삼성전자

0059302026-07-07 종가 조회 중...

종목 페이지

섹터: 전기/전자
리포트가: 291,000원
당일 등락: -8.49%
거래대금: 17.7조원
시가총액: 1,730.5조

고른 이유

삼성전자(005930)는 2026년 7월 7일 종가랩이 종가베팅(장 마감 무렵에 사서 다음 거래일 아침에 파는 매매) 후보로 고른 전기/전자 종목이에요.

리포트를 만든 시각(장 마감 무렵) 가격은 291,000원, 당일 등락률은 -8.49%, 거래대금은 177,015억원이었어요.

수급(기관·외국인 매수)은 0점(기관·외국인 매수가 없어요)이었어요.

이 날은 수급·차트·뉴스를 합친 종합 점수로 골랐어요.

수급0점기관·외국인 매수가 없어요

기관·외국인 순매수 없음

기술-8.49%당일 등락

차트에서 눈에 띄는 신호는 없어요

재료233건당일 뉴스

뉴스 233건 · 유튜브·텔레그램 언급

한눈에 보는 체크리스트

종가베팅을 잘하는 트레이더들이 종목을 고를 때 묻는 질문에, 분석한 시각의 값으로 답해요.

관심을 받았나
조회 순위 20위 안 기록이 없어요
돈이 몰렸나
거래대금 177,015억 · 오늘 -8.49%
함께 움직였나
함께 오른 테마 기록이 없어요
재료가 이어지나
확인된 재료 기록이 없어요
의미 있는 자리인가
가격 위치 기록이 없어요
밤사이 대응할 수 있나
저녁과 다음 날 아침 8시에도 거래되는 종목이에요

손절 기준은 아래 ‘성적 계산 기준’ 카드의 손절 계산기로 미리 정해 보세요.

수급

수급 0점연속 0일

날짜	개인	외국인	기관	프로그램
07.07기준일	+23,232	-18,207	-5,475	-19,497
07.06	+5,964	-6,409	+58	-7,798
07.03	-9,184	-3,872	+13,063	+3,768
07.02	+20,229	-14,767	-6,162	-16,719
07.01	+16,521	-10,841	-5,854	-17,383

최근 5일 합계

기관-4,370억
외국인-54,096억
개인+56,761억
프로그램-57,629억

표의 단위는 억원이고, 그날 사들인 금액이 팔아치운 금액보다 많으면 빨강(+), 반대면 파랑(−)이에요.

차트

× 평균선 상승 배열× 1년 최고가 근처

5MA 10MA 20MA 상승 하락

최근 1주일 1시간봉이에요. 평균선 상승 배열은 최근 5·10·20일 평균 가격이 짧은 기간 순서로 위에 있다는 뜻이에요. 1년 최고가 근처는 현재가가 1년 최고가의 95% 이상인 상태예요.

시간대별 프로그램 매매

시각	매수	매도	순매수	증감
이 날짜는 시간대별 기록이 없어요

장중에 쌓여요. 증권사가 지난 날짜의 시간대별 값을 주지 않아 수집을 시작하기 전 리포트는 소급해서 채울 수 없어요.

종목 상태 점수

후보 41종 중 상위 63%

24점

수급0 / 100비중 40
누가·얼마나·며칠 샀나, 개인 반대편인가
해당 없음 · 기관·외국인 양매수 · 순매수 규모 · 연속 순매수 · 개인 반대편 · 프로그램 순매수
기술20 / 100비중 30
거래대금
해당 없음 · 평균 가격선 상승 순서 · 1년 최고가 근접 · 당일 등락 구간 · 섹터 대표 종목
재료60 / 100비중 30
뉴스 재료 · 유튜브·텔레그램 언급
해당 없음 · 오늘의 테마주

세 축을 40:30:30 비중으로 합한 값이에요(수급 0점 · 기술 20점 · 재료 60점). 이 날은 점수로 종목을 골랐어요(지금 기준으로 다시 계산한 값이에요).

전략 점수

기준선 0

—

이 리포트는 전략이 아니라 점수로 종목을 고르던 때예요. 그래서 전략 점수가 없어요.

성적 계산 기준

살 때

291,000원

분석을 마친 시각(장 마감 무렵)의 가격이에요

팔 때

다음 거래일 아침 가격

아직 안 나왔어요 — 다음 거래일 아침에 채워져요

손실 제한

직접 설정

잃어도 괜찮은 금액을 정하고 수량을 거꾸로 계산해 보세요

추천이 확정된 뒤의 가격에 사서 다음 날 아침 장이 열린 직후에 팔았다고 가정한 성적이에요. 사고파는 시각이 달라지면 결과도 달라져요.

뉴스 재료

이 날 233건 언급

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이 화면의 숫자는 시장 데이터를 미리 정한 규칙으로 계산해 자동으로 만들었고, 뉴스·콘텐츠 요약과 분류는 AI가 만들어요. AI 분류에는 오류가 있을 수 있어요. 데이터와 계산 방법