Strasmore Research
শেখা Matt Connorদ্বারা Matt Connor · আপডেট করা হয়েছে 2026-07-23 · data as of July 23, 2026 · refreshed weekly

এই সপ্তাহের অস্বাভাবিক ভলিউম সম্পন্ন স্টকসমূহ

এই সপ্তাহে অস্বাভাবিক লেনদেন হওয়া শেয়ারগুলোর তালিকা এখানে পাবেন। গত ৪০ সেশনের তুলনায় শেয়ারের লেনদেনের পরিমাণ এবং সাপ্তাহিক রিটার্ন এখানে বিশ্লেষণ করা হয়েছে।

অস্বাভাবিক ভলিউম বলতে বোঝায় একটি শেয়ার বাজারের তুলনায় নয়, বরং তার নিজস্ব স্বাভাবিক লেনদেনের তুলনায় অনেক বেশি পরিমাণে লেনদেন হচ্ছে। একটি megacap শেয়ারে ৪০ মিলিয়ন শেয়ার লেনদেন হওয়া একটি সাধারণ বিষয়; কিন্তু একটি small-cap শেয়ারে এটি একটি বিশেষ ঘটনা। এই পৃষ্ঠাটি গত সপ্তাহের অস্বাভাবিক ভলিউম সম্পন্ন শেয়ারগুলোর তালিকা প্রদান করে: প্রতিটি শেয়ারের গত পাঁচ সেশনের গড় ভলিউমকে তার পূর্ববর্তী চল্লিশ সেশনের গড় ভলিউম দিয়ে ভাগ করা হয়েছে। এখানে একটি ডলারের সর্বনিম্ন সীমা (floor) রাখা হয়েছে যাতে প্রতিটি তালিকাভুক্ত শেয়ার বাস্তবে লেনদেন করা সম্ভব হয়। এটি প্রতি সপ্তাহে আপডেট করা হয় এবং "data as of" স্ট্যাম্পটি নির্দেশ করে তথ্যটি কত সময়ের। এই পরিমাপটি — অর্থাৎ relative volume — সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে পূর্ণ নির্দেশিকা দেখুন।

এই সপ্তাহের অস্বাভাবিক-ভলিউম লিডাররা

তিনটি কলামের মাধ্যমে তথ্য বিশ্লেষণ করা হয়। multiple নির্দেশ করে একটি শেয়ার তার স্বাভাবিক লেনদেনের তুলনায় কত বেশি লেনদেন হয়েছে। baseline নির্দেশ করে স্বাভাবিক লেনদেনের পরিমাণ কত ছিল—একটি খুব কম baseline-এর তুলনায় বিশাল multiple একটি বড় ঘটনা নয়, কিন্তু একটি ব্যস্ত মার্কেটের তুলনায় সামান্য multiple একটি বড় ঘটনা হতে পারে। dollars নির্দেশ করে লেনদেনের পরিমাণ অর্থনৈতিকভাবে কতটা উল্লেখযোগ্য ছিল। শেষ কলামটি হলো সপ্তাহের ওপেন-টু-ক্লোজ পরিবর্তন, যা বেশিরভাগ ভলিউম স্ক্রিনে থাকে না।

কুয়েরিএই সপ্তাহের সর্বোচ্চ আপেক্ষিক ভলিউম: গত ৫ দিন বনাম পূর্ববর্তী ৪০ দিন, যাদের সাপ্তাহিক লেনদেন $500M+
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars,
           argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_open,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           argMaxIf(s.day_open, c.rn, c.rn <= 5) AS week_open,
           argMinIf(s.day_close, c.rn, c.rn <= 5) AS week_close,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
)
SELECT ticker,
       round(adv_recent / adv_base, 1) AS rvol_week,
       round(adv_recent / 1e6, 2) AS recent_adv_m,
       round(adv_base / 1e6, 2) AS baseline_adv_m,
       round(dollar_recent / 1e9, 2) AS week_dollar_bn,
       round(100.0 * (week_close / week_open - 1), 1) AS week_pct
FROM per_name
ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
LIMIT 8

প্রতিটি সারি ক্রমানুসারে পড়ুন:

  • JLHL — তার স্বাভাবিকের তুলনায় 99.2x, তালিকার শীর্ষে: 16.95M শেয়ার একদিনে লেনদেন হয়েছে যার baseline ছিল 0.17M, মোট লেনদেন $0.68B, এবং ওপেন-টু-ক্লোজ পরিবর্তন 160.6%।
  • AGEN — 0.62M শেয়ারের baseline-এর তুলনায় 41.1x, যার পেছনে $0.88B লেনদেন হয়েছে; সপ্তাহের পরিবর্তন ছিল 54.3%।
  • IONS — 4.7x, কিন্তু মাত্র 1.43M শেয়ারের একটি পাতলা baseline এবং মাত্র $2.1B লেনদেন; সপ্তাহের পরিবর্তন, -19.6%।
  • ALNY — 2.3x, স্বাভাবিক 0.83M শেয়ারের বিপরীতে একদিনে 1.91M শেয়ার; ওপেন-টু-ক্লোজ পরিবর্তন -26.2%।
  • BBIO — 2.1x, $2.25B লেনদেন হয়েছে, সপ্তাহের পরিবর্তন -0.2%।
  • MULL — 1.96M শেয়ারের baseline-এর তুলনায় 2.1x, $0.52B লেনদেন হয়েছে, ওপেন-টু-ক্লোজ পরিবর্তন -22.8%।
  • HLI — 1.9x, একদিনে 0.9M শেয়ার, $0.61B; সপ্তাহের পরিবর্তন, 5.6%।
  • QGEN — অষ্টম এবং শেষ সারি, 1.8x মাল্টিপল, $0.76B লেনদেন এবং 8.7% পরিবর্তন।

তালিকার র‍্যাঙ্কিংয়ে দিক বা ট্রেন্ড অন্তর্ভুক্ত নয়, এবং ডানদিকের দুটি কলাম এটি স্পষ্ট করে দেয়: তালিকার শীর্ষে থাকা শেয়ারটি সপ্তাহের শেষে তার ওপেনিং প্রাইস থেকে 160.6% পরিবর্তন দেখিয়েছে, যেখানে অষ্টম নামটি তার নিজস্ব ওপেনিং থেকে 8.7% পরিবর্তন দেখিয়েছে—একই স্ক্রিন, কিন্তু বিপরীত অভিজ্ঞতা। উচ্চ লেনদেনের পরিমাণ সেই সেশনগুলোকে চিহ্নিত করে যখন একটি শেয়ারের float প্রকৃতপক্ষে পরীক্ষিত হচ্ছে; এটি সেই পরীক্ষার কোন দিকে ফলাফল এসেছে তা বলে দেয় না।

মাল্টিপল কীভাবে গণনা করা হয়

এমন একটি শেয়ার কল্পনা করুন যার গত চল্লিশটি সেশনের গড় দৈনিক লেনদেন ছিল ২০০,০০০ শেয়ার। গত এক সপ্তাহে এর লেনদেন হয়েছে যথাক্রমে ১,০০০,০০০, তারপর ১,৪০০,০০০, তারপর ৯০০,০০০, তারপর ১,১০০,০০০ এবং শেষে ৬০০,০০০ শেয়ার — অর্থাৎ পাঁচ সেশনের গড় হলো ১,০০০,০০০। এখন ভাগ করুন: ১,০০০,০০০ ÷ ২০০,০০০ = 5.0x। যদি একই শেয়ারের বেসলাইন দুই-মিলিয়ন শেয়ার ধরা হয়, তবে একই সপ্তাহের ফলাফল হবে ০.৫x। এখানে লব (numerator) হলো এই সপ্তাহের লেনদেন; আর হর (denominator) হলো শেয়ারটির স্বাভাবিক লেনদেনের পরিমাণ। (হরটি হলো গড় দৈনিক লেনদেনের পরিমাণ, যা সাধারণ ২০ সেশনের পরিবর্তে চল্লিশটি সেশনের ভিত্তিতে পরিমাপ করা হয়।)

কেন চল্লিশটি সেশন? এটি প্রায় দুই ক্যালেন্ডার মাস—এত সময় যথেষ্ট দীর্ঘ যাতে একটি মাত্র বড় লেনদেনের কারণে হর বা বেসলাইন প্রভাবিত না হয়, আবার এটি যথেষ্ট সংক্ষিপ্ত যাতে শেয়ারটির বর্তমান লেনদেনের অবস্থা সঠিকভাবে বোঝা যায়। লবের জন্য কেন পাঁচ দিন? এটি একটি পূর্ণ সপ্তাহ, ফলে একটি মাত্র লেনদেন স্থগিত হওয়া বা কোনো বড় ব্লক ট্রেড এই ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে না।

এই গাণিতিক হিসাবটি একটি সতর্কতা প্রদান করে: বেসলাইন যত কম হবে, মাল্টিপল তত কম বা সস্তা হবে। এই সপ্তাহের শীর্ষ শেয়ারটির দৈনিক বেসলাইন মাত্র 0.17M শেয়ার—এই মাত্রায় একটি মাত্র উচ্চ লেনদেনের সেশন পুরো সপ্তাহের গড় বাড়িয়ে দেয়। এই কারণেই কোনো শেয়ারকে তালিকায় অন্তর্ভুক্ত করার আগে বোর্ড ছয় অঙ্কের বেসলাইন এবং ৫০০ মিলিয়ন ডলারের সাপ্তাহিক লেনদেনের শর্ত দেয়।

এই ধরনের সপ্তাহ কতটা বিরল?

একটি মাল্টিপল বা গুণিতক কেবল সেই ডিস্ট্রিবিউশন বা বণ্টনের সাপেক্ষে কোনো গুরুত্ব বহন করে যেখান থেকে এটি এসেছে। একই মহাবিশ্ব এবং একই সময়সীমা বিবেচনা করে, প্রতিটি যোগ্য নামকে তার মাল্টিপল অনুযায়ী বিন্যস্ত করা হলো:

কুয়েরিএই সপ্তাহে পুরো qualifying universe-এর লেনদেনের চিত্র, আপেক্ষিক ভলিউম অনুযায়ী বিন্যস্ত
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
scored AS (
    SELECT ticker,
           multiIf(adv_recent / adv_base >= 10, 1,
                   adv_recent / adv_base >= 5, 2,
                   adv_recent / adv_base >= 3, 3,
                   adv_recent / adv_base >= 2, 4,
                   adv_recent / adv_base >= 1.5, 5,
                   adv_recent / adv_base >= 1, 6, 7) AS bucket_key
    FROM per_name
),
buckets AS (
    SELECT arrayJoin([(1, '10x or more'), (2, '5x to 10x'), (3, '3x to 5x'), (4, '2x to 3x'),
                      (5, '1.5x to 2x'), (6, '1x to 1.5x'), (7, 'below 1x')]) AS bk
)
SELECT bk.2 AS rvol_bucket,
       countIf(scored.bucket_key = bk.1) AS names,
       round(100.0 * countIf(scored.bucket_key = bk.1) / count(), 1) AS pct_of_universe,
       count() AS universe_names
FROM scored CROSS JOIN buckets
GROUP BY bk
ORDER BY bk.1 ASC

এই সপ্তাহে 647 সংখ্যক স্টক এবং ETF লেনদেন সম্পন্ন করেছে। তাদের মধ্যে 2 টি তাদের স্বাভাবিক মাত্রার চেয়ে দশ গুণ বা তার বেশি হারে লেনদেন করেছে — যা সমগ্র মহাবিশ্বের 0.3% অংশ। আরও 0 টি ৫ গুণ থেকে ১০ গুণের মধ্যে ছিল এবং 1 টি ৩ গুণ থেকে ৫ গুণের মধ্যে ছিল। উপরের লিডারবোর্ডটি সেই তালিকার একদম উপরের অংশ থেকে নেওয়া হয়েছে। এর নিচে, 3 টি নাম তাদের স্বাভাবিক মাত্রার ২ গুণ থেকে ৩ গুণের মধ্যে লেনদেন করেছে (যা সমগ্র মহাবিশ্বের 0.5% অংশ) এবং 5 টি ১.৫ গুণ থেকে ২ গুণের মধ্যে ছিল (0.8%)। আরও 19 টি কেবল সামান্য বর্ধিত ১ গুণ থেকে ১.৫ গুণের মধ্যে ছিল, যা যোগ্য নামগুলোর 2.9% অংশ।

তালিকার অন্য প্রান্তটি হলো সেই অংশ যা কেউ স্ক্রিনশট নেয় না: 617 টি নাম — যা সমগ্র মহাবিশ্বের 95.4% অংশ — এই সপ্তাহে তাদের নিজস্ব চল্লিশ-সেশন গড় বা এভারেজের নিচে লেনদেন করেছে। এটি বাজারের একটি সাধারণ অবস্থা, এবং এটাই তালিকার উপরের অংশটিকে একটি সাধারণ ত্রুটি হিসেবে নয় বরং একটি প্রকৃত ব্যতিক্রম হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করে।

অস্বাভাবিক ভলিউম কি দীর্ঘস্থায়ী হয়?

সাধারণ ধারণা হলো অস্বাভাবিক ভলিউম কয়েক দিন ধরে বজায় থাকে। তাই এই ধরনের তালিকার শীর্ষে থাকা কোনো স্টকের মুভমেন্ট সাধারণত ইতিমধ্যে সম্পন্ন হয়ে যায়। এটি পরীক্ষা করা সম্ভব। আটটি লিডারের প্রত্যেকটির জন্য: পাঁচটি সেশনের মধ্যে কতটি সেশনে বেসলাইনের দ্বিগুণ বা তার বেশি ভলিউম ছিল, সবচেয়ে বড় একক সেশনটি কত ছিল, এবং সেই সবচেয়ে বড় সেশন ও সপ্তাহের শেষ সেশনের মধ্যে কতটি সেশন ব্যবধান ছিল তা দেখা হয়েছে।

কুয়েরিস্থায়িত্ব পরীক্ষা: গত ৫ দিন জুড়ে শীর্ষ আটটি স্টকের দৈনিক আপেক্ষিক ভলিউম
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
leaders AS (
    SELECT ticker, adv_recent / adv_base AS rvol_week, adv_base
    FROM per_name
    ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
    LIMIT 8
),
daily AS (
    SELECT l.ticker AS ticker,
           l.rvol_week AS rvol_week,
           c.rn AS rn,
           s.vol / l.adv_base AS rvol_day
    FROM sess s
    INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    INNER JOIN leaders l ON s.ticker = l.ticker
    WHERE c.rn <= 5
)
SELECT ticker,
       round(max(rvol_week), 1) AS week_rvol,
       countIf(rvol_day >= 2) AS days_above_2x,
       round(max(rvol_day), 1) AS peak_day_rvol,
       argMax(rn, (rvol_day, -rn)) - 1 AS sessions_since_peak
FROM daily
GROUP BY ticker
ORDER BY days_above_2x ASC, peak_day_rvol ASC, ticker ASC

স্থায়িত্বের ভিত্তিতে সাজানো তালিকার সবচেয়ে কম স্থায়ী নাম হলো HLI। এটি পাঁচটি সেশনের মধ্যে 1 বার বেসলাইনের দ্বিগুণ ভলিউম করেছে এবং এর সর্বোচ্চ ভলিউম ছিল 6.2x। সবচেয়ে বেশি স্থায়ী নাম হলো JLHL, যা পাঁচটি সেশনের মধ্যে 3 বার এটি করেছে এবং এর সর্বোচ্চ ভলিউম ছিল 404.6x। এগুলো মাল্টি-সেশন ইভেন্ট, কোনো একক প্রিন্ট নয় — আর এই যান্ত্রিক কারণেই সাপ্তাহিক বোর্ড এবং দৈনিক বোর্ডে প্রায় একই স্টক দেখা যায়।

শেষ কলামটি হলো সময়কাল নির্দেশক: সবচেয়ে বড় ভলিউমের দিন এবং সপ্তাহের শেষ সেশনের মধ্যবর্তী সেশন সংখ্যা — HLI এর জন্য 4, এবং JLHL এর জন্য 4। যেখানে এই ব্যবধান শূন্যের বেশি, সেখানে সপ্তাহের শেষ হওয়ার আগেই সবচেয়ে বেশি ভলিউম সম্পন্ন হয়েছিল। এই বোর্ডটি সমাপ্ত সপ্তাহ সম্পর্কে বর্ণনা দেয়; এটি আগত সপ্তাহের পূর্বাভাস দেয় না।

শীর্ষস্থানীয়টির পনেরোটি সেশনের প্রতিদিনের বিবরণ

সাপ্তাহিক গড় চিত্রটি স্পষ্টভাবে প্রকাশ করে না। গত পনেরোটি সেশনে বর্তমান শীর্ষস্থানীয়টির প্রতিদিনের আপেক্ষিক ভলিউম — প্রতিটি সেশনের শেয়ার সংখ্যা একই ৪০-সেশন বেসলাইনের বিপরীতে — এবং প্রতিটি সেশনের ওপেন-টু-ক্লোজ পরিবর্তনের বিবরণ নিচে দেওয়া হলো:

কুয়েরিশীর্ষ স্টকের প্রতিদিনের চিত্র: দৈনিক আপেক্ষিক ভলিউম এবং ওপেন-টু-ক্লোজ পরিবর্তন (গত ১৫ দিন)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars,
           argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_open,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
leader AS (
    SELECT ticker, adv_base
    FROM per_name
    ORDER BY adv_recent / adv_base DESC, ticker ASC
    LIMIT 1
),
path AS (
    SELECT formatDateTime(s.d, '%Y-%m-%d') AS session_date,
           formatDateTime(s.d, '%b %e') AS session_label,
           s.vol / l.adv_base AS rvol_day,
           100.0 * (s.day_close / s.day_open - 1) AS day_pct
    FROM sess s
    INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    INNER JOIN leader l ON s.ticker = l.ticker
    WHERE c.rn <= 15
)
SELECT session_date,
       session_label,
       round(rvol_day, 1) AS rvol_day,
       round(day_pct, 1) AS day_pct,
       round(max(rvol_day) OVER (), 1) AS peak_rvol_day
FROM path
ORDER BY session_date ASC

পনেরো সেশন আগে স্টকটি তার বেসলাইনের 0.5x ছিল — একটি সাধারণ ও শান্ত নাম। এই সময়ের মধ্যে সবচেয়ে বেশি ভলিউম ছিল 404.6x। সাম্প্রতিকতম সেশনে, Jul 15, ভলিউম ছিল 0.7x এবং ওপেন-টু-ক্লোজ পরিবর্তন ছিল -3.5%।

চার্টটি যা করছে না তা লক্ষ্য করুন: এটি কোনো সুশৃঙ্খল রেখায় হ্রাস পাচ্ছে না। উচ্চ ভলিউম গুচ্ছ আকারে আসে, এবং একটি শিখরের পরের সেশনগুলো ফিকে হওয়ার পরিবর্তে পুনরায় ত্বরান্বিত হতে পারে — এই কারণেই "ভলিউম কমে যাচ্ছে" এমন দাবি করার আগে ধরে না নিয়ে বরং দৈনিক সিরিজটি যাচাই করা উচিত। ইন্ট্রাডে পেস মেজার বা দিনের মধ্যকার গতি পরিমাপের শুরুও এই একই দৈনিক সিরিজ থেকে হয়, যা relative volume guide-এ তৈরি করা হয়েছে এবং VWAP দ্বারা ব্যবহৃত হয়।

স্ক্রিন যা বাদ দেয়

চারটি নিয়ম এই তালিকাটিকে সঠিক রাখতে সাহায্য করে, তবে প্রতিটি নিয়ম এমন কিছু বাদ দেয় যা একজন পাঠক দেখতে চাইতে পারেন:

  1. সপ্তাহের জন্য ৫০০ মিলিয়ন ডলারের লেনদেনের সর্বনিম্ন সীমা। শুধুমাত্র শেয়ারের সংখ্যা দিয়ে তালিকা তৈরি করলে এমন অনেক নাম চলে আসবে যেখানে এক মিলিয়ন শেয়ার খুবই সামান্য পরিমাণ।
  2. প্রতিদিন অন্তত ১০০,০০০ শেয়ারের একটি ভিত্তি, যাতে হারের ভিত্তি হিসেবে কোনো অসংগতিপূর্ণ সংখ্যা না আসে।
  3. গত ৪০টি সেশনের মধ্যে অন্তত ৩৫টি সেশনে লেনদেন হয়েছে, যা নতুন তালিকাভুক্ত কোম্পানিগুলোকে বাদ দেয় — একটি নতুন IPO-এর কোনো অর্থবহ "স্বাভাবিক" লেনদেনের ইতিহাস থাকে না, অন্যথায় এটি কয়েক সপ্তাহ ধরে এই তালিকা দখল করে রাখবে।
  4. পুনরায় ব্যবহৃত একটি সিম্বল বাদ দেওয়া হয়েছে: এক্সচেঞ্জ সম্প্রতি একটি নতুন তালিকার জন্য যে টিকারটি পুনরায় বরাদ্দ করেছে, যার ভেন্ডর হিস্ট্রি দুটি ভিন্ন কোম্পানিকে একত্রিত করে ফেলে। এর ভিত্তিগত হিসাবটি কাল্পনিক হবে।

প্রথম নিয়মটি বাজারের সবচেয়ে অস্বাভাবিক মাল্টিপলগুলোকে বাদ দেয়। এই নিয়মের কারণে বাদ পড়া ছয়টি বড় উদাহরণ হলো:

কুয়েরিডলার ফ্লোরের কারণে বাদ পড়া অস্বাভাবিক ভলিউম: এই সপ্তাহে $500M-এর নিচে লেনদেন করা স্টকের সর্বোচ্চ আপেক্ষিক ভলিউম
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
       AND dollar_recent > 0 AND dollar_recent < 500000000
)
SELECT ticker,
       round(adv_recent / adv_base, 1) AS rvol_week,
       round(dollar_recent / 1e6, 1) AS week_dollar_m,
       round(dollar_recent / (adv_recent * 5), 2) AS avg_share_price,
       round(adv_base / 1e6, 2) AS baseline_adv_m
FROM per_name
ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
LIMIT 6

SOBR তার স্বাভাবিকের তুলনায় 109.8x লেনদেন করেছে, কিন্তু পুরো সপ্তাহে গড়ে $1.04 শেয়ার মূল্যে মাত্র $262.4M লেনদেন করেছে। এর পেছনে রয়েছে: ZBAO যা 109.3x মাল্টিপল এবং $72M লেনদেন করেছে (গড় মূল্য $0.44), WRAP যা 51.8x মাল্টিপল এবং $162.5M লেনদেন করেছে, CPHI যা 38.1x মাল্টিপল এবং $31.8M লেনদেন করেছে, KAPA যা 36.7x মাল্টিপল এবং $9.5M লেনদেন করেছে, এবং LGPS যা 20.2x মাল্টিপল এবং $57.5M লেনদেন করেছে। এগুলো প্রকৃত লেনদেন, যা এই নামগুলোর জন্য সত্যিই অস্বাভাবিক — এবং এমন একটি বিভাগ যেখানে মাল্টিপল খুব সামান্য পরিমাণ অর্থকে বড় করে দেখায়।

অস্বাভাবিক ভলিউম বা লেনদেনের পরিমাণের উৎসসমূহ

বোর্ড দ্রুত পড়ার জন্য নিয়মিত উৎপাদনকারী বা উৎসগুলো হলো: earnings weeks, যা একটি নির্ধারিত উৎস; corporate events — যেমন মার্জার, অফারিং, ইনডেক্সে অন্তর্ভুক্তি বা বাদ পড়া — যা কোনো মতামত ছাড়াই যান্ত্রিক ভলিউম নিয়ে আসে; squeeze dynamics, যেখানে প্রাইস ভেলিওসিটির সাথে ভলিউম বৃদ্ধি পায়, যা short squeeze explainer এ বর্ণিত একটি প্যাটার্ন; এবং new listings, যা তাদের নিজস্ব টেপে আধিপত্য বিস্তার করে যতক্ষণ না float স্থিতিশীল হয়। যেকোনো সপ্তাহের বোর্ড সাধারণত এই উৎসগুলোর মিশ্রণ হয়, সাথে এক বা দুটি প্রকৃত রহস্য থাকে — আর সেই রহস্যগুলোই হলো বাড়তি সময় দিয়ে দেখার মতো সারি।

অস্বাভাবিক ভলিউম সংক্রান্ত FAQ

কোনো স্টকের জন্য অস্বাভাবিক ভলিউম বলতে কী বোঝায়?

এর কোনো আনুষ্ঠানিক সীমা নেই, তাই নিচের পরিসংখ্যানটি দেখুন: এই সপ্তাহে এই পৃষ্ঠার তালিকাভুক্ত 647টি নামের মধ্যে মাত্র 2টি তাদের স্বাভাবিক ভলিউমের ১০ গুণ বা তার বেশি লেনদেন করেছে এবং 95.4%টি তাদের স্বাভাবিক ভলিউমের নিচে লেনদেন করেছে। যেকোনো সপ্তাহে বাজারের শীর্ষস্থানীয় কয়েক শতাংশের মধ্যে থাকতে হলে ভলিউম মোটামুটি ২ গুণ বা তার বেশি হওয়া প্রয়োজন।

অস্বাভাবিক ভলিউম কি বুলিশ নাকি বেয়ারিশ?

কোনোটিই নয় — এটি কেবল মনোযোগ আকর্ষণ করে, এবং এই মনোযোগ র্যালি বা পতন উভয় ক্ষেত্রেই আসতে পারে। এই সপ্তাহে বোর্ডের শীর্ষস্থানীয় নামটি তার ওপেনিং প্রাইস থেকে পাঁচটি সেশনে 160.6% অবস্থানে ছিল এবং অষ্টম নামটি 8.7% অবস্থানে ছিল; উভয়টিই ঠিক একই মাপকাঠিতে বিবেচিত হয়েছে।

অস্বাভাবিক ভলিউম কতক্ষণ স্থায়ী হয়?

সাধারণত একদিনের বেশি। পারসিস্টেন্স প্যানেল প্রতিটি বোর্ডের নামের জন্য বেসলাইনের দ্বিগুণের বেশি সেশন গণনা করে: এই সপ্তাহে এটি পাঁচটির মধ্যে 1 (HLI) থেকে শুরু করে পাঁচটির মধ্যে 3 (JLHL) পর্যন্ত বিস্তৃত, এবং সবচেয়ে বেশি লেনদেনের সেশনটি সাধারণত সপ্তাহের শেষ দিনে না হয়ে সপ্তাহের শেষ হওয়ার আগেই ঘটে।

এই তালিকায় ডলার-ভলিউম ফ্লোর কেন ব্যবহার করা হয়?

ডলার-ভলিউম ফ্লোর ছাড়া শেয়ার সংখ্যা দিয়ে স্ক্রিনিং করলে এমন অনেক সস্তা টিকারের তালিকা তৈরি হয় যেখানে ভলিউম গুণক অনেক বেশি কিন্তু প্রকৃত অর্থের পরিমাণ খুব কম: এই সপ্তাহের সবচেয়ে বড় বাদ পড়া নামটি মোট $262.4M ভলিউমে তার স্বাভাবিক ভলিউমের 109.8x লেনদেন করেছে, যেখানে শেয়ারের গড় মূল্য ছিল $1.04। ৫০০ মিলিয়ন ডলারের সাপ্তাহিক ফ্লোর প্রতিটি সারিকে অর্থনৈতিকভাবে বাস্তবসম্মত রাখে।

অস্বাভাবিক স্টকের ভলিউম কি অপশন মার্কেটেও দেখা যায়?

প্রায়ই দেখা যায় — ইক্যুইটি এবং অপশন মার্কেটে উচ্চ লেনদেনের প্রবণতা সাধারণত একই স্টকের ক্ষেত্রে একসাথে দেখা যায়, যার কারণে ট্রেডাররা উভয়টিই পর্যবেক্ষণ করেন। তবে অপশন অ্যাক্টিভিটি ভিন্নভাবে পরিমাপ করা হয়: ট্রেড করা কন্ট্রাক্টের সংখ্যা হলো একটি ফ্লো নম্বর, আর ওপেন ইন্টারেস্ট হলো বিদ্যমান পজিশনের সংখ্যা; এই দুটি ভিন্ন প্রশ্নের উত্তর দেয় — "unusual options activity" অ্যালার্ট সম্পর্কে কোনো সিদ্ধান্তে আসার আগে options volume vs. open interest দেখে নিন।

উপরে দেওয়া প্রতিটি সংখ্যা একটি সংরক্ষিত এবং ভার্সনযুক্ত কুয়েরি — সঠিক পরিমাপ দেখতে যেকোনো প্যানেলের নিচের SQL এক্সপ্যান্ড করুন, অথবা Strasmore টার্মিনালে আপনার পছন্দমতো যেকোনো সময়ের জন্য একই স্ক্রিনটি চালান।

#relative volume#unusual volume#leaderboards#market structure