ما هي أيام التغطية ونسبة الفائدة القصيرة؟

تُحسب "أيام التغطية" بقسمة الفائدة القصيرة على متوسط حجم التداول اليومي؛ وهي تمثل عدد الأيام التي يحتاجها كل بائع على المكشوف لإعادة شراء أسهمه بناءً على حجم التداول المعتاد. تُعرف هذه النسبة أيضاً باسم نسبة الفائدة القصيرة، والمصطلحان يشيران إلى المعنى نفسه. وتُعد هذه النسبة المقياس المعياري لمدى ازدحام مراكز البيع على المكشوف مقارنة بحجم السيولة المتاحة للخروج من المركز. توضح هذه الصفحة كيفية قراءة هذه النسبة، والجهات التي تتأثر بها، وما لا توضحه، وذلك باستخدام أحدث بيانات التسوية الصادرة عن البورصة.

كيف يتم حساب عدد أيام التغطية؟

يتم حساب عدد أيام التغطية عبر قسمة إجمالي المراكز البيعية المكشوفة المعلنة —أي كل سهم تم بيعه على المكشوف حالياً— على متوسط حجم التداول اليومي للسهم. إذا كان هناك 20 مليون سهم على المكشوف ويتم تداول 10 ملايين سهم يومياً، فإن عدد أيام التغطية يكون 2.0 يوم. هذا الرقم هو تقدير للوقت: أي المدة التي سيستغرقها البائعون على المكشوف لإغلاق جميع مراكزهم إذا امتصوا كامل حجم التداول اليومي المعتاد. لا تتم عملية إغلاق المراكز بهذه الدقة في الواقع، لكن أهمية هذه النسبة تكمن في المقارنة؛ فالسهم الذي يبلغ عدد أيام تغطيته 10 أيام يعتبر أكثر ازدحاماً بالمراهنين على هبوطه من سهم آخر يبلغ 1 يوماً فقط.

أربعة أسهم معروفة بناءً على تسوية 30 يونيو 2026:

SELECT ticker,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND ticker IN ('AAPL', 'GME', 'MU', 'TSLA')
ORDER BY ticker

ركز على النمط وليس على المستويات. يبلغ حجم المراكز البيعية المكشوفة لشركة AAPL نحو 140.5 مليون سهم —أي أكثر من ضعف حجم شركة GME البالغ 55.9 مليون سهم— ومع ذلك فإن عدد أيام التغطية لها هو 1.73 فقط: فمع حجم تداول يومي يبلغ 81.1 مليون سهم، يعتبر هذا المركز البيعي ضئيلاً جداً مقارنة بحجم التداول. أما GME فوضعها عكس ذلك؛ حيث يؤدي مركز أصغر حجمًا مع تداول 5.2 مليون سهم يومياً إلى وصول عدد أيام التغطية إلى 10.75 يوم، مما يجعل السهم المرتبط بـ انكماش البيع المكشوف لعام 2021 هو الأكثر ازدحاماً مرة أخرى. يقوم الاهتمام البيعي المكشوف الخام بعدّ الأسهم، بينما يحسب عدد أيام التغطية وقت الخروج من السوق.

ما الذي يُعد أياماً مرتفعة للتغطية؟

قارن النتائج بالسوق. عند تسوية 30 يونيو، وبالنظر إلى كافة الأسهم السائلة (متوسط حجم تداول يومي يتجاوز 5M سهم):

SELECT multiIf(days_to_cover <= 1, '1 (the reported floor)',
               days_to_cover < 2, '>1 to 2 days',
               days_to_cover < 5, '2 to 5 days',
               days_to_cover < 10, '5 to 10 days',
               '10+ days') AS bucket,
       count() AS names
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
GROUP BY bucket
ORDER BY min(days_to_cover)

تتمركز الكتلة الأكبر في المستويات المنخفضة: حيث سجلت 323 من الأسهم الحد الأدنى المذكور، بينما سجلت 188 أسهم أخرى ما بين يوم واحد ويومين — حيث يمكن لمعظم الأسهم السائلة إغلاق مراكز البيع المكشوف الخاصة بها خلال جلستي تداول. أما الفئة المتوسطة، التي تتراوح بين يومين إلى خمسة أيام، فتضم 340 من الأسهم. وبعد ذلك تنخفض الأعداد بشكل حاد: حيث يوجد 91 في نطاق الخمسة إلى عشرة أيام، و5 فقط عند عشرة أيام أو أكثر. وتعتبر فترة الخمسة أيام غير شائعة، بينما تُعد الأرقام المكونة من خانتين حالة نادرة جداً.

ملاحظة حول البيانات: يضع المصدر حداً أدنى للنسبة عند 1.0، لذا فإن الأسهم ذات القيمة السوقية الضخمة التي تبلغ نسبتها الحقيقية نصف يوم ستظهر بنسبة 1.0. اقرأ الرقم "1" على أنه "يوم واحد أو أقل".

هل ارتفاع عدد أيام التغطية أمر طبيعي في الشركات ذات القيمة السوقية الصغيرة؟

يقع حجم التداول في المقام، لذا قد يبدو السهم قليل السيولة مزدحماً في مركز مالي قد تستوعبه الأسهم السائلة بالكامل. إن تقسيم ملف التسوية إلى أربع فئات من حجم التداول يفصل بين السيولة وبين الازدحام:

SELECT multiIf(avg_daily_volume < 1000000, 'under 1M shares/day',
               avg_daily_volume < 5000000, '1M to 5M',
               avg_daily_volume < 20000000, '5M to 20M',
               '20M+ shares/day') AS adv_tier,
       count() AS names,
       if(count() < 1000,
          toString(count()),
          concat(toString(intDiv(count(), 1000)), ',', leftPad(toString(count() % 1000), 3, '0'))) AS names_fmt,
       round(min(days_to_cover), 2) AS lowest_reported,
       round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 2) AS median_days_to_cover,
       round(countIf(days_to_cover >= 5) / count() * 100, 1) AS pct_above_5_days,
       round(countIf(days_to_cover = 1) / count() * 100, 1) AS pct_at_floor
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND avg_daily_volume > 0
GROUP BY adv_tier
ORDER BY min(avg_daily_volume)

تنخفض نسبة الأسهم التي تتجاوز خمسة أيام مع كل درجة صعود في سلم حجم التداول: 23.9% من أسهم 16,020 التي يتم تداولها بأقل من مليون سهم يومياً، و19.1% في فئة 1M–5M، و12.1% في فئة 5M–20M، و3.6% فقط من أسهم 220 الأكثر تداولاً. يُعد الرقم ستة أيام أمراً عادياً في الشركات ذات القيمة السوقية الصغيرة جداً، بينما يُعد أمراً غير معتاد حقاً في سهم يتم تداول 20 مليون سهم منه يومياً.

ومع ذلك، تنقسم الفئة قليلة السيولة من كلا الطرفين: حيث تسجل 46.5% من الأسهم التي يقل تداولها عن 1M الحد الأدنى تماماً — أي مركز بيع مكشوف ضئيل مقابل حجم تداول ضئيل — مما يسحب الوسيط إلى 1.21 يوماً، وهو أقل من 2.77 في فئة 1M–5M. ويظهر الحد الأدنى في كل فئة: حيث تبلغ أقل قيمة مسجلة في كل منها 1.

ما هي الأسهم الأكثر ازدحاماً الآن؟

تُستخدم هذه النسبة كأداة تصفية عملية. تشمل الأسهم الأكثر ازدحاماً والتي تتمتع بسيولة عالية — بمتوسط حجم تداول يومي يتجاوز 5 ملايين سهم، لتجنب أي تلاعبات ناتجة عن ضعف السيولة — وفقاً لأحدث تسوية مسجلة:

SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker ASC
LIMIT 12

تتصدر MPT القائمة بمدة 16.93 يوماً — حيث يبلغ حجم البيع على المكشوف 138.1 مليون سهم مقابل حجم تداول يومي يبلغ 8.2 مليون سهم. تتجاوز جميع الأسهم في قائمة 12 مدة 8.39 يوماً، ويعد GME أحدها. لاحظ غياب الشركات ذات القيمة السوقية الضخمة؛ إذ يتركز هذا الازدحام في الشركات ذات القيمة المتوسطة والشركات الصغيرة ذات التداول الكثيف — وهي الفئة التي تظهرها أدوات تصفية الأسهم الأكثر بيعاً على المكشوف. يرجى مراعاة ملاحظات حداثة البيانات المذكورة أدناه قبل اعتبار أي قائمة من هذا النوع تعبيراً عن مراكز اليوم.

تحرك طرفي النسبة معاً

تغفل معظم الشروحات عن تفصيل دقيق: المقام هو الجزء المتقلب. يمكن لزيادة حجم التداول —سواء بسبب أسبوع أرباح، أو إضافة مؤشر، أو يوم تداول واسع الانتشار— أن تقلص عدد أيام التغطية للنصف دون أن يغلق أي بائع على المكشوف مركزه. وفي المقابل، يؤدي انخفاض حجم التداول إلى تضخم النسبة دون وجود عمليات بيع جديدة. وتعد رحلة GME نحو ضغط البيع على المكشوف (squeeze) في عام 2021 مثالاً نموذجياً:

SELECT settlement_date,
       round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
       round(max(days_to_cover) OVER (ORDER BY settlement_date), 2) AS peak_days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
  AND settlement_date >= '2020-06-30'
  AND settlement_date <= '2021-01-29'
ORDER BY settlement_date

عند أول تسوية في نافذة التداول، كان هناك 54.6 مليون سهم مباعة على المكشوف مقابل حجم تداول يومي قدره 3.2 مليون سهم فقط — أي 17.03 يوم تغطية. ووصلت النسبة إلى ذروتها خلال تلك الفترة إلى 25.82 يوماً، ويظهر الرسم البياني تذبذب النسبة بين أرقام أحادية وثنائية خلال فصل الخريف بينما لم يتغير مركز البيع على المكشوف تقريباً. ثم حدث ضغط البيع: ففي تسوية 29 يناير 2021، انفجر متوسط حجم التداول اليومي ليصل إلى 96.8 مليون سهم، وسجلت أيام التغطية 1 — وهو الحد الأدنى — مع بقاء 21.4 مليون سهم مباعة على المكشوف. أغلق بعض البائعين مراكزهم بالفعل؛ إلا أن الانهيار في النسبة يعود سببه الرئيسي إلى تغير المقام.

عدد أيام التغطية مقابل نسبة الاهتمام البيعي من الأسهم المتاحة للتداول

المقياس الآخر للازدحام هو نسبة الاهتمام البيعي من الأسهم المتاحة للتداول — وهي ناتج قسمة الأسهم التي تم بيعها على المكشوف على عدد الأسهم القابلة للتداول، وليس على حجم التداول اليومي. يقيس "نسبة الأسهم المتاحة للتداول" مقدار حصة الملكية التي تم بيعها على المكشوف؛ بينما يقيس "عدد أيام التغطية" مدى ضيق مخرج التسييل. يختلف ترتيب الأسهم بناءً على كل مقياس (المقام أدناه هو إجمالي الأسهم القائمة من ملخص البيانات الأساسية؛ وبما أن الـ float الفعلي يستبعد حصص المطلعين والأسهم المقيدة، فإن أرقام نسبة الأسهم المتاحة للتداول التي يقدمها الموردون تكون أعلى):

WITH share_counts AS (
    SELECT ticker,
           argMax(market_cap / price, date) AS shares_outstanding,
           argMax(date, date) AS as_of
    FROM global_markets.stocks_ratios
    WHERE ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA', 'MU', 'GME')
      AND market_cap > 0
      AND price > 0
    GROUP BY ticker
)
SELECT si.ticker AS ticker,
       round(si.short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(si.short_interest / sc.shares_outstanding * 100, 2) AS pct_of_shares_out,
       round(si.days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
       formatDateTimeInJodaSyntax(sc.as_of, 'MMMM d, yyyy') AS share_count_as_of
FROM global_markets.stocks_short_interest AS si
INNER JOIN share_counts AS sc ON sc.ticker = si.ticker
WHERE si.settlement_date = '2026-06-30'
ORDER BY pct_of_shares_out DESC

وفقاً لترتيب نسبة الأسهم القائمة (أعداد الأسهم كما في July 14, 2026)، تتصدر GME بنسبة 12.45% — وتتصدر أيضاً في عدد أيام التغطية بواقع 10.75. بعد ذلك يختلف الترتيب؛ حيث تأتي MU في المرتبة الثانية من حيث نسبة البيع على المكشوف (2.8%)، لكنها تأتي في المركز الأخير من حيث عدد أيام التغطية عند الحد الأدنى 1: فهناك قدر كبير من أسهم الشركة مباع على المكشوف، إلا أن حجم التداول كافٍ لجعل عملية الخروج تستغرق يوماً واحداً فقط. أما AAPL فهي النقيض تماماً — فهي تمتلك أدنى نسبة بيع على المكشوف بين الشركات الست بنسبة 0.96%، ومع ذلك فإن عدد أيام التغطية الخاص بها وهو 1.73 يضعها في منتصف القائمة. شاشتان، ونتيجتان مختلفتان حول "الأكثر ازدحاماً".

من يستخدم مؤشر "أيام التغطية"، وكيف؟

البائعون على المكشوف يحددون حجم الخروج. لا تقتصر المخاطرة الحقيقية للمركز البيعي على السعر فحسب، بل تتعلق بالقدرة على الخروج من السوق. إذا كان السهم يتطلب عشرة أيام للتغطية، وا حاول الجميع الخروج في وقت واحد، فلن تتمكن حركة التداول على استيعاب عمليات التغطية بالأسعار المعتادة. لذا، يتم تقليص حجم المركز بناءً على ذلك.

صائدو الـ Squeeze يبحثون عن الفرص. يستخدم متداولو الزخم أدوات الفرز مثل اللوحة أعلاه — عبر البحث عن أسهم ذات أيام تغطية مرتفعة مع سيولة قابلة للتداول — لتحديد الأسهم التي قد تواجه فيها موجة صعودية مراكز بيعية مزدحمة. هذا الفرز هو للبحث عن الشرط المسبق وليس عن الحدث نفسه.

مكاتب إدارة المخاطر ترصد الازدحام. تتابع الصناديق هذا المؤشر عبر كامل محفظتها الاستثمارية: فإذا كانت عدة مراكز تمثل مراكز بيعية مزدحمة لأطراف أخرى، فإن المحفظة تحمل مخاطر خروج مترابطة لا تظهرها الرسوم البيانية للأسهم الفردية. ويتم قياس ذلك عبر "أيام التغطية"، إلى جانب حجم البيع على المكشوف اليومي وتكاليف الاقتراض.

هل تشير ارتفاع أيام التغطية إلى حدوث ضغط شرائي (short squeeze)؟

لا؛ فهي تصف حالة التزاحم ولا تتنبأ بها. يبدأ الضغط الشرائي من عملية الاقتراض: حيث ترتفع تكلفة اقتراض الأسهم، ويسترد المقرضون أسهمهم، ويقوم الوسطاء بعمليات شراء جبرية (buy-ins) لإغلاق المراكز في السوق، ويطالب موظفو الهامش بمزيد من الضمانات مع ارتفاع السعر الذي يزيد من تكلفة الاحتفاظ بكل سهم مكشوف. عندما يقوم البائعون على المكشوف بإعادة الشراء في سوق ضعيفة السيولة، يرتفع السعر، وتبدأ دورة جديدة. تقيس "أيام التغطية" حجم عمليات الشراء المنتظرة؛ لكنها لا تخبرنا عما إذا كان أي شخص سيفتح ذلك الباب أم لا.

في تسوية 91، استقرت الأسهم ذات السيولة بين خمسة وعشرة أيام، و 5 كانت فوق عشرة أيام — وهي أرقام تفوق بكثير ما يسبب عادةً ضغطاً شرائياً بارزاً. ارتفاع أيام التغطية أمر شائع، بينما الضغط الشرائي ليس كذلك. كما أن هذه النسبة متأخرة؛ فقد انخفضت نسبة GME بالفعل إلى 1 يوماً في تسوية 29 يناير 2021، في منتصف عملية الضغط الشرائي.

ما مدى حداثة هذه الأرقام؟

لا تُعد "أيام التغطية" إحصائية يومية. تُعلن البورصة عن "الفائدة القصيرة" مرتين شهرياً، وتصدر البيانات بعد تاريخ التسوية الذي تغطيه بفترة طويلة:

SELECT settlement_date,
       formatDateTimeInJodaSyntax(settlement_date, 'MMMM d, yyyy') AS settlement_label,
       formatDateTime(toDate(min(_ingest_time)), '%Y-%m-%d') AS arrived_in_warehouse,
       dateDiff('day', settlement_date, toDate(min(_ingest_time))) AS lag_days,
       count() AS names_reported,
       if(count() < 1000,
          toString(count()),
          concat(toString(intDiv(count(), 1000)), ',', leftPad(toString(count() % 1000), 3, '0'))) AS names_reported_fmt
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date >= '2026-03-01'
  AND settlement_date <= '2026-06-30'
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date

تتم تسوية 8 على مدار أربعة أشهر — بمعدل مرتين شهرياً، وليس يومياً أبداً. صدرت البيانات الخاصة بتاريخ 30 يونيو 2026 والتي تغطي 22,207 بعد 11 يوماً من تاريخ التسوية؛ بينما استغرق ملف March 13, 2026 مدة 19. إن "أيام التغطية الحالية" المذكورة في أي موقع إلكتروني — بما في ذلك جميع الأرقام الواردة هنا — هي مجرد صورة لوضع السوق من أسبوع إلى عدة أسابيع مضت. يوضح لماذا تُعد بيانات الفائدة القصيرة قديمة منذ أسبوعين الجدول الزمني لذلك.

FAQ

What is a good or high days to cover?

There is no official threshold; the market's distribution is the guide. At the June 30, 2026 settlement 323 liquid names sat at the reported floor of one day, 91 reached five to ten days, 5 exceeded ten. Judge against the volume tier too: five-plus days occurs in 23.9% of sub-1M-volume names, 3.6% of the heaviest-traded.

Is days to cover the same as the short interest ratio?

Yes — two names for one calculation: short interest divided by average daily volume. Some sources abbreviate it SIR. Vendors differ in the volume window they average, so ratios vary slightly site to site.

Does a high days to cover mean a short squeeze is coming?

No. It describes how crowded the short side is relative to daily volume — a precondition, not a prediction. Squeezes run on borrow costs, share recalls, buy-ins and margin calls; far more names carry high days to cover than ever squeeze, and GME's own ratio had already fallen to 1 days by the January 29, 2021 settlement, mid-squeeze.

Is days to cover updated daily?

No. Short interest is reported twice a month and published on a lag, so days to cover updates roughly every two weeks. March through June 2026 brought 8 settlements; the June 30 file reached this warehouse 11 days after settlement.

Can days to cover fall without short sellers covering?

Yes, constantly: a volume spike grows the denominator and shrinks the ratio with no change in the short position. GME printed 1 days at the January 29, 2021 settlement with 21.4 million shares still short — the squeeze's enormous volume, not a completed unwind, accounts for most of the drop.

Every figure above is a stored query over the exchange-reported short interest file — expand any panel's SQL, or pull days to cover for your own watchlist on the Strasmore terminal.