전원주 “2억에 산 집 42억, 20년새 21배로”…‘투자 고수’의 재테크 비결, 따로 있었다

[전원주 유튜브채널]


[헤럴드경제=장연주 기자] 연예인 ‘재테크 고수’로 알려진 배우 전원주(85) 씨가 주식과 금 투자에 이어 이번에는 부동산 투자에도 성공했다며 그 비법을 공개해 눈길을 끈다. 전원주는 최근 장중 사상 최고가를 찍은 SK하이닉스 주식을 10년 넘게 보유하고 있으며, 사상 최고가 행진을 이어가고 있는 금도 수십년간 보유하고 있는 것으로 알려졌다.

그는 주식투자 비법으로 투자 회사를 직접 찾아가 탄탄한 회사인지 확인하고, 부동산은 급매의 이점을 살피며, 돈이 생기면 무조건 금을 사지만 가상자산에는 부정적이라는 원칙을 밝혔다.

전원주는 21일 자신의 유튜브 채널에 게재된 ‘하이닉스 주식은 20배 상승? 집값은 21배 수직상승, 전원 버핏 전원주의 짠내나는 집 대공개’라는 영상을 통해 집 공개와 함께 평소 생활 습관을 선보였다.

전원주는 집 대문이 고장이 나 반만 열려도 그대로 사용하고, “(현관) 전기요금이 많이 나온다”면서 제작진의 빠른 입장을 독려했다. 전원주는 집안의 조명을 켜 두지 않고 생활했는데, “어둡다”는 반응에도 “괜찮다. 다 보인다”고 말했다.

이어 “전기 요금이 많이 나와 안켜는데, 특별히 켜준다”면서 전등을 켰다.

전원주는 평소에도 “쓰지 않는 가전제품의 코드까지 모두 뽑아 놓는다”며 “코드를 꽂으면 전기 요금이 나가니 완전히 뽑아야 한다”고 강조했다. 또 4구가 들어가는 조명도 1개만 사용하면서 “하나만 켜도 환하다”고 남다른 절약 팁을 소개했다.

그는 한달 전기료가 2000~3000원, 5000원 미만으로 나오니, 검침원이 잘못 나온 줄 알고 확인하러 오기도 했다고 전했다.

실제로 전원주가 공개한 청구서에는 수도세 8130원, 도시가스 1100원이 적혀 있었다.

특히 전원주는 부동산 투자 성공 비결로 “급매로 나온 것을 찾으라”고 조언했다. 급매로 나오면 돈이 급한 사람이니 싸게 팔기때문이다.

전원주는 실제로 현재 사는 집에 대해 “2억에 급매로 나온 걸 매입했다”며 “이 집을 산 지 20년이 넘었다. 산이 가깝고, 내다 보는 맛이 좋다. 일어나면 창문을 다 열고 노래를 부른다”고 말했다.

제작진이 근처 부동산에 전화해 전원주의 구기동 빌라 시세를 묻자 호가는 42억원으로, 20년 만에 21배 이익을 거둔 것으로 나타났다.

[SBS TV 예능 ‘집사부일체’ 방송 화면 캡처]


전원주는 앞서 주식 및 금 투자에도 성공한 것으로 알려져 화제가 됐다.

그는 올해 한 방송에 출연해 “주식 투자에 성공하기 위해서는 투자하는 회사를 봐야 한다”고 강조했다. 회사의 건물을 찾아가고, 꿋꿋한 거 사면 절대 손해가 없다는 것이 그의 투자 원칙이다.

전원주는 최근 장중 사상 첫 50만원을 돌파한 SK하이닉스 주식을 2011년 2만원 대에 메입해 10년 넘게 보유하고 있는 것으로 알려졌다. 아울러 금을 20~30년 정도 모아왔으며, 10억원 어치 모은 금이 27억의 가치를 지닌 것으로 나타났다.

그 외에도 청담동 아파트, 구기동 빌라 등 부동산까지 상당한 자산까지 보유한 것으로 알려졌다.

한편, 사상 최고가 행진을 이어오던 국제 금값이 21일(현지시간) 6% 넘게 급락하며 12년 만의 최대 낙폭을 기록했다.

로이터에 따르면 금 현물 가격은 이날 미 동부시간 기준 오후 1시 45분 현재 온스당 4천115.26달러로, 전장 대비 5.5% 하락했다. 장중 한때 6.3% 내린 4천82.03달러까지 떨어졌다. 이는 2013년 이후 일간 기준 최대 하락률이다.

골드바가 지난 9일 독일 중서부 핵심도시 에센의 한 금 거래소에 전시돼 있다. 최근 글로벌 정치경제 환경의 불확실성이 고조되며 금값이 크게 뛰고 있다. [EPA]


또 22일 한국거래소에 따르면 SK하이닉스(000660)는 전일대비 1.34% 하락한 47만9000원에 거래를 마쳤다. 장중에는 50만2000원까지 오르며 사상 최고가를 다시 썼다. 연초 이후 주가가 170% 넘게 올랐다.

급격한 주가 상승이 부담이지만, 증권가에서는 SK하이닉스가 64만 원까지 오를 수 있다고 보고 있다.인공지능(AI) 추론용 AI 메모리 수요가 급증하고, 범용 메모리 공급 부족 상황이 올 수 있기 때문이다.

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