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고용이 예상보다 크게 나빠졌는데 주가는 오히려 올랐습니다. 이번 미국 7월 고용지표는 시장이 약 8만3천 명 증가를 예상했지만 실제로는 2만3천 명 감소했습니다. 숫자만 보면 분명 경기에는 좋지 않은 신호인데, 같은 날 나스닥은 1.3% 상승했고 S&P500은 사상 최고치를 기록했습니다. 저도 예전에는 이런 흐름이 잘 이해되지 않았습니다. 그런데 몇 번의 비슷한 시장을 겪고 나니 경제지표 자체보다 그 숫자가 연준의 금리정책을 어떻게 바꿀지를 시장이 먼저 계산한다는 것을 알게 됐습니다.
고용이 나쁜데 주가가 오르는 이유부터 다시 봤습니다
처음 투자를 시작했을 때 저는 “기업이 사람을 덜 뽑는다 = 경기가 나빠진다 = 주가가 떨어진다”라는 공식을 거의 당연하게 받아들였습니다. 경제적으로 생각해도 크게 틀린 말은 아닙니다. 고용이 줄고 소비가 약해지면 결국 기업 매출과 이익에 부담이 될 수 있기 때문입니다.
그런데 실제 증시는 현재의 경제 상황을 그대로 반영하는 시장이 아닙니다. 주식시장은 앞으로 기업 이익과 금리, 유동성, 경기 상황이 어떻게 변할지를 미리 가격에 반영하려는 특성이 있습니다. 반면 고용지표는 기업들이 실제 경기 변화를 확인한 뒤 채용과 해고를 조정하면서 나타나는 경우가 많아 상대적으로 후행적인 성격을 가질 수 있습니다.
이 때문에 고용과 주식시장이 항상 같은 방향으로 움직일 필요는 없습니다. 경제지표가 나빠졌는데도 시장이 몇 달 이후의 금리 인하나 경기회복 가능성을 더 중요하게 생각하면 주가는 오를 수 있습니다.
이번 미국 고용지표가 대표적인 사례였습니다. 7월 미국 비농업 고용은 2만3천 명 감소해 시장 예상치를 크게 밑돌았습니다. 그런데 시장은 이 숫자를 단순히 경기침체 신호로만 읽지 않았습니다. “이 정도로 고용이 약하다면 연준이 추가 금리 인상에 나서기 어려워질 수 있다”는 해석이 동시에 나왔고, 실제 미국 증시는 상승했습니다.
이번 고용 쇼크에서 시장이 진짜 본 것은 금리였습니다
연준의 통화정책을 이해하면 이번 시장 반응이 조금 더 쉽게 보입니다. 미국 연방준비제도는 통화정책을 통해 최대 고용과 물가 안정을 추구하는 이른바 듀얼 맨데이트(Dual Mandate)를 가지고 있습니다.
고용이 너무 강하고 물가도 높은 상태라면 연준은 금리를 올리거나 높은 금리를 유지하기 쉬워집니다. 반대로 고용이 급격하게 약해지면 물가가 완전히 잡히지 않았더라도 추가 긴축을 계속하기에는 부담이 커집니다.
이번 고용지표 발표 후 시장이 가장 빠르게 반영한 것도 이 부분이었습니다. 약한 고용 때문에 9월 금리 인상 가능성이 낮아졌다는 해석이 나오면서 미국 국채금리는 내려갔고, 나스닥과 S&P500이 상승했습니다.
특히 나스닥처럼 미래 성장 기대가 주가에 많이 반영된 기업들은 금리 변화에 민감합니다. 금리가 높아지면 미래에 벌어들일 현금흐름의 현재가치를 계산할 때 할인율이 높아지기 때문에 성장주의 밸류에이션에 부담이 됩니다. 반대로 금리 인상 기대가 약해지면 이 부담이 줄어드는 방향으로 작용할 수 있습니다.
그래서 저는 이제 고용지표가 발표되면 숫자 자체보다 먼저 미국 국채금리와 금리 선물시장의 반응을 확인합니다. 시장이 그 지표를 경기침체 위험으로 읽는지, 아니면 금리 부담 완화로 읽는지에 따라 주가 반응은 완전히 달라질 수 있기 때문입니다.
- 7월 비농업 고용: 시장 예상 약 +8.3만 명 → 실제 -2.3만 명
- 약한 고용 → 추가 금리 인상 기대 약화
- 국채금리 하락 → 성장주 밸류에이션 부담 완화
- 나스닥 +1.3%, S&P500 +0.6% 및 사상 최고치 기록
출처: Federal Reserve - Monetary Policy Goals
그렇다면 고용은 나쁠수록 주식에 좋은 걸까
여기서 가장 조심해야 할 부분이 있습니다. 이번 사례만 보고 “고용이 계속 나빠질수록 주식에는 좋은 것 아닌가?”라고 생각하면 안 됩니다.
고용 둔화에는 시장이 좋아할 수 있는 구간과 싫어할 수 있는 구간이 있습니다. 경제가 너무 과열돼 있던 상황에서 고용이 조금씩 둔화되면 물가 압력을 낮추고 연준의 긴축 부담을 완화하는 이른바 소프트랜딩 기대가 커질 수 있습니다.
하지만 고용 감소가 계속되고 실업이 크게 증가해 소비와 기업 매출까지 무너진다면 이야기가 달라집니다. 금리가 내려가더라도 기업 이익 감소가 더 빠르게 나타난다면 주식에는 오히려 악재가 될 수 있습니다.
저는 그래서 ‘나쁜 뉴스가 좋은 뉴스’라는 표현도 항상 조건부로 받아들이는 편입니다. 고용이 약해졌다는 사실 하나만 보는 것이 아니라, 물가가 어느 수준인지, 기업 실적이 유지되고 있는지, 연준이 실제로 어떤 정책을 선택할 가능성이 높은지를 같이 봐야 합니다.
결국 시장이 원하는 것은 무조건 약한 고용이 아니라 인플레이션은 낮아지고 기업 이익은 유지되면서 금리 부담만 줄어드는 가장 이상적인 조합에 가깝습니다.
FTD는 상승 확정 신호가 아니라 첫 번째 확인 신호입니다
이번 반등 과정에서 기술적으로 관심 있게 볼 만한 개념이 FTD(Follow-Through Day)입니다. FTD는 Investor's Business Daily, 즉 IBD의 시장 추세 판단 방식에서 사용하는 개념입니다.
먼저 시장이 크게 하락한 뒤 반등을 시작하면 첫 번째 반등일을 Rally Day 1로 봅니다. 이후 해당 지수가 Day 1 저점을 깨지 않고 버텨야 반등 시도가 계속 유지됩니다.
그리고 보통 반등 시도 4일째 이후 주요 지수가 강하게 상승하면서 거래량이 전일보다 증가할 경우 FTD로 판단할 수 있습니다. IBD는 최근 설명에서 대체로 최소 1% 이상, 가능하면 그보다 강한 상승과 증가한 거래량을 중요하게 보고 있습니다.
따라서 FTD를 반드시 4~7일 사이 1.7% 이상 상승해야 한다는 고정 공식으로 이해하는 것은 정확하지 않습니다. 강한 상승률일수록 신호의 질이 좋아질 수 있지만 핵심은 기관성 매수로 해석할 수 있는 가격 상승과 거래량 증가가 동시에 나타나는 것입니다.
또 한 가지 수정해서 볼 부분이 있습니다. 흔히 FTD 당일 저점을 깨면 바로 FTD가 실패한다고 이야기하는 경우가 있는데 IBD 방식에서 더 중요한 기준은 Rally Day 1의 저점입니다. Day 1 저점을 깨면 기존 반등 시도 자체가 무효가 되고 다시 새로운 반등 시도를 기다려야 합니다.
FTD 당일 저점을 빠르게 이탈하는 것은 분명 좋지 않은 신호지만 그것 하나만으로 모든 상승 시도가 공식적으로 끝났다고 단정하기보다는 이후 분배일과 지수 흐름을 함께 확인하는 것이 더 정확합니다.
출처: Investor's Business Daily - Follow-Through Day
코스피와 코스닥, 같은 반등으로 보면 안 되는 이유
국내 증시 역시 8월 초 상당히 큰 변동성을 보였습니다. 8월 5일 코스피는 3.76% 상승해 6,598.26에 마감했고 코스닥도 2.42% 상승한 799.59를 기록했습니다. 하지만 그 이후 코스피가 다시 크게 흔들리면서 단순히 하루 반등만 보고 추세 전환을 확정하기 어려운 상황이 이어졌습니다.
저는 그래서 국내 시장에 FTD 개념을 적용할 때도 숫자 하나만 보고 판단하기보다 상승 이후 지수가 Day 1 저점을 유지하고 있는지, 거래량이 어떻게 변하는지, 기관과 외국인 수급이 지속되는지를 함께 봅니다.
특히 한국 시장은 삼성전자와 SK하이닉스 등 대형 반도체 기업의 비중이 높기 때문에 코스피와 코스닥의 시장 구조 자체가 다릅니다. 코스피가 약하다고 코스닥의 모든 종목이 약한 것도 아니고, 반대로 코스닥이 강하다고 전체 국내 증시가 새로운 상승장에 진입했다고 단정할 수도 없습니다.
실제로 8월 초 한국 시장에서는 바이오, 로봇, 통신장비, 전력 인프라 등 다양한 업종이 번갈아 강세를 보였습니다. 이런 구간에서는 지수 방향뿐 아니라 어떤 업종으로 자금이 이동하는지를 함께 보는 것이 중요하다고 생각합니다.
FTD 이후 더 중요한 것은 주도 섹터입니다
FTD를 확인한 이후 제가 더 관심 있게 보는 것은 지수보다 어떤 업종과 종목이 먼저 움직이느냐입니다. 새로운 상승장이 시작된다면 모든 주식이 동시에 같은 속도로 움직이지 않습니다. 보통 시장보다 먼저 강해지는 업종과 종목이 나타납니다.
이때 사용할 수 있는 개념이 상대강도(Relative Strength)입니다. 상대강도는 특정 종목이나 업종이 기준 지수와 비교해 얼마나 강한 움직임을 보이고 있는지를 확인하는 방법입니다.
예를 들어 코스닥이 10% 하락한 기간 동안 특정 업종이 2%밖에 빠지지 않았다면 이미 그 업종에는 상대적인 매수세가 존재했을 가능성을 생각해볼 수 있습니다. 이후 시장이 반등할 때 해당 업종이 전고점을 먼저 돌파한다면 새로운 주도주의 후보로 볼 수 있습니다.
다만 최근 특정 시점에 화장품 업종이 강했다는 이유만으로 앞으로도 계속 주도 섹터라고 단정하는 것은 위험합니다. 주도 업종은 계속 바뀔 수 있고 상대강도 역시 시간에 따라 달라집니다.
그래서 저는 특정 섹터를 고정해서 보기보다 지수가 흔들릴 때 잘 버틴 업종이 무엇인지, 반등 때 거래량을 동반해 먼저 고점을 돌파하는 종목이 어디에서 나오는지 확인하는 방식이 더 현실적이라고 생각합니다.
여기에 실적이 함께 좋아지고 기관이나 외국인 수급까지 유입된다면 단순한 테마 반등보다 지속 가능성이 높은 흐름일 가능성을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q. 고용지표가 나쁘면 무조건 주식에는 좋은가요?
A. 아닙니다. 적당한 고용 둔화가 연준의 긴축 부담을 줄이는 수준이라면 시장이 호재로 받아들일 수 있습니다. 하지만 고용 감소가 소비와 기업 이익까지 크게 훼손할 정도라면 경기침체 위험이 더 중요한 악재로 작용할 수 있습니다.
Q. 이번 미국 고용지표는 얼마나 나빴나요?
A. 2026년 7월 미국 비농업 고용은 시장이 약 8만3천 명 증가를 예상했지만 실제로는 2만3천 명 감소했습니다. 시장 예상보다 약 10만 명 이상 낮은 결과였고 이 때문에 연준의 추가 금리 인상 가능성이 낮아질 것이라는 기대가 커졌습니다.
Q. FTD가 나오면 바로 주식을 많이 사도 되나요?
A. FTD는 새로운 상승 추세 가능성을 확인하는 신호이지 미래 상승을 보장하는 신호는 아닙니다. 이후에도 분배일이 빠르게 쌓이거나 Rally Day 1 저점이 깨지면 반등 시도가 실패할 수 있습니다. 따라서 FTD 이후에도 시장 반응을 계속 확인할 필요가 있습니다.
Q. FTD는 꼭 1.7% 이상 올라야 하나요?
A. 현재 IBD 설명에서는 1.7%를 절대적인 기준으로 사용하지 않습니다. 일반적으로 반등 시도 4일째 이후 최소 1% 이상 강한 상승이 나타나고 거래량이 전일보다 증가하는지를 봅니다. 상승폭이 클수록 더 강한 신호로 해석할 수 있지만 하나의 고정 숫자로 판단하지 않는 것이 좋습니다.
Q. 주도 섹터는 어떻게 찾나요?
A. 시장이 하락할 때 상대적으로 덜 빠졌던 업종을 먼저 보고 이후 시장 반등 과정에서 거래량을 동반해 전고점을 먼저 돌파하는지를 확인합니다. 여기에 실적 개선과 기관·외국인 수급까지 함께 나타난다면 좀 더 의미 있는 주도 흐름인지 판단하는 데 도움이 됩니다.
결론
이번 미국 고용 쇼크와 나스닥 상승을 보면서 다시 느낀 것은 경제지표의 숫자 자체와 시장의 해석은 완전히 다를 수 있다는 점입니다. 고용이 줄었다는 사실은 경제적으로 좋은 소식이 아니지만 시장은 동시에 “연준이 금리를 더 올리기 어려워졌다”는 의미까지 계산합니다.
특히 현재처럼 물가와 금리, 고용 사이에서 시장의 관심이 빠르게 이동하는 구간에서는 단순히 ‘고용이 좋다, 나쁘다’로 판단하기보다 해당 지표가 국채금리와 연준 정책 기대를 어떻게 바꾸는지를 같이 보는 것이 중요하다고 생각합니다.
FTD 역시 마찬가지입니다. 하나의 기술적 신호를 보고 상승장이 시작됐다고 확신하기보다 반등 시도가 유지되는지, 기관성 거래량이 계속 들어오는지, 어떤 업종이 시장보다 먼저 강해지는지를 확인하는 과정이 필요합니다.
저 역시 앞으로는 고용지표 발표 직후 지수만 확인하기보다 국채금리와 금리 기대, 그리고 시장 내부에서 어떤 종목이 먼저 움직이는지를 함께 보려고 합니다. 결국 시장은 하나의 숫자로 움직이지 않고 여러 변수에 대한 투자자들의 기대가 동시에 가격에 반영되는 곳이라는 점을 계속 기억하는 것이 중요하다고 생각합니다.
※ 본 글은 특정 종목이나 시장 방향을 추천하는 내용이 아니며 경제지표와 기술적 시장 신호를 공부하며 개인적인 경험을 정리한 글입니다.
참고: Federal Reserve - Monetary Policy Goals / Investor's Business Daily - Follow-Through Day