주식 투자를 시작하면 가장 먼저 하는 고민은 좋은 종목을 찾는 것입니다.
지난 글에서는 좋은 종목을 찾는 순서를 시장 → 업종 → 거래대금 → 종목 → 기업분석으로
살펴봤습니다.
그런데 이 과정에서 많은 초보 투자자들이 가장 많이 하는 실수 중 하나가 있습니다.
바로 거래량만 보고 종목을 판단하는 것입니다.
거래량은 많이 알려진 지표이지만, 실제 투자에서는 거래대금을
함께 확인하는 것이 훨씬 도움이 되는 경우가 많습니다.
왜냐하면 거래대금은 시장에서 실제로 얼마나 많은 자금이 움직였는지를 보여주기 때문입니다.
이번 글에서는 좋은 종목을 찾는 과정에서 왜 거래대금을 먼저 확인하는지, 그리고 네이버 증권에서는 이를 어떻게 활용하면 좋은지 알아보겠습니다.
거래량과 거래대금은 무엇이 다를까?
거래량과 거래대금은 비슷해 보이지만 의미는 다릅니다.
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구분 |
의미 |
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거래량 |
거래된 주식의 수 |
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거래대금 |
거래된 금액(주가 × 거래량) |
예를 들어 두 종목을 비교해 보겠습니다.
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종목 |
주가 |
거래량 |
거래대금 |
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A |
100원 |
100만 주 |
1억 원 |
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B |
10,000원 |
100만 주 |
100억 원 |
두 종목 모두 거래량은 100만 주로 같습니다.
하지만 실제 시장에서 움직인 돈은 100배 차이가 납니다.
이처럼 거래량만 보면 두 종목 모두 활발하게 거래된 것처럼 보이지만, 시장의
관심은 거래대금이 훨씬 큰 종목에 집중됐을 가능성이 높습니다.
왜 거래대금을 먼저 확인할까?
좋은 종목을 찾을 때 가장 중요한 것은 시장의 관심이 어디에 모이고 있는지를 확인하는 것입니다.
거래대금은 실제로 많은 자금이 유입된 종목을 보여주는 지표입니다.
특히 거래대금이 꾸준히 증가하는 종목은 기관이나 외국인 등 큰 자금이 함께 움직이고 있는지 추가로 살펴볼 가치가
있습니다.
물론 거래대금이 많다고 무조건 좋은 종목은 아닙니다.
하지만 종목을 처음 찾는 단계에서는 시장이 주목하는 종목을 발견하는 가장 좋은 출발점이 될 수 있습니다.
네이버 증권에서는 어떻게 활용할까?
좋은 종목을 찾을 때는 네이버 증권의 거래상위를 먼저 활용해 보세요.
거래상위에는 현재 거래대금이 많은 종목이 정리되어 있습니다.
하지만 여기서 바로 투자 대상을 결정해서는 안 됩니다.
먼저 거래대금이 왜 증가했는지 확인해야 합니다.
- 실적 발표
때문인지
- 새로운 정책이나
산업 이슈 때문인지
- 업종 전체로
자금이 유입되고 있는지
- 단기 테마나
뉴스 때문인지
거래대금이 증가한 이유를 확인해야 시장의 관심이 일시적인지, 계속
이어질 가능성이 있는지를 조금 더 객관적으로 판단할 수 있습니다.
거래대금만 보고 투자하면 안 되는 이유
거래대금은 관심 종목을 찾는 좋은 기준입니다.
하지만 투자의 기준은 아닙니다.
거래대금이 많더라도 단기 이슈로 급등한 종목일 수도 있고, 하루만
거래가 몰린 종목일 수도 있습니다.
그래서 거래대금으로 종목을 찾았다면 다음 단계도 반드시 확인해야 합니다.
- 차트의 흐름은
어떤지
- 외국인과
기관은 함께 매수하고 있는지
- 업종 전체도
강한 흐름인지
- 기업의 실적과
재무상태는 안정적인지
거래대금은 종목을 선택하는 기준이 아니라 발견하는 기준으로 활용하는 것이 좋습니다.
네이버 증권 활용 포인트
거래대금은 네이버 증권에서 가장 활용도가 높은 정보 중 하나입니다.
좋은 종목을 찾는 과정에서는 다음 순서로 활용해 보세요.
① 거래상위에서 거래대금이 많은 종목을 확인합니다.
② 거래대금이 증가한 이유를 뉴스와 공시를 통해 확인합니다.
③ 해당 종목이 속한 업종의 흐름도 함께 살펴봅니다.
④ 마지막으로 기업정보와 재무정보를 확인해 투자할 가치가
있는 기업인지 판단합니다.
거래상위는 매수 목록이 아니라 관심 종목을 찾는 출발점이라는 점을 기억하면 좋습니다.
마무리
거래량은 얼마나 많은 주식이 거래됐는지를 보여줍니다.
거래대금은 얼마나 많은 자금이 움직였는지를 보여줍니다.
좋은 종목을 찾고 싶다면 거래량만 보지 말고 거래대금도 함께 확인해 보세요.
시장의 관심이 어디에 집중되는지를 먼저 이해하면 종목을 바라보는 기준도 조금씩 달라집니다.
좋은 종목은 우연히 발견되는 경우보다, 시장의 관심을 따라 하나씩
확인하는 과정에서 발견되는 경우가 훨씬 많습니다.
