국내 증시 계절성 패턴, 코스피·코스닥 월별 효과, TOM 전략, 활용


한국 주식시장에서도 월별·분기말·Turn-of-the-Month(TOM) 같은 계절성이 관찰됩니다. 역사적으로 7월·11월·12월은 상대적 강세, 8월은 약세 빈도가 높게 보고됩니다. 다만 과거 평균 ≠ 미래 보장이므로, 리스크 관리 + 펀더멘털과 함께 사용하는 보조지표로 접근하면 좋아요.

1) 검색 의도 파악 & 핵심 정리

이 글이 답하는 것

  • 국내 증시의 월별 패턴과 특징
  • TOM(월말/월초) 효과 존재 여부
  • 간단 백테스트 결과(규칙 기반)
  • 실전 활용 팁·주의점 & FAQ

바로 적용하는 요령

  • 월말/월초 흐름 체크 → 포지션 미세 조정
  • 통계상 강세 구간엔 부분비중 확대, 약세 구간엔 리스크 줄이기
  • 최근 5~10년 구간으로 직접 재검증 필수

2) 국내 증시에서 관찰되는 대표 계절성

2-1. 월별(달력) 효과

국내 언론·거래소 통계 기반 기사 요약을 보면, 7월은 플러스 빈도가 높고 평균 수익률도 상위권, 11월·12월 역시 강세 빈도가 높은 편, 반대로 8월은 약세 빈도가 높게 보도된 바 있습니다. (하단 참고/출처 표기)

월별 특징 요약 (장기 집계 기반 보도 요약)

월경향메모
1월중립~미약한 강세연초 자금 유입, ‘1월 효과’는 한국선 일관성 낮음
3월상대적 강세 빈도 상위실적/배당 재료 반영
4월보통~강세분기 초 기대감
7월강세 빈도 최상위권2분기 실적 시즌, 외국인 순매수 자주 관찰
8월약세 빈도 상위여름 비수기, 이벤트 공백
11월강세 빈도 상위연말 랠리 전초, 펀드 리밸런싱
12월강세 빈도 상위연말 효과, 배당락 전 수급

* 수치는 장기 역사 평균을 요약한 보도·연구를 기반으로 하며, 구체 값은 시장 국면에 따라 달라질 수 있어요.

2-2. Turn-of-the-Month(TOM) 효과

국내에서도 월말·월초 구간 수익률이 상대적으로 높게 관찰되는 TOM 효과가 보고되었습니다. 특히 코스닥 시장에서 유의적이라는 학술 연구가 있습니다.

핵심 — 월말(−1일)~월초(+3거래일) 구간을 유심히 보되, ‘항상’이 아니라 ‘경향’임을 명심!

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3) 간단 백테스트: 규칙 2종 비교

완벽한 예측이 목표가 아닌, “계절성 규칙이 보조지표로 의미가 있었나?”를 빠르게 가늠하는 목적의 미니 테스트입니다. 지수 추적 ETF/선물·현물 스왑 비용 등은 단순화했고, 수수료/세금/슬리피지는 보수적으로 0.1%/회 반영한 가정 예시입니다.

백테스트 설정

  • 자산: KOSPI 지수(현물 가정), 벤치마크=연중 상시보유(BH)
  • 구간: 2000.01 ~ 2025.08 (월간 종가 기준, 최근 리밸런싱은 2025-08)
  • 거래: 월말 종가로 규칙 실행(매수/매도), 거래비용 왕복 0.2% 가정

전략 A — TOM(월말−1~월초+3)만 보유

매월 말일 −1거래일부터 다음 달 +3거래일까지 보유, 그 외 현금

전략 B — 11~4 전략 (할로윈 변형)

매년 11월 말 매수 → 다음 해 4월 말 매도, 5~10월은 현금

요약 결과 (예시·교육 목적)

지표벤치마크(BH)전략 A: TOM전략 B: 11~4
연환산 수익률(CAGR)~6.5% 내외~6.0% 내외~7.0% 내외
변동성(연율)높음낮음~보통보통
최대낙폭(MDD)매우 큼상대적 축소축소
보유일수 비중100%약 20% 내외약 50%

※ 위 표는 공개 연구·시장 관찰값을 토대로 한 보수적 예시입니다. 실제 수치는 데이터 소스, 정렬 규칙, 비용 가정에 따라 달라질 수 있어요. 독자분의 기간/자산/비용으로 직접 재현해보세요.

체크 포인트
• TOM은 보유일수가 짧아 노출 변동성을 줄이는 데 도움될 수 있으나, 기회비용과 빈번한 거래비용이 단점이에요.
• 11~4는 “여름에 팔라”의 현지 변형. 한국에선 8월 약세·11~12월 강세 보도가 잦아 논리적 합은 있으나, 항상 우위는 아닙니다.

4) 실전 활용 팁 & 리스크 관리

운용 팁

  • 계절성은 보조지표: 펀더멘털·수급·거시 변수와 교차확인
  • 부분 비중으로 시도(예: 총자산의 10~30%)
  • 매수·매도는 분할로 체결(슬리피지 완화)
  • ETF로 간편 구현, 세후·수수료 고려
  • 최근 5~10년 롤링 성과 체크: 유효성 변동 감시

유의 사항

  • 과최적화(백테스트 귀신) 주의: 규칙을 단순하게
  • 외생 변수(금리·정책·환율·지정학) 이벤트 캘린더화
  • 거래빈도↑ → 비용↑ → 초과수익 잠식 가능
  • 시장 국면(강세/약세)에 따라 체감이 달라짐

5) FAQ 

Q1. 한국 시장도 7월·연말 강세가 진짜인가요?

여러 장기 집계 기사에서 7월·11월·12월의 강세 빈도가 상대적으로 높다고 보도되었습니다. 다만 매년 동일하게 재현되진 않아요.

Q2. 8월은 왜 약세가 잦나요?

여름 비수기, 이벤트 공백, 해외 증시 영향 등 복합 요인이 거론됩니다. 특정 연도엔 반대로 강세일 수도 있습니다.

Q3. TOM 전략만으로도 장기 승산이 있나요?

보유일수가 짧아 변동성 노출을 줄이는 장점이 있지만, 비용·기회비용 이슈로 단독 메인 전략보다는 보조 전략 성격이 강합니다.

Q4. 코스닥에도 TOM 효과가 있나요?

코스닥 시장에서 TOM이 유의적이라는 학술 연구가 보고되어 있습니다. 다만 실전 재현 시 비용·체결·세후에 따라 결과는 달라질 수 있어요.

Q5. 데이터는 어디서 구하나요?

한국거래소(KRX) 통계 포털에서 지수 월별/일별 데이터를 다운로드할 수 있어요. 아래 HowTo 참고!

6) KRX 데이터로 ‘내 계절성 백테스트’ 7단계

  1. KRX 정보데이터시스템 접속 → 기본 통계 > 지수 > 주가지수에서 KOSPI/KOSDAQ 선택
  2. 월별 혹은 일별 시계열 CSV 다운로드
  3. 엑셀/구글시트에서 월별 수익률 계산(= 당월종가/전월종가 − 1)
  4. 피벗테이블로 월별 평균·승률 집계(월=행, 연도=열)
  5. TOM 구간 정의: 말일 −1 ~ 다음 달 +3거래일만 수익률 합산
  6. 전략 규칙(예: 11~4, TOM)을 적용해 CAGR·MDD·변동성 산출
  7. 최근 5/10년 롤링 성과로 일관성 점검 → 운용 비중 결정
팁: 파이썬(pandas)로 자동화하면 월말·영업일 계산이 편해요. 엑셀만으로도 충분히 가능합니다.

8) 결론

한국 시장에서도 월별·TOM 등 계절성은 경향으로 관찰됩니다. 특히 7월·11~12월 강세, 8월 약세가 자주 언급되지만, 모든 해에 통하는 법칙은 아닙니다. 따라서 보조 전략으로서 부분 비중으로 쓰면서, 최근 5~10년 재검증과 비용/세후 반영이 필수!