UBS가 미국 주식 시장의 랠리가 내년에도 이어질 것으로 내다보며, S&P 500 지수가 2026년 6월까지 7,300포인트에 도달할 것으로 예측했다. 이는 현재 수준 대비 약 6%의 상승 여력을 시사한다.
2025년 10월 28일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, UBS 아메리카·글로벌 주식 부문 최고투자책임자(Chief Investment Officer) 울리케 호프만-부르카르디(Ulrike Hoffmann-Burchardi)가 이끄는 리서치 노트에서 “1기업 실적, 2통화정책, 3투자 흐름” 등 세 가지 핵심 동인이 모두 주가에 우호적이라고 밝혔다.
은행은 “미국 주식은 최근 변동성을 극복하고 사상 최고치 경신을 이어가고 있다”며, 9월 소비자물가 둔화가 연방준비제도(Fed)의 이번 주 금리 인하 가능성을 뒷받침한다고 언급했다.
통화정책: 완화 사이클이 만드는 우호적 환경
UBS는 Fed의 완화적 통화정책이 “거시 환경을 한층 우호적으로 만든다”고 분석했다. 인플레이션 둔화와 점진적인 노동시장 약화가 2026년 초까지 추가 금리 인하를 정당화한다는 설명이다.
1970년 이후 자료에 따르면, S&P 500은 경기 침체가 아니면서 Fed가 금리를 인하할 때 연평균 15%의 수익률을 기록해 왔다.
은행은 금리 인하 종료 이후에도 미국 경제 성장세가 유지될 것으로 예상하며, 이는 주가 상승을 지지할 것이라고 덧붙였다.
실적 모멘텀: 3분기 ‘어닝 서프라이즈’
기업 실적도 상승세에 힘을 보탠다. UBS는 “3분기 실적 시즌이 강하게 출발했다”며 시가총액 기준 약 25%가 실적을 발표한 가운데, 어닝 서프라이즈(실적 상회) 비중이 역사적 평균을 웃돌았다고 설명했다. 이에 따라 3분기 기업이익 증가율은 기존 10% 예상치를 넘어설 것으로 보인다.
‘어닝 서프라이즈’란 기업이 시장 예상치를 초과하는 순이익·매출을 발표할 때 사용되는 용어다. 이는 종종 주가를 단기간에 끌어올리는 촉매제로 작용한다.
AI 인프라 투자: 새로운 성장 엔진
UBS는 인공지능(AI) 인프라에 대한 수요 급증을 또 다른 핵심 동력으로 지목했다. “컴퓨테이셔널 리소스 수요가 강세를 보이며 AI 자본지출이 견실하게 이어질 것”이라며, 토큰 소비(token consumption)와 신규 AI 애플리케이션 확산이 투자 모멘텀을 유지해 줄 것으로 전망했다.
여기서 토큰 소비란 자연어 처리 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 단위인 ‘토큰’ 활용량을 의미한다. 토큰 소비가 늘수록 데이터센터·반도체·전력 등 연관 산업의 수요가 동반 상승하는 구조다.
투자 전략 및 섹터 선택
UBS는 미국 주식에 대해 ‘매력적(Attractive)’ 의견을 유지하며, 포트폴리오 내 비중이 낮은 투자자에게 AI, 전력·자원, 장수(Longevity) 관련 섹터 편입을 권유했다. 특히 AI 밸류체인 전반, 고효율 전력 인프라, 헬스케어·생명공학 분야를 유망 섹터로 꼽았다.
배경지식으로, 장수 테마(Longevity) 투자란 노령화 사회에서 수요가 확대되는 헬스케어·바이오테크·시니어 주거 관련 기업에 투자해 장기 수익을 추구하는 전략을 뜻한다.
전문가 시각: 리스크 요소와 대응
필자는 이번 리포트가 제시한 가정—완만한 물가 둔화, 순조로운 금리 인하, 경기 연착륙—가 모두 실현될 경우 S&P 500이 6% 이상 상승할 개연성이 높다고 판단한다. 다만 리스크 요인으로 ① 예상보다 강한 인플레이션 재가속, ② 지정학적 충격, ③ AI 투자 과열에 따른 밸류에이션 부담을 꼽을 수 있다. 이러한 변수에 대비해 밸류에이션이 합리적이면서 현금흐름이 견조한 대형주 위주로 분산 투자할 필요가 있다고 본다.
또한 미 달러화 강세 및 국채 수익률 변동성은 외국인 투자자에게 변수가 될 수 있다. 따라서 환 헤지 전략과 듀레이션(만기) 분산을 병행하면 리스크 관리에 도움이 된다.
용어 정리
• 연율화(Annualized) 수익률: 특정 기간 수익률을 1년 단위로 환산한 값이다. 예컨대 6개월 동안 7%를 기록한 포트폴리오의 연율화 수익률은 약 14.5%다.
• Fed 완화 사이클: 미국 중앙은행이 기준금리를 인하하거나 유동성을 공급해 통화 여건을 완화하는 기간.
• 토큰(Token): AI 모델이 텍스트를 분해할 때 사용하는 최소 의미 단위로, 하나의 영단어·기호·문자열 등이 될 수 있다.
ⓒ 2025 Investing.com. 무단전재·재배포 금지
