Strasmore Research
학습 Matt Connor작성자 Matt Connor · 업데이트됨 2026-09-05 · data as of September 5, 2026 · refreshed weekly

공매도 잔고 상위 종목 및 커버 데이즈 분석

거래소 결제 데이터를 기반으로 공매도 잔고 상위 종목을 선정합니다. 커버 데이즈(Days to cover)와 공매도 주식 수를 기준으로 유동성이 높은 종목을 선별하며 새로운 공매도 보고가 발표될 때마다 최신 수치로 정보를 갱신합니다.

공매도 잔고 상위 종목의 두 가지 기준

'공매도 잔고 상위(Most shorted)' 종목은 기준에 따라 두 가지 목록으로 나뉘지만, 대부분의 기사는 이를 명시하지 않고 임의로 하나를 선택합니다. 본 페이지는 거래소에 보고된 최신 공매도 잔고 결제 데이터를 바탕으로 유동성이 풍부한 종목만을 선별하여 두 가지 목록을 모두 제공합니다. 또한 일반적인 순위표에서는 다루지 않는 정보도 함께 제시합니다. 공매도 쏠림 현상이 심화되고 있는지 혹은 완화되고 있는지, 직전 보고 대비 공매도 거래가 증가한 종목은 무엇인지, 그리고 상위 종목들의 주가 흐름은 어떠했는지 등을 확인할 수 있습니다. 데이터는 새로운 결제 정보가 발표될 때마다 갱신되며, 첫 번째 표의 settled 열을 통해 현재 확인 중인 보고 시점을 알 수 있습니다.

커버 데이즈(Days to cover) 기준 공매도 잔고 상위 종목과 혼잡한 탈출구

커버 데이즈는 공매도 잔고 주식 수를 일평균 거래량으로 나눈 값으로, 공매도 투자자가 보유 물량을 모두 되사는 데 평소 거래량 기준으로 며칠이 걸리는지를 나타냅니다. 이는 숏 스퀴즈를 관찰하는 투자자의 척도이며, 보다 상세한 산출 방식은 링크된 가이드에서 확인할 수 있습니다.

조회유동성 종목 중 DTC(Days to Cover, 커버 일수) 상위: 최신 결제 데이터 기준
티커DTC (공매도 커버 기간)공매도 주식 수 (백만)일평균 거래량 (백만)결제 완료
MPT15.6144.59.32026-08-14
IBRX15.4127.58.32026-08-14
RXRX13.4177.913.32026-08-14
IQ13.270.95.42026-08-14
WIT11.9635.32026-08-14
PCT11.155.752026-08-14
SLS10.456.45.42026-08-14
XBI10.477.17.42026-08-14
ENB9.869.87.12026-08-14
URG9.858.25.92026-08-14
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       toString(settlement_date) AS settled
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
LIMIT 10
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현재 선두인 MPT2026-08-14 결제일 기준으로 15.6 커버 데이즈를 기록하고 있습니다. 선두 종목의 수치를 대입해 산술 과정을 살펴보면 다음과 같습니다. 공매도 잔고 144.5백만 주를 일평균 거래량 9.3백만 주로 나누면, 모든 매수자와 매도자를 포함한 해당 종목의 전체 거래량을 오직 공매도 환매수(short covering)로만 채울 경우 15.6일이 소요된다는 계산이 나옵니다. 규모를 비교하자면, 동일 데이터 내 유동성이 중간 수준인 종목의 커버 데이즈는 2일이며, 상위 10개 종목 중 마지막 순위인 9.8일조차 중간값의 수배에 달합니다. 이처럼 높은 수치는 탈출구가 좁다는 것을 의미할 뿐, 반드시 탈출이 필요하다는 뜻은 아닙니다. 스퀴즈 메커니즘은 이러한 상황이 실제로 중요하게 작용하기 위해 어떤 조건이 충족되어야 하는지를 설명합니다.

쏠림 현상이 심화되고 있는가, 아니면 완화되고 있는가?

단일 결제일 데이터는 정지된 화면과 같습니다. 동일한 파일이 수년간 축적되어 있으므로, "현재의 주도주들은 어떻게 이 위치에 도달했는가?"라는 당연한 질문에 대해 데이터로 답할 수 있습니다. 이 패널은 현재 커버하는 데 걸리는 일수(days-to-cover)가 가장 높은 상위 3개 종목을 지난 8번의 결제일(약 4개월) 동안 역추적합니다.

조회오늘의 공매도 밀집도 상위 3종목, 최근 8회 결제 추이
결제일현재 1위 DTC2위 DTC3위 DTC
2026-04-3026.310.614.8
2026-05-1521.610.613.3
2026-05-2928.47.68
2026-06-1524.2128.4
2026-06-3016.98.78.4
2026-07-1522.911.96.7
2026-07-3130.814.59.3
2026-08-1415.615.413.4
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 8
),
top3 AS (
    SELECT ticker, row_number() OVER (ORDER BY days_to_cover DESC, ticker) AS rank
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 3
)
SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 1)) AS current_leader_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 2)) AS second_place_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 3)) AS third_place_dtc
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top3)
  AND settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date
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각 열은 현재 상위 종목들을 과거로 거슬러 올라가며 추적하므로, 가장 최근 행은 위 표의 15.6, 15.4, 13.4일과 일치합니다. 각 열을 위에서 아래로 읽어 내려가면 스냅샷만으로는 알 수 없는 흐름이 드러납니다. 이러한 규모의 쏠림 현상은 하룻밤 사이에 일어나는 것이 아니라 결제일, 주 단위, 월 단위에 걸쳐 형성되고 해소됩니다. 특정 종목은 아무런 해결의 기미 없이 한 분기 내내 두 자릿수 일수를 유지할 수도 있습니다. 빈 셀은 해당 결제일에 해당 티커(ticker)의 유효한 거래(print)가 없었음을 의미합니다. 숏 스퀴즈(squeeze)를 관찰하는 것의 절반은 해당 종목이 새로 진입한 것인지, 아니면 장기 체류 중인지를 파악하는 것만으로도 충분합니다. 이 패널은 그 정보를 한눈에 보여줍니다.

절대 주식 수 기준 공매도 상위 종목, 확연히 다른 목록

조회주식 수 기준 최대 공매도 포지션: 최신 결제 데이터, 유동성 종목
티커공매도 주식 수 (백만)DTC (공매도 커버 기간)일평균 거래량 (백만)
PLUG290.9472
NVDA2862.5113.6
RIG268.96.144.1
GRAB237.75.345.1
ONDS230.52.784.1
RXRX177.913.413.3
OPEN175.73.452.1
AUR174.97.622.9
SOFI172.53.450.6
SOUN162.64.635.4
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND short_interest IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY short_interest DESC, ticker
LIMIT 10
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공매도 잔고 주식 수(raw shares short)를 기준으로 순위를 매기면 목록은 완전히 달라집니다. PLUG290.9백만 주로 1위를 차지했으며, 일평균 거래량 72백만 주를 고려할 때 숏 커버링(공매도 포지션 청산)에 필요한 기간은 4일입니다. 공매도 잔고가 크다고 해서 반드시 엑시트(exit)가 혼잡한 것은 아닙니다. 이 상위 10개 종목 중 가장 덜 혼잡한 종목은 일반적인 거래량 기준으로 약 2.5일이면 전체 공매도 포지션을 청산할 수 있습니다. 규모와 혼잡도는 서로 다른 지표입니다. NVDA와 같은 종목은 시장에서 가장 큰 절대 공매도 잔고를 보유하고 있더라도 막대한 일평균 거래량 덕분에 빠르게 포지션을 정리할 수 있습니다. 반면, 같은 규모 순위 내 다른 종목들은 숏 커버링 기간이 유동성 있는 종목들의 중앙값보다 훨씬 높게 나타납니다. 또한 헤지, 마켓 메이커(market maker)의 재고, 상대가치(relative-value) 거래 등은 기업에 대한 부정적 베팅이 아님에도 모두 '공매도 잔고(short interest)'로 집계됩니다. 이것이 핵심적인 해석 요령입니다. 공매도 잔고는 규모를 측정하고, 숏 커버링 기간은 혼잡도를 측정합니다. 두 목록은 대부분의 예상보다 훨씬 적게 겹치며, 한 종목이 두 지표 모두에서 상위에 위치한다면 그때가 바로 면밀히 살펴볼 가치가 있는 경우입니다.

공매도 비중이 증가하는 종목은 무엇인가?

두 순위표 모두 현재 수준을 나타냅니다. 투자자들이 자주 묻는 또 다른 질문인 '현재 공매도 비중이 더 늘어나는 종목'은 변화를 의미하므로, 두 번의 결제 기간을 비교해야 합니다. 이 패널은 유동성이 높은 종목들을 이전 결제일 대비 최근 결제일까지의 커버리지 기간(days to cover) 증가 폭을 기준으로 순위를 매깁니다.

조회DTC 최대 증가폭: 최신 결제 데이터 대비 직전 데이터
티커이전 DTC최신 DTCDTC 변동
GOSS1.57.45.9
WIT7.511.94.3
RXRX9.313.44.1
RIVN5.493.6
AVTR3.46.93.5
CLF2.45.83.4
LCID2.86.23.4
QS3.26.53.3
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
)
SELECT ticker,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS prior_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)), 1) AS latest_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates))
             - anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS dtc_change
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
HAVING count() = 2 AND dtc_change >= 0.1
ORDER BY dtc_change DESC, ticker
LIMIT 8
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가장 큰 폭으로 상승한 GOSS은 단 한 번의 결제 기간 동안 커버리지 기간이 1.5일에서 7.4일로 5.9일 증가했습니다. 가장 적게 증가한 종목조차 3.3일이 늘어났습니다. 표의 내용을 해석하기 전 한 가지 기계적 주의사항이 있습니다. 커버리지 기간은 비율이며, 공매도 주식 수가 증가하거나 평균 거래량이 감소할 때 상승합니다. 활발한 거래 이후 조용해진 종목은 신규 공매도 물량이 전혀 없더라도 이 표에서 순위가 오를 수 있습니다. 공매도 잔고와 공매도 거래량의 차이에서 각 지표가 어떤 이유로 변동하는지 자세히 설명합니다.

공매도 비중이 높은 종목들이 수익을 내고 있는가?

높은 공매도 잔고는 이미 실행된 베팅입니다. 가격은 해당 베팅의 성과를 보여줍니다. 본 패널은 현재 공매도 과밀 종목들을 선정하여, 지난 한 달간의 정규장 종가 기준 가격 변동률을 산출합니다(분 단위 데이터가 없는 종목은 제외).

조회공매도 밀집도 상위 종목과 주가 상관관계: 약 1개월간의 세션
티커DTC (공매도 커버 기간)수익률 (%)시작 세션종료 세션
MPT15.6-12.12026-08-032026-09-04
IBRX15.413.32026-08-032026-09-04
RXRX13.414.42026-08-032026-09-04
IQ13.2-32.12026-08-032026-09-04
WIT11.9-12.22026-08-032026-09-04
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH top5 AS (
    SELECT ticker, round(days_to_cover, 1) AS dtc
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 5
),
daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
           argMax(close, window_start) AS rth_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top5)
      AND window_start >= now() - INTERVAL 35 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
          + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, session
),
moves AS (
    SELECT ticker,
           count() AS sessions,
           toString(min(session)) AS from_session,
           toString(max(session)) AS to_session,
           round((argMax(rth_close, session) / argMin(rth_close, session) - 1) * 100, 1) AS return_pct
    FROM daily
    GROUP BY ticker
    HAVING sessions >= 15
)
SELECT m.ticker AS ticker,
       t.dtc AS days_to_cover,
       m.return_pct AS return_pct,
       m.from_session AS from_session,
       m.to_session AS to_session
FROM moves m
INNER JOIN top5 t ON m.ticker = t.ticker
ORDER BY t.dtc DESC, m.ticker
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해당 기간의 마지막 거래일(2026-09-04) 기준으로, 현재 커버에 필요한 일수(days-to-cover)가 가장 높은 종목은 지난 한 달간 -12.1% 변동했습니다. 수익률 열과 커버에 필요한 일수 열을 비교해 보십시오. 공매도가 집중된 가운데 가격이 하락한다면 공매도 투자자의 논리가 적중하고 있는 것이며, 가격이 상승한다면 공매도 세력에 압박이 가해지고 있는 것입니다. 이 표에 나타난 대부분의 거래에서 두 가지 방향성이 동시에 관찰됩니다. 시장이 같은 달에 모든 고공매도 종목을 동일하게 평가하는 경우는 드뭅니다. 이러한 스프레드(spread)야말로 커버에 필요한 일수 수치 하나만으로는 아무것도 단정할 수 없는 이유입니다.

실제 숏 스퀴즈가 데이터에서 어떻게 나타났는가

이 페이지를 구성하는 동일한 파일과 세 개의 열을 사용하여 유명한 사례를 다시 살펴보는 것은 의미가 있습니다. 2021년 1월 숏 스퀴즈 당시 GameStop(GME)의 공매도 잔고 추이입니다.

조회2021년 1월 GME 스퀴즈 당시 상황: 결제일별 동일 3개 항목
결제일공매도 주식 수 (백만)일평균 거래량 (백만)DTC (공매도 커버 기간)
2020-11-1367.54.814
2020-11-30687.88.7
2020-12-1568.19.96.9
2020-12-3171.211.66.1
2021-01-1561.829.42.1
2021-01-2921.496.81
2021-02-1216.540.41
2021-02-2614.235.21
2021-03-1510.235.91
2021-03-3110.7211
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
  AND settlement_date BETWEEN '2020-11-01' AND '2021-03-31'
ORDER BY settlement_date
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이 형태가 모든 교훈을 담고 있습니다. 사건 발생 전, GME의 커버에 필요한 일수(days to cover)는 14일(2020-11-13)로 상위권 수준이었으며, 연말까지도 71.2백만 주의 공매도 잔고가 유지되었습니다. 두 번의 거래 기록(2021-01-29) 이후, 공매도 잔고는 21.4백만 주로 급감한 반면 일평균 거래량은 96.8백만 주로 폭증했습니다. 그 결과 광풍이 정점에 달했을 때 커버에 필요한 일수는 1일로, 일반적인 유동성 시장의 중앙값보다 낮게 나타났습니다. 이것이 바로 거래량을 분모로 사용하는 함정입니다. 스퀴즈가 가장 격렬했을 때 오히려 비율은 차분하게 보였던 것입니다. 2021년 1월 28일의 테이프는 그 2주 동안의 거래가 분 단위로 어떻게 이루어졌는지 보여줍니다.

이 리스트의 작성 방식과 올바른 해석 방법

숫자를 먼저 제시하고, 위 표의 모든 행에 적용되는 주의사항을 설명합니다.

조회통계 요약: 전체 유니버스 규모, 필터 적용 결과, 중앙값 밀집도, 최신 데이터 기준 리스트 변동률
보고된 티커유동성 티커유동성 중앙값 DTCDTC 상위 10위 반복 횟수상위 10위 최소 DTC 규모
22480746242.5
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
),
top10_dtc_latest AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
top10_dtc_prior AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
size10_latest AS (
    SELECT ticker, days_to_cover FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND short_interest IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY short_interest DESC, ticker LIMIT 10
)
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)) AS tickers_reported,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000) AS liquid_tickers,
    (SELECT round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 1)
     FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
       AND days_to_cover IS NOT NULL) AS liquid_median_dtc,
    (SELECT count() FROM top10_dtc_latest
     WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top10_dtc_prior)) AS dtc_top10_repeats,
    (SELECT round(min(days_to_cover), 1) FROM size10_latest) AS size_top10_min_dtc
직접 실행해 보기
  • 유동성 하한선은 의도적으로 엄격하게 적용됩니다. 최신 결제 파일에는 22480개의 티커(ticker)가 포함되어 있으나, 일평균 거래량 500만 주라는 하한선을 적용하면 746개만 남습니다. 이 기준이 없다면, 양쪽 순위표 모두 마이크로캡(microcap, 초소형주)으로 채워질 것입니다. 이들의 높은 '커버에 필요한 일수(days to cover)'는 공매도 과열이 아니라 거래량이 거의 없는 데서 오는 허수이며, 아무도 관심을 갖지 않는 거래 불가능한 종목들이 포함될 위험이 있습니다.
  • 리스트는 고정된 것이 아니라 지속성을 가집니다. '커버에 필요한 일수' 기준 상위 10개 종목 중 4는 이전 결제 데이터의 상위 10위에도 포함되어 있었습니다. 상위권 종목은 의미 있는 수준의 지속성을 보이면서도, 동시에 지난번 리스트와 이번 리스트가 달라질 만큼 충분한 변동성을 유지합니다.
  • 데이터는 구조적으로 시차가 존재합니다. 결제 데이터는 거래소에서 월 2회 보고되며 시차를 두고 발표됩니다. 현재 보고 계신 데이터는 이미 며칠 전의 것이며, 화면에 표시되기 전 이미 포지션이 변동되었을 수 있습니다.
  • 유동주식수(float) 컬럼과 관련 계산은 포함하지 않습니다. 이 파일은 공매도 잔고와 일평균 거래량을 보고하므로, 가장 정직한 척도는 '커버에 필요한 일수'입니다. 또 다른 대중적인 지표인 '유동주식수 대비 공매도 비중'은 이 표에 없는 유동주식수 데이터가 필요하며, 두 지표는 서로 다른 결과를 보일 수 있습니다. 유동주식수가 많은 대형주는 공매도 주식 수 기준으로는 상위에 오를 수 있으나, 공매도 과열 지표에서는 낮게 나타날 수 있습니다.
  • SQL 쿼리에서 특정 종목 하나를 제외했습니다. 현재 파일의 한 티커가 최근 다른 기업으로 재할당되었으며, 데이터 공급업체의 피드에서 두 기업의 기록이 동일한 심볼 아래 혼재될 수 있습니다. 한 기업의 공매도 포지션이 다른 기업의 것으로 잘못 귀속될 위험을 방지하기 위해, 이 페이지의 모든 쿼리에서 해당 종목을 제외합니다. 제외 리스트는 매번 새로고침 시 심볼 식별 확인 절차를 따릅니다.
  • 높은 공매도 잔고는 현상에 대한 설명일 뿐, 판단이 아닙니다. 공매도가 집중된 종목에는 향후 숏 스퀴즈(short squeeze)가 발생할 종목과 시장이 정확히 하락을 예견한 기업이 모두 포함되어 있습니다. 이 표는 어떤 종목이 어디에 해당하는지 알려주지 않으며, 스크리너를 판매하는 그 누구도 이를 확언할 수 없습니다.

공매도 잔고 상위 종목 FAQ

현재 공매도 잔고가 가장 많은 종목은 무엇입니까?

유동성이 풍부한 종목 중 커버링 소요 기간(days to cover) 기준으로는 MPT15.6일로 가장 앞서 있습니다. 공매도 절대 주식 수 기준으로는 PLUG290.9백만 주로 선두를 달리고 있습니다. 위 두 표는 결제 데이터가 발표될 때마다 갱신됩니다.

현재 공매도 비중이 증가하고 있는 종목은 무엇입니까?

가장 최근 두 차례의 결제 데이터 사이의 커버링 소요 기간 변화를 측정한 결과, GOSS1.5일에서 7.4일로 5.9일 증가하며 가장 큰 폭의 상승을 보였습니다. 위 변동 종목 표는 유동성이 높은 종목 중 직전 데이터 대비 공매도 잔고가 가장 많이 늘어난 종목을 나열합니다.

왜 두 가지 "공매도 상위" 목록의 결과가 다른가요?

두 목록은 서로 다른 지표를 측정합니다. 하나는 공매도 주식 수(규모)이고, 다른 하나는 일일 거래량 대비 공매도 주식 수(밀집도)입니다. 규모 목록은 공매도 주식 수의 절대치를 기준으로 하므로 거래량이 많은 대형주 위주로 구성되는데, 이러한 종목은 포지션 규모가 커도 청산이 빠를 수 있습니다. 반면 밀집도 목록은 해당 종목의 거래량 대비 공매도 포지션이 얼마나 큰지를 나타냅니다.

공매도 잔고가 높으면 숏 스퀴즈(short squeeze)가 발생하나요?

아닙니다. 이는 숏 스퀴즈의 전제 조건일 뿐 예측 지표는 아니며, 공매도 잔고가 높은 대부분의 종목에서 숏 스퀴즈는 발생하지 않습니다. GameStop은 2021년 1월 숏 스퀴즈 발생 전 커버링 소요 기간이 14일이었으나, 이와 유사한 수치를 기록하고도 아무런 급등세가 나타나지 않은 종목은 많습니다. 공매도 잔고 가이드에서 해당 수치가 의미하는 바와 그렇지 않은 바를 확인할 수 있습니다.

이 데이터는 얼마나 최신 정보인가요?

각 표는 파일에 기록된 가장 최신 결제 데이터를 읽어오며(첫 번째 표의 settled 열에 날짜 표시), 페이지를 새로 고침할 때마다 재생성됩니다. 공매도 잔고는 거래소에서 월 2회 보고하며, 발표까지 1주에서 수주가량의 시차가 발생합니다.


모든 표는 거래소 보고 파일을 기반으로 저장 및 버전 관리되는 쿼리를 통해 생성됩니다. SQL을 확장하거나 Strasmore 터미널에서 전체 종목을 직접 스크리닝할 수 있습니다.

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