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같은 지수 ETF, 무엇을 고를까? 초보자가 비교할 4가지 (총보수·거래량·괴리율·추적오차)

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 코스피200이나 S&P500처럼 유명한 지수는 따라가는 ETF가 여러 개 있습니다. 운용사만 다르고 담고 있는 종목은 거의 같아서, 처음에는 “아무거나 사도 되지 않나?” 싶습니다. 하지만 오래 들고 갈수록 작은 차이가 쌓여 수익률이 달라집니다. 이 글에서는 같은 지수를 따르는 ETF 중 하나를 고를 때 비교할 4가지 기준 을 정리합니다. 1. 총보수 – 매년 내는 “관리비” ETF는 운용사가 대신 굴려주는 상품이라 매년 비용이 나갑니다. 이걸 총보수 라고 합니다. 따로 결제하는 게 아니라 ETF 가격에서 조금씩 빠져나가기 때문에 눈에 잘 안 뛱니다. 아파트 관리비를 떠올리면 쉽습니다. 한 달로 보면 차이가 작아 보여도 10년을 살면 큰 돈이 되죠. 장기 투자라면 총보수가 낮은 쪽이 유리합니다. 주의: 총보수에 포함되지 않는 비용(기타비용, 매매중개수수료 등)도 있습니다. 그래서 광고에 나오는 총보수만 보지 말고, 금융투자협회 전자공시에서 실제 부담 비용 을 함께 비교하는 게 정확합니다. 2. 거래량 – 원하는 가격에 사고 팔 수 있나 거래량이 적은 ETF는 팔고 싶을 때 사는 사람이 적어서, 매수 호가와 매도 호가 사이가 벌어져 있는 경우가 많습니다. 이럴 때 급하게 사고팔면 내가 생각한 가격보다 불리하게 거래됩니다. 물론 ETF에는 LP(유동성공급자) 가 있어서 호가를 채워줍니다. 하지만 장 시작 직후나 마감 직전에는 LP가 호가를 내지 않을 수 있어, 초보자라면 이 시간대는 피하는 게 좋습니다. 같은 지수라면 거래량과 순자산(돈이 모인 규모)이 큰 쪽을 고르는 게 무난합니다. 3. 괴리율 – 제값에 사고 있나 ETF에는 두 가지 가격이 있습니다. 시장가격 : 주식창에서 실제로 거래되는 가격 순자산가치(NAV) : ETF 안에 들어 있는 주식들의 실제 가치 이 둘의 차이를 괴리율 이라고 합니다. 괴리율이 플러스(+)면 제값보다 비싸게, 마이너스(−)면 싸게 거래되고 있다는 뜻입니다. 사려는 순간 괴리율이 크게 플...

파이썬 주식 자동매매 5편: 목표가 도달 시 알아서 매수하는 '무인 트레이딩 봇' 완성하기

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 💡 이전 글 먼저 보기: 파이썬 코드로 실제 주식을 매수하고 매도하는 SendOrder 함수의 사용법을 아직 모르신다면 👉 **[ 파이썬 주식 자동매매 4편 글 ]**을 반드시 먼저 읽고 와주시기 바랍니다. 지금까지 우리는 파이썬을 이용해 키움증권 서버에 로그인하고(2편), 주식의 현재가를 불러오며(3편), 실제로 주식을 매수하는 주문(4편)까지 자동매매를 위한 모든 개별 부품들을 만들어 보았습니다. 이번 5편에서는 이 조각들을 하나로 조립하여, "내가 설정한 가격까지 주가가 떨어지면, 봇(Bot)이 스스로 감지하여 알아서 주식을 매수하는" 진정한 의미의 무인 자동매매 로직을 완성해 보겠습니다. 1. 실시간 가격 감시의 핵심: 무한 루프( while ) 사람은 하루 종일 모니터를 쳐다보며 가격을 감시할 수 없지만, 컴퓨터는 지치지 않습니다.  파이썬의 while 반복문을 사용하면 장이 열려있는 동안 코드가 멈추지 않고 계속해서 현재가를 확인하도록 지시할 수 있습니다. 단, 서버에 너무 빠르게(1초에 수십 번씩) 데이터를 요청하면 디도스(DDoS) 공격으로 오해받아 증권사로부터 통신이 차단될 수 있습니다.  따라서 time.sleep(1) 함수를 이용해 1초에 한 번씩만 여유롭게 가격을 확인하도록 숨통을 틔워주어야 합니다. 2. 중복 매수 방지 장치 (Flag 변수) 자동매매 봇을 만들 때 초보자들이 가장 많이 하는 실수가 바로 '중복 주문'입니다.  가격이 목표가 아래로 떨어졌을 때 매수 주문이 나갔음에도 불구하고, 루프가 계속 돌면서 1초마다 계속 매수 주문을 넣어 계좌의 돈을 모두 탕진해 버리는 대참사가 발생할 수 있습니다. 이를 막기 위해 is_bought = False 라는 깃발(Flag) 변수를 하나 만들어 둡니다. 매수가 한 번 체결되면 이 깃발을 True 로 바꾸고, 무한 루프를 안전하게 빠져나오도록( break ) 설계해야 합니다. 3. 나만의 자동매매 봇(Bot) 전체 코드 지금까지 배운 모든 지...