연금계좌 첫 펀드 매수
2025년 7월 31일, 삼성로스차일드 4차산업 빅데이터 UH
하루 만원으로 매일 투자를 해보자는 생각으로 첫 연금계좌를 열었고, 첫 매수 종목은 KODEX2차전지산업 ETF였다. 한주 12,610원, 식당에서 순대국 한그릇 값이었지만 미래를 위해 노후대비를 위해 투자를 했다는 뿌듯함이 솟구쳤다.
겨우 한주 ETF에 매수 하고 나니, 최근 몇년동안 수익률이 좋았던 ETF며, 펀드며 관심이 급증하게 되었고, 남는 시간에 유투브나 치지직으로 게임 방송이나 보던 내가 적극적으로 주식과 투자 정보를 찾아보게 된다.
연금계좌를 연곳이 삼성증권 이었으므로, 핸드폰으로 MTS를 보다 홈 화면에 '펀드' 정보를 다루는 곳을 클릭해봤다. 정말 무수히 많고 다양한 펀드들이 있었고, 보기좋게 최근 1개월, 6개월, 1년, 3년 수익률 랭킹순으로 정리가 잘 되어 있었다.
삼성로스차일드 4차산업 빅데이터 UH C-Pe 펀드
그중에서 가장 인상 깊었던건 삼성자산운용에서 로스차일드사와 제휴를 맺어 출시한 4차산업 빅데이터 펀드 였다. C-Pe 클라스로 개인연금에 전용이라 총보수 0.75%로 같은 명의로 된 타 클라스보다는 저렴하다.
가장 중요한 수익률을 알아보자. 삼성로스차일드 4차산업 빅데이타 펀드의 설정일은 2017년 8월로 보인다. 2025년 현재까지 약 8년여 정도 펀드가 안정적으로 우상향된 점을 확인 할 수 있다.
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| 삼성로스차일드 4차산업 빅데이타 펀드의 2017~2025년 수익률 그래프 |
8년동안 수익률이 약 195%이므로, S&P 500의 누적 총수익률(배당 재투자 기준) 약 227.7%에 대등하게 투자 원금이 상승했다고 보면 된다. 참고로 227.7% 수익률은 투자 원금이 약 3.28배 되었음을 의미한다.
2017년 8월에 삼성로스차일드 4차산업 빅데이터 펀드에 1억을 투자했다면 수익률이 195%로 투자 원금이 2.95배가 되었을 것이다. 1억이 3억으로 되는 마법이 되었다.
아래 차트를 보면, 최근 1년 수익률은 18.56%, 최근 3년 수익률은 70.00%에 육박한다.
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삼성로스차일드 4차산업 빅데이타 펀드의 최근 3년 수익률 그래프
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펀드 파헤쳐보기
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| 로스차일드 4차산업 빅데이터 펀드의 탑10 보유종목 |
포트폴리오 비중이 높은 상위 투자 기업 10개를 살펴보면, Akamai Technologies Inc, Match Group, Orange, Alphabet, Verizon Communications, Illumina, Schlumberger, Veeva Systems, Arcadis, Roche가 있다. 4.51%로 가장 높은 비중을 차지하는 Akamai Techonologies Inc부터 Roche까지 상위 10종목이 차지하는 비율은 36.11%로 골고루 분포되어 있다.
구글의 알파벳이나 통신회사 버라이존, 매치그룹을 제외하면 다른 기업들은 내게는 생소하다. 추후에 시간이 나면 다른 기업들이 4차산업 빅데이타를 활용해 어떻게 수익을 내는지 알아봐야겠다. 너무나 흥분된다. 궁금해 궁금해!!
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| 로스차일드 4차산업 빅데이터 펀드의 섹터 비중 |
섹터별로 살펴보면, Techonology가 36,96%로 가장 높고, Communication Service가 22.46%로 그 뒤를 잊는다. 그 외에도 Healthcare, Industirals, Financial Services, Energy, Consumer Cyclical, Real Estate 등 다양한 섹터로 분산되어 있다.
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| 로스차일드 4차산업 빅데이터 펀드의 지역별 비중 |
지역적으로도 미국에 50.39%, 유럽에 20.55%, 아시아에 14.11%에 잘 분산되어 있다.
4차산업 빅데이타 (4th Industrial Revolution Big Data)
4차 산업혁명에서 빅데이터가 중요한 이유는 산업, 사회 전반의 혁신과 경쟁력의 핵심 원동력이기 때문이다.
- 인공지능(AI)과의 결합
- 4차 산업혁명 시대의 가장 중요한 기술 중 하나가 인공지능(AI)인데, AI가 제대로 작동하고 발전하려면 방대한 데이터를 학습해야 한다. 여기서 빅데이터가 실질적으로 ‘연료’ 역할을 한다. 즉, AI가 패턴을 학습하고 예측을 잘할 수 있게 하는 기반이 곧 빅데이터.
- 산업 경쟁력과 효율성
- 빅데이터를 활용하면 생산성 향상과 비용 절감, 자동화와 정확한 의사결정이 가능. 예를 들어 제조업에서는 센서와 IoT로부터 모인 실시간 데이터를 분석해 공정 자동화, 품질 관리 등의 전반적인 효율성을 크게 높일 수 있음.
- 예측과 맞춤형 서비스
- 빅데이터 분석을 통해 인간이 예전에는 파악할 수 없었던 패턴, 트렌드, 상관관계를 알아내서, 미래 현상을 예측하고 대응책을 마련할 수 있다. 기업은 고객의 행동을 예측해 개인화된 서비스와 상품 추천, 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있다.
- 혁신적 신기술과 산업 탄생의 기반
- 자율주행차, 스마트시티, 스마트 헬스케어, 핀테크, 추천 시스템 등 4차 산업혁명을 선도할 혁신적인 신제품, 신서비스가 모두 빅데이터 분석과 처리를 기반으로 등장.
- 다양한 데이터 출처로 인한 방대한 정보 활용
- 사물인터넷(IoT), 모바일, 각종 센서, 클라우드, SNS 등에서 실시간으로 발생하는 엄청난 양의 데이터(Volume), 다양한 종류(Variety), 빠른 생성 속도(Velocity)는 기존 방식으로는 처리할 수 없으며, 이런 데이터의 가치(Value)와 신뢰도(Veracity)까지 분석하는 빅데이터 기술이 필수.
- 사회 문제 해결과 공공 분야 혁신
- 감염병 확산 방지, 재난 예측, 교통 최적화 등 공공 정책에도 빅데이터가 큰 역할을 하고 있다. 실제 코로나19 대응에서도 빅데이터 분석이 확진자 추적 등에 활용.
종합하자면, 눈에 보이지 않는 데이타(Data)는 무형자산이며 부의 원천이 되는 소스이다. 1970년대 이후 정보통신기술(Information and Communications Technology) 기반의 3차 산업혁명이 본격화 되었으며 핵심 특징은 컴퓨터, 반도체, 인터넷 등 디지털 기술에 있다.
4차 산업혁명은 단순히 아날로그를 디지털화하는 데서 그치는 것이 아닌, 초지능화(기계가 스스로 판단·실행하는 것)를 의미한다. 혁신의 폭은 기하급수적으로 늘어날 것으로 예상된다. 향후 10년 달리는 말에 올라타자.