‒ 바클레이즈 채권 리서치팀은 오라클의 신용리스크를 이유로 채권 투자의견을 ‘Sell(Underweight)’로 하향하며, AI 인프라 투자 사이클 속 가장 취약한 크레딧(credit)으로 지목.
‒ 동사는 OpenAI와 3,000억 달러 규모의 5년 계약을 체결하고 4.5GW급(후버댐 2.25개 규모) 데이터센터 건설을 추진 중이나, 내부 현금흐름으로는 감당 불가능한 수준의 자금부담이 발생.
‒ 오라클의 부채비율은 자기자본 대비 500%로, 아마존(50%)·MS(30%) 등 다른 하이퍼스케일러 대비 레버리지 수준이 10배 이상 높으며, 신용등급 하락 리스크가 빠르게 부각.
‒ 2025년 하이퍼스케일러들의 부채 발행은 총 1,600억 달러에 달하며, 현금흐름 기반에서 부채 중심의 자금조달 구조로 전환되고 있음.
‒ AI 데이터센터 건설비는 1GW당 500~600억 달러로 일반 데이터센터의 3배 수준이며, 전세계 124GW 신규 수요(총 7조 달러 투자)가 예상됨.
‒ 바클레이즈는 오라클의 CapEx가 2027년 750억 달러(컨센서스 대비 +50%)로 확대될 것으로 보고, 2026년 11월경 현금 고갈 가능성을 제시.
‒ 메타·구글·MS·아마존은 각각 풍부한 유동성 및 FCF로 자금여력이 있지만, 오라클만 현금창출력 대비 CapEx 부담이 압도적으로 높음.
‒ 또한 오라클은 1,000억 달러 이상의 오프밸런스 리스계약을 보유해 실질 부채가 보고치보다 훨씬 높으며, BBB- 수준으로의 강등 위험이 존재.
‒ 이에 바클레이즈는 5년물 CDS 매수 및 2035·2055년 채권 매도를 권고하며, 오라클 채권이 추가적으로 스프레드 확대 압력을 받을 것으로 전망.
#ORCL
‒ 동사는 OpenAI와 3,000억 달러 규모의 5년 계약을 체결하고 4.5GW급(후버댐 2.25개 규모) 데이터센터 건설을 추진 중이나, 내부 현금흐름으로는 감당 불가능한 수준의 자금부담이 발생.
‒ 오라클의 부채비율은 자기자본 대비 500%로, 아마존(50%)·MS(30%) 등 다른 하이퍼스케일러 대비 레버리지 수준이 10배 이상 높으며, 신용등급 하락 리스크가 빠르게 부각.
‒ 2025년 하이퍼스케일러들의 부채 발행은 총 1,600억 달러에 달하며, 현금흐름 기반에서 부채 중심의 자금조달 구조로 전환되고 있음.
‒ AI 데이터센터 건설비는 1GW당 500~600억 달러로 일반 데이터센터의 3배 수준이며, 전세계 124GW 신규 수요(총 7조 달러 투자)가 예상됨.
‒ 바클레이즈는 오라클의 CapEx가 2027년 750억 달러(컨센서스 대비 +50%)로 확대될 것으로 보고, 2026년 11월경 현금 고갈 가능성을 제시.
‒ 메타·구글·MS·아마존은 각각 풍부한 유동성 및 FCF로 자금여력이 있지만, 오라클만 현금창출력 대비 CapEx 부담이 압도적으로 높음.
‒ 또한 오라클은 1,000억 달러 이상의 오프밸런스 리스계약을 보유해 실질 부채가 보고치보다 훨씬 높으며, BBB- 수준으로의 강등 위험이 존재.
‒ 이에 바클레이즈는 5년물 CDS 매수 및 2035·2055년 채권 매도를 권고하며, 오라클 채권이 추가적으로 스프레드 확대 압력을 받을 것으로 전망.
#ORCL
Nvidia supplier Foxconn signals sustained data centre boom
‒ 폭스콘은 4분기 인공지능(AI) 서버 매출이 전분기 대비 ‘두 자릿수 후반(high double-digit)%’ 증가, 즉 거의 두 배 수준으로 급증할 것이라 전망하며, 데이터센터 수요가 지속되고 있음을 시사.
‒ 회장 류양웨이(Young Liu)는 “AI 서버 출하량이 내년 업계 전반에서 두 배로 증가할 가능성이 있다”며, 이는 “보수적 추정치”라고 언급.
‒ 3분기 폭스콘은 매출 NT$2.1조(약 650억 달러), 순이익 NT$577억(약 19억 달러)로 전년 대비 +17% 증가, 전체 매출의 42%가 클라우드·네트워킹 부문에서 발생(스마트폰 비중 추월).
‒ 폭스콘의 최대 AI 서버 고객은 엔비디아(Nvidia)이며, 이달 말 개최되는 연례 기술 컨퍼런스에서 오픈AI(OpenAI)와의 협력 발표도 예정됨.
‒ 류 회장은 샘 알트만이 언급한 “1GW 컴퓨팅 파워 비전”이 5백억 달러 규모 시장기회에 해당한다고 언급하며, 폭스콘이 이를 지원할 생산능력을 확보 중이라 설명.
‒ 회사의 AI 서버 생산은 중국이 아닌 대만·멕시코·미국 중심으로 재편 중이며, “현지 생산·현지 소비(local for local)” 기조에 맞춰 미국 내 클라우드 고객의 최대 50% 수요를 충족할 만큼의 생산능력을 미국에 구축할 계획.
‒ 폭스콘은 단순 조립에서 벗어나 AI 서버의 핵심 부품 내재화를 확대하며, 수직계열화(Vertical Integration) 전략을 통해 낮은 조립마진을 고부가 부품사업으로 보완하겠다는 방향성을 재확인함.
source: FT
‒ 폭스콘은 4분기 인공지능(AI) 서버 매출이 전분기 대비 ‘두 자릿수 후반(high double-digit)%’ 증가, 즉 거의 두 배 수준으로 급증할 것이라 전망하며, 데이터센터 수요가 지속되고 있음을 시사.
‒ 회장 류양웨이(Young Liu)는 “AI 서버 출하량이 내년 업계 전반에서 두 배로 증가할 가능성이 있다”며, 이는 “보수적 추정치”라고 언급.
‒ 3분기 폭스콘은 매출 NT$2.1조(약 650억 달러), 순이익 NT$577억(약 19억 달러)로 전년 대비 +17% 증가, 전체 매출의 42%가 클라우드·네트워킹 부문에서 발생(스마트폰 비중 추월).
‒ 폭스콘의 최대 AI 서버 고객은 엔비디아(Nvidia)이며, 이달 말 개최되는 연례 기술 컨퍼런스에서 오픈AI(OpenAI)와의 협력 발표도 예정됨.
‒ 류 회장은 샘 알트만이 언급한 “1GW 컴퓨팅 파워 비전”이 5백억 달러 규모 시장기회에 해당한다고 언급하며, 폭스콘이 이를 지원할 생산능력을 확보 중이라 설명.
‒ 회사의 AI 서버 생산은 중국이 아닌 대만·멕시코·미국 중심으로 재편 중이며, “현지 생산·현지 소비(local for local)” 기조에 맞춰 미국 내 클라우드 고객의 최대 50% 수요를 충족할 만큼의 생산능력을 미국에 구축할 계획.
‒ 폭스콘은 단순 조립에서 벗어나 AI 서버의 핵심 부품 내재화를 확대하며, 수직계열화(Vertical Integration) 전략을 통해 낮은 조립마진을 고부가 부품사업으로 보완하겠다는 방향성을 재확인함.
source: FT
Ft
Nvidia supplier Foxconn signals sustained data centre boom
Taiwanese electronics manufacturer expects revenue from AI server production to almost double from this quarter to the next
Anthropic Commits $50 Billion to Build AI Data Centers in the US
‒ Anthropic은 미국 내 AI 데이터센터 구축에 500억 달러를 투자하겠다고 발표했으며, 텍사스와 뉴욕을 포함한 여러 지역에 자체 데이터센터를 신축할 예정.
‒ 이는 아마존·구글 등 기존 클라우드 파트너를 통한 간접 구축이 아닌 Anthropic의 첫 직접 투자형 인프라 프로젝트로, 2026년부터 단계적으로 가동될 계획.
‒ 영국의 Fluidstack과 협력해 ‘기가와트(GW)’ 단위의 전력공급 인프라를 포함한 시설을 구축하며, 800개의 상시 일자리와 2,400개의 건설 일자리를 창출할 예정.
‒ CEO 다리오 아모데이는 이번 프로젝트가 “과학적 발견과 복잡한 문제 해결을 가속화할 수 있는 AI 개발 기반을 강화하는 계기”라고 밝힘.
‒ 프로젝트는 트럼프 행정부의 ‘미국 AI 기술 리더십 유지’ 정책 기조와 맞물려, 국내 기술 인프라 강화와 일자리 창출을 목표로 함.
source: Bloomberg
‒ Anthropic은 미국 내 AI 데이터센터 구축에 500억 달러를 투자하겠다고 발표했으며, 텍사스와 뉴욕을 포함한 여러 지역에 자체 데이터센터를 신축할 예정.
‒ 이는 아마존·구글 등 기존 클라우드 파트너를 통한 간접 구축이 아닌 Anthropic의 첫 직접 투자형 인프라 프로젝트로, 2026년부터 단계적으로 가동될 계획.
‒ 영국의 Fluidstack과 협력해 ‘기가와트(GW)’ 단위의 전력공급 인프라를 포함한 시설을 구축하며, 800개의 상시 일자리와 2,400개의 건설 일자리를 창출할 예정.
‒ CEO 다리오 아모데이는 이번 프로젝트가 “과학적 발견과 복잡한 문제 해결을 가속화할 수 있는 AI 개발 기반을 강화하는 계기”라고 밝힘.
‒ 프로젝트는 트럼프 행정부의 ‘미국 AI 기술 리더십 유지’ 정책 기조와 맞물려, 국내 기술 인프라 강화와 일자리 창출을 목표로 함.
source: Bloomberg
Bloomberg.com
Anthropic Commits $50 Billion to Build AI Data Centers in the US
Anthropic PBC plans to spend $50 billion to build custom data centers for artificial intelligence work in several US locations, including Texas and New York, the latest expensive pledge for infrastructure to support the AI boom.
How an $11 Billion Beauty Company Built a Suburban Empire
‒ Ulta Beauty는 2024년 매출 110억 달러를 기록하며 미국 최대 뷰티 리테일러로 부상했는데, 이는 2019년 대비 약 83% 증가한 수치. 교외 중심 입지 전략과 폭넓은 고객층 확보가 핵심 성장 요인으로 꼽힘.
‒ Sephora처럼 고급 쇼핑몰이 아닌 PetSmart·Marshalls·Walmart 등과 함께 위치한 교외형 쇼핑센터에 입점하여, ‘가까운 곳에서 쉽게 접근 가능한 뷰티 스토어’로 자리 잡음.
‒ 평균 매장 면적은 1만ft²로 Sephora의 두 배 수준이며, 600개 브랜드·3만여 제품을 한 공간에서 판매해 저가형(e.l.f.)부터 고가형(Dior, Dyson)까지 모든 가격대와 세대를 아우르는 ‘하이브리드 리테일 모델’을 구축.
‒ 매장 내 미용실·브로우바·헤어케어 서비스 등 체험형 부대시설을 함께 운영해 고객 체류시간을 늘리고, 서비스 이용 고객의 연간 구매 빈도는 평균 20회에 달함.
‒ CEO 케시아 스틸먼은 Target·Home Depot·Family Dollar에서 근무한 현장형 리테일 전문가로, 2025년 취임 이후 Target과의 shop-in-shop 제휴를 종료하고, 영국 Space NK 인수 및 첫 해외 매장(멕시코·쿠웨이트) 진출을 추진.
‒ 팬데믹 이후 SNS·TikTok을 통한 소비 트렌드 변화로 시장 경쟁이 격화되자, 고가 브랜드 라인 확충 및 C레벨 교체를 단행해 점유율 하락세를 반전시켰으며, 최근 2분기 연속 시장 기대치를 상회하는 실적을 발표.
‒ 4,600만명 규모의 멤버십 고객이 전체 매출의 95%를 차지하며, 데이터 기반 쿠폰·추천 알고리즘을 통해 구매전환율과 고객 충성도를 강화, 업계 최대 규모의 로열티 생태계를 구축.
‒ 인플레이션·관세 등 비용 압박에도 소비자들은 ‘립스틱 효과’(불황기 소액 사치소비) 영향으로 뷰티 소비를 유지했고, Ulta는 이를 기반으로 전 품목 매출을 견조하게 유지.
‒ 2025년 10월에는 Amazon·Walmart식 제3자 입점 플랫폼 ‘Ulta Marketplace’를 론칭, 입점 브랜드가 직접 제품을 판매·배송하는 구조를 도입해 온라인 판매 채널을 고도화함.
‒ 신규 매장은 기존의 절반 규모(5,000ft²)로 축소해 도심보다는 농촌·중소도시 중심으로 확장 중이며, Ulta는 ‘Sephora의 럭셔리’ 대신 ‘Home Depot식 실용·포용 전략’으로 미국 교외 소비층을 장악하는 데 성공.
source: Bloomberg
#ULTA
‒ Ulta Beauty는 2024년 매출 110억 달러를 기록하며 미국 최대 뷰티 리테일러로 부상했는데, 이는 2019년 대비 약 83% 증가한 수치. 교외 중심 입지 전략과 폭넓은 고객층 확보가 핵심 성장 요인으로 꼽힘.
‒ Sephora처럼 고급 쇼핑몰이 아닌 PetSmart·Marshalls·Walmart 등과 함께 위치한 교외형 쇼핑센터에 입점하여, ‘가까운 곳에서 쉽게 접근 가능한 뷰티 스토어’로 자리 잡음.
‒ 평균 매장 면적은 1만ft²로 Sephora의 두 배 수준이며, 600개 브랜드·3만여 제품을 한 공간에서 판매해 저가형(e.l.f.)부터 고가형(Dior, Dyson)까지 모든 가격대와 세대를 아우르는 ‘하이브리드 리테일 모델’을 구축.
‒ 매장 내 미용실·브로우바·헤어케어 서비스 등 체험형 부대시설을 함께 운영해 고객 체류시간을 늘리고, 서비스 이용 고객의 연간 구매 빈도는 평균 20회에 달함.
‒ CEO 케시아 스틸먼은 Target·Home Depot·Family Dollar에서 근무한 현장형 리테일 전문가로, 2025년 취임 이후 Target과의 shop-in-shop 제휴를 종료하고, 영국 Space NK 인수 및 첫 해외 매장(멕시코·쿠웨이트) 진출을 추진.
‒ 팬데믹 이후 SNS·TikTok을 통한 소비 트렌드 변화로 시장 경쟁이 격화되자, 고가 브랜드 라인 확충 및 C레벨 교체를 단행해 점유율 하락세를 반전시켰으며, 최근 2분기 연속 시장 기대치를 상회하는 실적을 발표.
‒ 4,600만명 규모의 멤버십 고객이 전체 매출의 95%를 차지하며, 데이터 기반 쿠폰·추천 알고리즘을 통해 구매전환율과 고객 충성도를 강화, 업계 최대 규모의 로열티 생태계를 구축.
‒ 인플레이션·관세 등 비용 압박에도 소비자들은 ‘립스틱 효과’(불황기 소액 사치소비) 영향으로 뷰티 소비를 유지했고, Ulta는 이를 기반으로 전 품목 매출을 견조하게 유지.
‒ 2025년 10월에는 Amazon·Walmart식 제3자 입점 플랫폼 ‘Ulta Marketplace’를 론칭, 입점 브랜드가 직접 제품을 판매·배송하는 구조를 도입해 온라인 판매 채널을 고도화함.
‒ 신규 매장은 기존의 절반 규모(5,000ft²)로 축소해 도심보다는 농촌·중소도시 중심으로 확장 중이며, Ulta는 ‘Sephora의 럭셔리’ 대신 ‘Home Depot식 실용·포용 전략’으로 미국 교외 소비층을 장악하는 데 성공.
source: Bloomberg
#ULTA
Bloomberg.com
How an $11 Billion Beauty Company Built a Suburban Empire
Ulta found success by acting more like Home Depot than like Sephora.
Forwarded from 선수촌
주식시장은 단기적으로는 인간의 호들갑 사이클을 예측해야 돈을 버는데, AI는 과연 호들갑을 적절하게 측정할 수 있을 것인가.
실제 측정하는 모델은 현재도 있고 계속 개발되고 있음.
인간의 호들갑이 연구 대상이면 금융같은건 1도 몰라도 된다.
실제 측정하는 모델은 현재도 있고 계속 개발되고 있음.
인간의 호들갑이 연구 대상이면 금융같은건 1도 몰라도 된다.
Forwarded from [메리츠 Tech 김선우, 양승수, 김동관]
[메리츠증권 전기전자/IT부품 양승수]
▶ Nvidia to centralize AI server assembly with select manufacturers, altering ODM shipment model
- 공급망 관계자에 따르면, Nvidia는 AI 서버 ODM 출하 모델을 조정해 시스템 조립 공정에 대한 통제를 강화할 예정
- 대만의 위스트론, 콴타, 폭스콘이 차세대 ‘Vera Rubin’ AI 서버 랙의 L10(10단계)까지의 조립을 담당하게 되며, 이후 Nvidia가 제품을 직접 고객에게 배송 시스템
- 이러한 접근 방식은 Nvidia의 AI 서버 생산을 소수의 ODM으로 집중시키는 것으로, AI 서버 제조 시장 진입 장벽을 강화
- 업계 관계자들은 Nvidia가 오랫동안 AI 서버 랙 생산 표준화를 추진해왔다며, 이를 통해 제조 효율을 높이고 납기 속도를 가속화하려는 의도라고 분석
- Nvidia의 AI 서버 랙 조립은 총 11단계(Level L1~L11) 로 구성
- 초기 단계(L1~L6) 는 모듈 조립 단계로, 주로 마더보드(메인보드) 를 생산하는 과정
- 중간 단계(L7~L9) 에서는 CPU, GPU, HDD, 메모리 모듈 등의 주요 부품이 추가
- L10 단계 에서는 시스템 조립과 테스트 진행
- L11 단계 에서 최종 랙 완성이 완료
- 과거에는 Nvidia가 L6까지의 마더보드 생산과 L6~L10의 시스템 조립, 최종 랙 조립(L11)을 서로 다른 벤더들이 나눠서 수행
- 하지만 2026년 하반기부터 Vera Rubin 세대 서버에서는위스트론, 콴타, 폭스콘이 L10까지의 조립을 담당하고, 이후 Nvidia가 고객 납품 및 L11 최종 조립을 직접 관리
- 위스트론과 폭스콘은 Nvidia의 Grace Blackwell(GB) 아키텍처에서 연산 보드 공급 및 조립 경험이 있으며, 콴타 역시 GB 랙 조립 주요 파트너로 알려짐
- 현재 Nvidia는 이들 ODM으로부터 연산 보드를 공급받아 이후 조립 단계로 넘기고 있지만, 새로운 모델에서는 ODM이 L10까지 완성된 제품을 Nvidia에 납품하고, Nvidia가 최종 조립 및 유통을 관리하는 방식으로 전환
- 이러한 조정된 프로세스는 Nvidia AI 서버 랙 간 설계 및 조립의 편차를 줄이고, 최종 단계(L11) 에만 국한함으로써 향후 하이엔드 제품군의 하드웨어 외형이 보다 표준화된 형태로 통일될 전망
- 조립 방식 변화 외에도, 냉각 모듈 공급업체들은 Vera Rubin 프로젝트 하에서 조달 방식이 달라지고 있다고 밝힘
- 과거에는 CSP가 냉각 모듈을 직접 구매했지만, 앞으로는 Nvidia가 조달을 중앙 집중화해 ODM에게 공급하는 체계로 전환
- Nvidia가 냉각 부품까지 직접 관리하여 전체 시스템의 품질과 납기 일정을 일원화하려는 것으로 풀이
https://buly.kr/uV6IgP (Digitimes asia)
* 본 내용은 당사의 코멘트 없이 국내외 언론사 뉴스 및 전자공시자료 등을 인용한 것으로 별도의 승인 절차 없이 제공합니다
▶ Nvidia to centralize AI server assembly with select manufacturers, altering ODM shipment model
- 공급망 관계자에 따르면, Nvidia는 AI 서버 ODM 출하 모델을 조정해 시스템 조립 공정에 대한 통제를 강화할 예정
- 대만의 위스트론, 콴타, 폭스콘이 차세대 ‘Vera Rubin’ AI 서버 랙의 L10(10단계)까지의 조립을 담당하게 되며, 이후 Nvidia가 제품을 직접 고객에게 배송 시스템
- 이러한 접근 방식은 Nvidia의 AI 서버 생산을 소수의 ODM으로 집중시키는 것으로, AI 서버 제조 시장 진입 장벽을 강화
- 업계 관계자들은 Nvidia가 오랫동안 AI 서버 랙 생산 표준화를 추진해왔다며, 이를 통해 제조 효율을 높이고 납기 속도를 가속화하려는 의도라고 분석
- Nvidia의 AI 서버 랙 조립은 총 11단계(Level L1~L11) 로 구성
- 초기 단계(L1~L6) 는 모듈 조립 단계로, 주로 마더보드(메인보드) 를 생산하는 과정
- 중간 단계(L7~L9) 에서는 CPU, GPU, HDD, 메모리 모듈 등의 주요 부품이 추가
- L10 단계 에서는 시스템 조립과 테스트 진행
- L11 단계 에서 최종 랙 완성이 완료
- 과거에는 Nvidia가 L6까지의 마더보드 생산과 L6~L10의 시스템 조립, 최종 랙 조립(L11)을 서로 다른 벤더들이 나눠서 수행
- 하지만 2026년 하반기부터 Vera Rubin 세대 서버에서는위스트론, 콴타, 폭스콘이 L10까지의 조립을 담당하고, 이후 Nvidia가 고객 납품 및 L11 최종 조립을 직접 관리
- 위스트론과 폭스콘은 Nvidia의 Grace Blackwell(GB) 아키텍처에서 연산 보드 공급 및 조립 경험이 있으며, 콴타 역시 GB 랙 조립 주요 파트너로 알려짐
- 현재 Nvidia는 이들 ODM으로부터 연산 보드를 공급받아 이후 조립 단계로 넘기고 있지만, 새로운 모델에서는 ODM이 L10까지 완성된 제품을 Nvidia에 납품하고, Nvidia가 최종 조립 및 유통을 관리하는 방식으로 전환
- 이러한 조정된 프로세스는 Nvidia AI 서버 랙 간 설계 및 조립의 편차를 줄이고, 최종 단계(L11) 에만 국한함으로써 향후 하이엔드 제품군의 하드웨어 외형이 보다 표준화된 형태로 통일될 전망
- 조립 방식 변화 외에도, 냉각 모듈 공급업체들은 Vera Rubin 프로젝트 하에서 조달 방식이 달라지고 있다고 밝힘
- 과거에는 CSP가 냉각 모듈을 직접 구매했지만, 앞으로는 Nvidia가 조달을 중앙 집중화해 ODM에게 공급하는 체계로 전환
- Nvidia가 냉각 부품까지 직접 관리하여 전체 시스템의 품질과 납기 일정을 일원화하려는 것으로 풀이
https://buly.kr/uV6IgP (Digitimes asia)
* 본 내용은 당사의 코멘트 없이 국내외 언론사 뉴스 및 전자공시자료 등을 인용한 것으로 별도의 승인 절차 없이 제공합니다
Forwarded from [Macro Trend Hyott] 시황&차트
GS's Flow of Funds, Turkey Trotting
- 최근 시장은 매크로 불확실성과 실적 재평가 과정 속에서 일시적인 회전과 숨 고르기(shuffle)가 나타났지만, 미국 주식 시장으로의 자금 유입 구조는 여전히 건설적.
- S&P 500의 breadth은 역사적 평균 대비 여전히 좁지만, 과거 데이터상 breadth 급락 이후 1M 수익률은 중립, 3M에는 +1%, 12M에는 +10% 상승하는 경향이 확인되며 이는 구조적 취약성보다 전략적 로테이션 환경을 시사함.
- 최근 풋 수요 증가와 스큐 구조 변화는 대형 기술주 랠리에 대한 단기 차익 실현 성격의 방어적 포지션 구축으로, 시장 전반의 디레버리징이나 레버리지 축소 국면과는 거리가 있음.
- 펀드 매니저들의 Gross/Net 레버리지 수준이 여전히 상위 백분위수 구간을 유지하고 있다는 점은, 이는 심리적 조정은 있었지만 포지션 축소는 발생하지 않았음
- 더불어 Risk Appetite 지표는 단기 하락했지만 1년 평균 수준에 위치, 즉 이번 조정은 위험 회피로 전환된 시장이 아니라 ‘속도 조절’에 가까움
- 글로벌 Equity Fund Flow는 +$29bn으로 강한 순유입이 이어졌으며, 특히 미국 및 중국 본토 주식에 대한 내국인 중심 자금 유입이 두드러졌음.
- 섹터 측면에서는 기술주 dip 매수세가 시장을 다시 지지했으며, 이는 심리적 조정의 깊이를 제한한 핵심 수급 요인으로 작용.
- 한편 S&P Funding Spread가 62bp → 90bp 이상으로 상승했다는 점은 레버리지 사용 증가를 의미하나, 이는 리스크 축소가 아닌 리스크 감내 증가 상황으로 판단.
- 계절성 측면에서는 11~12월이 통계적으로 가장 강한 구간이며, 11월 첫 주가 약했을 때 연말까지 S&P 평균 +2.8%, 중앙값 +3.6% 상승한 케이스가 반복적으로 관측됨.
- 기업 측면에서 S&P 기업의 약 90%가 현재 자사주 매입 가능 창구(open window) 상태이며, 11월은 연중 두 번째로 자사주 매입 실행이 집중되는 달임. 2025년 자사주 매입 집행 추정치는 $1.06tn, 즉 매일 평균 $6B의 현물 매수 수요가 시장에 상주하게 됨
- 시스테메틱 투자자 역시 자산 배분에서 주식 비중이 52%로 가장 높으며, 최근 성과 학습 효과에 따라 조정 시 매수 강화 패턴이 지속되는 구조적 지지층으로 남아 있음.
- 팩터 측면에서는 Momentum 회복 이후 Value로 로테이션이 전개되고 있으며, 이는 단일 주도주의 피로감 완화와 시장 내부 분산 강화라는 긍정적 의미를 가짐.
- CTA·시스템 자금은 단기적으로는 소규모 공급 요인이나, 방향성이 확정되지 않은 ‘대기 자금’ 상태이며, 변동성 안정 시 재매수 유입 여지가 크다는 점이 핵심임.
- 종합하면, 이번 조정은 구조적 약세 전환이 아니라 속도 조절, 수급 구조는 기업·가계·글로벌 펀드 흐름이 하방을 지지, 연말에는 Santa Rally의 연속성이 통계적으로 뒷받침됨.
- 최근 시장은 매크로 불확실성과 실적 재평가 과정 속에서 일시적인 회전과 숨 고르기(shuffle)가 나타났지만, 미국 주식 시장으로의 자금 유입 구조는 여전히 건설적.
- S&P 500의 breadth은 역사적 평균 대비 여전히 좁지만, 과거 데이터상 breadth 급락 이후 1M 수익률은 중립, 3M에는 +1%, 12M에는 +10% 상승하는 경향이 확인되며 이는 구조적 취약성보다 전략적 로테이션 환경을 시사함.
- 최근 풋 수요 증가와 스큐 구조 변화는 대형 기술주 랠리에 대한 단기 차익 실현 성격의 방어적 포지션 구축으로, 시장 전반의 디레버리징이나 레버리지 축소 국면과는 거리가 있음.
- 펀드 매니저들의 Gross/Net 레버리지 수준이 여전히 상위 백분위수 구간을 유지하고 있다는 점은, 이는 심리적 조정은 있었지만 포지션 축소는 발생하지 않았음
- 더불어 Risk Appetite 지표는 단기 하락했지만 1년 평균 수준에 위치, 즉 이번 조정은 위험 회피로 전환된 시장이 아니라 ‘속도 조절’에 가까움
- 글로벌 Equity Fund Flow는 +$29bn으로 강한 순유입이 이어졌으며, 특히 미국 및 중국 본토 주식에 대한 내국인 중심 자금 유입이 두드러졌음.
- 섹터 측면에서는 기술주 dip 매수세가 시장을 다시 지지했으며, 이는 심리적 조정의 깊이를 제한한 핵심 수급 요인으로 작용.
- 한편 S&P Funding Spread가 62bp → 90bp 이상으로 상승했다는 점은 레버리지 사용 증가를 의미하나, 이는 리스크 축소가 아닌 리스크 감내 증가 상황으로 판단.
- 계절성 측면에서는 11~12월이 통계적으로 가장 강한 구간이며, 11월 첫 주가 약했을 때 연말까지 S&P 평균 +2.8%, 중앙값 +3.6% 상승한 케이스가 반복적으로 관측됨.
- 기업 측면에서 S&P 기업의 약 90%가 현재 자사주 매입 가능 창구(open window) 상태이며, 11월은 연중 두 번째로 자사주 매입 실행이 집중되는 달임. 2025년 자사주 매입 집행 추정치는 $1.06tn, 즉 매일 평균 $6B의 현물 매수 수요가 시장에 상주하게 됨
- 시스테메틱 투자자 역시 자산 배분에서 주식 비중이 52%로 가장 높으며, 최근 성과 학습 효과에 따라 조정 시 매수 강화 패턴이 지속되는 구조적 지지층으로 남아 있음.
- 팩터 측면에서는 Momentum 회복 이후 Value로 로테이션이 전개되고 있으며, 이는 단일 주도주의 피로감 완화와 시장 내부 분산 강화라는 긍정적 의미를 가짐.
- CTA·시스템 자금은 단기적으로는 소규모 공급 요인이나, 방향성이 확정되지 않은 ‘대기 자금’ 상태이며, 변동성 안정 시 재매수 유입 여지가 크다는 점이 핵심임.
- 종합하면, 이번 조정은 구조적 약세 전환이 아니라 속도 조절, 수급 구조는 기업·가계·글로벌 펀드 흐름이 하방을 지지, 연말에는 Santa Rally의 연속성이 통계적으로 뒷받침됨.
Forwarded from 루팡
ROBINHOOD $HOOD 2025년 10월 월간 지표
펀딩 계정(Funded Customers)
2,710만 명, 전월 대비 약 21만 명 증가
전년 대비 +260만 명
예탁 자산(AUC, Assets Under Custody)
약 3,430억 달러, 전월 대비 +3%, 전년 대비 +115%
10월 순예탁금(Net Deposits): 56억 달러 → 연율 +20% 성장
지난 1년 순예탁금 누적: 687억 달러, 전년 대비 +43%
---
거래량(Trading Volumes)
주식(Equities): 3,201억 달러
→ 전월 대비 +34%, 전년 대비 +153%
옵션(Options): 2억 6,670만 계약
→ 전월 대비 +22%, 전년 대비 +69%
크립토(Crypto): 325억 달러
→ 전월 대비 +38%, 전년 대비 +480%
---
기타 핵심 지표
마진 잔고(Margin Balances): 165억 달러
→ 전월 대비 +19%, 전년 대비 +166%
캐시 스윕 잔고(Cash Sweep Balances): 342억 달러
→ 전월 대비 (–3%), 전년 대비 +34%
증권 대여 수익(Securities Lending Revenue): 6,000만 달러
→ 전월 대비 +2%, 전년 대비 +216%
펀딩 계정(Funded Customers)
2,710만 명, 전월 대비 약 21만 명 증가
전년 대비 +260만 명
예탁 자산(AUC, Assets Under Custody)
약 3,430억 달러, 전월 대비 +3%, 전년 대비 +115%
10월 순예탁금(Net Deposits): 56억 달러 → 연율 +20% 성장
지난 1년 순예탁금 누적: 687억 달러, 전년 대비 +43%
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거래량(Trading Volumes)
주식(Equities): 3,201억 달러
→ 전월 대비 +34%, 전년 대비 +153%
옵션(Options): 2억 6,670만 계약
→ 전월 대비 +22%, 전년 대비 +69%
크립토(Crypto): 325억 달러
→ 전월 대비 +38%, 전년 대비 +480%
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기타 핵심 지표
마진 잔고(Margin Balances): 165억 달러
→ 전월 대비 +19%, 전년 대비 +166%
캐시 스윕 잔고(Cash Sweep Balances): 342억 달러
→ 전월 대비 (–3%), 전년 대비 +34%
증권 대여 수익(Securities Lending Revenue): 6,000만 달러
→ 전월 대비 +2%, 전년 대비 +216%
‒ S&P 500 기업의 80% 이상이 예상치를 상회하는 실적을 기록, 2021년 2분기 이후 가장 높은 어닝 서프라이즈 비율 관찰.
‒ 전체 3분기 실적은 애널리스트 예상 대비 10% 이상 초과, 2021년 2분기 이후 최대 상승폭.
‒ 보고된 기업 기준 영업이익은 전년 대비 +24%, 영업이익률 13.4%로 기록상 두 번째로 높은 수준으로 마진 개선 두드러짐.
‒ 전체 3분기 실적은 애널리스트 예상 대비 10% 이상 초과, 2021년 2분기 이후 최대 상승폭.
‒ 보고된 기업 기준 영업이익은 전년 대비 +24%, 영업이익률 13.4%로 기록상 두 번째로 높은 수준으로 마진 개선 두드러짐.
‒ 모건스탠리 QDS는 최근 모멘텀 팩터(MSZZMOMO) -14% 급락에도 언와인드가 아직 끝나지 않았으며 고변동성·고베타·무수익주 중심의 추가 Defrothing(거품 해소) 위험이 남아 있다고 경고.
‒ 롱 레그(MSQQUMOL)는 피크 대비 -19%로 과거 평균(-22%)과 유사하며, 통상 25거래일 지속되는 언와인드의 21일차로 “후반부지만 미완”이라는 판단.
‒ 헤지펀드 롱 레버리지 98%·롱북 집중도 87%로 역사적 고점 구간, 모멘텀·하이볼·베타 팩터 간 중첩도가 높아 크라우딩 리스크 극대화됨.
‒ [그림 1] 리테일 투자자 역시 NVDA·TSLA·META 등 상위 10대형주에 집중 매수, 중소형·테마·무수익 종목에는 자금 유입이 거의 끊겨 추가 약세 압력 예상.
‒ [그림 2, 3] 반면 헤지펀드 숏북은 클린 상태로 숏 확장 여력 존재, 특히 10월 숏커버 이후 언와인드 재개 가능성이 크다고 분석.
‒ QDS는 단기적으로 고베타·하이볼 종목 약세 지속, 반면 지수 레벨 혹은 고퀄리티 모멘텀주엔 딥바잉 기회로 대응 권고.
‒ [그림 4] 옵션 시장은 순숏 감마 상태(레버리지 ETF 영향)로 유동성 완충 기능이 약화, SPX 일중 변동성 확대 리스크가 높은 구조라 진단.
‒ 롱 레그(MSQQUMOL)는 피크 대비 -19%로 과거 평균(-22%)과 유사하며, 통상 25거래일 지속되는 언와인드의 21일차로 “후반부지만 미완”이라는 판단.
‒ 헤지펀드 롱 레버리지 98%·롱북 집중도 87%로 역사적 고점 구간, 모멘텀·하이볼·베타 팩터 간 중첩도가 높아 크라우딩 리스크 극대화됨.
‒ [그림 1] 리테일 투자자 역시 NVDA·TSLA·META 등 상위 10대형주에 집중 매수, 중소형·테마·무수익 종목에는 자금 유입이 거의 끊겨 추가 약세 압력 예상.
‒ [그림 2, 3] 반면 헤지펀드 숏북은 클린 상태로 숏 확장 여력 존재, 특히 10월 숏커버 이후 언와인드 재개 가능성이 크다고 분석.
‒ QDS는 단기적으로 고베타·하이볼 종목 약세 지속, 반면 지수 레벨 혹은 고퀄리티 모멘텀주엔 딥바잉 기회로 대응 권고.
‒ [그림 4] 옵션 시장은 순숏 감마 상태(레버리지 ETF 영향)로 유동성 완충 기능이 약화, SPX 일중 변동성 확대 리스크가 높은 구조라 진단.