빚투 계좌 120만 개가 마진콜 — 코스피, 32일 만에 -27%
2026년 7월 25일
Econix Research
6월 22일 사상 최고 9,114.55에서 7월 24일 6,690.62까지. 7월에만 -23%로 월간 기준 역대 최악, 올해 서킷브레이커만 7차례
금감원 집계 기준 7월 13일까지 레버리지 계좌 120만 개가 마진콜, 32만~36만 계좌가 강제청산. 생산가능인구 30명 중 1명꼴
6월 24일 사상 최대 38조 6,300억에서 7월 15일 34조 3,700억으로. 레버리지 ETF까지 더하면 한때 75조가 "지수가 오른다"는 쪽에만 걸려 있었다
7월 23일 외국인이 2.1조를 사고 개인이 2.2조를 팔았다. 상반기 내내 반대였던 그림. 다음 날엔 다시 뒤집혔다
0. 지금 X와 스레드에서 가장 많이 공유되는 숫자
이번 주 해외 금융 소셜미디어를 지배한 건 미국 지표도, 연준도 아니었다. 한국 증시였다. X에서 가장 많이 퍼진 문장은 대략 이런 것들이다.
"한국 증시가 6월 고점에서 한 달도 안 돼 30% 빠졌다. 120만 계좌가 마진콜을 받았고 36만 계좌는 0이 됐다. 이걸 촉발한 건 실적 미스도 경기침체도 아니었다. AI 지출이 둔화될 수도 있다는 공포였다." — @HedgieMarkets
"한국인 120만 명이 단 한 번의 폭락으로 마진콜을 받았다. 생산가능인구 30명 중 1명이다." — @BullTheoryio
"신용융자 잔고가 6월 24일 38조 6,300억원(약 261억 달러)으로 사상 최대를 찍은 뒤 7월 15일 34조 3,700억원까지 줄었다." — @GlobalMktObserv
스레드에서는 결이 조금 다르다. 지수 전망보다 "반대매매 시간표", "예탁금은 111조로 늘었다", "신용잔고 2조 5천억 줄었으니 1차 물량은 정리됐다" 같은 실전 대응 이야기가 가장 많이 저장되고 공유된다. 같은 사건인데 해외에서는 "한국에서 이런 일이 벌어졌대"라는 구경거리로 소비되고, 국내에서는 "그래서 내 계좌는 어떻게 되나"라는 당장의 문제로 다뤄지는 것이다.
이 글은 그 "내 계좌는 어떻게 되나"에 답하는 데 필요한 숫자를 한자리에 모았다. 무슨 일이 있었고, 왜 이번 하락이 유독 가팔랐으며, 지금 남아 있는 숫자가 무엇을 말하는지.
1. 32일의 타임라인
| 날짜 | 코스피 | 등락 | 사건 |
|---|---|---|---|
| 6월 22일 | 9,114.55 | 사상 최고 종가 | 상반기 +101%, 전 세계 1위 |
| 7월 13일 | 6,806.93 | -8.95% | 올해 7번째 서킷브레이커, 리먼 이후 3번째로 나쁜 하루 |
| 7월 20일 | 장중 6,500선 | — | 고점 대비 -29% |
| 7월 21일 | — | +3.6% | 씨티 "목표 10,000 유지" 리포트 |
| 7월 23일 | 7,096.89 | +4.40% | 외국인 4거래일 연속 순매수, 7,000선 탈환 |
| 7월 24일 | 6,690.62 | -5.72% | 유가·중동·미 기술주 삼중고에 다시 6,700선 붕괴 |
7월 13일 하루를 뜯어보면 이번 장세의 구조가 그대로 보인다. 오전 10시 34분 매도 사이드카, 오후 1시 28분 서킷브레이커. 유가증권시장 개장 이래 13번째 서킷브레이커였고, 그중 7번이 올해 나왔다. 직접적인 촉발 요인은 세 가지가 겹쳤다 — SK하이닉스 ADR의 나스닥 정규거래 개시(티커 SKHY) 이후 차익실현, 메모리 피크아웃 우려, 그리고 중동발 유가 급등이다.
그런데 그날 수급을 보면 이야기가 달라진다. 외국인 1조 7,047억 순매도, 기관 2조 2,211억 순매도, 개인 3조 8,822억 순매수. 지수가 9% 빠지는 날에도 개인은 3.9조를 받아냈다. 이것이 2026년 한국 증시의 기본 공식이었고, 7월에 그 공식이 처음으로 깨졌다.
2. 왜 이번엔 이렇게 가팔랐나 — 레버리지의 역회전
2026년 상반기 코스피 +101%는 전 세계 1위였다. 2025년 +75.6%에 이은 2년 연속 폭등장이다. 문제는 그 상승을 무엇으로 샀는가다.
- 신용융자 잔고: 2025년 말 27조 3,000억 → 3월 말 32조 9,000억 → 6월 24일 38조 6,300억(사상 최대)
- 레버리지 ETF 순자산: 2025년 말 12조 8,000억 → 2026년 5월 35조 4,000억 (+176.6%)
- 한국은행은 5월 말 기준 신용융자·미수금 39.4조와 레버리지 ETF를 합쳐 75조에 육박한다며, "조정 시 반대매매와 레버리지 ETF 환매가 맞물려 변동성을 증폭시킬 수 있다"고 경고했다
이 경고는 7월에 그대로 현실이 됐다. 반대매매는 7월 1~8일 누적 2,020억이었다가 7월 9일 하루에만 1,422억으로 전일 대비 5배 폭증했고, 이후 하루 4,000억대까지 확대됐다. 금감원 집계 기준 7월 13일까지 레버리지 계좌 120만 개가 마진콜, 32만~36만 계좌가 강제청산됐다.
특히 잔인했던 건 5월에 승인된 삼성전자·SK하이닉스 개별종목 레버리지 ETF다. 일간 수익률의 2배를 추종하는 상품 구조상 기초자산이 -9% 빠지면 그날 -18%가 되고, 매일 리셋되는 복리 구조 탓에 변동성 장세를 며칠만 통과해도 손실이 산술 배수를 크게 넘어선다. 일부 SK하이닉스 레버리지 상품은 고점 대비 -70% 손실을 기록했다. 강제청산 계좌의 60% 이상이 20~30대였다.
그리고 이 역회전은 지수를 다시 밀어내린다. 반대매매 → 주가 하락 → 담보비율 추가 미달 → 반대매매. 삼성전자와 SK하이닉스 둘이 지수의 절반 이상을 차지하는 시장에서, 두 종목의 신용 물량 청산은 곧 지수 청산이다. 7월 13일에 확인된 건 악재가 얼마나 컸느냐가 아니라, 이 구조가 얼마나 빨리 무너지느냐였다.
미국 시장의 같은 지표를 보고 싶다면 FINRA 마진 부채 페이지에서 미국 개인 레버리지의 절대 수준과 증가율을 확인할 수 있다. 지금 한국의 신용융자/시가총액 비율은 미국 대비 여전히 낮지만, 회전율과 집중도가 다르다는 점이 핵심이다.
3. 7월 23일, 수급이 뒤집힌 하루
상반기 내내 구도는 단순했다. 외국인이 팔고 개인이 받는다. 한 매체 집계로는 올해 외국인 순매도가 148조에 달했고, 개인이 레버리지를 동원해 100조 가까이 흡수했다.
7월 23일은 그 방향이 처음으로 뒤집힌 날이다.
- 코스피 +4.40%, 7,096.89로 5거래일 만에 7,000선 회복
- 외국인 2조 1,351억 순매수 (4거래일 연속), 4일간 SK하이닉스 2조 7,560억·삼성전자 1조 7,286억 집중 매수
- 개인 2조 2,107억 순매도
알파벳의 클라우드 실적과 5,000억 달러를 넘어선 수주잔고가 "AI 캐펙스는 안 꺾였다"는 신호로 읽히면서 메모리 피크아웃 우려가 일부 해소된 결과였다. 시장에서는 "땡큐 구글"이라는 말이 돌았다.
문제는 하루 만에 다시 뒤집혔다는 것이다. 7월 24일 외국인 3조 2,828억 순매도, 기관 1조 9,513억 순매도, 개인 5조 1,783억 순매수. 지수는 -5.72%. 삼성전자 249,500원(-7.59%), SK하이닉스 1,759,000원(-8.34%). 코스닥도 -5.32%로 748.22.
이틀 연속 방향이 통째로 뒤집히는 건 기업 가치를 다시 매기는 시장이 아니라, 빚으로 산 물량이 정리되는 시장이라는 뜻이다. 지금 코스피의 일간 5~6% 변동은 새로 나온 뉴스에 대한 반응이라기보다, 남아 있는 레버리지가 어느 가격에서 손을 떼는지 확인하는 과정에 가깝다.
투자 심리의 위치를 가늠하려면 Fear & Greed 지수와 VIX 지수를, 사이클상의 국면 감각은 코스톨라니 달걀을 함께 보면 도움이 된다.
4. 진짜 쟁점 — 메모리 피크아웃인가, AI 캐펙스의 소음인가
이번 폭락의 명분은 "AI 지출 둔화 가능성"이었다. 실제 데이터는 어느 쪽일까.
피크아웃 근거
- 6월 kg당 D램 수출 단가가 전월 대비 약 1.7% 하락
- 중국 CXMT의 공격적 증설로 4분기 D램 계약가 상승률 정점론 확산
- 마이크론 주가 급락 등 메모리 3사 동조화
아직 아니라는 근거
- 증권가 다수는 "가격 상승 폭 축소 ≠ 업황 둔화"라며 이익 지속성에 주목
- 알파벳 클라우드 수주잔고 5,000억 달러 돌파, 하이퍼스케일러 2026년 캐펙스 합계 약 7,650억 달러
- 씨티는 목표 10,000을 유지하며 2026년 코스피 순이익이 전년 대비 +248% 증가할 것으로 전망. 10,000은 PBR 2.3배, PER 약 9배로 20년 평균을 살짝 밑도는 수준이라는 계산이다. 모건스탠리는 9,000을 유지했다
여기서 반드시 짚어야 할 글로벌 맥락이 있다. 2026년 AI 캐펙스 약 7,650억 달러는 미국 GDP(약 32.4조 달러) 대비 2.4% 수준으로, 닷컴 버블 당시 비율을 넘어선다. 엔비디아·오픈AI·오라클·코어위브 사이의 지분 투자와 take-or-pay 컴퓨트 계약, 부채로 조달한 GPU 구매가 얽힌 순환 거래형 수요가 1999~2001년 루슨트·노텔의 벤더 파이낸싱과 닮았다는 지적이 계속 나온다. 오픈AI는 연 600억 달러 규모를 컴퓨트에 쓰면서 매출은 130억 달러 수준으로 알려져 있다.
정리하면 이렇다. 한국 증시는 지금 글로벌 AI 트레이드에 가장 크게 베팅한 시장이다. AI 캐펙스가 계속되면 코스피의 이익 전망은 씨티 쪽이 맞고, 캐펙스가 꺾이면 지수 절반이 두 종목인 시장은 가장 먼저, 가장 크게 맞는다. 이번 32일은 그 민감도가 실제로 얼마나 큰지 확인한 기간이었다.
관련 지표는 필라델피아 반도체 지수(SOX), 나스닥, 밸류에이션은 S&P 500 PER과 버핏 지수에서 추적할 수 있다.
5. 남아 있는 숫자들
레버리지는 얼마나 정리됐을까. 이것이 다음 하락의 깊이를 결정한다.
- 신용융자 잔고: 38조 6,300억(6/24) → 34조 3,700억(7/15). 고점 대비 약 4조 감소했지만, 2025년 말 27조와 비교하면 여전히 높다
- 투자자예탁금: 6월 4일 사상 최대 139조 7,000억 → 7월 14일 111조 3,000억. 28조 4,000억이 빠졌다. 다만 예탁금 감소가 곧 이탈은 아니다 — 개인은 신고점 이후에도 개별 종목 27조, 국내 주식형 ETF 8조 8,000억을 순매수했다
- 역머니무브: 예탁금과 신용융자가 함께 줄어드는 사이 시중은행 정기예금 잔액이 빠르게 늘고 있다
즉 1차 반대매매 물량은 상당 부분 소화됐지만 2차 사이클을 촉발할 연료는 남아 있다. 7월 24일처럼 -5%대 하루가 한두 번 더 나오면 남은 신용 물량에서 추가 청산이 나온다. 반대로 예탁금 111조와 늘어난 예금은 반등 국면에서 다시 들어올 실탄이기도 하다. 같은 숫자가 양쪽으로 읽힌다는 점이 지금 국면의 성격을 정확히 보여준다.
6. 다음 주 관전 포인트
숫자 자체보다 3분기 D램 가격 가이던스와 HBM 공급계약 코멘트가 핵심. "피크아웃"이라는 단어가 회사 입에서 나오느냐가 지수 절반의 방향을 정한다
이 숫자가 30조 아래까지 내려가면 반대매매 연료가 실질적으로 소진된 것. 반대로 지수 반등과 함께 다시 늘면 같은 사이클을 한 번 더 겪는다
7월 20~23일 4거래일 연속 순매수는 바닥 신호로 읽혔지만 24일 3.3조 순매도로 끊겼다. 연속 순매수가 5거래일 이상 이어지는지가 진짜 확인 지표
브렌트유 $100 부근·매파적 연준은 한국에 수입물가와 외국인 수급 양쪽으로 작용한다. 국내 변수만 봐서는 이번 장세를 설명할 수 없다
본 보고서는 공개 출처 기반 분석 자료이며, 투자 조언을 구성하지 않습니다. 본문 수치의 기준일은 별도 표기가 없는 한 2026년 7월 24일입니다. 레버리지 계좌·강제청산 건수 등 일부 수치는 언론 보도 및 소셜 미디어에서 인용된 집계로, 감독당국 확정치와 다를 수 있습니다.
참고 출처: · 국민일보·전자신문·경향신문·이데일리 (2026.07.13) · 인포스탁데일리 (2026.07.13 마감체크) · 인베스트조선 (2026.07.13) · EBN·뉴스핌·머니투데이·헤럴드경제·디지털타임스 (2026.07.23) · Businesskorea (2026.07.24) · 서울경제 (신용융자·레버리지 ETF 75조, 한국은행 금융안정보고서) · 파이낸셜뉴스 (2026.06.23, 07.08) · 뉴스핌 (2026.06.04, 07.21 CXMT) · CNBC (2026.06.03, 07.21) · Bloomberg (2026.05.14) · Goldman Sachs · Citi Research · Financial Supervisory Service · X (@HedgieMarkets, @BullTheoryio, @GlobalMktObserv) · Threads
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