By Matt Connor · · Updated 2026-07-242026년 상반기 섹터 ETF 수익률
S&P 500 11개 섹터 ETF의 수익률과 순위 변화를 분석합니다. 섹터별 거래 비용과 유동성 지표를 확인하십시오.
2026년 상반기 섹터 스코어카드는 모든 결과를 포괄합니다. 기술(XLK) 섹터는 상반기에 30.8% 상승했으며, 통신 서비스(XLC) 섹터는 -9.3%로 마감했습니다. 가장 높은 수익률을 기록한 섹터와 가장 낮은 섹터 사이의 격차는 약 40퍼센트포인트였습니다. 11개의 S&P 500 섹터 ETF 중 3개가 상반기를 마이너스 수익률로 마감했습니다. 1분기 대비 순위가 유지된 섹터는 거의 없었습니다. 이번 상반기는 서로 상반된 두 시장이 결합된 형태였으며, 본 페이지는 두 시장을 모두 평가합니다. 아래의 모든 수치는 저장된 쿼리 결과입니다. 정확한 SQL 문을 확인하려면 각 패널을 확장하십시오.
섹터 ETF의 정의 및 본 페이지의 평가 방식
eleven 개의 Select Sector SPDR ETF는 S&P 500을 산업별로 분류하므로, 단일 티커(ticker)를 통해 특정 섹터에 대한 매수 또는 헤지(hedge)가 가능합니다. 각 펀드는 시가총액 가중치를 적용하여 해당 섹터 지수의 구성 종목을 보유하며, 정규 거래 시간 동안 주식처럼 거래됩니다. 본 페이지는 각 펀드를 네 가지 방식으로 평가합니다. 첫째는 가격 수익률(첫 정규 거래 시간 시가부터 마지막 정규 거래 시간 종가까지의 변동)이며, 둘째는 분수 형태의 반기 데이터입니다. 셋째는 거래 대금(가격에 거래 주식 수를 곱한 값으로, 자금 유동성을 나타내는 가장 명확한 지표)이며, 마지막은 매수-매도 스프레드(bid-ask spread, 매수 최우선 호가와 매도 최우선 호가 사이의 차이로, 왕복 거래 시 발생하는 비용)입니다. 동일한 6개월 기간에 대한 지수 수준의 장부인 금리, 옵션, IPO, 시장 폭(breadth) 데이터는 2026년 상반기 시장 요약에서 확인할 수 있습니다.
스코어카드: 11개 섹터의 상반기 및 분기별 성과
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS h1_return_pct,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS h1_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker상반기 열을 먼저 확인하십시오. 기술 섹터가 30.8%로 상승을 주도했으며, 산업재가 19%, 에너지 섹터가 18.8%로 그 뒤를 이었습니다. 반면 통신 서비스(-9.3%), 경기 소비재(-2.3%), 금융(-2.2%) 등 3개 섹터는 하락 마감했습니다. 지수 하락으로 시작한 상반기임에도 11개 중 8개 섹터가 상승한 것은 양호한 시장 폭(breadth)을 보여줍니다.
분기별 데이터에 실제 흐름이 담겨 있습니다. 1분기 주도 섹터는 에너지(36.9%), 소재(9.8%), 유틸리티(7%), 필수 소비재(5.5%)였습니다. 이는 원자재 거래와 전형적인 방어주 흐름이 결합된 결과입니다. 반면 기술(-8.7%), 금융(-9.9%), 경기 소비재(-9.3%)는 시장 전체 흐름과 함께 하락했습니다. 2분기는 양상이 반전되었습니다. 기술 섹터는 42%, 산업재는 13.3%, 헬스케어는 7.8%의 수익률을 기록했습니다. 반면 에너지(-11%), 통신 서비스(-3.7%), 유틸리티(-1%)는 분기 수익률이 마이너스를 기록했습니다. 에너지의 변동성(36.9% 상승 후 -11% 하락)과 금융 섹터의 반대 흐름(-9.9% 하락 후 7.7% 상승)은 단일 반기 수치가 실제 시장 상황을 어떻게 은폐할 수 있는지 보여주는 가장 명확한 사례입니다.
월별 순환매 양상
세 가지 티커(ticker)가 전체 순환매 흐름을 보여줍니다. 따라서 이 패널은 XLE(1분기 주도주), XLK(2분기 주도주), XLF(역추세 매매)를 월 단위로 추적합니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS month, ticker,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLE', 'XLF', 'XLK')
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY month, ticker
ORDER BY month, tickerXLE는 첫 3개월 동안 매달 상승했습니다. 1월 14.1%, 2월 11.6%, 3월 6%을 기록하며 상승 폭이 점차 줄어드는 계단식 형태를 보였습니다. 이후 3개월 연속으로 수익률이 정체되었습니다(-0.2%, -4.7%, -6.8%). XLK는 이와 반대되는 흐름을 보였습니다. 1월, 2월, 3월에는 하락했으나, 4월 18.9%과 5월 19.1%에 연속 상승하며 해당 섹터의 상반기 주도력을 거의 다 형성했습니다. 4월은 주도권이 교체되는 시점이며, 이러한 주도주 교체는 이 표의 단일 열에서 확인할 수 있습니다. XLF의 두 차례 상승 달은 4월과 6월이며, 각각 4.7%과 4.7%를 기록했습니다. 상반기 거래에 영향을 미친 인플레이션 지표, 고용 지표, 국채 수익률 곡선(Treasury curve) 등의 데이터는 2026년 하반기 진입 시점의 거시 경제 상황에 정리되어 있습니다.
섹터별 상승 종목 수(Breadth)
섹터 펀드의 수익률은 해당 섹터 내 얼마나 많은 종목이 상승에 참여했는지에 대해 정보를 제공하지 않습니다. 데이터베이스에는 섹터 분류 열이 포함되어 있지 않으므로, 본 패널은 고정된 공개 바스켓을 사용하여 섹터 내 상승 종목 수를 측정합니다. 각 섹터당 5개의 대형주를 포함하여 총 55개 종목이 포함되며, 모든 종목은 SQL에 등록되어 있습니다. 이는 펀드의 실제 보유 종목이 아닌 유명 종목들의 샘플이며, 바스켓의 한계는 데이터 주석에 명시되어 있습니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT sector,
count() AS members,
countIf(ret_pct > 0) AS members_up,
countIf(ret_pct <= 0) AS members_down,
round(quantileDeterministic(0.5)(ret_pct, cityHash64(ticker)), 1) AS median_member_pct,
argMax(ticker, (ret_pct, ticker)) AS best_member,
round(max(ret_pct), 1) AS best_member_pct,
argMin(ticker, (ret_pct, ticker)) AS worst_member,
round(min(ret_pct), 1) AS worst_member_pct
FROM (
SELECT ticker,
multiIf(ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AVGO','ORCL'), 'technology (XLK)',
ticker IN ('META','GOOGL','NFLX','DIS','TMUS'), 'communication services (XLC)',
ticker IN ('XOM','CVX','COP','EOG','SLB'), 'energy (XLE)',
ticker IN ('JPM','BAC','WFC','GS','MS'), 'financials (XLF)',
ticker IN ('GE','CAT','RTX','UNP','UPS'), 'industrials (XLI)',
ticker IN ('LLY','UNH','JNJ','ABBV','MRK'), 'health care (XLV)',
ticker IN ('AMZN','TSLA','HD','MCD','NKE'), 'consumer discretionary (XLY)',
ticker IN ('PG','COST','WMT','KO','PEP'), 'consumer staples (XLP)',
ticker IN ('NEE','SO','DUK','CEG','AEP'), 'utilities (XLU)',
ticker IN ('PLD','AMT','EQIX','WELL','SPG'), 'real estate (XLRE)',
'materials (XLB)') AS sector,
(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100 AS ret_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AVGO','ORCL','META','GOOGL','NFLX','DIS','TMUS','XOM','CVX','COP','EOG','SLB','JPM','BAC','WFC','GS','MS','GE','CAT','RTX','UNP','UPS','LLY','UNH','JNJ','ABBV','MRK','AMZN','TSLA','HD','MCD','NKE','PG','COST','WMT','KO','PEP','NEE','SO','DUK','CEG','AEP','PLD','AMT','EQIX','WELL','SPG','LIN','SHW','APD','FCX','ECL')
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
)
GROUP BY sector
ORDER BY median_member_pct DESC, sector두 행이 가장 주목할 만합니다. 헬스케어(Health care) 섹터의 경우, 바스켓 내 5개 종목 중 5가 상승했으며 중앙값은 21.7%를 기록했습니다. 반면 해당 섹터 펀드인 XLV는 2.5% 상승했습니다. 펀드 수익률은 시가총액 가중 방식을 따르지만, 바스켓 중앙값은 모든 종목에 동일한 가중치를 부여합니다. 헬스케어는 바스켓이 펀드 수익률을 앞지른 가장 큰 사례입니다. 기술(Technology) 섹터는 이와 반대되는 격차를 보이며, 전체 섹터 중 가장 큰 차이를 기록했습니다. 펀드는 30.8% 상승했으나, 5개의 주요 종목 중 3는 상승하고 2는 하락하여 중앙값은 5.2%를 기록했으며, ORCL는 -25.7%를 기록했습니다. 해당 섹터의 주요 상승은 기존의 메가캡(megacaps) 종목들로부터 발생하지 않았습니다. 그 원인은 다음 패널에서 확인할 수 있습니다. 표의 다른 항목을 살펴보면, CAT의 84.3%는 55개 종목 중 가장 높은 수치이며, 커뮤니케이션 서비스(Communication services) 섹터는 가장 부진한 모습을 보였습니다. 5개 종목 중 1가 상승했고, 중앙값은 -15.2%이며, NFLX는 -24.2%를 기록했습니다.
기술주 내 메모리 반도체 거래 동향
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS h1_return_pct,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ argMinIf(toFloat64(open), window_start, window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS h1_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'NVDA', 'AMD', 'INTC', 'AVGO', 'QCOM', 'TXN')
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY h1_return_pct DESC, ticker기술주 섹터를 세분화하면 반도체 개별 종목 거래의 특징이 나타납니다. SNDK은(는) 6개월 동안 830.1%의 수익률을 기록했으며, MU은(는) 290%, INTC은(는) 269.3%, 그리고 AMD은(는) 165.3%을(를) 기록했습니다. 반면 반도체 섹터 내에서 상반기 거래 대금이 $3287.9 billion에 달하는 최대 개별 종목인 NVDA의 수익률은 5.2%였으며, AVGO는 6.9%, QCOM은 6.3%을(를) 기록했습니다. 시장은 두 그룹으로 복잡하게 나뉩니다. 메모리 및 파운드리 종목은 상승한 반면, 기존 AI 가속기 종목들은 횡보했습니다. 2분기 실적 데이터가 그 시점을 보여줍니다. MU의 229.9%, INTC의 210%, AMD의 179.8%은(는) XLK가 42%을(를) 기록한 분기에 집중되었습니다. 즉, 해당 섹터 ETF의 상승과 메모리 가격 재산정은 동일한 3개월 동안 발생했습니다. MU의 6월 상세 분석과 NVDA의 6월 심층 분석에서 세션별로 나타난 괴리를 확인할 수 있습니다.
거래 자금의 흐름
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS q1_dollar_bn,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS q2_dollar_bn,
round((sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 0) AS q2_vs_q1_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY q2_vs_q1_pct DESC, ticker거래 대금은 한 방향으로 움직였습니다. 11개 섹터 ETF(Exchange Traded Fund) 모두 2분기 거래 대금이 1분기보다 감소했습니다. 표의 첫 번째 행인 XLK가 $161.2 billion에서 $124.8 billion으로 -23% 감소하며 가장 적은 하락 폭을 기록했고, 마지막 행인 부동산 섹터가 -45%로 가장 큰 하락 폭을 보였습니다. 섹터 상품들은 지수가 하락한 분기에 가장 활발하게 거래되었으며, 시장 회복세가 진행됨에 따라 거래 활동이 감소했습니다. 상단 패널의 두 가지 주요 지표는 다음과 같습니다. XLE는 $316.2 billion을 기록하며 해당 반기 동안 가장 많이 거래된 섹터 펀드였으며, MU 단일 종목의 거래 대금은 $2862.1 billion에 달했습니다. 이는 XLK 펀드의 $286 billion보다 약 열 배 높은 수치입니다. 섹터 상품들이 전체적인 흐름을 보여주었다면, 개별 종목들은 상반기 시장의 실질적인 거래가 이루어진 곳이었습니다.
각 섹터별 거래 비용
수익률 표는 어디에나 존재하지만, 호가 테이프(quote tapes)는 흔치 않습니다. 이 패널은 2026년 6월 29일 전체 거래 세션 동안 인쇄된 모든 NBBO(National Best Bid and Offer) 업데이트를 기준으로, 각 펀드의 중앙값 bid-ask spread(매수-매도 호가 스프레드) — 즉, 왕복 거래 비용 — 을 측정합니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
round(quantileDeterministicIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 2) AS med_spread_bps,
round(count() / 1e6, 2) AS quote_updates_m,
countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-29 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-06-29 20:00:00', 9)
GROUP BY ticker
ORDER BY med_spread_bps, ticker해당 세션에서 거래 비용이 가장 저렴한 펀드는 중앙값 0.62 basis points(bp, 0.01% 단위)를 기록한 XLV였습니다. 가장 넓은 스프레드를 보인 펀드는 2.23를 기록한 XLRE였습니다. 1 basis point는 0.01%를 의미하므로, 전체 표의 수치는 왕복 거래당 0.01% 단위 내에 위치합니다. 이것이 "sector ETF(섹터 ETF)는 유동성이 높다"는 말의 실질적인 의미입니다. 호가 업데이트 횟수는 표 전체에 걸쳐 거의 열 배 가까이 차이가 나지만, 중앙값은 여전히 서로 몇 basis points 이내로 밀집되어 있습니다. 이와 대조적으로, 6월 29일 미시구조 심층 분석은 동일한 세션의 SPY 호가 테이프를 다루며, 이는 이 표에 있는 어떤 펀드보다도 스프레드가 더 좁습니다.
FAQ
2026년 상반기(H1)에 가장 높은 수익률을 기록한 섹터는 무엇입니까?
Technology(기술) 섹터입니다. XLK는 상반기 동안 30.8%의 수익률을 기록했으며, 이는 모두 2분기에 발생했습니다(1분기 -8.7% 이후 2분기 42%). Communication services(통신 서비스, XLC)는 -9.3%로 가장 낮은 수익률을 보였습니다.
2026년 1분기와 2분기에 동일한 섹터가 시장을 주도했습니까?
아니요, 두 분기는 거의 정반대의 양상을 보였습니다. Energy(에너지, XLE)는 1분기에 36.9%로 시장을 주도했으나 2분기에는 -11%로 마감했습니다. Technology(기술, XLK)는 1분기에 -8.7%를 기록한 후 2분기에 42%로 시장을 주도했습니다. Utilities(유틸리티, XLU)와 Staples(필수 소비재, XLP)는 상반기 초반에는 강세를 보였으나 후반에는 약세를 보였습니다.
sector SPDR ETF를 거래하는 비용은 얼마입니까?
측정 기준일인 2026년 6월 29일 거래 세션에서, 중앙값 기준 호가 스프레드(spread)는 0.62 basis points(XLV)에서 2.23(XLRE) 사이였습니다. 이는 왕복 거래당 0.01% 미만의 수준으로, 일반적인 개별 주식보다 훨씬 낮습니다.
sector ETF의 수익률이 구성 종목들의 수익률과 다른 이유는 무엇입니까?
ETF 펀드는 시가총액 가치에 따라 비중을 결정하므로 소수의 대형 종목이 전체 수익률을 좌우합니다. 반면, 구성 종목의 중앙값(median)은 모든 종목을 동일하게 취급합니다. 2026년 상반기에는 Health care(헬스케어, XLV) 섹터에서 이러한 격차가 가장 컸습니다. 5개 종목의 중앙값은 21.7%였으나 XLV의 수익률은 2.5%였습니다.
11개의 sector ETF는 무엇입니까?
XLB(materials, 소재), XLC(communication services, 통신 서비스), XLE(energy, 에너지), XLF(financials, 금융), XLI(industrials, 산업재), XLK(technology, 기술), XLP(consumer staples, 필수 소비재), XLRE(real estate, 부동산), XLU(utilities, 유틸리티), XLV(health care, 헬스케어), XLY(consumer discretionary, 경기 소비재)가 있습니다. 이들은 합쳐서 S&P 500 지수를 구성합니다.
데이터 참고 사항
전체 데이터 참고 사항
- breadth baskets(폭 범위 바스켓)는 펀드 보유 종목이 아닌 섹터별 5개의 가계 대형주로 구성된 고정된 편집 샘플이며, 가중치는 포함되지 않습니다. 후보 종목은 반기별 주식 분할 일정을 기준으로 검토되었습니다. 분할 시점의 분 단위 바(minute bars)는 조정되지 않으며, 기간 중간의 주식 분할은 시가 대비 종가 수익률에 영향을 미치므로 해당 검토 과정에서 명백한 두 종목을 교체하였습니다. 이 페이지의 모든 수치는 가격 수익률이며, 배당금은 포함되지 않습니다.
- 바스켓 중앙값은 결정론적 분위수(deterministic quantiles)를 사용하며, 최상위 및 최하위 종목은 티커(ticker)를 기준으로 동점을 처리하므로 재생성 시 동점 순서가 바뀔 수 없습니다.
- spread panel(스프레드 패널)은 전체 반기가 아닌 특정 세션(2026년 6월 29일)을 측정합니다. 11개 티커에 대해 6개월간의 전체 호가 테이프를 스캔하는 것은 이 페이지가 생성하는 쿼리 예산을 초과합니다. 유효하지 않은 호가(교차 호가 또는 단방향 호가)는 누락되지 않고 패널에 포함됩니다.
- scorecard panel(스코어카드 패널)은 H1 요약에서 사용하는 것과 동일한 쿼리를 사용하므로, 두 페이지의 섹터 수치는 일치해야 합니다.
방법론
- 분석 기간은 2026년 1월 1일부터 6월 30일까지입니다. 수익률은 각 기간 내 정규 거래 시간의 시가부터 종가까지를 기준으로 하며, 제시된 쿼리를 통해 계산되었습니다. 정규 거래 시간은 동부 표준시를 기준으로 필터링되었습니다(09:30–15:59, 행별 변환 적용). 이는 EST(Eastern Standard Time, 동부 표준시)와 EDT(Eastern Daylight Time, 동부 일광 절약 시간)가 포함된 해당 반기 전체에 대해 DST(Daylight Saving Time, 일광 절약 시간제)를 고려하여 적용되었습니다.
- 분기 경계는 동부 거래일 기준으로 적용됩니다. Q1(1분기)은 3월 31일에 종료되며, Q2(2분기)는 4월 1일에 시작됩니다.
- 달러 거래량은 동일한 쿼리 내에서 정규 거래 시간 동안의 가격과 주식 수를 곱하여 합산되었습니다.
- 데이터 생성은 제한된 읽기 전용 경로를 통해 실행됩니다. 공개 페이지는 실시간 데이터를 쿼리하지 않습니다. 데이터 웨어하우스 상태는 2026년 7월 12일 기준입니다.
지수, 금리, 옵션 테이프를 포함한 해당 반기의 전체 장부는 2026년 상반기 시장 요약에서 확인할 수 있습니다. 섹터를 다르게 분석하려면 Strasmore 터미널에서 각 패널의 SQL을 그대로 실행하면 됩니다.