집중도 · 예시 포트폴리오

매그니피센트 7 포트폴리오.

세계 최대 기업 7곳을 같은 금액씩 보유. 이름이 일곱이라 분산된 것처럼 보입니다. 엔진은 그 일곱이 공유하는 것을 측정합니다.

포트폴리오 구성

  • AAPL14%
  • MSFT14%
  • GOOGL14%
  • AMZN14%
  • NVDA14%
  • META14%
  • TSLA14%

비중은 표시된 대로, 리스크 프로필은 "중간". 약 일주일에 한 번 자동으로 다시 채점되며 날짜와 엔진 버전은 결과에 표시됩니다.

포트폴리오 점수 중립

근거가 엇갈립니다.

구성 요소들이 서로 어긋납니다. 숫자 하나를 믿기보다 따로따로 읽으세요.

약함 중립 양호 강함

7개 종목 확인 · 리스크 프로필 중간 · 엔진 2026-03-07-v5 · 추세 악화 (신뢰도 27%)

좋은 점수란? → 내 포트폴리오 채점하기
최대 포지션
14.3% AAPL · 한도 30%
유효 종목 수
7.0 보유 7개 중 · 목표 8
최대 섹터
42.9% 기술
가중 베타
1.45 시장 민감도
익스포저 계획
투자 71% 현금 30% · 균형
현재 상태
투자 100% 현금 0%

구성 요소 점수

  • 분산94
  • 리스크 균형93
  • 품질61
  • 시그널53
  • 추세31
  • 시장 상황0

엔진에 근거가 없는 구성 요소는 "데이터 없음"으로 표시됩니다. 추측하지 않고 그대로 알립니다.

먼저 볼 것

  1. 주시 한 섹터가 지배적입니다

    기술이(가) 투자액의 42.9%를 차지합니다. 한 섹터의 비중이 이렇게 크면 단일 거시 테마가 결과의 대부분을 좌우합니다.

  2. 우선 익스포저 계획은 현금 버퍼를 선호합니다

    현재의 시그널, 추세, 집중도 근거를 볼 때 계획은 투자 약 70.5%, 현금 29.5%를 목표로 하며 점진적 속도로 투입합니다.

  3. 주시 가중 종목 점수가 낮습니다

    종목 전체의 평가액 가중 점수는 0.13입니다. 구성이 판정이 약한 종목에 기대고 있습니다.

  4. 주시 팩터 근거가 제한적입니다

    투자액의 100.0%에 대해 팩터 근거가 없어 엔진이 뒷받침할 수 있는 전망 맥락이 제한됩니다.

  5. 주시 전망 신뢰도가 제한적입니다

    렌즈 신뢰도 평균은 55.1%입니다. 추세와 시장 상황 구성 요소는 잠정적인 것으로 보세요.

  6. 우선 판정이 약한 비중 큰 포지션

    NVDA, GOOGL은(는) 비중이 크지만 종목 점수가 낮아 종합 점수를 가장 크게 끌어내립니다.

보유 종목

티커 섹터 평가액 비중 시그널 점수 유형
AAPL 기술 10,000 14.3% 매수 6.20 핵심
MSFT 기술 10,000 14.3% 보유 1.36 핵심
GOOGL 커뮤니케이션 서비스 10,000 14.3% 보유 -1.80 턴어라운드
AMZN 경기소비재 10,000 14.3% 보유 -0.98 고베타
NVDA 기술 10,000 14.3% 매도 -4.47 고베타
META 커뮤니케이션 서비스 10,000 14.3% 보유 0.60 핵심
TSLA 경기소비재 10,000 14.3% 보유 0.02 고베타

근거의 한계:

  • 일부 종목의 배당 품질 데이터 없음
  • 일부 종목의 종목 유형 분류 신뢰도 낮음
  • 대부분 종목의 렌즈별 팩터 근거 없음
  • 팩터 근거 신뢰도가 낮아 전망 신뢰성이 떨어짐

이 보고서에 대하여. PORTIQA의 결과물은 정보 제공만을 목적으로 하는 정량 분석이며 투자 자문을 구성하지 않습니다. 점수는 위에 명시된 시점의 포트폴리오 구조와 현재 근거를 설명할 뿐 수익률을 예측하지 않습니다. 전체 면책 조항: portiqa.ai/legal/disclaimer.html · 방법론: portiqa.ai/methodology

POST https://portiqa.ai/evaluate

이 보고서의 모든 숫자는 API 호출 한 번에서 나왔습니다. 모든 플랜에서 같은 엔진, JSON 입출력, API 키로 매월 5회 무료 평가. 문서: portiqa.ai/docs/

PORTIQA의 결과물은 정보 제공만을 목적으로 하는 정량 분석이며 투자 자문을 구성하지 않습니다. 금융 면책 조항을 참고하세요.

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