CPI 발표일이면 뉴스가 시끄럽습니다. 그런데 시장은 정말 그날 크게 움직일까요. 궁금해서 1990년 이후 CPI 발표일 436일과 평상일 8,709일을 갈라 금리가 얼마나 움직였는지 직접 재봤습니다.
답은 “때에 따라 다르다”였습니다. 그런데 그 “때”가 만든 차이가 예상보다 훨씬 컸습니다.
먼저 결론부터, 쉽게
비유하자면 화재경보기와 같습니다.
건물에 불이 날 일이 없다고 다들 믿으면, 경보기가 울려도 사람들은 고개만 들고 하던 일을 계속합니다. 오작동이겠거니 합니다. 2010년대가 그랬습니다. 물가는 목표를 밑돌고 있었고, CPI가 어떻게 나오든 연준이 움직일 이유가 없었습니다. 그래서 경보가 울려도 시장은 하품을 했습니다.
그런데 실제로 한 번 불이 나고 나면 이야기가 달라집니다. 같은 경보음에 모두가 벌떡 일어납니다. 2022년 이후가 그랬습니다.
정리하면 이 한 문장입니다.
시장이 무서워하는 건 지표 자체가 아니라, 그 지표가 정책을 흔들 수 있다는 가능성입니다.
아래부터 숫자로 확인합니다.
어떻게 계산했나
어려운 건 “CPI가 실제로 언제 발표됐는지”를 아는 것이었습니다. 발표 일정은 금리 자료에 들어 있지 않습니다.
세인트루이스 연준의 ALFRED를 썼습니다. FRED가 지금의 수치를 보여준다면, ALFRED는 “그 수치가 언제 처음 세상에 나왔는지”를 기록합니다. 이 이력에서 CPI 공표일을 뽑았습니다.
| 자료 | 내용 | 수량 |
|---|---|---|
| ALFRED CPIAUCNS 실시간 이력 | CPI 실제 공표일 | 440일 (1990-01-18~2026-08-12) |
| DGS10 / DGS2 | 미 국채 10년물 / 2년물 | 각 9,161일 |
| NASDAQCOM | 나스닥 종합지수 | 9,224일 |
계절조정을 하지 않은 계열(CPIAUCNS)을 쓴 이유가 있습니다. 계절조정 계열은 매년 다시 손을 봐서 공표일이 아닌 개정일이 섞입니다. 조정 안 한 계열은 새 수치가 나올 때만 기록이 늘어나 공표일과 일치합니다.
그다음 금리의 전일 대비 변동폭 절대값을 구해, 발표일 평균과 평상일 평균을 나눴습니다. 이 값이 1.0배면 발표일이 평상일과 다르지 않다는 뜻입니다.
① 전체를 보면 1.20배
| 구분 | 일수 | 평균 변동폭 |
|---|---|---|
| CPI 발표일 | 436일 | 5.13bp |
| 평상일 | 8,709일 | 4.29bp |
| 배율 | 1.20배 |
36년 평균으로는 발표일이 평상일보다 20% 더 움직였습니다. 있긴 있는데, 생각만큼 극적이진 않습니다.
그런데 이 평균이 진실을 가리고 있었습니다.
② 시대로 쪼개니 U자가 나왔습니다
| 기간 | 발표일 | 평상일 | 배율 |
|---|---|---|---|
| 1990~1999 | 5.80bp | 4.24bp | 1.37배 |
| 2000~2009 | 5.14bp | 4.81bp | 1.07배 |
| 2010~2019 | 3.93bp | 3.74bp | 1.05배 |
| 2020~2021 | 4.22bp | 3.46bp | 1.22배 |
| 2022~2026 | 6.67bp | 4.87bp | 1.37배 |
2010년대의 1.05배가 이 표에서 가장 놀라운 숫자입니다. 발표일과 평상일의 차이가 사실상 없었습니다. 매달 전 세계가 주목하는 지표가 나왔는데, 채권시장은 거의 반응하지 않았습니다.
그리고 2022년 이후 1.37배로 돌아왔습니다. 1990년대와 정확히 같은 수치입니다.
③ 큰 변동일만 뽑아도 같은 결론
평균은 이상치에 흔들릴 수 있어 다른 방식으로도 확인했습니다. 금리가 가장 크게 움직인 상위 10% 날들을 뽑아, 그중 CPI 발표일이 몇 퍼센트인지 셌습니다.
CPI 발표일은 전체 거래일의 4.8%입니다. 발표일이 특별하지 않다면 상위 10% 안에서도 4.8% 정도 나와야 합니다.
| 기간 | 상위 10% 중 CPI일 비중 | 기대치 대비 |
|---|---|---|
| 2010~2019 | 3.6% | 기대치보다 낮음 |
| 2022~2026 | 8.7% | 기대치의 1.8배 |
2010년대에는 큰 변동일에 CPI 발표일이 오히려 덜 들어갔습니다. 무시당한 정도가 아니라, 그날은 다른 날보다 조용한 축이었다는 뜻입니다.
④ 짧은 금리일수록 더 민감합니다
| 대상 | 2010~2019 | 2022~2026 |
|---|---|---|
| 2년물 금리 | 1.10배 | 1.71배 |
| 10년물 금리 | 1.05배 | 1.37배 |
| 나스닥 지수 | 0.96배 | 1.27배 |
2년물이 1.71배로 가장 크게 반응합니다. 2년물은 연준이 앞으로 2년간 뭘 할지를 반영하는 금리입니다. CPI가 정책을 흔든다면 여기가 가장 먼저 움직입니다. 숫자가 그 논리를 그대로 보여줍니다.
주식은 2010년대에 0.96배였습니다. CPI 발표일이 평상일보다 오히려 조용했다는 뜻입니다.
⑤ 그런데 2026년에 또 뒤집혔습니다
여기서 예상 못 한 게 나왔습니다. 최근을 연도별로 보면 이렇습니다.
| 연도 | 배율 |
|---|---|
| 2021 | 1.23배 |
| 2022 | 1.32배 |
| 2023 | 1.49배 |
| 2024 | 1.53배 (정점) |
| 2025 | 1.33배 |
| 2026 (8회) | 0.94배 |
2024년에 정점을 찍고 2026년에는 1.0배 아래로 내려왔습니다. 2010년대와 같은 수준입니다.
2026년 CPI 발표일의 10년물 실제 변동폭입니다.
| 발표일 | 10년물 변동 |
|---|---|
| 2026-01-13 | -1bp |
| 2026-02-13 | -5bp |
| 2026-03-11 | +6bp |
| 2026-04-10 | +2bp |
| 2026-05-12 | +4bp |
| 2026-06-10 | +2bp |
| 2026-07-14 | -4bp |
| 2026-08-12 | -2bp |
가장 큰 날이 6bp입니다. 물가 공포가 시장에서 빠져나가고 있습니다.
다만 8회는 결론을 내기엔 적은 표본입니다. 한두 번 큰 발표가 나오면 숫자는 금방 달라집니다. 방향을 참고할 수는 있어도 확정할 수는 없습니다.
세 편의 계산이 같은 곳을 가리킵니다
이 시리즈에서 따로 계산한 것들이 하나로 모입니다. 의도한 게 아니라 계산을 마치고 나서 알았습니다.
| 계산 | 결과 |
|---|---|
| 30년물 실질금리 | 99.8 백분위인데, 기대인플레는 2.24%로 얌전 |
| 금리와 주가의 상관 | 2021년부터 반대로 뒤집힘 (할인율이 지배) |
| CPI 발표일 반응 (이 글) | 2024년 정점 후 2026년 0.94배로 하락 |
서로 다른 세 자료가 같은 이야기를 합니다. 시장의 관심이 “물가”에서 “금리 수준 그 자체”로 옮겨갔습니다.
물가가 걱정이던 국면에서는 CPI 발표일마다 시장이 출렁였습니다. 지금은 물가 논쟁이 대체로 정리됐고, 남은 문제는 높아진 실질금리를 경제가 견딜 수 있느냐로 넘어갔습니다. 그래서 CPI는 조용해지고, 금리 수준 자체가 주가를 누르는 구조가 됐습니다.
물론 이건 세 개의 계산에서 제가 읽어낸 해석입니다. 숫자가 말해주는 건 여기까지이고, 이유를 붙이는 건 판단의 영역입니다. 다르게 읽을 여지가 있습니다.
직접 확인하는 법
발표일: ALFRED – CPIAUCNS 실시간 이력의 vintage 목록
금리: FRED – 10년물 · 2년물 · 나스닥
발표일 목록을 받고 금리 CSV를 내려받아, 전일 대비 변동폭의 절대값을 구합니다. 발표일에 해당하는 날과 아닌 날로 나눠 각각 평균을 낸 뒤 나누면 배율이 나옵니다.
자주 묻는 질문
Q. 발표 내용이 예상과 얼마나 달랐는지는 왜 안 봤나요?
예상치(컨센서스)는 공개 원자료로 일관되게 구하기 어렵습니다. 이 글은 “발표 내용”이 아니라 “발표라는 사건”에 시장이 얼마나 반응하는지를 잰 것입니다.
Q. 다른 지표 발표일과 겹치면요?
겹칠 수 있고 걸러내지 않았습니다. 다만 CPI는 대체로 단독 발표되고, 436일이라는 표본 크기가 우연을 상당히 상쇄합니다.
Q. 이걸로 CPI 발표일에 매매하면 되나요?
이 글은 변동폭의 크기만 말합니다. 방향은 전혀 말하지 않습니다. 크게 움직인다는 것과 어디로 움직인다는 것은 완전히 다른 문제입니다.
이 글은 공개된 원자료를 직접 집계·계산한 정보 제공용 분석이며, 투자 권유가 아닙니다. 수치는 2026년 8월 12일 발표분까지 반영했습니다.