“동네 아주머니가 주식 사면 고점이다?” 데이터로 밈 검증해보기!

주제 선정 배경

주식 커뮤니티에는 유명한 밈이 하나 있습니다. "동네 아주머니가 주식 샀다고 하면, 그때가 고점이니까 전량 매도해야 한다." 동네 아주머니들도 아실 정도면 모든 사람들이 알게 된 주식이니 고점이라고 판단하는 느낌으로 만들어진 밈 같습니다. 오늘은 이 밈이 실제로도 그러한 지 데이터로 확인해보려고 합니다.

 

동네 아주머니가 주식 사면 고점일까?
한번 확인해 보자

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활용 데이터

• 종목별 주가 변동 데이터 (1주일 단위)
  • 우리나라 대표 지수인 코스피, 국민주식이라 불리는 삼성전자, SK하이닉스 그리고, 요즘 열풍이 해외주식도 확인해 보기 위해 테슬라와 엔비디아 주가 정보 데이터를 수집했다.
• 40~60세 여성 주가 관련 검색량 데이터
  • 동네 아주머니가 주식에 관심을 갖게 된 시기를 확인하기 위해 각 종목들에 대한 검색량 데이터를 수집했다.
• 20대 남성 주가 관련 검색량 데이터 
  • 40~60세 여성 검색량만 확인하면, 편향된 결과를 얻을 수 있다. 예를 들어 40~60세 여성들만 검색량이 많았던 것인지, 아니면 그냥 일반 사람들 또한 관심이 많았던 것인지 모르게 되는 것처럼 말이다. 그래서 비교군을 만들기 위해 수집한 데이터다.
  • 왜 20대 남성만이냐고 물어본다면, 내가 20대 남성이라 그렇다.

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분석 과정 및 결론

1. 데이터 수집

먼저 검색량 데이터를 수집한 과정이다. 검색량은 네이버 트렌드 API를 활용했다. 그 이유는 우리나라에서 40~60대는 구글보단 네이버 이용량이 많을 것이라 생각했기 때문이다. 20대는 구글을 더 많이 쓰지 않냐 할 수 있는데, 정확한 비교와 그리고 나는 주식볼 때 구글에 비해 더 많은 서비스를 제공하는 네이버 증권을 자주 이용하기 때문에 괜찮을 것이라 생각했다.

 

총 5가지 검색어의 검색량을 수집했고, 기간은 2019년 ~ 2025년 12월까지로 정했다. 그 결과는 아래와 같다.

 

다음으로는 주가 데이터를 수집했다. 이 데이터는 전세계 주식시장 시세와 금융뉴스를 다루는 Investing.com에서 다운 받았다. 위에서 수집한 검색량 데이터와 일치하는 5가지 종목에 대한 데이터를 다운 받았다. 이 데이터 역시 기간은 2019년 ~ 2025년 12월까지로 정했고, 시가, 고가 등 다양한 정보가 있지만 나는 종가를 사용했다. 수집한 데이터는 아래와 같다.

 

2. 데이터 전처리

먼저 결측값을 처리했다. 네이버 트렌드의 검색량이 NaN이라는 것은 검색 데이터가 유의미할 정도로 쌓이지 않았다는 뜻이다. 따라서 모든 결측값을 0으로 대체해줬다. 검색량이 없었다는 의미로 바꿔주는 것이다.

search_df.fillna(0, inplace = True)

 

그 다음으로, 주가 데이터와 검색량 데이터의 날짜를 맞춰줬다. 둘 다 1주일 단위로 데이터를 수집한 것인데, 데이터의 출처가 달라서 기준으로 삼는 날짜의 차이가 있었다. 주가 데이터의 기준날짜가 검색량 데이터의 기준날짜보다 하루가 빠르기 때문에 주가 데이터의 모든 날짜에 1일을 더해서 똑같이 맞췄다. 이는 나중에 시각화 작업을 하거나, 시각화 결과를 분석할 때 편하게 하기 위함이다.

stock_df['날짜'] = pd.to_datetime(stock_df['날짜'])
search_df['period'] = pd.to_datetime(search_df['period'])

stock_df['날짜'] = stock_df['날짜'] + timedelta(days = 1)

 

마지막으로 데이터 형변환을 했다. 지금 위의 주가 데이터를 살펴보면 언뜻 숫자형 컬럼으로 보이지만 사실은 문자형으로 되어있다. 안에 쉼표가 포함되어 있기 때문이다. 주가 데이터를 문자형으로 두면 시각화 할 때 이상한 그림이 그려지기 때문에 안에 쉼표를 없애준 뒤 숫자형으로 바꿔줬다.

cols = ['코스피', '삼성전자', '하이닉스', '테슬라', '엔비디아']

for col in cols:
  stock_df[col] = (
      stock_df[col]
      .astype(str)
      .str.replace(',', '')
      .str.strip()
  )
  stock_df[col] = pd.to_numeric(stock_df[col])

 

모든 전처리가 끝난 검색량 데이터와, 주가 데이터는 아래와 같다.

 

3. 40~60세 여성 검색량 데이터와 주가 데이터 비교

먼저 코스피 전망 검색량과 코스피 인덱스 변동을 시각화했다. 아래 그래프를 보면 2020년과 2021년에 검색량이 급등하는 모습을 확인할 수 있다. 그리고 검색량이 높아진 이후에는 점점 주가가 빠지는 모양이다.

 

 더 자세하게 살펴보자. 아래 그래프는 2021년에 코스피 전망 검색량이 급등한 시기 전후 2개월의 주가 변동을 시각화 한 것이다. 해당 그림을 보면 검색량 피크 달성 이후 코스피가 점점 빠지는 모습을 더 자세히 확인할 수 있다.

 

 

다음은 삼성전자 주가 전망 검색량과 삼성전자 주가 변동을 시각화했다. 2021년에 검색량이 급등한 이후로 주가가 점점 빠지기 시작했다. 2025년 말 검색량이 급증했을 때도 주가가 확 빠졌다. 검색량이 잠잠해지니까 다시 복구되는 모습을 보인다.

 

2021년 검색량 피크 지점을 확대해보자.

 

삼성전자 주가 또한 검색량 피크 달성 이후 주가가 점점 빠지는 모습을 확인할 수 있었다.

 

4. 40~60세 여성 검색량 데이터와 주가 데이터 비교 + 20대 남성 검색량 데이터와 같이 보기

위에서 40~60세 여성 검색량이 피크를 달성하면 주가가 빠지는 모습을 확인했다. 하지만 한가지 더 확인해야 한다. 과연 이게 40~60세 검색량만 증가했던 것인지, 아니면 다른 세대들도 검색량이 똑같이 증가했던 것인지 확인해야 한다는 것이다.

 

내가 비교를 위해 수집한 데이터는 20대 남성 검색량이다. 내가 20대 남성이기 때문에 한 번 확인해 보고 싶었다.

 

먼저 코스피 전망 검색량과 코스피 인덱스 변동을 시각화 했다.

 

40~60세 여성 검색량과 20대 남성 검색량이 비슷한 모양을 하고 있는 것을 알 수 있다. 

 

그 다음으로는 삼성전자 주가 전망 검색량과, 주가 변동을 시각화 했다.

 

여기서도 역시 40~60세 여성 검색량과 20대 남성 검색량이 비슷한 모양을 하고 있다.

 

이를 통해서 알 수 있는건 40~60세 여성들의 관심이 급증해서 주가가 떨어진 것이 아니라, 일반적인 개인 투자자들이 관심을 갖기 시작하니까 주가가 떨어진다고 해석할 수 있다. 즉, "동네 아주머니가 주식 사면 고점이다"가 아니라 "개미 투자자들의 관심이 증가하면 고점이다"가 맞는말이 된다.

동네 아주머니가 주식 사면 고점이 아니라,
개미 투자자들의 관심이 증가하면 고점이다!

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쿠키

분석하다가 한가지 재밌는 점을 찾았다. 요즘 인기있는 시장은 코리아 디스카운트로 유명한 국내주식 보다는 해외주식 시장이다. 그래서 해외주식 종목의 검색량을 확인해 봤는데 바로 눈에 띄는 것이 있었다. 바로 40~60세 여자 검색량의 피크 지점이, 20대 남자 검색량의 피크 지점보다 항상 느리다는 것이었다. 아래 그림을 보면 한 눈에 확인할 수 있을 것이다. 20대 남성에게 엔비디아는 2024년에 검색량 피크를 달성했고, 40~60세 여성에게 엔비디아는 2026년에 다가와서야 검색량 피크를 달성했다.

 

아래 테슬라도 마찬가지다. 20대 남성의 검색량 피크는 2021년(코로나)이었고, 40~60세 여성의 검색량 피크는 2025년 (트럼프 당선 시기) 이다.

 

젊을수록 트렌드에 민감하다는 것이 패션에만 있는 것이 아니라 주식에도 있었다.

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마무리

이번 주제의 결론은 개미투자자들이 관심을 가지면 주가가 빠진다는 것이다. 이걸 활용해서 투자전략을 짜봐야겠다. 개인의 관심이 줄어들면 매수하고, 개인의 관심이 높아지면 매도하고...

 

그리고 이번 주제를 분석하면서 재밌는 뉴스를 하나 발견했다. 2025년 성별, 연령대별 국내 주식 수익률 순위를 발표하는 뉴스였는데, 여기서 1등은 60대이상 여성, 2등은 40~50대 여성이었다. 그리고 꼴찌는 나같은 20대 남성... 그리고 반대로 국내 주식 회전율은 남성들이 굉장히 높게 나타났다. 이 말들을 해석해보면, 개미투자자들의 관심량이 급증했을 때 개인들은 매수를 시작했다. 관심량이 급증함으로써 주가가 떨어지기 시작하니까 남성들은 팔았고, 여성들은 떨어지더라도 그대로 가지고 있었다. 이후로 주가가 우상향하기 시작하더니 끝까지 버틴 여성들이 수익을 챙겨갔다는 것이다. "존버는 승리한다."