메리츠제2호스팩(0165X0)
0165X0 ·한국거래소 ·금융
포트도넛은 종목을 담아 포트폴리오를 만들고, 위험도·과거 사건 영향까지 무료로 분석해주는 도구예요. 회원가입 없이 바로 시작해보세요.
시세 요약
종목의 현재 시세와 주요 지표를 한눈에 보여줘요.
현재가·등락률·시가총액·변동성·최대 손실폭·52주 가격 범위를 빠르게 확인할 수 있어요. 가격 추이는 아래 차트 카드에서 살펴보세요.
예를 들어 현재가 $198.15(+1.23%), 시가총액 $3.0조, 변동성 18.4%처럼 한 카드에서 종목 상태를 살펴봐요.
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규모
- 시가총액
주가 × 발행 주식 수로 계산한 기업의 전체 시장 가치예요.
시가총액이 클수록 대형주로, 일반적으로 안정적이에요.
₩500조이면 한국 최대 규모 기업이에요.
- ₩141억
52주 지표
- 변동성
수익률이 얼마나 출렁이는지 나타내는 연간 지표예요.
20% 이상이면 변동이 큰 편이에요. 낮을수록 안정적이에요.
15%라면 가격이 평균 대비 위아래로 약 15%씩 흔들릴 수 있다는 뜻이에요.
- 3.41%
- MDD
선택한 기간 중 고점에서 가장 많이 빠진 폭이에요.
20% 이상이면 위험 신호예요. 낮을수록 안정적인 포트폴리오예요.
-30%라면 100만원이 70만원까지 빠진 적이 있다는 뜻이에요.
- 1.32%
- 가격 범위
최근 52주간 최저가와 최고가 사이에서 현재 위치를 보여줘요.
삼각형이 오른쪽에 있으면 고점 근처, 왼쪽이면 저점 근처예요.
바의 왼쪽 끝이 ₩50,000(저점), 오른쪽이 ₩80,000(고점)이고 현재가가 ₩72,000이면 고점에 가까워요.
- ₩1,944 ~ ₩1,970
기간 시뮬레이션
과거 특정 시점에 이 종목을 샀다면 지금 얼마가 됐는지 계산해줘요.
기간·금액·매수 방식(한 번에/매달)을 바꿔가며 바로 확인할 수 있어요. 수정 종가 기준이고, 해외 종목은 환율 변동을 반영하지 않아요.
예를 들어 3년 전 100만원을 한 번에 넣었다면 지금 약 187만원처럼 보여줘요. 기간 중 원금 대비 최저 손익도 함께 알려줘요.
과거 특정 시점에 이 종목을 샀다면 지금 얼마가 됐는지 계산해줘요.
기간·금액·매수 방식(한 번에/매달)을 바꿔가며 바로 확인할 수 있어요. 수정 종가 기준이고, 해외 종목은 환율 변동을 반영하지 않아요.
예를 들어 3년 전 100만원을 한 번에 넣었다면 지금 약 187만원처럼 보여줘요. 기간 중 원금 대비 최저 손익도 함께 알려줘요.
시세 데이터가 짧아 일부 기간은 선택할 수 없어요
여러 종목에 나눠 담으면 이런 낙폭을 줄일 수 있어요 여러 종목에 나눠 담으면 예상치 못한 낙폭에도 대비할 수 있어요
한눈 해석
최근 1년 변동성은 연 3.41%, 최대 낙폭은 1.32%로 안정적인 편이에요. 미국 증시 사건이 있던 날 전후로 평균 -1.27%, 유럽 증시 사건 전후로는 평균 -1.27% 움직였어요.
가격 추이
최근 최대 10년간의 일별 종가를 선 그래프로 보여줘요.
1개월·3개월·1년·전체 버튼으로 기간을 좁히고, 사건 표시하기를 켜면 큰 사건이 있던 시점에 차트 위 마커로 표시돼요.
최근 1년 기간에 사건 표시하기를 켜면 "FOMC 0.5%p 인하 → +1.20%" 같은 마커로 종목이 어떤 사건에 어떻게 반응했는지 시점과 함께 보여요.
최근 최대 10년간의 일별 종가를 선 그래프로 보여줘요.
1개월·3개월·1년·전체 버튼으로 기간을 좁히고, 사건 표시하기를 켜면 큰 사건이 있던 시점에 차트 위 마커로 표시돼요.
최근 1년 기간에 사건 표시하기를 켜면 "FOMC 0.5%p 인하 → +1.20%" 같은 마커로 종목이 어떤 사건에 어떻게 반응했는지 시점과 함께 보여요.
어떤 사건에 흔들렸나
금리·증시 같은 사건이 있던 날 전후로 이 종목이 평균 얼마나 움직였는지 사건 종류별로 보여줘요.
막대가 길수록 그 사건에 크게 반응했다는 뜻이에요. 옅은 부분은 가장 적게·가장 크게 움직인 폭이고, 진한 표시가 평균이에요.
예를 들어 미국 금리 막대가 왼쪽으로 길면 금리 사건이 있을 때 주로 떨어졌다는 뜻이에요. 표본이 3건 미만이면 참고만 해주세요.
금리·증시 같은 사건이 있던 날 전후로 이 종목이 평균 얼마나 움직였는지 사건 종류별로 보여줘요.
막대가 길수록 그 사건에 크게 반응했다는 뜻이에요. 옅은 부분은 가장 적게·가장 크게 움직인 폭이고, 진한 표시가 평균이에요.
예를 들어 미국 금리 막대가 왼쪽으로 길면 금리 사건이 있을 때 주로 떨어졌다는 뜻이에요. 표본이 3건 미만이면 참고만 해주세요.
미국 증시 사건에 가장 크게 반응했어요 — 전후로 평균 -1.27% 움직였어요.
주요 사건 반응 — 카테고리별
이 종목이 과거 주요 사건에 어떻게 반응했는지 보여줘요.
평균 반응이 양수면 사건에 강한 종목, 음수면 사건에 약한 종목이에요.
시장 급락 시 평균 -5%라면, 위기 때 시장보다 덜 빠지는 방어적 종목이에요.
이 종목이 과거 주요 사건에 어떻게 반응했는지 보여줘요.
평균 반응이 양수면 사건에 강한 종목, 음수면 사건에 약한 종목이에요.
시장 급락 시 평균 -5%라면, 위기 때 시장보다 덜 빠지는 방어적 종목이에요.
| 사건 유형
사건의 카테고리 분류예요. 유형별로 종목이 어떻게 반응하는지 비교할 수 있어요. "VIX 급등" 유형의 평균 반응이 -3%라면, 공포 장세에 이 종목은 약한 편이에요. |
평균 반응
해당 유형의 사건이 발생했을 때 종목의 평균 수익률이에요. 양수면 사건에 강한 종목, 음수면 사건에 약한 종목이에요. +1.5%이면 해당 사건 발생 시 평균 1.5% 올랐다는 뜻이에요. |
최소
해당 유형의 사건 중 가장 나빴던 반응이에요. 최악의 시나리오에서 얼마나 빠질 수 있는지 보여줘요. -8%이면 최악의 경우 8% 하락한 적이 있어요. |
최대
해당 유형의 사건 중 가장 좋았던 반응이에요. 최상의 시나리오에서 얼마나 오를 수 있는지 보여줘요. +6%이면 최상의 경우 6% 상승한 적이 있어요. |
사건 수
분석에 사용된 사건의 개수예요. 사건 수가 많을수록 평균값의 신뢰도가 높아요. 15건이면 15번의 사건 데이터를 기반으로 평균을 낸 거예요. |
|---|---|---|---|---|
| 미국 증시 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
| 한국 증시 | -0.09% | -0.26% | +0.05% | 20건 |
| 아시아 증시 | -0.86% | -1.32% | 0.00% | 20건 |
| 유럽 증시 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
| 섹터 | -1.21% | -1.27% | -0.05% | 20건 |
| 산업 | -0.72% | -1.32% | +0.15% | 20건 |
| 원자재 | -0.04% | -0.15% | +0.10% | 20건 |
| 금리 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
| 환율 | -1.21% | -1.27% | -0.05% | 20건 |
| 암호화폐 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
| 공포 지수 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
| 미국 금리 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
| 미국 물가 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
| 미국 고용 | -1.23% | -1.27% | -0.51% | 20건 |
| 미국 성장 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
| 한국 금리 | -1.21% | -1.27% | 0.00% | 20건 |
| 한국 물가 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
| 한국 성장 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 14건 |
| 한국 외국인 수급 | -0.01% | -0.21% | +0.31% | 20건 |
| 한국 수입물가 | -1.23% | -1.27% | -0.56% | 20건 |
| 한국 고용 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
| 한국 산업생산 | -1.27% | -1.27% | -1.27% | 20건 |
주요 사건 반응 — 개별 사건
종목이 반응한 사건을 한 건씩 발생일·반응율과 함께 보여줘요.
카테고리 버튼으로 특정 유형(예: 미국 증시)만 좁혀서 살펴볼 수 있어요. 카테고리별 평균은 위 카드에서 확인해보세요.
"FOMC 0.5%p 인하" 사건이 있던 2024-09-18에 종목이 +1.20% 반응했다면 표의 "반응" 컬럼에 그 값이 표시돼요.
종목이 반응한 사건을 한 건씩 발생일·반응율과 함께 보여줘요.
카테고리 버튼으로 특정 유형(예: 미국 증시)만 좁혀서 살펴볼 수 있어요. 카테고리별 평균은 위 카드에서 확인해보세요.
"FOMC 0.5%p 인하" 사건이 있던 2024-09-18에 종목이 +1.20% 반응했다면 표의 "반응" 컬럼에 그 값이 표시돼요.
| 발생일
사건이 발생한 날짜예요. 날짜를 기준으로 정렬해 최신 사건부터 확인할 수 있어요. 2025-04-02이면 2025년 4월 2일에 발생한 사건이에요. |
사건
시장에 영향을 준 이벤트의 설명이에요. 사건을 일으킨 종목의 이름과 등락률로 표시돼요. "S&P 500 -3.46%"은 S&P 500 지수가 3.46% 하락한 사건이에요. |
사건 유형
사건의 카테고리 분류예요. 유형별로 종목이 어떻게 반응하는지 비교할 수 있어요. "VIX 급등" 유형의 평균 반응이 -3%라면, 공포 장세에 이 종목은 약한 편이에요. |
반응
사건 발생 전후 약 5 거래일(±1주) 구간의 종목 수익률이에요. 양수는 상승, 음수는 하락. 사건 자체의 영향 크기와 종목의 민감도가 함께 반영돼요. 같은 사건에 다른 종목과 비교해 강·약을 가늠할 수 있어요. 미국 증시가 -3% 하락한 주에 같은 자산군 종목이 -2.5% 반응했다면 약간 덜 민감한 편이에요. |
|---|---|---|---|
| 2026-08-07 | 금광 7.11% 급등 | 산업 | +0.10% |
| 2026-08-07 | 옥수수 5.13% 급등 | 원자재 | +0.10% |
| 2026-08-07 | 외국인 순매수 (유가증권시장) 발표: -8,612억원 | 한국 외국인 수급 | +0.10% |
| 2026-08-06 | 코스피 4.58% 급락 | 한국 증시 | -0.05% |
| 2026-08-06 | 브렌트유 5.16% 급등 | 원자재 | -0.05% |
| 2026-08-06 | 옥수수 5.61% 급등 | 원자재 | -0.05% |
| 2026-08-06 | 외국인 순매수 (유가증권시장) 발표: -33,509억원 | 한국 외국인 수급 | -0.05% |
| 2026-08-05 | 코스피 3.76% 급등 | 한국 증시 | -0.05% |
| 2026-08-05 | 닛케이225 3.66% 급등 | 아시아 증시 | -0.05% |
| 2026-08-05 | 금광 7.39% 급등 | 산업 | -0.05% |
| 2026-08-05 | 금 5.19% 급등 | 원자재 | -0.05% |
| 2026-08-05 | 외국인 순매수 (유가증권시장) 발표: +14,277억원 | 한국 외국인 수급 | -0.05% |
| 2026-08-04 | 코스닥 5.88% 급등 | 한국 증시 | 0.00% |
| 2026-08-04 | 반도체 6.80% 급등 | 산업 | 0.00% |
| 2026-08-04 | 옥수수 6.50% 급락 | 원자재 | 0.00% |
| 2026-08-04 | 브렌트유 5.77% 급락 | 원자재 | 0.00% |
| 2026-08-04 | WTI 원유 5.36% 급락 | 원자재 | 0.00% |
| 2026-08-03 | 코스피 5.12% 급락 | 한국 증시 | -0.10% |
| 2026-08-03 | 옥수수 7.32% 급등 | 원자재 | -0.10% |
| 2026-08-03 | 브렌트유 7.33% 급락 | 원자재 | -0.10% |
연관도 한눈에 보기
이 종목과 같은 자산군·같은 거래 시간대 종목들이 최근 1년간 얼마나 비슷하게 움직였는지 한눈에 보여줘요.
띠는 비교한 종목 전체가 퍼져 있는 범위예요. 오른쪽 끝일수록 이 종목과 같이 움직이고, 왼쪽 끝일수록 따로 움직여요.
예를 들어 왼쪽 점이 -0.31이면 그 종목은 이 종목과 반대로 움직인 편이라, 함께 담으면 흔들림을 나눠 받을 수 있어요.
이 종목과 같은 자산군·같은 거래 시간대 종목들이 최근 1년간 얼마나 비슷하게 움직였는지 한눈에 보여줘요.
띠는 비교한 종목 전체가 퍼져 있는 범위예요. 오른쪽 끝일수록 이 종목과 같이 움직이고, 왼쪽 끝일수록 따로 움직여요.
예를 들어 왼쪽 점이 -0.31이면 그 종목은 이 종목과 반대로 움직인 편이라, 함께 담으면 흔들림을 나눠 받을 수 있어요.
연관도를 분석할 데이터가 충분하지 않아요.