Strasmore Research
Deep Dives · Matt ConnorBy Matt Connor · · Updated 2026-07-24

জুন 2026 এর সেরা এবং খারাপ ট্রেডসমূহ

জুন মাসের সেরা অপশন কন্ট্রাক্ট 495x রিটার্ন দিয়েছে; అదే কন্ট্রাক্টটি বিক্রি করলে এক হাজার ডলার প্রিমিয়ামে 494,000 ডলার লোকসান হতো। সম্পূর্ণ হিসেব এখানে দেখুন।

জুন 2026-এর সেরা অপশন ট্রেড কোনটি ছিল — এবং এতে এক হাজার ডলার বিনিয়োগ করলে তা কত হতো? এর সঠিক উত্তর চারটি ভাগে বিভক্ত: জ্যাকপট; যার ওপর ভিত্তি করে অস্বাভাবিক দুই-চুক্তি পেনি প্রিন্টটি তৈরি হয়েছে; এর আশেপাশে থাকা নয় হাজারটি প্রায়-সম্পূর্ণ লোকসান; এবং মিরর ট্রেড — যেখানে বিজয়ীর কেনা অপশনগুলো বিক্রি করা হয়েছিল — যেখানে এক হাজার ডলার প্রিমিয়াম সংগ্রহ করতে গিয়ে ছয় অঙ্কের বিশাল লোকসান হয়েছিল। সবকিছুই সংরক্ষিত টেপ থেকে ঘটনার পরে গণনা করা হয়েছে; একটি hindsight-optimal ট্রেড কেবল ওই মাসে কী ঘটেছিল তা পরিমাপ করে, এটি এমন কোনো কৌশল নয় যা কেউ অনুসরণ করতে পারত। প্রতিটি সংখ্যা একটি সংরক্ষিত কুয়েরি ফলাফল; সঠিক SQL দেখতে যেকোনো প্যানেল এক্সপ্যান্ড করুন।

2026 সালের জুন মাস কতটা অস্থির ছিল?

অপশন ট্রেডিংয়ে একশো গুণ মুনাফা করতে কি বাজারের একটি ঐতিহাসিক মাসের প্রয়োজন হয়? জুন মাস বলছে না। প্যানেল প্রতি মাসে 2026 সালের জন্য একইভাবে গণনা করে — নিয়মিত সময়ের ওপেন থেকে ক্লোজ, এবং ওপেনের তুলনায় হাই-টু-লো রেঞ্জ শতাংশ হিসেবে — SPY এবং NVDA এর জন্য, যা এই জয়ের মূল ভিত্তি। জুন মাসে 21টি সেশন ছিল।

কুয়েরিCalibration: 2026 সালের প্রতিটি মাস একইভাবে গণনা করা হয়েছে — SPY এবং NVDA, open-to-close এবং range
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, ticker = 'SPY' 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, ticker = 'SPY' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS spy_month_pct,
    round((maxIf(toFloat64(high), ticker = 'SPY' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - minIf(toFloat64(low), ticker = 'SPY' 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, ticker = 'SPY' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) * 100, 1) AS spy_range_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, ticker = 'NVDA' 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, ticker = 'NVDA' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS nvda_month_pct,
    round((maxIf(toFloat64(high), ticker = 'NVDA' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - minIf(toFloat64(low), ticker = 'NVDA' 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, ticker = 'NVDA' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) * 100, 1) AS nvda_range_pct,
    uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), ticker = 'SPY') AS trading_days
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'NVDA')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 05:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
GROUP BY period_start
HAVING uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), ticker = 'SPY') >= 17
ORDER BY period_start ASC

SPY জুন মাস শেষ করেছে তার ওপেন থেকে -1.2% দূরে এবং একটি 5.8% রেঞ্জের মধ্যে — যা মার্চ (8.7%) বা এপ্রিলের (11.4%) তুলনায় কম। অস্থিরতা ছিল অন্য স্তরে: NVDA তার জুন ওপেন থেকে -7.4% দূরে ক্লোজ করেছে, যেখানে এর রেঞ্জ ছিল 19.7% (2026 সালের জুনের বাজার সারসংক্ষেপ দেখুন)। একশো গুণ মুনাফা করতে কোনো বড় বাজারের পতনের প্রয়োজন হয়নি — মাত্র দুই সপ্তাহের মধ্যে একটি বড় স্টকের দ্রুত পতনই যথেষ্ট ছিল।

এই মাসের সবচেয়ে বড় মাল্টিপলসমূহ

মহাবিশ্ব: অন্তত ৫০টি জুন ট্রেড সম্পন্ন হওয়া ছয়টি লিকুইড রুটসের প্রতিটি কন্ট্রাক্ট — 30951 কন্ট্রাক্ট — যা উভয় এক্সচেঞ্জ থেকেই প্রথম জুন প্রিন্ট থেকে শেষ প্রিন্ট পর্যন্ত যাচাই করা হয়েছে: প্রথম প্রিন্টে কেনা এবং শেষ প্রিন্টে ১০০০ ডলার প্রিমিয়ামের বিপরীতে বিক্রির ফলে কী পরিমাণ দায় বা লাভ হয়েছে তা এখানে দেখানো হয়েছে।

কুয়েরিজুন মাসের পাঁচটি বৃহত্তম first-print-to-last-print multiple, উভয় চেয়ার থেকে মূল্যায়িত (six liquid roots, 50+ trades)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT ticker AS contract,
    substring(ticker, -9, 1) = 'P' AS is_put,
    round(first_px, 2) AS first_price,
    round(last_px, 2) AS last_price,
    round(last_px / first_px, 1) AS multiple,
    toUInt32(floor(1000 / (first_px * 100))) AS contracts_for_a_thousand,
    round(floor(1000 / (first_px * 100)) * last_px * 100, 0) AS bought_end_value_usd,
    round(1000 * (last_px / first_px) - 1000, 0) AS sold_net_loss_usd,
    trades
FROM (
    SELECT ticker,
        toFloat64(argMin(price, (sip_timestamp, price))) AS first_px,
        toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) AS last_px,
        count() AS trades
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ((startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19) OR (startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:SPY') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:QQQ') AND length(ticker) = 20) OR (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)
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 50 AND argMin(price, (sip_timestamp, price)) > 0
)
ORDER BY multiple DESC, contract ASC
LIMIT 5

সেরা ছিল একটি পুট: O:NVDA260629P00200000, যার প্রথম প্রিন্ট ছিল $0.01 এবং শেষ প্রিন্ট ছিল $4.95 — যা একটি 495x মাল্টিপল। সিম্বলটি দেখুন: একটি $200-স্ট্রাইক NVDA পুট যা ২৯ জুন এক্সপায়ার হয়। প্রথম প্রিন্টে ১০০০ ডলারে 1000 কন্ট্রাক্ট কেনা যেত; শেষ প্রিন্টে পজিশনটির মার্কড ভ্যালু ছিল $495000। NVDA জুনের শেষার্ধ জুড়ে নিচের দিকে নেমেছিল — এর গভীর পতন প্রতিটি সেশনের ভিত্তিতে বিস্তারিত দেখায় — এবং এই কন্ট্রাক্টটি ছিল সেই পতনের একটি লিভারেজড রূপ। আগে থেকে এটি জানা কোনো টেবিলের মাধ্যমে সম্ভব নয়; প্রথম প্রিন্টের বিস্তারিত নিচে ফরেনসিক সেকশনে দেওয়া হলো।

লিডারবোর্ডে আর কারা আছে

পাঁচটি কন্ট্রাক্টই হলো পুট — is_put কলামটি হলো এর রসিদ — এবং এমনকি ক্ষুদ্রতম মাল্টিপলটিও দশগুণ ছাড়িয়ে গেছে। দ্বিতীয় সারি, একটি AAPL $240 পুট যা ২৪ জুলাই এক্সপায়ার হয়, তা $0.01 থেকে $0.34 পর্যন্ত গিয়ে 34x মাল্টিপল তৈরি করেছে এবং মাস শেষেও সক্রিয় ছিল (জুলাই এক্সপায়ারি হওয়ার কারণে শেষ দামটি একটি মার্কড ভ্যালু, সেটেলমেন্ট নয়)। তৃতীয় সারি, একটি MU $100 পুট যা ১০ জুলাই এক্সপায়ার হয়, তা 20x মাল্টিপল তৈরি করেছে এবং জুলাই পর্যন্ত কার্যকর ছিল। চতুর্থ ও পঞ্চম সারি, একটি TSLA $397.50 পুট এবং একটি QQQ $707 পুট যা উভয়ই ১০ জুন এক্সপায়ার হয়, মাসের শুরুর পতনের সময় 12.5x এবং 11.7x মাল্টিপল তৈরি করেছে। পাঁচটি কন্ট্রাক্ট, পাঁচটি বাজি যা পতনের ওপর ভিত্তি করে করা হয়েছে।

বিক্রি করা: কীভাবে এক হাজার ডলারের ক্ষতি পাঁচ লক্ষ ডলারে পরিণত হয়

বিজয়ী অপশনটি কেনার ক্ষেত্রে ঝুঁকি ছিল ঠিক এক হাজার ডলার। এটি বিক্রি করা — অর্থাৎ সেই এক হাজার ডলার প্রিমিয়াম হিসেবে গ্রহণ করা — ছিল বাজারের মুভমেন্টের ঝুঁকি নেওয়া। sold_net_loss_usd কলামটি মার্জিন, অ্যাসাইনমেন্ট এবং ফোর্সড বাই-ইন উপেক্ষা করে বিক্রেতার দৃষ্টিকোণ থেকে প্রতিটি সারি প্রদর্শন করে। $0.01 মূল্যে 1000 কন্ট্রাক্ট বিক্রি করে এক হাজার ডলার সংগ্রহ করা হয়েছিল; সর্বশেষ প্রিন্ট অনুযায়ী বিক্রেতার জন্য পজিশনটি ছিল $495000 — যা একটি নিট ক্ষতি $494,000। ক্রেতার জন্য সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি হলো টিকিটের মূল্য; আর বিক্রেতার জন্য সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি হলো মার্কেটের মুভমেন্ট, এবং জুন মাসে সবচেয়ে বড় মুভমেন্ট ছিল পাঁচশত টিকিটের গভীরতায়।

দ্য পেনি প্রিন্ট প্রবলেম

495x কোথা থেকে আসে? নিচের রসিদটি বিজয়ীর পুরো জুন মাসের টেপকে একটি ফরেনসিক সারিতে সংকুচিত করেছে: এর প্রথম প্রিন্ট, এর দ্বিতীয় প্রিন্ট এবং এর জীবনের প্রতিটি পেনি প্রিন্টের একটি গণনা।

কুয়েরিEntry receipt: বিজয়ীর প্রথম print, দ্বিতীয়টি এবং জুন মাসে এর প্রতিটি penny print (একটি row)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
    toString(toDate(min(sip_timestamp))) AS first_print_date,
    formatDateTime(toTimeZone(min(sip_timestamp), 'America/New_York'), '%H:%i:%S') AS first_print_et,
    round(anyIf(price, rn = 1), 2) AS first_price,
    toUInt64(anyIf(size, rn = 1)) AS first_print_contracts,
    countIf(price <= 0.011) AS penny_prints_in_june,
    toUInt64(sumIf(size, price <= 0.011)) AS penny_contracts_in_june,
    round(anyIf(price, rn = 2), 2) AS second_price,
    toUInt32(dateDiff('second', min(sip_timestamp), anyIf(sip_timestamp, rn = 2))) AS seconds_to_second_print,
    round(argMax(price, (sip_timestamp, price)), 2) AS month_last_price,
    round(argMax(price, (sip_timestamp, price)) / anyIf(price, rn = 2), 1) AS second_print_multiple_to_last,
    round(floor(1000 / (anyIf(price, rn = 2) * 100)) * argMax(price, (sip_timestamp, price)) * 100, 0) AS thousand_at_second_print_end_usd
FROM (
    SELECT sip_timestamp, toFloat64(price) AS price, size,
        row_number() OVER (ORDER BY sip_timestamp, price) AS rn
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ticker = 'O:NVDA260629P00200000'
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
)

জুন মাসের টেপে 2026-06-15 পর্যন্ত কন্ট্রাক্টটির কোনো অস্তিত্ব ছিল না। 09:49:30 ET সময়ে এর প্রথম প্রিন্ট ছিল 2 কন্ট্রাক্ট $0.01 দামে — যা প্রায় দুই ডলার প্রিমিয়ামের সমান। এর পরের প্রিন্টটি, 101 সেকেন্ড পরে ছিল $2.44, এবং পেনিটি আর কখনও প্রিন্ট হয়নি (পুরো মাসে মাত্র 1 পেনি প্রিন্ট, 2 কন্ট্রাক্ট)। শিরোনামে ধরে নেওয়া এক হাজার কন্ট্রাক্টের পজিশনটি সেই দামে হওয়া যেকোনো ট্রেডের আকারের তুলনায় পাঁচশ গুণ বড়। এর পরিবর্তে দ্বিতীয় প্রিন্টে প্রবেশ করলে এবং মাসের শেষ প্রিন্টে এক হাজার ডলার $1980 হিসেবে চিহ্নিত হতো — যা একটি 2x, 495x নয়। দ্বিতীয় প্রিন্ট থেকে যাত্রাটি ছিল বাস্তব এবং ট্রেডযোগ্য — যা ছিল অত্যন্ত অস্থির পথে দুই সপ্তাহে প্রায় দ্বিগুণ। কিন্তু প্রিন্ট করা জ্যাকপটটি ছিল না।

The ride: ten sessions from listing to expiry

Grant the impossible fill anyway, and hold to the end: every session the ticket traded — turnover, last price, and the position's mark.

কুয়েরিপ্রতিটি session অনুযায়ী যাত্রা: daily turnover, last price, এবং thousand-dollar position-এর মান
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH (
    SELECT (ticker, first_px)
    FROM (
    SELECT ticker,
        toFloat64(argMin(price, (sip_timestamp, price))) AS first_px,
        toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) AS last_px,
        count() AS trades
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ((startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19) OR (startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:SPY') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:QQQ') AND length(ticker) = 20) OR (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)
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 50 AND argMin(price, (sip_timestamp, price)) > 0
    )
    ORDER BY last_px / first_px DESC, ticker ASC
    LIMIT 1
) AS winner
SELECT toDate(sip_timestamp) AS date,
    toUInt64(sum(size)) AS contracts_traded,
    round(sum(toFloat64(price) * toFloat64(size)) * 100 / 1e6, 2) AS day_premium_usd_m,
    round(toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))), 2) AS day_last_price,
    round(floor(1000 / (winner.2 * 100)) * toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) * 100, 0) AS position_value_usd,
    round(100 * toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) / max(toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price)))) OVER (), 1) AS pct_of_peak
FROM global_markets.options_trades
WHERE ticker = winner.1
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY date
ORDER BY date ASC

The contract printed on all 10 sessions of its life, 2026-06-15 through expiry on 2026-06-29. Day one ended at $1.4, the thousand dollars already marked at $140000 off the penny entry. Then the ride turned: a $287000 mark on 2026-06-17 shrank to $106000 by 2026-06-22, a drawdown of nearly two-thirds. The peak, $745000, came on 2026-06-26, one session before expiry; the final print marked $49500066.4% of the peak. Even the month's best trade finished a third below its own high. Turnover: day one traded 385 contracts all session — roughly the assumed position across the first three sessions combined — while the busiest day, 2026-06-23, did 9718 contracts and $2.86 million in premium. Size arrived only after the move was underway.

লেজারের অন্য পাশ

কুয়েরিসম্পূর্ণ distribution: প্রতিটি jackpot-এর বিপরীতে হাজার হাজার প্রায় সম্পূর্ণ ক্ষতি (put/call split সহ)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
    count() AS contracts_with_50_trades,
    countIf(substring(ticker, -9, 1) = 'P') AS put_contracts,
    countIf(last_px / first_px >= 100) AS up_100x_plus,
    countIf(last_px / first_px >= 10) AS up_10x_plus,
    countIf(last_px / first_px >= 10 AND substring(ticker, -9, 1) = 'P') AS up_10x_puts,
    countIf(last_px / first_px >= 10 AND substring(ticker, -9, 1) = 'C') AS up_10x_calls,
    countIf(last_px / first_px <= 0.1) AS down_90_pct_plus,
    countIf(last_px / first_px <= 0.1 AND substring(ticker, -9, 1) = 'C') AS down_90_calls,
    round(100.0 * countIf(last_px / first_px <= 0.1 AND substring(ticker, -9, 1) = 'C') / countIf(last_px / first_px <= 0.1), 1) AS down_90_call_share_pct,
    countIf(last_px <= 0.02) AS ended_at_two_cents_or_less
FROM (
    SELECT ticker,
        toFloat64(argMin(price, (sip_timestamp, price))) AS first_px,
        toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) AS last_px,
        count() AS trades
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ((startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19) OR (startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:SPY') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:QQQ') AND length(ticker) = 20) OR (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)
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 50 AND argMin(price, (sip_timestamp, price)) > 0
)
কুয়েরিশূন্যে নামার সবচেয়ে ব্যয়বহুল টিকিট: যে contract-টি 2 cents বা তার কম মূল্যে শেষ হয়েছে
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT ticker AS contract,
    round(first_px, 2) AS first_price,
    round(last_px, 2) AS last_price,
    toUInt32(floor(1000 / (first_px * 100))) AS contracts_a_thousand_bought,
    round(floor(1000 / (first_px * 100)) * last_px * 100, 0) AS ending_value_usd
FROM (
    SELECT ticker,
        toFloat64(argMin(price, (sip_timestamp, price))) AS first_px,
        toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) AS last_px,
        count() AS trades
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ((startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19) OR (startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:SPY') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:QQQ') AND length(ticker) = 20) OR (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)
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 50 AND argMin(price, (sip_timestamp, price)) > 0
)
WHERE last_px <= 0.02 AND floor(1000 / (first_px * 100)) >= 1
ORDER BY first_px DESC, contract ASC
LIMIT 1

জ্যাকপটের পাশের সংখ্যাটি হলো: 30951 লিকুইড কন্ট্রাক্টের মধ্যে, ঠিক 1 কন্ট্রাক্ট একশো গুণ লাভ করেছে — এবং 9385 কন্ট্রাক্ট ৯০ শতাংশ বা তার বেশি লোকসান করেছে; সম্পূর্ণ ইউনিভার্সে 8949 কন্ট্রাক্ট শেষ পর্যায়ে মাত্র দুই সেন্ট বা তার কম মূল্যে বন্ধ হয়েছে। এই ডেটা অনুযায়ী, প্রতিটি জ্যাকপটের বিপরীতে হাজার হাজার কন্ট্রাক্ট ৯০ শতাংশ লোকসানের তালিকায় পড়েছে। সবচেয়ে বড় লোকসানের উদাহরণ: O:MU260612C01350000, একটি $1,350-স্ট্রাইক MU কল যা 12 জুন এক্সপায়ার হবে; এটি জুন মাসে $10 এ শুরু হয়েছিল এবং $0.01 এ শেষ হয়েছিল, যা এক হাজার ডলারকে $1 এ পরিণত করেছে।

কল নাকি পুট: কোন পক্ষ জয়ী হলো?

উভয় প্রান্তের ফলাফল এক নয়। জয়ী প্রান্তটি ছিল সম্পূর্ণ পুট: 14টি দশ গুণ লাভ করা কন্ট্রাক্টের প্রতিটিই ছিল পুট (14 পুট, 0 কল), যেখানে মোট 30951 কন্ট্রাক্টের মধ্যে 14994টি ছিল পুট। লোকসানের প্রান্তটি ছিল প্রায় সমান: 9385টি প্রায় সম্পূর্ণ লোকসানের মধ্যে, 440346.9% — ছিল কল, যেখানে পুটের সংখ্যা ছিল সামান্য বেশি। প্রতিটি বড় বিজয়ীর ক্ষেত্রে সঠিক দিকনির্দেশনা ছিল, কিন্তু শুধুমাত্র দিকনির্দেশনা দিয়ে কেউ রক্ষা পায়নি: হাজার হাজার পুটও লোকসানের তালিকায় পড়েছে, কারণ স্ট্রাইক বা সপ্তাহ উভয়ই ভুল ছিল।

যেখানে লোকসান সবচেয়ে বেশি জমেছে

কোন আন্ডারলাইং স্টকটি এই লোকসানের স্তূপ তৈরি করেছে? এটি কোনো ক্রাশের নাম নয়।

কুয়েরিRoot অনুযায়ী ক্ষতির পরিমাণ: first print থেকে 90%+ হ্রাস পাওয়া contract, ক্ষতির অংশ এবং প্রতিটি root-এর ten-baggers
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
    multiIf(startsWith(ticker, 'O:NVDA'), 'NVDA', startsWith(ticker, 'O:TSLA'), 'TSLA', startsWith(ticker, 'O:AAPL'), 'AAPL', startsWith(ticker, 'O:SPY'), 'SPY', startsWith(ticker, 'O:QQQ'), 'QQQ', 'MU') AS root,
    count() AS contracts,
    countIf(last_px / first_px <= 0.1) AS down_90_pct_plus,
    round(100.0 * countIf(last_px / first_px <= 0.1) / count(), 1) AS pct_of_root_wiped,
    round(100.0 * countIf(last_px / first_px <= 0.1) / sum(countIf(last_px / first_px <= 0.1)) OVER (), 1) AS share_of_all_down_90_pct,
    countIf(last_px / first_px >= 10) AS up_10x_plus
FROM (
    SELECT ticker,
        toFloat64(argMin(price, (sip_timestamp, price))) AS first_px,
        toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) AS last_px,
        count() AS trades
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ((startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19) OR (startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:SPY') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:QQQ') AND length(ticker) = 20) OR (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)
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 50 AND argMin(price, (sip_timestamp, price)) > 0
)
GROUP BY root
ORDER BY down_90_pct_plus DESC, root ASC

QQQ সবচেয়ে বড় স্তূপ সরবরাহ করেছে: 2923টি প্রায় সম্পূর্ণ লোকসান — যা পুরো স্তূপের 31.1% — এবং এর লিকুইড কন্ট্রাক্টের 35.7%টি সম্পূর্ণভাবে মুছে গেছে। SPY-এর 24.7% যোগ করলে দেখা যায়, ইনডেক্স রুটগুলোর দখলে এই লোকসানের স্তূপের অর্ধেকের বেশি রয়েছে। সবচেয়ে কম লোকসানের হার হলো NVDA এবং AAPL (21.8% এবং 21.8%) — এর মধ্যে প্রথমটি হলো NVDA, যা এই মাসের সবচেয়ে বড় বিজয়ীর রুট। যেখানে প্রিমিয়াম স্থির ছিল, সেখানে লোকসানের স্তূপ সবচেয়ে বেশি বেড়েছে। একই টেবিলের অন্য পাশ: 14টি দশ গুণ লাভ করা কন্ট্রাক্টের মধ্যে QQQটি ছিল 9 থেকে; SPY, যার 2319টি কন্ট্রাক্ট এই স্তূপে ছিল, তা 0 তৈরি করেছে।

এই টেবিলটি যা শেখায় (এবং যা শেখায় না)

চারটি শিক্ষা। Convexity বাস্তব: যখন underlying দ্রুত পরিবর্তিত হয়, তখন একটি সস্তা out-of-the-money option অস্বাভাবিকভাবে বৃদ্ধি পায় — ঠিক এই কারণেই lottery ticket গুলো খুব কম দামে কেনা হয়। Headline multiples গভীরভাবে বিশ্লেষণ করা প্রয়োজন: জুন মাসের 495x একটি মাত্র two-lot print এর ওপর ভিত্তি করে দাঁড়িয়ে আছে; প্রকৃত tradable ride ছিল double। এই distribution হলো convexity এর মূল্য: 14 ten-baggers এর পাশাপাশি রয়েছে 9385 near-wipeouts (কে এই ticket গুলো বিক্রি করে তা market makers explainer এ ব্যাখ্যা করা হয়েছে)। এবং hindsight বা অতীতজ্ঞান দিয়ে ট্রেড করা সম্ভব নয়: বিজয়ী ticket টি জুন 1 তারিখে বিদ্যমান ছিল না — এটি প্রথম প্রিন্ট হয়েছে জুন 15 তারিখে — এবং এটি কেনা মানে ছিল সেই সকালে পরবর্তী দুই সপ্তাহের দিক এবং সময় সম্পর্কে জানা। এই পৃষ্ঠাটি জুন মাসে কী ছিল তা পরিমাপ করে। এটি জুলাই মাসে কী হবে তা নির্দেশ করে না।

FAQ

2026 সালের জুনের সেরা অপশন ট্রেড কোনটি ছিল?

ছয়টি লিকুইড রুটের প্রথম প্রিন্ট থেকে শেষ প্রিন্ট পর্যন্ত পরিমাপ করলে, 29 জুন, 2026 তারিখে মেয়াদ শেষ হওয়া একটি $200-strike NVDA put দেখা যায়: $0.01 থেকে $4.95, যা একটি 495x মাল্টিপল — এটি একটি দুই-লট পেনি ফার্স্ট প্রিন্টের ওপর ভিত্তি করে করা হয়েছে (পরবর্তী প্রিন্ট ছিল $2.44)।

অপশন ট্রেডিংয়ে কি বিনিয়োগ করা পরিমাণের চেয়ে বেশি লোকসান হতে পারে?

অপশন কিনলে (Buying options) না: একজন ক্রেতা সর্বোচ্চ প্রিমিয়াম পরিমাণ টাকা লোকসান করতে পারেন। অপশন বিক্রি করলে (Selling options) হ্যাঁ — জুনের রেকর্ড অনুযায়ী একজন বিক্রেতা এক হাজার ডলার প্রিমিয়াম সংগ্রহ করেছিলেন, কিন্তু শেষ প্রিন্টে তিনি $494,000 লোকসানে শেষ করেছেন।

বেশিরভাগ সস্তা অপশন কেন মূল্যহীন হয়েexpire হয়?

একটি সস্তা অপশন এমন একটি ফলাফলকে মূল্য নির্ধারণ করে যা বাজার অসম্ভব মনে করে: অর্থাৎ ডেডলাইনের খুব কাছাকাছি সময়ে একটি বড় মুভমেন্ট। বেশিরভাগ মাসে এমন মুভমেন্ট খুব কম ঘটে এবং বেশিরভাগ টিকেটের মান কমে যায় (decay)। 2026 সালের জুনে, 9385 শতাংশ 30951 সক্রিয়ভাবে ট্রেড করা কন্ট্রাক্ট তাদের ফার্স্ট-প্রিন্ট ভ্যালুর অন্তত নব্বই শতাংশ হারিয়েছে; 8949 শেষবার ট্রেড করা হয়েছিল দুই সেন্ট বা তার কম দামে।

একজন প্রকৃত ট্রেডার কি 495x মাল্টিপলটি অর্জন করতে পারতেন?

প্রিন্ট করা সাইজে তা প্রায় নিশ্চিতভাবে সম্ভব ছিল না: মাত্র 2টি কন্ট্রাক্ট $0.01 এন্ট্রি প্রাইসে ট্রেড করা হয়েছিল এবং 101 সেকেন্ডের মধ্যে দাম $2.44 এ পৌঁছে গিয়েছিল। দ্বিতীয় প্রিন্টে এক হাজার ডলারের ট্রেডটি শেষ প্রিন্টে প্রায় $1980 এ দাঁড়িয়েছিল — এটি একটি শক্তিশালী ট্রেড ছিল, তবে এটি জীবন বদলে দেওয়ার মতো মাল্টিপল হিসেবে কেবল অতীত পর্যালোচনায় দেখা যায়।

ডেটা নোটস

সম্পূর্ণ ডেটা নোটস
  • বিক্রেতার গণনাটি উদ্দেশ্যমূলকভাবে মার্জিন, অ্যাসাইনমেন্ট এবং ফোর্সড লিকুইডেশন উপেক্ষা করে: একটি প্রকৃত শর্ট পজিশন শেষ প্রিন্টের অনেক আগেই বন্ধ বা অ্যাসাইন করা হতো। এটি মুভমেন্ট পরিমাপ করে, ব্রোকারেজ স্টেটমেন্ট নয়।
  • অতীতের তথ্য, কোনো পরামর্শ নয়। প্রতিটি সংখ্যা সংরক্ষিত ট্রেড থেকে পরবর্তীতে গণনা করা হয়েছে।
  • প্রথম প্রিন্ট থেকে শেষ প্রিন্ট হলো একটি পরিমাপক, কোনো এক্সিকিউশন রিপোর্ট নয়; এই কারণেই এগুলোকে রিটার্ন নয় বরং মাল্টিপল হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে।
  • পেনি সতর্কবার্তাটি সাধারণীকরণ করা হয়েছে: যে সকল সারিতে এক সেন্টের প্রথম মূল্য রয়েছে (বিজয়ী; AAPL রানার-আপ), সেগুলোর ক্ষেত্রে একই ভঙ্গুরতা প্রযোজ্য।
  • ইউনিভার্স: ছয়টি রুট — MU, NVDA, TSLA, SPY, QQQ, AAPL — শুধুমাত্র স্ট্যান্ডার্ড OCC সিম্বল (দৈর্ঘ্যের কারণে অ্যাডজাস্টেড কন্ট্রাক্ট বাদ দেওয়া হয়েছে), ≥50 জুন ট্রেড, নন-জিরো ফার্স্ট প্রিন্ট।

পদ্ধতি

  • সময়কাল: 1–30 জুন, 2026; টাইমস্ট্যাম্পগুলো UTC-এ সংরক্ষিত এবং র ডেটা UTC বাউন্ডস দিয়ে ফিল্টার করা হয়েছে। ক্যালিব্রেশন প্যানেল হলো বেসলাইন ব্লক এবং এটি সুপরিকল্পিতভাবে 2026 সালের ডেটা বিশ্লেষণ করে, যা একইভাবে গণনা করা হয়েছে।
  • প্রতি চুক্তির জন্য: প্রথম মূল্য = জুন মাসের সবচেয়ে শুরুর দিকের SIP টাইমস্ট্যাম্পের ট্রেড; শেষ মূল্য = সবচেয়ে শেষেরটি; সমতার ক্ষেত্রে মূল্য অনুযায়ী নির্ধারিত হয়। মাল্টিপলসের ক্ষেত্রে প্রথমটির চেয়ে শেষটি প্রাধান্য পায়, যা ইন-কোয়েরিতে গণনা করা হয়েছে।
  • ডেইলি-পাথ প্যানেল প্রতিটি জেনারেশনে একই র‍্যাঙ্কড স্ক্যান থেকে বিজয়ীকে পুনরায় নির্ণয় করে; এন্ট্রি রসিদটি সিম্বল অনুযায়ী এটি নিশ্চিত করে, যেখানে উভয় তথ্যের মধ্যে অমিল থাকলে বাউন্ডস অনুসরণ করা হয়।
  • জেনারেশন শুধুমাত্র গেটেড রিড-অনলি পাথ-এর মাধ্যমে ব্যাচ আকারে করা হয়; এই পেজটি কখনোই লাইভ ডেটা কুয়েরি করে না। 12 জুলাই, 2026 তারিখ পর্যন্ত ডেটা ওয়্যারহাউসের অবস্থা অনুযায়ী।

প্রতিটি প্যানেল একটি সংরক্ষিত অবজেক্ট — চার্ট, টেবিল এবং SQL। Strasmore টার্মিনালে আপনি নিজেই লেজার যাচাই করতে পারেন।

#options#hindsight#convexity#risk#deepdive