এই সপ্তাহের এক্স-ডিভিডেন্ড তারিখসমূহ

আসন্ন ex-dividend তারিখগুলো নির্ধারণ করে কে লভ্যাংশ পাবেন: ex-dividend তারিখের আগে শেয়ারটি কিনলে পরবর্তী লভ্যাংশ আপনার; আর তারিখের দিন বা পরে কিনলে বিক্রেতা সেই অর্থ পাবেন। এই পৃষ্ঠাটি আগামী দিনগুলোর একটি লাইভ ক্যালেন্ডার — এই সপ্তাহে প্রতিদিন কোন কোন কোম্পানির শেয়ার ex হবে এবং আগামী দুই সপ্তাহে কোন বড় কোম্পানিগুলো ex হবে তা এখানে দেওয়া হয়েছে — যা ঘোষিত লভ্যাংশ রেকর্ড থেকে গণনা করা হয় এবং প্রতি সপ্তাহে আপডেট করা হয়। এটি ex-morning বা লভ্যাংশ প্রদানের আগের দিন শেয়ারের মূল্যের প্রকৃত পরিবর্তন এবং "dividend capture" ট্রেডটি বাস্তবে কার্যকর কি না তাও পরিমাপ করে।

এই সপ্তাহের এক্স-ডিভিডেন্ড তারিখসমূহ

আগামী সাত দিনে ঘোষিত প্রতিটি নগদ ডিভিডেন্ডের এক্স-ডিভিডেন্ড তারিখ নিচে দিন অনুযায়ী দেওয়া হলো। এখানে পেমেন্টকারী প্রতিষ্ঠানের ডিভিডেন্ড প্রদানের ফ্রিকোয়েন্সি অনুযায়ী তালিকাটি বিভক্ত করা হয়েছে:

SELECT toString(ex_dividend_date) AS ex_date,
       formatDateTime(ex_dividend_date, '%b %e') AS ex_date_label,
       count() AS names_going_ex,
       countIf(frequency = 12) AS monthly_payers,
       countIf(frequency = 4) AS quarterly_payers
FROM global_markets.stocks_dividends
WHERE ex_dividend_date > today()
  AND ex_dividend_date <= today() + 7
  AND cash_amount > 0
GROUP BY ex_dividend_date
ORDER BY ex_dividend_date

সামনের দিনগুলোর ক্যালেন্ডারে 5টি এক্স-ডিভিডেন্ড দিন রয়েছে। এটি Jul 24 থেকে শুরু হয়ে 99টি স্টকের মাধ্যমে চলবে — যার মধ্যে রয়েছে 52টি মাসিক পেমেন্টকারী এবং 28টি ত্রৈমাসিক পেমেন্টকারী। ক্যালেন্ডার দেখার সময় এই বিভাজনটি গুরুত্বপূর্ণ: মাসিক পেমেন্টকারী স্টকের (ইনকাম ফান্ড, মর্টগেজ ট্রাস্ট, কিছু REITs) প্রতি চার সপ্তাহ অন্তর এবং মাসের মাঝামাঝি সময়ে দেখা যায়; অন্যদিকে ত্রৈমাসিক পেমেন্টকারী স্টকের (অধিকাংশ অপারেটিং কোম্পানি) ক্ষেত্রে প্রতি মৌসুমে একবার দেখা যায়। এই পেমেন্টগুলো পাওয়ার জন্য, তালিকাভুক্ত তারিখের আগের ট্রেডিং দিন শেষে শেয়ারটি আপনার পজিশনে থাকতে হবে। সময়সূচী সংক্রান্ত বিস্তারিত আমাদের ex-dividend date গাইডে রয়েছে এবং record date vs ex-dividend date নিবন্ধটি ব্যাখ্যা করে কেন ক্রেতাদের জন্য এক্স-ডেট বা এক্স-ডিভিডেন্ড তারিখটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।

আগামী দুই সপ্তাহে বড় কোম্পানিগুলোর ex-dividend তারিখ

আগামী চৌদ্দ দিনের মধ্যে ex-dividend হতে যাওয়া সবচেয়ে বড় কোম্পানিগুলো ($10B মার্কেট ক্যাপ এবং তার বেশি) — পেমেন্ট, পেমেন্টের তারিখ এবং বর্তমান মূল্যে বার্ষিক ইল্ড:

WITH latest AS (
    SELECT ticker, argMax(market_cap, date) AS mcap, argMax(price, date) AS px
    FROM global_markets.stocks_ratios
    WHERE date >= today() - 10
    GROUP BY ticker
)
SELECT d.ticker AS ticker,
       toString(d.ex_dividend_date) AS ex_date,
       formatDateTime(d.ex_dividend_date, '%b %e') AS ex_date_label,
       round(max(d.cash_amount), 4) AS per_share_usd,
       toString(any(d.pay_date)) AS pay_date,
       formatDateTime(any(d.pay_date), '%b %e') AS pay_date_label,
       round(any(l.mcap) / 1e9, 0) AS mcap_bn,
       round(100 * max(d.cash_amount) * max(d.frequency) / any(l.px), 2) AS indicated_yield_pct
FROM global_markets.stocks_dividends d
JOIN latest l ON d.ticker = l.ticker
WHERE d.ex_dividend_date > today()
  AND d.ex_dividend_date <= today() + 14
  AND d.cash_amount > 0
  AND d.distribution_type = 'recurring'
  AND d.frequency > 0
  AND l.mcap >= 10000000000
  AND d.ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY d.ticker, d.ex_dividend_date
ORDER BY any(l.mcap) DESC
LIMIT 12

তালিকার সবচেয়ে বড় নাম হলো COST, যা Jul 24 তারিখে ex-dividend হবে এবং Aug 7 তারিখে 1.47 প্রতি শেয়ার পেমেন্ট প্রদান করবে — সাম্প্রতিক মূল্যে এর নির্দেশিত বার্ষিক ইল্ড হলো 0.63%। ইল্ড কলামটি সাবধানে পড়ুন: এটি ঘোষিত পেমেন্টকে তার নির্দিষ্ট ফ্রিকোয়েন্সি অনুযায়ী বার্ষিক হিসেবে গণনা করে — এটি একটি গাণিতিক চিত্র মাত্র, কোনো প্রতিশ্রুতি নয়। প্রতি শেয়ারের বড় অংক এবং বড় ইল্ড এক নয়, যা dividend yield কী তা থেকে জানা যায়। র‍্যাঙ্ক করা টেবিলগুলো থেকে একটি সিম্বল বাদ দেওয়া হয়েছে (ফিল্টারটি প্যানেলের SQL-এ দেখা যাচ্ছে): এর টিককারটি অন্য একটি ইস্যুকারী দ্বারা পুনরায় ব্যবহার করা হয়েছিল, তাই এর অধীনে থাকা রেকর্ডগুলো দুটি কোম্পানি জুড়ে বিস্তৃত ছিল; আমরা একটি অনির্দিষ্ট সারি প্রিন্ট করার পরিবর্তে এটি বাদ দিয়েছি।

Which kinds of companies are paying now

The dividend feed carries no sector label, so the shape of a two-week window has to come from what the records do hold: company size, payment cadence and the yield each declared payment implies at the current price. Every recurring payer with a market-cap record going ex inside fourteen days, grouped by size band:

WITH latest AS (
    SELECT ticker, argMax(market_cap, date) AS mcap, argMax(price, date) AS px
    FROM global_markets.stocks_ratios
    WHERE date >= today() - 10
    GROUP BY ticker
),
names AS (
    SELECT d.ticker AS ticker,
           multiIf(any(l.mcap) >= 1e11, '1 Mega cap ($100B+)',
                   any(l.mcap) >= 1e10, '2 Large cap ($10-100B)',
                   any(l.mcap) >= 2e9,  '3 Mid cap ($2-10B)',
                                        '4 Small cap (under $2B)') AS size_band,
           max(d.cash_amount) AS amt,
           max(d.frequency) AS freq,
           any(l.px) AS px
    FROM global_markets.stocks_dividends d
    JOIN latest l ON d.ticker = l.ticker
    WHERE d.ex_dividend_date > today()
      AND d.ex_dividend_date <= today() + 14
      AND d.cash_amount > 0
      AND d.distribution_type = 'recurring'
      AND d.frequency > 0
      AND l.px > 0
      AND l.mcap > 0
    GROUP BY d.ticker
)
SELECT size_band,
       count() AS names_going_ex,
       round(quantileDeterministic(0.5)(100 * amt * freq / px, cityHash64(ticker)), 2) AS median_indicated_yield_pct,
       countIf(freq = 12) AS monthly_payers,
       countIf(freq = 4) AS quarterly_payers
FROM names
GROUP BY size_band
ORDER BY size_band

The window carries 6 mega caps ($100B and up) and 37 large caps ($10B to $100B), alongside 30 mid caps and 66 smaller names. Median indicated yield runs 2.07% in the mega-cap band, 2.46% across the large caps, 3% at mid cap and 3.08% among the small caps. Size and yield are separate axes: a calendar sorted by yield surfaces a different set of names than one sorted by company size, which is why a screen built on yield alone quietly walks you down the size ladder. Cadence splits the same way as the day-by-day table above. The quarterly habit rules the top of the market, with 6 of the mega caps paying quarterly and 0 paying monthly, while the monthly crowd sits further down the cap table: 16 of the small-cap names in this window pay every month.

পেমেন্ট পাওয়ার জন্য আপনাকে আসলে যা করতে হবে

প্রায় সব ক্ষেত্রেই আপনাকে কিছুই করতে হবে না। কোনো ফর্ম পূরণ, ব্রোকারকে কল করা বা নিবন্ধনের প্রয়োজন নেই: এক্স-ডেট (ex-date) এর আগের ট্রেডিং দিন শেষে শেয়ারগুলো আপনার কাছে থাকলে, পেমেন্ট ডেটে অর্থাৎ সাধারণত কয়েক সপ্তাহ পরে টাকা আপনার অ্যাকাউন্টে চলে আসবে। সেই শেষ দিনেই শেয়ার কেনা যাবে—US ট্রেডগুলো পরবর্তী ব্যবসায়িক দিনে নিষ্পত্তি হয় (T+1), এবং এক্স-ডেট সেই সময়ের আশেপাশেই নির্ধারিত হয়। একটি ঐচ্ছিক ধাপ হলো DRIP (dividend reinvestment plan), যা ব্রোকার দ্বারা সেট করা থাকলে নগদ টাকাটি একই স্টকের ভগ্নাংশ শেয়ারে রূপান্তরিত হয়।

ট্যাক্স বা করের ক্ষেত্রে এক্স-ডেট গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে। একটি US ট্যাক্সেবল অ্যাকাউন্টে ডিভিডেন্ড তখনই qualified হিসেবে গণ্য হয়—যা কম হারে লং-টার্ম ক্যাপিটাল-গেইনস হিসেবে করযোগ্য—যদি আপনি এক্স-ডিভিডেন্ড ডেটের ৬০ দিন আগে থেকে শুরু হওয়া ১২১ দিনের উইন্ডোর মধ্যে ৬০ দিনের বেশি সময় শেয়ারটি ধরে রাখেন। এক্স-ডেটের একদিন আগে শেয়ার কিনে, পেমেন্ট নিয়ে এক সপ্তাহ পরে বিক্রি করলে এই শর্ত পূরণ হয় না: সেক্ষেত্রে পেমেন্টটি সাধারণ আয় (ordinary income) হিসেবে করযোগ্য হবে। REIT এবং অনেক ফান্ডের ডিস্ট্রিবিউশন যেকোনো অবস্থাতেই সাধারণ আয় হিসেবে গণ্য হয়, এবং অ্যাকাউন্টের ধরনও এর ফলাফল পরিবর্তন করতে পারে (যেমন একটি IRA এই কর থেকে মুক্তি দেয়)। এটি কোনো ট্যাক্স পরামর্শ নয়—তবে স্বল্পমেয়াদী শেয়ার ধরে রেখে লাভ করার বিষয়টি করের পরে প্রত্যাশিত আয়ের চেয়ে কম হতে পারে।

এক্স-ডে বা লেনদেনের আগের সকালে মূল্যের প্রকৃত পরিবর্তন

সাধারণ ধারণা হলো, একটি স্টকের দাম তার এক্স-ডে তে "লভ্যাংশের পরিমাণ অনুযায়ী কমিয়ে" ওপেন হয়। এক্সচেঞ্জ খোলার আগে রেফারেন্স প্রাইস বা নির্দেশক মূল্য কমিয়ে দেয় — কিন্তু ওপেনিং প্রিন্ট বা প্রারম্ভিক মূল্য হলো সেই কমানো মূল্য সাথে রাতভর ঘটে যাওয়া অন্যান্য সব পরিবর্তন। সাম্প্রতিক এক্স-ডে তে তিনটি পেমেন্ট প্রদানকারী কোম্পানির অবস্থা:

WITH last_ex AS (
    SELECT ticker,
           max(ex_dividend_date) AS ex_d,
           argMax(cash_amount, ex_dividend_date) AS div_amt
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ticker IN ('KO', 'VZ', 'XOM')
      AND cash_amount > 0
      AND distribution_type = 'recurring'
      AND ex_dividend_date < today()
      AND ex_dividend_date >= today() - 120
    GROUP BY ticker
),
daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           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_px,
           argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS open_px,
           countIf((toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS bars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('KO', 'VZ', 'XOM')
      AND window_start >= toDateTime(today() - 130)
    GROUP BY ticker, d
    HAVING bars > 200
),
seq AS (
    SELECT ticker, d, open_px, close_px,
           lagInFrame(close_px, 1) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pre_close
    FROM daily
)
SELECT s.ticker AS ticker,
       toString(e.ex_d) AS last_ex_date,
       formatDateTime(e.ex_d, '%b %e') AS last_ex_label,
       round(e.div_amt, 4) AS dividend_usd,
       round(s.pre_close, 2) AS close_before_ex_usd,
       round(s.open_px, 2) AS ex_morning_open_usd,
       round(100 * (s.open_px - s.pre_close) / s.pre_close, 2) AS open_gap_pct,
       round(100 * e.div_amt / s.pre_close, 2) AS dividend_pct_of_price
FROM seq s
JOIN last_ex e ON e.ticker = s.ticker AND e.ex_d = s.d
WHERE s.pre_close > 0
ORDER BY ticker

Coca-Cola এর সাম্প্রতিক এক্স-ডে Jun 15 লক্ষ্য করুন: 0.53 ডলারের পেমেন্ট, যা আগের দিনের 82.6 ডলারের ক্লোজিং প্রাইসের তুলনায় 0.64% শতাংশ; কিন্তু প্রথম এক্স-মর্নিং প্রিন্ট ছিল 81.08 ডলার — অর্থাৎ -1.84% ডলারের ব্যবধান। Verizon এর পেমেন্ট ছিল এর 42.22 ডলারের পূর্ববর্তী ক্লোজিং প্রাইসের 1.68% শতাংশ; এটি -1.46% ডলারে ওপেন করেছে। Exxon এর পেমেন্ট ছিল 0.67% শতাংশ; এটি 0.64% ডলারে ওপেন করেছে। তিনটি পেমেন্টকারী কোম্পানি, তিনটি ভিন্ন আকারের ব্যবধান, যার কোনোটিই হুবহু পেমেন্টের পরিমাণের সমান নয়। মার্কডাউন হলো রেফারেন্স প্রাইস বা নির্দেশক মূল্যের একটি বুককিপিং সমন্বয়; কিন্তু ওপেন হলো একটি প্রকৃত মূল্য, এবং লভ্যাংশের সাথে সম্পর্কহীন কারণেও রাতভর মূল্যের পরিবর্তন হতে পারে। পেমেন্টের পরিমাণ আগে থেকেই জানা থাকে; কিন্তু এক্স-মর্নিং প্রাইস বা প্রারম্ভিক মূল্য আগে থেকে জানা সম্ভব নয়।

dividend-capture ট্রেড কি কার্যকর?

"Dividend capture" হলো ex-date এর ঠিক আগে শেয়ার কেনা, লভ্যাংশ সংগ্রহ করা এবং শেয়ারের দাম পুনরুদ্ধার হওয়ার পর তা বিক্রি করার একটি কৌশল। এই কৌশলের একটি যাচাইযোগ্য দাবি রয়েছে। পরীক্ষাটি হলো: গত ছয় মাসে পঞ্চাশটি mega-cap কোম্পানিকে নিয়ে 83 ex-dividend ইভেন্ট পর্যবেক্ষণ করা। প্রতিটি ইভেন্ট ex-date এর আগের ক্লোজিং থেকে শুরু করে ex-morning open, ex-day close এবং এরপর এক, পাঁচ ও দশটি সেশনের জন্য ট্র্যাক করা হয়েছে।

WITH rth AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           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_px,
           argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS open_px,
           countIf((toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS bars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'JNJ', 'KO', 'PG', 'XOM', 'CVX', 'JPM', 'HD', 'MCD',
                     'PEP', 'ABBV', 'MRK', 'PFE', 'VZ', 'T', 'CSCO', 'IBM', 'WMT', 'CAT',
                     'BAC', 'WFC', 'C', 'GS', 'MS', 'UNH', 'LLY', 'AMGN', 'BMY', 'GILD',
                     'TXN', 'QCOM', 'AVGO', 'ADP', 'LMT', 'RTX', 'HON', 'GE', 'MMM', 'UPS',
                     'LOW', 'TGT', 'COST', 'SBUX', 'NKE', 'DIS', 'CMCSA', 'DUK', 'SO', 'NEE')
      AND window_start >= toDateTime(today() - 190)
    GROUP BY ticker, d
    HAVING bars > 200
),
seq AS (
    SELECT ticker, d, open_px,
           lagInFrame(close_px, 1) OVER w AS pre_close,
           close_px AS ex_close,
           leadInFrame(close_px, 1) OVER w AS c1,
           leadInFrame(close_px, 5) OVER w AS c5,
           leadInFrame(close_px, 10) OVER w AS c10
    FROM rth
    WINDOW w AS (PARTITION BY ticker ORDER BY d ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 10 FOLLOWING)
),
ev AS (
    SELECT s.ticker AS ticker, s.d AS ex_d, s.pre_close AS pre_close, s.open_px AS ex_open,
           s.ex_close AS ex_close, s.c1 AS c1, s.c5 AS c5, s.c10 AS c10,
           max(dv.cash_amount) AS div_amt
    FROM seq s
    JOIN global_markets.stocks_dividends dv ON dv.ticker = s.ticker AND dv.ex_dividend_date = s.d
    WHERE dv.cash_amount > 0
      AND dv.distribution_type = 'recurring'
      AND s.d >= today() - 160
      AND s.pre_close > 0 AND s.c1 > 0 AND s.c5 > 0 AND s.c10 > 0
    GROUP BY s.ticker, s.d, s.pre_close, s.open_px, s.ex_close, s.c1, s.c5, s.c10
),
paths AS (
    SELECT ticker, ex_d, pre_close, div_amt,
           arrayJoin([('1 ex-day open', ex_open),
                      ('2 ex-day close', ex_close),
                      ('3 one session later', c1),
                      ('4 five sessions later', c5),
                      ('5 ten sessions later', c10)]) AS chk
    FROM ev
)
SELECT chk.1 AS checkpoint,
       count() AS events,
       round(avg(100 * div_amt / pre_close), 2) AS avg_dividend_pct,
       round(avg(100 * (chk.2 - pre_close) / pre_close), 2) AS avg_move_pct,
       round(quantileDeterministic(0.5)(100 * (chk.2 - pre_close) / pre_close, cityHash64(ticker, ex_d)), 2) AS median_move_pct,
       round(100 * countIf(chk.2 >= pre_close) / count(), 1) AS pct_back_above_pre_ex
FROM paths
GROUP BY checkpoint
ORDER BY checkpoint

এখানে গড় লভ্যাংশ ছিল pre-ex শেয়ার মূল্যের 0.64%। ex-morning open এ গড় শেয়ারের দাম pre-ex ক্লোজিং থেকে -0.51% (median -0.45%) পরিবর্তিত হয়েছে। মাত্র 25.3% ক্ষেত্রে ইভেন্টগুলো আগের ক্লোজিংয়ের সমান বা তার বেশি দামে ওপেন হয়েছে: অর্থাৎ দামের এই পতনটি বাস্তব এবং তাৎক্ষণিক। এরপর যা ঘটে তা সাধারণত প্রচারের সময় এড়িয়ে যাওয়া হয়। ex-day close এ গড় ইভেন্ট শুরুর মূল্যের তুলনায় -0.67% অবস্থানে ছিল; এক সেশন পরে ছিল -1.05%; পাঁচ সেশন পরে ছিল -1.17%; এবং দশ সেশন পরে ছিল -0.24% — যার মধ্যে 44.6% শেয়ারগুলো শুরুর মূল্যের সমান বা তার বেশি দামে ফিরে এসেছে।

শেয়ারের দাম "ফিরে আসার" জন্য অপেক্ষা করার অর্থ হলো দশটি সাধারণ ভোলাটিলিটি সেশন পার করা—যেখানে উভয় দিকেই 0.64% লভ্যাংশের চেয়ে অনেক বড় মুভমেন্ট দেখা যায়—পাশাপাশি স্বল্পমেয়াদী হোল্ডিংয়ের কারণে qualified-dividend ট্যাক্স সুবিধা পাওয়া যায় না। লভ্যাংশ হলো শেয়ারের দাম থেকে আপনার অ্যাকাউন্টে একটি স্থানান্তর মাত্র, এটি কোনো ফ্রি মানি নয়, এবং এর পরবর্তী প্রাইস পাথ বাজারের ওপর নির্ভর করে।

ফান্ড এবং ETF: কেন এগুলো ফরোয়ার্ড ক্যালেন্ডারে নেই

আয় প্রদানকারী বিনিয়োগকারীরা প্রায়শই একক শেয়ারের পরিবর্তে ফান্ডে বিনিয়োগ করেন। উপরের ফরোয়ার্ড ক্যালেন্ডারে এদের সংখ্যা কম থাকার একটি কাঠামোগত কারণ রয়েছে: বেশিরভাগ exchange-traded fund কোনো কোম্পানির বোর্ডের মতো অনেক আগে ex-date ঘোষণা করে না — তাদের লভ্যাংশ ex-date-এর দিন বা তার ঠিক আগে রেকর্ডে অন্তর্ভুক্ত হয়। তবে এদের একটি নিয়মিত ছন্দ থাকে, যা পরিকল্পনা করার জন্য যথেষ্ট। বহুল ব্যবহৃত তেরোটি আয় প্রদানকারী ফান্ডের শেষ ex-date, তাদের সাধারণ ব্যবধান এবং সেই ছন্দ অনুযায়ী পরবর্তী সম্ভাব্য তারিখ নিচে দেওয়া হলো:

WITH hist AS (
    SELECT ticker, ex_dividend_date, cash_amount, frequency,
           dateDiff('day', lagInFrame(ex_dividend_date) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY ex_dividend_date), ex_dividend_date) AS gap_days
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ticker IN ('SCHD', 'VYM', 'VIG', 'DVY', 'SPYD', 'JEPI', 'JEPQ', 'QYLD', 'SPHD', 'NOBL', 'DGRO', 'HDV', 'SPY')
      AND cash_amount > 0
      AND ex_dividend_date >= today() - 800
)
SELECT ticker,
       any(frequency) AS payments_per_year,
       toString(max(ex_dividend_date)) AS last_ex_date,
       formatDateTime(max(ex_dividend_date), '%b %e') AS last_ex_label,
       round(argMax(cash_amount, ex_dividend_date), 4) AS last_per_share_usd,
       round(quantileDeterministicIf(0.5)(gap_days, cityHash64(ticker, ex_dividend_date), gap_days BETWEEN 5 AND 200)) AS typical_gap_days,
       toString(max(ex_dividend_date) + toIntervalDay(round(quantileDeterministicIf(0.5)(gap_days, cityHash64(ticker, ex_dividend_date), gap_days BETWEEN 5 AND 200)))) AS implied_next_ex,
       formatDateTime(max(ex_dividend_date) + toIntervalDay(round(quantileDeterministicIf(0.5)(gap_days, cityHash64(ticker, ex_dividend_date), gap_days BETWEEN 5 AND 200))), '%b %e') AS implied_next_label
FROM hist
GROUP BY ticker
HAVING countIf(gap_days BETWEEN 5 AND 200) > 0
ORDER BY implied_next_ex, ticker

এই তালিকার সবচেয়ে নিকটবর্তী হলো JEPI, যার শেষ ex-date ছিল Jul 1 তারিখে এবং প্রতি শেয়ারে ছিল $0.3872। এটি 30 দিনের ছন্দে চলে — যার ফলে এর পরবর্তী ex-date Jul 31 তারিখের কাছাকাছি। সবচেয়ে দূরের ফান্ডটি হলো HDV, যা 91 দিনের ছন্দে চলে এবং এর পরবর্তী সম্ভাব্য তারিখ Oct 14। payments_per_year কলামটি ফান্ডগুলোকে বিভক্ত করেছে: বছরে বারোবার লভ্যাংশ দেয় এমন ফান্ডগুলো প্রায় প্রতি চার সপ্তাহ অন্তর ex-date ঘোষণা করে; আর বছরে চারবার লভ্যাংশ দেয় এমন ফান্ডগুলো প্রতি প্রান্তিকের শেষ মাসে একবার করে। নির্দেশিত তারিখটিকে একটি অনুমান হিসেবে বিবেচনা করুন — শুধুমাত্র স্পন্সরের নোটিশই চূড়ান্ত।

এই মাসটি কি ব্যস্ত নাকি কম কাজের?

Ex-dividend তারিখগুলো সারা বছর জুড়ে সমানভাবে বিন্যস্ত নয় — গত তিন বছরের তথ্যের ভিত্তিতে ক্যালেন্ডার মাস অনুযায়ী গড় হিসাব নিচে দেওয়া হলো:

SELECT multiIf(toMonth(ex_dividend_date) = 1, '01 Jan', toMonth(ex_dividend_date) = 2, '02 Feb', toMonth(ex_dividend_date) = 3, '03 Mar',
               toMonth(ex_dividend_date) = 4, '04 Apr', toMonth(ex_dividend_date) = 5, '05 May', toMonth(ex_dividend_date) = 6, '06 Jun',
               toMonth(ex_dividend_date) = 7, '07 Jul', toMonth(ex_dividend_date) = 8, '08 Aug', toMonth(ex_dividend_date) = 9, '09 Sep',
               toMonth(ex_dividend_date) = 10, '10 Oct', toMonth(ex_dividend_date) = 11, '11 Nov', '12 Dec') AS month,
       round(count() / 3.0) AS ex_dates_per_year,
       round(countIf(frequency = 4) / 3.0) AS quarterly_payers,
       round(countIf(frequency = 12) / 3.0) AS monthly_payers
FROM global_markets.stocks_dividends
WHERE ex_dividend_date >= toStartOfMonth(today()) - INTERVAL 36 MONTH
  AND ex_dividend_date < toStartOfMonth(today())
  AND cash_amount > 0
GROUP BY month
ORDER BY month

ত্রৈমাসিক শেষ হওয়ার মাসগুলোতে কাজের চাপ বেশি থাকে: মার্চ মাসে গড়ে 5605টি ex-date, জুন মাসে 5792টি, সেপ্টেম্বর মাসে 4973টি এবং ডিসেম্বর মাসে 6380টি থাকে। প্রতিটি মাসে দুই হাজারেরও বেশি ত্রৈমাসিক পেমেন্টকারী থাকে (শুধুমাত্র জুন মাসে 2640টি)। প্রতিটি ত্রৈমাসের প্রথম মাসগুলোতে কাজের চাপ কম থাকে — জানুয়ারি মাসে গড়ে 2043টি এবং জুলাই মাসে 2683টি থাকে, যা একটি ত্রৈমাসিক শেষ হওয়ার মাসের অর্ধেক বা তার কম। শান্ত মাসগুলোর নিম্নসীমা নির্ধারণ করে মাসিক পেমেন্টকারীগণ: জুলাইয়ের গড়ের 1470 শতাংশ হলো মাসিক পেমেন্টকারী, যারা ত্রৈমাসিক ক্যালেন্ডার অনুসরণ করে না। এই সপ্তাহে পেমেন্টের তালিকা ছোট হওয়াটি ক্যালেন্ডারের একটি বৈশিষ্ট্য মাত্র, বাজারের কোনো পূর্বাভাস নয়।

কেন ক্যালেন্ডারগুলোর মধ্যে অমিল থাকে — এবং এটি কীভাবে পড়তে হয়

এই পৃষ্ঠার সাথে কোনো ব্রোকারের ক্যালেন্ডার তুলনা করলে আপনি সামান্য পার্থক্য দেখতে পাবেন। প্রতিটি ক্যালেন্ডার কোম্পানির ঘোষণার ওপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। ঘোষণার তথ্য সংগ্রহের গতি, সংশোধিত তারিখ প্রদর্শন করা হয় কি না, এবং অপারেটিং কোম্পানির পাশাপাশি ফান্ড, ট্রাস্ট ও বিদেশি লিস্টিং অন্তর্ভুক্ত করা হয় কি না—এই বিষয়গুলোর ওপর ভিত্তি করে বিভিন্ন উৎসের মধ্যে পার্থক্য থাকে (উপরে উল্লিখিত দিন গণনা পদ্ধতিতে সবকটি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে; শুধুমাত্র র‍্যাঙ্ক করা টেবিলগুলোর ক্ষেত্রে মার্কেট-ক্যাপের একটি সীমা প্রযোজ্য)। যখন দুটি ক্যালেন্ডারের মধ্যে অমিল থাকে, তখন কোম্পানির আনুষ্ঠানিক প্রেস রিলিজটিই চূড়ান্ত হিসেবে বিবেচিত হয়। লাইভ গণনা করা ডেপথ রসিদ:

SELECT countIf(ex_dividend_date > today()) AS future_ex_dates_declared,
       countIf(ex_dividend_date > today() AND ex_dividend_date <= today() + 7) AS in_the_next_7_days,
       countIf(ex_dividend_date > today() AND ticker IN ('SCHD', 'VYM', 'VIG', 'DVY', 'SPYD', 'JEPI', 'JEPQ', 'QYLD', 'SPHD', 'NOBL', 'DGRO', 'HDV', 'SPY')) AS fund_records_declared_ahead,
       toString(max(ex_dividend_date)) AS furthest_declared_date,
       formatDateTime(max(ex_dividend_date), '%b %e, %Y') AS furthest_declared_label
FROM global_markets.stocks_dividends
WHERE ex_dividend_date > today() - 1
  AND cash_amount > 0

বর্তমানে 3307টি ভবিষ্যতের ex-dividend তারিখ নথিভুক্ত আছে, যার মধ্যে 220টি এক সপ্তাহের মধ্যে এবং ঘোষণাগুলো Nov 12, 2027 পর্যন্ত বিস্তৃত। উপরের তেরটি ফান্ডের ক্ষেত্রে, অগ্রিম ঘোষিত ex-dates এর সংখ্যা হলো 0 — এই কাঠামোগত পার্থক্যের কারণে কোনো ফান্ডের পরবর্তী ex-date অনুমান করার জন্য ঘোষণার চেয়ে নিয়মিত সময়সূচী বা cadence অনুসরণ করা বেশি কার্যকর। বোর্ডগুলো একবারে একটি করে মিটিংয়ের ঘোষণা দেয়, তাই দূরের তারিখগুলো ঘোষণা আসার সাথে সাথে আপডেট করা হয়: নিকটবর্তী তারিখগুলোকে নির্ভরযোগ্য এবং দূরের তারিখগুলোকে সাময়িক হিসেবে বিবেচনা করুন।

Ex-dividend ক্যালেন্ডার FAQ

আমি কীভাবে আসন্ন ex-dividend তারিখগুলো খুঁজে পাব?

কোম্পানিগুলো প্রতিটি ডিভিডেন্ড ঘোষণার সময় তার ex-dividend, record এবং pay তারিখ ঘোষণা করে, যা মার্কেট ডেটা ফিডে চলে আসে। এই পৃষ্ঠাটি সরাসরি সেই রেকর্ডগুলো থেকে ক্যালেন্ডারটি গণনা করে — যা ফাইলে থাকা 3307 ভবিষ্যৎ তারিখ — এবং প্রতি সপ্তাহে এটি পুনরায় তৈরি করা হয়।

আমি যদি ex-dividend তারিখে কোনো স্টক ক্রয় করি, তবে কি আমি ডিভিডেন্ড পাব?

না। ex-dividend তারিখ হলো সেই প্রথম দিন যখন স্টকটি ডিভিডেন্ড ছাড়াই ট্রেড করা শুরু করে। ডিভিডেন্ড পেতে হলে আপনাকে ex-date এর আগের ট্রেডিং দিন শেষে স্টকটি নিজের কাছে রাখতে হবে; ex-date அன்று কিনলে ডিভিডেন্ডটি বিক্রেতার কাছে থাকবে।

ডিভিডেন্ড পাওয়ার জন্য আমাকে কি কিছু করতে হবে?

না। ex-date এর আগের দিন শেষে শেয়ারগুলো নিজের কাছে রাখুন এবং pay date அன்று আপনার ব্রোকারেজ অ্যাকাউন্টে স্বয়ংক্রিয়ভাবে টাকা জমা হয়ে যাবে — কোনো ফর্ম, দাবি বা কলের প্রয়োজন নেই। একমাত্র ঐচ্ছিক পদক্ষেপ হলো DRIP, যেখানে ব্রোকার ডিভিডেন্ডটি দিয়ে আরও শেয়ার কিনে দেয়।

ডিভিডেন্ড পাওয়ার উদ্দেশ্যে ex-dividend তারিখের ঠিক আগে স্টক কেনা কি কার্যকর?

ডেটা এর বিপক্ষে যুক্তি দেয়। গত ছয় মাসে 83 mega-cap ex-dividend ইভেন্টের ক্ষেত্রে, গড় ডিভিডেন্ডের মূল্য ছিল শেয়ারের মূল্যের 0.64% এবং ex-date এর আগের ক্লোজিংয়ের তুলনায় গড় ওপেনিং প্রাইস -0.51% পরিবর্তিত হয়েছে। এছাড়া দশটি সেশন পরে মাত্র 44.6% শেয়ার তাদের শুরুর মূল্যের সমান বা তার বেশি অবস্থানে ছিল। স্বল্পমেয়াদী এই হোল্ডিং পদ্ধতিটি qualified-dividend হোল্ডিং-পিরিয়ড টেস্টেও ব্যর্থ হয়।

আমি কখন স্টক কিনছি তার ওপর ভিত্তি করে কি ডিভিডেন্ডের ট্যাক্স ভিন্ন হয়?

হ্যাঁ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ট্যাক্সেবল অ্যাকাউন্টের ক্ষেত্রে। একটি ডিভিডেন্ড তখনই qualified হয় — যা long-term capital-gains রেটে ট্যাক্স করা হয় — যদি আপনি ex-dividend তারিখের ৬০ দিন আগে থেকে শুরু হওয়া ১২১ দিনের উইন্ডোর মধ্যে ৬০ দিনের বেশি সময় শেয়ারটি হোল্ড করেন। ex-date এর ঠিক আগে কেনা এবং ঠিক পরে বিক্রি করার ক্ষেত্রে সেই সময়সীমা পাওয়া যায় না এবং ডিভিডেন্ডটি ordinary income হিসেবে ট্যাক্স করা হয়। REIT এবং অনেক ফান্ডের ডিস্ট্রিবিউশন যেকোনোভাবেই ordinary income হিসেবে গণ্য হয়। এটি একটি যান্ত্রিক তথ্য, কোনো ট্যাক্স পরামর্শ নয়।

টিকার অনুযায়ী ডিভিডেন্ড প্রোফাইল

এই ক্যালেন্ডারে থাকা প্রতিটি লার্জ-ক্যাপ ডিভিডেন্ড প্রদানকারী প্রতিষ্ঠানের নিজস্ব পরিমাপিত ডিভিডেন্ড প্রোফাইল রয়েছে। এতে সর্বশেষ ক্লোজিং প্রাইস থেকে গণনা করা বর্তমান ইল্ড, রেকর্ডকৃত সম্পূর্ণ পেমেন্ট হিস্ট্রি, বৃদ্ধির ধারা এবং ডিভিডেন্ডের আগের দিনগুলোতে শেয়ারের ট্রেডিং আচরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

AAPL, ABBV, ABT, ACN, ADP, AMGN, AVGO, AXP, BAC, BLK, BMY, C, CAT, CL, CMCSA, COP, COST, CRM, CSCO, CVX, DE, DHR, DUK, GE, GILD, GIS, GOOGL, GS, HD, HON, IBM, JNJ, JPM, KMB, KO, LIN, LLY, LMT, LOW, MA, MCD, MDLZ, MDT, META, MMM, MO, MRK, MS, MSFT, NEE, NKE, O, ORCL, PEP, PFE, PG, PM, QCOM, RTX, SBUX, SO, SPGI, T, TGT, TMO, TXN, UNH, UNP, USB, V, VZ, WFC, WMT, XOM.

উপরের প্রতিটি টেবিল ঘোষিত ডিভিডেন্ড রেকর্ড এবং রিয়েল মিনিট বার-এর ওপর ভিত্তি করে তৈরি করা একটি সংরক্ষিত এবং ভার্সনযুক্ত কুয়েরি — যেকোনো প্যানেলের নিচের SQL কোডটি এক্সপ্যান্ড করুন, অথবা Strasmore টার্মিনালে নিজেই ক্যালেন্ডারটি যাচাই করুন।