The Same Data, Two Completely Different Stories

Take the S&P 500 from 1927 to today. Plot it on a linear (arithmetic) scale. The chart looks like a flat line for 70 years, then a near-vertical rocket launch starting around 1990. The 1929 crash looks like a small blip. The 1987 crash is invisible. The 2000 dot-com bust barely registers.

Now plot the same data on a log scale. Suddenly every decade is visible. The 1929 crash looms at its true scale — an 89% collapse. The 1974 oil shock and the 2008 financial crisis sit side by side as comparable events. You can see that the market has been growing at a roughly constant rate for nearly a century.

Same data. Completely different picture.

What Log Scale Actually Means

On a linear chart, the y-axis increases by equal amounts: 100, 200, 300, 400.

On a log chart, the y-axis increases by equal multiples: 100, 1,000, 10,000, 100,000.

Why does this matter for investing? Because you don’t think about returns in dollar amounts — you think in percentages. A 10% gain on a $1,000 portfolio and a 10% gain on a $1,000,000 portfolio are very different in dollar terms, but identical in terms of what actually happened to your wealth.

Log scale makes percentage moves look the same regardless of the starting price. That’s not a trick — it’s the honest representation of how compounding works.

Three Specific Distortions Linear Charts Create

Distortion 1: Recent volatility looks enormous, historical volatility looks tiny.

On a linear S&P 500 chart, a 500-point move in 2025 looks much larger than a 500-point move in 1987 — even though the 1987 move was far more significant as a percentage of price. Log scale corrects for this. A 20% move always looks like a 20% move.

Distortion 2: Trendlines become meaningless.

A straight trendline on a linear chart means prices are rising by a constant dollar amount per year. But markets don’t work that way — they compound. A straight trendline on a log chart means prices are rising by a constant percentage per year. That’s what compounding looks like when drawn correctly.

Distortion 3: Support and resistance levels shift over time.

Linear support levels become irrelevant as prices rise. Log-scale support levels — percentage-based distances from trend — tend to persist across decades. The S&P 500 trend channel’s lower boundary has held at roughly the same percentage distance below trend since 1932. That is only visible on a log chart.

How to Read a Log Chart

A few practical rules:

  • Equal vertical distances = equal percentage moves. If the distance from 1,000 to 2,000 is the same as the distance from 2,000 to 4,000, that’s correct — both are 100% gains.
  • A straight trend line = constant growth rate (CAGR). If price follows a straight line on a log chart, it’s compounding at a constant rate. Deviations from the line tell you when the market is running ahead of or behind its historical rate.
  • Steeper slope = higher CAGR. When you see a growth phase where the line tilts upward more sharply, the compounding rate accelerated. When it flattens, growth slowed.

When Linear Charts Are Fine

Log scale isn’t always better. For short-term charts covering a few months or a year, the price range is small enough that linear and log look nearly identical. If you’re looking at intraday movements or a narrow trading range, linear is perfectly fine.

The log/linear choice matters most for charts spanning multiple years and multiple orders of magnitude in price — which is exactly the time horizon that matters most for long-term investors.

The Takeaway

If you’re making long-term investment decisions based on linear charts, you’re looking at a distorted map. Log scale doesn’t add information — it reveals information that was always there but hidden by the wrong scale.

Every chart on this site uses log scale by default. Now you know why.

All content represents personal research and opinion. Not investment advice.

같은 데이터, 완전히 다른 두 이야기

1927년부터 현재까지의 S&P 500을 선형(산술) 스케일로 그려보자. 70년 동안은 거의 평평한 선이고, 1990년대 이후 수직에 가까운 급등처럼 보인다. 1929년 폭락은 작은 흔들림처럼 보인다. 1987년 폭락은 거의 안 보인다. 2000년 닷컴 버블 붕괴는 겨우 눈에 띈다.

이제 같은 데이터를 로그 스케일로 그려보자. 갑자기 모든 시대가 보인다. 1929년 폭락이 실제 규모인 89% 하락으로 나타난다. 1974년 오일 쇼크와 2008년 금융위기가 비슷한 규모의 사건으로 나란히 선다. 시장이 약 100년 동안 거의 일정한 속도로 성장해왔음을 볼 수 있다.

같은 데이터. 완전히 다른 그림.

로그 스케일의 실제 의미

선형 차트에서 y축은 동일한 금액으로 증가한다: 100, 200, 300, 400.

로그 차트에서 y축은 동일한 배수로 증가한다: 100, 1,000, 10,000, 100,000.

왜 투자에서 이것이 중요한가? 수익을 달러 금액이 아니라 퍼센트로 생각하기 때문이다. $1,000 포트폴리오의 10% 수익과 $1,000,000 포트폴리오의 10% 수익은 달러 금액으로는 다르지만, 실제로 일어난 일의 관점에서는 동일하다.

로그 스케일은 시작 가격에 관계없이 퍼센트 움직임을 동일하게 보이게 한다. 이건 속임수가 아니다 — 복리가 실제로 작동하는 방식을 정직하게 표현한 것이다.

선형 차트가 만드는 세 가지 왜곡

왜곡 1: 최근 변동성은 거대해 보이고, 과거 변동성은 작아 보인다.

선형 S&P 500 차트에서 2025년의 500포인트 움직임은 1987년의 500포인트 움직임보다 훨씬 크게 보인다 — 퍼센트로는 1987년이 훨씬 중요했는데도. 로그 스케일은 이를 교정한다. 20% 움직임은 항상 20% 움직임처럼 보인다.

왜곡 2: 추세선이 무의미해진다.

선형 차트의 직선 추세선은 가격이 연간 일정한 달러 금액씩 상승함을 의미한다. 그러나 시장은 그렇게 작동하지 않는다 — 복리로 성장한다. 로그 차트의 직선 추세선은 가격이 연간 일정한 비율로 상승함을 의미한다. 올바르게 그렸을 때 복리가 이렇게 보인다.

왜곡 3: 지지·저항 수준이 시간이 지나면서 이동한다.

선형 지지 수준은 가격이 오르면서 무관해진다. 로그 스케일 지지 수준 — 추세로부터의 퍼센트 기반 거리 — 은 수십 년 동안 지속되는 경향이 있다. S&P 500 추세 채널 하단 경계선은 1932년 이후 추세 아래 거의 동일한 퍼센트 거리를 유지해왔다. 이는 로그 차트에서만 보인다.

로그 차트 읽는 법

실용적인 규칙 몇 가지:

  • 동일한 수직 거리 = 동일한 퍼센트 움직임. 1,000에서 2,000까지의 거리가 2,000에서 4,000까지의 거리와 같다면 맞다 — 둘 다 100% 상승이다.
  • 직선 추세선 = 일정한 성장률(CAGR). 로그 차트에서 가격이 직선을 따른다면 일정한 비율로 복리 성장 중이다.
  • 가파른 기울기 = 높은 CAGR. 선이 더 가파르게 위로 기울면 복리 속도가 가속됐다는 의미다.

선형 차트가 괜찮은 경우

로그 스케일이 항상 더 좋은 건 아니다. 몇 달 또는 1년 정도의 단기 차트에서는 가격 범위가 작아서 선형과 로그가 거의 동일하게 보인다. 단기 매매나 좁은 범위를 볼 때는 선형도 충분하다.

로그/선형 선택이 중요해지는 것은 여러 해, 여러 자릿수의 가격 변화를 다루는 차트 — 장기 투자자에게 가장 중요한 시간 지평 — 에서다.

핵심 메시지

선형 차트를 바탕으로 장기 투자 결정을 내리고 있다면, 왜곡된 지도를 보고 있는 것이다. 로그 스케일은 정보를 추가하지 않는다 — 잘못된 스케일에 가려져 있던 정보를 드러낸다.

이 사이트의 모든 차트는 기본적으로 로그 스케일을 사용한다. 이제 그 이유를 알았다.

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