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.
- $37억
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.
- 50.11%
- MDD
선택한 기간 중 고점에서 가장 많이 빠진 폭이에요.
20% 이상이면 위험 신호예요. 낮을수록 안정적인 포트폴리오예요.
-30%라면 100만원이 70만원까지 빠진 적이 있다는 뜻이에요.
- 24.13%
- 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.
- $1.35 ~ $1.78
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
환율 변동은 반영하지 않아요
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 50.11%로 높은 편이고, 최대 낙폭은 24.13%였어요. 미국 증시 사건이 있던 날 전후로 평균 +6.41%, 유럽 증시 사건 전후로는 평균 +6.41% 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 +6.41% 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 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 한국 증시 | -5.85% | -12.21% | -0.89% | 20건 |
| 아시아 증시 | +2.25% | -8.13% | +6.41% | 20건 |
| 유럽 증시 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 섹터 | +5.90% | -3.69% | +6.41% | 20건 |
| 산업 | +2.99% | -4.65% | +6.41% | 20건 |
| 원자재 | -4.88% | -8.27% | -0.89% | 20건 |
| 금리 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 환율 | +5.90% | -3.69% | +6.41% | 20건 |
| 암호화폐 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 공포 지수 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 미국 금리 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 미국 물가 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 미국 고용 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 미국 성장 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 한국 금리 | +5.68% | -8.13% | +6.41% | 20건 |
| 한국 물가 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 한국 성장 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 14건 |
| 한국 외국인 수급 | -5.20% | -12.21% | -0.33% | 20건 |
| 한국 수입물가 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 한국 고용 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 20건 |
| 한국 산업생산 | +6.41% | +6.41% | +6.41% | 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 | -3.08% |
| 2026-08-07 | 옥수수 5.13% 급등 | 원자재 | -3.08% |
| 2026-08-07 | 외국인 순매수 (유가증권시장) 발표: -8,612억원 | 한국 외국인 수급 | -3.08% |
| 2026-08-06 | 코스피 4.58% 급락 | 한국 증시 | -4.05% |
| 2026-08-06 | 브렌트유 5.16% 급등 | 원자재 | -4.05% |
| 2026-08-06 | 옥수수 5.61% 급등 | 원자재 | -4.05% |
| 2026-08-06 | 외국인 순매수 (유가증권시장) 발표: -33,509억원 | 한국 외국인 수급 | -4.05% |
| 2026-08-05 | 코스피 3.76% 급등 | 한국 증시 | -4.65% |
| 2026-08-05 | 닛케이225 3.66% 급등 | 아시아 증시 | -4.65% |
| 2026-08-05 | 금광 7.39% 급등 | 산업 | -4.65% |
| 2026-08-05 | 금 5.19% 급등 | 원자재 | -4.65% |
| 2026-08-05 | 외국인 순매수 (유가증권시장) 발표: +14,277억원 | 한국 외국인 수급 | -4.65% |
| 2026-08-04 | 코스닥 5.88% 급등 | 한국 증시 | -3.84% |
| 2026-08-04 | 반도체 6.80% 급등 | 산업 | -3.84% |
| 2026-08-04 | 옥수수 6.50% 급락 | 원자재 | -3.84% |
| 2026-08-04 | 브렌트유 5.77% 급락 | 원자재 | -3.84% |
| 2026-08-04 | WTI 원유 5.36% 급락 | 원자재 | -3.84% |
| 2026-08-03 | 코스피 5.12% 급락 | 한국 증시 | -6.95% |
| 2026-08-03 | 옥수수 7.32% 급등 | 원자재 | -6.95% |
| 2026-08-03 | 브렌트유 7.33% 급락 | 원자재 | -6.95% |
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.