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업종 랭킹

돈이 지금 어느 업종으로 몰리는지 보여 줍니다. 미국 전 업종을 최근 성과로 줄 세워 업종 점수 0~100과 순위를 매깁니다. 이번주·3주 전·6주 전 순위를 나란히 놓아, 올라오는 업종과 밀려나는 업종이 한눈에 보입니다. 업종을 누르면 그 안의 종목이 펼쳐집니다.

기준일 2026-07-02 랭킹 업종 점수 시총가중 복합수익률 · 3M 40 · 1M 30 · 6M 20 · 1W 10 섹터 점수 엔진 데이터 없음 · 그룹 RS 기준 표시
섹터 1위
 
섹터 2위
 
섹터 3위
 
섹터 4위
 
# 업종 점수 복합% 이번주 3주 전 6주 전
복합% = 시총가중 복합수익률 (점수의 유일한 근거)이번주 · 3주 전 · 6주 전 = 그 시점의 업종 순위 (15 · 30거래일 전)( ) = 바로 오른쪽 칸 대비 순위 변화 (+ = 상승)행 클릭 = 구성 종목 전체

상위 업종 순위 추이

현재 상위 8개 업종의 60거래일 순위 궤적 · 위 = 1위

모멘텀 히트맵

점수 상위 20 업종 · 시총가중 구간 수익률

업종1W1M3M6M

미국 업종 랭킹 — 이 페이지를 읽는 법

개별 종목을 고르기 전에 '지금 어느 산업으로 돈이 몰리는가'를 먼저 보는 것이 톱다운(top-down) 접근의 출발입니다. 트렌드 스크리너의 업종 랭킹은 단순한 섹터 등락률 표가 아니라, 미국 시장(NYSE·NASDAQ·AMEX) 전 종목을 업종 단위로 묶어 리더십이 태어나는 곳을 찾아내는 발굴 엔진입니다. 강한 종목은 홀로 오르지 않고 같은 산업의 동료들과 무리 지어 오르기 때문에, 주도 업종을 먼저 찾으면 주도주 후보군이 저절로 압축됩니다.

업종 점수(0~100)는 어떻게 계산되나

업종 점수는 단 하나의 숫자에서 나옵니다 — 구성 종목의 시가총액 가중 복합수익률입니다. 개별 종목의 RS 등급과 똑같은 구간·가중치를 쓰기 때문에 '강한 업종'과 '강한 종목'이 같은 잣대로 판정됩니다. 3개월에 무게 중심을 두어 분기 단위로 자리 잡는 주도 흐름을 잡고, 1개월과 1주로 최근의 방향 전환을 확인하며, 6개월로 그 상승에 뿌리가 있는지를 봅니다.

복합수익률 = 0.10×1주 + 0.30×1개월 + 0.40×3개월 + 0.20×6개월
(구성 종목 시총가중 · √시총 · 단일 종목 상한 15%)
업종 점수 = 복합수익률의 업종 간 백분위 × 100
순위 = 복합수익률 내림차순

주도력(RS 밀도) · 폭 · 셋업 — 점수에 반영하지 않고 상세 패널에 근거 지표로 표시

2026년 7월까지 이 점수는 퍼포먼스 35 + 주도력 25 + 돌파 15 + 폭 15 + 셋업 10의 5축 합산이었습니다. 그러나 네 개의 보조 축은 일봉 데이터만으로는 근사할 수밖에 없는 판정(VCP 수축, 피벗 임박, 돌파 후속 성과)에 기대고 있었고, 구성 종목이 서너 개뿐인 업종에서는 밀도 지표가 노이즈가 되어 구성원이 12% 하락 중인데도 주도력 만점을 받는 사례까지 나왔습니다. 게다가 5축 랭킹과 퍼포먼스 단독 랭킹의 순위 상관은 0.90 — 대부분 퍼포먼스를 되풀이하면서 오류만 얹고 있었습니다. 그래서 점수는 복합수익률 하나로 정리하고, 주도력·폭·셋업은 계속 계산해 상세 패널에 근거로 보여 줍니다. 돌파 축은 2026년 8월 1일 상세 패널에서도 걷어냈습니다 — 하루 대부분의 업종이 0건이라 읽을 정보가 없었고, 돌파 여부는 종목 차트에서 직접 확인하는 편이 정확하기 때문입니다. 판단은 사람이 하고, 점수는 사실 하나만 말합니다.

이 랭킹이 곧 스크리너 업종 필터의 순서입니다. 스크리너의 업종 필터 목록은 이 페이지와 같은 업종 점수 랭킹 순으로 정렬되며(항목 앞의 순위 숫자), 여러 업종을 한 번에 체크할 수 있어 여기서 본 상위 업종을 그대로 골라 담을 수 있습니다. 시장 환경 페이지 주도주 집계의 '상위 10위 업종'도 이 랭킹으로 판정합니다. 상대강도만으로 그룹을 1~99로 줄 세우는 업종 상대강도(업종 RS)는 별개의 보조 지표입니다.

섹터 랭킹 — 업종 한 단계 위

맨 위 네 칸은 섹터 랭킹 1~4위입니다. 업종이 '반도체 장비'라면 섹터는 '기술' — 자금이 어느 큰 덩어리로 들어오는지를 봅니다. 미국 섹터는 야후의 분류가 GICS와 같은 골격이라 SPDR 섹터 ETF와 1:1로 맞아떨어집니다. 그래서 구성 종목을 다시 합성하지 않고 ETF 자체의 수익률을 씁니다 — 실제로 사고팔 수 있는 상품의 성과이고, 우리 스크리닝 유니버스 밖의 종목까지 포함된 진짜 섹터 수익률이기 때문입니다.

섹터 복합수익률 = 0.10×1주 + 0.30×1개월 + 0.40×3개월 + 0.20×6개월 (ETF 종가 기준)
섹터 RS = 그 수익률이 전 종목 RS 분포에서 놓이는 자리 (1~99)
기술 XLK · 금융 XLF · 헬스케어 XLV · 경기소비재 XLY · 필수소비재 XLP · 에너지 XLE
산업재 XLI · 기초소재 XLB · 부동산 XLRE · 유틸리티 XLU · 통신 XLC

섹터 RS는 개별 종목 RS와 같은 자입니다. 섹터 RS 70은 그 섹터 ETF가 미국 전 종목의 70%보다 잘했다는 뜻이고, RS 85짜리 종목이 RS 40짜리 섹터에 있다면 그 종목은 순풍이 아니라 역풍 속에서 혼자 올라온 것입니다. 각 업종을 클릭하면 상세 패널의 업종명 옆에 그 업종이 속한 섹터의 RS와 순위가 함께 표시됩니다 — 강한 섹터 안의 강한 업종 안의 강한 종목이 가장 신뢰도 높은 조합입니다.

주도력(RS 밀도) — 점수가 아니라 확인용

상세 패널의 'RS85 이상' 수치와 주도주 칩은 상대강도 RS 등급이 85 이상인 종목이 업종 안에 얼마나 밀집해 있는지를 잽니다. RS 상위 종목이 한 업종에 뭉쳐 있다는 것은 기관 자금이 그 산업 전체를 사들이고 있다는 직접적인 증거입니다. 다만 점수에는 들어가지 않습니다 — 구성 종목이 적은 업종에서 밀도가 쉽게 왜곡되기 때문입니다. 상위권 업종에 RS85 이상 종목이 여럿 있으면 상승의 뿌리가 넓다는 확인이고, 하나도 없으면 소수 종목이 끌어올린 수익률일 수 있다는 경고로 읽으세요.

ΔRank — 리더십 순환을 가장 먼저 알리는 신호

순위표 오른쪽 세 칼럼 — 이번주 · 3주 전 · 6주 전 — 을 왼쪽에서 오른쪽으로 읽으면 그 업종이 지난 6주 동안 어느 방향으로 움직였는지가 그대로 보입니다. 11 → 30 → 54면 두 달 가까이 꾸준히 올라온 업종이고, 28 → 5 → 3이면 상위권이 무너지는 중입니다. 시장의 주도 업종 교체는 점수 1위가 바뀌기 훨씬 전에 순위 변화에서 먼저 나타납니다 — 중위권에서 +5, +8씩 뛰어오르는 업종이 다음 리더십의 유력 후보입니다. 하단의 상위 업종 순위 추이 차트는 상위 8개 업종의 60거래일 궤적을 나란히 보여 주므로, 표의 세 칼럼과 함께 읽으면 순환의 방향이 분명해집니다.

상세 패널 활용 — 업종에서 종목으로

행을 클릭하면 점수 구성(1주·1개월·3개월·6개월 각 구간이 복합수익률에 기여한 %p), 60거래일 순위 궤적, 폭·셋업 패널, 그리고 그 업종의 구성 종목 전체가 RS 내림차순으로 펼쳐집니다 — 상위 몇 개가 아니라 전부입니다. 종목별로 종가·등락·RS와 20일선 이격을 보여 줍니다. 20일선 이격은 종가가 20일 평균 대비 몇 % 떨어져 있는지로, 눌림목이면 음수입니다. 여기서 찾은 종목은 스크리너에서 업종 필터로 좁혀 차트를 바로 확인하세요.

활용 순서: 강한 시장 → 강한 업종 → 강한 종목. 시장 환경의 TSS로 시장이 추세 매매에 보상하는 국면인지 먼저 확인하고, 이 랭킹에서 점수와 ΔRank가 함께 오르는 업종을 고른 뒤, 그 안의 RS 상위 종목으로 좁히는 것이 추세추종 종목 선정의 정석입니다.

미국 섹터 순환은 경기와 함께 흐른다

미국 시장의 업종 리더십은 경기 사이클을 따라 순환하는 경향이 뚜렷합니다. 경기 회복 초입에는 반도체·경기소비재 같은 경기민감 산업이 앞서고, 확장 국면에서는 산업재·소프트웨어가, 후반부에는 에너지·소재가, 둔화 국면에서는 헬스케어·필수소비재·유틸리티 같은 방어 산업으로 자금이 이동합니다. 랭킹 상위로 새로 진입하는 업종의 성격을 보면 시장이 지금 사이클의 어디쯤 있다고 판단하는지를 역으로 읽을 수 있습니다. 오랫동안 상위를 지키던 업종의 순위가 정체되고 중위권 업종이 빠르게 올라오면 리더십 교체가 임박했다는 신호이며, 새 주도 산업의 초입에 진입한 종목이 가장 큰 상승을 누립니다.

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