Strasmore Research
Deep Dives · Matt ConnorBy Matt Connor · · Updated 2026-07-27

NVDA: Juni 2026 NVIDIA tick by tick

NVIDIAs Juni 2026 komplett: ein vorbörsliches Hoch von $235, ein Rückgang von 7.4% über 21 Sitzungen und der fourth-größte Dollarumsatz auf dem US-Tape.

NVIDIA eröffnete den Juni 2026 bei $215.77 und schloss den Monat bei $199.76, einem Rückgang von -7.4% über 21 Handelssitzungen. Die Aktie erreichte im vorbörslichen Handel am 2026-06-02 04:00 ET ein Hoch von $235, ein reguläres Tageshoch von $232.28 um 2026-06-02 09:59 ET und ein Tief von $189.8 am 2026-06-29 10:17 ET, jeweils im regulären Handel. Gesamtvolumen: 2.75 Milliarden Aktien, $571.9 Milliarden Dollarumsatz, der fourth-größte Name auf dem US-Tape nach regulärem Dollarvolumen (Basis: 1.–30. Juni, reguläre Handelszeiten; eine Juni-Notierung mit wiederverwendetem Symbol wurde bis zur Überprüfung der Emittentenidentität ausgeschlossen). Jede Zahl hier ist das Ergebnis einer gespeicherten Abfrage; öffnen Sie ein beliebiges Panel für das exakte SQL.

AbfrageMonatsübersicht: Eröffnung, Schluss, Extremwerte, Volumen und deren Quittungen
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
WITH
    (
        SELECT (toString(argMax(et_date, c)), max(c), argMax(c, et_date))
        FROM (
            SELECT
                toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
                argMax(toFloat64(close), window_start) AS c
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'NVDA'
              AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
              AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
            GROUP BY et_date
        )
    ) AS closes,
    (
        SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS hi,
    (
        SELECT min(toFloat64(low)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS lo,
    (
        SELECT maxIf(toFloat64(high), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS rth_hi,
    (
        SELECT minIf(toFloat64(low), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS rth_lo,
    (
        SELECT count() FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-19 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-06-20 00:00:00')
    ) AS spy_jun19
SELECT
    round(toFloat64(argMin(open, window_start)), 2) AS month_open,
    closes.3 AS month_close,
    round((closes.3 / toFloat64(argMin(open, window_start)) - 1) * 100, 1) AS month_change_pct,
    round((1 - closes.3 / toFloat64(argMin(open, window_start))) * 100, 1) AS month_decline_abs_pct,
    closes.1 AS peak_close_date,
    round(closes.2, 2) AS peak_close,
    round(hi, 2) AS month_high,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(high) >= hi - 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_high_first_bar_et,
    countIf(toFloat64(high) >= hi - 0.011) AS bars_within_cent_of_high,
    argMinIf(transactions, window_start, toFloat64(high) >= hi - 0.011) AS high_minute_trades,
    round(rth_hi, 2) AS rth_month_high,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(high) >= rth_hi - 0.011 AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS rth_high_first_bar_et,
    countIf(toFloat64(high) >= rth_hi - 0.011 AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) AS rth_bars_near_high,
    round(lo, 2) AS month_low,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(low) <= lo + 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_low_bar_et,
    countIf(toFloat64(low) <= lo + 0.011) AS bars_within_cent_of_low,
    argMin(transactions, toFloat64(low)) AS low_minute_trades,
    round(rth_lo, 2) AS rth_month_low,
    round(rth_lo - lo, 2) AS rth_minus_extended_low,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS month_shares_bn,
    round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 1) AS month_dollar_bn,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
    round(sumIf(toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 2) AS rth_shares_bn,
    uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS session_days_observed,
    spy_jun19 AS spy_bars_june19
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
Run this yourself →

Der Verlauf ist ein stetiger Abwärtstrend mit einem scharfen Gap nach unten in der letzten Woche. NVDA schloss nur einmal über $224.43, am 2026-06-01, der ersten Sitzung. Das Monatstief wurde im regulären Handel um 2026-06-29 10:17 ET gedruckt, mit 1 Balken innerhalb eines Cents und 43131 Trades in dieser Minute. Das vorbörsliche Hoch von $235 um 2026-06-02 04:00 ET ist ein Druck aus den verlängerten Handelszeiten; das reguläre Tageshoch von $232.28 stand um 2026-06-02 09:59 ET. Am 19. Juni war der gesamte Markt geschlossen (0 SPY-Balken an diesem Tag), daher hatte NVDA 21 Handelssitzungen.

Sitzung für Sitzung

AbfrageDie 21 Sitzungen: Schlusskurs reguläre Handelszeit, Veränderung Schluss/Schluss, Tagesvolumen
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
SELECT
    et_date,
    close_usd,
    round(if(prev_close = 0, NULL, (close_usd / prev_close - 1) * 100), 1) AS change_pct,
    shares_m,
    dollar_bn
FROM (
    SELECT et_date, close_usd, shares_m, dollar_bn,
           lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
    FROM (
        SELECT
            toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
            round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS close_usd,
            round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m,
            round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_bn
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
        GROUP BY et_date
    )
)
ORDER BY et_date
Run this yourself →

Die Sitzungstabelle zeigt einen anhaltenden Abwärtstrend. Der erste Schlusskurs über 224.43 USD markierte am 2026-06-01 den Höchststand. Der stärkste Einzeltagesrückgang betrug -6.2% am 2026-06-05, einem Freitag, und fiel mit dem höchsten Monatsvolumen von 187.3 Millionen Aktien zusammen. Die prägende Phase waren 5 aufeinanderfolgende Rückgänge von 2026-06-22 bis 2026-06-26, die mit dem niedrigsten Monatsschlusskurs von 191.72 USD endeten; die letzten beiden Sitzungen erholten sich um 1.7% bzw. 2.5%. Das Volumen war vorderlastig: 185.5 Millionen Aktien am ersten Tag, 119.6 Millionen am letzten Tag.

AbfrageDer Fünf-Sitzungen-Rückgang, begrenzt: jede Behauptung im Streckensatz als geprüfte Spalte
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
WITH per_session AS (
    SELECT et_date, close_usd,
           lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
    FROM (
        SELECT
            toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
            round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS close_usd
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
        GROUP BY et_date
    )
)
SELECT
    toString(minIf(et_date, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_start,
    toString(maxIf(et_date, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_end,
    countIf(et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26')) AS sessions_in_run,
    countIf(et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26') AND close_usd < prev_close) AS declining_sessions,
    round(minIf(close_usd, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26')), 2) AS run_low_close,
    toUInt8(min(close_usd) = minIf(close_usd, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_holds_month_low_close
FROM per_session
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Juni im Vergleich zu den letzten sechs Monaten

Ist ein solcher Monat für NVDA ungewöhnlich oder normal? Die folgende Tabelle berechnet dieselben drei Kennzahlen für jeden der letzten sechs Monate in einem Durchlauf neu. Die Juni-Zeile wird durch genau dieselbe Abfrage erzeugt wie die fünf davor, frisch aus dem Datenbestand zum Zeitpunkt der Generierung.

AbfrageDie letzten sechs Monate, live neu berechnet: Umsatz, Aktien und Monatsrendite
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
SELECT
    toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS shares_bn,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
           / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start
ORDER BY period_start
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Gemessen am Umsatz war Juni normal: $523 Milliarden in den regulären Handelszeiten lagen im mittleren Bereich des Fensters, unter den $557.5 Milliarden im Mai und den $572.5 Milliarden im März. Die Spalte zur Rendite ist der Bereich, in dem Juni hervorsticht: -7.4% war der stärkste monatliche Rückgang der sechs Monate, verglichen mit -4.8% im Februar sowie Gewinnen im April und Mai.

Der fourth-größte Ticker auf dem Band

AbfrageDas gesamte US-Band, gereiht nach Juni-2026-Dollarvolumen reguläre Handelszeit
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
SELECT
    ticker,
    round(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / 1e9, 1) AS regular_hours_dollar_bn,
    round(100 * sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / max(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))) OVER (), 1) AS pct_of_leader,
    toUInt8(ticker = 'NVDA') AS is_nvda
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
  AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY regular_hours_dollar_bn DESC
LIMIT 12
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NVDA belegte im gesamten US-Band nach Dollarvolumen während der regulären Handelszeit den fourth-Platz: 523 Mrd. US-Dollar, 141.5 Mrd. US-Dollar vor SNDK dahinter, nur übertroffen von MU (995.7 Mrd. US-Dollar), SPY (771.5 Mrd. US-Dollar) und QQQ (672.8 Mrd. US-Dollar). Die Basis: 1.–30. Juni, reguläre Handelszeiten, wobei eine Juni-Notierung mit wiederverwendetem Symbol bis zur Überprüfung der Entität ausgeschlossen wurde; die zugehörigen Belege finden sich in ihrer eigenen Tiefenanalyse. Von den drei Namen oberhalb von NVDA ist 1 eine Einzelaktie, MU, ein weiterer Halbleiterwert; die anderen beiden sind die großen Index-ETFs.

AbfrageDie Rangquittung: NVDA-Platz, Vorsprung zum Nächsten und Basis, als geprüfte Spalten
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
WITH (
    SELECT sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'NVDA'
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
) AS nvda_d
SELECT
    countIf(d > nvda_d AND ticker != 'NVDA') + 1 AS nvda_rank,
    round(nvda_d / 1e9, 1) AS nvda_dollar_bn,
    round((nvda_d - maxIf(d, d < nvda_d AND ticker != 'NVDA')) / 1e9, 1) AS lead_over_next_bn,
    countIf(d > nvda_d AND ticker NOT IN ('SPY', 'QQQ', 'NVDA')) AS single_stocks_above_nvda,
    round(100 * nvda_d / max(d), 1) AS pct_of_leader
FROM (
    SELECT ticker, sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker
)
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Woraus das Band bestand

AbfrageDas gesamte NVDA-Band in einer Zeile: Prints, Printgrößen und Quotenbestand
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
WITH
    (
        SELECT (round(count() / 1e6, 2),
                round(100.0 * countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price > bid_price) / count(), 2),
                countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price = bid_price),
                countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price < bid_price),
                countIf(bid_price <= 0 OR ask_price <= 0))
        FROM global_markets.cache_stocks_quotes
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    ) AS quote_census
SELECT
    round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
    quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(size), toUInt64(abs(sequence_number))) AS median_print_shares,
    round(avg(toFloat64(size)), 1) AS avg_print_shares,
    round(100.0 * countIf(size < 100) / count(), 1) AS odd_lot_pct_of_prints,
    round(100.0 * countIf(toFloat64(size) != round(toFloat64(size))) / count(), 2) AS fractional_pct_of_prints,
    quote_census.1 AS nbbo_updates_m,
    quote_census.2 AS clean_two_sided_pct,
    quote_census.3 AS locked_updates,
    quote_census.4 AS crossed_updates,
    quote_census.5 AS one_sided_or_empty_updates
FROM global_markets.stocks_trades
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
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Die Textur ist kleingedruckt und kursdicht: 55.64 Millionen Prints mit einem Median von 5 Aktien (Durchschnitt 72.9, institutionelle Crosses ziehen den Mittelwert nach oben), 84.6% Odd Lots (unter 100 Aktien), 32.91% Bruchstücke, konsistent mit Retail-Apps, die Orders in Market-Maker-Bestände aufteilen. Die Kurshälfte: 55.7 Millionen NBBO-Updates, 99.35% sauber zweiseitig; 33941 kurzzeitig gekreuzt (Geld über Brief), 329679 verriegelt (Geld gleich Brief), 63 einseitig oder leer. Ein Mega-Cap druckt in einem Monat mehr Kurse als viele Namen in einem Jahrzehnt.

Der Spread blieb eng

Ein Mega-Cap wie NVDA weist einen strukturell engen Geld-Brief-Spanne auf, die Frage ist, wie stabil diese Enge über einen Monat mit einer Preisspanne von 20 Punkten war. Die obige Kurszählung zeigt den Median auf Monatsebene; dieses Panel misst ihn pro Sitzung.

AbfrageDer Spread pro Sitzung: Median reguläre Handelszeit und zeitgewichteter Durchschnitt (bps)
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
SELECT
    session,
    round(quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price), toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price) * 100, 1) AS med_spread_cents,
    round(quantileDeterministicIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 2) AS med_spread_bps,
    count() AS quote_updates,
    countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
  AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session
ORDER BY session
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Der Spread bewegte sich den ganzen Monat in einem engen Band: 1.34 Basispunkte am 2026-06-01 und 1.01 Basispunkte am 2026-06-30, ein Mega-Cap-Spread, der sich bei einem Kursrückgang von 20 Punkten kaum veränderte. Die breiteste Sitzung war 2026-06-05 mit 0.97 Basispunkten (der -6.2%-Rückgangstag), die engste 2026-06-15 mit 0.95 Basispunkten. Zum Vergleich mit einem dünn gehandelten Titel siehe den Microstructure-Tiefgang vom 29. Juni, wo ein Einzelticker-Spread-Panel dieselbe Sitzung abdeckt.

Optionen: 64.64 Millionen Kontrakte, Calls in jeder Sitzung

AbfrageNVDA-Optionsmarkt in einer Zeile: Summen, Verfallsstruktur, Flaggschiffkontrakte
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
WITH
    (
        SELECT (round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2), round(sum(size) / 1e6, 1))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE 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)
    ) AS aapl,
    (
        SELECT (round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2), round(sum(size) / 1e6, 1))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:TSLA') 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)
    ) AS tsla,
    (
        SELECT concat('$', toString(round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)),
               if(substring(ticker, 13, 1) = 'P', ' put', ' call'),
               ', expiry 20', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2), '-', substring(ticker, 11, 2))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
        GROUP BY ticker ORDER BY sum(size) DESC LIMIT 1
    ) AS busiest_name,
    (
        SELECT concat('$', toString(round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)),
               if(substring(ticker, 13, 1) = 'P', ' put', ' call'),
               ', expiry 20', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2), '-', substring(ticker, 11, 2))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') 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 ORDER BY sum(toFloat64(price) * size) DESC LIMIT 1
    ) AS premium_name,
    (
        SELECT round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') 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 ORDER BY sum(toFloat64(price) * size) DESC LIMIT 1
    ) AS premium_strike,
    (
        SELECT max(pc)
        FROM (
            SELECT round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 3) AS pc
            FROM global_markets.options_trades
            WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') 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 toDate(sip_timestamp)
        )
    ) AS max_daily_pc
SELECT
    formatDateTime(toTimeZone(min(sip_timestamp), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i:%S') AS first_print_et,
    uniqExact(toDate(sip_timestamp)) AS option_sessions,
    round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
    uniqExact(ticker) AS distinct_contracts,
    round(sum(size) / 1e6, 2) AS contracts_traded_m,
    round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2) AS premium_notional_busd,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 2) AS month_put_call_ratio,
    max_daily_pc AS max_session_put_call_ratio,
    uniqExact(substring(ticker, 7, 6)) AS expiries_traded,
    concat('20', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 1, 2), '-', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 3, 2), '-', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 5, 2)) AS longest_expiry,
    round(100 * toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 7, 6) = '260618')) / toFloat64(sum(size)), 1) AS jun18_expiry_share_pct,
    busiest_name AS busiest_contract,
    premium_name AS top_premium_contract,
    premium_strike AS top_premium_strike_usd,
    aapl.1 AS aapl_premium_bn,
    aapl.2 AS aapl_contracts_m,
    tsla.1 AS tsla_premium_bn,
    tsla.2 AS tsla_contracts_m
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') 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)
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In 21 Optionssitzungen: 8.9 Millionen Prints über 5163 verschiedene Kontrakte, 64.64 Millionen Kontrakte und 24.43 Milliarden US-Dollar an Prämie (Preis multipliziert mit dem 100-Aktien-Multiplikator). Das monatliche Put/Call-Verhältnis betrug 0.55, Calls übertrafen Puts in jeder einzelnen Sitzung; das tägliche Verhältnis erreichte einen Höchststand von 0.782 und erreichte nie 1,0. 38 Verfallsdaten wurden gehandelt, vom wöchentlichen Verfall am 18. Juni bis zu 2028-12-15 LEAPS; allein der Verfall am 18. Juni machte 10.5% des Monatsvolumens aus. Der aktivste Kontrakt: $210 call, expiry 2026-06-18. Prämienmagnet: $0.5 call, expiry 2026-12-18, ein tief im Geld liegender Basispreis von 0.5 US-Dollar. Zum Vergleich: AAPL-Optionen erzielten 8.84 Milliarden US-Dollar bei 27 Millionen Kontrakten im Juni; TSLA 33.68 Milliarden US-Dollar bei 58 Millionen.

AbfrageOptionen Sitzung für Sitzung: Kontrakte, Call/Put-Aufteilung und Put/Call-Verhältnis
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
SELECT
    toDate(sip_timestamp) AS session,
    count() AS prints,
    toUInt64(sum(size)) AS contracts_traded,
    toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')) AS call_contracts,
    toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) AS put_contracts,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 2) AS put_call_ratio,
    round(100 * toFloat64(sum(size)) / max(toFloat64(sum(size))) OVER (), 1) AS pct_of_busiest_session
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') 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 session
ORDER BY session
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Die aktivste Optionssitzung war 2026-06-05, 5298529 Kontrakte, 100% des Monatshöchststands, derselbe -6.2%-Rückgangstag, der das höchste Aktienvolumen verzeichnete. Das Put/Call-Verhältnis stieg parallel zum Kursrückgang: Es erreichte seinen Tiefststand bei 0.33 am 2026-06-02 (nahe dem Kurshöchststand) und kletterte auf 0.61 bis zum 2026-06-12 (der Sitzung, an der die Aktie erstmals unter 205.14 US-Dollar schloss). Das Put-Volumen wuchs, als der Kurs fiel – Absicherungsaktivität oder direktionale Wetten; die Daten zeigen die gemeinsame Bewegung, nicht die Absicht.

AbfrageWo die Kontrakte landeten: Call- und Put-Volumen nach Strike-Bucket
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
SELECT
    concat('$', toString(toUInt32(bucket))) AS strike_bucket,
    call_contracts,
    put_contracts,
    round(100.0 * put_contracts / (call_contracts + put_contracts), 1) AS put_share_pct,
    round(100 * (call_contracts + put_contracts) / max(call_contracts + put_contracts) OVER (), 1) AS pct_of_biggest_bucket
FROM (
    SELECT
        least(floor(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000 / 25) * 25, 450) AS bucket,
        toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')) AS call_contracts,
        toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) AS put_contracts
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') 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 bucket
)
ORDER BY toUInt32OrZero(substring(strike_bucket, 2))
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Die Strike-Karte ist eine Hantel um die Handelsspanne von 200 US-Dollar. Der $200-Bereich, am Geld, nahm das meiste Volumen auf, aufgeteilt in 32.7% Puts (zweiseitiger Verkehr). Unterhalb der Spanne dominieren Puts (88.3% des $150-Bereichs); oberhalb davon beherrschen Calls das Buch (6.3% Puts bei $225, 120039 Kontrakte an der $450-Obergrenze). Die Struktur ist lehrbuchhaft: schützende Puts darunter, spekulative Calls darüber, ein zweiseitiger Markt am Geld.

Der Nachrichtenfluss

AbfrageDer Informationsfluss in einer Zeile: Volumen, Zusammensetzung und Co-Tags
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
WITH
    (
        SELECT (toString(d), n)
        FROM (
            SELECT toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) AS d, count() AS n
            FROM global_markets.stocks_news
            WHERE has(tickers, 'NVDA')
              AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
              AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
            GROUP BY d ORDER BY n DESC, d ASC LIMIT 1
        )
    ) AS peak_day,
    (
        SELECT (JSONExtractString(any(publisher), 'name'), count())
        FROM global_markets.stocks_news
        WHERE has(tickers, 'NVDA')
          AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
          AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
        GROUP BY JSONExtractString(publisher, 'name') ORDER BY count() DESC LIMIT 1
    ) AS top_pub
SELECT
    count() AS june_articles,
    uniqExact(JSONExtractString(publisher, 'name')) AS publishers,
    toString(min(toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')))) AS first_tagged_day,
    peak_day.1 AS peak_day_date,
    peak_day.2 AS peak_day_articles,
    top_pub.1 AS top_publisher,
    top_pub.2 AS top_publisher_articles,
    round(100.0 * top_pub.2 / count(), 0) AS top_publisher_pct,
    countIf(has(tickers, 'TSLA')) AS tsla_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'AMD')) AS amd_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'MSFT')) AS msft_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'AAPL')) AS aapl_co_articles
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'NVDA')
  AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
  AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
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642 NVDA-gekennzeichnete Artikel im Juni von 4 Publishern. Lesen Sie diese Zahlen mit Skepsis: The Motley Fool allein verfasste 63%, die Aufmerksamkeit eines einzelnen Feeds, nicht die der Weltpresse. Der Spitzentag war 2026-06-01 mit 45 Artikeln. Co-Tags zeigen die Einordnung: MSFT in 169, AAPL in 134, AMD in 101, TSLA in 69 – dieser Feed behandelte NVDA als Mega-Cap-Tech-Geschichte, nicht als Halbleitergeschichte.

Die Short-Positionen

AbfrageFINRA-außerbörsliches Short-Volumen pro Sitzung: markierte Short-Aktien und gemeldetes Volumen
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
SELECT
    date,
    round(toFloat64(any(short_volume)) / 1e6, 2) AS short_shares_m,
    round(toFloat64(any(total_volume)) / 1e6, 2) AS offexchange_total_m,
    round(100 * toFloat64(any(short_volume)) / toFloat64(any(total_volume)), 1) AS short_pct_of_offexchange
FROM global_markets.stocks_short_volume
WHERE ticker = 'NVDA' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
GROUP BY date
ORDER BY date
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Das außerbörsliche Short-Volumen ist der Anteil des von FINRA gemeldeten Volumens, der als Short gekennzeichnet ist; ein Großteil davon sind Market Maker, die Short verkaufen, um Kundenkäufe zu bedienen – also routinemäßige Abwicklung, nicht Short-Interest. Der Anteil der als Short gekennzeichneten NVDA-Aktien lag zwischen 29.3% am 2026-06-01 und 48.1% am 2026-06-30. Das außerbörsliche gemeldete Volumen erreichte einen Höchststand von 86.77 Millionen Aktien am 2026-06-02 und einen Tiefststand von 43.31 Millionen am 2026-06-16, über die 20 erfassten Sitzungen.

AbfrageDer außerbörsliche Höchst- und Tiefstwert, begrenzt (dedupliziert pro Sitzung)
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
SELECT
    toString(argMax(date, offex_m)) AS peak_date,
    max(offex_m) AS peak_offex_m,
    toString(argMin(date, offex_m)) AS trough_date,
    min(offex_m) AS trough_offex_m,
    round(max(offex_m) - min(offex_m), 2) AS peak_minus_trough_m,
    count() AS sessions_on_file
FROM (
    SELECT date, round(toFloat64(any(total_volume)) / 1e6, 2) AS offex_m
    FROM global_markets.stocks_short_volume
    WHERE ticker = 'NVDA' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
    GROUP BY date
)
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AbfrageDer Short-Interest-Druck Mitte Juni
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
SELECT
    toString(max(settlement_date)) AS settlement,
    round(toFloat64(argMax(short_interest, settlement_date)) / 1e6, 2) AS shares_short_m,
    round(toFloat64(argMax(avg_daily_volume, settlement_date)) / 1e6, 2) AS avg_daily_volume_m,
    argMax(days_to_cover, settlement_date) AS reported_days_to_cover,
    round(toFloat64(argMax(short_interest, settlement_date)) / toFloat64(argMax(avg_daily_volume, settlement_date)), 2) AS implied_days_to_cover,
    count() AS june_settlements
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND settlement_date >= toDate('2026-06-01') AND settlement_date <= toDate('2026-06-30')
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Das tatsächliche Short-Interest lag bei 2026-06-30: 310.13 Millionen Aktien Short bei einem durchschnittlichen Tagesvolumen von 155.99 Millionen Aktien. Der Anbieter gibt die Tage bis zur Deckung mit 1.99 an; das rohe Verhältnis beträgt 1.99 – die Short-Positionen benötigten etwa zwei durchschnittliche Tage zur Deckung. Beide Monatsabrechnungen liegen vor (2 Juni-Ausdrucke); die obigen Zahlen beziehen sich auf die Monatsendabrechnung vom 30. Juni.

Datennotizen

AbfrageNVDA-Fundamentaldatenbestand: Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen, Cashflows
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_balance_sheets WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS balance_sheet_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_income_statements WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS income_statement_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_cash_flow_statements WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS cash_flow_rows
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Vollständige Datennotizen
  • Unternehmen. NVDA ist die NVIDIA Corporation, CIK 0001045810, notiert an der Nasdaq. Keine Symbol-Mehrdeutigkeit; keine unternehmensbezogenen Abgrenzungshinweise. Der Datenbestand enthält 83 Bilanzzeilen, 152 Gewinn- und Verlustrechnungszeilen und 152 Kapitalflussrechnungszeilen für NVDA; die Fundamentaldaten sind vorhanden, anders als im Fall des Tiefgangs vom 29. Juni.
  • Monatsextreme. Das Hoch von $235 wurde um 2026-06-02 04:00 ET im vorbörslichen Handel (4:00 Uhr) gedruckt; das reguläre Handelshoch von $232.28 wurde um 2026-06-02 09:59 ET gedruckt. Sowohl das Monatstief als auch das reguläre Handelstief liegen bei $189.8; das Tief war ein Druck während der regulären Handelszeit.
  • Schließung am 19. Juni. Der Datenbestand enthält 0 SPY-Balken für den 19. Juni (Juneteenth), daher umfasst NVDA im Juni 21 Sitzungen. Die Feiertagstabelle reicht nicht bis Juni 2026 zurück (sie beginnt am 3. Juli 2026); die Beobachtung mit null Balken ist der Eingang.
  • Dollarvolumen. Minuten-Schlusskurse multipliziert mit Minutenvolumen, summiert, ein schlusskursgewichteter Näherungswert für das Nominalvolumen. Die Zahl für die reguläre Handelszeit ($523 Milliarden) schließt vorbörsliche und nachbörsliche Balken aus; die Zahl für den gesamten Tag ($571.9 Milliarden) schließt sie ein.
  • Optionsparsing. Verfall, Typ und Basispreis werden aus dem OCC-Ticker neu geparst (die Spalte expiration_date der Tabelle ist unzuverlässig); das Prämiennominal geht vom 100-Aktien-Multiplikator aus.
  • Pro-Update-Spread-Statistiken gewichten jedes NBBO-Update gleich; zeitgewichtete Statistiken befinden sich im Panel. Mediane verwenden deterministische Quantile.
  • Kein Tick-Dump-Schutz ausgelöst. Alle Tick-Tabellen-Abfragen sind aggregiert; die Tape-Textur-Abfrage summiert die gesamte Handelstabelle zu einer Zeile.
  • Short-Volumen-Lücke am 29. Juni. Die FINRA-Datei zum außerbörslichen Short-Volumen vom 29. Juni war marktweit abgeschnitten (die Quelldatei endet mitten im Alphabet); NVDA sortiert vor dem Cutoff, daher fehlt seine Zeile. Das Short-Volumen-Panel enthält 20 Sitzungen; die Zeile vom 29. Juni fehlt (marktweiter Dateiabschneider), ist nicht null. Der Tiefgang vom 29. Juni enthält den marktweiten Eingangsbeleg.

Methodik

  • Zeitstempel werden in UTC gespeichert und mit rohen UTC-Grenzen gefiltert; der Juni 2026 liegt vollständig in EDT, daher sind die regulären Handelszeiten 13:30–20:00 UTC (9:30–16:00 Uhr ET). toTimeZone erscheint nur in SELECT-Listen.
  • Ein Handelsschluss ist die letzte Minutenkerze der regulären Handelszeit. Das Dollarvolumen ist der Schlusskurs der Minute multipliziert mit dem Minutenvolumen, summiert.
  • Optionsverfall, -typ und -Basispreis werden aus dem OCC-Ticker neu geparst. Das Nominal der Prämie geht vom 100-Aktien-Multiplikator aus.
  • Die Erzeugung erfolgt ausschließlich im Batch-Modus über den gated Read-Only-Pfad; die öffentliche Seite fragt niemals live ab. Das Warehouse behält die vollständige Tick-Historie ohne rollierenden Verfall, sodass diese Analyse jederzeit aus denselben Tabellen reproduziert werden kann. Warehouse-Stand zum 4. Juli 2026.

Jedes Panel ist ein gespeichertes Objekt, Diagramm, Tabelle und SQL. Führen Sie jede Abfrage auf dem Strasmore-Terminal weiter aus.

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