‒ Nomura는 최근 수개월간 이어진 ‘Vol Crush’(변동성 붕괴)의 배경으로, 구조화상품 및 프리미엄 인컴 펀드의 과잉 ‘Vol 공급’, AI 테마 종목 간 극단적 수익률 분화, 중앙은행의 완화적 정책 전환, 그리고 메가캡 테크의 자사주매입 확대 등을 지목

‒ 이로 인해 주식·채권 전반의 변동성이 역사적 저점으로 압축되며, 시스템 트레이딩·CTA·리스크 패리티 펀드들이 레버리지를 극대화함. 즉 ‘Volatility is your exposure toggle’이라는 말처럼 낮은 변동성이 레버리지 확대를 유도하는 구조가 형성됨

‒ AI·테크 중심의 상승장이 투자자들의 FOMO를 자극하며 ‘Spot Up, Vol Up’이라는 이례적 현상이 지속. SMH 콜 스큐는 100%ile, 풋 스큐는 3~13%ile까지 붕괴되어 시장이 좌측(하락)보다 우측(상승) 꼬리에 더 집중

‒ 이는 ‘AI 싱귤래리티’ 기대감이 자기강화적 피드백 루프를 형성한 결과로, 레버리지 ETF들의 자금유입(특히 Tech·Semi·Mag7 중심)이 +$43bn 규모의 EOD 매수수요를 만들어내며 시장을 밀어올림

‒ 변동성 억제 구조 속에서 옵션·레버리지 ETF 시장은 “Synthetic Long Gamma”로 작동, 상승 시 주가 안정화 역할을 하지만 반대로 충격 시에는 기계적 디레버리징이 폭발할 위험이 내재됨

‒ Nomura는 현재의 ‘AI euphoria’가 유지되는 한 이 구조가 계속 작동하겠지만, 반대로 ‘AI 서사 붕괴’나 매크로 충격 발생 시 VIX 급등과 대규모 강제청산으로 이어질 수 있다고 경고

‒ 실제로 최근 VIX ETN·옵션 시장의 순베가 포지션은 수년래 최고치(91%ile)에 달하며, 변동성이 조금만 상승해도 추가 매입 압력이 발생하는 ‘Vol Squeeze’ 리스크가 커진 상태

‒ 이러한 환경에서 변동성 헤지를 원하는 기관들은 주로 VIX 콜 스프레드(예: Dec 30-40, 30-60, Jan 60-100) 거래를 활용 중이며, 이는 ‘Convex Hedge’ 성격을 띠나 리스크도 상당함

‒ Nomura는 이 ‘Dead Calm’ 국면이 오히려 폭풍 전야일 수 있다고 진단, ‘Stability breeds instability(안정은 불안정을 낳는다)’ 원리가 다시 작동할 가능성을 경고

‒ 결론적으로 현재 시장은 AI 낙관론과 구조적 Vol 억제에 의해 인위적으로 안정된 상태이며, AI 모멘텀 약화나 유동성 충격 시 급격한 변동성 폭발이 불가피

GS S&T, Top Tactical Trades for Earnings Season

‒ Goldman은 이번 실적시즌을 앞두고 “기대치가 낮게 설정돼 있다”며, 변동성은 크지만 긍정적 결과 가능성이 높다고 판단해 콜옵션 매수 전략을 제시

‒ 지난 분기 평균 주가 변동폭은 ±5.4%로 15년 내 최고치였으며, 옵션시장이 암시한 ±5.2%를 상회함. 반면 비실적일 변동폭은 ±1.2%로 축소되며, 실적일 대비 4.5배라는 이례적 격차가 발생

‒ 매크로 변동성이 완화되며 개별 종목 중심의 펀더멘털 변동성이 부각, 그러나 인덱스 옵션 매도 전략 확산으로 옵션 프리미엄은 억제된 상태

‒ 섹터 애널리스트들이 지난 3개월간 주가 상승률보다 더 큰 폭으로 목표가를 상향, 펀더멘털 개선 여지가 주가 추가 상승으로 이어질 가능성이 높다고 판단

‒ Goldman은 이번 분기 실적시즌에서 평균 이상의 변동성과 수익률을 예상하며, 특히 테마 중심 이슈(관세, AI, 금리, 정책 등)로 인해 승자와 패자가 뚜렷이 갈릴 것으로 전망

‒ 10월은 전통적으로 가장 변동성이 큰 실적시즌으로, 기업의 연간 가이던스 달성 압박과 투자자의 연말 실적 압박이 심리 변화를 가속화

‒ 개인투자자 및 글로벌 매크로펀드의 순매수세 유입은 단기 주가 흐름에 긍정적 신호로 평가됨

‒ 평균 주식의 실적일 암시변동폭은 5.8%로 역사적 평균 수준이나, 지난 분기 대비 옵션 시장의 변동성 예측력이 약화되어 이번에는 콜 매수 수익률 반등 기대

‒ GS는 애널리스트 협업을 통해 상향 리비전 가능성이 높은 20개 종목(AVGO, C, CCJ, HII, MCHP 등)과 하향 위험이 큰 5개 종목(MGM, ENPH, SMCI 등)을 선별

‒ 옵션 포지셔닝 지표인 개별주식 풋-콜 스큐는 평균 이하로 하락해 투자자 포지션이 다소 낙관적이나 과열로 볼 수준은 아니며, 전반적 시장 포지션은 균형적이며 콜옵션 매수 기회가 유효하다고 평가

AI Is Now A Debt Bubble Too, Quietly Surpassing All Banks To Become The Largest Sector In The Market

‒ AI 인프라 투자가 ‘무한 자금 순환 구조(infinite money loop)’로 변질되며, 실제 현금흐름보다 훨씬 앞선 부채 기반 확장에 의존하고 있음. OpenAI~Oracle 간의 600억 달러 계약 사례처럼, 실질 매출·설비·전력 모두 부재한 상태에서 부채 레버리지로 미래 수익을 담보로 하는 ‘공중누각형’ 계약이 확산 중

‒ Oracle은 이미 부채비율이 500%에 달하며, 이는 Amazon(50%), Microsoft(30%), Meta(20% 이하) 대비 압도적으로 높음. AI 경쟁이 자금흐름 기반 투자에서 ‘부채 레버리지 경쟁’으로 전환되며, 업계 전체가 빚으로 움직이는 ‘Debt-Fueled Arms Race’ 국면으로 진입

‒ Morgan Stanley는 2028년까지 전 세계 데이터센터 투자규모가 총 2.9조 달러에 달할 것으로 추정함(하드웨어 1.6조, 인프라 1.3조). 하이퍼스케일러 자금으로는 약 1.4조만 자가조달 가능해, 1.5조 달러의 자금공백이 신용시장을 통해 충당돼야 함

‒ 이 중 약 8000억 달러는 프라이빗 크레딧, 2000억은 IT기업 회사채, 1500억은 데이터센터 ABS·CMBS로 조달될 전망. 즉 AI 확장은 실질적으로 ‘Private Credit Bubble’ 위에 구축되고 있음

‒ Bain 분석에 따르면 AI 수요 대응을 위한 데이터센터 구축에는 연간 5000억 달러가 필요하며, 이를 감당하려면 연 2조 달러의 매출이 필요함. 그러나 모든 온프레미스 IT 예산과 AI 절감효과를 합쳐도 여전히 8000억 달러가 부족해 실질적 수익모델은 여전히 미완성 상태임

‒ 동시에, 프라이빗 크레딧 시장은 이미 미국 소비자 부채 익스포저로 취약 조짐을 보이고 있으며(Tricolor, First Brands 등 파산사례), AI 자금조달 리스크가 금융권으로 전이될 가능성이 커지고 있음

‒ JPMorgan에 따르면 AI 관련 기업들의 회사채 발행 잔액은 1.2조 달러, IG 인덱스의 14%를 차지하며, 이는 이제 미국 은행 섹터보다 큰 최대 섹터가 됨. 즉 “AI = 신(新) 크레딧 버블”로 전환된 셈

‒ 현재 AI 관련 채권은 IG 평균 대비 10bp 더 타이트하게 거래되고 있어 신용 위험이 과소평가된 상태. 신용스프레드가 과도하게 압축된 만큼, AI 주가 급락 시 크레딧 시장까지 동반 충격이 불가피

‒ JPM은 AAPL, ORCL, DUK 등을 최대 채권발행사로 지목했으며, 특히 Oracle은 고레버리지 구조로 AI 버블 붕괴 시 첫 번째 ‘크레딧 도미노’가 될 가능성이 높다고 경고

‒ Bain은 단, 양자컴퓨팅·ASIC 등 기술혁신이 전력소모·비용을 획기적으로 줄이면 AI 경제가 자생력을 얻을 가능성도 있다고 언급. 그러나 현실적으로는 “미래 수익으로 현재 부채를 막는 구조”가 계속된다면, AI는 단순한 혁신 스토리가 아니라 부채 기반 금융 버블의 중심축이 될 위험이 큼

source: zerohedge