주식투자는 알파스퀘어와 함께

# 개인 투자자, 2008년과 비교하면 ?

# 현재 상황은요

2020년 코로나19 팬데믹의 국면에서 소위 `개미`(이하 개인 투자자)들은

코스피가 급락한 구간에서 매수를 대폭 늘리고,

시가총액 비중이 높은 초우량주에 집중 투자하는 경향을 보였습니다. 

9일 한국거래소 자료에 따르면 지난 1월부터 3월까지

개인 투자자의 순매수가 총 20조 5800억 원을기록했습니다.

이는 2008년 9~11월 개인 투자자 순매수 대비 9배 이상 증가한 것입니다. 

# 2008년 위기 때와의 차이점은요?

3개월 내 저점과 고점 간 격차는 2008년 금융위기 때 60.0%,

2020년 코로나19 때가 55.5%로 비슷했습니다.

다른 점은 투자 기간입니다.

2008년 개인 투자자들은 저점에서 대량 매수 후 저점 대비 20%가량 회복하자 대거 매도했습니다.

이후 폭락이 한 번 더 발생하며 개인들은 다시 대거 사들였지만

이후 20% 회복 지점에서 다시 그만큼을 팔았습니다. 

반면 2020년 개인 투자자들은 과거와 똑같이 20% 회복한 현시점에서도 

여전히 대규모 매수를 이어가고 있습니다.

또한 보유 기간도 확대된 것으로 보입니다.

# 어떤 종목을 매수 했을까요?

자료 : 마켓포인트

2008년 코스피에서 개인 투자자가 많이 사들인 종목은

대우조선해양, 삼성중공업, 포스코, 대림산업 등으로

당시 시총 10위 이내 종목은 포스코 하나뿐이었습니다. 

반면 2020년 개인 투자자들은 시총이 크면서 장기적 비전이 있는 주식 위주로 사들였습니다.

순매수 상위 종목을 보면 삼성전자, 삼성전자우, SK하이닉스, 현대차, 삼성SDI 등

대부분 시총 상위권의 종목입니다.

특히 삼성전자는 전체 개인 순매수 비중의 40%에 육박했습니다.

# 실시간 개인 투자자의 매매 정보를 확인하려면요?

알파스퀘어 시장요약 탭에서

개인 투자자의 순매수 정보를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

또한 외국인, 기관, 개인 주체별 매매 정보도 확인 가능합니다.

이를 참고하여 무조건적인 매매보다는 현명하고 신중한 투자를 해볼까요? :- )

https://alphasquare.co.kr/home/stock/stockinfo?code=005930?source=tistory

이번 글에서는 Pandas DataReader 라는 모듈을 사용하여

Jupyter Notebook 에서 주가 데이터를 읽어 오는 법을 알아보려 합니다.

프로그래밍을 하나~~~~도 몰라도 누구나 이해하면서 쉽게 따라 할 수 있도록

자세하게 설명하였으니 차근차근 읽어보시면 좋을 것 같습니다.

모듈이란?

'파일 단위로 작성된 프로그램의 기능 단위'를 의미

-> 쉬운 이해를 위해 프로그램을 작성하는 일을 블록을 조립하여 로봇을 만드는 일이라고 생각해봅시다.

따로 만들어져있는 부품이 없다면 설명서를 보면서 작은 블록들을 하나하나 조립해 나가야 로봇이 겨우 완성될 것입니다.

하지만 내가 원하는 부분 (예를 들어 로봇의 팔이나, 다리, 몸통 등) 을 누가 조립해 놓았고

그것을 자유롭게 가져다 쓸 수 있다면 훨씬 수월하게 로봇을 만들 수 있을 것입니다.

​

프로그래밍에서 모듈이 바로 '조립되어있는 어떤 기능을 할 수 있는 부품'에 해당된다고 이해하시면 됩니다. 따라서 '모듈을 가져다 쓴다' == '누군가 블록으로 조립해놓은 부품을 가져다 쓰는 것'입니다.

파이썬의 모듈을 사용할 때에는 해당 모듈을 설치하고

불러오기만(import) 하면 해당 모듈에 구현된 함수 및 자료구조 등을 편리하게 사용할 수 있습니다.

​

그렇다면 우리가 사용할 pandas_datareader라는 모듈을 설치하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.

먼저 아나콘다가 설치된 폴더에 들어갑니다.

그다음 Anaconda Prompt를 실행합니다.

위와 같이 pip install pandas_datareader라고 입력한 뒤 엔터키를 누릅니다.

여기서 pip install 은 특정한 모듈을 설치하라는 명령어입니다.

설치가 정상적으로 진행되었다면 위와 같은 메시지가 출력됩니다.

​

설치에 문제가 있거나 진행에 문제가 생겼다면 pip 설치 링크에서

자신의 운영체제에 맞는 pip 툴을 설치해보시고 다시 위 과정을 시도해 보시면 됩니다.

이로써 pandas_datareader라는 모듈이 파이썬에 설치되었습니다.

​

이제 Jupyter notebook에서 모듈을 불러와서 사용하는 법을 알아보도록 하겠습니다.

Jupyter notebook을 실행한 뒤 처음 셀에 다음과 같이 입력 한 후 실행(쉬프트 + 엔터) 합니다.

import pandas_datareader as pdr

정상적으로 실행되었다면 표시된 부분과 같이 ln [1]이라는 글씨가 떠있어야 합니다.

import pandas_datareader as pdr

위 코드의 뜻은 "pandas_datareader라는 모듈에 pdr이라는 이름을 붙여서 불러와라"입니다.

즉 우리는 이제 코드에서 pdr이라는 명령을 통해

pandas_datareader 모듈에 접근할 수 있는 것입니다.

​

그렇다면 이제 pdr이라는 이름으로 불러온 모듈을 사용해 보도록 하겠습니다.

두 번째 셀에 아래와 같이 코드를 입력합니다.

pdr.DataReader('KRX:005930', 'google', '2017-01-01', '2017-12-08')

이 코드의 뜻은 pdr이라는 이름을 가진 모듈에서 DataReader라는 함수를 사용하겠다는 뜻입니다.

그렇다면 파이썬에서 함수는 무엇일까요?

'함수는 x라는 입력이 들어오면 어떤 y 값을 뱉어내는 기계와 비슷한 것'

함수 박스 개념

파이썬에서 함수도 이와 같습니다.

우리가 입력한 pdr.DataReader 가 박스의 역할을 하는 것이고

그 옆의 괄호 안에 있는 값들, ('종목코드', '주가 데이터를 읽어올 곳', '시작일', '종료일')과

같은 양식으로 표현되어 있는 정보가 입력값인 x에 해당합니다.

​

이 x 데이터가 pdr.DataReader라는 박스를 거치면

그 기간 동안의 주가 데이터라는 y 값이 나오게 되는 것이고

주피터 노트북은 나오는 y 값을 바로 보여주는 역할을 합니다.

따라서 위에서 입력한 코드를 해석해보면 다음과 같습니다.

구글이 가지고 있는 삼성전자(KRX:005930이 삼성전자의 종목코드입니다) 관련 주가 데이터 중에서 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 8일 사이의 데이터를 가져와라

그렇다면 함수가 실제로 작동하는지 보기 위해 두 번째 셀에 입력한 코드를 실행해봅시다.

데이터가 나온다면

1) 설정한 날짜와 다르게 현재의 날짜를 기준으로 1년치의 결과가 나오거나

2) 에러가 발생하게 될 것입니다.

두가지 경우 모두 같은 이유 때문에 발생하는 현상인데,

구글에서 주가 데이터를 제공해주는 url이 최근에 변경되었기 때문 입니다.

DataReader라는 함수에 바뀌기 이전의 url 주소가 설정되어 있어서 에러가 나는 것입니다.

이 문제를 해결하기 위해 세 번째와 네 번째 셀에 다음과 같이 코드를 입력하고 두 줄 다 실행을 합니다.

from pandas_datareader.google.daily import GoogleDailyReader

GoogleDailyReader??

정상적으로 실행이 되었다면 다음과 같은 화면이 나타나게 될 것입니다.

뭔가 복잡해 보이고 어려워 보일 수 있지만

여기서 우리는 하늘색 테두리 친 부분만 최신 url 주소로 고쳐 주면 됩니다.

이 코드를 수정하기 위해서는 빨간색으로 테두리친 경로에 저장된 daily.py 라는 파일에 접근해야 합니다. 그러기 위해 저번 시간에 설치한 파이참을 실행하여 위의 경로에 있는 daily.py 파일을 열어 줍니다.

PyCharm에서 daily.py를 열어 놓은 화면

파일을 열어준 다음 위와 같이 url 주소를 http://finance.google.com/finance/historical 로 바꿔 줍니다.

수정이 완료되었다면 저장한 후 파이참을 종료합니다.

​

파이참을 통해 모듈 수정이 완료되었지만 켜져 있는 주피터 노트북에 그것이 바로 적용되지는 않습니다.

새로 바뀐 모듈을 import 해서 사용하려면

작업 중인 노트북을 종료(Shutdown) 했다가 다시 켜줘야 합니다.

먼저 아까 작업 중이던 주피터 노트북에서 디스크 버튼을 눌러 저장한 뒤 창을 닫습니다.

저는 Pandas_google_finance_data_reader.ipynb 라는 노트북에서 작업을 하고 있었는데

창을 닫아도 옆에 Running 이 떠있음을 볼 수 있습니다.

이를 종료시키기 위해 체크 버튼을 누릅니다.

체크 버튼을 누르면 아래 사진과 같이 Shutdown 항목이 생기는데 그 버튼을 눌러줍시다.

Shutdown 을 하면 다음과 같이 Running 표시가 사라지게 됩니다.

이제 다시 노트북에 들어가서 데이터 읽어오는 코드를 실행해 보도록 하겠습니다.

첫 번째 셀과 두 번째 셀의 코드를 차례대로 실행해 주면

다음과 같이 주피터 노트북에 시작일로 정한 2017년 1월 1일부터의 데이터가

출력되는 것을 확인할 수 있습니다.

(1월 1일이 빠져있는 이유는 주식 장이 열리지 않는 날이기 때문입니다.

휴장일은 데이터가 없기 때문에 빠져있습니다.)

스크롤을 내려서 확인해 보면 우리가 종료일로 정한 12월 8일 이전까지의 삼성전자(KRX:005930) 주가 데이터가 출력되어 있음을 확인할 수 있습니다.

표의 각 항목을 설명하며 글을 마치도록 하겠습니다.

​

'Open'은 그날 장이 열릴 때의 시가를 의미합니다.

'High'는 그날 장에서의 최고가를 의미합니다.

'Low'는 그날 장에서의 최저가를 의미합니다.

'Close'는 그날 장이 마감할 때 수정 종가를 의미합니다(수정 주가에 대한 설명 보기)

'Volume'은 거래량을 나타내는 데이터입니다.

이번 글에서는 Pandas DataReader라는 모듈을 활용해서 Google Finance의 주가 데이터를 불러오는 방법에 대해 알아보았습니다. 다음 시간에는 주가 데이터를 불러오는 다른 방법들(키움 API 사용, 직접 크롤링하기)과 불러온 데이터를 파이썬으로 어떻게 처리 또는 시각화할 수 있는지 그 방법에 대해서 알아보려고 합니다.

​

질문이나 더 궁금한 점은 댓글로 올려주시면 저에게도 큰 도움이 될 것 같습니다! 다음 포스팅도 기대해주시길 바랍니다.

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# 4월 2주차 업데이트 상황

# 스마트 탭

스마트 탭은 알파스퀘어 홈페이지의 우측에 있는 탭을 말해요.

시장정보, 종목정보, 차트분석, 종목발굴, 종목토론, 대시보드 이렇게 총 6개의 대분류 탭이 있어요. 

오늘은 그중 4개의 대분류 탭에 대한 업데이트 사항을 공지하려고 해요. 

1) 시장정보 

# 시장이슈 탭

현재 시장에서 주목받고 있는 소식을 전해주는 

시장이슈 탭의 상단 디자인 구조가 변경되었어요! 

뉴스, 시장, 경제, 산업, 채권, 파생, 기업, 투자를 기준으로 선택할 수 있고, 

해당 콘텐츠를 클릭하면, 새 창에서 콘텐츠를 확인할 수 있어요 :-)

2) 종목정보 

# 종목이슈 탭

현재종목에 대한 이슈뿐 아니라 

선택한 목록에 등록된 모든 종목들에 대한 이슈들을 한 번에 모아볼 수 있어요. 

그리고 뉴스 / 공시/ IR/ 리포트 중 두 개 이상이 아닌 한 가지만 선택할 수 있답니다.

3) 차트분석 

# 패턴분석 탭 

패턴분석 기능을 실행할 시 한눈에 파악하기 쉽도록 결과를 그래프로 확인할 수 있어요. 

그래프 하단에는 패턴분석의 결과를 설명해주는 툴 팁이 제공되어요. 

4) 종목발굴 

# 종목필터 탭 

디자인 개편과 함께 사진의 우측 상단에 있던 

필터 초기화 버튼이 전체 삭제 버튼으로 변경되었어요.

혹시 필터 목록이 지정된 상태에서 수정을 하더라도

이제는 자동으로 변경 내용이 저장되어요.

종목 추출 후 하단에 추출된 종목들을 한 번에 관심목록에 추가할 수 있게 되었답니다 😀

자세한 내용은 더욱 편리해진 알파스퀘어에서 만나볼까요? :-)

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이동평균이란?

이동평균은 주식 투자를 하는 투자자들에게 가장 대중적인 보조지표이다. 

이동평균은 주식 가격의 추세를 파악하는 데 사용되며

산출 방법에 따라 단순이동평균, 지수이동평균, 가중이동평균 등으로 나뉜다.

​

지수이동평균을 차트에 적용하면 다음과 같이 나타난다.

주식 가격에는 일정한 흐름, 즉 추세가 존재하는데

일반적으로 투자자들은 상승추세에 있는 종목에 올라타 안정적으로 수익을 얻길 바란다.

따라서 추세를 파악하는 것은 이러한 매매법에서 상당히 중요하게 작용하는데, 

이러한 추세 파악을 위해 사용되는 지표가 이동평균이다.

​

일반적으로 주가는 들쑥날쑥한 변동성을 가지는데

이 때문에 추세를 파악하는 것은 다소 힘들 수 있다.

따라서 불규칙하게 보이는 들쑥날쑥한 부분을 제거한다면 추세를 보기에 쉬울 것이며 

이동평균은 며칠간의 주가를 평균내기 때문에 이러한 들쑥날쑥한 부분,

즉 잡음(noise)을 제거하고 추세를 파악할 수 있게 도와준다.

​

​

 지수이동평균의 특징

지수이동평균은 특정한 기간 동안의 주가를 최근의 가격에 더 높은 가중치를 두어 계산한다.

가장 최근의 일자에 가장 큰 가중치를 두기 때문에

단순이동평균에 비해 최근의 시장 분위기를 잘 반영한다는 장점이 있다.

또한 과거의 주가를 갑자기 계산에서 제외하지 않고

서서히 그 영향력을 사라지게 하는 것이 단순이동평균과 가장 크게 다른 부분이다.

​

단순이동평균과 마찬가지로 그 기간 동안의 가격을 대표하는 값이며 

이동평균 안에는 그동안의 가격 움직임을 포함하고 있다.

지수이동평균은 투자자에 따라서 다양한 기간을 사용하는데,

단순이동평균과 같이 5일, 20일, 60일, 120일, 240일 등의 지수이동평균이 대체로 사용되나

15, 50, 200, 365일선 등 단순이동평균에 비해 투자자에 따른 편차가 크게 존재한다.

​

​

이동평균을 활용한 매매전략

지수이동평균을 매매에 활용하는 방법은 여러가지가 있다.

​​

첫 번째로,

가장 단순한 방법이 골든크로스와 데드크로스를 활용해 매매하는 것이다. 

골든크로스란 단기 이동평균선(ex.20일선)이

장기이동평균선(ex.60일)을 돌파하는 것을 말하며 데드크로스는 반대의 경우이다.

​

​

이를 활용해 매매하는 방식은 위와 같다.

​

투자자의 성향에 따라 다르지만 일반적으로 단기이동평균선을 5일, 또는 20일로 설정하고,

장기이동평균선을 60일, 또는 120일로 설정하여 서로 교차하는 지점을 매매시점으로 삼는다.

(덧붙여 현재 주가가 장기 이동평균선을 돌파하는 것도 골든크로스로 보고 매수시점으로 삼을 수 있다)

​

​

위 예시는 20일선과 60일선의 골든크로스를 활용하여 매수시점을 포착한 것으로, 

두 이동평균선의 교차(크로스)가 일어난 빨간색 동그라미 지점이 매수 시점이 된다.

​

​

두 번째로,

이동평균선의 배열을 활용하는 것이다.

​

정배열을 활용해 투자를 하는 것은 특정 종목의 매수를 정배열인 구간에만 하는 것을 뜻한다.

정배열이란 아래에서부터 장기, 중기, 단기 이동평균선이 위치하는 것으로

주가가 상승추세에 있음을 나타낸다.

​

​

위의 예시를 살펴보자. 

빨간색으로 표시된 구간이 5, 10, 20, 60, 120, 240일선이 정배열인 구간이다

(어떤 이동평균선을 포함하느냐는 투자자에 따라 다르다).

​

2018년 12월 정배열로 진입한 구간(빨간색으로 표시된 구간)에 매수를 하여

큰 음봉이 나온 2019년 2월말 60일 이동평균선을 깨며

주가가 장기 이동평균선을 하향으로 돌파하는 파란색 동그라미에 매도하는 방식으로

매매전략으로 활용 가능하다.

​

이는 위에서 언급한 데드크로스와 정배열을 조합한 예시로,

실제 투자에서는 이와 같이 여러 전략을 혼합하여 매매에 참고하는 경우가 많다.

​

​

정배열의 장점

그렇다면 왜 정배열인 종목을 매수하는 것이 유리할까?

그 이유는 가격의 ‘지지’와 ‘저항’을 생각해보면 간단하다.

이동평균선은 특정 기간을 대표하는 가격이기에

투자자들에게 지지선과 저항선으로 작용하는데

정배열인 종목은 주가 아래에 차례대로 이동평균선이 위치하기 때문에

5일선, 20일선, 60일선 등 다수의 가격 지지선이 존재하며,

위로는 가격 저항선이 이동평균선 상으로는 존재하지 않다.

따라서 기대되는 가격 상승폭은 크면서도 가격 하락폭은 작다.

​

위의 예시를 통해 살펴보면 더욱 직관적으로 알 수 있다.

빨간색으로 표시된 정배열 구간에서 주가는 떨어질 때 이동평균선의 지지를 받고

(한 이동평균선이 지지를 못해주더라도 그 아래의 다음 이동평균선이 지지)

다시 위로 올라가는 모습을 관찰할 수 있다.

​

하지만 역배열인 종목은 주가 아래로는 가격 지지선이 존재하지 않아

큰 폭의 가격 하락도 가능하면서도

위로는 단기, 장기 이동평균선이 존재하여 주가가 오르더라도 저항선으로 작용한다.

​

다음의 차트를 관찰해 보자.

주가는 2018년 8월부터 계속 하락을 멈추고 반등하려고 시도하는데

계속하여 이동평균선의 저항을 받아 힘겨워 하는 모습이 보인다.

이동평균선들이 저항선으로 작용하기 때문이다.

계산방법 및 예시

수학적으로 위의 식을 하나하나 접근하는 것이 계산식 이해에 도움이 되겠지만,

대부분의 사람들에게 이는 상당히 어렵게 느껴질 수 있고

 계산방법에 대한 완벽한 이해 없이도 실제 매매에 활용할 수 있기에

아래의 내용이 잘 이해가 가지 않는다면 이 부분은 그냥 넘겨도 좋을 것이다.

​

우선 계산식을 보다 쉽게 해석하기 위해 기간 N을 2로 가정하자.

N이 2라는 것은 2일 이동평균을 구하는 것이다.

그러면 K는 2/3가 되어 0.67이고, 1-K는 0.33이 된다.

위의 식에 K값을 대입하면, 오늘의 지수이동평균값은

오늘의 종가에 0.67(=K)을 곱한 값과

어제의 지수이동평균값에 0.33을 곱한 값을 더해준 것이다.

수식으로 표현하면,

(1) 오늘의 2일 지수이동평균 = 0.67 * 오늘의 종가 + 0.33 * (어제의 2일 지수이동평균) 이다.

똑같은 방법으로 어제의 2일 지수이동평균값은

어제의 종가에 0.67을 곱한 값과

그저께의 지수이동평균값에 0.33을 곱한 후 더해준 것이다.

수식으로 표현하면,

(2) 어제의 2일 지수이동평균 = 0.67 * 어제의 종가 + 0.33 * (그저께의 2일 지수이동평균) 이다.

​

그리고 방금 구한 두 식을 합쳐보자. 한마디로 (1)의 식에 (2)의 값을 대입해 합치는 것이다.

오늘의 2일 지수이동평균

= 0.67 * 오늘의 종가 + 0.33 * {(0.67 * 어제의 종가) + 0.33 * (그저께의 2일 지수이동평균)}이 된다.

​

​

위의 과정이 단순이동평균과의 가장 큰 차이점을 잘 보여준다. 

오늘의 2일 지수이동평균을 구하는 과정에서

0.67 만큼 최근의 데이터(오늘의 종가)에 더 높은 가중치를 주는 것을 볼 수 있다.

또한 2일 지수이동평균임에도 불구하고 3일(위의 과정을 계속 반복하면 모든 날짜)간의

주가가 모두 계산 과정에 반영된다.

알파스퀘어 홈에서 이동평균을 비롯한 다양한 기술적 지표를 이용해 

나의 종목을 분석해 보도록.

스퀘어홈

# 4월 2일 시황 보고서!

# 현재 지수는요

2일코스피 지수는 개인과 기관의 동반 매수에 2% 넘게 오르며 

전날보다 39.40포인트(2.34%) 오른 1724.86에 거래를 마쳤습니다. 

또한 코스닥 지수는 전날보다 2.87% 오른 567.70에서 거래를 마쳤습니다. 

3일 코스피, 코스닥 지수는 알파스퀘어에서 실시간으로 확인할 수 있습니다.

# 시가총액 상위 종목은요 ? 

시가총액 상위 종목들은 상승 국면을 보였고

삼성전자 2.18%, SK하이닉스 2.04%, 삼성바이오로직스 2.65%, NAVER 6.44%,

현대차 1.41%, LG생활건강 5.98%, 삼성물산 0.82% 등의 주가가 올랐습니다. 

반면 셀트리온(-1.52%), LG화학(-0.34%)의 주가는 하락했습니다.

# 업종별로는요 ? 

업종별로는 대부분 상승 마감을 했습니다.

보험 6.90%, 건설업 6.74%, 통신업 4.48%, 서비스업 4.20%,

화학 3.92%, 금융업 2.49%, 종이목재 2.31% 등이 주가를 끌어올렸습니다. 

반면 기계(-0.20%), 운수창고(-1.54%) 등은 하락했습니다.

# 특징 종목은요 ? 

신고가, 거래량, 거래대금에 따른 상위 종목 또한 알파스퀘어에서 확인 가능합니다.

# 주체별 매매는요?

더 자세한 정보는 알파스퀘어에서 확인할 수 있어요!

이 외에도 주요 뉴스, 종목 정보, 최근 뜨는 테마 등 

다양한 정보를 만나볼 수 있답니다 :-)

https://alphasquare.co.kr/home/stock/stockinfo?code=005930?source=tistory

# 소득 기준, 4인가구 100만원 긴급재난지원금을 ?

# 현재 상황은요

문재인 대통령이 소득 하위 70% 가구에 대해 4인 가구 기준으로

100만 원의 긴급재난지원금을 지급하겠다고 밝혔습니다.

이는 총선 후 4월 안에 처리될 것으로 보입니다.

또한 "정부는 저소득계층과 일정 규모 이하의 중소기업·소상공인·자영업자들을 위해 

4대 보험료와 전기요금 납부 유예 또는 감면을 결정했다"며

"당장 3월분부터 적용할 것"이라고 언급했습니다.

# 긴급재난지원금 vs 재난기본소득 ? 

긴급재난지원금은 말 그대로 '긴급한 상황이 발생했을 시 국가가 지급하는 지원금'을 의미합니다.

재난기본소득과 마찬가지로 현금성 지원 형태이지만 

소득 등을 기준으로 수혜 대상을 한정한다는 점에서 재난기본소득과는 개념이 다릅니다.

재난기본소득은 재난 상황에서 위축된 경기를 극복하기 위해 국민 모두에게 조건 없이 일정 금액의 돈을 나눠주자는 것입니다.

# 현금으로 지원받는 것인가요?

아니요! 

가구원 수별로 1인 가구는 40만 원, 2인 60만 원, 3인 80만 원, 4인 이상은 100만 원을

현금이 아닌 상품권 또는 제로페이와 같은 전자화폐의 형태로 지급될 예정입니다.

상품권은 사용기한이 제한돼 있는 지역사랑상품권이나 온누리상품권 형태로

지자체 주민센터 등에서 교부할 것으로 보입니다.

# 중복 수급 가능한가요?

네! 

긴급재난지원금은 지자체들이 주고 있는 현금성 지원과도 별도로 중복 수령이 가능합니다.

이번 방안의 핵심은 바로 소득 하위 70%에 최대 100만 원을 지급하되 

소비 촉진을 위해 전자화폐나 상품권으로 주고 지방자치단체의 지원금과 중복 수령이 가능하다는 것입니다.

# 소득 하위 70% 나도 해당될까?

자료 : 복지로

복지포털 사이트인 '복지로'에서

소득인정액(소득평가액과 재산을 소득으로 환산한 금액을 합한 금액)을 확인할 수 있습니다. 

하지만 현재 많은 접속자가 몰려 서비스가 원활하지 못한 상태입니다.

또한 31일 오전 9시 현재 사이트 메인에는

“일시적으로 사용자가 집중하여 현재 서비스 접속이 원활하지 않습니다”는 안내문이 게재된 상태입니다. 

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매출총이익률이란?

​

매출총이익률은 매출액에 비해 매출총이익이 얼마나 되는지 측정하는 수익성 지표이다.

​

매출총이익률은 매출 1단위당 얼마만큼의 이익을 얻었는지 알 수 있는 지표로

원가관리의 효율성을 가늠할 수 있는 수단이기도 하다. 

매출총이익은 매출액에서 매출원가를 차감하여 구하는데,

차감 항목인 매출원가는 기업 고유의 제조활동에서 발생하는 비용을 의미하기 때문에

산업에 따라 매출원가의 차이가 크다.

그렇기 때문에 매출총이익률은 사업 특성이 비슷한 경쟁사와 기업 고유의 경쟁력을 판별하는데 사용된다.

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계산방법

매출총이익률은 매출총이익에서 매출액을 나누어 계산한다.

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매출총이익을 구할 때 메출액에서 차감하는 매출원가는 매출이 발생한 제품의 제조원가를 의미한다.

주의할 점은 매출원가와 제조원가를 구분해야한다.

제조과정에서 발생하는 비용이라는 말에서 혼동이 될 수 있는데,

제품(상품)을 생산(취득)할 때 발생한 원가는 제조원가 혹은 취득원가이다.

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예제를 들어 매출원가와 제조원가를 이해해보자.

기타를 10대 생산한다고 할 때, 기타 1대를 만드는데 10만원이 들었다고 하자.

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그러면 총 제조원가는

이 기타가 대당 판매가 15만원에 6대가 팔렸다면,

총매출액은 판매가와 판매량을 곱한 값으로 총 90만원이되고

매출원가는 제조원가와 매출이 발생한 제품을 곱해서 총 60만원이 된다.

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이렇게 구해진 매출원가를 매출액에서 차감해주면 매출총이익이 나오게 된다.

매출총이익은 손익계산서 상에서 최초로 얻어지는 이익이라고 할 수 있다.

2019년 1분기 삼성전자 손인계산서 일부 발췌

삼성전자의 2019년 1분기보고서의 연결재무제표 손익계산서이다.

삼성전자의 매출총이익률을 구해보자.

매출총이익률이 투자자에게 말해주는 것

매출총이익률은 우리에게 무엇을 말해줄까?

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매출총이익에 영향을 주는 요소로는 매출액과 매출원가가 있다.

매출액과 매출원가는 어떤 식으로 매출총이익에 영향을 주는 것일까?

단순하게 생각해서, 매출총이익은 매출액에서 매출원가를 빼서 구해지는 값이기 때문에

매출액이 증가하고 매출원가가 감소하면 매출총이익은 커지고,

매출액이 줄어들고 매출원가가 늘어나면 매출총이익은 감소한다.

매출액은 매출단가와 수량이 곱해진 값이다.

매출액 = 가격 X 수량으로 표현할 수 있는데, 매출액이 늘어나는 이유는 가격(P)이 올라가거나,

판매량(Q)이 증가하거나 혹은 두 가지 다 증가하는 경우이다.

매출원가가 일정한 상태라고 가정한다면 제품의 수요 증가나 판매량 증가와 같은 이벤트가 일어난다면

매출액이 증가하게 되고 매출총이익 역시 증가하게 된다.

반대로 원재료 가격 상승과 같은 이슈로 인해 매출원가가 증가하게 된다면 매출총이익은 줄어들게 된다.

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그렇다면 매출총이익률은 어떻게 될까?

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매출총이익률의 산출 공식을 다시 한 번 보자.

보면 분모에 매출액이, 분자에는 매출총이익이 있다.

매출액이 증가하면 매출총이익이 증가한다.

하지만 여기서 주의할 점은 매출원가의 정의를 다시 되짚어봐야 한다는 것이다. 

매출원가는 매출이 발생한 제품의 제조원가이다.

이 말인 즉, 매출이 상승하면 필연적으로 매출원가도 함께 증가할 수밖에 없다는 것이다.

게다가, 매출총이익률의 공식을 보면, 매출액이 분모값에 위치해 있다.

분자값이 동일할 때 분모값이 커지면 전체값은 작아진다.

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그렇기 때문에 매출총이익률이 증가할 수 있는 핵심요인은 매출원가 부분에 있다.

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매출액이 변하지 않더라도 제조원가를 줄인다면 매출원가는 감소하고 매출총이익과 매출총이익률은 증가하게 된다.

이런 이유로, 매출총이익률은 원가관리의 효율성을 파악할 수 있는 지표라고 할 수 있다.

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예를 들어보자.

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핸드폰을 파는 전자업체인 A전자와 B전자가 있다.

A전자와 B전자는 모두 판매가가 100만원인 핸드폰을 1만대 판매하여 매출액이 100억원으로 동일하다.

그러나 A전자는 원가관리에 효율적인 시스템으로 제조원가가 대당 50만원이고, B전자는 70만원이라고 했을 때,

두 기업의 매출총이익률은 A전자가 50%, B전자가 30%로 매출액은 같지만

매출총이익과 매출총이익률에서는 현저한 차이를 보인다.

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그만큼 A기업의 원가관리가 효율적이였다는 것을 우리는 매출총이익률을 통해 알 수 있다. 

같은 업종의 같은 매출액의 기업이 있다면,

투자자들은 매출총이익률을 통해 좀 더 경쟁력 있는 기업을 판단할 수 있다.

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매출총이익률은 크면 당연히 좋다.

하지만 매출총이익률에 있어서 핵심요소라고 할 수 있는 매출원가는

기업 고유의 제조활동에 발생하는 비용이기 때문에 절대적인 수치로써 얼마 이상이 좋다라고 할 수는 없다.

하지만 같은 산업 내 경쟁 기업을 비교할 때는 매출총이익률이 높은 기업이 더 좋고,

매출총이익률이 매년 하락하고 있는 기업보다는 상승하는 기업이 좋다고 판단 할 수 있다.

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매출총이익률 실제 사례 적용

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LG전자와 삼성전자의 실제 2019년 3월 1분기보고서 중 손인계산서 중

매출액, 매출원가, 매출총이익을 가지고 매출총익률을 분석해보자.

LG전자의 매출원가 비중은 74%에 달한다.

매출액 대비 매출원가가 차지하는 비중이 크게 차지하고

그럼에 따라 매출총이익은 줄어들게 되고 매출총이익률 역시 25% 정도이다.

반면 삼성잔자의 경우 매출액 대비 매출원가는 62% 수준이고 매출총이익률 역시 37.5%로 LG전자보다 높다.

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비록 매출액 규모는 다르다 할지라도

매출원가가 매출액에서 차지하는 비중과 매출총이익률을 통해서

LG전자 보다는 삼성전자가 훨씬 원가관리를 효율적으로 하고 있어

수익 측면에서 경쟁력이 있다는 것을 알 수 있다.

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" 3개월 간 돈 무제한 푼다! " 

# 현재 상황은요

한국은행이 '무제한 돈 풀기' 카드를 꺼냈습니다. 

한국은행은 6월 말까지 매주 화요일 91일 만기의 RP를 일정 금리 수준에서 매입하기로 했습니다.

이는 한도 제약 없이 모집 전액을 배정하는 방식으로 첫 입찰은 4월 2일입니다. 

금융기관들을 통해 간접적으로 자금을 공급하는 형태로, 

정기적으로 제한 없이 유동성을 공급한다는 점에서 사실상 양적완화로 볼 수 있습니다. 

앞으로 3개월 간 금융기관이 요구하는 만큼 돈을 풀기로 했다는 것은, 그만큼 위기감이 크다는 뜻이겠지요.  

자료: 파이낸셜 뉴스

# 환매조건부채권(RP)은 무엇인가요?

'환매하는 채권', 즉

'일정 기간이 지난 후에 구매자로부터 되사는 조건으로 판매하는 채권'을 뜻합니다.

채권은 만기 시 발행 주체로부터 정해진 금액을 돌려받을 수 있는 차용증서의 일부입니다.

그러한 채권에 환매(되사는) 조건을 붙여 판매하는 것이 RP입니다. 

흔히 유동성을 조절하는 수단으로 한국은행에서는 시중에 풀린 통화량을 조절하거나

예금은행의 유동성 과부족을 막기 위해 발행합니다. 

# 양적완화는 무엇인가요?

‘양적으로 돈을 완화한다’, 간단히 말해 

‘돈을 찍어내고, 시장에 풀어서 현금의 유통을 확대한다’는 뜻입니다.
중앙은행이 돈을 찍어내고 시중에 있는 채권을 매입하는데, 그 시중이라는 것이 정부나 은행을 의미합니다.

그럼 정부와 은행에 돈이 들어가겠지요? 

'양적완화'는 그 돈으로 다시 투자해 유동성을 시중에 공급하고 경기를 부양시키는 통화 정책을 의미합니다.

# 배경은요?

한은이 특단의 조치를 내놓은 것은 통상적인 방식만으로 코로나19 확산에 따른

금융시장 불안을 해소하긴 어렵다는 판단 때문입니다. 

또한 시중은행과 정책금융기관이 지원할 수 있는 데에도 한계가 있습니다.

이에 한은은 실물ㆍ금융 충격을 완화하는 차원에서 돈을 풀기로 했습니다. 

# 양적완화의 효과와 부작용은요?

한은이 무제한으로 유동성을 공급하기로 한 것은 사상 처음으로,

과거 IMF 외환위기나 2008년 금융위기 때에도 없었던 조치입니다.

사들이는 채권의 한도를 미리 정해두지 않고 시장 수요에 맞춰 전액 공급한다는 점에서

자금난이 일부 해소될 것으로 기대됩니다.

하지만 추후 시중에 풀렸던 자금으로 인해 물가 상승과 화폐 가치 하락 등의 후유증을 동반할 수도 있습니다.

https://alphasquare.co.kr/home/stock/stockinfo?code=005930?source=tistory