작성자 월간 주식 수익률 산출 방식
월간 주식 수익률은 가격 산정 방식과 배당금 포함 여부에 따라 달라집니다. 실제 데이터를 통해 차이점을 확인하십시오.
특정 주식의 "6월 수익률"을 문의하면 출처마다 서로 다른 수치가 제공될 수 있으나, 이는 모두 정확한 수치입니다. 월간 주식 수익률은 일반인이 알기 어려운 다음과 같은 선택 사항들에 의해 결정됩니다. 월의 시작과 끝을 나타내는 두 가격 중 무엇을 선택할 것인가, 배당금을 포함할 것인가, 그리고 주식 분할에 따른 수정 주가(adjusted price series)를 적용할 것인가가 그것입니다. 본 페이지는 실제 거래 데이터(real tape)를 바탕으로 상충하는 관행들을 나란히 비교하여, 그 차이점이 발생하는 이유를 명확히 설명합니다.
종가 기준(Close-to-close): 표준 관행
지수 제공업체, 펀드 설명서 및 대부분의 시세 페이지에서 사용하는 관행은 다음과 같다. 월간 수익률은 전월의 마지막 정규 세션 종가부터 당월의 마지막 종가까지를 기준으로 산출한다. 즉, 5월의 마지막 종가가 6월의 시작점이 된다. 계산 방식은 단순하다. (종가 - 시가) ÷ 시가이다. 이해를 돕기 위한 예시를 들자면, 5월에 50.00달러로 마감하고 6월에 53.50달러로 마감한 주식의 월간 수익률은 (53.50 − 50.00) ÷ 50.00 = 0.07, 즉 7%이다. 이 페이지에 언급된 모든 관행은 동일한 공식에 서로 다른 입력값을 대입하는 방식이다. 실제 2026년 6월 기록을 바탕으로 주요 대안 방식과 함께 비교하면 다음과 같다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
round(argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'), 2) AS may_final_close,
round(argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'), 2) AS june_first_open,
round(argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30'), 2) AS june_final_close,
round(100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'))
/ argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'), 2) AS close_to_close_pct,
round(100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'))
/ argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'), 2) AS open_to_close_pct,
round(abs(100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'))
/ argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01')
- 100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'))
/ argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31')), 2) AS convention_gap_points
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
argMinIf(toFloat64(open), window_start, rth) AS op,
argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth) AS cl
FROM (
SELECT ticker, window_start, open, close,
toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York') AS rth
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('NVDA', 'SPY')
AND window_start >= '2026-05-28 04:00:00'
AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
)
GROUP BY ticker, day
)
GROUP BY ticker
ORDER BY tickerNVDA의 6월 수익률은 종가 기준(close-to-close)으로 -5.39%였으나, 6월 첫 정규 세션 시가부터 마지막 종가까지를 측정한 개시-종가 기준(open-to-close)으로는 -7.4%였다. 동일한 주식과 동일한 달에 대해 두 가지 방식 간에 2.01 퍼센트 포인트의 차이가 발생한다. 이러한 차이는 모두 하루의 야간 및 주말 구간에서 기인한다. NVDA는 5월에 $211.15로 마감했으나 6월에 $215.73로 개장했다. 이 급등분은 개시-종가 기준에서는 "6월"에 포함되지만, 종가 기준에서는 경계선에 해당한다. SPY 역시 동일한 구조를 보여준다. 종가 기준으로는 -1.33%이며, 개시-종가 기준으로는 -1.2%이다.
두 수치 모두 틀린 것은 아니다. 종가 기준은 "월간 경계를 넘어서 주식을 계속 보유한 투자자가 경험한 수익은 얼마인가?"에 대한 답을 준다. 개시-종가 기준은 "6월 시가에 매수한 투자자에게 해당 월의 거래가 가져다준 수익은 얼마인가?"에 대한 답을 준다. 시장이 경계선에서 갭(gap)을 형성하며 시작할 때마다 두 수치는 달라지며, 야간 갭(overnight gaps)은 드문 일이 아닌 일상적인 현상이다.
배당금: price return 대 total return
두 번째 선택지는 해당 월에 주식이 지급한 현금을 포함할 것인가 하는 점입니다. price return(가격 수익률)은 이를 무시하며, total return(총 수익률)은 이를 다시 합산합니다. 대부분의 단일 월 단위에서는 그 차이가 작습니다. 분기 배당주의 경우 분기당 수익률의 약 4분의 1을 지급하기 때문입니다. 그러나 수년에 걸쳐 복리로 쌓이면 그 격차는 매우 커집니다. 마침 2026년 6월은 SPY의 배당 지급월이었습니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH px AS (
SELECT argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31') AS may_close,
argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') AS jun_close
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
argMinIf(toFloat64(open), window_start, rth) AS op,
argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth) AS cl
FROM (
SELECT ticker, window_start, open, close,
toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York') AS rth
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('NVDA', 'SPY')
AND window_start >= '2026-05-28 04:00:00'
AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
)
GROUP BY ticker, day
)
WHERE ticker = 'SPY'
),
dv AS (
SELECT sum(cash_amount) AS div_per_share
FROM global_markets.stocks_dividends
WHERE ticker = 'SPY'
AND ex_dividend_date >= '2026-06-01'
AND ex_dividend_date <= '2026-06-30'
)
SELECT round(may_close, 2) AS may_final_close,
round(jun_close, 2) AS june_final_close,
round(div_per_share, 4) AS june_dividend_per_share,
round(100 * (jun_close - may_close) / may_close, 2) AS price_return_pct,
round(100 * div_per_share / may_close, 2) AS dividend_contribution_pct,
round(100 * ((jun_close + div_per_share) - may_close) / may_close, 2) AS total_return_pct
FROM px CROSS JOIN dvSPY의 6월 price return은 -1.33%였습니다. 해당 월에 ex-dividend(배당락)된 주당 $1.9035의 분배금을 더하면 total return은 -1.08%로 상승하며, 이는 현금이 0.25%만큼 기여한 결과입니다. 지수 계열은 두 가지 방식을 모두 공시합니다(일반적으로 인용되는 "S&P 500"은 price index입니다). 펀드 성과 페이지에는 total return을 반드시 표시해야 하며, 스크리너에서는 이 두 가지를 자유롭게 혼용합니다. 배당 지급주의 특정 월 수익률에 대해 두 자료가 소수점 몇 자리 차이로 다를 경우, 배당금이 원인일 가능성이 가장 높습니다. ex-dividend date(배당락일)이 해당 지급금이 어느 달에 속하는지를 결정하기 때문입니다.
단일 6월의 차이는 0.1퍼센트 미만입니다. 두 방식의 차이를 만드는 것은 투자 기간입니다. 다음은 동일한 산식을 5년 동안 적용한 결과입니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH daily AS (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND ((window_start >= '2021-06-28 04:00:00' AND window_start < '2021-07-01 08:00:00')
OR (window_start >= '2026-06-26 04:00:00' AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'))
GROUP BY day
),
px AS (
SELECT argMaxIf(cl, day, day <= '2021-06-30') AS start_close,
argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') AS end_close
FROM daily
),
dv AS (
SELECT round(sum(cash_amount), 2) AS divs_per_share,
count() AS payments
FROM global_markets.stocks_dividends
WHERE ticker = 'SPY'
AND ex_dividend_date >= '2021-07-01'
AND ex_dividend_date <= '2026-06-30'
)
SELECT round(start_close, 2) AS june_2021_close,
round(end_close, 2) AS june_2026_close,
divs_per_share AS dividends_paid_per_share,
payments AS dividend_payments,
round(100 * (end_close - start_close) / start_close, 2) AS five_year_price_return_pct,
round(100 * ((end_close + divs_per_share) - start_close) / start_close, 2) AS five_year_return_with_divs_pct,
round(100 * divs_per_share / start_close, 2) AS dividend_points_added
FROM px CROSS JOIN dv2021년 6월 종가 $428.07에서 2026년 6월 종가 $746.32까지 SPY의 5년 price return은 74.35%입니다. 동일한 기간 동안 SPY는 주당 총 $34.07에 달하는 20의 분배금을 지급했습니다. 이 현금을 포함하면 수치는 82.3%로 상승하며, 이는 단일 배당금을 재투자하기 전의 격차인 7.96포인트에 해당합니다. 실제 total-return index는 각 지급금을 ex-date(배당락일)에 재투자하며, 재투자된 주식은 격차를 더욱 넓힙니다. 성숙한 배당주에 있어 "큰 마진"은 비유가 아닙니다. 그것은 수년간 지속된 분기별 현금 지급의 기본 결과입니다.
수정 종가(Adjusted close)와 수정되지 않은 종가(Raw close): 분할의 함정
Yahoo Finance, Google Finance 및 대부분의 증권사 앱을 포함한 대부분의 차트 도구는 수정 종가(Adjusted close)를 인용합니다. 이는 과거의 가격을 주식 분할에 맞춰 하향 조정하여(일부 플랫폼에서는 배당금까지 조정함) 시계열상 가격을 비교할 수 있도록 만든 데이터입니다. 당사의 데이터베이스에는 실제 체결된 가격 그대로를 저장합니다. 일반적인 달에는 두 수치가 일치합니다. 하지만 주식 분할이 포함된 달에는 두 수치가 매우 다르게 나타납니다. 2024년 6월 10일에 실행된 NVDA의 10-for-1(10대 1) 분할 사례는 다음과 같습니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH px AS (
SELECT argMaxIf(cl, day, day <= '2024-05-31') AS may_close,
argMaxIf(cl, day, day <= '2024-06-30') AS jun_close
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
AND window_start >= '2024-05-29 04:00:00'
AND window_start < '2024-07-01 08:00:00'
GROUP BY day
)
),
sp AS (
SELECT split_to / split_from AS ratio
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE ticker = 'NVDA'
AND execution_date >= '2024-06-01'
AND execution_date <= '2024-06-30'
)
SELECT round(may_close, 2) AS may_final_close_raw,
round(jun_close, 2) AS june_final_close_raw,
toInt32(ratio) AS shares_after_split_per_old_share,
round(100 * (jun_close - may_close) / may_close, 2) AS raw_price_change_pct,
round(may_close / ratio, 2) AS may_close_split_adjusted,
round(100 * (jun_close - may_close / ratio) / (may_close / ratio), 2) AS adjusted_return_pct
FROM px CROSS JOIN sp수정되지 않은 가격을 기준으로 하면, NVDA는 해당 6월에 $1097.46에서 $123.41로 하락한 것이 되며, 이는 -88.75%의 폭락을 의미합니다. 하지만 실제로는 그런 일이 일어나지 않았습니다. 분할 실행일에 기존 주식 1주는 10주의 신주로 전환되었고, 가격은 이에 맞춰 분할되어 주주의 달러 가치는 변함없이 유지되었습니다. 5월 종가를 동일한 비율로 나누면 수정 종가 기준 $109.75가 되며, 2024년 6월은 12.45%를 기록하며 상승한 달이 됩니다. 수정 데이터를 인용하는 모든 소스는 두 번째 수치에 가까운 값을 보고하며, 수정되지 않은 가격으로 단순 계산하면 첫 번째 수치가 나옵니다. 수정 종가는 두 소스의 과거 월간 수익률이 극단적으로 다르게 나타나는 가장 흔한 원인입니다. 수치가 어느 방향으로든 불가능할 정도로 크게 나타난다면, 다른 무엇보다 먼저 분할 일정(split calendar)을 확인하십시오.
어떤 "종가"가 기준인가?
관행 속에는 또 다른 경계가 존재합니다. 바로 종가(closing price) 그 자체입니다. 모든 팩트 시트(fact sheet)에서 사용하는 수치는 공식 종가 경매(closing auction) 가격입니다. 이는 동부 표준시(ET) 오후 4시에 종가 경매를 통해 결정되는 단일 가격입니다. 하지만 시간 외 거래(after hours)가 지속되므로, 연장 세션의 마지막 체결가는 공식 종가와 다를 수 있습니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth), 2) AS regular_session_close,
round(argMax(toFloat64(close), window_start), 2) AS last_extended_print,
round(100 * (argMax(toFloat64(close), window_start) - argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth))
/ argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth), 3) AS after_hours_drift_pct
FROM (
SELECT window_start, close,
toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime('2026-06-30 09:30:00', 'America/New_York')
AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime('2026-06-30 16:00:00', 'America/New_York') AS rth
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= '2026-06-30 04:00:00'
AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
)6월 30일에 두 수치의 차이는 -0.003%였습니다. 그날 저녁에는 미미한 차이였으나, 특정 종목의 실적 발표일에는 연장 세션에서 큰 변동이 발생할 수 있습니다. 이 경우 공식 월간 수익률은 해당 변동을 다음 달로 할당하게 됩니다. 시간 외 및 장전 거래에서 이 경계에 대해 자세히 다룹니다. 관련 사례로, 월말 경계가 휴장으로 인해 단축된 세션과 겹치는 경우가 있습니다. 이 경우 정규 장은 동부 표준시 오후 1시에 종료되며, 공식 종가는 조기 종가 경매를 통해 결정됩니다. 관련 내용은 시장 휴장 일정에서 확인할 수 있습니다.
12개월의 복리 계산
연간 수익률은 12개월 수익률의 합계가 아니라 곱셈 결과이다. 계산 공식은 다음과 같다. 각 월의 수익률을 성장 계수(1 + 수익률)로 변환한 뒤, 12개의 계수를 모두 곱하고 1을 뺀다. 예를 들어 -5% 수익률 이후 +5% 수익률이 발생하면 합계는 0이지만, 복리로 계산하면 0.95 × 1.05 − 1 = −0.25%가 된다. 다음은 2026년 6월로 종료되는 12개월 동안의 SPY 실제 월간 흐름이다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH daily AS (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= '2025-06-24 04:00:00'
AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
GROUP BY day
),
monthly AS (
SELECT toStartOfMonth(day) AS month_start,
argMax(cl, day) AS month_close
FROM daily
GROUP BY month_start
),
rets AS (
SELECT month_start,
formatDateTime(month_start, '%Y-%m') AS month,
round(month_close, 2) AS month_final_close,
100 * (month_close / lagInFrame(month_close) OVER (ORDER BY month_start) - 1) AS r
FROM monthly
)
SELECT month,
month_final_close,
round(r, 2) AS simple_return_pct,
round(100 * log(1 + r / 100), 2) AS log_return_pct
FROM rets
WHERE isFinite(r)
ORDER BY month_start2025-07의 2.28%부터 2026-06의 -1.33%까지 12개월간의 종가 기준 데이터이다. 마지막 행은 첫 번째 패널에서 측정한 2026년 6월 SPY 수치와 동일하다. 12개월을 올바르게 연결하여 단순히 퍼센트를 더하는 방식과 비교해 보았다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH daily AS (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= '2025-06-24 04:00:00'
AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
GROUP BY day
),
monthly AS (
SELECT toStartOfMonth(day) AS month_start,
argMax(cl, day) AS month_close
FROM daily
GROUP BY month_start
),
rets AS (
SELECT month_start,
100 * (month_close / lagInFrame(month_close) OVER (ORDER BY month_start) - 1) AS r
FROM monthly
),
ends AS (
SELECT argMin(month_close, month_start) AS base_close,
argMax(month_close, month_start) AS final_close
FROM monthly
)
SELECT count() AS months_linked,
round(sum(r), 2) AS simple_sum_pct,
round(100 * (exp(sum(log(1 + r / 100))) - 1), 2) AS geometric_compound_pct,
round(100 * (any(final_close) / any(base_close) - 1), 2) AS direct_twelve_month_pct,
round(100 * (exp(sum(log(1 + r / 100))) - 1) - sum(r), 2) AS compounding_gap_points,
round(sum(100 * log(1 + r / 100)), 2) AS sum_of_monthly_log_returns_pct,
round(100 * log(any(final_close) / any(base_close)), 2) AS twelve_month_log_return_pct
FROM rets CROSS JOIN ends
WHERE isFinite(r)12개월 수익률의 합계는 19.83%이지만, 복리 수익률은 20.79%이다. 2025년 6월 종가에서 2026년 6월 종가까지 직접 계산한 결과는 20.79%이며, 이는 합계가 아닌 복리 수치와 일치한다. 변동성이 적은 한 해 동안 발생하는 이 격차는 0.96포인트이다. 변동성과 관찰 기간이 커질수록 이 격차는 확대된다. 월간 퍼센트를 단순히 더하는 방식은 스프레드시트에서 흔히 발생하는 오류이다.
마지막 두 열은 합산이 가능하도록 설계된 방식인 로그 수익률(log return)을 보여준다. 로그 수익률은 성장 계수의 자연로그 값인 ln(1 + return)이다. 월간 로그 수익률의 합계는 18.89%이며, 이는 12개월 로그 수익률인 18.89%와 동일하다. 이것이 분석가와 리스크 모델이 로그 수익률을 사용하는 이유이다. 수익률이 낮은 달에는 두 방식의 차이가 거의 없으나(2025-11: 0.21% 단순 수익률, 0.21% 로그 수익률), 수익률이 클수록 격차는 벌어진다(2026-04: 10.49% 단순 수익률, 9.97% 로그 수익률). 펀드 설명서에는 단순 수익률이 기재되지만, 로그 수익률은 연구 논문과 변동성 계산에 사용된다.
두 데이터 소스를 일치시키기 위한 체크리스트
두 월간 수익률 수치가 서로 다를 경우, 대부분 다음 네 가지 설정 중 하나에서 차이가 발생합니다.
- Endpoints (종료 시점) — 종가 기준(close-to-close, 표준 방식) 또는 시가-종가 기준(open-to-close, 해당 월의 거래 기준). 경계 지점에서 갭(gap)이 발생할 때마다 수치가 달라집니다.
- Dividends (배당) — 가격 수익률(price return) 또는 총수익률(total return). 배당락일(ex-dividend date)이 포함된 달에는 수치가 달라집니다.
- Adjustment (조정) — 원 데이터(raw prints) 또는 수정 종가(adjusted-close) 시리즈. 주식 분할(split)이 포함된 달에는 수치 차이가 매우 큽니다.
- The close itself (종가 자체) — 공식 경매 체결가(official auction print, 표준 방식) 대 시간 외 거래가 포함될 수 있는 마지막 체결가.
두 데이터 소스에 동일한 설정을 적용하면 차이가 사라집니다. 펀드와 지수(index)를 비교할 때 두 수치가 위 네 가지 설정에서 일치해야만 비교가 유효합니다. 설정이 하나라도 다르면 비교 결과는 성과가 아닌 설정의 차이를 측정하게 됩니다. 당사의 June 2026 recap은 바로 이 이유 때문에 모든 월간 수치가 종가 기준(close-to-close), 공식 체결가(official prints), 가격 수익률(price return)임을 사전에 명시하고 있습니다.
월간 수익률 FAQ
종가 기준 수익률(close-to-close return)이란 무엇입니까?
이전 기간의 정규 거래 세션 종가와 이번 기간의 최종 종가 사이의 퍼센트(%) 변화를 의미합니다. 이는 팩트 시트(fact sheets) 및 지수 보고서에서 일간, 월간, 연간 주식 수익률을 산출하는 표준 방식입니다.
왜 웹사이트마다 동일한 종목과 월에 대해 서로 다른 수익률을 표시합니까?
대부분 다음 네 가지 관행 중 하나 때문입니다. 종가 기준(close-to-close)과 시가 대비 종가(open-to-close)의 차이, 배당금 포함 여부, 수정되지 않은 가격(raw prices)과 주식 분할 조정 가격의 차이, 또는 서로 다른 종가 데이터 소스입니다. NVDA의 2026년 6월 수치는 단일 전환만으로도 -5.39% 또는 -7.4%의 차이를 보입니다.
주식 분할이 월간 수익률 계산에 영향을 미칩니까?
영향을 미치지 않아야 합니다. 주식 분할은 주식 수와 가격을 동시에 변경하므로 포지션 가치에는 변화가 없습니다. 하지만 수정되지 않은 가격으로 계산할 경우 결과가 왜곡됩니다. NVDA의 2024년 6월 수치는 수정되지 않은 종가 기준으로는 -88.75%처럼 보이지만, 10-for-1 주식 분할을 반영하면 12.45%로 측정됩니다.
월간 주식 수익률에 배당금이 포함됩니까?
총수익률(total returns)에만 포함됩니다. S&P 500 지수 수치를 포함한 가격 수익률(price returns)은 배당금을 제외합니다. 2026년 6월에 배당금은 SPY의 가격 수익률과 총수익률 사이의 격차인 0.25%를 추가했습니다.
개인 포트폴리오의 월간 수익률도 동일한 방식으로 계산됩니까?
현금이 유입되거나 유출되는 경우에는 그렇지 않습니다. 이 페이지에 표시된 것과 같은 개별 종목 수익률은 시간 가중(time-weighted) 방식입니다. 입출금이 발생하는 계좌는 자금 가중(money-weighted, 내부수익률) 방식의 계산이 필요하며, 그렇지 않으면 현금 흐름이 성과로 오인될 수 있습니다. 대부분의 브로커는 입금액을 수치에서 제외하기 위해 정확히 시간 가중 수치를 보고합니다.
위의 모든 수치는 실제 거래 데이터(real tape)를 기반으로 저장 및 버전 관리가 되는 쿼리 결과입니다. Strasmore 터미널에서 모든 패널의 SQL을 확장하거나, 어떤 관행을 사용하여든 특정 티커의 월간 수치를 측정하십시오.