- 섹터
- 전기/전자
- 리포트가
- 439,500원
- 당일 등락
- +9.46%
- 거래대금
- 3,364억원
- 시가총액
- 35조
고른 이유
삼성SDI(006400)는 2026년 7월 10일 종가랩이 종가베팅(장 마감 무렵에 사서 다음 거래일 아침에 파는 매매) 후보로 고른 전기/전자 종목이에요.
리포트를 만든 시각(장 마감 무렵) 가격은 439,500원, 당일 등락률은 +9.46%, 거래대금은 3,364억원이었어요.
수급(기관·외국인 매수)은 88점(수급이 아주 강해요)이었어요.
이 날은 수급·차트·뉴스를 합친 종합 점수로 골랐어요.
수급88점수급이 아주 강해요
기관 +350억 · 외국인 +87억 · 프로그램 +295억 · 4일 연속
기술+9.46%당일 등락
차트에서 눈에 띄는 신호는 없어요
재료1건당일 뉴스
뉴스 1건 · 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 3,364억 · 오늘 +9.46%
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
| 날짜 | 개인 | 외국인 | 기관 | 프로그램 |
|---|---|---|---|---|
| 07.10기준일 | -434 | +87 | +350 | +295 |
| 07.09 | -237 | +453 | -214 | +359 |
| 07.08 | -289 | +308 | -9 | +377 |
| 07.07 | -212 | +121 | +96 | +22 |
| 07.06 | +240 | +129 | -381 | +60 |
최근 5일 합계
- 기관-158억
- 외국인+1,099억
- 개인-932억
- 프로그램+1,113억
표의 단위는 억원이고, 그날 사들인 금액이 팔아치운 금액보다 많으면 빨강(+), 반대면 파랑(−)이에요.
차트
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 15%51점
수급88 / 100비중 40
기관·외국인 양매수 · 개인 반대편 · 프로그램 순매수 · 연속 순매수 · 순매수 규모
기술30 / 100비중 30
당일 등락 구간 · 거래대금
해당 없음 · 평균 가격선 상승 순서 · 1년 최고가 근접 · 섹터 대표 종목
재료23 / 100비중 30
유튜브·텔레그램 언급 · 뉴스 재료
해당 없음 · 오늘의 테마주
세 축을 40:30:30 비중으로 합한 값이에요(수급 88점 · 기술 30점 · 재료 23점). 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
439,500원
분석을 마친 시각(장 마감 무렵)의 가격이에요
팔 때
446,000원
장 시작 전(NXT) 아침 가격 · +1.59%
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.
다음 거래일 아침 결과
07. 13. 오전 09:03 기준장 시작 전 (NXT)
+1.59%
뉴스 재료
이 날 1건 언급이 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