NVDA: NVIDIA জুন 2026 এর প্রতিটি মুহূর্তের আপডেট
জুন 2026 এর বিস্তারিত তথ্য: প্রি-মার্কেট ট্রেডিংয়ে $235 শিখর, 21 সেশনে 7.4% পতন এবং মার্কিন টেপে fourth বৃহত্তম ডলার ভলিউম। বিস্তারিত বিশ্লেষণ দেখুন।
NVIDIA জুন 2026 মাসটি $215.77 এ যাত্রা শুরু করে এবং মাস শেষে $199.76 এ বন্ধ হয় — যা 21 সেশনের তুলনায় -7.4% হ্রাস। স্টকটি 2026-06-02 04:00 ET সময়ে প্রি-মার্কেট ট্রেডিংয়ে $235 এ সর্বোচ্চ শিখরে পৌঁছায়, 2026-06-02 09:59 ET সময়ে নিয়মিত ট্রেডিং চলাকালীন $232.28 উচ্চতায় পৌঁছায় এবং 2026-06-29 10:17 ET সময়ে $189.8 এ সর্বনিম্ন পর্যায়ে নামে — এই সবগুলিই নিয়মিত ট্রেডিং সময়ের ঘটনা। মোট ভলিউম: 2.75 বিলিয়ন শেয়ার, ডলার টার্নওভার $571.9 বিলিয়ন — নিয়মিত ট্রেডিং সময়ের ডলার ভলিউমের ভিত্তিতে এটি মার্কিন টেপে fourth-বৃহত্তম নাম (ভিত্তি: জুন 1–30 নিয়মিত সময়; সত্তা যাচাইয়ের অপেক্ষায় থাকা একটি পুনঃব্যবহৃত সিম্বলযুক্ত জুন তালিকা বাদ দেওয়া হয়েছে)। এখানে প্রতিটি সংখ্যা একটি সংরক্ষিত কুয়েরি ফলাফল; সঠিক SQL দেখতে যেকোনো প্যানেল সম্প্রসারণ করুন।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT (toString(argMax(et_date, c)), max(c), argMax(c, et_date))
FROM (
SELECT
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
argMax(toFloat64(close), window_start) AS c
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
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
GROUP BY et_date
)
) AS closes,
(
SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
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 = 'NVDA'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS lo,
(
SELECT maxIf(toFloat64(high), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS rth_hi,
(
SELECT minIf(toFloat64(low), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS rth_lo,
(
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
round(toFloat64(argMin(open, window_start)), 2) AS month_open,
closes.3 AS month_close,
round((closes.3 / toFloat64(argMin(open, window_start)) - 1) * 100, 1) AS month_change_pct,
round((1 - closes.3 / toFloat64(argMin(open, window_start))) * 100, 1) AS month_decline_abs_pct,
closes.1 AS peak_close_date,
round(closes.2, 2) AS peak_close,
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,
countIf(toFloat64(high) >= hi - 0.011) AS bars_within_cent_of_high,
argMinIf(transactions, window_start, toFloat64(high) >= hi - 0.011) AS high_minute_trades,
round(rth_hi, 2) AS rth_month_high,
formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(high) >= rth_hi - 0.011 AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS rth_high_first_bar_et,
countIf(toFloat64(high) >= rth_hi - 0.011 AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) AS rth_bars_near_high,
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_bar_et,
countIf(toFloat64(low) <= lo + 0.011) AS bars_within_cent_of_low,
argMin(transactions, toFloat64(low)) AS low_minute_trades,
round(rth_lo, 2) AS rth_month_low,
round(rth_lo - lo, 2) AS rth_minus_extended_low,
round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS month_shares_bn,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 1) AS month_dollar_bn,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
round(sumIf(toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 2) AS rth_shares_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 = 'NVDA'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')গ্রাফটি একটি স্থিতিশীল নিম্নমুখী প্রবণতা প্রদর্শন করে, যার শেষ সপ্তাহে একটি বড় গ্যাপ ডাউন দেখা গেছে। NVDA মাত্র একবার $224.43 এর উপরে বন্ধ হয়েছে — তা হলো 2026-06-01 তারিখে, প্রথম সেশনে। নিয়মিত ট্রেডিং সময়ে মাসের সর্বনিম্ন মূল্য ছিল 2026-06-29 10:17 ET, যেখানে 1 বার ছিল এক সেন্টের মধ্যে এবং সেই মিনিটে 43131 ট্রেড হয়েছে। 2026-06-02 04:00 ET সময়ে প্রি-মার্কেটে $235 এর শিখরটি একটি বর্ধিত-সময় (extended-hours) প্রিন্ট; নিয়মিত ট্রেডিং সময়ের সর্বোচ্চ $232.28 ছিল 2026-06-02 09:59 ET সময়ে। জুন 19 ছিল একটি মার্কেট-ওয়াইড ক্লোজার (সেদিন 0 SPY বার ছিল), তাই NVDA-এর মোট 21টি ট্রেডিং সেশন ছিল।
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,
dollar_bn
FROM (
SELECT et_date, close_usd, shares_m, dollar_bn,
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,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
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_dateসেশন টেবিলটি একটি ধারাবাহিক প্রবণতা নির্দেশ করে। প্রথমবার $224.43 এর উপরে ক্লোজিং হওয়ার ফলে 2026-06-01 তারিখে সর্বোচ্চ শিখর বা হাই-ওয়াটার মার্ক তৈরি হয়। সবচেয়ে বড় একক-সেশন পতন ছিল -6.2%, যা 2026-06-05 তারিখে — একটি শুক্রবার — ঘটেছিল এবং সেই সময় লেনদেনের পরিমাণ ছিল মাসের সর্বোচ্চ 187.3 মিলিয়ন শেয়ার। উল্লেখযোগ্য সময়কাল ছিল 5টি টানা পতন, যা 2026-06-22 থেকে 2026-06-26 পর্যন্ত চলেছিল এবং মাসের সর্বনিম্ন ক্লোজিং $191.72 এ গিয়ে শেষ হয়; শেষ দুটি সেশনে 1.7% এবং 2.5% পুনরুদ্ধার দেখা গেছে। লেনদেনের পরিমাণ মাসের শুরুর দিকে বেশি ছিল: প্রথম দিনে 185.5 মিলিয়ন শেয়ার এবং শেষ দিনে 119.6 মিলিয়ন শেয়ার।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH per_session AS (
SELECT et_date, close_usd,
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
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY et_date
)
)
SELECT
toString(minIf(et_date, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_start,
toString(maxIf(et_date, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_end,
countIf(et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26')) AS sessions_in_run,
countIf(et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26') AND close_usd < prev_close) AS declining_sessions,
round(minIf(close_usd, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26')), 2) AS run_low_close,
toUInt8(min(close_usd) = minIf(close_usd, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_holds_month_low_close
FROM per_sessionগত ছয় মাসের তুলনায় জুন মাস
এই ধরনের মাস কি NVDA-এর জন্য অস্বাভাবিক, নাকি সাধারণ? নিচের প্যানেলটি গত ছয় মাসের প্রতিটি মাসের জন্য একই তিনটি সংখ্যা পুনরায় গণনা করে দেখায় — জুন মাসের সারিটি ঠিক আগের পাঁচটি মাসের মতোই একই কুয়েরি (query) থেকে জেনারেট করা হয়েছে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS shares_bn,
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
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
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_startটার্নওভারের দিক থেকে জুন মাস ছিল সাধারণ: নিয়মিত সময়ে $523 বিলিয়ন ছিল এই সময়ের মধ্যম মানের অবস্থানে, যা মে মাসের $557.5 বিলিয়ন এবং মার্চের $572.5 বিলিয়নের চেয়ে কম। রিটার্ন কলামে জুন মাসটি আলাদাভাবে দেখা যাচ্ছে: -4.8% এর বিপরীতে -7.4% ছিল গত ছয় মাসের মধ্যে সবচেয়ে বড় মাসিক পতন, যেখানে ফেব্রুয়ারি মাসে ছিল -4.8% এবং এপ্রিল ও মে মাসে ছিল মুনাফা।
fourth-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,
toUInt8(ticker = 'NVDA') AS is_nvda
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 12নিয়মিত লেনদেনের ডলার ভলিউমের ভিত্তিতে সমগ্র US টেপে NVDA fourth অবস্থানে রয়েছে: $523 বিলিয়ন, যা এর ঠিক নিচের অবস্থানে থাকা SNDK থেকে $141.5 বিলিয়ন বেশি। NVDA-এর পরে রয়েছে শুধুমাত্র MU ($995.7 বিলিয়ন), SPY ($771.5 বিলিয়ন), এবং QQQ ($672.8 বিলিয়ন)। এর ভিত্তি: জুন 1–30 নিয়মিত লেনদেনের সময়কাল, যেখানে সত্তা যাচাইয়ের অপেক্ষায় থাকা একটি পুনঃব্যবহৃত-প্রতীকযুক্ত জুন তালিকা বাদ দেওয়া হয়েছে — এর বিস্তারিত তথ্য এর নিজস্ব ইন-ডেপ্থ রিপোর্টে রয়েছে। NVDA-এর উপরের তিনটি নামের মধ্যে 1 হলো একটি একক স্টক — MU হলো আরেকটি সেমিকন্ডাক্টর নাম; বাকি দুটি হলো বড় ইনডেক্স ETF।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH (
SELECT sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
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 nvda_d
SELECT
countIf(d > nvda_d AND ticker != 'NVDA') + 1 AS nvda_rank,
round(nvda_d / 1e9, 1) AS nvda_dollar_bn,
round((nvda_d - maxIf(d, d < nvda_d AND ticker != 'NVDA')) / 1e9, 1) AS lead_over_next_bn,
countIf(d > nvda_d AND ticker NOT IN ('SPY', 'QQQ', 'NVDA')) AS single_stocks_above_nvda,
round(100 * nvda_d / max(d), 1) AS pct_of_leader
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
)মার্কেটের লেনদেনের প্রকৃতি
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 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 = 'NVDA'
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 locked_updates,
quote_census.4 AS crossed_updates,
quote_census.5 AS one_sided_or_empty_updates
FROM global_markets.stocks_trades
WHERE ticker = 'NVDA'
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)লেনদেনের ধরনটি ক্ষুদ্র প্রিন্ট এবং ঘন কোটেশনের সমন্বয়ে গঠিত: 55.64 মিলিয়ন প্রিন্ট যার মধ্যম মান 5 শেয়ার (গড় 72.9 — প্রাতিষ্ঠানিক ক্রস ট্রেডের কারণে গড় বৃদ্ধি পায়), 84.6% অড লট (100 শেয়ারের কম), 32.91% ভগ্নাংশ — যা রিটেইল অ্যাপগুলোর অর্ডারকে market-maker ইনভেন্টরিতে বিভক্ত করার বৈশিষ্ট্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। কোটেশনের অর্ধেক অংশ: 55.7 মিলিয়ন NBBO আপডেট, 99.35% পরিষ্কার দ্বি-পার্শ্বীয়; 33941 সাময়িকভাবে ক্রসড (bid আস্কের উপরে), 329679 লকড (bid আস্কের সমান), 63 এক-পার্শ্বীয় বা খালি। একটি মেগা-ক্যাপ কোম্পানি এক মাসে এত বেশি কোটেশন প্রদান করে যা অনেক কোম্পানির এক দশকে করা মোট কোটেশনের চেয়েও বেশি।
স্প্রেড স্থিতিশীল ছিল
NVDA-এর মতো একটি mega-cap স্টকের ক্ষেত্রে একটি কাঠামোগতভাবে সংকীর্ণ bid-ask spread থাকে — প্রশ্ন হলো ২০-পয়েন্ট প্রাইস রেঞ্জ সম্পন্ন একটি মাসে এই সংকীর্ণতা কতটা স্থিতিশীল ছিল। উপরের quote census মাসিক median দেখায়; এই প্যানেলটি প্রতি সেশনের ভিত্তিতে এটি পরিমাপ করে।
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 = 'NVDA'
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 sessionসারা মাস জুড়ে স্প্রেড একটি সংকীর্ণ সীমার মধ্যে ছিল: 2026-06-01 এবং 1.01 bps ছিল 1.34 এবং 2026-06-30 bps-এ — একটি mega-cap স্প্রেড যা ২০-পয়েন্ট প্রাইস ড্রপ হওয়া সত্ত্বেও খুব একটা পরিবর্তন হয়নি। সবচেয়ে বড় স্প্রেড ছিল 0.97 bps (-6.2% হ্রাসপ্রাপ্ত দিনে), যা ছিল 2026-06-05; আর সবচেয়ে সংকীর্ণ ছিল 0.95 bps, যা ছিল 2026-06-15। একটি thin name-এর তুলনায় তুলনা করতে June 29 microstructure deep-dive দেখুন, যেখানে একই সেশনের জন্য একটি single-ticker স্প্রেড প্যানেল রয়েছে।
Options: 64.64 million contracts, calls every session
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT (round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2), round(sum(size) / 1e6, 1))
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:AAPL') AND length(ticker) = 21
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
) AS aapl,
(
SELECT (round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2), round(sum(size) / 1e6, 1))
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
) AS tsla,
(
SELECT concat('$', toString(round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)),
if(substring(ticker, 13, 1) = 'P', ' put', ' call'),
', expiry 20', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2), '-', substring(ticker, 11, 2))
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY ticker ORDER BY sum(size) DESC LIMIT 1
) AS busiest_name,
(
SELECT concat('$', toString(round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)),
if(substring(ticker, 13, 1) = 'P', ' put', ' call'),
', expiry 20', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2), '-', substring(ticker, 11, 2))
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY ticker ORDER BY sum(toFloat64(price) * size) DESC LIMIT 1
) AS premium_name,
(
SELECT round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY ticker ORDER BY sum(toFloat64(price) * size) DESC LIMIT 1
) AS premium_strike,
(
SELECT max(pc)
FROM (
SELECT round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 3) AS pc
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY toDate(sip_timestamp)
)
) AS max_daily_pc
SELECT
formatDateTime(toTimeZone(min(sip_timestamp), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i:%S') AS first_print_et,
uniqExact(toDate(sip_timestamp)) AS option_sessions,
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, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 2) AS month_put_call_ratio,
max_daily_pc AS max_session_put_call_ratio,
uniqExact(substring(ticker, 7, 6)) AS expiries_traded,
concat('20', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 1, 2), '-', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 3, 2), '-', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 5, 2)) AS longest_expiry,
round(100 * toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 7, 6) = '260618')) / toFloat64(sum(size)), 1) AS jun18_expiry_share_pct,
busiest_name AS busiest_contract,
premium_name AS top_premium_contract,
premium_strike AS top_premium_strike_usd,
aapl.1 AS aapl_premium_bn,
aapl.2 AS aapl_contracts_m,
tsla.1 AS tsla_premium_bn,
tsla.2 AS tsla_contracts_m
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)21 অপশন সেশনে: 8.9 million প্রিন্টস যা 5163টি ভিন্ন কন্ট্রাক্টের মধ্যে বিস্তৃত, 64.64 million contracts এবং $24.43 billion প্রিমিয়াম (মূল্য গুণ ১০০-শেয়ার মাল্টিপ্লায়ার)। মাসের put/call রেশিও ছিল 0.55 — প্রতিটি সেশনে কলের পরিমাণ পুটের চেয়ে বেশি ছিল; দৈনিক রেশিও সর্বোচ্চ ছিল 0.782 এবং কখনও 1.0 স্পর্শ করেনি। 38টি এক্সপায়ারি ট্রেড হয়েছে, যা ১৮ জুন সাপ্তাহিক থেকে শুরু করে 2028-12-15 LEAPS পর্যন্ত বিস্তৃত; শুধুমাত্র ১৮ জুন এক্সপায়ারিটি মাসের মোট ভলিউমের 10.5% দখল করেছে। সবচেয়ে ব্যস্ত কন্ট্রাক্ট: $210 call, expiry 2026-06-18। প্রিমিয়াম ম্যাগনেট: $0.5 call, expiry 2026-12-18 — একটি ডিপ-ইন-দ্য-মানি $0.5 স্ট্রাইক। তুলনামূলকভাবে, জুন মাসে AAPL অপশন 27 million কন্ট্রাক্টে $8.84 billion সংগ্রহ করেছে; TSLA করেছে $33.68 billion যা 58 million কন্ট্রাক্টে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
toDate(sip_timestamp) AS session,
count() AS prints,
toUInt64(sum(size)) AS contracts_traded,
toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')) AS call_contracts,
toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) AS put_contracts,
round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 2) AS put_call_ratio,
round(100 * toFloat64(sum(size)) / max(toFloat64(sum(size))) OVER (), 1) AS pct_of_busiest_session
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY session
ORDER BY sessionসবচেয়ে ব্যস্ত অপশন সেশন ছিল 2026-06-05 — 5298529 কন্ট্রাক্ট, যা মাসের সর্বোচ্চ ভলিউমের 100% — একই -6.2% পতনশীল দিন যখন ইক্যুইটি ভলিউম সর্বোচ্চ ছিল। দামের পতনের সাথে সাথে put/call রেশিও বৃদ্ধি পেয়েছে: এটি 2026-06-02 তারিখে 0.33 এ সর্বনিম্ন ছিল (মূল্যের সর্বোচ্চ শিখরের কাছাকাছি) এবং 2026-06-12 তারিখের মধ্যে 0.61 এ পৌঁছেছে (যে সেশনে স্টকটি প্রথম $205.14 এর নিচে ক্লোজ হয়েছিল)। দাম কমার সাথে সাথে পুটের ভলিউম বৃদ্ধি পেয়েছে — এটি হেজিং কার্যক্রম বা ডিরেকশনাল বেট হতে পারে; ডেটা শুধুমাত্র সহ-চলাচল দেখায়, উদ্দেশ্য নয়।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
concat('$', toString(toUInt32(bucket))) AS strike_bucket,
call_contracts,
put_contracts,
round(100.0 * put_contracts / (call_contracts + put_contracts), 1) AS put_share_pct,
round(100 * (call_contracts + put_contracts) / max(call_contracts + put_contracts) OVER (), 1) AS pct_of_biggest_bucket
FROM (
SELECT
least(floor(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000 / 25) * 25, 450) AS bucket,
toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')) AS call_contracts,
toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) AS put_contracts
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
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 ম্যাপটি $200 ট্রেডিং রেঞ্জের চারপাশে একটি বারবেল গঠন করে। $200 বাকেট — অ্যাট দ্য মানি — সবচেয়ে বেশি ভলিউম পেয়েছে, যা 32.7% পুটের মধ্যে বিভক্ত (two-way traffic)। রেঞ্জের নিচে পুট আধিপত্য বিস্তার করে ($150 বাকেটের 88.3% অংশ); রেঞ্জের উপরে কল dominates ($225 এ 6.3% পুট, এবং $450 সিলিং এ 120039 কন্ট্রাক্ট)। এর কাঠামোটি আদর্শ: নিচে প্রোটেক্টিভ পুট, উপরে স্পেকুলেটিভ কল, এবং অ্যাট দ্য মানিতে একটি দুইমুখী বাজার।
সংবাদ প্রবাহ
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
(
SELECT (toString(d), n)
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) AS d, count() AS n
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'NVDA')
AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
GROUP BY d ORDER BY n DESC, d ASC LIMIT 1
)
) AS peak_day,
(
SELECT (JSONExtractString(any(publisher), 'name'), count())
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'NVDA')
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,
toString(min(toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')))) AS first_tagged_day,
peak_day.1 AS peak_day_date,
peak_day.2 AS peak_day_articles,
top_pub.1 AS top_publisher,
top_pub.2 AS top_publisher_articles,
round(100.0 * top_pub.2 / count(), 0) AS top_publisher_pct,
countIf(has(tickers, 'TSLA')) AS tsla_co_articles,
countIf(has(tickers, 'AMD')) AS amd_co_articles,
countIf(has(tickers, 'MSFT')) AS msft_co_articles,
countIf(has(tickers, 'AAPL')) AS aapl_co_articles
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'NVDA')
AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')642 প্রকাশকদের পক্ষ থেকে জুন মাসে NVDA-সংক্রান্ত নিবন্ধ ছিল 4টি। এই সংখ্যাগুলো সতর্কতার সাথে দেখা উচিত: শুধুমাত্র The Motley Fool নিবন্ধ লিখেছে 63%টি — এটি একটি নির্দিষ্ট ফিডের মনোযোগের প্রতিফলন, সমগ্র বিশ্বের মিডিয়ার নয়। নিবন্ধের সর্বোচ্চ সংখ্যা ছিল 2026-06-01 তারিখে, যেখানে ছিল 45টি নিবন্ধ। সহ-ট্যাগগুলো বিষয়বস্তুর ধরন প্রকাশ করে: 169 ক্ষেত্রে MSFT, 134 ক্ষেত্রে AAPL, 101 ক্ষেত্রে AMD এবং 69 ক্ষেত্রে TSLA ছিল — এই ফিডটি NVDA-কে সেমিকন্ডাক্টর হিসেবে নয়, বরং একটি মেগা-ক্যাপ টেক স্টোরি হিসেবে কভার করেছে।
শর্ট পজিশন
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
date,
round(toFloat64(any(short_volume)) / 1e6, 2) AS short_shares_m,
round(toFloat64(any(total_volume)) / 1e6, 2) AS offexchange_total_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 = 'NVDA' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
GROUP BY date
ORDER BY dateঅফ-এক্সচেঞ্জ শর্ট ভলিউম হলো FINRA-রিপোর্ট করা ভলিউমের সেই অংশ যা শর্ট হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে; এর একটি বড় অংশ হলো গ্রাহকদের কেনা অর্ডার পূরণ করতে মার্কেট মেকারদের শর্ট সেল — এটি নিয়মিত লেনদেনের অংশ, শর্ট ইন্টারেস্ট নয়। NVDA-এর চিহ্নিত-শর্ট শেয়ারের পরিমাণ 2026-06-01 তারিখে 29.3% থেকে 2026-06-30 তারিখে 48.1% এর মধ্যে ছিল। সংরক্ষিত 20টি সেশনের মধ্যে অফ-এক্সচেঞ্জ রিপোর্ট করা ভলিউম 2026-06-02 তারিখে 86.77 মিলিয়ন শেয়ারে সর্বোচ্চ এবং 2026-06-16 তারিখে 43.31 মিলিয়নে সর্বনিম্ন ছিল।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
toString(argMax(date, offex_m)) AS peak_date,
max(offex_m) AS peak_offex_m,
toString(argMin(date, offex_m)) AS trough_date,
min(offex_m) AS trough_offex_m,
round(max(offex_m) - min(offex_m), 2) AS peak_minus_trough_m,
count() AS sessions_on_file
FROM (
SELECT date, round(toFloat64(any(total_volume)) / 1e6, 2) AS offex_m
FROM global_markets.stocks_short_volume
WHERE ticker = 'NVDA' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
GROUP BY date
)প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
toString(max(settlement_date)) AS settlement,
round(toFloat64(argMax(short_interest, settlement_date)) / 1e6, 2) AS shares_short_m,
round(toFloat64(argMax(avg_daily_volume, settlement_date)) / 1e6, 2) AS avg_daily_volume_m,
argMax(days_to_cover, settlement_date) AS reported_days_to_cover,
round(toFloat64(argMax(short_interest, settlement_date)) / toFloat64(argMax(avg_daily_volume, settlement_date)), 2) AS implied_days_to_cover,
count() AS june_settlements
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'NVDA'
AND settlement_date >= toDate('2026-06-01') AND settlement_date <= toDate('2026-06-30')প্রকৃত শর্ট ইন্টারেস্ট 2026-06-30 এ দেখা গেছে: 310.13 মিলিয়ন শেয়ার শর্ট বিপরীতে দৈনিক গড় লেনদেন 155.99 মিলিয়ন শেয়ার। ভেন্ডর days-to-cover হিসেবে 1.99 রিপোর্ট করেছে; র রেশিও হলো 1.99 — শর্ট পজিশন কভার করতে মোটামুটি দুই গড় দিন প্রয়োজন। এই মাসের উভয় সেটেলমেন্টই সংরক্ষিত আছে (2 জুন প্রিন্ট); উপরের সংখ্যাগুলো জুন 30 মাসের শেষ দিন পর্যন্ত সেটেলমেন্টের ভিত্তিতে দেওয়া হয়েছে।
Data notes
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_balance_sheets WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS balance_sheet_rows,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_income_statements WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS income_statement_rows,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_cash_flow_statements WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS cash_flow_rowsFull data notes
- Entity. NVDA is NVIDIA Corporation, CIK 0001045810, listed on Nasdaq. No symbol-reuse ambiguity; no entity-boundary caveats apply. The warehouse carries 83 balance-sheet rows, 152 income-statement rows, and 152 cash-flow-statement rows for NVDA — the fundamentals exist, unlike the June 29 microstructure deep-dive case.
- Month extremes. The $235 high printed at 2026-06-02 04:00 ET in pre-market (4:00 AM); the regular-hours high of $232.28 printed at 2026-06-02 09:59 ET. Both the month low and regular-hours low are $189.8 — the low was a regular-hours print.
- June 19 closure. The warehouse carries 0 SPY bars for June 19 (Juneteenth), so NVDA's June spans 21 sessions. The holidays table does not extend back to June 2026 (it starts July 3 2026); the zero-bar observation is the receipt.
- Dollar volume. Minute close times minute volume, summed — a close-weighted proxy for notional. The regular-hours figure ($523 billion) excludes pre-market and post-close bars; the full-day figure ($571.9 billion) includes them.
- Options parsing. Expiry, type, and strike are re-parsed from the OCC ticker (the table's expiration_date column is unreliable); premium notional assumes the 100-share multiplier.
- Per-update spread statistics weight each NBBO update equally; time-weighted statistics are in the panel. Medians use deterministic quantiles.
- No tick-dump guard tripped. All tick-table queries are aggregated; the tape-texture query sums the full trade table into one row.
- Short-volume gap on June 29. The FINRA off-exchange short-volume file for June 29 was truncated market-wide (the source file ends mid-alphabet); NVDA sorts before the cutoff so its row is absent. The short-volume panel carries 20 sessions; the June 29 row is missing (market-wide file truncation), not zero. The June 29 deep-dive carries the market-wide probe receipt.
Methodology
- টাইমস্ট্যাম্পগুলো UTC-তে সংরক্ষিত এবং র ডেটা UTC সীমার মাধ্যমে ফিল্টার করা হয়; June 2026 সম্পূর্ণভাবে EDT, তাই নিয়মিত সময়সীমা হলো 13:30–20:00 UTC (9:30 am–4:00 pm ET)। toTimeZone শুধুমাত্র SELECT লিস্টে ব্যবহৃত হয়।
- সেশন ক্লোজ হলো নিয়মিত সময়ের শেষ মিনিট বার। ডলার ভলিউম হলো মিনিট ক্লোজ এবং মিনিট ভলিউমের গুণফল, যা যোগ করা হয়।
- Options expiry, type এবং strike সরাসরি OCC ticker থেকে পুনরায় বিশ্লেষণ করা হয়। Premium notional হিসেবে 100-share multiplier ধরা হয়।
- ডেটা জেনারেশন শুধুমাত্র গেটেড রিড-অনলি পাথ-এর মাধ্যমে ব্যাচ আকারে করা হয়; পাবলিক পেজ কখনোই লাইভ ডেটা কুয়েরি করে না। Warehouse-এ কোনো রোলিং এক্সপায়ারি ছাড়াই সম্পূর্ণ টিক হিস্ট্রি সংরক্ষিত থাকে, তাই এই বিশ্লেষণ যেকোনো সময় একই টেবিল থেকে পুনরায় করা সম্ভব। July 4, 2026 তারিখ পর্যন্ত Warehouse-এর অবস্থা।
প্রতিটি প্যানেল একটি স্টোরড অবজেক্ট — চার্ট, টেবিল এবং SQL। আরও বিস্তারিত কুয়েরি করতে Strasmore terminal ব্যবহার করুন।