투자 정보 가이드
STOCKPULSE의 데이터를 더 잘 이해하고 활용하기 위한 가이드입니다. 더 깊이 있는 주제별 심층 가이드도 함께 제공하고 있습니다.
1. 시장 지표 읽는 법
STOCKPULSE 대시보드 상단의 시장 지표들은 글로벌 금융시장의 현재 상태를 보여줍니다.
코스피 (KOSPI)
한국거래소에 상장된 전체 종목의 시가총액 가중 지수입니다. 삼성전자, SK하이닉스 등 대형주의 영향이 큽니다. 코스피가 상승하면 시장 전체가 강세, 하락하면 약세로 해석합니다.
코스닥 (KOSDAQ)
중소형 성장주 중심의 시장입니다. 바이오, IT, 게임 등 성장 산업 비중이 높아 코스피보다 변동성이 큽니다. 코스닥의 상승은 위험자산 선호, 하락은 안전자산 선호로 해석되기도 합니다.
다우존스 / 나스닥 / S&P 500
미국 시장의 3대 지수입니다.
- 다우존스: 미국 대표 30개 우량기업. 전통 산업 비중이 높습니다.
- 나스닥: 기술주 중심. 애플, 마이크로소프트, 엔비디아 등 빅테크 기업이 포함됩니다.
- S&P 500: 미국 500대 기업. 가장 광범위한 시장 대표 지수입니다.
USD/KRW (원/달러 환율)
1달러당 원화 가격입니다. 환율이 상승하면 원화 약세(수출 기업에 유리), 하락하면 원화 강세(수입 기업에 유리)로 해석합니다. 외국인 투자자의 매매 동향과 밀접한 관련이 있습니다.
2. 섹터 분석 기초
STOCKPULSE는 전 종목을 10개 섹터로 분류하여 시장 자금 흐름을 파악할 수 있게 합니다.
10대 섹터
- 반도체: 삼성전자, SK하이닉스 등. 글로벌 IT 수요와 AI 투자에 민감.
- 2차전지: LG에너지솔루션, 삼성SDI 등. 전기차 시장과 연동.
- 바이오: 셀트리온, 삼성바이오로직스 등. 임상 결과에 따른 변동성이 큼.
- 자동차: 현대차, 기아 등. 완성차와 부품사 포함.
- IT/플랫폼: 네이버, 카카오 등. 디지털 경제 성장에 민감.
- 금융: KB금융, 신한지주 등. 금리 변동에 영향.
- 소비재: 아모레퍼시픽, CJ제일제당 등. 내수 경기에 민감.
- 철강/소재: POSCO홀딩스, 현대제철 등. 원자재 가격과 연동.
- 에너지: SK이노베이션, S-Oil 등. 유가 변동에 민감.
- 건설: 현대건설, 대우건설 등. 부동산 정책과 SOC 투자에 영향.
3. 테마주 투자 이해
테마주는 특정 이슈나 트렌드에 관련된 종목들의 묶음입니다. STOCKPULSE의 인기 테마는 뉴스 키워드 분석을 통해 실시간으로 선정됩니다.
테마가 형성되는 과정
- 이슈 발생: 정책 발표, 기술 혁신, 지정학적 이벤트 등
- 뉴스 확산: 관련 키워드가 뉴스에서 반복 언급
- 테마 형성: 관련 종목들이 동반 상승/하락
- 쇠퇴: 이슈 소멸 또는 차익 실현으로 테마 해소
테마주 투자의 주의점
- 테마주는 변동성이 높아 단기간에 급등·급락할 수 있습니다.
- 뉴스 기반이므로 테마의 수명이 짧을 수 있습니다.
- 대장주(테마 내 시총 1위)와 후발주의 수익률 차이가 큽니다.
- "소문에 사고 뉴스에 팔아라" — 테마가 이미 뉴스에 보도될 때는 초기 상승 구간이 지난 경우가 많습니다.
4. 급등 종목 AI 활용법
대시보드의 "급등 AI" 탭은 하루에 5% 이상 오르면서 거래대금이 3,000억 원 이상 몰린 종목을 거래대금 순으로 최대 10개 골라, 왜 올랐는지와 그 뒤 어떻게 움직였는지를 함께 보여 줍니다. 큰돈이 한꺼번에 들어온 급등은 시장의 관심이 어디로 옮겨 가는지 알려 주는 단서가 되기 때문입니다.
상승 원인은 두 갈래로 나눠 봅니다
- 🌐 시황: 지수 전체가 올랐는지, 같은 섹터·테마 종목이 함께 올랐는지, 당일 공시나 뉴스가 있었는지, 외국인·기관이 샀는지를 확인합니다. 지수가 2% 오른 날의 6% 상승과 지수가 하락한 날의 6% 상승은 의미가 다릅니다.
- 📊 차트: 신고가·20일 박스권 돌파, 평소의 몇 배인지 보여 주는 거래량, 갭 상승, 장대양봉, 긴 윗꼬리처럼 가격 자체가 보여 주는 신호입니다. 오랜 박스권을 대량 거래로 뚫은 급등은 이미 많이 오른 뒤의 급등과 성격이 다릅니다.
가장 큰 원인을 기준으로 "개별 재료형·테마 동반형·섹터 동반형·시장 동반형·기술적 돌파형" 등으로 분류합니다. 테마 동반형은 테마의 열기가 식으면 함께 빠지는 경우가 많고, 개별 재료형은 재료의 크기와 지속성이 관건입니다.
딥러닝 예측을 읽는 법
- 학습 방식: 시가총액 3,000억 원 이상 종목의 약 3년치 일봉에서 과거 급등일 수천 건을 찾아, 급등 전 60일 차트와 그날의 상황을 입력으로 그 뒤 1일·5일·20일 수익률을 맞히도록 학습합니다(CNN+GRU 신경망).
- 상승 확률: 비슷한 과거 급등 가운데 그 기간 뒤 주가가 더 높았던 비율에 가깝습니다. 50% 근처라면 모델도 방향을 모른다는 뜻입니다.
- 80% 범위: 수익률이 열 번 중 여덟 번 들어올 것으로 보는 구간입니다. 범위가 넓을수록 결과가 크게 갈린다는 뜻입니다.
- 성적표 먼저 보기: 마지막 기간은 학습에 쓰지 않고 시험에만 씁니다. 구분력(AUC)이 0.5면 찍기와 같고, 0.55~0.6만 되어도 단기 주가 예측에서는 쉽지 않은 수준입니다. 성적이 낮은 기간의 예측은 무시하는 것이 맞습니다.