মার্কেট Recap: 6 July 2026 এর সংখ্যাসমূহ
Independence Day ছুটির পর প্রবৃদ্ধির প্রভাবে মার্কেট গ্যাপ আপ হয়েছে। QQQ এবং অন্যান্য সেক্টরের মুভমেন্ট ও ইনডেক্স কোট সম্পর্কে বিস্তারিত জানুন।
সোমবার, July 6, 2026 — Independence Day ছুটির পর প্রথম অধিবেশনটি — প্রবৃদ্ধির প্রভাবে একটি গ্যাপ আপ-এর মাধ্যমে শুরু হয় এবং তা বজায় রাখে। DIA-এর 0.42% এর বিপরীতে QQQ বন্ধ হয়েছে 1.39% এ, যা Thursday's rotation এর প্রতিফলন। মার্কেটের ব্রডনেস ছিল সবুজ: 2242 এর বিপরীতে 3861 লিকুইড নামগুলো বৃদ্ধি পেয়েছে। এই মুভমেন্টের বেশিরভাগই ছিল রিলংকিং গ্যাপ, যার মূল্য গত এক মাসের মধ্যে সবচেয়ে কম ইনডেক্স কোটের সমান ছিল। নিচের প্রতিটি সংখ্যা একটি সংরক্ষিত কুয়েরি থেকে নেওয়া হয়েছে।
স্কোরবোর্ড
পরিবর্তনগুলো 6 জুলাইয়ের শেষ রেগুলার-সেশনের মিনিট বার এবং গত বৃহস্পতিবার 2 জুলাইয়ের সাথে তুলনা করা হয়েছে — যা একটি মার্কেট ছুটির আগের দিন।
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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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_open) / toFloat64(p.prior_close) - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
round((toFloat64(s.day_close) / toFloat64(s.day_open) - 1) * 100, 2) AS intraday_pct,
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.tickerচারটি ইনডেক্স ETF-এর মধ্যে QQQ-এর 1.39% সবচেয়ে এগিয়ে ছিল এবং DIA-এর 0.42% সবচেয়ে পিছিয়ে ছিল — যা বৃহস্পতিবার-এর ঠিক বিপরীত, যখন DIA বৃদ্ধি পেয়েছিল এবং QQQ হ্রাস পেয়েছিল। SPY 0.87% এ বন্ধ হয়েছে এবং IWM 0.45%। গ্যাপ বনাম গ্রাইন্ড হলো আজকের প্রকৃত চিত্র: QQQ বৃহস্পতিবারের ক্লোজিংয়ের উপরে 1.01% গ্যাপ দিয়ে ওপেন হয়েছিল এবং ওপেন-টু-ক্লোজ মাত্র 0.38% বৃদ্ধি পেয়েছে; SPY-এর 0.53% গ্যাপ তার 0.87% দিনের বেশিরভাগ অংশ দখল করেছিল। পরিবর্তে, IWM (0.07%) এবং DIA (0.17%) খুব সামান্য গ্যাপ করেছিল এবং সেশনের মধ্যে ধীরে ধীরে বৃদ্ধি পেয়েছিল।
দিনটি কি অস্বাভাবিক ছিল?
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT round(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-06')), 2) AS day_move_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-06'))), groupArrayIf(abs(oc_pct), d != toDate('2026-07-06'))) + 1 AS abs_move_rank,
count() AS sessions_compared,
toString(min(d)) AS first_session
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
(argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS oc_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-06 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-07 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY d
)সূচকের স্তরে, না: SPY-এর ওপেন-টু-ক্লোজ মুভমেন্ট 0.34%, যা গত 19টি সেশনের মধ্যে পরম আকারের ভিত্তিতে 13তম স্থানে রয়েছে — অর্থাৎ এটি মাঝামাঝি অবস্থানে। ইন্ট্রাডে মুভমেন্ট ছিল সাধারণ; দিনের মূল পরিবর্তনটি ঘটেছে গ্যাপের মাধ্যমে।
মার্কেট ব্রেডথ: ইতিবাচক প্রবণতা, প্রবৃদ্ধির জোয়ার পুনরায় সামনে
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_ticker AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-06 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-06 00:00:00')) AS day_close,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS day_dollar_volume
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')
OR (window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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
FROM per_ticker
WHERE prior_close > 0 AND day_close > 03861 বৃদ্ধি পেয়েছে, 2242 হ্রাস পেয়েছে, 86 অপরিবর্তিত রয়েছে — তরল মার্কেটের 62.4% শেয়ারের দাম বেড়েছে। ইনডেক্স ওয়েটিং এবং ইকুয়াল-কাউন্ট ব্রেডথ উভয়ই ইতিবাচক ছিল, যেখানে Thursday উভয়টিকে আলাদা করেছিল। ফিল্টারটি 11550 টি ডুয়াল-সেশন টিকারের মধ্যে 5361 টি বাদ দিয়েছে যাদের লেনদেন ছিল $1M এর নিচে।
খাতভিত্তিক বিশ্লেষণ: ব্যবধান কতটা ছিল?
মাত্র চারটি মেগাক্যাপ দিয়ে একটি বাজার তৈরি হয় না। এই প্যানেলটি ১১টি বড় সেক্টর ETF-এর মাধ্যমে দিনের বাজারমূল্য নির্ধারণ করে — যা S&P 500-এর প্রতিটি অংশের জন্য একটি করে ফান্ড এবং প্রতি সেশনে একই বাস্কেট। সেরা এবং সবচেয়ে খারাপ সেক্টরের মধ্যে ব্যবধান লক্ষ্য করুন: যা হলো দিনের dispersion।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-06 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMinIf(open, window_start, window_start >= '2026-07-06 00:00:00')) AS day_open,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-06 00:00:00')) AS day_close,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-06 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
round((day_open / prior_close - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
round((day_close / day_open - 1) * 100, 2) AS intraday_pct,
day_dollar_bn,
round(max((day_close / prior_close - 1) * 100) OVER () - (day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS points_behind_leader
FROM per_name
ORDER BY pct_chg DESC, ticker ASCTechnology (XLK) দিনটিকে 1.71% অবস্থানে নিয়ে যায়, যার প্রায় পুরোটাই ছিল ব্যবধান: খোলার সময় ছিল 1.19%, এবং পরবর্তী সাড়ে ছয় ঘণ্টায় ছিল 0.52%। এরপর Financials (0.99%) এবং Industrials (0.9%) এর অবস্থান ছিল একই রকম। এরপর চিত্রটি পরিবর্তিত হয়: পাঁচটি সবুজ সারি ছয়টি লাল সারির কাছে পৌঁছায়, যেখানে রক্ষণাত্মক খাত — Utilities, Health Care, Staples — ছিল -1.08% পর্যন্ত নিচে। উপর থেকে নিচ পর্যন্ত, 2.79 percentage points ব্যবধান ছিল সেরা এবং সবচেয়ে খারাপের মধ্যে, যেখানে S&P tracker 0.87% মুভ করেছে — যা সূচকের মুভমেন্টের তুলনায় কয়েক গুণ বেশি। এটি প্রমাণ করে যে একটি সবুজ দিনকে কেবল একটি মাত্র হিসেবে দেখা উচিত নয়। Real Estate এবং Utilities-এর গতি ছিল Tech-এর ঠিক উল্টো: খোলার সময় প্রায় স্থিতিশীল ছিল (0.09%, -0.11%), তারপর পুরো সেশন জুড়ে পতন ঘটেছিল (-1.01% এবং -0.92% খোলার সময় থেকে শেষ পর্যন্ত)।
দিনের মূল ঘটনা: মেমরি সেক্টরের অর্ধেক পুনরুদ্ধার
বুধবার এবং বৃহস্পতিবার তারিখে মেমরি এবং স্টোরেজ কমপ্লেক্সের পতন সোমবার আংশিকভাবে ঘুরে দাঁড়িয়েছে — তবে তা মাত্র অর্ধেক।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-06 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-06 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS day_low,
argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS low_bar,
argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS high_bar,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-06 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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 tickerদুটি ড্রাইভ নির্মাতা প্রতিষ্ঠান এই পুনরুদ্ধারের নেতৃত্ব দিয়েছে: Western Digital 7.14% এবং Seagate 6%, উভয়ই মধ্য-সকালে সর্বোচ্চ শিখরে পৌঁছেছে (10:44 এবং 10:39 ET)। সবচেয়ে বড় দুটি কোম্পানি পিছিয়ে ছিল: MU 0.88% বেড়েছে এবং ক্লোজিং বার-এ সর্বনিম্ন অবস্থানে ছিল (15:59); SanDisk 7.27% রেঞ্জের মধ্যে -0.03% শেষ করেছে। MU এখনও $30.9 billion স্টকের লেনদেন করেছে, যা অন্য তিনটি কোম্পানির সম্মিলিত লেনদেনের চেয়ে বেশি (MU সংক্রান্ত বিস্তারিত বিশ্লেষণ এতে এর কোয়ার্টার নিয়ে আলোচনা করে])।
রোটেশনের বাকি অংশটি মেগাক্যাপ কোম্পানিগুলোর মধ্যে ছিল:
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-06 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-06 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS day_low,
argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS low_bar,
argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS high_bar,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-06 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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 tickerTSLA একমুখী ঊর্ধ্বগতিতে 6.86% এ পৌঁছেছে — সর্বনিম্ন ছিল 09:37 ET-তে এবং ক্লোজিং বার-এ ছিল সর্বোচ্চ (15:59) — যা এর বৃহস্পতিবার এর পতনের ঠিক বিপরীত। AAPL 1.49% এবং NVDA 0.57% বেড়েছে; MSFT ছিল একমাত্র লাল বা নেতিবাচক মেগাক্যাপ যা -0.7% এ ছিল, এর সর্বোচ্চ ছিল 09:30 ওপেনিং-এ।
লেনদেনের পরিমাণ
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT leaderboard, ticker, dollar_volume_bn, 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(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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) DESC$31.49 billion নিয়ে SPY ডলারের লেনদেনে শীর্ষে ছিল, আর তার ঠিক পরেই ছিল MU ($30.9 billion)। এর ফলে MU-এর টানা চার দিন শীর্ষস্থান দখলের ধারাটি শেষ হলো (সোমবার থেকে বৃহস্পতিবার পর্যন্ত তথ্য দেখুন)। শেয়ার বোর্ডের ক্ষেত্রে, ৩ গুণ ইনভার্স সেমিকন্ডাক্টর ETF হিসেবে পরিচিত SOXS 467.1 মিলিয়ন শেয়ার লেনদেন করেছে। চিপসের দাম বাড়লেও এটি আবারও সর্বোচ্চ লেনদেনের তালিকায় শীর্ষে ছিল।
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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00'
GROUP BY et_time
ORDER BY et_timeপ্রথম আধা ঘণ্টায় 1.96 বিলিয়ন শেয়ার লেনদেন হয়েছে, এরপর 14:30 সময়ে 0.68 বিলিয়ন শেয়ারের সর্বনিম্ন স্তর স্পর্শ করে এবং 15:30 ক্লোজিংয়ের সময় 2.1 বিলিয়ন শেয়ার লেনদেন হয়েছে — এটি একটি সাধারণ ইন্ট্রাডে মুভমেন্ট, যেখানে লেনদেনের চাপ দিনের শুরু এবং শেষে সবচেয়ে বেশি ছিল।
The options tape
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 >= '2026-07-06 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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) = '260706') / sum(size), 1) AS same_day_expiry_pct,
round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260706')) / 1e6, 2) AS same_day_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,
round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'TSLA')) / 1e6, 2) AS tsla_contracts_m,
top_contract.1 AS top_contract_underlying,
top_contract.2 AS top_contract_strike,
top_contract.3 AS top_contract_type,
if(top_contract.3 = 'C', 1, 0) AS top_contract_is_call,
top_contract.4 AS top_contract_expiry,
round(toFloat64(top_contract.5) / 1e6, 2) AS top_contract_volume_m,
round(top_contract.7, 3) AS top_contract_avg_price,
round(spy_regular_close - top_contract.2, 2) AS spy_close_minus_strike
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-06 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 00:00:00'Options traded 60.98 million contracts across 10.53 million prints, 58.4% of it in calls. Same-day expiries took 38.7% of the tape (23.57 million contracts) — a routine Monday 0DTE share, below Thursday's double-loaded holiday-eve figure. The busiest contract was the same-day SPY $751 call, 1.08 million contracts at an average $0.564, with SPY closing $0.3 above the strike — in the money. A call atop the board, where Thursday finished on a put.
দ্য কোট টেপ: চওড়া মার্কেটে কি গ্যাপ আপ ট্রেড হয়েছে?
প্রতিটি মূল্যের নিচে থাকে কোট স্ট্রিম — National Best Bid and Offer, যা প্রতিটি তালিকাভুক্ত নামে ক্রমাগত কোট করা হয়। গ্যাপ ওপেন বা বাজার খোলার সময় কোটগুলো প্রতিকূল হতে পারে, তাই আমরা প্রতিটি সেশনে এটি পরিমাপ করি।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-06')) / 1e6, 2) AS jul6_updates_m,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02')) / 1e6, 2) AS jul2_updates_m,
round((countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-06')) / countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02')) - 1) * 100, 1) AS day_over_day_pct,
round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 14:00:00') / 1e6, 2) AS jul6_open_half_hour_m,
round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 18:00:00') / 1e6, 2) AS jul6_midday_half_hour_m,
round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 19:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 20:00:00') / 1e6, 2) AS jul6_close_half_hour_m
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE (sip_timestamp >= '2026-07-02 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-03 00:00:00')
OR (sip_timestamp >= '2026-07-06 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 00:00:00')সোমবার টেপে 391.96 million NBBO আপডেট ছিল, যেখানে বৃহস্পতিবার ছিল 597.22 million — যা -34.4%, ছুটির আগের সেশনের তুলনায় এক-তৃতীয়াংশ কম মেসেজ — এবং এগুলো খোলার সময় বৃদ্ধি পায়: প্রথম আধা ঘণ্টায় 58.66 million, দুপুর ১:৩০ মিনিটে 20.74 million এবং ক্লোজিংয়ের সময় 33.7 million। বৃহস্পতিবারের তুলনায় কোটের সংখ্যা কম ছিল, কিন্তু সেগুলো চওড়া ছিল না:
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
ticker,
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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 13:42:00'), 2) AS open_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 >= '2026-07-06 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 17:42:00'), 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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 13:42:00')
- 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 >= '2026-07-06 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 17:42:00'), 2) AS spread_delta_bps,
round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 13:42:00') / 1e3, 1) AS open_updates_k,
round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 17:42:00') / 1e3, 1) AS midday_updates_k,
round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 13:42:00') / countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 17:42:00'), 1) AS quote_rate_ratio,
round(count() / 1e6, 2) AS session_updates_m,
countIf(bid_price <= 0 OR ask_price <= 0 OR bid_price > ask_price) AS dropped_invalid_quotes
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('DIA', 'IWM', 'MSFT', 'MU', 'QQQ', 'SNDK', 'SPY', 'STX', 'TSLA', 'WDC')
AND sip_timestamp >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 20:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY tickerbid-ask spread হলো মিড-প্রাইসের বেসিস পয়েন্ট হিসেবে ক্রস করার খরচ — ১ bp হলো ১০০ ডলারের স্টকের ক্ষেত্রে এক পেনি। গ্যাপের প্রথম বারো মিনিটে কোনো যাচাইকৃত নামে মিডডে (midday) এর চেয়ে টাইট কোট পাওয়া যায়নি, এবং SPY-এর টাচ উভয় ক্ষেত্রেই অভিন্ন ছিল (0.27 bps, 0 bps পরিবর্তন), যদিও এটি খোলার সময় 3x দ্রুত কোট করেছিল। এই চওড়া স্প্রেড বা পেনাল্টি একক স্টকের ক্ষেত্রে দেখা গেছে, ইনডেক্স ফান্ডে নয়: SanDisk সবচেয়ে বেশি খরচ করেছে (+12.9 bps, 8.16 থেকে 21.07), MU +3.63, TSLA +2.89, যেখানে QQQ-এর ছিল 0.42 bps একটি 0.83 bps টাচে। Seagate-এর উত্তর হলো "সবকিছু কি লিকুইড নয়?": খোলার সময় 30.94 bps চওড়া ছিল, যা SPY-এর টাচের চেয়ে একশ গুণেরও বেশি।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
round(anyIf(avg_spread_cents, d = toDate('2026-07-06')), 3) AS jul6_avg_spread_cents,
arrayCount(x -> x < anyIf(avg_spread_cents, d = toDate('2026-07-06')), groupArrayIf(avg_spread_cents, d != toDate('2026-07-06'))) + 1 AS tightness_rank,
count() AS sessions_compared,
round(max(avg_spread_cents), 3) AS widest_session_cents,
round(avgIf(avg_spread_cents, d != toDate('2026-07-06')), 3) AS other_sessions_avg_cents,
replaceAll(formatDateTime(min(d), '%M %e, %Y'), ' ', ' ') AS first_session,
sum(dropped_invalid) AS dropped_invalid_quotes
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS d,
avgIf(toFloat64(ask_price - bid_price), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price) * 100 AS avg_spread_cents,
countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS dropped_invalid
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'SPY'
AND sip_timestamp >= toDateTime('2026-06-04 00:00:00')
AND sip_timestamp < toDateTime('2026-07-07 00:00:00')
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY d
)পুরো নিয়মিত দিন জুড়ে, ৬ জুলাই ছিল SPY-এর গত এক মাসের মধ্যে সবচেয়ে টাইট সেশন: আপডেট-ওয়েটেড গড় কোটেড স্প্রেড ছিল 1.815 সেন্ট, যা June 4, 2026 থেকে শুরু হওয়া 21টি সেশনের মধ্যে 1 র্যাঙ্কে অবস্থান করে, যেখানে গত এক মাসের গড় ছিল 2.337 সেন্ট এবং সর্বোচ্চ ছিল 2.865। ছুটির কারণে কোটের সংখ্যা কম থাকা সত্ত্বেও ইনডেক্স ক্রেতার জন্য এটি ছিল সবচেয়ে সস্তা টাচ।
সুদের হার: দীর্ঘ ছুটির দিনে স্থিতিশীল কার্ভ
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
t.1 AS curve_point,
round(t.2, 2) AS jul6_yield_pct,
round((t.2 - t.3) * 100) AS session_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 = '2026-07-06') AS d,
(SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-02') AS p
)দীর্ঘ ছুটির দিনে কার্ভ বা সুদের হারের রেখা খুব একটা পরিবর্তন হয়নি। 10-বছরের সুদের হার 4.48% এ স্থির ছিল এবং 2s10s spread ছিল 0.35 পার্সেন্টেজ পয়েন্টে; উভয়ই জুলাইয়ের 2 তারিখের প্রিন্টের তুলনায় মাত্র এক বা দুই বেসিস পয়েন্টের ব্যবধানে ছিল; একমাত্র 3-মাসের সুদের হার উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন হয়ে 5 বেসিস পয়েন্টে দাঁড়িয়েছে।
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')) = '2026-07-06'
) 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')) = '2026-07-06'
)
WHERE t != 'SPCX'
GROUP BY t
)
) AS top_news
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-06') AS ex_dividend_records,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06') AS splits_executed,
(SELECT countIf(toFloat64(split_from) > toFloat64(split_to)) FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06') AS reverse_splits,
(SELECT countIf(toFloat64(split_to) > toFloat64(split_from)) FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06') AS forward_splits,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-06') AS ipos_listed,
(SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-06') AS sec_filings,
(SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '4') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-06') AS insider_form4_filings,
(SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '8-K') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-06') AS filings_8k,
news.1 AS news_articles,
news.2 AS news_publishers,
top_news.1 AS most_covered_ticker,
top_news.2 AS most_covered_articles118 ডিভিডেন্ড রেকর্ডসমূহ ex-dividend হয়েছে, 15 স্প্লিট সম্পন্ন হয়েছে, 0 নতুন লিস্টিং এসেছে এবং SEC ইনডেক্স 3161 ফাইলিং নথিভুক্ত করেছে — 1219 Form 4s, 201 8-Ks — যা ছুটির আগের বৃহস্পতিবারের তুলনায় কম। নিউজ ফিডে 236 নিবন্ধ ছিল, যেখানে সবচেয়ে বেশি আলোচিত নাম ছিল NVDA, যার সংখ্যা ছিল 25।
মুভার স্ক্রিনের পেছনে রিভার্স-স্প্লিটের দেয়াল
14টি 15 স্প্লিটের মধ্যে রিভার্স স্প্লিট ছিল — যা মূলত শেয়ার একত্রীকরণ এবং বেশিরভাগই এক ডলারের নিচের মূল্যে ছিল — বিপরীতে 1টি ছিল ফরওয়ার্ড স্প্লিট। একটি রিভার্স স্প্লিট অনেকগুলো পুরনো শেয়ারকে একটি শেয়ারে রূপান্তরিত করে এবং আনঅ্যাডজাস্টেড স্ক্রিনে এটি একটি তিন অঙ্কের "লাভ" হিসেবে দেখায়, যেখানে আসলে কোনো লাভ হয়নি। সম্পূর্ণ তালিকাটি হলো:
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
s.ticker AS ticker,
toFloat64(s.split_from) AS old_shares,
toFloat64(s.split_to) AS new_shares,
round(toFloat64(s.split_from) / toFloat64(s.split_to), 0) AS old_shares_per_new,
p.prev_close AS jul2_close,
d.day_close AS jul6_close,
round((d.day_close / p.prev_close - 1) * 100, 1) AS unadjusted_pct_chg
FROM (
SELECT ticker, any(split_from) AS split_from, any(split_to) AS split_to
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE execution_date = '2026-07-06'
GROUP BY ticker
) s
INNER JOIN (
SELECT ticker, round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) AS prev_close
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 IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06')
GROUP BY ticker
HAVING prev_close > 0
) p ON s.ticker = p.ticker
INNER JOIN (
SELECT ticker, round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) AS day_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00'
AND ticker IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06')
GROUP BY ticker
HAVING day_close > 0
) d ON s.ticker = d.ticker
ORDER BY unadjusted_pct_chg DESC, ticker ASC12টি রো-এর প্রতিটিই একটি একত্রীকরণ যা র র টেপে তিন অঙ্কের বা তার বেশি "লাভ" প্রদর্শন করছে — উপরে থাকা 31450% থেকে (একটি 200-for-1 একত্রীকরণ, আনঅ্যাডজাস্টেড ক্লোজ $0.02 থেকে $6.31) এবং নিচের দিকে ক্ষুদ্রতম অনুপাত 3-for-1 সহ 226.1% পর্যন্ত। তালিকার মাঝখানে সবচেয়ে স্পষ্ট উদাহরণটি রয়েছে: একটি 10-for-1 রিভার্স স্প্লিট TXXS-এর আনঅ্যাডজাস্টেড ক্লোজ বৃহস্পতিবারের $2.35 থেকে সোমবারের $24.34-এ নিয়ে গেছে — দশটি পুরনো শেয়ার একটি শেয়ারে পরিণত হয়েছে, এটি কোনো দশগুণ বৃদ্ধি নয়। একটি র র-প্রাইস-চেঞ্জ স্ক্রিনার এই পুরো তালিকাটিকে প্রতিটি প্রকৃত মুভারের উপরে রাখে; আমাদের স্ক্রিনার স্প্লিট বাদ দিয়ে ফলাফল দেখায়। বৃহস্পতিবারের CRWD forward split এর ঠিক উল্টোটি দেখিয়েছে, যা একটি ক্র্যাশ হিসেবে প্রতীয়মান হয়।
সেশনটি যাচাই করা হয়েছে — বিরতির পর প্রথম সেশন
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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00') AS regular_session_bars,
uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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,
(SELECT replaceAll(formatDateTime(min(date), '%M %e, %Y'), ' ', ' ') FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-06' AND status = 'closed') AS next_closure_date,
(SELECT argMin(name, date) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-06' AND status = 'closed') AS next_closure_name
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-06 00:00:00' AND window_start < '2026-07-07 00:00:00'6 জুলাই ছিল একটি পূর্ণাঙ্গ সেশন, কোনো আগাম সমাপ্তি নয়: নিউ ইয়র্ক সময় অনুযায়ী SPY-এর বারসমূহ 04:00 থেকে 19:59 পর্যন্ত চলেছে এবং এতে ঠিক 390টি রেগুলার-উইন্ডো বার ছিল। এর আগের শুক্রবার, 3 জুলাই, SPY-এর বার সংখ্যা ছিল 0 — 4 জুলাই স্বাধীনতা দিবস শনিবার হওয়ায় এটি ছিল একটি পূর্ণাঙ্গ ক্লোজার। পরবর্তী ক্লোজার: Labor Day, September 7, 2026। বিরতির আগের চার-সেশনের সপ্তাহটি সাপ্তাহিক সারসংক্ষেপে পরিমাপ করা হয়েছে।
FAQ
2026 সালের 6 জুলাই শেয়ার বাজারের অবস্থা কেমন ছিল?
চারটি প্রধান ইনডেক্স ETF — QQQ 1.39%, SPY 0.87%, IWM 0.45%, DIA 0.42% — সবাই উচ্চমূল্যে বন্ধ হয়েছে। এর মধ্যে 62.4% লিকুইড স্টক বৃদ্ধি পেয়েছে, যার বেশিরভাগই ছিল ওভারনাইট গ্যাপের কারণে।
2026 সালের 6 জুলাই কোন সেক্ট নেতৃত্ব দিয়েছে?
এগারোটি সেক্টর ETF-এর মধ্যে টেকনোলজি (XLK) 1.71% শতাংশ বৃদ্ধি পেয়ে নেতৃত্ব দিয়েছে। অন্যদিকে ডিফেন্সিভ সেক্টরের বৃদ্ধি ছিল মাত্র -1.08% — অর্থাৎ সেরা ও সর্বনিম্ন সেক্টরের মধ্যে ব্যবধান ছিল 2.79 শতাংশ পয়েন্ট, যা S&P ট্র্যাকারের 0.87% মুভমেন্টের তুলনায় কয়েক গুণ বেশি।
2026 সালের স্বাধীনতা দিবসে কি শেয়ার বাজার খোলা ছিল?
না। 4 জুলাই শনিবার ছিল, তাই এক্সচেঞ্জগুলো 3 জুলাই শুক্রবার স্বাধীনতা দিবস উপলক্ষে বন্ধ ছিল — যা 0 SPY মিনিট বার-এর মাধ্যমে নিশ্চিত করা হয়েছে। 6 জুলাই ছিল পুনরায় প্রথম সেশন।
6 জুলাই কেন কিছু স্টকের একদিনের লাভ অনেক বেশি দেখা গেছে?
14 রিভার্স স্প্লিট কার্যকর করা হয়েছে। অনেক পুরনো শেয়ারকে আনুপাতিকভাবে উচ্চমূল্যে একটি শেয়ারে রূপান্তরিত করার ফলে আন-অ্যাডজাস্টেড স্ক্রিন রিপোর্টে শত শত শতাংশ "লাভ" দেখা যায়, যদিও শেয়ারহোল্ডারের পজিশন ভ্যালু অপরিবর্তিত থাকে — উপরে উল্লিখিত 12 নামগুলো এই ধরনের।
গ্যাপ ওপেনের সময় কি স্প্রেড বেশি ছিল?
শুধুমাত্র একক স্টকের ক্ষেত্রে। প্রথম বারো মিনিটে SPY-এর মিডিয়ান কোটেড স্প্রেড ছিল 0.27 বেসিস পয়েন্ট, যা দুপুরের লেভেলের সমান; SanDisk-এর স্প্রেড দুপুরের তুলনায় 12.9 bps বেশি ছিল।
ডেটা নোটস
- Dollar volume হলো একটি per-minute proxy — প্রতি মিনিটের বার অনুযায়ী (close × volume) এর সমষ্টি।
- Sector basket একটি ঘোষিত পদ্ধতি, কোনো vendor field নয়: প্রতি সেশনে একই ১১টি বড় S&P sector ETF (XLB, XLC, XLE, XLF, XLI, XLK, XLP, XLRE, XLU, XLV, XLY) ব্যবহার করা হয়।
- Quoted spreads হলো বৈধ two-sided quotes-এর ক্ষেত্রে (ask − bid) ÷ mid এর median; one-sided, zero এবং crossed quotes বাদ দেওয়া হয় এবং প্যানেলে গণনা করা হয়।
- One reused-symbol listing সত্তা যাচাই করার অপেক্ষায় লিডারবোর্ড থেকে বাদ দেওয়া হয়েছে (receipts)।
Methodology
- এই সময়কালটি একটি একক ট্রেডিং সেশন (পর্যবেক্ষণ করা বার থেকে যাচাইকৃত 1 সেশন)। টাইমস্ট্যাম্পগুলো UTC-তে সংরক্ষিত এবং কুয়েরির ভেতরে নিউ ইয়র্ক সময় অনুযায়ী রূপান্তরিত করা হয়েছে। "Close" বলতে নিয়মিত সেশনের শেষ মিনিট বারকে বোঝায়; দিন পরিবর্তন হিসেবে July 6 এবং July 2 এর তুলনা করা হয়েছে — যা July 3 ক্লোজারের আগের সেশন, যা বার থেকে যাচাই করা হয়েছে, কোনো অনুমান করা হয়নি।
- রেশিও অ্যারিথমেটিকের আগে ডেসিমালগুলোকে 64-bit float-এ রূপান্তর করা হয়। প্যানেলগুলো লেখক তৈরির সময় একবার গেটেড রিড-অনলি পাথ-এর মাধ্যমে পড়া হয়।
প্রতিটি প্যানেল একটি সংরক্ষিত কুয়েরি ফলাফল — চার্ট, টেবিল এবং SQL একই অবজেক্ট। এদের যেকোনোটি Strasmore টার্মিনালে পেস্ট করে আপনি ব্যবহার করতে পারেন। পূর্ববর্তী সেশন: July 2। পরবর্তী: July 7।