Strasmore Research
Market Recap

বাজারের সারসংক্ষেপ: Q2 2026

Matt ConnorBy Matt Connor Updated 2026-07-23

২০২৬ সালের দ্বিতীয় প্রান্তিক ছিল পুনরুদ্ধারের সময়কাল: প্রথম প্রান্তিকে নেতিবাচক ফলাফল আসার পর, প্রতিটি প্রধান ইনডেক্স ETF দ্বিগুণ হারে বৃদ্ধি পেয়েছে, যার নেতৃত্বে ছিল 26.5% অবস্থানে থাকা QQQ। নিচের প্যানেলগুলোতে এই প্রান্তিকের চিত্র তুলে ধরা হয়েছে — মাসিক ধাপসমূহ, সুদের হারের প্রেক্ষাপট, ক্যালেন্ডার — এবং এর দুটি ডেটা সতর্কতা, যা ইনলাইন হিসেবে প্রকাশ করা হয়েছে। প্রতিটি সংখ্যা একটি সংরক্ষিত কুয়েরি ফলাফল; সঠিক SQL দেখতে যেকোনো প্যানেল প্রসারিত করুন।

এই প্রান্তিকের চিত্র

প্রথম প্রান্তিকের তুলনায় পরিবর্তন কতটা বড় ছিল? এই প্যানেলটি একটি মাত্র কুয়েরির মাধ্যমে উভয় প্রান্তিকের রিটার্ন গণনা করে — 26.5% রেফারেন্সটি একই সংজ্ঞায় সরাসরি পুনরায় গণনা করা হয়, অন্য কোথাও থেকে পড়া হয় না।

কুয়েরিচারটি index ETF-এর Q2 2026 রিটার্ন, তুলনার জন্য Q1 লাইভ রিকম্পিউট করা হয়েছে
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS q2_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

-6.9% এর পর QQQ এই প্রান্তিকে 26.5% বৃদ্ধি পেয়েছে; -5.2% এর পর SPY 14.1%; এবং 20.2% বৃদ্ধি পেয়েছে IWM। প্রথম প্রান্তিকে যে সকল সূচক কমেছিল, দ্বিতীয় প্রান্তিকে তার চেয়ে বেশি পুনরুদ্ধার করেছে। এই চারটি সূচক তিনটি ভিন্ন চিত্র তুলে ধরে: গ্রোথ ইনডেক্স প্রথম প্রান্তিকে সবচেয়ে বেশি কমেছিল এবং সবচেয়ে বড় পুনরুদ্ধার করেছে; DIA — যা প্রাইস-ওয়েটেড ইন্ডাস্ট্রিয়াল ইনডেক্স — -3.9% থেকে 12.1% এ পরিবর্তিত হয়েছে; এবং IWM আসলে কখনও খুব বেশি কমেনি (প্রথম প্রান্তিকে 0.1%), তাই এর 20.2% প্রান্তিকটি কোনো ঘাটতি পূরণ করার পরিবর্তে একটি স্থিতিশীল শুরুর ধারাবাহিকতা বজায় রেখেছে। কোয়ার্টারলি রিটার্ন কলামে রিকভারি এবং মোমেন্টাম দেখতে একই রকম মনে হতে পারে; কিন্তু প্রথম প্রান্তিকের কলামটি তাদের মধ্যে পার্থক্য করতে সাহায্য করে।

প্রতিটি দ্বিতীয় প্রান্তিকের তুলনায় এই প্রান্তিকের অবস্থান

পুনরুদ্ধারকালীন প্রান্তিকগুলো ভেতর থেকে ঐতিহাসিক মনে হয়; তবে ডেটা বা টেপ বলে দিতে পারে এটি সত্যিই সেই পর্যায়ের কি না। প্যানেলগুলো একটি মাত্র কুয়েরির মাধ্যমে প্রতিটি বছরের এপ্রিল-জুন মাসের রিটার্ন পুনরায় গণনা করে, যেখানে প্রতি বছরের জন্য একই গাণিতিক পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়, এবং তারপর এই প্রান্তিকটিকে বাকিগুলোর সাথে তুলনা করে র‍্যাঙ্ক বা ক্রম নির্ধারণ করে।

কুয়েরিপ্রতিটি দ্বিতীয় প্রান্তিকের রেকর্ড: SPY এবং QQQ, বার্ষিক ভিত্তিতে একইভাবে রিকম্পিউট করা (session counts দেখানো হয়েছে)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT toYear(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS y,
       ticker,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions,
       round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
  AND window_start >= toDateTime('2003-01-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
  AND toMonth(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 4 AND 6
  AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY y, ticker
HAVING sessions >= 50
ORDER BY y ASC, ticker ASC
কুয়েরির‍্যাঙ্কিং: এই প্রান্তিকের প্রতিটি পূর্ববর্তী দ্বিতীয় প্রান্তিকের বিপরীতে (rank 1 = সেরা; self-excluded)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT ticker,
       round(anyIf(ret, y = 2026), 1) AS q2_2026_pct,
       arrayCount(x -> x > anyIf(ret, y = 2026), groupArrayIf(ret, y != 2026)) + 1 AS rank_best,
       count() AS q2s_compared,
       min(y) AS first_year,
       anyIf(sessions, y = 2026) AS sessions_2026
FROM (
    SELECT toYear(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS y,
           ticker,
           uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions,
           (argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS ret
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
      AND window_start >= toDateTime('2003-01-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND toMonth(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 4 AND 6
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY y, ticker
    HAVING sessions >= 50
)
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker ASC

এটি প্রায় ঐতিহাসিক পর্যায়ের তথ্য প্রদান করে: QQQ-এর 26.5% হলো 17টি তুলনামূলক দ্বিতীয় প্রান্তিকের মধ্যে 2তম স্থান (র‍্যাঙ্ক ১ = সেরা) — এর আগে মাত্র একটি দ্বিতীয় প্রান্তিক এর চেয়ে বেশি রিটার্ন দিয়েছে, যা উপরের বছরভিত্তিক তালিকায় দেখানো হয়েছে। SPY-এর 14.1% হলো 2004 সাল থেকে 23টি প্রান্তিকের মধ্যে 3তম স্থান। এখানে দুটি বিষয় লক্ষ্যণীয়: QQQ-এর সিরিজের সময়সীমা কিছুটা কম (কিছু বছর ফান্ডটি ভিন্ন একটি রুট সিম্বল বা প্রতীকের অধীনে লেনদেন করেছে — তাই সেই বছরগুলোকে বাদ দেওয়া হয়েছে, যা টেবিলের বার্ষিক গণনা থেকে বোঝা যাবে), এবং প্রতিটি হিস্টরি কুয়েরি এই প্রান্তিকের শেষ সময়কে এর ঊর্ধ্বসীমা হিসেবে ধরে নেয়, ফলে পরবর্তী বছরগুলো যুক্ত হওয়ার সাথে সাথে এই তুলনামূলক সেটটি নিজে থেকে বড় হতে পারে না। এই পৃষ্ঠার প্রতিটি র‍্যাঙ্কিংয়ের ভিত্তি হলো: ক্যালেন্ডার প্রান্তিকের মধ্যে নিয়মিত সময়ের ওপেন-টু-ক্লোজ রিটার্ন।

মাসিক সিঁড়ি

কুয়েরিQ2 মাস ভিত্তিক: April, May, June (SPY এবং QQQ, একইভাবে রিকম্পিউট করা)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start, ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
  AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start, ticker
ORDER BY period_start, ticker

এই প্রান্তিক বা কোয়ার্টারটির প্রারম্ভিক মাসগুলো ছিল অত্যন্ত শক্তিশালী: এপ্রিল মাসে বড় ধরনের অগ্রগতি দেখা গেছে (SPY 9.9%, QQQ 14.8%), মে মাসে আরও উন্নতি হয়েছে (4.9% এবং 10.3%), এবং জুন মাসে কিছুটা পতন ঘটেছিল — SPY -1.2%। জুন মাসের সারসংক্ষেপ বিস্তারিতভাবে মাসটির অবস্থা এবং এর নিচের মার্কেট ব্রেডথ বিশ্লেষণ করে তুলে ধরেছে।

বাজারের শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিসমূহ, ত্রৈমাসিক পরিসর

কুয়েরিQ2 রেগুলার-আওয়ার ডলার ভলিউম, সম্পূর্ণ টেপ (ভেরিফিকেশনpending একটি symbol বাদ দেওয়া হয়েছে)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT ticker,
    round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 1) AS dollar_bn,
    round(100 * sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / max(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume))) OVER (), 1) AS pct_of_leader
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
  AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY dollar_bn DESC
LIMIT 8

পুরো ত্রৈমাসিক জুড়ে, MU ($2047.5 billion) SPY ($2032 billion)-কে ছাড়িয়ে শীর্ষে অবস্থান করেছে — একটি একক স্টক তিন মাস ধরে ফ্ল্যাগশিপ ইনডেক্স ফান্ডকে ছাড়িয়ে গেছে, যা শীর্ষস্থানীয়টির মোট লেনদেনের 99.2%। তাদের পরে রয়েছে: QQQ ($1658.5 billion), এরপর NVDA $1591.8 billion — যার জুন মাসের লেনদেন এখানে প্রতিটি মুহূর্ত বিশ্লেষণ করা হয়েছে — এবং TSLA $1198.8 billion। মনে রাখবেন এই তালিকাটি কী নির্দেশ করছে: এটি নিয়মিত সময়ের লেনদেনের পরিমাণ, পারফরম্যান্স নয় — একটি স্টকের দাম কমলেও সেটি বাজারে আধিপত্য বিস্তার করতে পারে। শীর্ষস্থানীয় স্টকের জুন মাসের লেনদেন বিস্তারিত বিশ্লেষণে এখানে দেখুন। ভিত্তি: ১ এপ্রিল–৩০ জুন নিয়মিত সময়; সত্তা যাচাইয়ের অপেক্ষায় থাকায় একটি পুনঃব্যবহৃত প্রতীকযুক্ত জুন তালিকা বাদ দেওয়া হয়েছে (এর রসিদসমূহ)।

Breadth: the day grain

কুয়েরিপ্রান্তিকের মধ্যে SPY sessions-এর আপ বনাম ডাউন সংখ্যা
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT countIf(day_ret > 0) AS up_sessions,
       countIf(day_ret < 0) AS down_sessions,
       countIf(day_ret = 0) AS flat_sessions,
       count() AS sessions_total
FROM (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 2) AS day_ret
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY d
)

36টি এই প্রান্তিকের 62টি সেশন SPY-এর জন্য ইতিবাচকভাবে বন্ধ হয়েছে, যেখানে 26টি নেতিবাচকভাবে বন্ধ হয়েছে — এই ঊর্ধ্বমুখী আধিপত্য একটি দুই অঙ্কের প্রান্তিকের সমান। ticker-grain গণনা (প্রতিটি advancer এবং decliner) প্রান্তিকের স্কেলে সীমাবদ্ধ: সম্পূর্ণ বাজার স্ক্যান করার জন্য এই পৃষ্ঠার নির্ধারিত কোয়েরি বাজেটের চেয়ে বেশি তথ্যের প্রয়োজন হয়, তাই সমান-গণনা breadth মাসিক স্কেলে রাখা হয়েছে — জুন মাসের advancer/decliner বিভাজন, যেখানে বৃদ্ধির চেয়ে পতন বেশি ছিল, তা জুন মাসের সারসংক্ষেপে দেওয়া আছে — এবং এখানে তথ্যটি সংকুচিত না করে সরাসরি প্রকাশ করা হয়েছে।

অপশন টেপ, মাস ভিত্তিক বিশ্লেষণ

এই ত্রৈমাসিক মাইক্রোস্ট্রাকচার বা ক্ষুদ্র কাঠামোগত পরিবর্তনগুলো কেবল একটি নির্দিষ্ট স্কেলে বোঝা সম্ভব — যা হলো তালিকাভুক্ত সমস্ত অপশন টেপের মাস ভিত্তিক পরিবর্তন। ত্রৈমাসিকের শেষে লেনদেনের পরিমাণ বৃদ্ধি পেয়েছে: এপ্রিল মাসে 1386.9 মিলিয়ন কন্ট্রাক্ট থেকে জুন মাসে 1477.9 মিলিয়নে পৌঁছেছে, যা এই ত্রৈমাসের সবচেয়ে ব্যস্ত মাস। একই দিনে মেয়াদপূর্তি সম্পন্ন হয় এমন (0DTE) অপশনের অনুপাতও বৃদ্ধি পেয়েছে, যা 30.3% থেকে বেড়ে 34.3% হয়েছে — জুন মাসের এই অনুপাতটি অর্ধবার্ষিক সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ। জানুয়ারি থেকে এর বিবর্তন সম্পর্কে বিস্তারিত জানুন H1 সারসংক্ষেপ এ।

কুয়েরিApril: সম্পূর্ণ টেপ অপশন কন্ট্রাক্ট ভলিউম এবং same-day-expiry শেয়ার
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-05-01 00:00:00')
কুয়েরিMay: সম্পূর্ণ টেপ অপশন কন্ট্রাক্ট ভলিউম এবং same-day-expiry শেয়ার
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-05-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
কুয়েরিJune: সম্পূর্ণ টেপ অপশন কন্ট্রাক্ট ভলিউম এবং same-day-expiry শেয়ার
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')

লেনদেনের খরচ, মাসিক নমুনা অনুযায়ী

কুয়েরিপ্রান্তিকের প্রতি মাসে একটি লেবেলযুক্ত স্যাম্পল সেশনে SPY median quoted spread (দ্বিতীয় বুধবার)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session,
       round(quantileDeterministicIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 3) AS med_spread_bps,
       round(count() / 1e6, 2) AS quote_updates_m,
       countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'SPY'
  AND ((sip_timestamp >= toDateTime64('2026-04-15 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-04-15 20:00:00', 9))
    OR (sip_timestamp >= toDateTime64('2026-05-13 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-05-13 20:00:00', 9))
    OR (sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-10 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-06-10 20:00:00', 9)))
GROUP BY session
ORDER BY session ASC

এই ত্রৈমাসিকের মাসিক নমুনা সেশনে SPY-এর মধ্যমquoted spread ছিল: এপ্রিলের নমুনায় 0.286 bps, মে মাসে 0.27 এবং জুন মাসে 0.409 — জুন মাসের নমুনাটি সবচেয়ে বেশি। ভিত্তি: এখানে প্রকাশ করা হয়েছে এককভাবে চিহ্নিত নমুনা সেশন (প্রতি মাসের দ্বিতীয় বুধবারের ডেটা), পুরো মাসের মধ্যম মান নয়; প্যানেলে অকার্যকর কোটেশনগুলো বাদ দেওয়া হয়নি।

সুদের হার: এই প্রান্তিকে কার্ভটি সমতল হয়েছে

কুয়েরি2s10s spread এবং Q2 পর্যন্ত 10-year, দৈনিক
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT toString(date) AS d,
    round(yield_10_year, 2) AS y10,
    round((yield_10_year - yield_2_year) * 100, 0) AS spread_2s10s_bp
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= toDate('2026-04-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
  AND isNotNull(yield_10_year) AND isNotNull(yield_2_year)
ORDER BY date

2s10s spread এই প্রান্তিকের শুরুতে ছিল 52 basis points এবং শেষে দাঁড়িয়েছে 30-এ — এটি একটি সমতল হওয়ার প্রক্রিয়া ছিল, যেখানে ১০-বছরের হার শেষ হয়েছে 4.44%-এ। এই পরিস্থিতির ছয়-মাসের সংস্করণটি H1 recap-এ দেওয়া হয়েছে। কার্ভ সমতল হওয়ার অর্থ হলো স্বল্প মেয়াদী হারের ব্যবধান দীর্ঘ মেয়াদী হারের তুলনায় কমে আসা; এই প্রবণতা অব্যাহত থাকবে কি না তা এই টেবিল থেকে জানা সম্ভব নয় এবং এই পৃষ্ঠাটি তা করার চেষ্টা করে না।

ক্যালেন্ডার, ত্রৈমাসিক স্কেল

কুয়েরিQ2-এর কর্পোরেট ক্যালেন্ডার (June 30 filing-index gap প্রকাশ করা হয়েছে)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-04-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')) AS ex_div_events,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-04-01') AND execution_date <= toDate('2026-06-30')) AS splits,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-04-01') AND listing_date <= toDate('2026-06-30')) AS ipos,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date >= toDate('2026-04-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')) AS q2_filings,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = toDate('2026-04-30')) AS filings_apr30,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = toDate('2026-06-30')) AS filings_jun30

এই ত্রৈমাসিকে তালিকাভুক্ত 105 কোম্পানি, সম্পাদিত 435 স্প্লিট এবং পরিশোধিত 15402 এক্স-ডিভিডেন্ড ইভেন্ট। ফাইলিংয়ের সংখ্যা (235075) প্রকাশ করা তথ্যের ঘাটতি নির্দেশ করে: জুন ৩০ তারিখে—যা ত্রৈমাসের শেষ দিন—ইনডেক্সে মাত্র 31 ফাইলিং রয়েছে এবং এপ্রিল ৩০ তারিখে 34 রয়েছে; যেখানে পার্শ্ববর্তী দিনগুলোতে হাজার হাজার ফাইলিং থাকে। ফলে ত্রৈমাসিকtotals-এ দুইটি মাস শেষের দিন বাদ পড়ে যায় এবং ফিড ব্যাকফিল না করা পর্যন্ত এটি কম দেখায়। মাস শেষের এই ঘাটতির নিজস্ব ডায়াগনস্টিক নোট রয়েছে।

ত্রৈমাসিক শেষের দিকে ক্যালেন্ডারের পরিবর্তন

কুয়েরিপ্রান্তিকের মাস অনুযায়ী Listings, splits, এবং ex-dividend ইভেন্ট
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT m, ipos, splits, ex_divs FROM (
    SELECT '2026-04' AS m,
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-04-01') AND listing_date <= toDate('2026-04-30')) AS ipos,
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-04-01') AND execution_date <= toDate('2026-04-30')) AS splits,
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-04-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-04-30')) AS ex_divs, 1 AS o
    UNION ALL SELECT '2026-05',
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-05-01') AND listing_date <= toDate('2026-05-31')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-05-01') AND execution_date <= toDate('2026-05-31')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-05-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-05-31')), 2
    UNION ALL SELECT '2026-06',
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-06-01') AND listing_date <= toDate('2026-06-30')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-06-01') AND execution_date <= toDate('2026-06-30')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-06-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')), 3
) ORDER BY o

ত্রৈমাসিক শেষ হওয়ার সাথে সাথে কর্পোরেট ক্যালেন্ডারের ব্যস্ততা বৃদ্ধি পেয়েছে: প্রতি মাসে ex-dividend ইভেন্টের সংখ্যা বেড়েছে, যা এপ্রিলের 3947 থেকে জুনের 6651 পর্যন্ত বিস্তৃত। এর পাশাপাশি স্টক স্প্লিটের সংখ্যাও বৃদ্ধি পেয়েছে (129 থেকে 164)। তিন মাস জুড়ে নতুন লিস্টিং স্থিতিশীল ছিল — এই ত্রৈমাসিকে লিস্টিং নয়, বরং ডিভিডেন্ডের ক্ষেত্রে ঢেউয়ের মতো বৃদ্ধির প্রবণতা দেখা গেছে।

সেশনের রসিদ

কুয়েরিপ্রান্তিকের ৬২টি session, টেপ থেকে যাচাইকৃত, মাস ভিত্তিক
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')) AS q2_sessions,
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-05-01 00:00:00')) AS april_sessions,
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-05-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-06-01 00:00:00')) AS may_sessions,
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')) AS june_sessions

ক্যালেন্ডার থেকে অনুমান করার পরিবর্তে পর্যবেক্ষিত বার (bars) থেকে যাচাইকৃত 62 সেশন: এপ্রিল মাসে 21টি, মে মাসে (Memorial Day) 20টি, এবং জুন মাসে (Juneteenth) 21টি। মাসভিত্তিক রসিদ এবং সমাপ্তির প্রমাণ জুন সারসংক্ষেপ এবং ছুটির ব্যাখ্যা-তে রয়েছে।

ডেটা নোটস

সম্পূর্ণ ডেটা নোটস
  • Short interest ১৫ জুন settlement পর্যন্ত — বর্তমান জেনারেশন অনুযায়ী জুন মাসের শেষ সময়ের তথ্য এখনও প্রক্রিয়াধীন; পূর্ণাঙ্গ বিবরণের জন্য June recap দেখুন। তথ্য পাওয়া গেলে এই পোস্টটি পুনরায় জেনারেট করা হবে।
  • মাসের শেষে ফাইলিং-ইনডেক্স গ্যাপ সরাসরি এখানে উল্লেখ করা হয়েছে: ৩০ জুন এবং ৩০ এপ্রিল এই কোয়ার্টারের অন্তর্ভুক্ত, এবং ৩১ মার্চ একই বৈশিষ্ট্য প্রদর্শন করে — ২০২৬ সালের প্রতিটি মাসের শেষ দিন যদি কার্যদিবস হয়, তবে সেই ডেটা প্রায় শূন্য থাকে। The diagnostic note এ এর প্রমাণ ও বিশ্লেষণ দেওয়া আছে।
  • Microstructure (tick-level plumbing) এখানে ইচ্ছাকৃতভাবে বাদ দেওয়া হয়েছে — একটি পূর্ণাঙ্গ সেশনের অ্যানালাইসিস দেখতে June 29 deep-dive দেখুন।
  • Volume-leader exclusion: সত্তা যাচাইকরণ (entity verification) বাকি থাকায় জুন মাসের তালিকায় একটি পুনঃব্যবহৃত সিম্বল বাদ দেওয়া হয়েছে।

পদ্ধতি

  • সময়কালটি হলো ১ এপ্রিল – ৩০ জুন, ২০২৬ — 62টি সেশন, যা পর্যবেক্ষণ করা বার (bars) থেকে যাচাই করা হয়েছে। ত্রৈমাসিক রিটার্ন প্রথমে ওই সময়ের নিয়মিত সময়ের শুরুর সময় থেকে শেষ নিয়মিত সময়ের সমাপ্তি পর্যন্ত গণনা করা হয়; Q1-এর পার্থক্য একই সংজ্ঞার ভিত্তিতে সরাসরি পুনরায় গণনা করা হয়।
  • টাইমস্ট্যাম্পগুলো UTC ফরম্যাটে সংরক্ষিত এবং র ডেটা (raw UTC) সীমার মাধ্যমে ফিল্টার করা হয়েছে; (EDT) ত্রৈমাসিক জুড়ে নিয়মিত সময় হলো ১৩:৩০–২০:০০ UTC। ডলার ভলিউম হলো নিয়মিত সময়ের মধ্যে প্রতি মিনিটের ক্লোজ প্রাইস এবং প্রতি মিনিটের ভলিউমের গুণফল। বহু-বছরের ইতিহাস ব্লকগুলো ইস্টার্ন ওয়াল ক্লক অনুযায়ী নিয়মিত সময় ফিল্টার করে (প্রতি সারির জন্য রূপান্তরিত — দশকের ব্যবধানে DST-নিরাপদ নিয়ম অনুসরণ করা হয়েছে) এবং এই ত্রৈমাসের শেষে তাদের ঊর্ধ্বসীমা নির্ধারণ করে; ডেটার গভীরতা যাচাই (সেপ্টেম্বর ২০০৩ পর্যন্ত মিনিটের ইতিহাস) H1 recap-এর পদ্ধতিতে দেওয়া আছে।
  • ডেটা জেনারেশন গেটেড রিড-অনলি পাথ-এর মাধ্যমে সম্পন্ন হয়; পাবলিক পেজ কখনোই লাইভ কুয়েরি করে না। ৫ জুলাই, ২০২৬ তারিখ পর্যন্ত ডেটা ওয়্যারহাউসের অবস্থা।

এটি নিয়মিত ত্রৈমাসিক রিক্যাপের প্রথম সংস্করণ; Q3-এর সংস্করণে এখানে লিঙ্ক দেওয়া হবে। মাসের বিস্তারিত: June। এই ত্রৈমাসের অর্ধাংশ সম্পন্ন হয়েছে: H1 2026।

#market recap#quarterly#rates#volume#ipos