ETF에는 값이 두 개 있습니다. 시장에서 거래되는 가격과, 그 ETF가 담고 있는 자산의 실제 값인 NAV(순자산가치)입니다. 이 둘의 차이를 괴리율이라 하고, (가격 ÷ NAV − 1)로 계산합니다. 플러스면 자산 가치보다 비싸게, 마이너스면 싸게 거래되고 있다는 뜻입니다.

1. 국내 상장 ETF 1,140개의 괴리율

−0.119%괴리율 중앙값
323개±0.5% 초과
113개±1% 초과
1,140집계 종목

중앙값 −0.119%는 대부분의 ETF가 NAV에 잘 붙어 거래된다는 뜻입니다. 유동성공급자(LP)가 호가를 대며 가격을 NAV 근처로 유지하기 때문입니다. 다만 10개 중 1개는 1%를 넘습니다. 1%는 총보수 몇 년 치에 해당하는 크기입니다.

계산은 이렇게 합니다

예를 들어 2026-08-19 종가 기준으로 KODEX 200의 종가는 101,760원, 같은 날 NAV는 101,776.61원이었습니다. 101,760 ÷ 101,776.61 − 1 = −0.016%. 거래가 활발한 시장대표 ETF가 어느 정도로 붙어 있는지 보여 주는 값입니다.

같은 날 스냅샷으로 NAV가 확인되는 1,139개를 다시 셌습니다. 중앙값 −0.088%, 하위 10% 경계 −1.239%, 상위 10% 경계 +0.343%였고, 절댓값 0.5% 초과가 313개, 1% 초과가 151개, 3% 초과가 46개였습니다. 분포가 마이너스 쪽으로 길게 늘어져 있다는 점이 눈에 띕니다 — 가격이 NAV보다 크게 낮아지는 일이, 크게 높아지는 일보다 훨씬 자주 생겼습니다.

2. 괴리가 벌어지는 조건

3. 숫자로 확인한 첫 번째 조건 — 기초시장

기초자산 지역ETF 수괴리율 중앙값
한국640−0.011%
미국292−0.153%
글로벌91−0.502%
인도12−0.415%
중국57−2.914%
일본14−3.363%

2026-08-19 종가 기준 스냅샷입니다. 국내 자산 ETF는 사실상 붙어 있고 (중앙값 −0.011%), 해외로 갈수록 벌어집니다. 특히 중국·일본 자산 상품은 중앙값이 −3% 안팎까지 내려갔습니다. 그날 한국 장중에 해당 국가 증시가 아직 열리지 않았거나 막 열린 상태여서, NAV는 이전 값에 묶여 있고 가격만 먼저 움직인 결과로 볼 수 있습니다. 실제로 같은 날 중국 자산 ETF 여러 종목이 −8%대의 괴리율을 기록했습니다.

이 숫자를 “중국 ETF는 싸게 살 수 있다”로 읽으면 안 됩니다. 다음 날 NAV가 시장 움직임을 반영하면 괴리는 저절로 좁혀지고, 그 과정에서 NAV 쪽이 내려와 맞춰질 수도 있습니다. 괴리율은 가격과 NAV의 시차를 보여 주는 값이지 할인 쿠폰이 아닙니다.

흔한 오해 — “거래량이 적으면 괴리가 크다”

같은 스냅샷에서 하루 거래량이 1,000주 미만인 197개의 괴리율 절댓값 중앙값은 0.284%, 거래량이 10만 주 이상인 320개는 0.232%였습니다. 차이가 생각만큼 크지 않습니다. LP가 호가를 대는 한 거래량이 적다고 곧바로 가격이 튀지는 않기 때문입니다. 괴리를 키우는 더 큰 요인은 거래량보다 기초시장이 열려 있는지였습니다.

다만 거래량이 적은 상품에서 문제가 되는 것은 괴리율이 아니라 호가 차이입니다. 종가 기준 괴리율은 작아도, 실제로 사고팔 때 마주하는 매수·매도 호가의 간격이 넓으면 그 자체가 비용입니다. 보수와의 비교는 ETF 총보수는 얼마나 차이 나나에 정리했습니다.

4. 실제로 어떻게 쓰나

추적오차와 괴리율은 다른 개념입니다. 추적오차는 ETF가 지수를 얼마나 잘 따라갔는지, 괴리율은 가격이 NAV에서 얼마나 벗어났는지입니다. 앞은 운용의 문제이고 뒤는 시장의 문제라서, 보수가 낮고 추적을 잘하는 상품이라도 괴리는 벌어질 수 있습니다. 각 ETF 페이지에서 함께 보실 수 있습니다.

용어는 용어 사전, 계산 방식과 원천은 분석 방법론에 공개돼 있습니다. 이 글은 정보 제공 목적이며 특정 상품의 매수·매도 권유가 아닙니다.

본 글은 공개 데이터를 정리한 정보 제공 자료이며, 특정 종목의 매수·매도 권유나 투자자문이 아닙니다. 언급된 종목은 설명을 위한 예시일 뿐 추천이 아닙니다. 투자 판단은 공시 원문을 직접 확인하고 본인 책임으로 하시기 바랍니다.

데이터 출처

이 글의 수치는 금융위원회 주식시세정보·OpenDART·한국거래소 공개 데이터를 자체 전수 집계한 것입니다(계산식 공개).