এই সপ্তাহের আসন্ন ex-dividend তারিখের তালিকা

আসন্ন ex-dividend তারিখসমূহ

আসন্ন ex-dividend তারিখগুলো নির্ধারণ করে যে লভ্যাংশ কে পাবে: কোনো শেয়ারের ex-dividend তারিখের আগে সেটি আপনার মালিকানায় থাকলে পরবর্তী লভ্যাংশ আপনি পাবেন; কিন্তু ex-dividend তারিখ বা তার পরে কিনলে বিক্রেতাই সেই নগদ অর্থ রেখে দেবেন। এই পৃষ্ঠাটি সামনের দিনগুলোর তারিখের একটি লাইভ ক্যালেন্ডার। এখানে এই সপ্তাহে যেসব কোম্পানির ex-dividend তারিখ রয়েছে এবং আগামী দুই সপ্তাহে যেসব বড় কোম্পানি ex-dividend হতে যাচ্ছে, তার তালিকা দেওয়া হয়েছে। এই তথ্যগুলো ঘোষিত লভ্যাংশের রেকর্ড থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে এবং প্রতি সপ্তাহে আপডেট করা হয়।

এই পৃষ্ঠাটি ex-dividend তারিখের সকালে শেয়ারের দামের প্রকৃত পরিবর্তনও পরিমাপ করে। এর মাধ্যমে দেখা যায় যে, "dividend capture" ট্রেডটি তথ্যের নিরিখে কতটা কার্যকর বা টিকে থাকতে পারে।

এই সপ্তাহের ex-dividend তারিখসমূহ

আগামী সাত দিনে যে সকল নগদ লভ্যাংশ ex-dividend হিসেবে ঘোষিত হয়েছে, তার তালিকা নিচে দেওয়া হলো:

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

স্বল্পমেয়াদী ক্যালেন্ডারে 5 টি ex-dividend দিন রয়েছে, যা শুরু হচ্ছে Sep 8 তারিখে 101 টি নাম দিয়ে, যার মধ্যে 10 টি মাসিক লভ্যাংশ প্রদানকারী এবং 46 টি ত্রৈমাসিক লভ্যাংশ প্রদানকারী। ক্যালেন্ডার স্ক্যান করার সময় এই বিভাজনটি গুরুত্বপূর্ণ: মাসিক লভ্যাংশ প্রদানকারী নামগুলো (ইনকাম ফান্ড, মর্টগেজ ট্রাস্ট এবং কিছু REIT) প্রতি চার সপ্তাহ পরপর ফিরে আসে এবং মাসের মাঝামাঝি সময়ে বেশি দেখা যায়; অন্যদিকে ত্রৈমাসিক লভ্যাংশ প্রদানকারী নামগুলো, যা মূলত অপারেটিং কোম্পানি, প্রতি মৌসুমে একবার আসে। এই লভ্যাংশগুলোর যেকোনোটি পাওয়ার জন্য তালিকাভুক্ত তারিখের আগের ট্রেডিং দিনের বাজার বন্ধের সময় পজিশনটি নিজের মালিকানায় থাকতে হবে। সময় নির্ধারণের প্রক্রিয়াটি আমাদের ex-dividend তারিখ নির্দেশিকায় রয়েছে এবং record তারিখ বনাম ex-dividend তারিখ ব্যাখ্যা করে কেন ক্রেতাদের জন্য ex-date-ই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।

আগামী দুই সপ্তাহে যেসব বড় কোম্পানির ex-dividend তারিখ রয়েছে

আগামী 14 দিনের মধ্যে যেসব বৃহৎ কোম্পানির (10 বিলিয়ন ডলার বা তার বেশি মার্কেট ক্যাপ) ex-dividend তারিখ রয়েছে, তাদের পেমেন্ট, পে-ডেট এবং বর্তমান মূল্যের ভিত্তিতে বার্ষিক ইল্ড নিচে দেওয়া হলো:

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

এই তালিকার সবচেয়ে বড় কোম্পানিটি হলো NVDA, যার ex-dividend তারিখ Sep 10। কোম্পানিটি প্রতি শেয়ারে 0.25 ডলার পেমেন্ট করবে যা Oct 1 তারিখে প্রদান করা হবে। বর্তমান মূল্যের ভিত্তিতে এর বার্ষিক ইল্ডের হার 0.44%। ইল্ডের কলামটি সতর্কতার সাথে দেখুন: এটি ঘোষিত পেমেন্টকে তার নির্দিষ্ট ফ্রিকোয়েন্সি অনুযায়ী বার্ষিক হিসেবে দেখায়, এটি কেবল একটি গাণিতিক হিসাব, কোনো প্রতিশ্রুতি নয়। শেয়ার প্রতি বড় অংকের পেমেন্ট এবং বড় ইল্ড এক বিষয় নয়, যা লভ্যাংশ ইল্ড কী লিঙ্কে দেখানো হয়েছে। র‍্যাঙ্ক করা টেবিল থেকে একটি সিম্বল বাদ দেওয়া হয়েছে (ফিল্টারটি প্যানেলের SQL-এ দৃশ্যমান): এর টিকারটি অন্য একটি ইস্যুকারী প্রতিষ্ঠান পুনরায় ব্যবহার করায় রেকর্ডটি দুটি কোম্পানির মধ্যে বিভক্ত হয়ে পড়েছে। তাই আমরা এটি প্রিন্ট না করে বাদ দিয়েছি, কারণ কোনো নির্দিষ্ট কোম্পানির সাথে এটিকে যুক্ত করা সম্ভব নয়।

বর্তমানে কোন ধরনের কোম্পানি লভ্যাংশ দিচ্ছে

ডিভিডেন্ড ফিডে কোনো সেক্টর লেবেল থাকে না, তাই দুই সপ্তাহের উইন্ডোর ধরনটি রেকর্ডে থাকা তথ্যের ওপর ভিত্তি করে বিশ্লেষণ করতে হয়: কোম্পানির আকার, পেমেন্টের সময়কাল এবং বর্তমান মূল্যে প্রতিটি ঘোষিত লভ্যাংশের ইল্ড। আগামী চৌদ্দ দিনের মধ্যে এক্স-ডিভিডেন্ড ডেট আছে এমন প্রতিটি নিয়মিত লভ্যাংশ প্রদানকারী কোম্পানিকে তাদের মার্কেট-ক্যাপ অনুযায়ী নিচে ভাগ করা হলো:

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

এই উইন্ডোতে 16 টি মেগা ক্যাপ (100 বিলিয়ন ডলার বা তার বেশি) এবং 79 টি লার্জ ক্যাপ (10 বিলিয়ন থেকে 100 বিলিয়ন ডলার) কোম্পানি রয়েছে, সেই সাথে আছে 85 টি মিড ক্যাপ এবং 85 টি ছোট কোম্পানি। মেগা-ক্যাপ ব্যান্ডে মিডিয়ান ইল্ড 1.94%, লার্জ ক্যাপে 2.1%, মিড ক্যাপে 2.58% এবং স্মল ক্যাপের মধ্যে 3.41%। আকার এবং ইল্ড দুটি ভিন্ন বিষয়: ইল্ডের ভিত্তিতে সাজানো ক্যালেন্ডারে যে কোম্পানিগুলো দেখা যায়, আকারের ভিত্তিতে সাজালে তা ভিন্ন হয়। এই কারণেই শুধুমাত্র ইল্ডের ওপর ভিত্তি করে স্ক্রিন করলে আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ছোট আকারের কোম্পানির দিকে চলে যান। পেমেন্টের সময়কাল বা ক্যাডেন্স উপরের দৈনিক টেবিলের মতোই বিভক্ত। বাজারের শীর্ষ পর্যায়ে ত্রৈমাসিক লভ্যাংশ প্রদানের প্রবণতা বেশি; মেগা ক্যাপ কোম্পানিগুলোর 16 ত্রৈমাসিক এবং 0 মাসিক ভিত্তিতে লভ্যাংশ দেয়। অন্যদিকে, ছোট কোম্পানিগুলোর মধ্যে মাসিক লভ্যাংশ প্রদানের প্রবণতা বেশি দেখা যায়: এই উইন্ডোর স্মল-ক্যাপ কোম্পানিগুলোর 8 প্রতি মাসে লভ্যাংশ প্রদান করে। বছরে বারোবার লভ্যাংশ প্রদান করা একটি কাঠামোগত সিদ্ধান্ত, কোম্পানির আকারের ওপর এটি নির্ভর করে না। monthly dividend stocks নিবন্ধে আলোচনা করা হয়েছে কোন কাঠামোতে এটি করা হয় এবং ত্রৈমাসিক স্ট্যান্ডার্ডের তুলনায় তাদের ইল্ড বাস্তবে কেমন হয়।

লভ্যাংশ পাওয়ার জন্য আপনাকে যা করতে হবে

অধিকাংশ ক্ষেত্রে আপনাকে কিছুই করতে হবে না। কোনো ফর্ম পূরণ, ব্রোকারের সাথে যোগাযোগ বা নিবন্ধনের প্রয়োজন নেই: ex-date-এর আগের ট্রেডিং দিনের বাজার বন্ধ হওয়ার সময় শেয়ারগুলো আপনার পোর্টফোলিওতে থাকলেই হলো। সাধারণত কয়েক সপ্তাহ পর পে-ডেটে নগদ অর্থ আপনার অ্যাকাউন্টে জমা হয়ে যাবে। শেষ দিনে শেয়ার কিনলেও আপনি লভ্যাংশের যোগ্য হবেন, কারণ মার্কিন বাজারে ট্রেড পরের ব্যবসায়িক দিনে (T+1) সেটেল হয় এবং ex-date সেই অনুযায়ী নির্ধারণ করা হয়। একটি ঐচ্ছিক পদক্ষেপ হলো DRIP (ডিভিডেন্ড রিইনভেস্টমেন্ট প্ল্যান), যা ব্রোকারের মাধ্যমে সেট করা যায়। এটি লভ্যাংশের নগদ অর্থকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে একই স্টকের ফ্র্যাকশনাল শেয়ারে রূপান্তর করে।

কর সংক্রান্ত হিসাবের ক্ষেত্রে ex-date গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে। মার্কিন করযোগ্য অ্যাকাউন্টে লভ্যাংশকে qualified হিসেবে গণ্য করা হয় এবং দীর্ঘমেয়াদী মূলধনী মুনাফার নিম্ন হারে কর ধার্য করা হয়, যদি আপনি ex-dividend date-এর 60 দিন আগে থেকে শুরু হওয়া 121 দিনের উইন্ডোর মধ্যে 60 দিনের বেশি শেয়ার ধরে রাখেন। যদি আপনি ex-date-এর আগের দিন শেয়ার কিনে লভ্যাংশ গ্রহণ করেন এবং এক সপ্তাহ পর তা বিক্রি করে দেন, তবে এই শর্ত পূরণ হয় না: সেক্ষেত্রে লভ্যাংশকে সাধারণ আয় (ordinary income) হিসেবে গণ্য করে কর ধার্য করা হয়। REIT এবং অনেক ফান্ডের ডিস্ট্রিবিউশন নির্বিশেষে সাধারণ আয় হিসেবে বিবেচিত হয় এবং অ্যাকাউন্টের ধরন অনুযায়ী করের প্রভাব পরিবর্তিত হয় (IRA অ্যাকাউন্টে এই সমস্যা এড়ানো যায়)। এটি কোনো কর পরামর্শ নয়, তবে স্বল্পমেয়াদী হোল্ডিং বা "ক্যাপচার" কৌশলের প্রকৃত মুনাফা কর প্রদানের পর যতটা মনে হয় তার চেয়ে কম হতে পারে।

ex-date-এর সকালে দামের প্রকৃত আচরণ

সাধারণত বলা হয় যে, কোনো শেয়ার তার ex-date-এ "লভ্যাংশের সমপরিমাণ কমে" খোলে। এক্সচেঞ্জ বাজার খোলার আগেই রেফারেন্স প্রাইস বা নির্দেশক মূল্য সমন্বয় করে কমিয়ে দেয়, কিন্তু দিনের প্রথম ট্রেড বা opening print-এ সেই সমন্বিত মূল্যের সাথে রাতারাতি ঘটে যাওয়া অন্যান্য সব প্রভাব যুক্ত থাকে। সাম্প্রতিক ex-date-এ তিনটি পরিচিত লভ্যাংশ প্রদানকারী কোম্পানির উদাহরণ নিচে দেওয়া হলো:

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 ex-date-এর দিকে তাকান, Jun 15: এখানে 0.53 লভ্যাংশ প্রদান করা হয়েছে, যা আগের দিন সন্ধ্যার 82.6 ক্লোজিং প্রাইসের 0.64%-এর সমান। অথচ ex-date-এর সকালে প্রথম ট্রেডটি হয়েছে 81.08 মূল্যে, যা -1.84%-এর একটি গ্যাপ তৈরি করেছে। Verizon-এর লভ্যাংশ তার আগের দিনের 42.22 ক্লোজিং প্রাইসের 1.68%-এর সমান ছিল; এটি খুলেছে -1.46% মূল্যে। Exxon-এর ক্ষেত্রে লভ্যাংশ ছিল 0.64%-এর সমান; এটি খুলেছে 0.01% মূল্যে। তিনটি কোম্পানি, তিন ধরনের গ্যাপ, যার কোনোটিই হুবহু লভ্যাংশের পরিমাণের সমান নয়। এই প্রাইস মার্কডাউন বা মূল্য হ্রাস কেবল রেফারেন্স প্রাইসের একটি হিসাবরক্ষণ সংক্রান্ত সমন্বয়; অন্যদিকে ওপেনিং প্রাইস হলো একটি প্রকৃত বাজারমূল্য, যা লভ্যাংশের সাথে সম্পর্কহীন বিভিন্ন কারণে রাতারাতি পরিবর্তিত হতে পারে। লভ্যাংশের পরিমাণ আগে থেকেই জানা থাকে, কিন্তু ex-date-এর সকালের দাম আগে থেকে জানা সম্ভব নয়।

ডিভিডেন্ড-ক্যাপচার ট্রেড কি কার্যকর?

"ডিভিডেন্ড ক্যাপচার" হলো ex-dividend date-এর ঠিক আগে শেয়ার কিনে লভ্যাংশ সংগ্রহ করা এবং দাম পুনরুদ্ধার হলে তা বিক্রি করে দেওয়ার ধারণা। এই ধারণায় একটি যাচাইযোগ্য দাবি রয়েছে। পরীক্ষাটি হলো: গত ছয় মাসে পঞ্চাশটি মেগা-ক্যাপ লভ্যাংশ প্রদানকারী কোম্পানির 79 সংখ্যক ex-dividend ইভেন্ট পর্যবেক্ষণ করা। প্রতিটি ইভেন্ট ex-date-এর আগের ক্লোজিং থেকে শুরু করে ex-date-এর সকালের ওপেনিং, ওই দিনের ক্লোজিং এবং পরবর্তী এক, পাঁচ ও দশটি সেশন পর্যন্ত 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 লভ্যাংশের পরিমাণ ছিল প্রাক-ex শেয়ার মূল্যের 0.67%। ex-date-এর সকালে শেয়ারের গড় মূল্য প্রাক-ex ক্লোজিং থেকে -0.51% পরিবর্তিত হয়েছে (মিডিয়ান -0.58%), এবং মাত্র 25.3% ইভেন্টে শেয়ার আগের ক্লোজিং মূল্যে বা তার উপরে ওপেন হয়েছে: অর্থাৎ মূল্য হ্রাস বাস্তব এবং তাৎক্ষণিক। এরপর যা ঘটে তা প্রচারণায় এড়িয়ে যাওয়া হয়। ex-date-এর ক্লোজিংয়ে গড় ইভেন্টটি প্রারম্ভিক মূল্য থেকে -0.63% অবস্থানে ছিল; এক সেশন পরে -0.79%; পাঁচ সেশন পরে -0.39%; দশ সেশন পরে 0.98%, যেখানে মাত্র 50.6% ক্ষেত্রে শেয়ার আগের অবস্থানে বা তার উপরে ফিরে এসেছে।

দাম "ফিরে আসার" জন্য অপেক্ষা করার অর্থ হলো দশ সেশনের সাধারণ বাজার অস্থিরতার মধ্য দিয়ে যাওয়া, যেখানে এই ওঠানামা 0.67% লভ্যাংশ পেমেন্টের চেয়ে উভয় দিকেই অনেক বেশি। অন্যদিকে, স্বল্পমেয়াদী হোল্ডিংয়ের কারণে কোয়ালিফাইড-ডিভিডেন্ড কর সুবিধা হারানো যায়। লভ্যাংশ হলো শেয়ারের মূল্য থেকে আপনার অ্যাকাউন্টে একটি স্থানান্তর মাত্র, এটি বাজারে কোনো বাড়তি অর্থ নয় এবং এর পরবর্তী মূল্য নির্ধারণ বাজারের ওপরই নির্ভর করে।

ফান্ড এবং ETF: ফরোয়ার্ড ক্যালেন্ডারে এগুলোর অনুপস্থিতির কারণ

আয়-ভিত্তিক বিনিয়োগকারীরা প্রায়শই একক শেয়ারের পরিবর্তে ফান্ড ধরে রাখেন, কিন্তু উপরের ফরোয়ার্ড ক্যালেন্ডারে এগুলোর তথ্য কম থাকার একটি কাঠামোগত কারণ রয়েছে: বেশিরভাগ এক্সচেঞ্জ-ট্রেডেড ফান্ড (ETF) কোনো কোম্পানির বোর্ডের মতো অনেক আগে থেকে ex-date ঘোষণা করে না। তাদের ডিস্ট্রিবিউশনগুলো ex-date-এর ঠিক আগে বা সেই দিনেই রেকর্ড টেপে যুক্ত হয়। তবে তাদের একটি নিয়মিত ছন্দ বা cadence থাকে, যা পরিকল্পনা করার জন্য যথেষ্ট। নিচে বহুল ব্যবহৃত তেরোটি ইনকাম ফান্ডের তালিকা দেওয়া হলো, যেখানে তাদের সর্বশেষ ex-date, ex-date-এর মধ্যবর্তী সাধারণ ব্যবধান এবং সেই ছন্দ অনুযায়ী পরবর্তী সম্ভাব্য তারিখ উল্লেখ করা হয়েছে:

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 মধ্যে সবচেয়ে কাছের তারিখটি হলো DGRO-এর, যার সর্বশেষ ex-date ছিল Jun 15 তারিখে এবং শেয়ার প্রতি ডিস্ট্রিবিউশন ছিল $0.3306। এটি 91 দিনের একটি ছন্দে চলে, যা এর পরবর্তী ex-date-কে Sep 14-এর কাছাকাছি নির্দেশ করে। তালিকার সবচেয়ে দূরের তারিখটি হলো HDV-এর, যা 90 দিনের ছন্দ মেনে চলে এবং পরবর্তী তারিখ Nov 17-এর দিকে ইঙ্গিত করে। payments_per_year কলামটি ফান্ডগুলোকে দুই ভাগে ভাগ করে: বছরে বারোবার ডিস্ট্রিবিউশন প্রদানকারী নামগুলো প্রতি চার সপ্তাহ অন্তর ex-date-এ যায়; আর বছরে চারবার প্রদানকারী ফান্ডগুলো ত্রৈমাসিকের শেষ মাসে একবার করে ডিস্ট্রিবিউশন দেয়। এই নির্দেশিত তারিখগুলোকে কেবল একটি অনুমান হিসেবে বিবেচনা করুন, কারণ শুধুমাত্র ফান্ডের স্পনসরের আনুষ্ঠানিক নোটিশই চূড়ান্ত।

এটি কি একটি ব্যস্ত মাস নাকি হালকা মাস?

Ex-dividend তারিখগুলো সারা বছর সমানভাবে ছড়িয়ে থাকে না। তিন বছরের রেকর্ডের ভিত্তিতে ক্যালেন্ডারের 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

ত্রৈমাসিকের শেষ মাসগুলোতে কাজের চাপ বেশি থাকে: মার্চ মাসে গড়ে 5605 টি, জুন মাসে 5792 টি, সেপ্টেম্বর মাসে 4973 টি এবং ডিসেম্বর মাসে 6380 টি ex-date থাকে। প্রতিটি মাসে দুই হাজারের বেশি ত্রৈমাসিক লভ্যাংশ প্রদানকারী কোম্পানি থাকে (শুধুমাত্র জুন মাসেই 2640 টি)। প্রতিটি ত্রৈমাসিকের প্রথম মাসগুলোতে কাজের চাপ কম থাকে; জানুয়ারিতে গড়ে 2043 টি এবং জুলাই মাসে 3194 টি ex-date থাকে, যা ত্রৈমাসিকের শেষ মাসগুলোর অর্ধেকেরও কম। শান্ত মাসগুলোতেও যেটুকু কার্যক্রম থাকে তা মূলত মাসিক লভ্যাংশ প্রদানকারীদের কারণে: জুলাই মাসের গড়ের 1661 অংশই হলো মাসিক লভ্যাংশ প্রদানকারী, যারা ত্রৈমাসিক ক্যালেন্ডারের তোয়াক্কা করে না। এই সপ্তাহে তালিকা ছোট হওয়ার কারণ হলো ক্যালেন্ডারের বিন্যাস, বাজারের কোনো নেতিবাচক সংকেত নয়।

ক্যালেন্ডারের অমিল কেন হয় এবং এটি কীভাবে পড়তে হয়

এই পেজটিকে কোনো ব্রোকারের ক্যালেন্ডারের সাথে তুলনা করলে আপনি সামান্য পার্থক্য দেখতে পাবেন। প্রতিটি ক্যালেন্ডার কোম্পানির ঘোষণার ওপর ভিত্তি করে তৈরি হয়। ঘোষণার তথ্য কত দ্রুত সংগ্রহ করা হচ্ছে, সংশোধিত তারিখ দেখানো হচ্ছে কি না এবং অপারেটিং কোম্পানির পাশাপাশি ফান্ড, ট্রাস্ট ও বিদেশি লিস্টিংগুলো অন্তর্ভুক্ত করা হচ্ছে কি না—এসবের ওপর ভিত্তি করে তথ্যের উৎসভেদে পার্থক্য হতে পারে (উপরের দিনের গণনায় সব অন্তর্ভুক্ত; শুধুমাত্র র‍্যাঙ্ক করা টেবিলগুলোতে মার্কেট-ক্যাপের একটি সীমা প্রযোজ্য)। যখন দুটি ক্যালেন্ডারের মধ্যে অমিল দেখা দেয়, তখন কোম্পানির দেওয়া প্রেস রিলিজই চূড়ান্ত বলে গণ্য হবে। লাইভ ডেপথ রিসিট নিচে দেওয়া হলো:

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

4023 টি ফিউচার ex-dividend তারিখ বর্তমানে আমাদের ফাইলে আছে, যার মধ্যে 475 টি এক সপ্তাহের মধ্যে এবং ঘোষণাগুলো Nov 12, 2027 পর্যন্ত বিস্তৃত। উপরের তেরোটি ফান্ডের ক্ষেত্রে, আগে থেকে ঘোষিত ex-date-এর সংখ্যা 0 টি। এই কাঠামোগত পার্থক্যের কারণেই কোনো ফান্ডের পরবর্তী ex-date অনুমান করার জন্য ঘোষণার চেয়ে ক্যাডেন্স বা ধারাবাহিকতা অনুসরণ করা বেশি কার্যকর। বোর্ডগুলো একবারে একটি মিটিংয়ের সিদ্ধান্ত ঘোষণা করে, তাই দূরের তারিখগুলো ঘোষণার সাথে সাথে ক্যালেন্ডারে যুক্ত হয়: নিকটবর্তী তারিখগুলোকে নির্ভরযোগ্য এবং দূরের তারিখগুলোকে সাময়িক হিসেবে বিবেচনা করুন।

Ex-dividend ক্যালেন্ডার সংক্রান্ত সাধারণ জিজ্ঞাসা

আমি কীভাবে আসন্ন ex-dividend তারিখগুলো খুঁজে পাব?

কোম্পানিগুলো প্রতিটি লভ্যাংশ ঘোষণার সময় তার ex-dividend, record এবং pay তারিখ নির্ধারণ করে দেয় এবং সেই ঘোষণাগুলো মার্কেট ডেটা ফিডের মাধ্যমে প্রবাহিত হয়। এই পৃষ্ঠাটি সরাসরি সেই রেকর্ড এবং 4023 ফাইলভুক্ত ভবিষ্যতের তারিখগুলো থেকে ক্যালেন্ডার তৈরি করে এবং প্রতি সপ্তাহে তা আপডেট করে।

আমি যদি ex-dividend তারিখে কোনো স্টক কিনি, তবে কি আমি লভ্যাংশ পাব?

না। ex-dividend তারিখ হলো প্রথম দিন যেদিন স্টকটি লভ্যাংশের অধিকার ছাড়াই লেনদেন হয়। লভ্যাংশ পাওয়ার জন্য আপনাকে ex-date-এর আগের ট্রেডিং দিনের বাজার বন্ধের সময় পর্যন্ত স্টকটি নিজের মালিকানায় রাখতে হবে; ex-date-এ কিনলে বিক্রেতাই লভ্যাংশটি পাবেন।

লভ্যাংশ পাওয়ার জন্য আমাকে কি কোনো পদক্ষেপ নিতে হবে?

না। ex-date-এর আগের বাজার বন্ধের সময় পর্যন্ত শেয়ারগুলো ধরে রাখলে pay তারিখে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার ব্রোকারেজ অ্যাকাউন্টে নগদ অর্থ জমা হয়ে যাবে; এর জন্য কোনো ফর্ম পূরণ, দাবি পেশ বা ফোন করার প্রয়োজন নেই। একমাত্র ঐচ্ছিক পদক্ষেপ হলো DRIP, যা ব্রোকারের একটি সেটিং, যার মাধ্যমে লভ্যাংশের অর্থ দিয়ে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আরও শেয়ার কেনা যায়।

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

ডেটা এর বিপক্ষে কথা বলে। গত ছয় মাসে 79 মেগা-ক্যাপ ex-dividend ইভেন্ট বিশ্লেষণ করে দেখা গেছে, আগের দিনের ক্লোজিং প্রাইসের তুলনায় গড় স্টকের ওপেনিং প্রাইস -0.51% পরিবর্তিত হয়েছে, যেখানে গড় লভ্যাংশের পরিমাণ ছিল মূল্যের 0.67%। দশ সেশন পরে মাত্র 50.6% স্টক তাদের শুরুর অবস্থানে বা তার উপরে ফিরে আসতে পেরেছে। এই স্বল্পমেয়াদী হোল্ডিং qualified-dividend-এর জন্য প্রয়োজনীয় হোল্ডিং-পিরিয়ড পরীক্ষাতেও উত্তীর্ণ হয় না।

আমি কখন কিনছি তার ওপর ভিত্তি করে লভ্যাংশের কর কি ভিন্ন হয়?

হ্যাঁ, মার্কিন করযোগ্য অ্যাকাউন্টের ক্ষেত্রে এটি প্রযোজ্য। একটি লভ্যাংশ তখনই qualified হিসেবে গণ্য হয় এবং দীর্ঘমেয়াদী মূলধনী মুনাফার হারে করযোগ্য হয়, যদি আপনি ex-dividend তারিখের 60 দিন আগে থেকে শুরু হওয়া 121 দিনের উইন্ডোর মধ্যে 60 দিনের বেশি শেয়ারটি ধরে রাখেন। ex-date-এর ঠিক আগে কিনে ঠিক পরে বিক্রি করলে সেই উইন্ডোটি মিস হয়ে যায় এবং লভ্যাংশটি সাধারণ আয় (ordinary income) হিসেবে করযোগ্য হয়। REIT এবং অনেক ফান্ডের ডিস্ট্রিবিউশন নির্বিশেষে সাধারণ আয় হিসেবেই গণ্য হয়। এটি একটি যান্ত্রিক ব্যাখ্যা, কোনো কর সংক্রান্ত পরামর্শ নয়।

টিকারের ভিত্তিতে লভ্যাংশের প্রোফাইল

এই ক্যালেন্ডারে থাকা প্রতিটি লার্জ-ক্যাপ লভ্যাংশ প্রদানকারী কোম্পানির নিজস্ব পরিমাপকৃত লভ্যাংশ প্রোফাইল রয়েছে। এর মধ্যে সর্বশেষ ক্লোজিং প্রাইস থেকে হিসাব করা বর্তমান ইল্ড, টেপে রেকর্ড করা সম্পূর্ণ পেমেন্ট হিস্ট্রি, লভ্যাংশ বৃদ্ধির ধারাবাহিকতা এবং ex-dividend তারিখের সকালে শেয়ারের প্রকৃত 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 হলো ঘোষিত লভ্যাংশের রেকর্ড এবং প্রকৃত মিনিটের বার (minute bars) ডেটার ওপর ভিত্তি করে তৈরি একটি সংরক্ষিত ও ভার্সনযুক্ত কুয়েরি। যেকোনো প্যানেলের নিচে থাকা SQL কোডটি এক্সপ্যান্ড করুন অথবা Strasmore টার্মিনালে নিজেই ক্যালেন্ডারটি স্ক্রিন করুন।