Market Recap July 2, 2026
Nasdaq হ্রাস পেলেও ব্রড মার্কেট ছিল সবুজ। টেক এবং মেমরি সেক্টরে বিক্রি দেখা গেছে। কেন এই রোটেশন এবং সেক্টর পরিবর্তন গুরুত্বপূর্ণ তা বিস্তারিত জানুন।
বৃহস্পতিবার, July 2, 2026 — স্বাধীনতা দিবসের ছুটির আগের শেষ অধিবেশনটি — ছিল একটি রোটেশন ডে, যা আপাতদৃষ্টিতে একটি সেলঅফ হিসেবে দেখাচ্ছিল। QQQ -1.71% প্রিন্ট করেছে যখন DIA 1.04% বৃদ্ধি পেয়েছে, এবং ব্রডনেস ছিল POSITIVE: 3398 লিকুইড নাম বৃদ্ধি পেয়েছে বিপরীতে 2758, এবং গ্রোথ ইনডেক্স হ্রাস পাওয়ার বিপরীতে 54.6% শেয়ার সবুজ ছিল। এগারোটি সেক্টর ফান্ডের মধ্যে আটটি উচ্চতর মানে বন্ধ হয়েছে; বিক্রি মূলত টেক এবং মেমরি কমপ্লেক্সে সীমাবদ্ধ ছিল যা গত দিন ভেঙেছিল।
স্কোরবোর্ড
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH prior AS (
SELECT ticker, argMax(close, window_start) AS prior_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
AND window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
GROUP BY ticker
),
sess AS (
SELECT ticker,
argMin(open, window_start) AS day_open,
argMax(close, window_start) AS day_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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00'
GROUP BY ticker
)
SELECT
s.ticker AS ticker,
round(toFloat64(p.prior_close), 2) AS prior_close,
round(toFloat64(s.day_open), 2) AS day_open,
round(toFloat64(s.day_close), 2) AS day_close,
round((toFloat64(s.day_close) / toFloat64(p.prior_close) - 1) * 100, 2) AS pct_change,
round(toFloat64(s.day_high), 2) AS day_high,
round(toFloat64(s.day_low), 2) AS day_low,
s.shares_traded_m AS shares_traded_m
FROM sess s
JOIN prior p ON s.ticker = p.ticker
ORDER BY s.tickerএক লাইনে দিনের সারসংক্ষেপ হলো: DIA 1.04% এবং QQQ -1.71% অবস্থানে রয়েছে — শিল্প খাতের শেয়ার এবং গ্রোথ শেয়ারের দৈনিক রিটার্নের মধ্যে প্রায় তিন পয়েন্টের ব্যবধান দেখা গেছে। SPY -0.12% অবস্থানে রয়েছে; IWM -0.59% এ বন্ধ হয়েছে।
দিনটি কি অস্বাভাবিক ছিল?
একটি প্যানেলে দুটি লেন্স: SPY-এর ওপেন-টু-ক্লোজ মুভমেন্ট এবং QQQ-এর ক্লোজ-ওভার-ক্লোজ মুভমেন্ট, যার প্রতিটিকেই গত এক মাসের পরম মানের (absolute size) ভিত্তিতে র্যাঙ্ক করা হয়েছে (র্যাঙ্ক 1 = সবচেয়ে বড়)।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_day AS (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
(argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS oc_pct,
argMax(toFloat64(close), window_start) AS rth_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
AND window_start >= toDateTime('2026-06-02 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-03 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY ticker, d
),
with_prev AS (
SELECT ticker, d, oc_pct,
lagInFrame(rth_close) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) AS prev_close,
(rth_close / lagInFrame(rth_close) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) - 1) * 100 AS cc_pct
FROM per_day
)
SELECT
round(anyIf(oc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-07-02')), 2) AS spy_open_to_close_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-07-02'))),
groupArrayIf(abs(oc_pct), ticker = 'SPY' AND d != toDate('2026-07-02'))) + 1 AS spy_abs_move_rank,
countIf(ticker = 'SPY') AS spy_sessions_compared,
round(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-07-02')), 2) AS qqq_close_over_close_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-07-02'))),
groupArrayIf(abs(cc_pct), ticker = 'QQQ' AND d != toDate('2026-07-02') AND isFinite(cc_pct) AND prev_close > 0)) + 1 AS qqq_abs_move_rank,
countIf(ticker = 'QQQ' AND isFinite(cc_pct) AND prev_close > 0) AS qqq_sessions_compared,
toString(minIf(d, ticker = 'SPY')) AS first_session
FROM with_prevসূচক বা ইনডেক্স লেভেলে, না। SPY-এর -0.35% ওপেন-টু-ক্লোজ গত 22 সেশনের মধ্যে 15 র্যাঙ্কে রয়েছে — যা নিচের দিকের অর্ধেক। QQQ-এর মুভমেন্ট ছিল বেশি কিন্তু তবুও তা চরম পর্যায়ের নয়: এর -1.71% ক্লোজ-ওভার-ক্লোজ গত 21 সেশনের মধ্যে (যেখানে একটি নির্দিষ্ট পূর্ববর্তী ক্লোজ ছিল) 9 র্যাঙ্কে রয়েছে, যা 2026-06-02 পর্যন্ত বিস্তৃত — গ্রোথ ইনডেক্সের জন্য এটি একটি মাঝারি মানের খারাপ দিন ছিল। একক স্টকের লেনদেনের ক্ষেত্রে 2 জুলাই দিনটি ছিল অস্থির।
Breadth: সবুজ টেপ, লাল প্রবৃদ্ধি সূচক
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_ticker AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-02 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-02 00:00:00')) AS day_close,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS day_dollar_volume
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00')
GROUP BY ticker
)
SELECT
countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS advancers,
countIf(day_close < prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS decliners,
countIf(day_close = prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS unchanged,
countIf(day_dollar_volume >= 1000000) AS liquid_tickers,
count() AS tickers_traded_both_sessions,
count() - countIf(day_dollar_volume >= 1000000) AS dropped_by_liquidity_filter,
round(100.0 * countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000)
/ countIf(day_dollar_volume >= 1000000), 1) AS advancer_pct,
reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS advancers_fmt,
reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(countIf(day_close < prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS decliners_fmt,
reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(count() - countIf(day_dollar_volume >= 1000000))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS dropped_by_liquidity_filter_fmt,
reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(count())), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS tickers_traded_both_sessions_fmt
FROM per_ticker
WHERE prior_close > 0 AND day_close > 03,398 বৃদ্ধি পেয়েছে, 2,758 কমেছে, 63 অপরিবর্তিত রয়েছে — QQQ হ্রাস পাওয়ার সময় 54.6% লিকুইড টেপ বৃদ্ধি পেয়েছে। Cap-weighted সূচক এবং equal-count breadth ভিন্ন ভিন্ন ফলাফল দিয়েছে; এই ধরনের দিনগুলোর কারণেই উভয়কেই একটি প্যানেল দেওয়া হয়। ফিল্টারটি $1 million এর নিচে লেনদেন করা 11,536 টি ডুয়াল-সেশন টিকারের মধ্যে 5,317 টি বাদ দেয়।
সেক্টর ভিত্তিক বিশ্লেষণ: লাভজনক ও লোকসানি খাতসমূহ
মার্কেট ব্রেডথ বা বিস্তৃতি কেবল নামের সংখ্যা গণনা করে; এটি খাতের ধরন নির্দেশ করে না। 11টি SPDR সেক্টর ফান্ড শিল্পভিত্তিক অধিবেশনের ফলাফল বিশ্লেষণ করেছে, যেখানে সেরা ও সর্বনিম্ন পারফরম্যান্সের ব্যবধান হলো দিনের ডিসপারশন বা বিচ্যুতি।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_etf AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-02 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-02 00:00:00')) AS day_close,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
AND ((window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round(prior_close, 2) AS prior_close,
round(day_close, 2) AS day_close,
round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
round((day_close / prior_close - 1) * 100 - min((day_close / prior_close - 1) * 100) OVER (), 2) AS pts_above_worst_sector,
day_dollar_bn
FROM per_etf
ORDER BY tickerHealth care (XLV) 2.63% শতাংশ বৃদ্ধি পেয়ে শীর্ষে ছিল, এরপর ছিল utilities 2.23%, staples 2% এবং materials 1.94%। Technology (XLK) সবার শেষে -2.71% শতাংশে অবস্থান করে; এটিই একমাত্র সেক্টর যা এক পয়েন্টের বেশি কমেছে। consumer discretionary (-0.81%) এবং communication services (-0.13%) ছিল অন্যান্য লোকসানি ফান্ড, বাকি আটটি ফান্ড ছিল লাভজনক। সেরা থেকে সর্বনিম্ন ডিসপারশন: 5.34 শতাংশ পয়েন্ট। DIA-এর বৃদ্ধি এবং QQQ-এর পতন কেবল চারটি মেগাক্যাপ স্টকের মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল না, বরং পুরো মার্কেটে দেখা গেছে — এই কারণেই Nasdaq কমলেও একটি সবুজ advance-decline line থাকা কোনো বৈপরীত্য নয়।
The day's highlight: memory rout, day two
The complex that broke Wednesday fell harder Thursday — magnitude and co-movement, not cause.
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-02 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-02 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS day_low,
argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS low_bar,
argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS high_bar,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'STX', 'WDC')
AND ((window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round(prior_close, 2) AS prior_close,
round(day_close, 2) AS day_close,
round((day_close / prior_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,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY tickerSanDisk printed -14.32%, Seagate -10.38%, Western Digital -9.92%, MU -5.57% — on $51.4 billion of MU turnover, roughly one-and-a-half times SPY's. MU and SanDisk printed their lows late (15:26, 15:26 ET), Seagate and Western Digital earlier (14:23, 13:59). Context: Wednesday and the MU deep-dive.
The rotation's other half, in the megacaps:
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-02 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-02 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS day_low,
argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS low_bar,
argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS high_bar,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA')
AND ((window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round(prior_close, 2) AS prior_close,
round(day_close, 2) AS day_close,
round((day_close / prior_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,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY tickerAAPL rose 4.75% in a one-way line — low at 09:30 ET, high at 15:57, three minutes before the close — while TSLA ran the mirror image at -7.65%. MSFT added 1.41%; NVDA closed -1.55%. Same index, opposite days.
লেনদেনের পরিমাণ কোথায় 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00'
AND ticker NOT IN ('SPCX')
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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00'
AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY shares_m DESC
LIMIT 4
)
ORDER BY leaderboard ASC, if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m) DESCSPY-এর $32.7 billion লেনদেনের বিপরীতে MU-এর $51.4 billion টানা চতুর্থ সেশনের জন্য শীর্ষে ছিল (Monday, Tuesday, Wednesday)। SanDisk-এর $26.57 billion লেনদেন শীর্ষ চারটির মধ্যে দ্বিতীয় মেমরি কোম্পানি হিসেবে অন্তর্ভুক্ত হয়েছে। SOXS — যা একটি 3x-inverse semiconductor ETF — 748.2 million লেনদেনের মাধ্যমে শেয়ার বোর্ডে শীর্ষে ছিল: সস্তা শেয়ারের ক্ষেত্রে শেয়ার সংখ্যা প্রাধান্য পায়, আর দামী শেয়ারের ক্ষেত্রে ডলারের পরিমাণ প্রাধান্য পায়। এছাড়া relative volume কোনো নির্দিষ্ট স্টকের নিজস্ব স্বাভাবিক মানের সাথে তুলনা করে দেখায়। ভিত্তি: July 2 নিয়মিত লেনদেনের সময়, একটি পুনঃব্যবহৃত-প্রতীক তালিকা বাদ দিয়ে (receipts)।
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
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00'
GROUP BY et_time
ORDER BY et_timeপ্রথম আধা ঘণ্টায় 2.13 billion শেয়ার, 14:30 সময়ে 0.81 billion এর সর্বনিম্ন স্তর, এবং ছুটির আগের বাজার বন্ধের সময় 2.3 billion — শেষ ধাপটি দিনের সবচেয়ে বড় লেনদেন ছিল, কারণ the closing auction অপেক্ষমান অর্ডারগুলোকে একটি প্রিন্টে নিয়ে আসে।
অপশন টেপ: পরিবর্তিত সাপ্তাহিক লেনদেন
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 >= '2026-07-02 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-03 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 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) = '260702') / 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,
round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260710')) / 1e6, 2) AS jul10_weekly_contracts_m,
round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260717')) / 1e6, 2) AS jul17_monthly_contracts_m,
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_fmt,
round(top_contract.7, 3) AS top_contract_avg_price,
round(top_contract.2 - spy_regular_close, 2) AS top_strike_minus_spy_close,
round(spy_regular_close - top_contract.2, 2) AS spy_close_minus_strike
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-02 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-03 00:00:00'13.15 মিলিয়ন প্রিন্টের মাধ্যমে মোট 80.96 মিলিয়ন কন্ট্রাক্ট ট্রেড হয়েছে এবং সেই ভলিউমের 47.4% অংশ একই বৃহস্পতিবার এক্সপায়ার হয়েছে। সারা দিন 3 জুলাই এক্সপায়ার কোডের কোনো কন্ট্রাক্ট প্রিন্ট হয়নি (0 প্রিন্ট), তাই বৃহস্পতিবার একই সাথে দৈনিক এক্সপায়ারি এবং সপ্তাহের পরিবর্তিত সাপ্তাহিক এক্সপায়ারি উভয়ই সম্পন্ন করেছে। সবচেয়ে ব্যস্ততম কন্ট্রাক্ট ছিল একই দিনের SPY $740 পুট — 540,403 কন্ট্রাক্ট এবং গড় প্রিমিয়াম ছিল $0.499; SPY স্ট্রাইকের 4.8 ডলার উপরে ক্লোজ হয়েছে: অর্থাৎ এটি আউট অফ দ্য মানি ছিল। এছাড়া বুধবার এবং মঙ্গলবার কল অপশনের উপস্থিতির মাঝে একটি পুট অপশন দেখা গেছে। কলের ভলিউম ছিল 58.4%; পরবর্তী সাপ্তাহিক কন্ট্রাক্টে 9.64 মিলিয়ন কন্ট্রাক্ট এবং জুলাই মাসের মাসিক কন্ট্রাক্টে 8.82 মিলিয়ন কন্ট্রাক্ট ছিল (এক্সপায়ারি মেকানিক্স)।
দ্য কোট টেপ: ট্রেড করার খরচ কত
প্রাইস বা দাম যা ঘটেছে তা জানায়; কোট বা উদ্ধৃতি জানায় এর খরচ কত। প্রতিটি রাউন্ড ট্রিপের জন্য bid-ask spread হলো একটি কর, যা মিড-প্রাইসের বেসিস পয়েন্ট হিসেবে পরিমাপ করা হয় (এক বেসিস পয়েন্ট হলো শতাংশের একশ ভাগের এক ভাগ)। আমরা প্রতিটি সেশনে এটি পরিমাপ করি, তা সাধারণ হোক বা না হোক — আর এই কারণেই "spreads blew out" বা স্প্রেড বেড়ে যাওয়া একটি যাচাইযোগ্য দাবি।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02')) / 1e6, 2) AS jul2_updates_m,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-01')) / 1e6, 2) AS jul1_updates_m,
round((countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02')) / countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-01')) - 1) * 100, 1) AS day_over_day_pct,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02') AND ticker = 'SPY') / 1e6, 2) AS jul2_spy_updates_m,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02') AND ticker = 'QQQ') / 1e6, 2) AS jul2_qqq_updates_m,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02') AND ticker = 'MU') / 1e6, 2) AS jul2_mu_updates_m
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-01 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-03 00:00:00'ন্যাশনাল বেস্ট বিড অ্যান্ড অফার — যা কনসোলিডেটেড বুকের শীর্ষ অংশ — 1 জুলাই 449.15 মিলিয়নের তুলনায় 2 জুলাই 597.22 মিলিয়ন বার পুনর্লিখন করা হয়েছে: যা ক্লোজারের সময় একটি 33% বৃদ্ধি। QQQ এর ক্ষেত্রে ছিল 7.56 মিলিয়ন, যা SPY-এর 5.42 মিলিয়নের চেয়ে বেশি; MU ছিল 1.01 মিলিয়ন।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
ticker,
round(med_bps, 2) AS median_spread_bps,
round(med_dollars * 100, 1) AS median_spread_cents,
round(med_bps / min(med_bps) OVER (), 1) AS times_the_spy_spread,
round(quote_updates / 1e6, 2) AS rth_updates_m,
invalid_quotes_dropped
FROM (
SELECT
ticker,
quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000,
toFloat64(bid_price) > 0 AND toFloat64(ask_price) > toFloat64(bid_price)) AS med_bps,
quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price),
toFloat64(bid_price) > 0 AND toFloat64(ask_price) > toFloat64(bid_price)) AS med_dollars,
count() AS quote_updates,
countIf(NOT (toFloat64(bid_price) > 0 AND toFloat64(ask_price) > toFloat64(bid_price))) AS invalid_quotes_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'AAPL', 'TSLA', 'NVDA', 'MU', 'SNDK', 'WDC')
AND sip_timestamp >= '2026-07-02 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-02 20:00:00'
GROUP BY ticker
)
ORDER BY median_spread_bps ASCSPY এর মিডিয়ান স্প্রেড ছিল 0.27 বেসিস পয়েন্ট: যা একটি $744.8 ETF-এর ক্ষেত্রে প্রায় 2 সেন্ট। QQQ ছিল 0.83 bps, এবং NVDA ছিল 1.03। যে স্টকগুলোর দাম কমছিল সেগুলোর ট্রেড করার খরচ ছিল বেশি: MU 5.52 bps, SanDisk 10.4, Western Digital 10.79 — যা SPY-এর স্প্রেডের 40x। কোনো প্রাইস ইমপ্যাক্ট হওয়ার আগেই মেমরি স্টকগুলোর একটি বাস্কেট ক্রস করতে ইনডেক্স ক্রস করার তুলনায় বহুগুণ বেশি খরচ হয়েছে। ইনভ্যালিড কোট (একতরফা বা ক্রসড) প্রতিটি স্টকের জন্য আলাদাভাবে গণনা করা হয়, এগুলো লুকানো থাকে না।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_day AS (
SELECT toDate(sip_timestamp) AS d,
quantileExact(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000) AS med_bps
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'SPY'
AND sip_timestamp >= '2026-06-02 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-03 00:00:00'
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
AND toFloat64(bid_price) > 0 AND toFloat64(ask_price) > toFloat64(bid_price)
GROUP BY d
)
SELECT
round(anyIf(med_bps, d = toDate('2026-07-02')), 3) AS jul2_median_spread_bps,
round(quantileExact(0.5)(med_bps), 3) AS trailing_median_bps,
round(anyIf(med_bps, d = toDate('2026-07-02')) - quantileExact(0.5)(med_bps), 3) AS jul2_minus_trailing_bps,
arrayCount(x -> x > anyIf(med_bps, d = toDate('2026-07-02')), groupArrayIf(med_bps, d != toDate('2026-07-02'))) + 1 AS wider_rank,
count() AS sessions_compared,
round(max(med_bps), 3) AS widest_session_bps
FROM per_dayতরলতার (liquidity) জন্য এটি একটি সাধারণ দিন, এবং এটাই গবেষণালব্ধ ফলাফল: SPY-এর মিডিয়ান স্প্রেড 0.27 bps, যা গত মাসের মিডিয়ান (0.27 bps) থেকে 0 bps দূরে অবস্থিত; যা প্রশস্ততার ভিত্তিতে মোট 22টি সেশনের মধ্যে 11 নম্বর অবস্থানে রয়েছে — যা মাসের সর্বোচ্চ 0.409 bps এর ধারেকাছেও নেই। গ্রিন টেপের অধীনে একটি ঘনীভূত পতন মার্কেটের অবকাঠামোকে (plumbing) চাপে ফেলেনি।
Rates: July 2 এর প্রিন্ট রিপোর্ট
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-02') AS jul2_rows,
(SELECT count() FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-01') AS jul1_rowsTreasury ফিডটি রিয়েল-টাইম ডেটার চেয়ে এক বা দুই দিন পিছিয়ে থাকে: প্রথমবার প্রকাশের সময় July 2 এর ক্লোজিং ডেটা ছিল না, তাই এই পেজে কোনো অনুমান না করে সেই তথ্যটিই দেখানো হয়েছিল। এখন ডেটা পাওয়া গেছে — July 2 এর জন্য 1টি সারি এবং July 1 এর জন্য 1টি সারি — তাই নিচের প্যানেলে ওই সেশনের কার্ভ (curve) দেখানো হয়েছে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
t.1 AS curve_point,
round(t.2, 2) AS jul2_yield_pct,
round((t.2 - t.3) * 100) AS one_day_change_bp
FROM (
SELECT arrayJoin([
('1 month', toFloat64(d.yield_1_month), toFloat64(p.yield_1_month)),
('3 month', toFloat64(d.yield_3_month), toFloat64(p.yield_3_month)),
('1 year', toFloat64(d.yield_1_year), toFloat64(p.yield_1_year)),
('2 year', toFloat64(d.yield_2_year), toFloat64(p.yield_2_year)),
('5 year', toFloat64(d.yield_5_year), toFloat64(p.yield_5_year)),
('10 year', toFloat64(d.yield_10_year), toFloat64(p.yield_10_year)),
('30 year', toFloat64(d.yield_30_year), toFloat64(p.yield_30_year)),
('2s10s spread', toFloat64(d.yield_10_year - d.yield_2_year), toFloat64(p.yield_10_year - p.yield_2_year))
]) AS t
FROM (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-02') AS d,
(SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-01') AS p
)ক্লোজিংয়ের সময় 10-year রেট ছিল 4.49% এবং 2s10s spread ছিল 0.35 পয়েন্ট।
দিনের পেছনের ক্যালেন্ডার
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT (count(), uniqExact(publisher))
FROM global_markets.stocks_news
WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-07-02'
) AS news,
(
SELECT (argMax(t, n), 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')) = '2026-07-02'
)
WHERE t != 'SPCX'
GROUP BY t
)
) AS top_news,
(
SELECT (count(), countIf(split_to > split_from), countIf(split_to < split_from),
arrayStringConcat(groupArray(concat(ticker, ' ', toString(split_to), '-for-', toString(split_from))), '; '))
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE execution_date = '2026-07-02' AND ticker NOT IN ('SPCX')
) AS splits
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-02') AS ex_dividend_records,
splits.1 AS splits_executed,
splits.2 AS forward_splits,
splits.3 AS reverse_splits,
splits.4 AS split_records,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-02') AS ipos_listed,
(SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-02') AS sec_filings,
(SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '4') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-02') AS insider_form4_filings,
(SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '8-K') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-02') AS filings_8k,
(SELECT arrayStringConcat(groupArray(concat(ticker, ' — ', issuer_name)), '; ') FROM (
SELECT ticker, issuer_name FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-02' ORDER BY ticker
)) AS ipo_names,
news.1 AS news_articles,
news.2 AS news_publishers,
top_news.1 AS most_covered_ticker,
top_news.2 AS most_covered_articles,
(SELECT any(split_from) FROM global_markets.stocks_splits WHERE ticker = 'CRWD' AND execution_date = '2026-07-02') AS crwd_split_from,
(SELECT any(split_to) FROM global_markets.stocks_splits WHERE ticker = 'CRWD' AND execution_date = '2026-07-02') AS crwd_split_to,
(SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'CRWD' AND window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00') AS crwd_prev_close,
(SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'CRWD' AND window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00') AS crwd_day_close,
(SELECT round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e6, 2) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'CRWD' AND window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00') AS crwd_dollar_m,
(SELECT count() FROM (
SELECT ticker FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-02')
AND window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00'
GROUP BY ticker
)) AS split_names_with_bars319 ডিভিডেন্ড রেকর্ডসমূহ ex-dividend হয়েছে, 2 নতুন লিস্টিং এসেছে (MIACU — Meridian3 Industrials Acquisition Corp.; VIIU — Viking Acquisition Corp. II), এবং SEC ইনডেক্স ছুটির আগে 5200টি ফাইলিং নথিভুক্ত করেছে — যার মধ্যে ছিল 2109 Form 4s এবং 258টি 8-K। নিউজ ফিডে 3 জন প্রকাশক থেকে 201টি নিবন্ধ ছিল (যার মধ্যে NVDAটি সবচেয়ে বেশি আলোচিত এবং 18টি ছিল সেইসব নিবন্ধ)।
শুধুমাত্র ক্লোজিং প্রাইস বা সমাপনী মূল্য দেখলে স্টক স্প্লিট নিয়ে বিভ্রান্তি হতে পারে। CRWD একটি 4-for-1 ফরওয়ার্ড স্প্লিট করেছে, তাই আনঅ্যাডজাস্টেড টেপে বুধবার $772.45 এবং বৃহস্পতিবার $193.67 দেখাচ্ছে — এটি একটি কৃত্রিম পতন, যা আসলে প্রতিটি পুরনো শেয়ারের বিপরীতে চারটি নতুন শেয়ারের প্রতিফলন। এটি একমাত্র ঘটনা নয়: 8টি স্প্লিট রেকর্ড সম্পন্ন হয়েছে, যার মধ্যে ছিল 5টি ফরওয়ার্ড এবং 3টি রিভার্স স্প্লিট (split_records কলামে এগুলো তালিকাভুক্ত আছে)। রিভার্স স্প্লিট উল্টো প্রভাব ফেলে—অর্থাৎ রাতারাতি শেয়ারের দাম লাফিয়ে বাড়ে। আমাদের টেপে ট্রেড করা নামগুলোর মধ্যে মাত্র 2টি ছিল; CRWD-এর $1473.51 মিলিয়নের টার্নওভার এতই বড় যে এটি স্ক্রিনে বিভ্রান্তি সৃষ্টি করতে পারে, তাই এখানকার প্রতিটি মুভার স্ক্রিন এটি বাদ দিয়ে তৈরি করা হয়েছে।
আসন্ন ঘটনাবলি
এটি কোনো পূর্বাভাস নয়, বরং ক্যালেন্ডারের তথ্য — পরবর্তী সেশনগুলোতে কী হতে পারে তার একটি বিশ্লেষণ।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00') AS jul6_spy_regular_bars,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-06') AS exdiv_records_jul6,
(SELECT arrayStringConcat(groupArray(ticker), ', ') FROM global_markets.stocks_dividends
WHERE ex_dividend_date = '2026-07-06'
AND ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'JPM', 'JNJ', 'XOM', 'KO', 'PG', 'WMT', 'CVX', 'HD')) AS household_exdivs_jul6,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06') AS splits_jul6,
(SELECT toString(min(date)) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-02') AS next_scheduled_closure,
(SELECT any(name) FROM global_markets.stocks_market_holidays
WHERE date = (SELECT min(date) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-02')) AS next_closure_name,
(SELECT any(status) FROM global_markets.stocks_market_holidays
WHERE date = (SELECT min(date) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-02')) AS next_closure_status,
(SELECT toString(max(settlement_date)) FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date <= '2026-07-02') AS latest_si_settlement,
(SELECT dateDiff('day', max(settlement_date), toDate('2026-07-02')) FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date <= '2026-07-02') AS si_settlement_age_daysসোমবার, July 6 তারিখে একটি পূর্ণ 390-bar সেশনের মাধ্যমে বাজার পুনরায় উন্মোচিত হয়েছে, যা এর নিজস্ব বারসমূহ থেকে নিশ্চিত করা হয়েছে। এতে 118টি ex-dividend রেকর্ড ছিল — আমাদের পর্যবেক্ষণ করা দশটি পরিচিত ব্র্যান্ডের মধ্যে একটি (JPM) — এবং 15টি split execution ছিল। পরবর্তী নির্ধারিত ক্লোজিং: Labor Day, 2026-09-07 (closed)। শর্ট ইন্টারেস্ট বা স্বল্প অবস্থান নিয়ে নতুন কোনো খবর নেই — সর্বশেষ সেটেলমেন্টের রেকর্ড হলো 2026-06-30, 2 দিন আগের, যা সেটেলমেন্টের প্রায় দুই সপ্তাহ পরে প্রকাশিত হয় (কেন)।
সেশনটি নিশ্চিত করা হয়েছে — এবং সেই শুক্রবার যা ছিল না
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00') AS regular_session_bars,
uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00') AS day_sessions,
(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
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-02 00:00:00' AND window_start < '2026-07-03 00:00:00'July 2 ছিল একটি পূর্ণাঙ্গ সেশন, কোনো আর্লি ক্লোজ নয়: New York সময় অনুযায়ী SPY-এর বারসমূহ 04:00 থেকে 19:59 পর্যন্ত বিস্তৃত ( pre-market and after-hours বারসহ), যেখানে রেগুলার-উইন্ডো বার ছিল ঠিক 390টি। July 3 শুক্রবার SPY-এর বার ছিল 0টি — Independence Day, July 4 শনিবার হওয়ায় এটি ছিল একটি পূর্ণাঙ্গ ক্লোজার। চার-সেশনের সপ্তাহ: সপ্তাহের সারসংক্ষেপ।
FAQ
2026 সালের 2 জুলাই কেন Dow বৃদ্ধি পেয়েছিল যখন Nasdaq হ্রাস পেয়েছিল?
এই দুটি সূচকে ভিন্ন ভিন্ন কোম্পানি রয়েছে: DIA বন্ধ হয়েছে 1.04% এ, QQQ -1.71% এ। সেক্টর বোর্ড একই ধরনের বিভাজন প্রদর্শন করে — স্বাস্থ্যসেবা, ইউটিলিটি এবং স্ট্যাপলস শীর্ষে রয়েছে, এবং প্রযুক্তি সবার শেষে -2.71% এ অবস্থান করছে, যা সেরা থেকে নিকৃষ্টের মধ্যে একটি 5.34 পয়েন্ট ব্যবধান।
স্বাধীনতার দিন (Independence Day) সপ্তাহের শুক্রবার কি স্টক মার্কেট খোলা ছিল?
না। স্বাধীনতার দিন শনিবার ছিল, এবং এক্সচেঞ্জগুলো এই দিনটি পালন করার জন্য এই সেশনের পরের শুক্রবার পূর্ণাঙ্গভাবে বন্ধ ছিল: আমাদের টেপে এর জন্য 0 SPY মিনিট বার দেখা যাচ্ছে।
ফরোয়ার্ড স্টক স্প্লিট শেয়ারের মূল্যের ওপর কী প্রভাব ফেলে?
এটি শেয়ারের সংখ্যা চার গুণ বৃদ্ধি করে এবং মূল্যকে চার দিয়ে ভাগ করে; পজিশনের মান অপরিবর্তিত থাকে। CRWD, 2 জুলাই: বুধবার একটি সমন্বয়হীন $772.45 ক্লোজিং, বৃহস্পতিবার $193.67 — যে কোনো স্ক্রিনার যা স্প্লিট এড়িয়ে যায়, সেখানে এটি একটি কৃত্রিম পতন হিসেবে দেখাবে।
2026 সালের 2 জুলাই বিড-আস্ক স্প্রেড কতটা ছিল?
নিয়মিত সময়ে SPY-এর মিড-প্রাইসের বিপরীতে মিডিয়ান কোটেড স্প্রেড ছিল 0.27 বেসিস পয়েন্ট — যা বিগত 22টি সেশনের তুলনায় চওড়া হিসেবে 11 শতাংশে অবস্থান করে, যা একটি সাধারণ দিন। একক শেয়ারের ক্ষেত্রে স্প্রেড বেশি ছিল: MU 5.52 bps, WDC 10.79।
ডেটা নোটস
- ডলার ভলিউম একটি প্রতি-মিনিট প্রক্সি — ক্লোজ × ভলিউম, যা প্রতিটি বার অনুযায়ী যোগ করা হয়েছে।
- জুলাই 2 তারিখের ট্রেজারি প্রিন্ট প্রথম প্রকাশের পরে এসেছে — মূল নোটে র-কাউন্ট রসিদ দিয়ে এর অনুপস্থিতি প্রকাশ করা হয়েছিল; এই সংশোধিত সংস্করণে প্রিন্টটি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে এবং রসিদটি দেখানো হয়েছে।
- CRWD-এর র ডেটা ক্লোজ পরিবর্তন একটি স্প্লিট আর্টিফ্যাক্ট — এটি মুভার স্ক্রিন থেকে বাদ দেওয়া হয়েছে।
সম্পূর্ণ ডেটা নোটস
- সেক্টর বোর্ড হলো 11টি SPDR Select Sector ফান্ড (XLB, XLC, XLE, XLF, XLI, XLK, XLP, XLRE, XLU, XLV, XLY) — এটি একটি নির্দিষ্ট এবং প্রকাশ করা বাস্কেট, কোনো ভেন্ডর সেক্টর ফিল্ড নয়।
- Quote-tape গণনা করা হয় SIP টাইমস্ট্যাম্পের UTC তারিখ অনুযায়ী; একটি সামার সেশন একটি UTC দিনের অন্তর্ভুক্ত থাকে।
- পুনঃব্যবহৃত সিম্বলযুক্ত জুন মাসের একটি তালিকা লিডারবোর্ড থেকে বাদ দেওয়া হয়েছে (রসিদ); ফরেনসিক টিক বিশ্লেষণ বিস্তারিত আলোচনায় রয়েছে।
পদ্ধতি
- এই সময়কালটি হলো একটি ট্রেডিং সেশন (পর্যবেক্ষণ করা বার থেকে যাচাইকৃত 1 সেশন)। টাইমস্ট্যাম্পগুলো UTC-তে সংরক্ষিত এবং কুয়েরির ভেতরে নিউ ইয়র্ক সময়ে রূপান্তরিত করা হয়েছে; "close" বলতে রেগুলার-সেশনের শেষ মিনিট বারকে বোঝায়, এবং দিন পরিবর্তন জুলাই 2 এর সাথে জুলাই 1 তুলনা করে নির্ধারণ করা হয়েছে। জুলাই 3 এর ক্লোজিং বার থেকে যাচাই করা হয়েছে, এটি কোনো অনুমান নয়।
- স্প্রেড (ask minus bid) মিড-প্রাইসের বেসিস পয়েন্ট হিসেবে উদ্ধৃত করা হয়েছে, যা রেগুলার-আওয়ার NBBO আপডেটের মিডিয়ান এবং একটি ডিটারমিনিস্টিক কোয়ান্টাইল অনুযায়ী নির্ধারিত। রেশিও অ্যারিথমেটিকের আগে ডেসিম্যালগুলোকে ফ্লোট হিসেবে ধরা হয়; অপশন এক্সপায়ারিগুলো OCC টিক্কার থেকে পুনরায় পার্স করা হয়। প্রতিটি প্যানেল লেখক তৈরির সময় গেটেড রিড-অনলি পাথ-এর মাধ্যমে একবার পড়া হয়।
চার্ট, টেবিল এবং SQL একটি একক অবজেক্ট। যেকোনো প্যানেল Strasmore টার্মিনালে পেস্ট করে আপনি তা ব্যবহার করতে পারেন। পূর্ববর্তী সেশন: July 1। সপ্তাহটি: the four-session holiday week।