관측일 다섯 개, 사건은 셋 — 같은 위기에서 고른 날을 따로 세는 문제 (2026)

2026-10-17

결론부터 말하면, “과거 다섯 번”이라는 표본은 사건이 다섯 개라는 뜻이 아닐 수 있다.

같은 위기 안에서 며칠 간격으로 고른 관측일은 이후 수익률이 거의 같이 움직여서, 실제로는 하나의 사건을 여러 번 센 것과 비슷하다.

그래서 폭락 뒤 수익률 통계를 볼 때는 관측일 수와 사건 수를 먼저 나눠 세야 숫자의 무게를 제대로 잴 수 있다.

시장 과거 패턴 비교는 Passive 앱(https://dinsightlab.com)에서도 함께 볼 수 있다.

관측일과 사건은 다르다

관측일은 조건(예: 7거래일 동안 20% 이상 하락)을 만족한 날이다.

사건은 그 조건을 만든 하나의 위기다.

한 위기 동안 조건이 며칠 연속 충족되면, 관측일은 여러 개지만 사건은 하나다.

2026년 10월 15일 서울경제 보도로 소개된 골드만삭스 분석도 과거 관측일을 다섯 개로 셌고, 그중 세 개가 2008년 금융위기 때였다고 전해졌다.

Yahoo Finance 코스피 종가로 직접 계산해 보면, 7거래일 하락률이 −20%를 넘은 날은 2008년에 10월 23일·24일·27일로 몰려 있다.

23일과 27일은 거래일로 2일 차이다.

6개월(126거래일) 뒤 수익률을 재면, 두 관측일의 측정 구간은 약 98.4%가 겹친다.

실제로 세 날의 6개월 뒤 수익률은 +29.0%, +42.7%, +37.4%로, 모두 같은 반등 국면을 측정한 값이다.

이걸 서로 다른 세 번의 경험으로 세면, 2008년 한 번의 결과가 통계에 세 배로 반영된다.

같은 데이터로 두 방식을 비교해 본다(Yahoo Finance 종가 기준, 직접 계산).

관측일 기준(1997년 10월 31일, 2008년 3일, 2020년 3월 19일): 6개월 뒤 수익률은 −24.3%, +29.0%, +42.7%, +37.4%, +65.5%다.

정렬하면 가운데 값, 즉 중앙값은 +37.4%다.

사건 기준(1997, 2008, 2020 각 1개, 2008은 세 날의 평균): −24.3%, +36.4%, +65.5%다.

중앙값은 +36.4%로 비슷하지만, 표본이 3개라는 사실이 드러난다.

2008년을 첫 관측일 하나로만 잡으면 −24.3%, +29.0%, +65.5%가 되고, 중앙값은 +29.0%로 내려간다.

어떤 날을 대표로 고르느냐에 따라 같은 사건에서도 숫자가 크게 달라질 수 있다는 뜻이다.

보도된 수치와 직접 계산한 수치가 다른 것도 관측일 정의(종가·장중, 기간 계산법)가 다르기 때문일 가능성이 크다.

지수의 현재 위치와 심리 지표는 Passive 앱(https://dinsightlab.com)의 시장 분위기 화면에서 함께 볼 수 있다.

사건이 셋이면, 셋 중 둘이 반등하고 하나가 하락했다는 정도까지만 말할 수 있다.

1997년 외환위기처럼 6개월 뒤에도 하락한 사례가 하나라도 있다면, 반등을 확률처럼 말하기 어렵다.

표본이 작을수록 평균과 중앙값은 한 사례에 크게 흔들린다.

그래서 이런 통계는 “다음엔 얼마 오른다”는 예측보다, “과거엔 이런 범위의 결과가 있었다”는 지도로 읽는 편이 안전하다.

첫째, 관측일이 몇 개이고 사건이 몇 개인지 나눠 센다.

둘째, 같은 사건 안의 관측일 간격을 본다. 측정 구간이 대부분 겹친다면 독립된 표본이 아니다.

셋째, 사건 단위로 다시 계산해 숫자가 얼마나 바뀌는지 본다.

과거 비슷한 모양의 구간을 찾아보는 기능은 Passive 앱(https://dinsightlab.com)의 과거 같은 패턴 화면에서 확인할 수 있다.