[ETF 비교] 나스닥 추종 QQQ, ONEQ, QQEW

2020. 10. 16. 14:27종목 선정/ETF 스크리닝

 

안녕하세요?

내일 그 너머를 바라보는 투자자, 내일모레입니다 :-)

 

 

오늘은 ETF 리뷰 두 번째로 나스닥 지수를 추종하는 세 개의 ETF에 대해 비교해보겠습니다.

나스닥 지수는 나스닥NASDAQ이라고 하는 미국 장외 거래소에 상장된 모든 기업의 주가 지수입니다.

나스닥은 다우존스 산업지수, S&P 지수와 더불어 미국의 주요 지수 중 하나로 자리매김하고 있습니다.

기술 성장 기업의 주도로 나스닥 시장은 방대한 규모로 커졌으며 미국을 대표하는 상품이 되었습니다.

 

 

 

 

 

나스닥 지수를 추종하면서 시가 총액이 크고 거래량이 많은 대표 ETF가 바로 QQQ, ONEQ, QQEW입니다.

세 ETF의 가격 추이는 동일한 패턴으로 움직이나 증폭되는 정도가 상이합니다.

그 차이의 이유는 이름에서 힌트를 얻을 수 있습니다.

 

QQQ: Invesco QQQ Trust

ONEQ: Fidelity NASDAQ Composite Index Tracking Stock Fund

QQEW: First Trust NASDAQ-100 Equal Weighted Index Fund

 

QQQ는 이름에서는 추종 지수가 나타나지 않습니다. (NASDAQ 100지수를 추종합니다)

ONEQ는 NASDAQ 종합 지수를 추종합니다.

QQEW는 NASDAQ 100의 기업을 동일 가중치로 추종합니다.

 

데이터 출처: portfoliovisualizer.com

 

 


세부적인 상품 비교는 아래와 같습니다.

 

 

 

수익률과 수수료 모든 측면에서 QQQ가 가장 월등한 모습을 보여주고 있습니다.

다른 ETF들도 결코 부족한 성적표는 아닙니다만

이 3개의 ETF 중에서는 QQQ가 가장 좋은 성적을 보여주고 있네요!

 

 

배당 이율은 지난 1년 성적을 보았을 때 ONEQ가 가장 좋습니다.

그러나 위 3개의 상품을 비교하시는 투자자라면 배당 목적보다는 성장 수익률을 더 염두하시는 분이리라 짐작됩니다.

추종 지수를 보면 왜 ONEQ가 배당이 높은지, 왜 QQQ가 가장 수익률이 좋은지 알 수 있습니다.

ONEQ는 나스닥 종합 지수이기 때문에 포함된 기업 수가 그만큼 많아서 배당율도 높아진 것으로 보입니다.

 

 

다음은 세부 기업 구성입니다.

 

 

QQQ와 ONEQ는 상위 10개의 기업 구성이 동일합니다.

NASDAQ-100이나 NASDAQ-종합 지수나 시가 총액 기준으로 기업을 나열하면 상위 10개가 동일하기 때문이죠.

다만 가중치는 차이가 있습니다.

상위 100개 기업을 시가 총액 기준으로 가중치를 둔 QQQ는 애플이 14.28%로 가장 높은데 반해,

나스닥 전체 기업을 시가 총액 기준으로 가중치를 둔 ONEQ는 애플이 11.5%로 QQQ에 비해 낮습니다.

 

 

상위 기업들의 실적이 좋을 수록 QQQ는 ONEQ보다 더 높은 수익을 추구할 수 있는 구조입니다.

반면 중견 기업들의 실적이 좋다면 ONEQ가 QQQ보다 더 좋은 성적을 내겠죠.

자본주의의 특성상 돈은 서로 끌어당기는 중력의 힘이 크기 때문에

더 가진 자에게 더 많은 돈이 흘러 들어가는 안타까운(?) 사실을 반영한다면,

QQQ와 ONEQ의 간격은 더 벌어지지 않을까 합니다.

 

 

QQEW와 비교를 해보면 더 명확해집니다.

동일한 가중치로 NASDAQ-100에 투자했다면 위험도 분산이 되는 것처럼 보이지만

실상 시장에 위기가 왔을 때 낙폭을 보면 QQEW가 가장 크게 떨어집니다.

시가 총액이 작은 기업들은 위기 대응 능력이 떨어지게 마련입니다.

 

 

2010년부터 2020년까지 11개년 동안 3종목의 연간 수익률이 가장 높았던 횟수로 정리해보았습니다.

 

QQQ(8회) > ONEQ(2회) > QQEW(1회)

 

결론적으로

동일한 지수를 추종하는 여러 ETF 중에서는 시가 총액이 큰 기업들에 집중한 ETF가 더 유리하며

시가 총액이 큰 기업들에 집중한 경우에는 가중치를 시가 총액별로 주는 것이 더 유리한 것으로 나타납니다.

 

 

이상 포스팅을 마치겠습니다.

유익한 정보가 되었기를 바랍니다 :-)

 


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