 수 없으니 미리 사는 것으로 계산하지 않았습니다.
- 파는 날 — 다음 분기 매수일에 전부 팔고 새 목록으로 갈아탑니다(약 3개월 보유).
- 비용 — 사고팔 때마다 0.2%.
- 비교 기준 — 같은 날 사고판 S&P500 ETF(SPY).
결과
| 기준 | 분기당 종목 수 | 연복리 | 누적 | 최대낙폭 | SPY를 이긴 분기 |
|---|---|---|---|---|---|
| 3명 이상 동시 신규 매수 | 119.2 | 11.9% | +254.7% | −36.2% | 55.6% |
| 5명 이상 | 10.7 | 0.03% | +0.3% | −59.3% | 44.4% |
| 7명 이상 | 2.9 | −13.9% | −75.9% | −88.0% | 34.2% |
| S&P500(SPY) 그냥 보유 | — | 14.1% | +340.4% | −14.7% | — |
2015-05-15 ~ 2026-05-15 매수분, 45분기. 7명 기준은 해당 종목이 없던 분기를 빼 38분기(같은 기간 SPY 연 13.3%). 최대낙폭은 분기 말 기준이라 실제 중간 낙폭은 더 깊었을 수 있습니다.
파는 시점만 바꿔 보면? (5명 이상 기준, 같은 종목)
| 파는 규칙 | 연복리 | 최악 분기 |
|---|---|---|
| 1년 보유 | 12.5% | −44.1% |
| 6개월 보유 | 9.6% | −48.8% |
| 1년 보유 + 산 값보다 15% 빠지면 손절 | 9.0% | −21.5% |
| 3개월 안 +20% 익절 / −10% 손절 | 5.6% | −13.4% |
| 3개월 보유(기본) | −1.0% | −33.6% |
| 1개월 보유 | −4.9% | −40.4% |
| S&P500 그냥 보유 | 14.1% | — |
15가지 규칙 중 6개. 전체 표는 계산 근거 참고. 보유 기간이 겹치는 규칙(6개월·1년)은 돈을 2~4칸으로 나눠 굴려 "없는 돈을 겹쳐 넣는" 계산 오류를 막았습니다.
왜 이런 결과가 나왔나
가장 큰 이유는 45일의 시차입니다. 13F는 분기 말 기준 보유 목록을 최대 45일 뒤에 공개합니다. 기관이 실제로 산 날은 그보다 더 앞일 수 있으니, 우리는 길게는 넉 달 늦게 같은 종목을 사는 셈입니다. 그사이 오를 만큼 오른 경우가 많습니다.
둘째, 여러 거물이 동시에 새로 사는 종목은 대개 "그때 가장 뜨거운 종목"입니다. 예를 들어 2021년 4분기에 5곳 이상이 새로 산 종목 중 하나인 리비안은, 공시 다음 날 시가에 사서 석 달 뒤 팔았다면 −59.9%였습니다(별도 재검산). 5명 기준의 가장 나빴던 분기(2021년 3분기 목록)는 한 분기에 −34.3%였습니다.
셋째, 13F는 사서 들고 있는 주식만 보여 줍니다. 공매도·옵션 같은 반대 방향 베팅은 안 보이므로, "새로 샀다"가 꼭 "오를 거라 믿는다"는 뜻이 아닐 수 있습니다.
성공 요인 분석 — 왜 통하고, 왜 안 통하나
① 이 기법이 기대는 생각
이 기법은 정보 우위를 빌려 쓴다는 생각에 기댑니다. "실력 있는 사람들이 각자 조사해서 같은 결론(새로 산다)을 냈다면 그 종목엔 뭔가 있다"는 것입니다. 여러 명이 겹칠수록 확신이 커진다고 보는 것이 핵심 가정입니다.
② 우리 데이터에서 통한 때와 안 통한 때
기간과 시장 상황으로 나눠 보면 그림이 분명해집니다.
| 구분 | 3명+ | 5명+ | 7명+ | SPY |
|---|---|---|---|---|
| 2015~2019년 매수 (연복리) | 12.1% | 8.2% | −11.9% | 12.5% |
| 2020~2026년 매수 (연복리) | 11.8% | −5.5% | −15.2% | 15.3% |
| 시장이 오른 분기 (분기 평균) | +7.5% | +5.3% | +1.6% | +6.1% |
| 시장이 내린 분기 (분기 평균) | −10.5% | −13.8% | −12.0% | −5.4% |
SPY 열은 3명 기준 45분기 값(7명 기준 기간에선 2015~2019 12.9%, 2020~2026 13.5%, 오른 분기 +6.2%, 내린 분기 −5.7%). 출처: result_3·5·7.csv를 나눠 다시 계산.
"통했다"고 할 만한 유일한 구간은 3명 이상 기준의 상승장 분기입니다(+7.5% vs 지수 +6.1%). 그러나 같은 종목들이 하락장 분기엔 지수의 약 2배(−10.5% vs −5.4%) 빠졌습니다. 즉 실력이 아니라 "더 크게 흔들리는 종목"을 산 효과에 가깝습니다. 2020년 이후엔 5명 기준이 연 −5.5%로 더 나빠졌습니다.
③ 결과 뒤의 원리
- 늦은 정보: 공시 직후 1~2개월에 가장 많이 빠졌습니다(1개월 보유 연 −4.9%, 2개월 −4.3%). 이미 가격에 반영된 소식을 늦게 사는 구조입니다.
- 몰린 거래: 여럿이 동시에 새로 사는 종목은 유행의 정점에 있는 경우가 많고, 유행이 꺾이면 같이 팔려 나갑니다. 많이 겹칠수록(7명) 이런 성격이 강해져 결과가 가장 나빴습니다.
- 오래 들수록 덜 나쁨: 1년 보유(12.5%)가 3개월 보유(−1.0%)보다 훨씬 나았습니다. 단기 과열이 식고 나면 원래 기업 가치대로 돌아가는 시간이 필요하다는 뜻입니다. 그래도 지수는 못 넘었습니다.
④ 성공하려면 필요한 조건 (점검표 · 권유 아님)
- 공시 뒤 수개월의 가격 흔들림(이 데이터에선 분기 −34% 같은 구간)을 버틸 수 있는가
- 최소 1년 이상 보유할 계획인가 — 짧게 사고팔수록 결과가 나빴다
- "여러 명 겹침"을 신호로 쓰지 않는가 — 겹칠수록 나빠졌다
- 같은 기간 지수 ETF를 그냥 사는 것보다 나을 이유를 스스로 설명할 수 있는가
⑤ 흔한 오해와 실제
- 오해
- 거물들이 동시에 샀다면 확실한 종목이다.
- 실제
- 7곳 이상이 겹친 종목은 연 −13.9%, 최대낙폭 −88%였습니다 — 우리가 보는 건 45일 지난 "과거 장바구니"입니다.
그래도 쓰고 싶다면
- 13F는 종목을 고르는 신호보다 "공부할 목록"으로 쓰는 편이 데이터와 맞습니다. 왜 샀는지는 따로 확인해야 합니다.
- 쓴다면 넓게(3명 이상, 분기당 100여 종목), 길게(1년)가 그나마 덜 나빴습니다. 그래도 지수보다 낮고 흔들림은 더 컸습니다.
- 손절(−15%)을 붙이면 최악 분기가 −44%에서 −21%로 줄었지만, 연 수익도 12.5%에서 9.0%로 깎였습니다. 손실을 줄이는 대가가 있습니다.
결론
13F 공시라는 제도는 진짜지만, "거물 여럿이 동시에 새로 산 종목 따라 사기"는 11년치 데이터에서 지수 ETF 그냥 보유를 한 번도 이기지 못했고, 더 많이 겹칠수록 더 나빴습니다. 영상 속 수익 사례는 확인할 수 없었습니다. 판정: 안 된다.
계산 근거 펼치기 (파일·가정·한계)
- 공시 수집:
/Users/wiseman/research-13f/fetch_13f.py(SEC EDGAR), 기관 목록managers.json. 실행 기록bt3.log·bt5.log: "기관 29곳 · 분기별 제출 1291건". - 본 결과:
backtest_13f.py→summary_3.json,summary_5.json,summary_7.json, 분기별result_3/5/7.csv(차트도 이 파일에서 직접 그림). - 파는 규칙 15종:
exit_rules.py→exit_rules.csv. 이 계산은 매일 종가로 손절·보유일을 따져서, 기본(3개월) 결과가 본 결과(0.03%)와 약간 다릅니다(−1.0%). - 기간·시장국면 분할:
/Users/wiseman/factcheck-site/_build/split_13f.py→_data/13f_split.csv. - 리비안 사례:
/Users/wiseman/codex-work/research-13f-audit/부분거래결과.csv(2022-02-15 시가 매수 → 2022-05-16 시가 매도, 비용 반영 −59.9%). 별도 프로그램으로 다시 계산한 표본입니다. - 한계: 종목 식별번호(CUSIP)를 티커로 바꾼 비율이 5명 기준 60%, 3명 기준 51% — 상장폐지·외국 종목이 빠져 결과가 실제보다 좋게 나왔을 가능성이 큽니다. 가격은 하루 종가만 사용. 바우포스트는 EDGAR에서 보고서를 찾지 못해 빠졌습니다. 270만 원→100억 원은 약 3,700배(100억 ÷ 270만)입니다.
이 글은 특정 종목·상품의 매수·매도 권유가 아닙니다. 과거 데이터로 계산한 결과이며 미래 수익을 보장하지 않습니다. 면책 고지 전문