By এটি মার্কিন বাজারের গত এক সপ্তাহের একটি পরিমাপিত চিত্র। নিচে দেওয়া প্রতিটি সংখ্যা সরাসরি মার্কেট টেপ থেকে একটি সংরক্ষিত কুয়েরির মাধ্যমে নেওয়া হয়েছে। এই পৃষ্ঠাটি প্রতি সপ্তাহে রিফ্রেশ করা হয়, তাই সংখ্যাগুলো সবসময় সাম্প্রতিক পূর্ণাঙ্গ ট্রেডিং সপ্তাহের তথ্য প্রদান করে।
The index scoreboard
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH sess AS (
SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS o,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
AND window_start >= now() - INTERVAL 12 DAY AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, d
),
wk AS (SELECT ticker, argMin(o, d) AS wo, argMax(c, d) AS wc, min(d) AS d0, max(d) AS d1
FROM sess WHERE d >= (SELECT max(d) FROM sess) - 6 GROUP BY ticker)
SELECT multiIf(ticker = 'SPY', 'S&P 500 (SPY)', ticker = 'QQQ', 'Nasdaq 100 (QQQ)', ticker = 'DIA', 'Dow (DIA)', 'Russell 2000 (IWM)') AS index_etf,
round((wc / wo - 1) * 100, 2) AS week_return_pct,
(SELECT formatDateTime(min(d0), '%b %e') FROM wk) AS week_start,
(SELECT formatDateTime(max(d1), '%b %e') FROM wk) AS week_end
FROM wk
ORDER BY multiIf(ticker = 'SPY', 0, ticker = 'QQQ', 1, ticker = 'DIA', 2, 3)Jul 15 থেকে Jul 21 সপ্তাহের জন্য, S&P 500 (SPY) -0.79% রিটার্ন করেছে, Nasdaq 100 (QQQ) -2.06%, Dow (DIA) -0.83%, এবং ছোট মূলধনের Russell 2000 (IWM) 0.43% রিটার্ন করেছে। এই চারটি সূচকের মধ্যকার ব্যবধানই হলো সপ্তাহের মূল ঘটনা: যখন Nasdaq এবং Russell এর মধ্যে পার্থক্য দেখা যায়, তখন বোঝা যায় বাজার মেগাক্যাপ গ্রোথ এবং অন্যান্য সবকিছুর মধ্যে একটিকে বেছে নিচ্ছে।
Under the surface: breadth
একটি সূচকের মান আসলে কতগুলো শেয়ার এই মুভমেন্টে অংশ নিয়েছে তা প্রকাশ করে না। এটি প্রতিটি সেশনে শেয়ার গণনা করে: যে শেয়ারগুলোর লেনদেন অন্তত $500 মিলিয়ন হয়েছে, তাদের মধ্যে কতটি আগের সেশনের চেয়ে বেশি দামে বন্ধ হয়েছে এবং কতটি কম দামে বন্ধ হয়েছে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH day AS (
SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c,
sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dv
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= now() - INTERVAL 14 DAY AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, d
),
chg AS (SELECT ticker, d, c, dv, lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) AS prev_c FROM day),
per_day AS (
SELECT d,
countIf(c > prev_c AND dv >= 500000000 AND prev_c > 3) AS advancers,
countIf(c < prev_c AND dv >= 500000000 AND prev_c > 3) AS decliners,
countIf(dv >= 500000000 AND prev_c > 3) AS total
FROM chg WHERE d >= (SELECT max(d) FROM day) - 12 AND prev_c > 0
GROUP BY d HAVING total >= 100
),
recent AS (SELECT d, advancers, decliners FROM per_day ORDER BY d DESC LIMIT 5)
SELECT d AS date, advancers, decliners FROM recent ORDER BY d ASCএই দুটি রেখা হলো অংশগ্রহণের পরিমাপ। পুরো সপ্তাহে যখন বাড়ন্ত শেয়ারের সংখ্যা (advancers) কমে যাওয়া শেয়ারের (decliners) তুলনায় অনেক বেশি থাকে, তখন একটি ক্রমবর্ধমান সূচকের পেছনে পুরো বাজার থাকে; যখন তারা কাছাকাছি আসে বা একে অপরকে অতিক্রম করে, তখন একটি সবুজ সূচক মানে হলো মাত্র কিছু বড় শেয়ারের কারণে সূচকটি বেড়েছে, যেখানে অধিকাংশ শেয়ার এই মুভমেন্টে অংশ নেয়নি। সর্বশেষ সেশনে, 151 টি শেয়ার বেড়েছে এবং 77 টি কমেছে।
Sectors, best to worst
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH sess AS (
SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS o,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
AND window_start >= now() - INTERVAL 12 DAY AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, d
),
wk AS (SELECT ticker, argMin(o, d) AS wo, argMax(c, d) AS wc FROM sess WHERE d >= (SELECT max(d) FROM sess) - 6 GROUP BY ticker)
SELECT multiIf(ticker = 'XLK', 'Technology', ticker = 'XLC', 'Communications', ticker = 'XLE', 'Energy',
ticker = 'XLF', 'Financials', ticker = 'XLI', 'Industrials', ticker = 'XLB', 'Materials',
ticker = 'XLP', 'Staples', ticker = 'XLRE', 'Real Estate', ticker = 'XLU', 'Utilities',
ticker = 'XLV', 'Health Care', 'Consumer Disc.') AS sector,
round((wc / wo - 1) * 100, 2) AS week_return_pct
FROM wk ORDER BY week_return_pct DESCসেক্টর বোর্ড সপ্তাহটিকে লিডার এবং ল্যাগগার্ডে ভাগ করে। Energy 2.76% রিটার্ন দিয়ে নেতৃত্ব দিয়েছে এবং Technology -2.38% রিটার্ন দিয়ে পিছিয়ে ছিল। শীর্ষ এবং সর্বনিম্ন সেক্টরের মধ্যকার ব্যবধান নির্দেশ করে যে সপ্তাহে রোটেশন কতটা ছিল নাকি সব সেক্টর একইভাবে মুভ করেছে।
The week's biggest movers
উচ্চ লেনদেনের শেয়ারগুলোর মধ্যে সাপ্তাহিক সবচেয়ে বড় পরিবর্তন (১ বিলিয়ন ডলারের বেশি লেনদেন হয়েছে এমন, লিভারেজড এবং ইনভার্স ETF বাদে):
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH sess AS (
SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS o,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c,
sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dv
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= now() - INTERVAL 12 DAY AND ticker NOT IN ('SOXL','SOXS','TQQQ','SQQQ','NVDL','NVDS','NVD','TSLL','TSLQ','TSLZ','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','SOXY','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','BITX','ETHU','MSTX','MSTU','CONL','DUST','JNUG','JDST','NUGT') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, d
),
wk AS (SELECT ticker, argMin(o, d) AS wo, argMax(c, d) AS wc, sum(dv) AS wd, count() AS n
FROM sess WHERE d >= (SELECT max(d) FROM sess) - 6 GROUP BY ticker)
SELECT ticker, round((wc / wo - 1) * 100, 1) AS week_return_pct, round(wd / 1e9, 1) AS week_dollar_bn
FROM wk WHERE wd >= 1000000000 AND wo >= 10 AND n >= 4
ORDER BY (wc / wo - 1) DESC LIMIT 7সবচেয়ে বেশি তরল শেয়ারগুলোর মধ্যে SSPC শীর্ষে ছিল, যা সপ্তাহে 21.9% বেড়েছে। সবচেয়ে বেশি পতন ঘটেছে বিপরীত দিকে:
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH sess AS (
SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS o,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c,
sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dv
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= now() - INTERVAL 12 DAY AND ticker NOT IN ('SOXL','SOXS','TQQQ','SQQQ','NVDL','NVDS','NVD','TSLL','TSLQ','TSLZ','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','SOXY','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','BITX','ETHU','MSTX','MSTU','CONL','DUST','JNUG','JDST','NUGT') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, d
),
wk AS (SELECT ticker, argMin(o, d) AS wo, argMax(c, d) AS wc, sum(dv) AS wd, count() AS n
FROM sess WHERE d >= (SELECT max(d) FROM sess) - 6 GROUP BY ticker)
SELECT ticker, round((wc / wo - 1) * 100, 1) AS week_return_pct, round(wd / 1e9, 1) AS week_dollar_bn
FROM wk WHERE wd >= 1000000000 AND wo >= 10 AND n >= 4
ORDER BY (wc / wo - 1) ASC LIMIT 7উচ্চ লেনদেনের শেয়ারগুলোর মধ্যে PENG সবচেয়ে বেশি কমেছে, যা ছিল -28.8%। সম্পূর্ণ রোলিং লিডারবোর্ডটি ক্রমাগত আপডেট করা হয়, যা weekly movers page এ পাওয়া যাবে।
Where the volume concentrated
লেনদেনের পরিমাণ (Dollar volume) দেখায় বাজারের মনোযোগ আসলে কোথায় ছিল, যা সবসময় সবচেয়ে বড় শতাংশ মুভমেন্টের সাথে মিলে না।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH sess AS (
SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dv
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= now() - INTERVAL 12 DAY AND ticker NOT IN ('SOXL','SOXS','TQQQ','SQQQ','NVDL','NVDS','NVD','TSLL','TSLQ','TSLZ','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','SOXY','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','BITX','ETHU','MSTX','MSTU','CONL','DUST','JNUG','JDST','NUGT') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, d
),
wk AS (SELECT ticker, sum(dv) AS wd FROM sess WHERE d >= (SELECT max(d) FROM sess) - 6 GROUP BY ticker)
SELECT ticker, round(wd / 1e9, 1) AS week_dollar_bn FROM wk ORDER BY wd DESC LIMIT 8সপ্তাহের যেকোনো শেয়ারের মধ্যে MU সবচেয়ে বেশি ডলার ভলিউম দেখিয়েছে, যা ছিল $191.8 বিলিয়ন। কম দামের মুভমেন্টে উচ্চ ভলিউম মানে হলো একটি জনাকীর্ণ এবং তরল শেয়ারের লেনদেন হচ্ছে; বড় মুভমেন্টে উচ্চ ভলিউম মানে হলো বিনিয়োগকারীদের দৃঢ় বিশ্বাস। এই তালিকার শীর্ষে থাকা শেয়ারগুলো সাধারণত মেগাক্যাপ এবং সপ্তাহের খবরের শিরোনামে থাকা শেয়ার হয়; উপরের মুভার্স লিস্টের সাথে এটি তুলনা করলে বোঝা যায় কোন শেয়ারগুলো অনেক বেশি মুভ করেছে আর কোনগুলো কেবল অনেক বেশি লেনদেন হয়েছে।
How to read a week in the market
চারটি সংখ্যা একত্রে পড়লে যেকোনো একক সূচকের মানের চেয়ে বাজারের সপ্তাহটি আরও ভালোভাবে বোঝা যায়। ইনডেক্স স্কোরবোর্ড বলে দেয় বড় কোম্পানিগুলোর ওজনের ভিত্তিতে গড় পারফরম্যান্স কেমন ছিল। ব্রেডথ (Breadth) বলে দেয় আসলে কতগুলো শেয়ার এতে অংশ নিয়েছে: কম ব্রেডথের একটি শক্তিশালী সূচক মানে হলো এটি একটি সংকীর্ণ এবং টপ-হেভি মুভমেন্ট যা ইতিহাস বলে যে দীর্ঘস্থায়ী হয় না, অন্যদিকে ব্যাপক ব্রেডথ হলো একটি টেকসই এবং সামগ্রিক বাজার পরিবর্তন। সেক্টর বোর্ড বলে দেয় সপ্তাহটি কেমন ছিল; সেরা এবং সর্বনিম্ন সেক্টরের মধ্যে বড় ব্যবধান রোটেশন এবং স্টক-পিকিং নির্দেশ করে, আর কম ব্যবধান নির্দেশ করে যে একটি জোয়ার সব কিছুকে একসাথে মুভ করেছে। এরপর মুভার্স এবং ভলিউম লিডাররা নির্দিষ্ট শেয়ারগুলোর নাম জানায় যা এই মুভমেন্টকে চালিত করেছে, যা বড় শতাংশের মুভমেন্ট এবং শান্ত কিন্তু উচ্চ লেনদেনের জায়ান্টদের মধ্যে পার্থক্য করে। এই সারসংক্ষেপ প্রতি সপ্তাহে এই চারটি বিষয় পাশাপাশি উপস্থাপন করে যাতে সপ্তাহটি একটি ছবির মতো বোঝা যায়, কেবল একটি শিরোনাম হিসেবে নয়। প্রতিটি সংখ্যা সংরক্ষিত কুয়েরি থেকে গণনা করা হয় বলে এগুলো মার্কেট টেপের প্রকৃত তথ্যের বাইরে যায় না।
FAQ
What happened in the market this week?
Jul 15 থেকে Jul 21 সপ্তাহের জন্য, S&P 500 -0.79% এবং Nasdaq 100 -2.06% রিটার্ন করেছে। Energy ছিল সবচেয়ে শক্তিশালী সেক্টর এবং Technology ছিল সবচেয়ে দুর্বল, এবং সর্বশেষ সেশনে 151 টি শেয়ার বেড়েছে এবং 77 টি কমেছে। উপরের প্যানেলগুলোতে বিস্তারিত তথ্য দেওয়া হয়েছে।
How often is this recap updated?
প্রতি সপ্তাহে। এই পৃষ্ঠাটি গত পাঁচটি ট্রেডিং সেশনের লাইভ কুয়েরি থেকে গণনা করা হয়, তাই এটি সবসময় সাম্প্রতিক পূর্ণাঙ্গ সপ্তাহ প্রতিফলিত করে। সাবস্ক্রাইবাররা প্রতি সপ্তাহে একটি ইমেইল হিসেবে এটি পান।
Where do the numbers come from?
প্রতিটি সংখ্যা মার্কেট টেপের (equities minute bars) বিপরীতে একটি সংরক্ষিত কুয়েরি থেকে নেওয়া হয়েছে। যেকোনো প্যানেলের নিচের SQL ফাইলটি অডিট করতে ওপেন করুন, অথবা Strasmore টার্মিনালে একই কুয়েরি নিজে চালান।
এটি আপনার ইনবক্সে চান? সাবস্ক্রাইবাররা প্রতি সপ্তাহে একটি ইমেইল হিসেবে এই সাপ্তাহিক সারসংক্ষেপ পান: সপ্তাহে একটি ইমেইল, সংখ্যা দিয়ে বাজারের সপ্তাহ, যেখানে প্রতিটি সংখ্যা যাচাইযোগ্য। প্রতিদিনের খবরের জন্য, movers এবং short-interest পৃষ্ঠাগুলো ক্রমাগত আপডেট করা হয়।