작성자 평균 일일 거래량 ADV 뜻과 계산법
ADV(Average Daily Volume)는 주식의 일일 평균 거래 주식 수입니다. 유동성 및 상대적 거래량 분석의 핵심 지표입니다.
평균 일일 거래량(ADV, Average Daily Volume)은 가장 많이 사용되지만 아무도 정의하지 않는 수치입니다. 이는 일정 기간 동안의 주식 일일 평균 거래 주식 수를 의미합니다. ADV는 공매도 상환 소요 일수의 분모이며, 상대적 거래량의 기준점입니다. 또한 모든 스크리너(Screener)의 유동성 테스트 지표입니다. 따라서 해당 지표들은 어떤 기간을 설정할지, 어떤 세션을 포함할지, 주식 수와 거래 대금 중 무엇을 사용할지와 같은 ADV의 설정값을 그대로 따릅니다. 이 페이지에서는 ADV를 정확히 정의하고, 산술 계산 과정을 설명하며, 실제 시장 데이터를 통해 각 설정값의 영향을 측정합니다.
평균 일일 거래량 측정
2026년 6월 11일부터 7월 10일까지 총 스무 번의 정규 거래 세션(regular-hours sessions)을 대상으로 조사했습니다. 네 개의 익숙한 종목과 의도적으로 거래량이 적은 한 종목을 포함했습니다. 주식 수, 거래 대금, 그리고 (추후 분석을 위한) 각 종목의 총 거래량 중 시간 외 거래가 차지하는 비중은 다음과 같습니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH per_day AS (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sumIf(toFloat64(volume), formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') >= '09:30'
AND formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') < '16:00') AS rth_shares,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') >= '09:30'
AND formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') < '16:00') AS rth_dollars,
sum(toFloat64(volume)) AS all_shares
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'AAPL', 'MU', 'KO', 'CATO')
AND window_start >= toDateTime('2026-06-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
GROUP BY ticker, et_date
)
SELECT ticker,
round(avg(rth_shares) / 1e6, 2) AS adv_shares_m,
round(avg(rth_dollars) / 1e9, 2) AS adv_dollars_bn,
round(100 * (sum(all_shares) - sum(rth_shares)) / sum(all_shares), 1) AS extended_hours_pct,
count() AS sessions
FROM per_day
GROUP BY ticker
ORDER BY adv_shares_m DESC이 표는 본문의 핵심 논거를 담고 있습니다. MU와 AAPL은 매일 거의 비슷한 주식 수를 거래합니다. 42.01M 대 41.47M 수준입니다. 하지만 거래 대금 열에서는 큰 차이를 보입니다. 하루에 각각 $44.49B와 $12.24B를 기록합니다. 주식 수는 활동성을 나타내며, 거래 대금은 자금의 규모를 나타냅니다. 상위권 순위가 뒤바뀌기도 합니다. 주식 수 기준으로는 SPY이 46.01M(20 세션 기준)으로 앞서지만, 이 표의 거래 대금 기준으로는 MU이 가장 높습니다. 하위권의 CATO은 하루에 0.05백만 주를 거래합니다. 거래 대금이 너무 적어 십억 단위 열에는 이 규모에서 0로 표시됩니다. 이러한 종목은 단 하나의 기관 주문이 그날의 거래량이 될 수 있으며, 거래 비용(trading costs)의 차원이 완전히 다른 영역에 존재하는 유형입니다.
평균 일일 거래량(ADV) 계산 방법
계산 방식은 매우 단순합니다. 선택한 기간 동안의 일일 주식 거래량을 모두 더한 뒤, 이를 일수로 나누면 됩니다. Coca-Cola(KO)의 정규 거래 시간 기준 일주일간(2026년 7월 6일~10일)의 거래 데이터이며, 동일한 쿼리에서 누적 합계와 평균을 산출했습니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT session_date,
shares_m,
round(sum(shares_m) OVER (), 1) AS five_day_total_m,
round(avg(shares_m) OVER (), 1) AS adv_m,
round(avg(shares_m) OVER () * 0.01 * 1000, 0) AS one_pct_of_adv_k
FROM (
SELECT formatDateTime(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%Y-%m-%d') AS session_date,
round(sumIf(toFloat64(volume), formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') >= '09:30'
AND formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') < '16:00') / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'KO'
AND window_start >= toDateTime('2026-07-06 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
GROUP BY session_date
)
ORDER BY session_date5일간의 거래량인 10.7 + 12.1 + 10.7 + 11 + 8.3 백만 주를 더하면 총 52.8M 주입니다. 이를 5로 나누면 KO의 5거래일 ADV(Average Daily Volume, 평균 일일 거래량)인 10.6M 주가 됩니다. 20거래일 ADV는 20개 행에 대해 동일한 산식을 적용한 것이며, 이는 첫 번째 표의 수치와 같습니다. 평균값이 무엇을 가리는지 확인하십시오. 2026-07-07은 12.1M을 기록했고 2026-07-10은 8.3M을 기록했습니다. ADV는 이러한 일일 변동성을 하나의 수치로 완만하게 만듭니다. 마지막 열은 포지션 사이징(position sizing)의 예시입니다. KO ADV의 1%는 약 106 천 주이며, 이는 단일 주문이 당일 거래량에서 눈에 띄는 비중을 차지하기 시작하는 규모입니다.
기간 설정은 선택의 문제이며, ADV(Average Daily Volume, 일평균 거래량)의 망각 속도를 결정한다
보통 20거래일(한 거래월)을 관례적으로 사용하지만, 10일, 30일, 65일, 90일 등 다양한 기준이 통용된다. 기간 설정은 ADV가 과거 데이터를 얼마나 빨리 반영하지 않게 될지를 결정한다. MU는 2026년의 실례다. 이 종목은 연중 거래량이 급격히 재평가되어, 직전 1개월 ADV와 직전 1분기 ADV가 서로 다른 양상을 보였다. 이에 대한 상세 내용은 6월 심층 분석에서 확인할 수 있다. 다음은 동일한 종목을 동일한 7개월 동안 두 가지 기간 설정으로 동시에 측정한 결과다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH daily AS (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sum(toFloat64(volume)) AS day_shares
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2025-08-01 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY et_date
),
rolled AS (
SELECT et_date,
avg(day_shares) OVER (ORDER BY et_date ROWS BETWEEN 19 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS adv20,
avg(day_shares) OVER (ORDER BY et_date ROWS BETWEEN 89 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS adv90,
row_number() OVER (ORDER BY et_date) AS rn,
count() OVER () AS total_rows
FROM daily
)
SELECT formatDateTime(et_date, '%Y-%m-%d') AS date,
round(adv20 / 1e6, 1) AS adv_20_session_m,
round(adv90 / 1e6, 1) AS adv_90_session_m
FROM rolled
WHERE rn > 90 AND (rn % 3 = total_rows % 3)
ORDER BY et_date2025-12-10에는 두 기간 설정이 일치했다. 20거래일 기준으로는 21.3M, 90일 기준으로는 19.9M였다. 2026-04-14에 이르러 두 수치는 45.6M 대 31.9M로 벌어졌다. 하루에 한 종목에 대해 두 개의 "공식" ADV가 존재하게 된 것이다. 이로 인해 특정 기간을 기준으로 하는 모든 스크리너, days-to-cover(공매도 상환 소요 일수), 또는 상대 거래량 지표들이 서로 다른 결과를 나타냈다. 2026-07-10에 들어서 두 수치는 다시 수렴했다(42M 대 41.9M). 재평가된 거래량 수준이 긴 기간의 설정에도 반영되었기 때문이다. 특정 종목의 ADV에 대해 두 데이터 소스가 일치하지 않는다면, 첫 번째 원인은 기간 설정이며, 두 번째 원인은 시간 외 거래량이 포함되었는지 여부다.
거래량 급증 직후 ADV의 변화
위 차트가 이를 암시하고 있습니다. 수치로 확인해 보겠습니다. 2026년 MU의 가장 가파른 거래량 급증 사례를 살펴보겠습니다. 해당 세션은 자체 20일 평균 거래량(ADV, Average Daily Volume)을 가장 크게 초과한 날입니다. 스크리너가 해당 거래일 직전에 보여준 ADV와 한 달 후의 수치를 비교해 보겠습니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH daily AS (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sum(toFloat64(volume)) AS day_shares
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2025-11-01 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY et_date
),
ranked AS (
SELECT et_date, day_shares,
day_shares / avg(day_shares) OVER (ORDER BY et_date ROWS BETWEEN 20 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS shock_ratio,
row_number() OVER (ORDER BY et_date) AS rn
FROM daily
),
biggest AS (
SELECT et_date, day_shares, shock_ratio
FROM ranked
WHERE rn > 20 AND et_date >= toDate('2026-01-01')
ORDER BY shock_ratio DESC, et_date ASC
LIMIT 1
),
before AS (
SELECT avg(day_shares) AS adv FROM (
SELECT day_shares FROM daily WHERE et_date < (SELECT et_date FROM biggest) ORDER BY et_date DESC LIMIT 20
)
),
after AS (
SELECT avg(day_shares) AS adv FROM (
SELECT day_shares FROM daily WHERE et_date >= (SELECT et_date FROM biggest) ORDER BY et_date ASC LIMIT 20
)
)
SELECT formatDateTime((SELECT et_date FROM biggest), '%Y-%m-%d') AS event_date,
round((SELECT day_shares FROM biggest) / 1e6, 1) AS event_day_shares_m,
round((SELECT adv FROM before) / 1e6, 1) AS adv_20_before_m,
round((SELECT shock_ratio FROM biggest), 1) AS event_vs_prior_adv_x,
round((SELECT adv FROM after) / 1e6, 1) AS adv_20_after_m,
round(100 * ((SELECT adv FROM after) / (SELECT adv FROM before) - 1), 0) AS adv_shift_pct2026-03-19에 MU는 이전 ADV인 28.7M 대비 64.7M 주를 거래하며, 기준치보다 2.3배 높은 거래량을 기록했습니다. 이후 20거래일 동안의 이동 평균 ADV는 45M였습니다. 이는 분모가 57%만큼 증가했음을 의미합니다. ADV에서 파생된 모든 수치가 이와 함께 움직였습니다. 상대 거래량(relative volume) 수치는 감소했고(기준치 상승), 숏 커버링 소요 기간(days to cover) 또한 감소했습니다(분모 상승). 이는 실제 포지션의 변화가 전혀 없었음에도 발생한 현상입니다. MU의 경우 높은 거래량이 지속되었습니다. 즉, 해당 급증은 일회성 사건이 아닌 기업 가치 재평가(re-rating)를 의미했습니다. 그러나 메커니즘은 동일합니다. 대규모 거래가 발생한 후, ADV는 정확히 한 관찰 기간 동안 주식의 평소 습관이 아닌 해당 사건을 측정하게 됩니다.
유동성의 정의와 측정 기준
거래 가능성을 설명할 때 흔히 "하루 수백만 달러"라는 표현을 사용합니다. 다음은 실제 분포 데이터입니다. 미국 시장에 상장된 모든 종목을 대상으로, 최근 20거래일 중 15거래일 이상 데이터가 존재하는 종목을 일평균 거래대금(ADV) 순으로 나열했습니다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH per_ticker AS (
SELECT ticker, avg(day_dollars) AS adv_dollars
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') >= '09:30'
AND formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') < '16:00') AS day_dollars
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND match(ticker, '^[A-Z]+$')
GROUP BY ticker, et_date
)
GROUP BY ticker
HAVING count() >= 15
)
SELECT count() AS names,
round(quantileDeterministic(0.25)(adv_dollars, cityHash64(ticker)) / 1e6, 2) AS p25_m,
round(quantileDeterministic(0.50)(adv_dollars, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS median_m,
round(quantileDeterministic(0.75)(adv_dollars, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS p75_m,
round(quantileDeterministic(0.90)(adv_dollars, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS p90_m,
round(quantileDeterministic(0.99)(adv_dollars, cityHash64(ticker)) / 1e6, 0) AS p99_m,
countIf(adv_dollars >= 1e6) AS names_above_1m,
countIf(adv_dollars >= 10e6) AS names_above_10m,
countIf(adv_dollars >= 100e6) AS names_above_100m,
countIf(adv_dollars >= 1e9) AS names_above_1bn
FROM per_ticker10864개 종목의 중앙값은 하루 거래대금이 $2.2M입니다. 미국 시장 종목의 절반이 이보다 적은 금액으로 거래됩니다. 4분의 1은 $0.33M 미만입니다. 상위 75%는 $20.4M, 상위 90%는 $113.7M, 상위 99%는 $1333M를 기록했습니다. 주요 기준치별 종목 수는 다음과 같습니다. 하루 거래대금이 $1M를 넘는 종목은 6515개, $10M는 3535개, $100M는 1166개이며, $1B를 넘는 종목은 단 130개뿐입니다. 금융 분석의 대상이 되는 종목들은 거의 모두 이 마지막 그룹에 속해 있습니다. 상장된 주식의 중앙값은 이들과는 완전히 다른 성격의 금융 상품입니다.
ADV가 다른 수치들을 조용히 결정하는 방식
- Days to cover (상환 소요 일수) = short interest (공매도 잔고) ÷ ADV (평균 일일 거래량). 거래량이 급증하면 공매도 포지션에 변화가 없어도 이 비율은 감소한다. 이는 분모가 변했기 때문이다.
- Relative volume (상대적 거래량) = 당일 거래 속도 ÷ ADV. 동일한 수치를 사용하지만 역할은 반대다. 여기서 ADV는 초과 달성해야 할 기준점이 된다.
- Liquidity screens (유동성 스크리너) ("ADV 1M 이상 종목만 포함") — 모든 백테스트와 스크리너에는 이러한 기준이 포함되며, 이는 생존 편향(survivorship bias)으로 이어진다. 종목들은 가장 극적인 거래량을 기록한 주에 이러한 스크리너에 진입하기 때문이다.
- Position sizing (포지션 규모 결정) — 기관들이 하루 ADV의 몇 퍼센트 내에서만 거래하는 습관 때문에 대형 펀드는 특정 소형주를 보유할 수 없다. 포지션을 구축하거나 청산하는 데 전체 거래량의 몇 주 분량이 필요하기 때문이다.
Days to cover는 실제 수치로 확인할 필요가 있다. "공식" 수치조차 누군가의 ADV 선택을 포함하기 때문이다. FINRA는 자체 거래량 분모를 기준으로 days to cover를 발표한다(모든 거래소는 각자의 보고 기간을 가지며, 최소값은 1.0으로 설정된다 — 데이터 산출 방식 참조). 이 페이지의 20거래일 정규장 ADV를 사용하여 동일한 비율을 재계산하면 결과가 달라진다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH our_adv AS (
SELECT ticker, avg(day_shares) AS adv
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sumIf(toFloat64(volume), formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') >= '09:30'
AND formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') < '16:00') AS day_shares
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('MU', 'KO')
AND window_start >= toDateTime('2026-06-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
GROUP BY ticker, et_date
)
GROUP BY ticker
),
si AS (
SELECT ticker,
max(short_interest) AS short_interest,
max(avg_daily_volume) AS finra_adv,
max(days_to_cover) AS finra_dtc
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30' AND ticker IN ('MU', 'KO')
GROUP BY ticker
)
SELECT si.ticker AS ticker,
round(si.short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
round(si.finra_adv / 1e6, 1) AS finra_adv_m,
round(si.finra_dtc, 2) AS finra_days_to_cover,
round(our_adv.adv / 1e6, 1) AS rth_adv_20_session_m,
round(si.short_interest / our_adv.adv, 2) AS days_to_cover_recomputed
FROM si
INNER JOIN our_adv ON si.ticker = our_adv.ticker
ORDER BY ticker동일한 short interest에 두 개의 분모가 존재한다. KO의 경우, FINRA는 24.1M주 거래량 수치를 기준으로 2.06일의 days to cover를 보고한다. 이 페이지의 12.4M 정규장 ADV를 기준으로 하면, 동일한 49.6M주 공매도 포지션은 4일로 계산되며 이는 거의 두 배에 달한다. MU의 경우, 발표된 수치는 보고된 하한선인 1이다. 재계산하면 0.75일이 된다. 두 수치 모두 틀린 것은 아니다. 서로 다른 분모를 사용하여 답을 내놓은 것이다. 이 사례의 교훈은 일반적이다. 분모에 ADV가 포함된 모든 비율은 누군가의 거래 기간과 세션 선택을 조용히 반영하고 있다.
ADV가 옵션에도 적용됩니까?
옵션 트레이더들도 동일한 개념을 사용하지만 한 가지 차이점이 있습니다. 거래량이 계약(contracts) 단위로 집계되며, 표준 주식 계약 하나는 100주를 통제합니다. 동일하게 20거래일 기준이며, 네 개의 옵션 테이프를 사용하되 계약 수를 주식 상당 노출액(share-equivalent exposure)으로 변환하여 계산합니다:
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
WITH daily AS (
SELECT multiIf(ticker LIKE 'O:SPY2%', 'SPY', ticker LIKE 'O:AAPL2%', 'AAPL', ticker LIKE 'O:MU2%', 'MU', 'KO') AS underlying,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sum(toFloat64(volume)) AS contracts
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE (ticker LIKE 'O:SPY2%' OR ticker LIKE 'O:AAPL2%' OR ticker LIKE 'O:MU2%' OR ticker LIKE 'O:KO2%')
AND window_start >= toDateTime('2026-06-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
GROUP BY underlying, et_date
)
SELECT underlying,
round(avg(contracts) / 1e3, 1) AS avg_daily_contracts_k,
round(avg(contracts) * 100 / 1e6, 1) AS share_equivalent_m,
count() AS sessions
FROM daily
GROUP BY underlying
ORDER BY avg_daily_contracts_k DESC이 규모의 차이는 주식 표의 수치들을 압도합니다. SPY의 옵션 테이프는 하루 평균 12543.2천 계약을 기록했습니다. 이는 1254.3M주의 주식 상당 노출액에 해당하며, SPY 자체의 46.01M주 ADV(Average Daily Volume, 일평균 거래량)보다 훨씬 큰 수치입니다. KO는 반대의 경우입니다. 64.6천 계약(6.5M주 상당 노출액)을 기록하며, 이는 해당 종목의 12.4M주 ADV보다 낮습니다. 옵션 유동성은 소수의 기초 자산에 집중되며, 행사가(strikes)와 만기(expirations)에 따라 더욱 분산됩니다. 따라서 이와 같은 총합 수치는 개별 계약의 거래량을 과다하게 나타낼 수 있습니다. 그러므로 옵션 주문 규모를 결정하기 전에는 계약당 거래량과 미결제약정(open interest)을 반드시 확인해야 합니다.
실무자처럼 ADV를 읽는 법
정의를 아는 것과 이를 실제로 활용하는 것 사이의 간극을 줄이기 위해 세 가지 습관을 권장합니다. ADV(Average Daily Volume, 평균 일일 거래량)를 달러 기준 ADV와 함께 확인하십시오. 첫 번째 표를 보면 두 종목의 거래량 비중은 거의 비슷하지만, 금액 기준으로는 큰 차이를 보입니다. 실제 주문 집행 시에는 금액 기준 수치가 더 중요합니다. 이벤트 직후의 ADV는 신뢰하지 마십시오. 충격 패널의 데이터에 따르면, 단 한 번의 대규모 거래가 한 달 동안 분모 57%를 변화시켰습니다. 이로 인해 해당 급증세가 관측 기간에서 벗어날 때까지 상대적 거래량(relative volume)과 상환 소요 일수(days to cover)가 기계적으로 낮게 측정되었습니다. ADV를 달력과 대조하십시오. 만기 금요일, 리밸런싱(rebalance)일, 지수 변경일에는 모든 종목의 거래량이 동시에 증가합니다(특히 위칭 데이(witching days)에 그러합니다). 따라서 시장 전체의 거래량이 급증한 날은 개별 종목의 특수한 상황을 나타내지 않습니다.
평균 일일 거래량(ADV) FAQ
적절한 평균 일일 거래량은 얼마인가요?
10864개의 미국 종목을 대상으로 20거래일 동안 측정한 결과, 중앙값 기준 일일 거래대금(ADV)은 $2.2M였습니다. 3535개 종목이 하루에 1,000만 달러를 기록했으며, 단 130개 종목만이 10억 달러를 기록했습니다. 개인 투자자 규모의 주문에는 주식 수가 아닌 거래대금이 유용한 기준이 됩니다. 1,000만 달러 이상의 그룹에 속한 종목은 소규모 주문으로 가격이 변동하지 않고 거래됩니다.
평균 일일 거래량은 어떻게 계산하나요?
선택한 기간 동안의 일일 주식 거래량을 모두 더한 뒤 거래일 수로 나눕니다. KO의 2026년 7월 6일부터 10일까지 5거래일 동안의 거래량 합계는 52.8M주이며, 이를 5로 나누면 ADV는 10.6M입니다. 20일 ADV는 20거래일에 대해 동일한 산식을 적용하여 계산합니다.
ADV는 어떤 기간을 기준으로 측정하나요?
가장 일반적으로는 20거래일(약 한 달)을 기준으로 하지만, 10일, 30일, 65일, 90일 버전도 모두 사용됩니다. 거래량 급증이 발생하면 각 수치는 서로 다르게 나타납니다. 2026-04-14 기준, MU의 20거래일 ADV는 45.6M였으나, 같은 날 90거래일 ADV는 31.9M였습니다. 자료를 비교하기 전에 측정 기간을 확인하십시오.
ADV에 시간 외 거래량이 포함되나요?
출처에 따라 다릅니다. 이 페이지의 수치는 정규 거래 시간 기준입니다. 동일한 20거래일 동안의 거래량을 측정했을 때, 연장 거래 시간(extended sessions)은 SPY의 총 거래량 중 18.3%, AAPL의 6.9%, 그리고 거래량이 적은 CATO의 0.2%를 차지했습니다. 연장 거래 가이드에서 세션별 상세 내용을 확인할 수 있습니다.
ADV는 주식 수인가요, 거래대금인가요?
전통적으로는 주식 수를 사용하지만, 주식 간 유동성을 비교할 때는 거래대금(dollar ADV)이 더 나은 측정 지표입니다. 동일한 20거래일 동안 MU와 AAPL의 일일 거래량은 각각 42.01M주와 41.47M주로 거의 비슷했습니다. 반면, 일일 거래대금은 각각 $44.49B와 $12.24B였습니다. 주식 수는 비슷해도 거래 규모는 매우 다릅니다.
모든 수치는 저장된 버전별 쿼리 결과입니다. 각 패널 아래의 SQL을 확장하거나, Strasmore 터미널에서 모든 티커에 대해 원하는 기간을 직접 계산할 수 있습니다.