Strasmore Research
تعلَّم Matt Connorبقلم Matt Connor · آخر تحديث في 2026-07-23 · data as of July 23, 2026 · refreshed weekly

أسهم ذات تداول غير معتاد هذا الأسبوع

استكشف قائمة الأسهم التي شهدت ارتفاعاً استثنائياً في أحجام التداول هذا الأسبوع، مع تحليل مقارن بين معدل التداول الحالي ومتوسط الجلسات الأربعين السابقة.

يعني حجم التداول غير المعتاد أن السهم يتم تداوله بمعدل أعلى بكثير من مستواه الطبيعي الخاص، وليس مقارنة بالسوق. فإذا تداولت شركة ضخمة 40 مليون سهم، يُعد ذلك أمراً عادياً؛ أما إذا فعلت شركة صغيرة ذلك، فيُعد حدثاً هاماً. تصنف هذه الصفحة الأسهم ذات حجم التداول غير المعتاد للأسبوع المنتهي؛ حيث يتم تقسيم متوسط حجم التداول لكل سهم خلال الجلسات الخمس الماضية على متوسط حجم تداوله الخاص خلال الجلسات الأربعين السابقة، مع وضع حد أدنى للقيمة السوقية لضمان أن تكون جميع الأسهم في القائمة قابلة للتداول فعلياً. يتم تحديث هذه البيانات أسبوعياً، ويحدد طابع "البيانات كما في" النطاق الزمني. وللمقياس المستخدم — وهو حجم التداول النسبي — دليل كامل.

الشركات الأكثر تداولاً بأحجام غير عادية هذا الأسبوع

تعتمد البيانات على ثلاثة أعمدة. يوضح العمود المضاعف مدى تجاوز تداول السهم لمعدله الطبيعي. يوضح العمود الأساس مستوى التداول الطبيعي؛ فالمضاعف الكبير مقارنة بأساس منخفض يمثل حدثاً أقل أهمية من مضاعف متواضع مقارنة بتداول نشط. يوضح عمود القيمة بالدولار ما إذا كان النشاط ذا قيمة اقتصادية حقيقية. أما العمود الأخير، وهو التغير من سعر الافتتاح إلى الإغلاق، فهو العمود الذي تغفله معظم أدوات فحص أحجام التداول.

الاستعلامأعلى حجم نسبي هذا الأسبوع: آخر 5 جلسات مقابل الـ 40 السابقة، للأسهم التي تداولت بأكثر من $500M أسبوعياً
استعلام SQL الدقيق وراء كل رقم
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars,
           argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_open,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           argMaxIf(s.day_open, c.rn, c.rn <= 5) AS week_open,
           argMinIf(s.day_close, c.rn, c.rn <= 5) AS week_close,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
)
SELECT ticker,
       round(adv_recent / adv_base, 1) AS rvol_week,
       round(adv_recent / 1e6, 2) AS recent_adv_m,
       round(adv_base / 1e6, 2) AS baseline_adv_m,
       round(dollar_recent / 1e9, 2) AS week_dollar_bn,
       round(100.0 * (week_close / week_open - 1), 1) AS week_pct
FROM per_name
ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
LIMIT 8

اقرأ كل صف بالترتيب التالي:

  • JLHL — يتصدر القائمة بمضاعف قدره 99.2x من معدله الطبيعي: تم تداول 16.95M سهماً في اليوم مقابل أساس قدره 0.17M، وبقيمة تداول بلغت $0.68B، وتغير من الافتتاح إلى الإغلاق بنسبة 160.6%.
  • AGEN — بمضاعف 41.1x على أساس قدره 0.62M سهماً، وبقيمة تداول بلغت $0.88B؛ وكان تغير الأسبوع 54.3%.
  • IONS — بمضاعف 4.7x، ولكن على أساس ضعيف قدره 1.43M سهماً وبقيمة تداول بلغت $2.1B فقط؛ والتغير خلال الأسبوع -19.6%.
  • ALNY — بمضاعف 2.3x، تم تداول 1.91M سهماً في اليوم مقابل 0.83M عادةً؛ وتغير من الافتتاح إلى الإغلاق بنسبة -26.2%.
  • BBIO — بمضاعف 2.1x، تم تداول $2.25B، وتغير بنسبة -0.2% خلال الأسبوع.
  • MULL — بمضاعف 2.1x على أساس قدره 1.96M سهماً، وتم تداول $0.52B، وتغير من الافتتاح إلى الإغلاق بنسبة -22.8%.
  • HLI — بمضاعف 1.9x، تم تداول 0.9M سهماً، بقيمة $0.61B؛ وتغير الأسبوع بنسبة 5.6%.
  • QGEN — الصف الثامن والأخير، بمضاعف 1.8x مع تداول $0.76B وتغير بنسبة 8.7%.

لا يعتمد الترتيب على اتجاه السعر، وتؤكد العمودان في أقصى اليمين ذلك: فقد أنهى المتصدر الأسبوع بنسبة 160.6% عن سعر افتتاحه، بينما أنهى الاسم الثامن بنسبة 8.7% عن سعره؛ فنتائج الفحص متناقضة رغم تشابه المعايير. يشير التداول الكثيف إلى الجلسات التي يتم فيها اختبار الأسهم الحرة للسهم فعلياً؛ لكنه لا يوضح أي جانب من جوانب هذا الاختبار قد انتصر.

كيفية حساب المضاعف

لنفترض أن هناك سهماً بلغ متوسط تداوله 200,000 سهم يومياً خلال الجلسات الأربعين الماضية. وخلال الأسبوع الماضي، تم تداول 1,000,000 سهم، ثم 1,400,000، ثم 900,000، ثم 1,100,000، ثم 600,000 سهم؛ مما يجعل متوسط الخمس جلسات هو 1,000,000 سهم. عند إجراء العملية الحسابية: 1,000,000 ÷ 200,000 = 5.0x. وإذا افترضنا أن السهم نفسه لديه خط أساس يبلغ مليوني سهم، فسيقرأ نفس الأسبوع بقيمة 0.5x. يمثل البسط حجم التداول لهذا الأسبوع، بينما يمثل المقام حجم التداول المعتاد للسهم. (المقام هو مجرد متوسط حجم التداول اليومي، ويُقاس على مدار أربعين جلسة بدلاً من العشرين المعتادة.)

لماذا أربعون جلسة؟ هذه المدة تعادل شهرين تقريباً؛ وهي كافية لضمان عدم سيطرة أي طفرة سابقة على المقام، وقصيرة بما يكفي لوصف حالة السهم كما يتم تداوله اليوم. ولماذا خمس جلسات للبسط؟ لتمثيل أسبوع كامل، لضمان عدم تأثير جلسة واحدة متوقفة أو صفقة ضخمة واحدة على القراءة.

تحمل هذه الحسابات تحذيراً هاماً: كلما انخفض خط الأساس، أصبح المضاعف أرخص. يحمل السهم المتصدر هذا الأسبوع خط أساس يبلغ 0.17M مليون سهم فقط يومياً؛ وفي هذا الحجم، تؤدي جلسة واحدة مزدحمة إلى رفع المتوسط الأسبوعي بالكامل، وهذا هو السبب تحديداً في اشتراط المجلس لخط أساس من ست خانات وأسبوع تداول بقيمة 500 مليون دولار قبل إدراج أي اسم.

ما مدى ندرة أسبوع كهذا؟

لا تعني المضاعفات شيئاً إلا مقارنةً بالتوزيع الإحصائي الذي استُمدت منه. في نفس النطاق الزمني، تم تصنيف كل الأسهم المؤهلة حسب مضاعفاتها:

الاستعلامأداء سوق الأسهم المؤهل هذا الأسبوع، مقسماً حسب الحجم النسبي
استعلام SQL الدقيق وراء كل رقم
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
scored AS (
    SELECT ticker,
           multiIf(adv_recent / adv_base >= 10, 1,
                   adv_recent / adv_base >= 5, 2,
                   adv_recent / adv_base >= 3, 3,
                   adv_recent / adv_base >= 2, 4,
                   adv_recent / adv_base >= 1.5, 5,
                   adv_recent / adv_base >= 1, 6, 7) AS bucket_key
    FROM per_name
),
buckets AS (
    SELECT arrayJoin([(1, '10x or more'), (2, '5x to 10x'), (3, '3x to 5x'), (4, '2x to 3x'),
                      (5, '1.5x to 2x'), (6, '1x to 1.5x'), (7, 'below 1x')]) AS bk
)
SELECT bk.2 AS rvol_bucket,
       countIf(scored.bucket_key = bk.1) AS names,
       round(100.0 * countIf(scored.bucket_key = bk.1) / count(), 1) AS pct_of_universe,
       count() AS universe_names
FROM scored CROSS JOIN buckets
GROUP BY bk
ORDER BY bk.1 ASC

تجاوزت 647 من الأسهم وصناديق الاستثمار المتداولة (ETFs) مستويات التداول المعتادة هذا الأسبوع. ومن بين هذه الأسهم، تداولت 2 بمعدل عشرة أضعاف متوسطها المعتاد أو أكثر، وهو ما يمثل 0.3% من إجمالي الأسهم. ووقعت نسبة 0 في فئة 5 إلى 10 أضعاف، بينما سجلت 1 في فئة 3 إلى 5 أضعاف. القائمة المذكورة أعلاه مستمدة من هذه الفئة المتميزة في أعلى الجدول. أما دون ذلك، فقد تداولت 3 من الأسهم بمعدل ضعفين إلى 3 أضعاف متوسطها المعتاد (0.5% من إجمالي الأسهم)، ووقعت 5 في نطاق 1.5 إلى 2 ضعف (0.8%). كما سجلت نسبة 19 ارتفاعاً طفيفاً يتراوح بين 1 إلى 1.5 ضعف، وهو ما يمثل 2.9% من الأسهم المؤهلة.

أما الطرف الآخر من الجدول فهو الجزء الذي لا يهتم أحد بتصويره: حيث تداولت 617 من الأسهم — أي بنسبة 95.4% من إجمالي الأسهم — أقل من متوسطها المعتاد لـ 40 جلسة هذا الأسبوع. هذه هي الحالة الطبيعية للسوق، وهي ما يجعل الأسهم في أعلى القائمة استثناءً حقيقياً وليست مجرد خطأ إحصائي بسيط.

هل يستمر حجم التداول غير المعتاد؟

تزعم الآراء الشائعة أن حجم التداول غير المعتاد يستمر لعدة أيام، مما يعني أن السهم الذي يتصدر قائمة كهذه قد أتم تحركاته السعرية بالفعل. يمكن اختبار هذا الادعاء. بالنسبة لكل سهم من الأسهم الثمانية المتصدرة، سنحدد: عدد الجلسات الخمس التي تجاوز فيها التداول ضعف المتوسط المعتاد أو أكثر، وحجم أكبر جلسة تداول منفردة، وعدد الجلسات التي فصلت بين تلك الجلسة الأكبر والجلسة الأخيرة من الأسبوع.

الاستعلامفحص الاستمرارية: الحجم النسبي اليومي للأسهم الثمانية الرائدة خلال الجلسات الخمس
استعلام SQL الدقيق وراء كل رقم
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
leaders AS (
    SELECT ticker, adv_recent / adv_base AS rvol_week, adv_base
    FROM per_name
    ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
    LIMIT 8
),
daily AS (
    SELECT l.ticker AS ticker,
           l.rvol_week AS rvol_week,
           c.rn AS rn,
           s.vol / l.adv_base AS rvol_day
    FROM sess s
    INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    INNER JOIN leaders l ON s.ticker = l.ticker
    WHERE c.rn <= 5
)
SELECT ticker,
       round(max(rvol_week), 1) AS week_rvol,
       countIf(rvol_day >= 2) AS days_above_2x,
       round(max(rvol_day), 1) AS peak_day_rvol,
       argMax(rn, (rvol_day, -rn)) - 1 AS sessions_since_peak
FROM daily
GROUP BY ticker
ORDER BY days_above_2x ASC, peak_day_rvol ASC, ticker ASC

بناءً على الاستمرارية، كان السهم الأقل استمرارية في القائمة، HLI، قد تجاوز ضعف متوسطه المعتاد في 1 من الجلسات الخمس، وبلغ ذروته عند 6.2x. أما السهم الأكثر استمرارية، JLHL، فقد حقق ذلك في 3 من أصل خمس جلسات، بقمة بلغت 404.6x. هذه أحداث تمتد لعدة جلسات وليست مجرد عمليات تنفيذ منفردة؛ وهذا هو السبب الميكانيكي الذي يجعل القوائم الأسبوعية واليومية تظهر نفس الأسهم غالباً.

العمود الأخير يتعلق بالتوقيت: وهو عدد الجلسات بين اليوم الأكثر تداولاً والجلسة الأخيرة من الأسبوع — 4 لـ HLI، و4 لـ JLHL. عندما تكون هذه الفجوة أكبر من الصفر، فهذا يعني أن ذروة التداول قد حدثت بالفعل قبل إغلاق الأسبوع. تصف هذه القائمة الأسبوع الذي انتهى، ولا تتنبأ بالأسبوع الذي سيبدأ.

جلسات القائد الخمس عشرة، يوماً بيوم

يخفي المتوسط الأسبوعي تفاصيل الحركة. إليك حجم التداول النسبي اليومي للسهم المتصدر حالياً — عدد الأسهم في كل جلسة مقابل خط الأساس المكون من أربعين جلسة — إلى جانب التغير من سعر الافتتاح إلى الإغلاق، خلال الجلسات الخمس عشرة الماضية:

الاستعلاممسار السهم الرائد، يوماً بيوم: الحجم النسبي اليومي والتغير من الافتتاح للإغلاق (آخر 15 جلسة)
استعلام SQL الدقيق وراء كل رقم
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars,
           argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_open,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
leader AS (
    SELECT ticker, adv_base
    FROM per_name
    ORDER BY adv_recent / adv_base DESC, ticker ASC
    LIMIT 1
),
path AS (
    SELECT formatDateTime(s.d, '%Y-%m-%d') AS session_date,
           formatDateTime(s.d, '%b %e') AS session_label,
           s.vol / l.adv_base AS rvol_day,
           100.0 * (s.day_close / s.day_open - 1) AS day_pct
    FROM sess s
    INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    INNER JOIN leader l ON s.ticker = l.ticker
    WHERE c.rn <= 15
)
SELECT session_date,
       session_label,
       round(rvol_day, 1) AS rvol_day,
       round(day_pct, 1) AS day_pct,
       round(max(rvol_day) OVER (), 1) AS peak_rvol_day
FROM path
ORDER BY session_date ASC

قبل خمس عشرة جلسة، كان السهم يتداول بنسبة 0.5 من خط الأساس — وهو سهم هادئ وعادي. وبلغت الجلسة الأكثر كثافة في هذه الفترة 404.6. وفي الجلسة الأخيرة، Jul 15، استمر التداول بنسبة 0.7 مع تغير من الافتتاح إلى الإغلاق بنسبة -3.5%.

لاحظ ما لا يفعله الرسم البياني: لا يتناقص في خط منتظم. يأتي حجم التداول المرتفع في مجموعات، ويمكن للجلسات التي تلي الذروة أن تتسارع مجدداً بدلاً من التلاشي — وهذا أحد الأسباب التي تجعل عبارة "حجم التداول ينخفض" ادعاءً يجب التحقق منه عبر السلسلة اليومية بدلاً من افتراضه. وتُعد السلسلة اليومية نفسها هي نقطة البداية لقياس وتيرة التداول خلال اليوم، وهو المقياس الذي تم بناؤه من الصفر في دليل حجم التداول النسبي ويستخدمه VWAP.

ما تستبعده الشاشة

توجد أربع قواعد تضمن دقة البيانات، وكل قاعدة منها تستبعد بيانات قد يرغب القارئ في رؤيتها:

  1. حد أدنى لحجم التداول الأسبوعي يبلغ 500 مليون دولار. فلو اعتمدنا عدد الأسهم فقط، ستمتلئ القائمة بأسهم لا تتجاوز قيمة مليون سهم منها مبالغ زهيدة.
  2. حد أدنى يتجاوز 100,000 سهم يومياً، لضمان أن يكون المقام رقماً حقيقياً وليس مجرد ناتج تقريب حسابي.
  3. تداول الأسهم في 35 جلسة على الأقل من أصل 40 جلسة سابقة، وهذا يستبعد الإدراجات الجديدة؛ فالاكتتابات العامة الجديدة ليس لها "معدل طبيعي" للقياس عليه، وإلا ستسيطر على هذه القائمة لأسابيع.
  4. استبعاد الرموز المعاد استخدامها: وهي الرموز التي أعادت البورصات تخصيصها لإدراج جديد، مما يجعل سجل بيانات المورد يدمج بين شركتين مختلفتين. في هذه الحالة، ستكون البيانات المرجعية غير واقعية.

القاعدة الأولى هي التي تستبعد الأسهم ذات المضاعفات الأكثر تطرفاً. إليك أكبر ستة أسهم استبعدتها هذه القاعدة:

الاستعلامتأثير إزالة الحد الأدنى للدولار: أعلى حجم نسبي بين الأسهم التي تداولت بأقل من $500M هذا الأسبوع
استعلام SQL الدقيق وراء كل رقم
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
       AND dollar_recent > 0 AND dollar_recent < 500000000
)
SELECT ticker,
       round(adv_recent / adv_base, 1) AS rvol_week,
       round(dollar_recent / 1e6, 1) AS week_dollar_m,
       round(dollar_recent / (adv_recent * 5), 2) AS avg_share_price,
       round(adv_base / 1e6, 2) AS baseline_adv_m
FROM per_name
ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
LIMIT 6

تداولت SOBR بمعدل 109.8x من معدلها الطبيعي، رغم أن إجمالي تداولها الأسبوعي بلغ 262.4M فقط بمتوسط سعر سهم قدره $1.04. وتليها الأسهم التالية: ZBAO بمعدل 109.3x وبحجم تداول 72M (متوسط السعر $0.44)، وWRAP بمعدل 51.8x وبحجم تداول 162.5M، وCPHI بمعدل 38.1x وبحجم تداول 31.8M، وKAPA بمعدل 36.7x وبحجم تداول 9.5M، وLGPS بمعدل 20.2x وبحجم تداول 57.5M. هذه الأسهم تشهد نشاطاً حقيقياً وغير معتاد، وهي فئة تظهر فيها المضاعفات المرتفعة رغم صغر حجم المبالغ المالية.

مصادر أحجام التداول غير العادية

تتكرر الأسباب التي تجعل حركة السوق أسرع، وهي: أسابيع إعلان الأرباح، وهي المصدر المجدول الوحيد؛ الأحداث المؤسسية — مثل عمليات الاندماج، وطروحات الأسهم، والإضافة أو الحذف من المؤشرات — والتي تأتي بأحجام تداول آلية لا علاقة لها بآراء المستثمرين؛ ديناميكيات الضغط البيعي (squeeze dynamics)، حيث تتراكم أحجام التداول فوق سرعة تغير السعر، وهو النمط الذي يوثقه شرح الضغط البيعي؛ والإدراجات الجديدة، التي تهيمن على سجل تداولاتها الخاص حتى يستقر المعروض من الأسهم. عادة ما يكون سجل أي أسبوع مزيجاً من هذه الأسباب، بالإضافة إلى لغزين أو اثنين؛ وهذه الألغاز هي الصفوف التي تستحق قضاء وقت إضافي في تحليلها.

الأسئلة الشائعة حول حجم التداول غير المعتاد

ما الذي يُعد حجم تداول غير معتاد للسهم؟

لا يوجد حد رسمي، لذا اعتمد على التوزيع التالي: من بين أسهم 647 التي تجاوزت الحد الأدنى في هذه الصفحة هذا الأسبوع، تداول 2 فقط بمعدل 10 أضعاف معدلهم الطبيعي أو أكثر، بينما تداول 95.4% فعلياً بأقل من متوسطهم المعتاد. أي حجم تداول يتجاوز ضعف المعدل الطبيعي تقريباً يُعد ضمن أعلى نسبة مئوية في السوق خلال أسبوع معين.

هل حجم التداول غير المعتاد مؤشر صعودي أم هبوطي؟

ليس أياً منهما؛ بل هو مؤشر على الاهتمام، والاهتمام يأتي مع موجات الصعود والانهيارات على حد سواء. هذا الأسبوع، أنهى المتصدر في اللوحة الجلسات الخمس بنسبة 160.6% عن سعر الافتتاح، وأنهى الاسم الثامن نسبة 8.7%؛ وكلاهما استوفى نفس المعيار تماماً.

ما هي مدة استمرار حجم التداول غير المعتاد؟

عادة ما يستمر لفترة أطول من يوم واحد. تحسب لوحة الاستمرارية عدد جلسات كل اسم في اللوحة التي يتجاوز فيها ضعف المعدل الأساسي: هذا الأسبوع، تتراوح الجلسات من 1 من أصل خمس جلسات (HLI) إلى 3 من أصل خمس جلسات (JLHL)، وعادة ما تحدث الجلسة الأكثر كثافة قبل نهاية الأسبوع وليس في يومه الأخير.

لماذا تستخدم القائمة حداً أدنى لحجم التداول بالدولار؟

إن استخدام فحص لعدد الأسهم دون حد أدنى سيؤدي إلى امتلاء القائمة برموز رخيصة تكون فيها المضاعفات ضخمة بينما السيولة النقدية ضئيلة: أكبر اسم تم استبعاده هذا الأسبوع تداول بمعدل 109.8x من معدله الطبيعي بإجمالي قدره $262.4M، وبمتوسط سعر قدره $1.04 للسهم. يضمن الحد الأدنى الأسبوعي البالغ 500 مليون دولار أن يكون كل سطر في اللوحة ذا قيمة اقتصادية حقيقية.

هل يظهر حجم التداول غير المعتاد في سوق الخيارات أيضاً؟

غالباً نعم؛ فالتداولات الكثيفة على الأسهم والخيارات تميل للظهور معاً على نفس الأسهم، ولهذا يراقب المتداولون كليهما. ومع ذلك، يتم قياس نشاط الخيارات بشكل مختلف: عدد العقود المتداولة هو رقم يمثل التدفق، بينما يمثل الفتح المفتوح (open interest) عدد المراكز القائمة، وهما يجيبان على سؤالين مختلفين — راجع حجم التداول في الخيارات مقابل الفتح المفتوح قبل تفسير أي تنبيه حول "نشاط الخيارات غير المعتاد".

كل رقم أعلاه هو استعلام مخزن ومحدد الإصدار — قم بتوسيع استعلام SQL أسفل أي لوحة لرؤية القياس الدقيق، أو قم بتشغيل نفس الفحص على أي نافذة تفضلها عبر محطة Strasmore.

#حجم التداول النسبي#unusual volume#leaderboards#market structure