মার্কেট রিক্যাপ ২৯ জুন ২০২৬ সংখ্যায়
২৯ জুন ২০২৬ এর বাজারের চিত্র: সূচকের প্রবৃদ্ধি, সেক্টর স্প্রেড, মেমোরি-স্টক রাউন্ড ট্রিপ এবং ০ডিটিই টেপসহ গুরুত্বপূর্ণ সব পরিসংখ্যান এখানে দেখুন।
সোমবার, ২৯ জুন, ২০২৬ ছিল প্রবৃদ্ধির দ্বারা পরিচালিত একটি ঊর্ধ্বমুখী দিন, যেখানে বাজারের নেতৃত্ব ছিল সীমিত: QQQ 2.57% বৃদ্ধি পেয়েছে, SPY 1.62% বৃদ্ধি পেয়েছে, এবং 3968 লিকুইড স্টকগুলো 2327 পতনশীল স্টকের বিপরীতে বেড়েছে — তবুও প্রায় অর্ধেক সেক্টর বাস্কেট লাল সংকেতে বন্ধ হয়েছে। প্রতিটি সংখ্যা একটি সংরক্ষিত কুয়েরি থেকে পড়া হয়েছে; SQL দেখতে যেকোনো প্যানেল সম্প্রসারণ করুন। একই সেশনের টিক-বাই-টিক লেয়ার: ২৯ জুনের মাইক্রোস্ট্রাকচার ডিপ ডাইভ।
স্কোরবোর্ড
প্রতিটি পরিবর্তন ২৯ জুন-এর শেষ রেগুলার-সেশনের মিনিট বার-এর সাথে ২৬ জুন শুক্রবারের তুলনা করে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH friday AS (
SELECT ticker, argMax(close, window_start) AS friday_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
AND window_start >= '2026-06-26 13:30:00' AND window_start < '2026-06-26 20:00:00'
GROUP BY ticker
),
monday AS (
SELECT ticker,
argMin(open, window_start) AS monday_open,
argMax(close, window_start) AS monday_close,
max(high) AS day_high,
min(low) AS day_low,
round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_traded_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
AND window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
GROUP BY ticker
)
SELECT
m.ticker AS ticker,
toFloat64(f.friday_close) AS jun26_close,
toFloat64(m.monday_open) AS jun29_open,
toFloat64(m.monday_close) AS jun29_close,
round((toFloat64(m.monday_close) / toFloat64(f.friday_close) - 1) * 100, 2) AS pct_change,
round(100 * (toFloat64(m.monday_close) / toFloat64(f.friday_close) - 1) / max(toFloat64(m.monday_close) / toFloat64(f.friday_close) - 1) OVER (), 1) AS pct_of_best_change,
toFloat64(m.day_high) AS day_high,
toFloat64(m.day_low) AS day_low,
m.shares_traded_m AS shares_traded_m
FROM monday m
JOIN friday f ON m.ticker = f.ticker
ORDER BY m.tickerSPY শুক্রবারের $729.09 ক্লোজিংয়ের বিপরীতে $736.525 এ ওপেন করেছে এবং $741.56 হাই-এর নিচে $740.88 এ শেষ করেছে। DIA-এর +0.81% এর বিপরীতে QQQ-এর +2.57% বৃদ্ধি এবং প্রযুক্তি নির্ভর দিনের ইঙ্গিত দেয়; ছোট মূলধনের IWM 0.45% বৃদ্ধি পেয়েছে।
দিনটি কি অস্বাভাবিক ছিল?
একটি নির্দিষ্ট মাপকাঠি ছাড়া শতাংশের পরিবর্তন খুব বেশি কিছু প্রকাশ করে না। এই প্যানেলটি গত এক মাসের তুলনায় ২৯ জুন-এর পরিবর্তনকে ক্লোজ-টু-ক্লোজ (close-over-close) পরম মানের ভিত্তিতে র্যাঙ্ক বা স্থান প্রদান করে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
round(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-06-29')), 2) AS qqq_close_over_close_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-06-29'))), groupArrayIf(abs(cc_pct), ticker = 'QQQ' AND d != toDate('2026-06-29'))) + 1 AS qqq_abs_move_rank,
countIf(ticker = 'QQQ') AS qqq_sessions_compared,
round(max(if(ticker = 'QQQ', abs(cc_pct), 0)), 2) AS qqq_biggest_move_of_month_pct,
countIf(ticker = 'QQQ' AND cc_pct > 0) AS qqq_up_sessions,
round(anyIf(cc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-06-29')), 2) AS spy_close_over_close_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(cc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-06-29'))), groupArrayIf(abs(cc_pct), ticker = 'SPY' AND d != toDate('2026-06-29'))) + 1 AS spy_abs_move_rank,
countIf(ticker = 'SPY') AS spy_sessions_compared,
round(anyIf(oc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-06-29')), 2) AS spy_open_to_close_pct,
concat(monthName(min(d)), ' ', toString(toDayOfMonth(min(d))), ', ', toString(toYear(min(d)))) AS first_session
FROM (
SELECT ticker, d,
(close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) - 1) * 100 AS cc_pct,
oc_pct
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px,
(argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS oc_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
AND window_start >= toDateTime('2026-05-28 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-06-30 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY ticker, d
)
)
WHERE isFinite(cc_pct)বড় পরিবর্তন, তবে এটি কোনো রেকর্ড নয়: QQQ-এর 2.57% পরিবর্তনটি May 29, 2026 থেকে শুরু হওয়া 21টি সেশনের মধ্যে 5 তম স্থানে রয়েছে; এই এক মাসে সবচেয়ে বড় একক পরিবর্তন ছিল 4.76%; SPY-এর 1.62% হলো 21টি সেশনের মধ্যে 4 তম। পরিবর্তনের উৎস গুরুত্বপূর্ণ: SPY-এর ওপেন-টু-ক্লোজ (open-to-close) বৃদ্ধি ছিল মাত্র 0.59%, তাই বেশিরভাগ লাভ এসেছিল ওভারনাইট গ্যাপের (overnight gap) মাধ্যমে, যা নিয়মিত সময়ের কোনো বার (bar) তৈরির আগেই ঘটেছিল। QQQ সেই সেশনগুলোর 10 শতাংশে উচ্চতর ক্লোজিং পেয়েছে: অর্থাৎ এই মাসটি ছিল অনেকটা সমানে সমান।
মার্কেট ব্রেডথ: tăngের পরিধি কত ছিল?
যেসব স্টকের লেনদেনের পরিমাণ অন্তত $1 million, তাদের মধ্যে সোমবারের ক্লোজিং যদি শুক্রবারের ক্লোজিংকে ছাড়িয়ে যায়, তবে তাকে advancer বলা হয় — এই ফিল্টারটি 11,475টি ডুয়াল-সেশন টিকারের মধ্যে 5,108টি বাদ দিয়ে দেয়।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_ticker AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-27 00:00:00')) AS friday_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-29 00:00:00')) AS monday_close,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS monday_dollar_volume
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE (window_start >= '2026-06-26 13:30:00' AND window_start < '2026-06-26 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00')
GROUP BY ticker
)
SELECT
countIf(monday_close > friday_close AND monday_dollar_volume >= 1000000) AS advancers,
countIf(monday_close < friday_close AND monday_dollar_volume >= 1000000) AS decliners,
countIf(monday_close = friday_close AND monday_dollar_volume >= 1000000) AS unchanged,
countIf(monday_dollar_volume >= 1000000) AS liquid_tickers,
count() AS tickers_traded_both_sessions,
reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(count())), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS tickers_traded_both_sessions_label,
count() - countIf(monday_dollar_volume >= 1000000) AS dropped_by_liquidity_filter,
reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(count() - countIf(monday_dollar_volume >= 1000000))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS dropped_by_liquidity_filter_label,
round(100.0 * countIf(monday_close > friday_close AND monday_dollar_volume >= 1000000)
/ countIf(monday_dollar_volume >= 1000000), 1) AS advancer_pct
FROM per_ticker
WHERE friday_close > 0 AND monday_close > 03968টি advancer, 2327টি decliner, 72টি unchanged: তরল মার্কেটের 62.3%টি শেয়ারের দাম বেড়েছে — প্রতিটি স্টকের হিসাব আলাদাভাবে করা হয়েছে, যা একটি ব্যাপক বা ওয়াইড ডে নির্দেশ করে।
খাতভিত্তিক বিশ্লেষণ: তেজি ভাব যতটা ব্যাপক মনে হয়েছিল, আসলে তা ততটা ছিল না
প্রতিটি কোম্পানিকে সমান গুরুত্ব দেওয়া একটি দৃষ্টিভঙ্গি; অন্যদিকে কোম্পানির আকার অনুযায়ী গুরুত্ব দেওয়া অন্য একটি পদ্ধতি। ১১টি SPDR সেক্টর ETF দ্বিতীয় পদ্ধতিটি নির্দেশ করে — যা S&P 500 এর প্রতিটি খাতের জন্য একটি করে মার্কেট-ভ্যালু-ওয়েটেড বা বাজার-মূল্য-ভিত্তিক বাস্কেট। এই পদ্ধতিটি খাতের বিস্তৃতি গণনার ফলাফলের সাথে সম্পূর্ণ ভিন্ন ধারণা দেয়।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_etf AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-27 00:00:00')) AS friday_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-29 00:00:00')) AS monday_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS day_low,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') / 1e6, 0) AS dollar_volume_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
AND ((window_start >= '2026-06-26 13:30:00' AND window_start < '2026-06-26 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
sector,
ticker,
round((monday_close / friday_close - 1) * 100, 2) AS pct_change,
round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct,
dollar_volume_m,
round((monday_close / friday_close - 1) * 100 - min((monday_close / friday_close - 1) * 100) OVER (), 2) AS pct_above_worst_sector
FROM (
SELECT *,
multiIf(ticker = 'XLB', 'Materials',
ticker = 'XLC', 'Communication services',
ticker = 'XLE', 'Energy',
ticker = 'XLF', 'Financials',
ticker = 'XLI', 'Industrials',
ticker = 'XLK', 'Technology',
ticker = 'XLP', 'Consumer staples',
ticker = 'XLRE', 'Real estate',
ticker = 'XLU', 'Utilities',
ticker = 'XLV', 'Health care',
'Consumer discretionary') AS sector
FROM per_etf
)
ORDER BY pct_change DESC2.52% শতাংশ বৃদ্ধি নিয়ে প্রযুক্তি খাত শীর্ষে ছিল, এরপর ছিল 2.37% শতাংশ বৃদ্ধি নিয়ে কনজিউমার ডিসক্রিশনারি; ম্যাটেরিয়ালস খাতের প্রবৃদ্ধি ছিল -1.82% এবং রিয়েল এস্টেট ছিল -0.64%। দিনের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন খাতের ব্যবধান — অর্থাৎ খাতের বিচ্যুতি — ছিল 4.34 শতাংশ পয়েন্ট। সূচক বৃদ্ধি পাওয়ার দিনে ইউটিলিটি, স্ট্যাপলস, এনার্জি, রিয়েল এস্টেট এবং ম্যাটেরিয়ালস খাতের শেয়ারগুলোর দাম কমেছে। খাতের সংখ্যা অনুযায়ী বাজার বিস্তৃত মনে হলেও, ওজনের হিসেবে তা সংকীর্ণ: একটি ইনডেক্স ফান্ডের লাভ আসলে এই বিষয়টি আড়াল করতে পারে।
দিনের বিশেষ উল্লেখযোগ্য বিষয়: মেমরি এবং স্টোরেজ
চারটি কোম্পানি একই বিষয়ের ওপর ভিত্তি করে লেনদেন করেছে কিন্তু তাদের ফলাফল ছিল ভিন্ন ভিন্ন — কেবল সহ-চলাচল এবং পরিবর্তনের মাত্রা দেখা গেছে; এর কারণ ডেটা থেকে জানা যায়নি।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-27 00:00:00')) AS friday_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-29 00:00:00')) AS monday_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS day_low,
argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS low_bar,
argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS high_bar
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'STX', 'WDC')
AND ((window_start >= '2026-06-26 13:30:00' AND window_start < '2026-06-26 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round(friday_close, 2) AS jun26_close,
round(monday_close, 2) AS jun29_close,
round((monday_close / friday_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
round(day_high, 2) AS day_high,
formatDateTime(toTimeZone(high_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_high_et,
round(day_low, 2) AS day_low,
formatDateTime(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_low_et,
round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct
FROM per_name
ORDER BY tickerMU-এর ক্ষেত্রে রেঞ্জ এবং নেট পরিবর্তনের পার্থক্য স্পষ্টভাবে বোঝা যায়: একটি 12.22% ইন্ট্রাডে রেঞ্জ — 10:18 ET-তে $1023.65 সর্বনিম্ন এবং 15:59-এ $1148.79 সর্বোচ্চ — তবুও শুক্রবারের তুলনায় 1.97% বেশি দামে বন্ধ হয়েছে। Western Digital 11.15% এবং Seagate 8.17% বৃদ্ধি পেয়েছে; SanDisk 10.33% রেঞ্জের মধ্যে -1.9% ব্যবধানে বন্ধ হয়েছে — যা এই ক্লাস্টারের একমাত্র নিম্নমুখী ক্লোজিং। ক্লোজিং প্রাইস শেয়ারহোল্ডারদের অভিজ্ঞতার প্রকৃত চিত্র প্রকাশ করে না।
লেনদেনের পরিমাণ কোথায় ছিল
লেনদেনের ডলারের হিসেবে Micron (MU) সবকিছুর উপরে ছিল, এমনকি ইনডেক্স ফান্ডগুলোর চেয়েও: SPY-এর $33.97 বিলিয়নের বিপরীতে Micron ছিল $58.47 বিলিয়ন। শেয়ার সংখ্যার হিসেবে চিত্রটি ভিন্ন ছিল।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT ticker, leaderboard, dollar_volume_bn, if(dollar_volume_bn < 1, dollar_volume_m, NULL) AS dollar_value_m, shares_m,
round(100 * if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m)
/ max(if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m)) OVER (PARTITION BY leaderboard), 1) AS pct_of_board_leader
FROM (
SELECT
'by dollars traded' AS leaderboard,
ticker,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e6, 0) AS dollar_volume_m,
round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY dollar_volume_bn DESC
LIMIT 6
UNION ALL
SELECT
'by shares traded' AS leaderboard,
ticker,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e6, 0) AS dollar_volume_m,
round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY shares_m DESC
LIMIT 4
)
ORDER BY leaderboard ASC, if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m) DESCশেয়ার সংখ্যার তালিকা বিভ্রান্তিকর হতে পারে: শেয়ার সংখ্যার শীর্ষে ছিল SOXS, যা একটি 3x-leveraged inverse semiconductor ETF (695.3 মিলিয়ন শেয়ার), এবং INLF, একটি পেনি স্টক যার 353.8 মিলিয়ন শেয়ার সারাদিন ধরে প্রায় $23 মিলিয়নের সমতুল্য ছিল। ডলার ভলিউম দেখায় টাকা কোথায় স্থানান্তরিত হয়েছে; রিলেটিভ ভলিউম দেখায় কোনো নির্দিষ্ট স্টকের লেনদেন তার নিজস্ব স্বাভাবিক অবস্থার তুলনায় অস্বাভাবিক কি না।
নিউ ইয়র্ক সময়ের ৩০-মিনিটের স্লট অনুযায়ী, ২৯ জুন একটি ক্লাসিক ভলিউম "smile" বা হাসির আকৃতি অনুসরণ করেছে:
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
formatDateTime(toStartOfInterval(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), INTERVAL 30 MINUTE), '%H:%i') AS et_time,
round(sum(toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS shares_bn,
round(100 * sum(toFloat64(volume)) / max(sum(toFloat64(volume))) OVER (), 1) AS pct_of_biggest_bucket,
round(100 * (sum(toFloat64(volume)) / min(sum(toFloat64(volume))) OVER () - 1), 1) AS pct_above_trough
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
GROUP BY et_time
ORDER BY et_timeপ্রথম আধা ঘণ্টায় 2.3 বিলিয়ন শেয়ার, 13:30 সময়ে 0.77 বিলিয়নের সর্বনিম্ন স্তর, এবং সবচেয়ে বড় স্লট — 2.39 বিলিয়ন — ছিল শেষ আধা ঘণ্টায়, যেখানে ক্লোজিং অকশন এবং ইনডেক্স-ট্র্যাকিং ফ্লোর ঘনত্ব বেশি থাকে।
অপশন টেপ
11.04 মিলিয়ন প্রিন্টের বিপরীতে মোট 66.33 মিলিয়ন কন্ট্রাক্ট ট্রেড হয়েছে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT (any(underlying_symbol), any(toFloat64(strike_price)), any(option_type),
any(toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6)))),
sum(size), count(), round(avg(toFloat64(price)), 3))
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-06-29 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-06-30 00:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY sum(size) DESC
LIMIT 1
) AS top_contract,
(
SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
) AS spy_regular_close
SELECT
round(count() / 1e6, 2) AS option_prints_m,
round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2) AS contracts_m,
round(100.0 * sumIf(size, option_type = 'C') / sum(size), 1) AS call_pct_of_volume,
round(100.0 * sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260629') / sum(size), 1) AS same_day_expiry_pct,
round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260702')) / 1e6, 2) AS thu_jul2_expiry_contracts_m,
countIf(substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260703') AS fri_jul3_expiry_prints,
countIf(sip_timestamp < '2026-06-29 13:30:00') AS premarket_prints,
reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(countIf(sip_timestamp < '2026-06-29 13:30:00'))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS premarket_prints_label,
countIf(sip_timestamp < '2026-06-29 13:30:00'
AND underlying_symbol NOT IN ('SPX', 'SPXW', 'XSP', 'RUTW', 'VIX', 'VIXW')) AS premarket_non_index_prints,
arrayStringConcat(arraySort(groupUniqArrayIf(underlying_symbol, sip_timestamp < '2026-06-29 13:30:00')), ', ') AS premarket_underlyings,
round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY')) / 1e6, 2) AS spy_contracts_m,
round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'QQQ')) / 1e6, 2) AS qqq_contracts_m,
top_contract.1 AS top_contract_underlying,
top_contract.2 AS top_contract_strike,
top_contract.3 AS top_contract_type,
top_contract.4 AS top_contract_expiry,
top_contract.5 AS top_contract_volume,
reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(assumeNotNull(top_contract.5))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS top_contract_volume_label,
round(top_contract.7, 3) AS top_contract_avg_price,
round(top_contract.2 - spy_regular_close, 2) AS top_strike_minus_spy_close
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-06-29 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-06-30 00:00:00'কন্ট্রাক্ট ভলিউমের 55.7% ছিল কল অপশন, এবং সেই সোমবারের সব ট্রেডেই 35.8% ছিল এক্সপায়ার হওয়া কন্ট্রাক্ট — জিরো-ডেস-টু-এক্সপায়ারি (0DTE) শেয়ার। সবচেয়ে বেশি ট্রেড হওয়া একক কন্ট্রাক্টটি ছিল একই দিনের SPY $741 কল: গড় প্রিমিয়াম $0.474 হিসেবে 788,133 কন্ট্রাক্ট, যেখানে SPY-এর ক্লোজিং স্ট্রাইক প্রাইসের 0.12 ডলার নিচে ছিল — দিনের সবচেয়ে বেশি ট্রেড হওয়া অপশনটি আউট অফ দ্য মানি (out of the money) হিসেবে শেষ হয়েছে। SPY আন্ডারলিং হিসেবে 12.01 মিলিয়ন কন্ট্রাক্ট ট্রেড করেছে; QQQ 7.32 মিলিয়ন।
প্যানেলটি সকাল ৯:৩০ মিনিটে ইক্যুইটি মার্কেট খোলার আগে 40,621টি অপশন প্রিন্ট গণনা করেছে — যার প্রতিটিই ক্যাশ-সেটেলড ইনডেক্স রুট (RUTW, SPX, SPXW, VIX, VIXW, XSP) ভিত্তিক, এবং একই সময়ের মধ্যে স্টক বা ETF অপশন প্রিন্ট ছিল 0টি। এটি কোনো আকস্মিক ঘটনা নয়, বরং একটি নিয়ম: ইনডেক্স অপশনের জন্য গ্লোবাল-ট্রেডিং-আওয়ারস সেশন বিস্তৃত থাকে, কিন্তু স্টক এবং ETF অপশনগুলো স্টক মার্কেটের সাথেই খোলে। স্টকগুলো আগে ট্রেড শুরু করে — দেখুন প্রিমার্কেট এবং আফটার-আওয়ারস ট্রেডিং — কিন্তু তাদের অপশনগুলো নয়।
জুলাই ২, বৃহস্পতিবারের এক্সপায়ারি 10.73 মিলিয়ন কন্ট্রাক্ট ট্রেড হয়েছে, যেখানে জুলাই ৩, শুক্রবারের এক্সপায়ার কোডযুক্ত কোনো কন্ট্রাক্টই সারা দিন ট্রেড হয়নি (0 প্রিন্ট) — কারণ ওই শুক্রবার মার্কেট বন্ধ থাকে।
কোট টেপ: লেনদেনের জন্য দিনের খরচ কত ছিল
এই পৃষ্ঠার প্রতিটি মূল্য একটি কোট স্ট্রিমের ওপর ভিত্তি করে নির্ধারিত হয় — যা হলো ন্যাশনাল বেস্ট বিড অ্যান্ড অফার (NBBO), যা প্রতিটি তালিকাভুক্ত নামে ক্রমাগত পুনরায় প্রকাশ করা হয়। সেরা বিড এবং সেরা অফারের মধ্যবর্তী ব্যবধান, bid-ask spread, হলো একটি অর্ডার সম্পন্ন করার জন্য প্রদত্ত খরচ।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
ticker,
round(count() / 1e6, 2) AS nbbo_updates_m,
round(quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 2) AS median_spread_bps,
round(quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price AND sip_timestamp >= '2026-06-29 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-06-29 14:00:00'), 2) AS open_30min_spread_bps,
round(quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price AND sip_timestamp >= '2026-06-29 17:00:00' AND sip_timestamp < '2026-06-29 17:30:00'), 2) AS midday_spread_bps,
round(quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price AND sip_timestamp >= '2026-06-29 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-06-29 14:00:00')
- quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price AND sip_timestamp >= '2026-06-29 17:00:00' AND sip_timestamp < '2026-06-29 17:30:00'), 2) AS open_minus_midday_bps,
countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS dropped_invalid_quotes
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'MU', 'WDC')
AND sip_timestamp >= '2026-06-29 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-06-29 20:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY tickerSPY-এর মিড-প্রাইসের বিপরীতে মিডিয়ান কোটেড উইডথ ছিল 0.41 বেসিস পয়েন্ট, যেখানে QQQ-এর জন্য ছিল 0.84, Micron-এর জন্য 4.6 এবং Western Digital-এর জন্য ছিল 8.2 — যা এই চারটির মধ্যে সবচেয়ে বেশি। ১০,০০০ ডলারের অর্ডারের এক বেসিস পয়েন্ট হলো এক ডলার, তাই কোট প্রাইসে ১০,০০০ ডলারের SPY কেনা এবং তাৎক্ষণিকভাবে বিক্রি করার খরচ প্রায় $0.41; Western Digital-এ একই রাউন্ড ট্রিপের খরচ $8.2। ট্রেড সাইজ পরিবর্তন হয়নি; শুধুমাত্র স্টকের নাম পরিবর্তন হয়েছে।
দিনের প্রথম আধা ঘণ্টায় চারটির কোটেড উইডথ মধ্যবিত্ত কন্ট্রোল উইন্ডোর তুলনায় বেশি ছিল — SPY-এর ক্ষেত্রে 0.41 bps বনাম 0.27, Western Digital-এর ক্ষেত্রে 14.33 বনাম 7.55, অর্থাৎ সবচেয়ে বেশি ব্যবধানের স্টকের ক্ষেত্রে উদ্বৃত্ত ছিল 6.78 bp। টার্নওভার হলো অন্য একটি দিক: নিয়মিত লেনদেনের সময় SPY-তে 3.98 মিলিয়ন এবং QQQ-তে 4.42 মিলিয়ন NBBO আপডেট হয়েছে।
রেট: কার্ভে খুব সামান্য পরিবর্তন হয়েছে
Treasuries-এর জন্য সোমবার ছিল শান্ত একটি দিন। Yields হলো দৈনিক ক্লোজিং রেট, যা ২৬ জুন-এর তুলনায় পরিবর্তিত হয়েছে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
t.1 AS curve_point,
round(t.2, 2) AS jun29_yield_pct,
round((t.2 - t.3) * 100) AS one_day_change_bp
FROM (
SELECT arrayJoin([
('1 month', toFloat64(mon.yield_1_month), toFloat64(fri.yield_1_month)),
('3 month', toFloat64(mon.yield_3_month), toFloat64(fri.yield_3_month)),
('1 year', toFloat64(mon.yield_1_year), toFloat64(fri.yield_1_year)),
('2 year', toFloat64(mon.yield_2_year), toFloat64(fri.yield_2_year)),
('5 year', toFloat64(mon.yield_5_year), toFloat64(fri.yield_5_year)),
('10 year', toFloat64(mon.yield_10_year), toFloat64(fri.yield_10_year)),
('30 year', toFloat64(mon.yield_30_year), toFloat64(fri.yield_30_year)),
('2s10s spread', toFloat64(mon.yield_10_year - mon.yield_2_year), toFloat64(fri.yield_10_year - fri.yield_2_year))
]) AS t
FROM (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-06-29') AS mon,
(SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-06-26') AS fri
)১০-বছরের নোট 4.38% এ বন্ধ হয়েছে, যা দিনের তুলনায় অপরিবর্তিত (0 bp)। অন্যদিকে, ৩-মাসের বিল 4 bp বৃদ্ধি পেয়ে 3.87% হয়েছে। 2s10s spread — অর্থাৎ ১০-বছর থেকে ২-বছরের পার্থক্য — 0.28 পার্সেন্টেজ পয়েন্টে (-3 bp) বন্ধ হয়েছে: এটি এখনও পজিটিভ, তবে কিছুটা ফ্ল্যাট হয়েছে।
দিনের পেছনের ক্যালেন্ডার
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT (argMax(d, n), max(n))
FROM (
SELECT ex_dividend_date AS d, count() AS n
FROM global_markets.stocks_dividends
WHERE ex_dividend_date BETWEEN '2026-06-22' AND '2026-07-02'
GROUP BY d
)
) AS peak_ex_div,
(
SELECT (countIf(form_type = '424B2'), countIf(form_type = '4'), countIf(form_type = '8-K'), count())
FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
WHERE filing_date = '2026-06-29'
) AS filings,
(
SELECT (count(), uniqExact(publisher), countIf(has(tickers, 'NVDA')))
FROM global_markets.stocks_news
WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-06-29'
) AS news,
(
SELECT max(n)
FROM (
SELECT t, count() AS n
FROM (
SELECT arrayJoin(tickers) AS t
FROM global_markets.stocks_news
WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-06-29'
)
WHERE t NOT IN ('NVDA', 'SPCX')
GROUP BY t
)
) AS runner_up_articles,
(
SELECT (any(split_from), any(split_to), count())
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE ticker = 'HON' AND execution_date = '2026-06-29'
) AS hon_split,
(
SELECT (
round(toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-27 00:00:00')), 2),
round(toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-29 00:00:00')), 2)
)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'HON'
AND ((window_start >= '2026-06-26 13:30:00' AND window_start < '2026-06-26 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'))
) AS hon_close
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-06-29') AS ex_dividend_records_jun29,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-06-29'
AND ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'GOOGL', 'GOOG', 'META', 'TSLA', 'JPM', 'JNJ',
'XOM', 'KO', 'PG', 'V', 'MA', 'HD', 'WMT', 'CVX', 'MRK', 'PEP',
'SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM', 'VTI')) AS household_name_ex_dividends,
length(['AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'GOOGL', 'GOOG', 'META', 'TSLA', 'JPM', 'JNJ',
'XOM', 'KO', 'PG', 'V', 'MA', 'HD', 'WMT', 'CVX', 'MRK', 'PEP',
'SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM', 'VTI']) AS household_names_checked,
concat(monthName(peak_ex_div.1), ' ', toString(toDayOfMonth(peak_ex_div.1))) AS busiest_ex_div_day_of_window,
peak_ex_div.2 AS busiest_ex_div_day_records,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-06-29') AS splits_executed,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-06-29') AS ipos_listed_jun29,
(SELECT arrayStringConcat(groupArray(ticker), ', ') FROM (
SELECT ticker FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-01' ORDER BY ticker
)) AS jul1_ipo_debuts,
filings.4 AS sec_filings,
filings.1 AS prospectus_424b2_filings,
filings.2 AS insider_form4_filings,
filings.3 AS filings_8k,
news.1 AS news_articles,
news.2 AS news_publishers,
news.3 AS nvda_articles,
runner_up_articles AS next_most_covered_articles,
news.3 - runner_up_articles AS nvda_minus_next_most_covered,
hon_split.3 AS hon_split_records,
hon_split.1 AS hon_split_from,
hon_split.2 AS hon_split_to,
hon_close.1 AS hon_close_jun26,
hon_close.2 AS hon_close_jun29449 লভ্যাংশ রেকর্ড গত ২৯ জুন এক্স-ডিভিডেন্ড হয়েছে — স্টকটি এর ex-dividend date এর আগে কিনুন নাহলে লভ্যাংশ পাবেন না — তবুও আমরা যে 25 পরিচিত ব্র্যান্ডগুলো পরীক্ষা করেছি, তাদের মধ্যে 0 দেখা গেছে। ত্রৈমাসিক শেষ হওয়ার ঢেউ July 1 তারিখে 745টি রেকর্ডে পৌঁছেছে। 23টি স্টক স্প্লিট সম্পন্ন হয়েছে এবং 0টি IPO তালিকাভুক্ত হয়েছে; বুধবারের অভিষেক (BSP, ITG, LIME) ইতিমধ্যেই ক্যালেন্ডারে রয়েছে।
SEC ২৯ জুন তারিখের 6173টি ফাইলিং নথিভুক্ত করেছে: 1473টি স্ট্রাকচার্ড-প্রোডাক্ট প্রাইসিং সাপ্লিমেন্ট (ফর্ম 424B2) এবং 1277টি insider-trade reports (Form 4), যা সংবাদ শিরোনামে থাকা 231টি 8-K এর তুলনায় অনেক বেশি। আমাদের নিউজ ফিডে 3টি প্রকাশনী থেকে 170টি নিবন্ধ ছিল; একটি অস্পষ্টভাবে ট্যাগ করা পুনঃব্যবহৃত সিম্বল (যা কুয়েরি থেকে বাদ দেওয়া হয়েছে) বাদ দিলে, সবচেয়ে বেশি আলোচিত নাম ছিল NVDA, যার নিবন্ধ সংখ্যা ছিল 14টি, যেখানে দ্বিতীয় স্থানে থাকা নামটির ছিল 12টি।
ডেটা নোটস
অস্বাভাবিক ডেটার ক্ষেত্রে নোট প্রদান করা হয়, কোনো তথ্যই বাদ দেওয়া হয় না — এই চারটি বিষয় মূল সংখ্যাগুলোকে প্রভাবিত করে।
- সেক্টর বাস্কেট একটি ঘোষিত পদ্ধতি। "Sector" বলতে ১১টি SPDR সেক্টর ETF-কে বোঝায়, যা মার্কেট-ভ্যালু দ্বারা ওজনযুক্ত — প্রতি সেশনে একই নাম ব্যবহার করা হয়, কোনো ভেন্ডরের পার-টিক্কার ক্লাসিফিকেশন নয়।
- ডলার ভলিউম একটি প্রতি-মিনিট প্রক্সি — প্রতি মিনিটের বার-এর জন্য (close × volume) যোগফল, যা প্রিন্ট ভ্যালুর সমষ্টির খুব কাছাকাছি কিন্তু হুবহু এক নয়।
- Quoted spreads অকার্যকর কোটেশন বাদ দেয় (একতরফা বা ক্রসড NBBO রেকর্ড); প্যানেল কতগুলো রেকর্ড বাদ দিয়েছে তা গণনা করে (SPY-এর ক্ষেত্রে 1544)। মিডিয়ান কোটেড উইডথ একটি কোটিং স্ট্যাটিস্টিক, প্রতি-ট্রেড খরচ নয় — অর্ডারগুলো প্রায়শই কোটের ভেতরে কার্যকর হয়।
- একটি মাত্র প্রিন্ট একটি মিনিটের হাই বা লো-কে প্রভাবিত করতে পারে। QQQ-এর ১১:০৭ ET বার-এ $709.58 লো ছিল, যেখানে আশেপাশের কোনো বার $715.09-এর নিচে নামেনি — একটি প্রিন্ট সমসাময়িক মার্কেটের চেয়ে $5.51 নিচে ছিল। উপরের প্রতিটি হাই এবং লো পার্শ্ববর্তী বারগুলোর সাথে ক্রস-চেক করা হয়েছে; QQQ-এর $705.172 সেশন লো যাচাই করা হয়েছে।
সম্পূর্ণ ডেটা নোটস
- Treasury কভারেজ স্কিমার চেয়ে কম। চারটি বিজ্ঞাপিত মেচুরিটি (6-month, 3-, 7- এবং 20-year) কখনও পপুলেট করা হয়নি; কার্ভটি বিদ্যমান সাতটি মেচুরিটি এবং 2s10s সারি প্রদর্শন করে।
- Honeywell-এর একটি "reverse split" ডেটা পরস্পরবিরোধী। ফিডে ২৯ জুন তারিখের 1 HON রেকর্ড রয়েছে: একটি রিভার্স স্প্লিট যা 2 পুরনো শেয়ারকে 1 নতুন শেয়ারে রূপান্তরিত করে। HON শুক্রবার $231.3 এবং সোমবার $227.71 ক্লোজ করেছে — কোনো দ্বিগুণীকরণ ঘটেনি। আমরা এটি প্রয়োগ করিনি।
- নিউজ কাউন্ট হলো একটি ভেন্ডরের ফিড, আমরা যে 3 পাবলিশারদের ব্যবহার করি — এটি "সব মার্কেটের নিউজ" নয়।
- Tick-level রসিদসমূহ — ক্রসড কোটেশন, ফ্যান্টম-ভলিউম সংশোধন, এবং কর্তন করা FINRA শর্ট-ভলিউম ফাইল (এবং কেন short volume হলো short interest নয়) — deep dive-এ রয়েছে।
সেশনটি যাচাইকৃত
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT (
round(toFloat64(minIf(low, formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') = '11:07')), 2),
round(toFloat64(minIf(low, formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') IN ('11:04', '11:05', '11:06', '11:08', '11:09', '11:10'))), 2)
)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'QQQ' AND window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
) AS qqq_lone
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-03 00:00:00' AND window_start < '2026-07-04 00:00:00') AS jul3_spy_bars,
formatDateTime(min(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%H:%i') AS first_spy_bar_et,
formatDateTime(max(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%H:%i') AS last_spy_bar_et,
count() AS spy_minute_bars,
countIf(window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00') AS regular_session_bars,
qqq_lone.1 AS qqq_1107_lone_low,
qqq_lone.2 AS qqq_1107_adjacent_bars_low,
round(qqq_lone.2 - qqq_lone.1, 2) AS qqq_lone_print_below_adjacent
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-06-29 00:00:00' AND window_start < '2026-06-30 00:00:00'নিউ ইয়র্ক সময় অনুযায়ী SPY-এর বারসমূহ 04:00 থেকে 19:59 পর্যন্ত বিস্তৃত এবং এতে ঠিক 390টি রেগুলার-উইন্ডো বার রয়েছে — যা একটি সম্পূর্ণ সেশন, যা টেপ থেকে যাচাই করা হয়েছে (এক্সচেঞ্জ-ক্যালেন্ডার ডেটাসেটে কেবল আসন্ন ক্লোজার বা বাজার বন্ধের সময়সূচী থাকে)। সেই শুক্রবার, ৩ জুলাই ছিল একটি পূর্ণাঙ্গ সেশন — 0 SPY বারগুলো সারাদিন প্রদর্শিত হয়েছে, কারণ ৪ জুলাই শনিবার ছিল; চার-সেশনের সপ্তাহের নিজস্ব সারসংক্ষেপ রয়েছে।
FAQ
২৯ জুন, ২০২৬ তারিখে শেয়ার বাজারের অবস্থা কেমন ছিল?
গ্রোথ স্টকের প্রভাবে বাজার ঊর্ধ্বমুখী ছিল: QQQ গত শুক্রবারের তুলনায় 2.57% উপরে বন্ধ হয়েছে, SPY 1.62%, DIA 0.81% এবং IWM 0.45%; এছাড়া মোট টিকারের 62.3% টি ১ মিলিয়ন ডলার বা তার বেশি লেনদেনসহ লাভে বন্ধ হয়েছে।
২৯ জুন, ২০২৬ কি Nasdaq-এর জন্য বড় কোনো দিন ছিল?
দিনটি বড় ছিল, তবে ব্যতিক্রমী নয়: QQQ-এর 2.57% ক্লোজ-ওভার-ক্লোজ মুভমেন্ট গত এক মাসের 21টি সেশনের মধ্যে পরম আকারের (absolute size) হিসেবে 5 অবস্থানে ছিল, যেখানে মাসিক সর্বোচ্চ ছিল 4.76%।
২৯ জুন, ২০২৬ তারিখে কোন খাতগুলো এগিয়ে ছিল?
এগারোটি SPDR সেক্টর বাস্কেটের মধ্যে টেকনোলজি (2.52%) এবং কনজিউমার ডিসক্রিশনারি (2.37%) সবচেয়ে এগিয়ে ছিল; ম্যাটেরিয়ালস ছিল সবার শেষে -1.82% অবস্থানে, যা ছিল 4.34 পারসেন্টেজ পয়েন্টের ব্যবধান। ইউটিলিটিজ, স্ট্যাপলস, এনার্জি এবং রিয়েল এস্টেটও নিম্নমুখী বন্ধ হয়েছে।
২৯ জুন, ২০২৬ তারিখে অপশন ভলিউমে 0DTE-এর পরিমাণ কত ছিল?
মোট 66.33 মিলিয়ন চুক্তির মধ্যে একই দিনের মেয়াদী (same-day expiries) ছিল 35.8%; সবচেয়ে বেশি লেনদেন হওয়া একক চুক্তিটি ছিল একটি একই দিনের SPY $741 কল (788,133 চুক্তি), যা আউট অফ দ্য মানি (out of the money) হিসেবে শেষ হয়েছে।
কেন স্টক মার্কেট খোলার আগে অপশন ট্রেড হয়?
শুধুমাত্র ইনডেক্স অপশন ট্রেড হয়। ২৯ জুন পূর্বাহ্নে ৯:৩০ ET-এর আগে থাকা সমস্ত 40,621 অপশন প্রিন্ট ছিল ক্যাশ-সেটেলড ইনডেক্স রুটের (RUTW, SPX, SPXW, VIX, VIXW, XSP) ওপর ভিত্তি করে, যা বর্ধিত গ্লোবাল-ট্রেডিং-আওয়ার সেশন নির্দেশ করে; ওই সময়ের মধ্যে স্টক এবং ETF অপশন প্রিন্টের সংখ্যা ছিল 0।
পদ্ধতি
- টাইমস্ট্যাম্পগুলো UTC-তে সংরক্ষিত থাকে এবং কুয়েরির ভেতরে নিউ ইয়র্ক সময়ে রূপান্তরিত করা হয়। "Close" হলো নিয়মিত সেশনের শেষ মিনিটের বার, এটি অকশন প্রিন্ট নয়; দিনের পরিবর্তন তুলনা করার জন্য জুন ২৯-এর সাথে জুন ২৬-এর তুলনা করা হয়েছে এবং পর্যবেক্ষিত বার স্প্যান থেকে সেশনটি যাচাই করা হয়েছে।
- ট্রেইলিং-মंथ র্যাঙ্ক করার জন্য নিয়মিত সময়ের ক্লোজ-ওভার-ক্লোজ মুভমেন্ট ব্যবহার করা হয়, যেখানে প্রথম সেশনটি বাদ দেওয়া হয়েছে (উক্ত উইন্ডোর মধ্যে কোনো পূর্ববর্তী ক্লোজ নেই)। অপশন এক্সপায়রিগুলো OCC টিকার থেকে পুনরায় পার্স করা হয়েছে (টেবিলে থাকা নিজস্ব এক্সপায়রি কলামটি ত্রুটিযুক্ত)।
- প্রতিটি প্যানেল লেখক যখন তৈরি করেন, তখন গেটেড রিড-অনলি পাথ-এর মাধ্যমে একবার পড়া হয়। ১৩ জুলাই, ২০২৬ তারিখ পর্যন্ত ওয়্যারহাউসের অবস্থা।
প্রতিটি প্যানেল হলো একটি সংরক্ষিত কুয়েরি ফলাফল — চার্ট, টেবিল এবং SQL একটি অবজেক্টের মধ্যে। এগুলোর যেকোনোটি Strasmore টার্মিনালে পেস্ট করুন। পরবর্তী সেশন: জুন ৩০।