MU: Micron June 2026 trading volume
Micron-এর June 2026-এ লেনদেনের পরিমাণ ছিল 995.7 billion dollars, যা বাজারে first র্যাঙ্কে ছিল এবং জুন মাসের repricing কমে দাঁড়িয়েছে 14 percent-এ।
Micron 2026 সালের প্রথমার্ধ অত্যন্ত অস্থির মূল্যের পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে অতিবাহিত করেছে — এবং জুন মাসে দাম স্থিতিশীল হলেও লেনদেনের পরিমাণ কমেনি। MU জুন মাস শেষে $1151.01 এ বন্ধ হয়েছে, যা 14% বৃদ্ধি পেয়েছে — ফেব্রুয়ারির পর এটি ছিল সবচেয়ে শান্ত মাস, যেখানে মে মাসে ছিল 89.8% — অন্যদিকে এর $995.7 billion রেগুলার-আওয়ার টার্নওভার পুরো US টেপে first অবস্থানে ছিল, যা SPY এর চেয়েও বেশি। দিনভিত্তিক পরিমাপে এটি ছিল এই অর্ধবছরের সবচেয়ে অস্থির মাস (127.6% বার্ষিককৃত): এই স্থিতিশীলতা একটি সাময়িক বিভ্রম মাত্র। জুন মাসের হিসাব নিচে দেওয়া হলো — টেপ, আর্নিং-উইক ফাইলিংস, ভোলাটিলিটি, পিয়ার্স, স্প্রেড, অপশনস, শর্টস এবং ছয় মাসের আর্ক। প্রতিটি সংখ্যা একটি সংরক্ষিত কুয়েরি; SQL দেখতে যেকোনো প্যানেল এক্সপ্যান্ড করুন।
এক মাসের পরিসর
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT count() FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-19 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-06-20 00:00:00')
) AS spy_jun19,
(
SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS hi,
(
SELECT min(toFloat64(low)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS lo
SELECT
round(argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_open,
round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_close,
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(hi, 2) AS month_high,
formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(high) >= hi - 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_high_first_bar_et,
round(lo, 2) AS month_low,
formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(low) <= lo + 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_low_first_bar_et,
round(minIf(toFloat64(low), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - lo, 2) AS rth_minus_extended_low,
round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS month_shares_bn,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS session_days_observed,
spy_jun19 AS spy_bars_june19
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')এই আকারের স্টকের জন্য মাসের অভ্যন্তরীণ পরিসর ছিল বিশাল: $850.1 সর্বনিম্ন (2026-06-05 16:34 ET) থেকে $1255 সর্বোচ্চ (2026-06-25 09:35 ET) — যা অধিকাংশ স্টকের পুরো বছরের পরিসরের চেয়েও বেশি প্রশস্ত। ১৯ জুন বাজারব্যাপী ছুটি ছিল (0 SPY বার), তাই এই মাসটি 21টি সেশনে সম্পন্ন হয়েছে।
ছয় মাসের প্রবণতার বিপরীতে জুন মাস
14% কি বড়? এই ticker-টির জন্য এই অর্ধবর্ষটি ছিল শান্ত একটি সময়। প্যানেলটি প্রতি মাসে একইভাবে লাইভ রিকম্পিউট করা হয়।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct,
round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS month_close,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start
ORDER BY period_startপ্রবণতা: জানুয়ারিতে 40.5%, ফেব্রুয়ারিতে সমতল 0%, মার্চে -15.9% যা এই অর্ধবর্ষের সর্বনিম্ন ক্লোজিং ($337.62) চিহ্নিত করেছে, তারপর এপ্রিলে 48.4% এবং মে মাসে 89.8% — ছয় মাসে $414.73 থেকে $1151.01। এর সাথে লেনদেনের পরিমাণও বেড়েছে: জানুয়ারিতে $235.8 বিলিয়ন থেকে জুনে $995.7 বিলিয়ন। জুনের প্রাইস মুভমেন্ট ছিল ফেব্রুয়ারির পর সবচেয়ে ছোট; তবে এই সময়ের মধ্যে জুনের ট্রেডিং ভলিউম ছিল সবচেয়ে বেশি।
দাম কমেছে। অস্থিরতা কমেনি।
14% মাস কি শান্ত ছিল? রিয়ালাইজড ভোলাটিলিটি — অর্থাৎ বার্ষিকীকৃত দৈনিক ক্লোজিং মুভমেন্ট — জুন মাসকে সম্পূর্ণ ভিন্নভাবে দেখায়।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
toString(toStartOfMonth(et_date)) AS period_start,
round(stddevSamp(log_ret) * sqrt(252) * 100, 1) AS realized_vol_ann_pct,
round(100 * stddevSamp(log_ret) / max(stddevSamp(log_ret)) OVER (), 1) AS pct_of_peak_vol,
round(avg(day_range_pct), 1) AS avg_day_range_pct,
round(max(abs(day_move_pct)), 1) AS biggest_day_move_pct,
count() AS return_days
FROM (
SELECT et_date, day_range_pct,
if(prev_close > 0, ln(close_usd / prev_close), NULL) AS log_ret,
if(prev_close > 0, (close_usd / prev_close - 1) * 100, NULL) AS day_move_pct
FROM (
SELECT et_date, close_usd, day_range_pct,
lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS close_usd,
(maxIf(toFloat64(high), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / minIf(toFloat64(low), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100 AS day_range_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY et_date
)
)
)
WHERE isFinite(log_ret) AND log_ret IS NOT NULL
GROUP BY period_start
ORDER BY period_startএই মাপকাঠিতে জুন ছিল বছরের অর্ধেকের মধ্যে সবচেয়ে অস্থির মাস: 127.6% বার্ষিকীকৃত, যা মে মাসের 101.4% এর চেয়েও বেশি; এর গড় সেশন রেঞ্জ ছিল 7.6% এবং ক্লোজ-ওভার-ক্লোজ মুভমেন্ট ছিল 15.8%। মাসটির শুরু এবং শেষ ছিল শান্ত; কিন্তু মধ্যবর্তী দিনগুলো ছিল অস্থির।
সেশন ভিত্তিক বিশ্লেষণ
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT et_date, close_usd,
round(if(prev_close = 0, NULL, (close_usd / prev_close - 1) * 100), 1) AS change_pct,
shares_m
FROM (
SELECT et_date, close_usd, shares_m,
lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS close_usd,
round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY et_date
)
)
ORDER BY et_dateসারণিটি উভয় দিকেই ব্যাপক ওঠানামা করেছে — অস্থিরতার মধ্য দিয়ে 2026-06-01 তারিখে $1034.83 থেকে শেষ সেশনে $1151.01 পর্যন্ত। "+14% মাসিক বৃদ্ধি" এই তথ্যটি আড়াল করে ফেলে: শুধুমাত্র প্রান্তিক সেশনগুলোতে স্থিতিশীলতা ছিল। সবচেয়ে বেশি অস্থিরতা দেখা গেছে আয়ের সপ্তাহের (earnings week) রো বা সারিতে — যা পরবর্তীতে উল্লেখ করা হয়েছে।
এই ওঠানামা কি রিপোর্ট করা ত্রৈমাসিকের সাথে মিলেছে?
এগুলো তারিখ অনুযায়ী চিহ্নিত করা সম্ভব — SEC-এর নিজস্ব ইনডেক্স থেকে প্রাপ্ত MU-এর জুন মাসের নথিপত্র এবং সেই তারিখগুলোতে মার্কেটের কার্যক্রমের তুলনা করে এটি বোঝা সম্ভব।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT maxIf(filing_date, form_type = '8-K')
FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
) AS last_8k_date,
(
SELECT minIf(filing_date, form_type = '10-Q')
FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
) AS tenq_date,
(
SELECT (count(), countIf(form_type = '8-K'), countIf(form_type = '4'))
FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
) AS filing_census,
(
SELECT toDate(toTimeZone(min(window_start), 'America/New_York'))
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
AND toFloat64(high) >= (
SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) - 0.011
) AS month_high_date
SELECT
toString(last_8k_date) AS earnings_8k_filed,
if(last_8k_date = toDate('2026-06-24'), 1, 0) AS eightk_on_jun24,
toString(tenq_date) AS tenq_filed,
dateDiff('day', last_8k_date, tenq_date) AS days_8k_to_10q,
filing_census.1 AS june_filings_total,
filing_census.2 AS eightk_filings,
filing_census.3 AS form4_filings,
round((anyIf(close_usd, et_date = toDate('2026-06-25')) / anyIf(close_usd, et_date = toDate('2026-06-24')) - 1) * 100, 1) AS next_session_move_pct,
round(anyIf(shares_m, et_date = toDate('2026-06-25')), 1) AS next_session_shares_m,
round(anyIf(shares_m, et_date = toDate('2026-06-25')) - maxIf(shares_m, et_date != toDate('2026-06-25')), 1) AS shares_lead_over_next_busiest_m,
if(month_high_date = toDate('2026-06-25'), 1, 0) AS month_high_on_jun25
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) AS close_usd,
toFloat64(sum(volume)) / 1e6 AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY et_date
)MU-এর ত্রৈমাসিক 8-K রিপোর্টটি 2026-06-24 তারিখে নথিভুক্ত, এবং এর ঠিক এক দিন পরে 1 তারিখে 10-Q রিপোর্টটি আসে (8 জুন ফাইলিং, 3 ইনসাইডার Form 4s)। 8-K রিপোর্টের পরের সেশনে 15.8% বেশি দামে লেনদেন সম্পন্ন হয় এবং 77.2 মিলিয়ন শেয়ার লেনদেন হয় — যা ওই মাসের সর্বোচ্চ লেনদেন, এবং এর পরবর্তী সর্বোচ্চ লেনদেনের চেয়ে 5.9 মিলিয়ন বেশি — এছাড়া ওই একই সেশনে মাসের সর্বোচ্চ $1255 মূল্য నమోदित হয় (2026-06-25 09:35 ET; এগ্রিমেন্ট কলামটি এই মিল নিশ্চিত করে)। এই সামঞ্জস্যটিই হলো পর্যবেক্ষণ; এই নিবন্ধটি এখানেই শেষ।
একটি Micron-এর গল্প, নাকি মেমরি সংক্রান্ত গল্প?
মেমরি এবং স্টোরেজ কমপ্লেক্সের বাকি অংশ কি স্থানান্তরিত হয়েছে? তালিকাটি নির্ধারিত এবং ঘোষিত: জুন মাসের খবরে থাকা তিনটি স্টোরেজ নাম MU-এর সাথে সবচেয়ে বেশি যুক্ত ছিল, এছাড়া NVDA এবং SPY ছিল মাপকাঠি হিসেবে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH (
SELECT (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
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS mu_return
SELECT ticker,
round(june_return_pct, 1) AS june_return_pct,
round(june_return_pct - mu_return, 1) AS vs_mu_pct_points,
rth_dollar_bn,
round(100 * rth_dollar_bn / max(rth_dollar_bn) OVER (), 1) AS pct_of_top_turnover
FROM (
SELECT ticker,
(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 AS june_return_pct,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'WDC', 'INTC', 'NVDA', 'SPY')
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
)
ORDER BY june_return_pct DESCএটি ছিল মেমরি সংক্রান্ত পরিবর্তন — এবং MU এতে পিছিয়ে ছিল। SNDK 31.3% বৃদ্ধি পেয়েছে, INTC 27.5%, WDC 19.1% — প্রতিটি স্টোরেজ নাম MU-কে 5.1 থেকে 17.3 পয়েন্টে হারিয়ে দিয়েছে — যেখানে SPY এবং NVDA জুন মাসে নিম্নমুখী সমাপ্ত হয়েছে। MU-এর বিশেষত্ব: এর টার্নওভার এখানকার প্রতিটি সারির চেয়ে বেশি।
মার্কেটের সবচেয়ে বড় টিকার
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT ticker,
round(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / 1e9, 1) AS regular_hours_dollar_bn,
round(100 * sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / max(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))) OVER (), 1) AS pct_of_leader
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 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 regular_hours_dollar_bn DESC
LIMIT 10প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH (
SELECT sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 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
) AS mu_d
SELECT
countIf(d > mu_d AND ticker != 'MU') + 1 AS mu_rank,
round(mu_d / 1e9, 1) AS mu_dollar_bn,
round((mu_d - maxIf(d, d < mu_d AND ticker != 'MU')) / 1e9, 1) AS lead_over_next_bn
FROM (
SELECT ticker, sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) AS d
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 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
)জুন মাসের রেগুলার-আওয়ারস ডলার ভলিউমের ভিত্তিতে MU মার্কিন তালিকাভুক্ত প্রতিটি সিম্বলের মধ্যে first অবস্থানে ছিল — $995.7 বিলিয়ন, যেখানে দ্বিতীয় স্থানে ছিল SPY এর চেয়ে $224.3 বিলিয়ন বেশি। এক মাসে একটি একক কোম্পানির ফ্ল্যাগশিপ ইনডেক্স ফান্ডের চেয়ে বেশি লেনদেন করা একটি বিরল ঘটনা; এর প্রেক্ষাপট বুঝতে উপরের আর্নিং-উইক এবং পিয়ার সেকশনগুলো দেখুন। ভিত্তি: জুন 1–30 রেগুলার আওয়ারস, সত্তা যাচাইকরণ বাকি থাকায় একটি রিইউজড-সিম্বল লিস্টিং বাদ দেওয়া হয়েছে (এর রসিদ)। বাজারের সামগ্রিক চিত্র জুন সারসংক্ষেপে দেওয়া হয়েছে।
মার্কেটের লেনদেনের বিবরণ
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT (round(count() / 1e6, 2),
round(100.0 * countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price > bid_price) / count(), 2),
countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price < bid_price),
countIf(bid_price <= 0 OR ask_price <= 0))
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'MU'
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
) AS quote_census
SELECT
round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(size), toUInt64(abs(sequence_number))) AS median_print_shares,
round(avg(toFloat64(size)), 1) AS avg_print_shares,
round(100.0 * countIf(size < 100) / count(), 1) AS odd_lot_pct_of_prints,
round(100.0 * countIf(toFloat64(size) != round(toFloat64(size))) / count(), 2) AS fractional_pct_of_prints,
quote_census.1 AS nbbo_updates_m,
quote_census.2 AS clean_two_sided_pct,
quote_census.3 AS crossed_updates,
quote_census.4 AS one_sided_or_empty_updates
FROM global_markets.stocks_trades
WHERE ticker = 'MU'
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)35.17 মিলিয়ন প্রিন্ট যার মধ্যম মান হলো 8 শেয়ার — এবং 91.7%টি অড লট, যা আমাদের পরিমাপ করা সবচেয়ে বেশি রিটেইল-বিভাজিত লেনদেনের মধ্যে একটি (NVDA-এর জুন মাসের লেনদেন উল্লেখযোগ্যভাবে কম ছিল; এর বিস্তারিত বিশ্লেষণ দেখুন)। চার অঙ্কের শেয়ার মূল্যের ক্ষেত্রে একটি "রাউন্ড লট" অনেক বড় অংকের অর্থ নির্দেশ করে, তাই গঠনগতভাবেই এখানে ছোট প্রিন্টগুলো বেশি দেখা যায়; ভগ্নাংশ প্রিন্ট (9.04%) একই নির্দেশ করে। কোটেশন বিশ্লেষণ: 19.64 মিলিয়ন NBBO আপডেট, 99.86% ক্লিন টু-সাইডেড, 16963 ক্রসড, 78 ওয়ান-সাইডেড বা খালি — এগুলো প্রকাশ করা হয়েছে, বাদ দেওয়া হয়নি।
একটি পুনঃমূল্যায়নের সময় স্প্রেড (spread)
একটি স্টক যদি এক কোয়ার্টারে প্রায় তিনগুণ বৃদ্ধি পায়, তবে স্প্রেড সংক্রান্ত প্রশ্নটি ভিন্নভাবে দেখা দেয়: দাম যখন নতুন স্তরে পৌঁছায়, তখন কি এর স্প্রেড তখনও সংকীর্ণ ছিল?
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT session,
round(quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price), toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price) * 100, 1) AS med_spread_cents,
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), 2) AS med_spread_bps,
count() AS quote_updates,
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 = 'MU'
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session
ORDER BY sessionবেসিস পয়েন্টে (basis points) পুরো মুভমেন্ট জুড়ে স্প্রেডটি প্রাতিষ্ঠানিক মানের ছিল: 3.96 bps ছিল 2026-06-01-এ, এবং শেষ সেশনে ছিল 4.19 bps — সেন্টের কলামটি মোটামুটি মূল দামের স্তর অনুসরণ করে। মেকানিজম সম্পর্কে জানতে স্প্রেড ব্যাখ্যাটি দেখুন।
Options: একটি দ্বি-মুখী বুক
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
uniqExact(ticker) AS distinct_contracts,
round(sum(size) / 1e6, 2) AS contracts_traded_m,
round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2) AS premium_notional_busd,
round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'C')), 2) AS month_put_call_ratio,
uniqExact(substring(ticker, 5, 6)) AS expiries_traded,
round(intDiv(toUInt32OrZero(substring(argMax(ticker, sz), 12, 8)), 1000), 0) AS busiest_strike_usd
FROM (
SELECT ticker, price, size, sum(size) OVER (PARTITION BY ticker) AS sz
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
)16.76 মিলিয়ন কন্ট্রাক্ট 11789টি ভিন্ন কন্ট্রাক্টের মধ্যে বিস্তৃত, যার প্রিমিয়াম ছিল $77.13 বিলিয়ন — এবং বুকটি ছিল দ্বি-মুখী: একটি মাসের put/call রেশিও ছিল 0.99, যা মূলত সমতা বা প্যারিটি নির্দেশ করে (NVDA-এর জুন মাসে কল-অধিক ছিল; তুলনা করুন)। একটি তীব্র পুনঃমূল্যায়নের (repricing) সময় এই সমতা নির্দেশ করে যে অপশন মার্কেটে মুভমেন্টের উভয় দিকেই অবস্থান বিভক্ত ছিল — ডেটাটি বিভাজন দেখায়, কোনো উদ্দেশ্য নয়।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
concat('$', toString(toUInt32(bucket))) AS strike_bucket,
call_contracts,
put_contracts,
round(100.0 * put_contracts / (call_contracts + put_contracts), 1) AS put_share_pct
FROM (
SELECT
least(floor(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 12, 8))) / 1000 / 100) * 100, 1500) AS bucket,
toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'C')) AS call_contracts,
toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'P')) AS put_contracts
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY bucket
)
ORDER BY toUInt32OrZero(substring(strike_bucket, 2))স্ট্রাইক ম্যাপ এমন একটি রেঞ্জ জুড়ে বিস্তৃত যা জানুয়ারিতে অবাস্তব মনে হতো — $0 বাকেট থেকে $1500+ সিলিং পর্যন্ত প্রকৃত ভলিউম, যা নির্দেশ করে অন্তর্নিহিত সম্পদটি কতটা মুভ করেছে। সেই মুভমেন্টের মালিকানা নিতে কত খরচ হয়েছে? মাসের শেষ সেশনের মূল্য এটি নির্ধারণ করে:
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH (
SELECT argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-30 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS spot
SELECT
toString(any(expiry)) AS nearest_expiry,
dateDiff('day', toDate('2026-06-30'), any(expiry)) AS calendar_days_to_expiry,
round(spot, 2) AS spot_close,
argMin(strike_usd, (dist, strike_usd)) AS atm_strike,
round(argMin(call_last + put_last, (dist, strike_usd)), 2) AS straddle_usd,
round(argMin(call_last + put_last, (dist, strike_usd)) / spot * 100, 2) AS straddle_pct_of_spot,
count() AS two_sided_strikes
FROM (
SELECT expiry, strike_usd, abs(strike_usd - spot) AS dist,
anyIf(last_px, opt_type = 'C') AS call_last,
anyIf(last_px, opt_type = 'P') AS put_last
FROM (
SELECT
toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))) AS expiry,
substring(ticker, 11, 1) AS opt_type,
toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 12, 8))) / 1000 AS strike_usd,
argMax(toFloat64(price), (sip_timestamp, toFloat64(price))) AS last_px
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-30 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY expiry, opt_type, strike_usd
)
WHERE expiry > toDate('2026-06-30')
GROUP BY expiry, strike_usd
HAVING countIf(opt_type = 'C') > 0 AND countIf(opt_type = 'P') > 0
)
WHERE expiry = (
SELECT min(toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))))
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-30 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
AND toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))) > toDate('2026-06-30')
)জুন 30-এর ক্লোজিং অনুযায়ী, নিকটতম এক্সপায়রি ছিল 2 ক্যালেন্ডার দিন বাকি; অ্যাট-দ্য-মানি পেয়ার — অর্থাৎ $1150 স্ট্রাইকে একটি কল এবং একটি পুট — শেষবার সম্মিলিতভাবে $69.95 এ ট্রেড হয়েছে: যা $1151.01 শেয়ার মূল্যের 6.08%। ব্রেক ইভেনে পৌঁছাতে ক্রেতাকে সেই 2 দিনের মধ্যে যেকোনো দিকে সমপরিমাণ মুভমেন্টের প্রয়োজন ছিল — জুন মাস শেষ হয়েছে বিশাল মুভমেন্টের প্রত্যাশায়।
The news flow
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT (JSONExtractString(any(publisher), 'name'), count())
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'MU')
AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
GROUP BY JSONExtractString(publisher, 'name') ORDER BY count() DESC LIMIT 1
) AS top_pub
SELECT
count() AS june_articles,
uniqExact(JSONExtractString(publisher, 'name')) AS publishers,
top_pub.1 AS top_publisher,
round(100.0 * top_pub.2 / count(), 0) AS top_publisher_pct,
countIf(has(tickers, 'NVDA')) AS nvda_co_articles,
countIf(has(tickers, 'SNDK')) AS sndk_co_articles,
countIf(has(tickers, 'INTC')) AS intc_co_articles
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'MU')
AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')195 MU-tagged articles from 4 publishers — read skeptically, The Motley Fool alone wrote 59% of them. Co-tags frame a semiconductor story: NVDA in 86 articles, SNDK in 32, INTC in 21. What was it about? The vendor's own article tags give the vocabulary without adopting it:
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT keyword, count() AS articles,
round(100.0 * count() / (SELECT count() FROM global_markets.stocks_news WHERE has(tickers, 'MU') AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')), 1) AS pct_of_articles
FROM global_markets.stocks_news
ARRAY JOIN keywords AS keyword
WHERE has(tickers, 'MU')
AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
GROUP BY keyword
ORDER BY articles DESC, keyword ASC
LIMIT 10"AI infrastructure" leads at 49 of 195 articles, with "memory chips", "DRAM" and "high-bandwidth memory" behind it — an AI-memory vocabulary, reported as tag counts, not as an explanation.
শর্ট পজিশন কমেছে — এবং একটি কভারেজ গ্যাপ রয়ে গেছে
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT toString(date) AS d,
round(toFloat64(any(short_volume)) / 1e6, 2) AS short_shares_m,
round(100 * toFloat64(any(short_volume)) / toFloat64(any(total_volume)), 1) AS short_pct_of_offexchange
FROM global_markets.stocks_short_volume
WHERE ticker = 'MU' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
GROUP BY date
ORDER BY dateকভারেজ সংক্রান্ত তথ্য: MU-এর জুন মাসের শর্ট-ভলিউম ফাইলে মাত্র 16টি 21 সেশন রয়েছে — জুন 29 তারিখের মার্কেট-ওয়াইড ট্রাঙ্কেশন বা কর্তনের বাইরেও, বেশ কিছু MU রো বা সারি অনুপস্থিত — তাই মাস-ভিত্তিক কোনো অনুপাত গণনা করা সম্ভব হয়নি; দৈনিক রো বা সারিগুলো সঠিক, কিন্তু তথ্যের ঘাটতি প্রকাশ করা হয়েছে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
toString(maxIf(settlement_date, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) AS mid_june_settlement,
round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) / 1e6, 2) AS mid_june_shares_short_m,
toString(maxIf(settlement_date, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) AS eom_settlement,
round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) / 1e6, 2) AS eom_shares_short_m,
round((toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) - toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20')))) / 1e6, 2) AS decline_m_shares,
round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) / toFloat64(maxIf(avg_daily_volume, settlement_date > toDate('2026-06-20'))), 2) AS eom_days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'MU' AND settlement_date >= toDate('2026-06-01') AND settlement_date <= toDate('2026-06-30')সেটেলমেন্ট জোড়াটি সম্পূর্ণ: 2026-06-15 সেটেলমেন্টে 41.59 মিলিয়ন শেয়ার শর্ট ছিল যা 2026-06-30 তারিখের মধ্যে 31.67 মিলিয়নে নেমে এসেছে — যা ব্যাক হাফ বা শেষ অর্ধেকের মধ্যে 9.92 মিলিয়ন শেয়ারের পতন নির্দেশ করে, যে সময়ে আর্নিং সপ্তাহ ছিল। মাস শেষের পজিশন হলো গড় ভলিউমের 0.53 দিনের সমান — এই টেপের জন্য এটি কম। এই পৃষ্ঠাটি প্রথম প্রকাশিত হয়েছিল সেই প্রিন্টটি পেন্ডিং থাকা অবস্থায় (বিলম্ব হওয়া স্বাভাবিক); উপরের সংখ্যাটি তার প্রাপ্ত ফলাফল।
মূল তথ্যের বিশ্লেষণ
কোম্পানির নিজস্ব বিবৃতিতে কী দেখা যাচ্ছে? একটি সতর্কতা: এই তথ্যগুলো ফাইলিং ক্যালেন্ডারের পরে আসে — সর্বশেষ সারিটি June 10-Q এর আগের সময়ের, তাই এই প্রবণতাটি একটি উদাহরণ মাত্র, এটি একদম সাম্প্রতিক অবস্থা নয়।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT quarter_end, revenue_bn,
round(100 * revenue_bn / max(revenue_bn) OVER (), 1) AS pct_of_peak_revenue,
net_income_bn, diluted_eps
FROM (
SELECT toString(period_end) AS quarter_end,
round(toFloat64(revenue) / 1e9, 2) AS revenue_bn,
round(toFloat64(net_income_loss_attributable_common_shareholders) / 1e9, 2) AS net_income_bn,
round(toFloat64(diluted_earnings_per_share), 2) AS diluted_eps
FROM global_markets.stocks_income_statements
WHERE has(tickers, 'MU') AND timeframe = 'quarterly'
ORDER BY period_end DESC
LIMIT 6
)
ORDER BY quarter_end ASCনথিভুক্ত ছয়টি কোয়ার্টারের মধ্যে রাজস্ব (revenue) $7.75 বিলিয়ন (2024-08-29) থেকে $13.64 বিলিয়ন (2025-11-27) পর্যন্ত পরিবর্তিত হয়েছে — সর্বশেষ সারিটি এই সময়ের সর্বোচ্চ শিখর — এবং সেই কোয়ার্টারে নিট আয় ছিল $5.24 বিলিয়ন এবং diluted EPS ছিল $4.6। এটি কোনো সরলরেখা নয়, তবে এই সময়ের সমাপ্তি ঘটেছে এর সর্বোচ্চ শিখরে।
এখান থেকে যা লক্ষ্য করবেন
শুধুমাত্র ক্যালেন্ডারের তথ্য: পরবর্তী short-interest settlement জুলাই মাসের মাঝামাঝি সময়ে FINRA-এর সাধারণ বিলম্বিত সময়সূচী অনুযায়ী প্রকাশিত হবে; জুন মাসে ফাইল করা কোয়ার্টারটি ভেন্ডর ফিড আপডেট হওয়ার পর মৌলিক তথ্যের তালিকায় অন্তর্ভুক্ত হবে; এবং এই সিরিজের পরবর্তী সংস্করণে জুলাই মাসের তথ্যও একইভাবে অন্তর্ভুক্ত করা হবে।
FAQ
কেন 2026 সালের জুন মাসে MU-এর শেয়ারের দাম এত পরিবর্তিত হয়েছিল?
এই পৃষ্ঠাটি ব্যাখ্যা করার পরিবর্তে তথ্য পরিমাপ করে: MU-এর লেনদেনের দাম ছিল $850.1 থেকে $1255; ত্রৈমাসিক 8-K রিপোর্টটি 2026-06-24 তারিখের, এবং মাসের সবচেয়ে বেশি ভলিউমে পরবর্তী সেশনে এটি 15.8% বৃদ্ধি পায়; এই সময়ের মধ্যে মেমরি সেক্টরের সমস্ত শেয়ার একইভাবে পরিবর্তিত হয়েছে।
2026 সালের জুন মাসে MU-এর অস্থিরতা (volatility) কেমন ছিল?
এর অর্ধবার্ষিক সময়ের সবচেয়ে অস্থির মাস ছিল এটি: বার্ষিককৃত রিয়েলাইজড ভোলাটিলিটি ছিল 127.6% এবং গড় সেশন রেঞ্জ ছিল 7.6%, যেখানে এন্ডপয়েন্ট-টু-এন্ড রিটার্ন ছিল মাত্র 14%।
MU-এর জুনের এই মুভমেন্ট কি কোম্পানি-নির্দিষ্ট ছিল নাকি সেক্টর-ব্যাপী?
এটি সেক্টর-ব্যাপী ছিল, যেখানে MU ছিল লাভজনক শেয়ারগুলোর মধ্যে সবচেয়ে পিছিয়ে থাকা শেয়ার: SNDK 31.3% বৃদ্ধি পেয়েছে এবং প্রতিটি স্টোরেজ শেয়ার MU-এর 14% এর চেয়ে বেশি রিটার্ন দিয়েছে, যেখানে SPY এবং NVDA নিম্নমুখী ক্লোজ হয়েছে। MU-এর বিশেষত্ব ছিল টার্নওভার: $995.7 বিলিয়ন, যা এই বাস্কেটের মধ্যে সবচেয়ে বেশি।
MU-এর শর্ট ইন্টারেস্ট কি বেশি?
এর নিজস্ব ট্রেডিং ভলিউমের তুলনায় এটি কম: 2026-06-30 সেটেলমেন্টে 31.67 মিলিয়ন শেয়ার ছিল — যা কভার করার জন্য গড় ভলিউম অনুযায়ী প্রায় 0.53 দিন সময় লাগবে, যা জুনের মাঝামাঝি সময়ের তুলনায় 9.92 মিলিয়ন কম। শর্ট ইন্টারেস্ট সবসময় সেটেলমেন্টের বিলম্বের কারণে প্রকাশিত হয়।
MU-এর পুট/কল রেশিও (put/call ratio) এর অর্থ কী?
জুন মাসের 0.99 রেশিও নির্দেশ করে যে পুট এবং কল প্রায় সমান ভলিউমে ট্রেড হয়েছে — যা একটি দ্বি-মুখী বাজার, কোনো একতরফা বাজি নয়। রেশিও ১-এর অনেক নিচে থাকলে তা কল-নির্ভর (NVDA-এর জুনের মতো), আর ১-এর অনেক উপরে থাকলে তা পুট-নির্ভর।
ডেটা নোটস
সম্পূর্ণ ডেটা নোটস
- Entity. MU হলো Micron Technology, Inc., CIK 0000723125 — একটি অবিচ্ছিন্ন EDGAR পরিচয়; কোনো সিম্বল-পুনর্ব্যবহার সংক্রান্ত সীমাবদ্ধতা নেই।
- Short-volume coverage. জুন মাসের ফাইলটি 16 সংখ্যক 21 সেশন জুড়ে বিস্তৃত (জুন 29 তারিখের কর্তন এবং MU-নির্দিষ্ট অনুপস্থিতি সহ); অনুপাতগুলো শুধুমাত্র প্রতিদিনের ভিত্তিতে দেখানো হয়েছে।
- Peer basket. SNDK, WDC, INTC — MU-এর নিউজ ফ্লো-তে জুনের সবচেয়ে ঘন ঘন আসা স্টোরেজ কোম্পানি ট্যাগ — এবং মাপকাঠি হিসেবে NVDA ও SPY অন্তর্ভুক্ত; এগুলো আগে থেকেই ঘোষণা করা হয়েছে, পরে একত্রিত করা হয়নি।
- Options parsing. OCC সিম্বল (অবস্থান 5/11/12) থেকে মেয়াদ/ধরণ/স্ট্রাইক পুনরায় বিশ্লেষণ করা হয়েছে; প্রিমিয়াম ১০০-শেয়ার মাল্টিপ্লায়ার ধরে করা হয়েছে।
- Straddle method. মাস শেষের পরের মেয়াদের সবচেয়ে নিকটবর্তী স্ট্রাইকের সর্বশেষ TRADED মূল্য (কোয়াট নয়) — এটি একটি ট্রেড রসিদ, মডেল-নির্ভর ভোলাটিলিটি নয়।
- Fundamentals lag. ইনকাম-স্টেটমেন্ট ফিড ফাইলিং ক্যালেন্ডারের পরে চলে; এর সর্বশেষ MU সারিটি জুন 10-Q এর আগের সময়ের; শুধুমাত্র ট্রেন্ড কনটেক্সট হিসেবে ব্যবহৃত।
- June 19 closure zero-SPY-bars স্কোরবোর্ড রসিদ দ্বারা যাচাই করা হয়েছে।
- Spread panels ক্রসড বা একতরফা কোটেশন বাদ দেয়, এবং ড্রপ কাউন্ট প্রতিটি সারিতে প্রকাশ করা হয়েছে।
- মার্কেট-ব্যাপী প্রেক্ষাপট — এই টিকারটি সম্পূর্ণ টেপ লিডারবোর্ডের শীর্ষে অন্তর্ভুক্ত — June 2026 recap এ রয়েছে।
পদ্ধতি
- সময়কালটি হলো 1–30 জুন, 2026 (পর্যবেক্ষিত বার থেকে যাচাইকৃত 21 সেশন)। রিটার্ন গণনা করা হয় রেগুলার-আওয়ার ওপেন থেকে রেগুলার-আওয়ার ক্লোজ পর্যন্ত; জুন মাস সম্পূর্ণভাবে EDT অনুসরণ করে, তাই রেগুলার আওয়ারের সীমানা হলো 13:30–20:00 UTC। ট্রেইলিং প্যানেলগুলো EST মাস জুড়ে বিস্তৃত এবং সেখানে Eastern-clock ফিল্টার ব্যবহার করা হয়।
- রিয়ালাইজড ভোলাটিলিটি = ডেইলি ক্লোজ-ওভার-ক্লোজ লগ রিটার্নের (রেগুলার-আওয়ার ক্লোজ) স্যাম্পল স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন; যা 252-এর বর্গমূল দিয়ে বার্ষিকীকরণ করা হয়; একটি মাসের প্রথম রিটার্ন যদি মাসের সীমানা অতিক্রম করে, তবে সেটি পরবর্তী মাসে গণনা করা হয়।
- ট্রেইলিং তুলনাগুলো লাইভ রিকম্পিউট করা হয়, কোনো সংরক্ষিত মান থেকে নয়।
- জেনারেশন শুধুমাত্র গেটেড রিড-অনলি পাথ-এর মাধ্যমে ব্যাচ আকারে করা হয়; পাবলিক পেজ কখনোই লাইভ কুয়েরি করে না। ডেটাবেস সর্বশেষ 12 জুলাই, 2026 পর্যন্ত আপডেট করা।
প্রতিটি প্যানেল একটি সংরক্ষিত অবজেক্ট — চার্ট, টেবিল, SQL। আরও বিস্তারিত কুয়েরি করার জন্য Strasmore টার্মিনাল ব্যবহার করুন।