দ্বারা Market Recap July 7, 2026
সেমিকন্ডাক্টর খাতের বড় পতন সত্ত্বেও NVDA ছিল লাভে। SPY এর স্প্রেড এক মাসে সর্বনিম্ন। বাজারের বিস্তারিত এবং সঠিক পরিসংখ্যান জানতে নিবন্ধটি পড়ুন।
মঙ্গলবার, July 7, 2026 তারিখে সোমবারের রিবউন্ডিং পপ এর প্রবৃদ্ধির অর্ধেক অংশ এবং তার বেশি হারিয়ে ফেলেছে: DIA-এর -0.29% এর বিপরীতে QQQ বন্ধ হয়েছে -1.82% এ, যা সোমবারের লাভকে প্রায় পুরোপুরি মুছে দিয়েছে। এর নিচে, মার্কেটে দুই-এক অনুপাতে পতন দেখা গেছে: 2091 অ্যাডভান্সারের বিপরীতে 4034 লিকুইড ডিক্লাইনার। দিনের আসল ঘটনা ছিল সেমিকন্ডাক্টর খাতের একটি বড় পতন যা সূচকের আকারের তুলনায় কয়েক গুণ বেশি ছিল — যেখানে খাতের বড় বড় কোম্পানিগুলো অংশ নেয়নি। নিচের প্রতিটি সংখ্যা একটি সংরক্ষিত কুয়েরি থেকে নেওয়া হয়েছে — সঠিক SQL দেখতে যেকোনো প্যানেল বড় করুন।
The scoreboard
Every change compares July 7's last regular-session minute bar with Monday July 6's — consecutive trading sessions.
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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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 >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 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.tickerQQQ's -1.82% led the four index ETFs lower; SPY closed -0.48%, IWM -0.9%, and DIA's -0.29% was the mildest print. The gap-versus-grind split shows the two ends of the tape disagreeing at the open: QQQ's overnight gap came in at -1.17% and its open-to-close grind at -0.65% — the gap did most of the damage — while DIA gapped up 0.47% and still finished red, its open-to-close move printing -0.76%. Leadership has flipped every session since Thursday: DIA led Thursday, QQQ led Monday, DIA again on Tuesday.
দিনটি কি অস্বাভাবিক ছিল?
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
round(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-07-07')), 2) AS qqq_close_over_close_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-07-07'))), groupArrayIf(abs(cc_pct), ticker = 'QQQ' AND d != toDate('2026-07-07'))) + 1 AS qqq_abs_move_rank,
countIf(ticker = 'QQQ') AS qqq_sessions_compared,
round(anyIf(oc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-07-07')), 2) AS spy_open_to_close_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-07-07'))), groupArrayIf(abs(oc_pct), ticker = 'SPY' AND d != toDate('2026-07-07'))) + 1 AS spy_abs_move_rank,
countIf(ticker = 'SPY') AS spy_sessions_compared,
toString(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('2026-06-04 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-08 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY ticker, d
)
)
WHERE isFinite(cc_pct)সূচকের স্তরে বিশেষ কিছু নয়। QQQ-এর -1.82% close-over-close পরিবর্তনটি পরম আকারে গত 21টি সেশনের মধ্যে 9তম স্থানে রয়েছে। অন্যদিকে, SPY-এর -0.34% open-to-close পরিবর্তনটি গত 21টি সেশনের মধ্যে 15তম স্থানে রয়েছে — জুন মাসের শেষের দিকের অস্থিরতাপূর্ণ সময়ের কারণে গত এক মাসের পারফরম্যান্সের মানদণ্ড বেশ উচ্চ। তবে অভ্যন্তরীণ ডিসপারশন বা বিস্তারের ক্ষেত্রে July 7 দিনটি আলাদা ছিল।
Breadth: প্রতিটি একটি বৃদ্ধির বিপরীতে দুটি পতন
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_ticker AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-07 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-07 00:00:00')) AS day_close,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-07 00:00:00') AS day_dollar_volume
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')
OR (window_start >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 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 > 02091 বৃদ্ধি পেয়েছে, 4034 কমেছে, 59 অপরিবর্তিত রয়েছে — তরল টেপের 33.8% অংশ বৃদ্ধি পেয়েছে, সোমবারের সবুজ প্রিন্ট উল্টে গেছে। ফিল্টারটি $1 million এর নিচে লেনদেন করা 11460 এর মধ্যে 5276টি দ্বৈত-সেশন টিকারের জন্য প্রযোজ্য, যা এখানে গণনা করা হয়েছে।
চিপ কমপ্লেক্স ভেঙে পড়েছে — কেবল এর বড় নামগুলো ছাড়া
বিক্রির চাপ মূলত সেমিকন্ডাক্টর খাতে কেন্দ্রীভূত ছিল: চিপ প্রস্তুতকারক কোম্পানি, তাদের সরঞ্জাম সরবরাহকারী প্রতিষ্ঠান, সংশ্লিষ্ট স্টোরেজ কমপ্লেক্স এবং এর ওপর ভিত্তি করে তৈরি লেভারেজড ETF। নিচে এদের পারস্পরিক চলন ও পরিধি উল্লেখ করা হলো; ডেটা থেকে এর কারণ জানা যায়নি।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-07 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-07 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-07 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-07 00:00:00') AS day_low,
argMinIf(window_start, (toFloat64(low), toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), window_start >= '2026-07-07 00:00:00') AS low_bar,
argMaxIf(window_start, (toFloat64(high), -toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), window_start >= '2026-07-07 00:00:00') AS high_bar,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-07 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AMD', 'AVGO', 'INTC', 'KLAC', 'LRCX', 'MRVL', 'MU', 'NVDA', 'SNDK', 'SOXL', 'SOXS', 'STX', 'TER', 'WDC')
AND ((window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 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,
formatDateTime(toTimeZone(high_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_high_et,
formatDateTime(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_low_et,
toHour(toTimeZone(high_bar, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(high_bar, 'America/New_York')) AS high_minute_et,
toHour(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York')) AS low_minute_et,
round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY tickerTeradyne (-9.63%) এবং Intel (-9.59%) তাদের মূল্যের প্রায় এক-দশমাংশ হারিয়েছে; তাদের কাছাকাছি অবস্থানে ছিল Marvell (-7.41%), KLA (-7.23%), Lam Research (-6.8%) এবং AMD (-6.41%)। যে মেমরি এবং স্টোরেজ কোম্পানিগুলো সোমবার অর্ধেক লাফিয়ে উঠেছিল, তারা পুনরায় পতনের কবলে পড়েছে: SanDisk -7.1% একটি 10.36% উচ্চ-নিম্ন পরিসরে ছিল, Western Digital -7.81%, Seagate -4.84%, এবং MU -4.61% — যেখানে MU $41.6 billion মূল্যের স্টক লেনদেন করেছে, যা অন্য তিনটি স্টোরেজ কোম্পানির সম্মিলিত লেনদেনের চেয়েও বেশি (MU সংক্রান্ত বিস্তারিত বিশ্লেষণ এতে প্রেক্ষাপট ব্যাখ্যা করে])।
খাতটির দুটি জায়ান্ট এই পতনে অংশ নেয়নি: NVDA 0.67% এ সবুজ রঙে বন্ধ হয়েছে এবং Broadcom -0.83% এর কাছাকাছি স্থিতিশীল অবস্থায় শেষ করেছে — বড় সদস্যগুলো ছাড়া পুরো খাতের জন্য এটি ছিল একটি লাল দিন (NVDA-এর জুন মাসের বিস্তারিত বিশ্লেষণ)।
সময়জ্ঞান ছিল সমকালীন — একটি মর্নিং এয়ার পকেট: TER, LRCX এবং MU তাদের সেশনের সর্বনিম্ন অবস্থান করেছে 10:41, 10:41 এবং 10:41 ET সময়ে; SanDisk, Marvell, KLA, AVGO এবং SOXL একই মিনিটের মধ্যে ছিল (প্যানেলে প্রতিটি সময়ের ছাপ রয়েছে), এবং 3x ইনভার্স সেমিকন্ডাক্টর ETF, SOXS তার সেশনের সর্বোচ্চ অবস্থান করেছে 10:42 - অর্থাৎ উল্টো দিকে। বাকিরা স্থিতিশীল হওয়ার অনেক পরে Intel পড়তে থাকে, যার সর্বনিম্ন অবস্থান ছিল 15:18। লেভারেজড র্যাপারগুলো এই পতনের ব্যাপকতা প্রকাশ করে: SOXL -15.15% এর বিপরীতে SOXS +15.87%।
মার্কেটের অন্য দিক
দুই-ভাগের-এক-ভাগ লাল সংকেত থাকলেও একটি সবুজ অংশ রয়ে গেছে। চিপস বা সেমিকন্ডাক্টর শেয়ারের পতন ঘটলেও যেগুলি বেড়েছে:
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-07 00:00:00')) AS prior_close_raw,
toFloat64(argMinIf(open, window_start, window_start >= '2026-07-07 00:00:00')) AS day_open_raw,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-07 00:00:00')) AS day_close_raw,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-07 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('CRNX', 'CVX', 'JNJ', 'LLY', 'META', 'TSLA', 'UNH', 'XOM')
AND ((window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round(prior_close_raw, 2) AS prior_close,
round(day_open_raw, 2) AS day_open,
round(day_close_raw, 2) AS day_close,
round((day_open_raw / prior_close_raw - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
round((day_close_raw / day_open_raw - 1) * 100, 2) AS intraday_pct,
round((day_close_raw / prior_close_raw - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY tickerএনার্জি এবং হেলথকেয়ার খাত সবুজ স্তম্ভের নেতৃত্ব দিয়েছে: Exxon +3.78%, Chevron +3.47%, Johnson & Johnson +3.07%, Eli Lilly +2.75%, UnitedHealth +2.41%। এই প্যানেলের দুটি মেগাক্যাপ শেয়ারের ফলাফল ভিন্ন ছিল: META +2.52% বেড়েছে, যেখানে TSLA সোমবারের একমুখী উত্থান এর বেশিরভাগ অংশ -4.02% এ ফেরত দিয়েছে। এবং মার্কেটে সবচেয়ে বড় একক পরিবর্তনটি হলো: Crinetics Pharmaceuticals (CRNX) $4.19 বিলিয়ন লেনদেনের মাধ্যমে +98.79% এ বন্ধ হয়েছে, যা প্রায় দ্বিগুণ — এই পুরো পরিবর্তনটি একটি ওভারনাইট গ্যাপের মাধ্যমে এসেছে (ওপেনিংয়ে 98.91%; রেগুলার সেশনে এটি মাত্র -0.06% পরিবর্তিত হয়েছে), যা প্রি-মার্কেট ট্রেড এর মতো সেশনের মধ্যবর্তী পুনঃমূল্যায়ন। ডেটা এর কারণ জানায় না।
লেনদেনের পরিমাণ কোথায়
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 >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 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 >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 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) DESCMU ডলার টেপে $41.6 billion নিয়ে শীর্ষে ছিল — শীর্ষস্থান ছেড়ে দেওয়ার মাত্র এক সেশন পরেই এটি পুনরায় তা দখল করেছে — এর পরে ছিল SPY ($28.68 billion) এবং QQQ ($26.54 billion), এবং বাকি শীর্ষ ছয়টি পজিশন পূর্ণ করেছে আরও তিনটি চিপ কোম্পানি — NVDA ($19.95 billion), SNDK ($19.73 billion) এবং INTC ($13.82 billion)। একক শেয়ারের লেনদেনের ঘনত্ব relative volume দ্বারা চিহ্নিত করা হয়।
শেয়ার বোর্ডে, SOXS 566.3 মিলিয়ন শেয়ার লেনদেন করেছে — 3 গুণ ইনভার্স সেমিকন্ডাক্টর ETF টানা তৃতীয় সেশনের জন্য তালিকার শীর্ষে রয়েছে (সোমবার এবং বৃহস্পতিবার এর আগের তথ্য বহন করে), এবার এটি সেই দিন ঘটেছে যখন এর সেক্টর প্রকৃতপক্ষে ভেঙে পড়েছে। CPOP হলো এর বিপরীত শিক্ষা: 161.3 মিলিয়ন শেয়ার মাত্র $0.02 billion লেনদেন করেছে — শেয়ার সংখ্যা সস্তা স্টকগুলোর লেনদেন কমিয়ে দেয়। ভিত্তি: জুলাই 7 রেগুলার আওয়ারস; সত্তা যাচাইয়ের অপেক্ষায় একটি পুনঃব্যবহৃত সিম্বল তালিকাভুক্তকরণ বাদ দেওয়া হয়েছে — its receipts।
সেশনের গতিপ্রকৃতি
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 >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 20:00:00'
GROUP BY et_time
ORDER BY et_timeপ্রথম আধা ঘণ্টায় 2 billion শেয়ার, 13:30 সময়ে 0.64 billion শেয়ারের সর্বনিম্ন স্তর, এবং 15:30 ক্লোজিংয়ের সময় 2.14 billion শেয়ার — এটি একটি সাধারণ স্মাইল প্যাটার্ন, যা ক্লোজিংয়ের সময় সবচেয়ে বেশি দেখা যায়।
The options tape
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT (groupArray(und), groupArray(strike), groupArray(typ), groupArray(vol), groupArray(avg_px), groupArray(is_0dte))
FROM (
SELECT any(underlying_symbol) AS und, any(toFloat64(strike_price)) AS strike, any(option_type) AS typ,
sum(size) AS vol, round(avg(toFloat64(price)), 3) AS avg_px,
if(substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260707', 1, 0) AS is_0dte
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-07 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-08 00:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY vol DESC
LIMIT 2
)
) AS top2,
(
SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 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) = '260707') / sum(size), 1) AS same_day_expiry_pct,
round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260707')) / 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 = 'INTC')) / 1e6, 2) AS intc_contracts_m,
top2.1[1] AS top_contract_underlying,
top2.2[1] AS top_contract_strike,
top2.3[1] AS top_contract_type,
if(top2.3[1] = 'C', 1, 0) AS top_contract_is_call,
top2.4[1] AS top_contract_volume,
top2.5[1] AS top_contract_avg_price,
round(top2.2[1] - spy_regular_close, 2) AS top_strike_minus_spy_close,
top2.1[2] AS second_contract_underlying,
top2.2[2] AS second_contract_strike,
top2.3[2] AS second_contract_type,
if(top2.3[2] = 'P', 1, 0) AS second_contract_is_put,
top2.4[2] AS second_contract_volume,
top2.5[2] AS second_contract_avg_price,
round(spy_regular_close - top2.2[2], 2) AS spy_close_minus_second_strike,
top2.6[1] + top2.6[2] AS both_top_contracts_same_day,
spy_regular_close AS spy_close
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-07 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-08 00:00:00'Options traded 61.13 million contracts across 10.6 million prints — a tape the size of Monday's — and calls still took 55.6% of the volume on a red day. Same-day expiries were 31.2% of the tape (19.08 million contracts) — the 0DTE share of an ordinary Tuesday. The day's two busiest contracts bracketed the close, both same-day SPY strikes: the $749 call (873438 contracts at an average $0.647) finished $1.34 out of the money, and the $747 put (785834 contracts at $0.88) finished $0.66 out the other side. SPY's 747.66 close landed between the day's two biggest bets, and both expired worthless.
The quote tape
Under every price on this page sits the quote stream — the National Best Bid and Offer, re-quoted continuously across every listed name, the hardest dataset in this warehouse to come by. It gets measured here every session, ordinary or not.
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-07')) / 1e6, 2) AS jul7_updates_m,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-06')) / 1e6, 2) AS jul6_updates_m,
round((countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-07')) / countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-06')) - 1) * 100, 1) AS day_over_day_pct,
toHour(toTimeZone(maxIf(sip_timestamp, toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-07')), 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(maxIf(sip_timestamp, toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-07')), 'America/New_York')) AS jul7_last_quote_et_minute,
round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-07 19:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 20:00:00') / 1e6, 2) AS jul7_close_hour_updates_m
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-06 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-08 00:00:00'The equity tape carried 492.76 million NBBO updates on July 7 — 25.7% more than Monday's 391.96 million. More re-quoting, not wider quoting:
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 >= '2026-07-07 14:36:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 14:48:00'), 2) AS pocket_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 >= '2026-07-07 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 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 >= '2026-07-07 14:36:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 14:48:00')
- 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 >= '2026-07-07 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 17:42:00'), 2) AS spread_delta_bps,
round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-07 14:36:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 14:48:00') / 1e3, 1) AS pocket_updates_k,
round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-07 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 17:42:00') / 1e3, 1) AS midday_updates_k,
round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-07 14:36:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 14:48:00') / countIf(sip_timestamp >= '2026-07-07 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 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 ('AMD', 'INTC', 'MU', 'NVDA', 'QQQ', 'SNDK', 'SOXL', 'SOXS', 'SPY', 'WDC')
AND sip_timestamp >= '2026-07-07 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 20:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY tickerAt the morning lows the checked names re-quoted at multiples of their midday pace — MU 3.4x, SanDisk 4.1x, AMD 4.6x — and the bid-ask spread barely moved: MU's median width was 5.02 bps in the pocket against 4.81 midday, NVDA's 1.04 against 1.01, and SPY's did not move at all (0 bps change on a 0.27 bps touch). The two names that paid a real width penalty were AMD (+2.6 bps) and Intel (+0.95) — Intel the one name that kept falling after the pocket — while the leveraged pair actually tightened at the bottom (SOXL -2.59 bps, SOXS -1.49). A liquidity vacuum looks like wide quotes and silence; this was the opposite — a quote storm with the touch pinned. Crossing costs stayed name-dependent all the same: SOXS quoted 19.59 bps wide at the bottom against NVDA's 1.04.
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
round(anyIf(avg_spread_cents, d = toDate('2026-07-07')), 3) AS jul7_avg_spread_cents,
arrayCount(x -> x < anyIf(avg_spread_cents, d = toDate('2026-07-07')), groupArrayIf(avg_spread_cents, d != toDate('2026-07-07'))) + 1 AS tightness_rank,
count() AS sessions_compared,
round(min(avg_spread_cents), 3) AS tightest_session_cents,
round(max(avg_spread_cents), 3) AS widest_session_cents,
toString(min(d)) 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('2026-06-05 00:00:00')
AND sip_timestamp < toDateTime('2026-07-08 00:00:00')
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY d
)And the ordinary-check this section runs every session: by update-weighted average quoted spread, July 7 was SPY's tightest session of the trailing month — 1.809 cents, rank 1 of 21, against a month that reached 2.865 cents at its widest. A two-to-one red tape priced at the month's tightest index touch is a fact only the quote stream can settle.
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT count()
FROM global_markets.cache_options_quotes
WHERE toYYYYMMDD(sip_timestamp) = 20260707
) AS jul7_option_rows,
(
SELECT count()
FROM global_markets.cache_options_quotes
WHERE toYYYYMMDD(sip_timestamp) = 20260706
) AS jul6_option_rows,
(
SELECT count()
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE toYYYYMMDD(sip_timestamp) = 20260707
) AS jul7_stock_quote_rows
SELECT
jul7_option_rows AS jul7_option_quote_rows,
round(jul7_option_rows / 1e9, 2) AS jul7_option_quote_updates_bn,
round(jul6_option_rows / 1e9, 2) AS jul6_option_quote_updates_bn,
round((jul7_option_rows / jul6_option_rows - 1) * 100, 1) AS day_over_day_pct,
round(jul7_stock_quote_rows / 1e6, 2) AS jul7_stock_quote_updates_m,
round(jul7_option_rows / jul7_stock_quote_rows, 1) AS jul7_option_to_stock_ratioThe options quote stream is larger still, and it is the biggest dataset in this warehouse. July 7 carried 8.69 billion option NBBO updates, 17.6 times the size of the same session's entire stock-quote tape (492.76 million updates). Monday's options tape held 6.49 billion, so the option stream expanded 34% session over session, alongside the equity stream's 25.7%.
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT count()
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE toYYYYMMDD(sip_timestamp) = 20260707
) AS jul7_stock_quote_rows,
(
SELECT round(toFloat64(avg(close)), 2)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= '2026-07-07 14:36:00' AND window_start < '2026-07-07 14:48:00'
) AS spy_pocket_price,
(
SELECT round(toFloat64(avg(close)), 2)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= '2026-07-07 17:30:00' AND window_start < '2026-07-07 17:42:00'
) AS spy_midday_price
SELECT
round(count() / 1e6, 2) AS spy_option_updates_m,
round(100.0 * count() / jul7_stock_quote_rows, 1) AS pct_of_whole_equity_quote_tape,
uniqExact(ticker) AS spy_contracts_quoted,
round(countIf(substring(ticker, -15, 6) = '260707') / 1e6, 2) AS same_day_updates_m,
spy_pocket_price AS spy_price_in_pocket,
spy_midday_price AS spy_price_midday,
round(quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price),
bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price
AND substring(ticker, -15, 6) = '260707'
AND abs(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, -8))) / 1000 - spy_pocket_price) <= 2
AND sip_timestamp >= '2026-07-07 14:36:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 14:48:00'), 3) AS pocket_atm_spread_dollars,
round(quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price),
bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price
AND substring(ticker, -15, 6) = '260707'
AND abs(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, -8))) / 1000 - spy_midday_price) <= 2
AND sip_timestamp >= '2026-07-07 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 17:42:00'), 3) AS midday_atm_spread_dollars,
round(pocket_atm_spread_dollars - midday_atm_spread_dollars, 3) AS atm_spread_delta_dollars,
round(countIf(substring(ticker, -15, 6) = '260707'
AND abs(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, -8))) / 1000 - spy_pocket_price) <= 2
AND sip_timestamp >= '2026-07-07 14:36:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 14:48:00') / 1e3, 1) AS pocket_atm_updates_k,
round(countIf(substring(ticker, -15, 6) = '260707'
AND abs(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, -8))) / 1000 - spy_midday_price) <= 2
AND sip_timestamp >= '2026-07-07 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 17:42:00') / 1e3, 1) AS midday_atm_updates_k,
round(pocket_atm_updates_k / midday_atm_updates_k, 1) AS atm_quote_rate_ratio,
countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price)
AND substring(ticker, -15, 6) = '260707') AS dropped_invalid_same_day_quotes
FROM global_markets.cache_options_quotes
WHERE ticker >= 'O:SPY26' AND ticker < 'O:SPY27'
AND sip_timestamp >= '2026-07-07 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 20:00:00'
HAVING pocket_atm_updates_k > 0 AND midday_atm_updates_k > 0SPY's 2026-dated contracts alone took 327.55 million of those updates in regular hours, spread across 9116 listed contracts. That is 66.5% of what the entire equity market quoted the same day, from one underlying. The same-day expiries that carry the 0DTE tape account for 13.61 million of them.
Through the twelve minutes of the morning air pocket, the near-the-money same-day contracts quoted a median $0.01 wide, precisely what they quoted in the midday control ($0.01, a delta of 0). The quote rate across that same pair ran 3x: 191.1 thousand updates at the lows against 64 thousand at lunch. The option touch did what the stock touch did. It held its width while the quoting machinery ran hot. Near-the-money means a strike within $2 of SPY's average price in the same window, and the panel prints both prices (746 in the pocket, 749.08 midday).
সুদের হার: প্রবৃদ্ধির প্রবণতার সাথে কার্ভের দরপতন
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
t.1 AS curve_point,
round(t.2, 2) AS jul7_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 = '2026-07-07') AS d,
(SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-06') AS p
)Treasuries-এর দর প্রবৃদ্ধির প্রবণতার সাথে সাথে কমেছে। 1-year সুদের হার 11 basis point বেড়ে 4.06% হয়েছে, 10-year সুদের হার 7 থেকে 4.55% হয়েছে এবং 30-year সুদের হার 6 থেকে 5.05% হয়েছে — যা পাঁচ শতাংশের সীমা অতিক্রম করেছে। 2s10s spread 0.36 percentage point-এ স্থির রয়েছে (পরিবর্তন 1 basis point): এটি মূলত একটি সমান্তরাল পরিবর্তন, কোনো আকৃতি পরিবর্তন নয়।
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')) = '2026-07-07'
) AS news,
(
SELECT (argMax(t, n), max(n), max(n) - arraySort(x -> -x, groupArray(n))[2])
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')) = '2026-07-07'
)
WHERE t != 'SPCX'
GROUP BY t
)
) AS top_news
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-07') AS ex_dividend_records,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-07') AS splits_executed,
(SELECT countIf(toFloat64(split_from) > toFloat64(split_to)) FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-07') AS reverse_splits,
(SELECT countIf(toFloat64(split_to) > toFloat64(split_from)) FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-07') AS forward_splits,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-07') AS ipos_listed,
(SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-07') AS sec_filings,
(SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '4') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-07') AS insider_form4_filings,
(SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '8-K') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-07') AS filings_8k,
news.1 AS news_articles,
news.2 AS news_publishers,
top_news.1 AS most_covered_ticker,
if(top_news.1 = 'NVDA', 1, 0) AS most_covered_is_nvda,
top_news.2 AS most_covered_articles,
top_news.3 AS most_covered_lead_over_next,
(SELECT countIf(has(tickers, 'CRNX')) FROM global_markets.stocks_news
WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-07-07') AS crnx_articles79 ডিভিডেন্ড রেকর্ডসমূহ ex-dividend হয়েছে, 7 স্প্লিট সম্পন্ন হয়েছে — এর মধ্যে 5টি হলো reverse splits, যা আন-অ্যাডজাস্টেড টেপে ত্রিকয়ী অঙ্কের কৃত্রিম "লাভ" দেখায়, বিপরীতে 2 ফরওয়ার্ড — এবং 1 নতুন লিস্টিং এসেছে। SEC ইনডেক্সে 2433টি ফাইলিং নথিভুক্ত হয়েছে: 463টি Form 4s, 173টি 8-K। আমাদের নিউজ ফিডে 3টি পাবলিশারের 215টি নিবন্ধ ছিল; সবচেয়ে বেশি আলোচিত নাম ছিল NVDA যা ছিল 17টি নিবন্ধ, যা পরবর্তী নামের চেয়ে 4টি বেশি — সেই NVDA যা তার সেক্টরের রেড ডে-র মধ্যেও গ্রিন ক্লোজিং করেছে। ফিডে CRNX সম্পর্কে 0টি নিবন্ধ ছিল, যা ছিল টেপের সবচেয়ে বড় গেইনার — এটি একটি ফিডের মনোযোগ ছিল, পুরো বিশ্বের মিডিয়ার নয়।
সেশনটি যাচাই করা হয়েছে
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 >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 20:00:00') AS regular_session_bars,
uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 20:00:00') AS day_sessions,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date = '2026-07-07') AS jul7_holiday_rows,
(SELECT toString(min(date)) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-07' AND status = 'closed') AS next_closure_date,
(SELECT argMin(name, date) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-07' AND status = 'closed') AS next_closure_name
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-07 00:00:00' AND window_start < '2026-07-08 00:00:00'7 জুলাই ছিল একটি পূর্ণাঙ্গ সেশন, কোনো আগাম সমাপ্তি নয়: নিউ ইয়র্ক সময় অনুযায়ী SPY-এর বারসমূহ 04:00 থেকে 19:59 পর্যন্ত বিস্তৃত এবং এতে ঠিক 390টি রেগুলার-উইন্ডো বার রয়েছে, এবং ছুটির তালিকাটিতে ওই তারিখের জন্য 0টি সারি রয়েছে। পরবর্তী নির্ধারিত সমাপ্তি হলো Labor Day, 2026-09-07।
ডেটা নোটস
- ডলার ভলিউম একটি প্রতি-মিনিট প্রক্সি — রেগুলার আওয়ারসের মধ্যে প্রতি মিনিটের বার অনুযায়ী ক্লোজ × ভলিউম এর সমষ্টি।
- Gap-versus-grind বিভাজন প্রতিটি নামের প্রথম রেগুলার-সেশনের বার (ওপেন) এবং পূর্ববর্তী সেশনের শেষ রেগুলার ক্লোজের ভিত্তিতে পরিমাপ করা হয়েছে; বাকি অংশটি 7 জুলাইয়ের মধ্যে ওপেন-টু-ক্লোজ হিসেবে গণ্য।
- সমন্বিত মর্নিং লো (synchronized morning lows) লেখক তৈরির সময় পার্শ্ববর্তী বারগুলোর সাথে ক্রস-চেক করা হয়েছে — প্রতিটি বার তার পার্শ্ববর্তী মিনিটগুলোর মাধ্যমে শনাক্ত করা হয়েছে, কোনো একক প্রিন্ট নয়; কোনোটিই অ্যানোমালি হিসেবে বিবেচিত হয়নি। যদি একাধিক মিনিটে কোনো এক্সট্রিম প্রিন্ট দেখা যায়, তবে প্যানেলটি সবচেয়ে প্রাথমিক বারটি দেখায় (একটি ডিটারমিনিস্টিক টাই-ব্রেক)।
- একটি reused-symbol তালিকা সত্তা যাচাই করার অপেক্ষায় ভলিউম লিডারবোর্ড এবং নিউজ কলআউট থেকে বাদ দেওয়া হয়েছে; এর নিজস্ব পোস্টে এর প্রমাণ রয়েছে।
- Quoted-spread পরিসংখ্যানের মধ্যে ইনভ্যালিড কোটস অন্তর্ভুক্ত নয় (one-sided বা crossed NBBO রেকর্ড), এবং প্রতিটি স্প্রেড প্যানেল তার নিজস্ব কলামে ড্রপ করা ডেটা গণনা করে। "Update-weighted average spread" প্রতিটি বৈধ NBBO আপডেটের ভিত্তিতে কোটেড উইডথ গণনা করে — ব্যস্ত মুহূর্তগুলোর গুরুত্ব বেশি; এটি একটি কোটিং স্ট্যাটিস্টিক, প্রতি-ট্রেড কস্ট নয়।
- 7 জুলাইয়ের অপশন কোটস এই পোস্টটি প্রথম প্রকাশের পরে এসেছে।
cache_options_quotesএর ইনজেস্ট ল্যাগ সবচেয়ে বেশি, তাই প্রথম সংস্করণে অপশন-কোয়োট প্যানেলগুলোতে একটি জিরো-রো রিসিট ছিল। ডেটা আসার পর পুনরুত্পাদনের সময় জিরো-রো বাউন্ডটি ব্যর্থ হয় এবং এই রিভিশনে সেশনের নিজস্ব 8.69 বিলিয়ন আপডেট রয়েছে। ইকুইটি-কোয়োট টেপ শুরু থেকেই সম্পূর্ণ ছিল: এর শেষ 7 জুলাইয়ের আপডেট ET মিনিট 1199 এ প্রিন্ট হয়েছে, যেখানে শেষ রেগুলার আওয়ারে 77.13 মিলিয়ন আপডেট ছিল (কোয়োট-টেপ প্যানেলে রিসিট কলাম)। - অপশন কোটেড উইডথ near the money হিসেবে পরিমাপ করা হয়েছে। প্রতিটি তালিকাভুক্ত একই দিনের কন্ট্রাক্টের প্রতি-আপডেট মিডিয়ান একটি কম্পোজিশন স্ট্যাটিস্টিক: deep in-the-money কন্ট্রাক্টগুলো ডলারের হিসেবে উইডথ দেখায়, far out-of-the-money কন্ট্রাক্টগুলো পেনি হিসেবে কোট করে, এবং কোন কন্ট্রাক্টগুলো সেশনের মাধ্যমে রি-কোয়োট পরিবর্তন করে তা এখানে দেখানো হয়েছে। Pocket-versus-midday তুলনাটি প্রতিটি উইন্ডোতে SPY-এর গড় মূল্যের $2 এর মধ্যে স্ট্রাইকগুলোর মধ্যে সীমাবদ্ধ এবং উভয় মূল্য প্যানেলে কলাম হিসেবে রয়েছে। ইনভ্যালিড অপশন কোটস (one-sided বা crossed) সেই প্যানেলে গণনা করা হয়, সেগুলো নীরবে বাদ দেওয়া হয় না।
- 7 জুলাইয়ের ট্রেজারি প্রিন্ট সেশন শেষে ইনজেস্ট করা হয়েছে — প্রথম সংস্করণে একটি disclosed-lag রিসিট ছিল; 8 জুলাই ডেটা আসার পর এর ট্রিপওয়্যার সক্রিয় হয় এবং এই রিভিশনে প্রকৃত কার্ভ রয়েছে।
পদ্ধতি
- এই সময়কালটি একটি একক ট্রেডিং সেশন (1 সেশন, যা পর্যবেক্ষণ করা বার এবং ছুটির ক্যালেন্ডার থেকে যাচাই করা হয়েছে — কখনোই অনুমান করা হয়নি)। টাইমস্ট্যাম্পগুলো UTC-তে সংরক্ষিত থাকে এবং কুয়েরির ভেতরে নিউ ইয়র্ক সময় অনুযায়ী রূপান্তরিত করা হয়। "Close" বলতে নিয়মিত সেশনের শেষ মিনিট বার বোঝায়; দিনের পরিবর্তন হিসেবে জুলাই 7 এবং জুলাই 6-এর মধ্যে তুলনা করা হয়েছে, যা পরপর দুটি ট্রেডিং সেশন।
- অনুপাত গণনার আগে ডেসিমাল কলামগুলোকে 64-bit float-এ রূপান্তর করা হয়; অপশন এক্সপায়রিগুলো OCC ticker থেকে পুনরায় বিশ্লেষণ করা হয় (টেবিলের নিজস্ব এক্সপায়রি কলামটি ত্রুটিযুক্ত)। সমস্ত প্যানেল লেখক তৈরির সময় একবার রিড-অনলি পাথ-এর মাধ্যমে পড়া হয়। 8 জুলাই, 2026 তারিখ পর্যন্ত ডেটা ওয়্যারহাউসের অবস্থা।
- কোট-টেপ বিভাগটি 8 জুলাইয়ের রিভিশনে যোগ করা হয়েছে (যে রিভিশনে ট্রেজারি ল্যাগ রসিদটির পরিবর্তে ল্যান্ডেড প্রিন্ট ব্যবহার করা হয়েছে), এবং এর অপশন-কোট প্যানেলগুলো জুলাই 7-এর অপশন NBBO রো আসার পর পুনরায় লেখা হয়েছে। জেনারেশন পদ্ধতিটি ডিজাইন অনুযায়ী একটি ব্যাচ জব: SPY অপশন-কোট প্যানেলটি কয়েকশ মিলিয়ন NBBO রেকর্ড স্ক্যান করে, যেখানে টেপ-সাইজ কাউন্টগুলো দিনের পার্টিশনগুলোর রো টোটাল পড়ে, যার মাধ্যমে প্রতি সেশনে বিলিয়ন রো বিশিষ্ট একটি টেবিল এক সেকেন্ডের কম সময়ে কাউন্টের উত্তর দিতে পারে।
প্রতিটি প্যানেল হলো একটি সংরক্ষিত কুয়েরি ফলাফল — চার্ট, টেবিল এবং SQL একই অবজেক্ট। এগুলোর যেকোনোটি Strasmore টার্মিনালে পেস্ট করে আপনি ব্যবহার করতে পারেন। পূর্ববর্তী সেশন: July 6।