개인투자자 데이터 연구소데이터 연구소
개인투자자 데이터 연구소

한국 개인투자자는 실제로 어떻게 움직였나

언제 몰려 사고, 빚을 얼마나 내고, 어디로 나가며, 자기 매매를 기록하긴 하는지. 공개 데이터로 답할 수 있는 만큼만 답하고, 숫자마다 출처와 이용 조건, 검산 결과를 함께 적습니다. 종목이나 매매 시점은 다루지 않습니다.

데이터 2026-10-22 기준 · 무료·비상업

네 가지 질문

한국 개인투자자에 관한 공개 데이터를 찾다 보면 결국 이 네 질문으로 모입니다. 답이 있는 것은 연구로, 답이 없는 것은 없다고 적었습니다.

질문 1연구

개인은 언제 몰려 샀나

2026년 1–9월 개인 순매수 +93.6조 — 2004년 이후 어느 한 해보다 많습니다. 2004~2019년 16년 중 13년은 개인이 순매도한 해였고, 2020년 이후 순매수한 해는 2020년 · 2021년 · 2022년 · 2026년(1–9월)입니다.

코스피 월별 순매수 2004–2026 · 한국은행 ECOS(원작성 한국거래소) 연구 보기 →
질문 2연구

빚을 내 산 주식은 얼마나 되나

신용융자 잔고는 2026.05 월말 38.0조로 1999년 이후 금액으로 가장 컸습니다. 그달 시가총액 대비 비율은 0.50%로, 비율이 가장 높았던 2021.09(0.93%)보다 낮습니다. 투자자 구분이 없는 시장 전체 값입니다.

시장 전체 신용융자 잔고 1999–2026 · 한국은행 ECOS(원작성 금융투자협회) 연구 보기 →
질문 3자료 경로만

개인은 어디로 나가나

해외주식 매매·보관의 공식 통계는 예탁결제원 자료입니다. 공공데이터포털에서 공공누리 제2유형(비상업)으로 열려 있지만 API 키가 있어야 받을 수 있어, 지금은 지도에 경로와 조건만 정리했습니다.

한국 개인투자자 데이터 지도 · 24개 데이터셋 지도 보기 →
질문 4열린 질문

개인은 매매를 기록하나

이 질문을 물은 공개 조사를 찾지 못했습니다. 금융투자협회·금감원·한국은행·통계청·자본시장연구원·금융소비자보호재단을 찾아본 범위 안에서입니다. 가장 가까운 공식 문항과 그 한계를 정리했습니다.

찾아본 범위에서 0건 · 가까운 공식 숫자 3개 열린 질문 보기 →

이 연구소가 지키는 것

데이터를 쓰기 전에 써도 되는지부터 확인한다는 한 가지 생각에서 나온 규칙입니다.

사실과 해석을 나눕니다
“신용융자 잔고가 사상 최대”는 금액으로 잴 때만 맞고, 시장 크기에 견주면 틀립니다. 해석에는 기준을 같이 적고, 데이터가 바뀌어 문장이 틀리게 되면 페이지를 다시 만드는 단계에서 멈춥니다.
숫자마다 출처와 받은 날
표 이름, 항목 코드, 단위, 받은 날, 다시 받는 명령을 페이지에 적습니다. 차트에 쓴 데이터는 CSV로 받을 수 있습니다.
두 번 읽어 맞춰 봅니다
월별 값을 연간 표와 맞추고, 투자자 구분을 더해 0이 되는지 봅니다. 맞지 않는 것은 숨기지 않고 적습니다 — 빈 달, 반올림 오차, 처음에 틀렸던 문장까지.
이용 조건을 먼저 봅니다
같은 숫자도 받는 경로에 따라 쓸 수 있는 범위가 다릅니다. 기관별 약관 문구를 옮겨 적고, 이 사이트는 그 조건 안에서 무료·비상업으로 운영합니다.
권하지 않습니다
종목, 매매 시점, 앞으로의 방향을 말하지 않습니다. 과거에 무슨 일이 있었는지까지만 씁니다.
없는 것은 없다고 씁니다
공개 데이터로 답할 수 없는 질문은 “찾지 못했다”고, 어디까지 찾아봤는지와 함께 적습니다.

도구와 지도

연구에 쓴 방법을 그대로 쓸 수 있게 열어 둔 것입니다.

이전 작업

In English

Korean Retail Investor Data Lab — a free, non-commercial site that answers four questions about Korean retail investors with public data: when they pile in, how much they borrow to buy, where they go abroad, and whether they keep a record of their trades. Every number carries its source table, fetch date, license terms and a second-reading check; sentences that interpret the data are guarded so a re-fetch that changes the fact stops the build. The research pages are in Korean; the file checker (DataReady) is in English and Korean. No investment advice.