Morgan Stanley Dep Shs Repstg 1 1000 Sh Non-Cumulative Ser P Pref Shs Series P MDD(최대낙폭·최대하락폭) 확인

고정된 퍼센트가 아니라, 그 종목 자신의 과거 낙폭 분포를 기준으로 지금이 무시할 만한 하락인지, 분할매수 구간인지, 펀더멘털 점검이 필요한 구간인지 판단합니다. 미국·한국·일본·유럽 4개 증시의 종목을 지원해요.

Morgan Stanley Dep Shs Repstg 1 1000 Sh Non-Cumulative Ser P Pref Shs Series P (MS PR P)

미국 · NASDAQ100/S&P500 대비

-20.56 %

전면 재점검 (3년 내 바닥 도달)

Morgan Stanley Dep Shs Repstg 1 1000 Sh Non-Cumulative Ser P Pref Shs Series P(MS PR P)의 현재 고점 대비 낙폭(MDD)은 -20.56%이고, 이 종목 자신의 과거 낙폭 분포 기준으로 '전면 재점검 (3년 내 바닥 도달)' 구간이에요. (기준일 2026-10-16, 종가 $180.57)

Morgan Stanley Dep Shs Repstg 1 1000 Sh Non-Cumulative Ser P Pref Shs Series P · MDD

종목 낙폭과 국가 대표지수를 함께 비교합니다 (코스피·코스닥 / 나스닥100·S&P500 / 니케이225·나스닥100·S&P500 / 유로스톡스50·나스닥100·S&P500 — 종목 시장에 따라 자동 결정).

📌 이 종목의 적응형 구간 기준

이 종목 자신의 과거 낙폭 분포를 기준으로 계산된 값입니다 (다른 종목과 기준이 다를 수 있음).

0.0~35.0 PCTILE

고점 근처

-1.89% ~ 0.0%

35.0~60.0 PCTILE

작은 조정

-5.02% ~ -1.89%

60.0~80.0 PCTILE

조정 진입

-8.41% ~ -5.02%

80.0~90.0 PCTILE

밸류에이션 점검

-13.45% ~ -8.41%

90.0~95.0 PCTILE

구조적 리스크

-16.84% ~ -13.45%

95.0~100.0 PCTILE

전면 재점검 (3년 내 바닥 도달)

-29.24% ~ -16.84%

과거 사건 기반 통계 📊 과거 데이터 기반 통계

이 구간에 진입했던 과거 사건들이 실제로 이후 벤치마크를 이겼는지 집계한 결과입니다. 사건 수가 적으면(5건 미만) 참고용으로만 활용하세요.

구간	발생 빈도	3개월 후	6개월 후	12개월 후

최근 7일 추이

날짜	종가	고점 대비 낙폭
2026-10-16	$180.57	-20.56%
2026-10-15	$182.10	-19.89%
2026-10-14	$181.51	-20.14%
2026-10-13	$186.64	-17.89%
2026-10-12	$190.02	-16.4%
2026-10-09	$190.02	-16.4%
2026-10-08	$187.44	-17.54%

최근 30개 거래일 기준으로 Morgan Stanley Dep Shs Repstg 1 1000 Sh Non-Cumulative Ser P Pref Shs Series P의 낙폭은 평균 -13.23%, 가장 얕을 때 -4.21%, 가장 깊을 때 -20.56%예요.

종목별 MDD 구간은 어떻게 나뉘나요?

종목별 MDD는 나스닥·코스피처럼 고정된 퍼센트(-3%, -7%...) 구간이 아니라, 그 종목 자신의 과거 낙폭 분포를 기준으로 구간을 나눕니다. 최근 3년치 일별 낙폭(고점 대비 %) 전부를 모아 분포를 만들고, 오늘의 낙폭이 그 분포에서 몇 번째 퍼센타일에 해당하는지를 계산합니다.

예를 들어 변동성이 낮은 배당주는 -10%만 빠져도 "위기 조정" 구간에 들어갈 수 있지만, 변동성이 큰 성장주는 -30%는 빠져야 같은 구간에 듭니다. 이렇게 하면 서로 다른 성격의 종목을 같은 잣대로 비교하는 오류를 줄일 수 있습니다.

구간은 총 6단계(고점 근처 → 작은 조정 → 조정 진입 → 밸류에이션 점검 → 구조적 리스크 → 전면 재점검)로 나뉘며, 각 구간에 실제로 진입했던 과거 사건들이 이후 벤치마크 지수를 이겼는지도 함께 통계로 보여드립니다.

자주 묻는 질문

Q. 왜 나스닥·코스피처럼 고정된 %가 아니라 퍼센타일로 구간을 나누나요?

종목마다 평소 변동성이 다르기 때문입니다. 고정된 -25%를 모든 종목에 똑같이 적용하면, 원래 잘 안 빠지는 종목에게는 너무 극단적인 기준이 되고, 원래 크게 출렁이는 종목에게는 너무 느슨한 기준이 됩니다. 그 종목 자신의 역사적 분포를 기준으로 삼으면 이 왜곡이 줄어듭니다.

Q. 왜 최근 3년치 데이터만 쓰나요?

10년 전의 변동성 국면이 지금과 다를 수 있기 때문입니다. 너무 오래된 데이터까지 다 포함하면 회사의 성격이 바뀐 뒤에도 옛날 기준이 계속 영향을 줄 수 있어서, 최근 3년으로 제한해 지금 성격에 더 맞는 구간을 계산합니다. 다만 실제로 표시되는 낙폭 수치 자체는 전체 히스토리 기준(진짜 고점 대비)으로 정확하게 계산됩니다.

Q. 과거 사건 기반 통계는 어떻게 해석하나요?

특정 구간에 진입했던 과거 시점들을 (연속된 기간은 하나로 묶어) 찾아서, 그 시점부터 3·6·12개월 뒤 수익률이 벤치마크 지수(코스피/코스닥 또는 나스닥100/S&P500)를 이겼는지 집계한 것입니다. 사건 수가 5건 미만이면 통계적 의미가 낮으니 참고용으로만 보시는 게 좋습니다.

Q. 이 지표는 모든 종목·산업군에 동일하게 유효한가요?

이 지표는 근본적으로 '평균회귀(mean reversion)' 가설 — 즉 주가가 일시적으로 과매도된 이후 추세로 복귀하는 경향이 있다는 전제에 기반합니다. 따라서 반도체·화학·조선·해운처럼 수요·공급 사이클에 따라 계단식 상승과 조정을 반복하는 경기민감(cyclical) 업종에서 특히 유효하게 작동하는 경향이 있습니다. 반면 기업의 펀더멘털, 밸류체인 내 경쟁적 지위, 밸류에이션 자체가 구조적으로 훼손된 경우 — 이를테면 기술 대체, 점유율의 영구적 상실, 밸류에이션 재평가(de-rating)가 진행 중인 경우 — 에는 과거의 낙폭·회복 패턴이 미래에 그대로 반복된다는 보장이 없습니다. 이런 국면에서 저점매수 전략은 이른바 '가치 함정(value trap)'에 빠질 위험이 있으므로, 이 지표는 어디까지나 통계적 참고 자료로 활용하시고 반드시 개별 기업의 펀더멘털 변화 여부를 함께 점검하시기 바랍니다.