도입

“오래 들고 있으면 결국 오른다”는 장기투자의 전제 중 하나다. 임의의 날에 사서 1일, 1주, 1개월, 1년, 3년을 보유했을 때 손실로 끝난 구간의 비율이 어떻게 달라지는지, 국내 데이터로 직접 확인한 결과는 의외로 보기 어렵다.

“오래 버티면 손실 확률이 줄어든다”

코스피(KS11)는 1995년부터, 코스닥(KQ11)은 2000년부터의 가격지수 데이터로 보유 기간별 롤링 윈도우를 계산했다. 또한 같은 기간을 보유하더라도 확인 주기에 따라 손실을 “목격하는” 횟수가 어떻게 달라지는지 관찰했다.

분석 대상:

• 코스피(KS11): 1995~ (약 30년)
• 코스닥(KQ11): 2000~ (약 26년)

확인한 것:

1. 보유 기간별 손실로 끝난 구간의 비율
2. 보유 기간이 길어지면 손실 비율은 줄지만, 손실 크기가 커지는지
3. 확인 주기별(매일/매주/매월/매분기) 손실 목격 빈도

코스피에서 1일 약 47%, 1년 약 41%, 3년 약 27%로 보유 기간이 길수록 손실 비율은 줄어드는 경향이 있었다.

핵심 요약

• 코스피: 1일 보유 시 손실 비율 약 47%, 1년 약 41%, 3년 약 27%. 보유 기간이 길수록 손실 비율은 줄어드는 경향이 있었다
• 코스닥: 1년 약 51%, 3년 약 38%. 코스피보다 높았고 특히 2년 이상에서 표본 부족 문제가 있다
• 손실 비율은 줄어들지만, 장기 보유에서 손실이 발생하면 그 크기는 더 크다
• 확인 주기: 매일 확인 시 연간 약 110회 중 약 45%가 손실. 매분기면 연 약 1.4회 중 약 35%가 손실. 같은 보유에서도 “체감 빈도”가 달라진다
• 장기 구간의 최악 손실은 2021년 하반기에 시작한 구간에 집중되어 있었다

어떻게 계산했나

“산 날로부터 N일(달력) 뒤의 가장 가까운 거래일” 종가로 수익률을 계산했다. 달력일 기준을 사용한 이유는, 연간 거래일 수가 시대에 따라 달랐기 때문이다(토요일 거래 시절 포함). 달력일로 통일하면 1995년의 “1년”과 2025년의 “1년”이 동일한 기간을 의미한다.

롤링 윈도우는 서로 겹친다. 예를 들어 오늘 시작하는 1년 윈도우와 내일 시작하는 1년 윈도우는 364일이 겹친다. 따라서 각 보유 기간마다 “겹치지 않는 구간 수(독립 표본)”를 함께 확인했다. 독립 구간이 5개 미만이면 “표본 부족”으로 표시했다.

이 계산은 실제 전략의 재현이 아니다. 거래비용, 세금이 반영되지 않았고, “임의의 날에 사서 N일 보유”라는 설정 자체가 실제 투자 행동과 다르다.

구조적 제약: 장기 보유 윈도우는 시작일이 N일 전 이전인 구간만 존재한다. 따라서 현재 진행 중인 하락장의 영향은 장기 보유 결과에 거의 반영되지 않는다.

분석 결과

코스피

보유 기간	손실 비율	비고
1일	약 47%
1주	약 46%
1개월	약 43%
3개월	약 42%
1년	약 41%
3년	약 27%

보유 기간이 길어질수록 손실 비율은 점진적으로 줄어들었다. 다만 3년 보유에서도 약 27%는 손실로 끝났다.

코스닥

보유 기간	손실 비율	비고
1일	약 47%
1개월	약 44%
1년	약 51%
3년	약 38%	표본 부족

코스닥은 1년 보유에서도 손실 비율이 약 51%로 절반을 넘었다. 코스피보다 변동성이 크고, 장기 우상향 경향이 약했기 때문으로 생각할 수 있지만, 단정할 수 없다. 2년, 3년 구간은 표본이 부족해 해석에 주의가 필요하다.

손실 크기

손실 비율은 줄어들지만, 장기 보유에서 손실이 발생하면 그 크기는 더 커진다. 1일 보유의 최악은 약 -8%대지만, 3년 보유의 최악은 수십 퍼센트에 달한다. “오래 버티면 괜찮다”는 명제에는 이 부분이 빠져 있는 경우가 많다.

확인 주기별 손실 목격 빈도

확인 주기	연간 확인	손실 비율	연간 손실 목격
매일	약 245회	약 45%	약 110회
매주	약 52회	약 44%	약 23회
매월	약 12회	약 43%	약 5회
매분기	약 4회	약 35%	약 1.4회

같은 보유 기간이라도 자주 확인하면 손실을 더 많이 “목격”한다. 비율 자체도 확인 주기가 짧을수록 약간 높다. 이것은 짧은 기간일수록 등락이 잦기 때문이다.

반대 관점

같은 데이터에서 반대 강조가 가능하다.

• “3년 보유 시 손실 비율 약 27%”를 강조하면: “장기투자가 유리하다”
• “3년 보유에도 약 27%가 손실”을 강조하면: “장기투자도 안전하지 않다”
• “장기 손실의 크기가 더 크다”를 강조하면: “오래 버틸수록 위험할 수 있다”

어느 쪽을 강조하느냐에 따라 정반대의 주장이 가능하다.

진짜 궁금했던 것

확인 주기에 따라 같은 투자를 하면서도 체감이 달라지는지 확인했다.

매일 계좌를 열어보면 연간 약 110회 손실을 목격한다. 분기에 한 번만 보면 연간 약 1.4회다. 투자 결과는 동일한데, 확인 주기에 따라 “손실을 겪는 빈도”가 크게 달라진다. 이것은 행동경제학에서 말하는 “근시안적 손실회피”와 관련될 수 있다. 다만, 이 분석에서 그것을 통계적으로 검증한 것은 아니다.

이 결과를 어떻게 해석해야 할까

1. 보유 기간이 길수록 손실 비율은 줄어드는 경향이 있었다

코스피 기준 1일 약 47%에서 3년 약 27%로 줄어들었다. 이 경향 자체는 데이터로 확인되었다.

2. 줄어드는 것이지, 사라지는 것은 아니다

3년 보유에도 약 27%(코스피), 약 38%(코스닥)가 손실이었다. 그리고 장기 손실의 크기는 단기보다 더 크다.

이 분석의 한계

가격지수

배당 미반영. 실제 투자에서는 배당이 포함되므로 손실 비율이 낮아질 수 있다. 특히 장기 보유에서 배당 누적의 영향이 크다.

지수 vs 개별 종목

지수는 상장폐지 종목이 빠지고 새 종목이 들어오는 “생존자 편향”이 내재되어 있다. 개별 종목에서는 결과가 크게 다를 수 있다.

기간 의존성

코스피 30년, 코스닥 26년이지만 장기 보유 윈도우는 표본이 적다. 다른 30년이었다면 결과가 달라질 수 있다.

롤링 윈도우의 비독립성

겹치는 윈도우로 계산했으므로 독립 관측이 아니다. 신뢰도는 “겹치지 않는 구간 수”로 판단해야 한다.

인과관계 아님

“오래 보유하면 손실이 줄어든다”는 이 기간의 관측이지, 미래를 보장하지 않는다.

마무리

보유 기간이 길수록 손실 비율이 줄어드는 경향은 데이터로 확인되었다. 동시에, 장기 보유에서도 손실은 발생하며 그 크기는 더 커질 수 있다는 것도 확인되었다.

“장기투자가 유리하다”고 결론 낼 수 없고, “장기투자가 위험하다”고 말할 수도 없다. 확인 주기에 따라 같은 투자의 체감이 달라진다는 것은 흥미로운 관측이지만, 특정 주기를 권유하지 않는다.

분석 정보

• 분석 대상: 코스피(KS11) 1995~, 코스닥(KQ11) 2000~ 가격지수
• 분석 기간: 코스피 약 30년, 코스닥 약 26년
• 데이터 수집일: 2026-07-27
• 수집 도구: FinanceDataReader
• 사용 데이터: 일별 종가
• 표본 수: 보유 기간별 롤링 윈도우 (겹치지 않는 독립 구간 수 별도 표기)
• 지수 유형: 가격지수
• 배당 반영 여부: 미반영
• 세금·거래비용 반영 여부: 미반영
• 분석 도구: Python, SQLite

소스코드는 정리 후 공개할 예정이다.

※ 이 글은 공개된 과거 시장 데이터를 바탕으로 작성한 정보성 콘텐츠입니다. 특정 금융상품의 매수·매도 또는 투자전략을 권유하지 않으며, 과거의 분석 결과는 미래의 수익을 보장하지 않습니다.