By Dies ist die vergangene Woche am US-Markt, gemessen. Jeder unten aufgeführte Wert stammt aus einer gespeicherten Abfrage der realen Kursdaten. Diese Seite wird jede Woche aktualisiert, sodass die Zahlen immer die aktuellste vollständige Handelswoche darstellen.
Das Index-Scoreboard
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
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)In der Woche vom Jul 15 bis Jul 21 erzielte der S&P 500 (SPY) eine Rendite von -0.79%, der Nasdaq 100 (QQQ) -2.06%, der Dow (DIA) -0.83% und der Small-Cap Russell 2000 (IWM) 0.43%. Die Differenz zwischen diesen vier Werten beschreibt die Woche in einem Satz: Wenn der Nasdaq und der Russell divergieren, entscheidet sich der Markt zwischen Megacap-Growth und allem anderen.
Unter der Oberfläche: Marktdurchdringung
Ein Indexstand verschleiert, wie viele Aktien tatsächlich teilgenommen haben. Diese Analyse zählt jede Sitzung: Von den Titeln mit einem Handelsvolumen von mindestens 500 Millionen US-Dollar, wie viele haben höher als am Vortag geschlossen und wie viele niedriger.
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
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 ASCDie beiden Linien repräsentieren die Marktdurchdringung. Wenn die steigenden Titel über die Woche hinweg deutlich über den fallenden Titeln liegen, wird ein steigender Index von der gesamten Marktbewegung getragen. Wenn sie konvergieren oder sich kreuzen, wird ein grüner Index nur von einer Handvoll großer Namen getragen, während die Mehrheit der Aktien nicht teilgenommen hat. In der letzten Sitzung stiegen 151 Titel, während 77 fielen.
Sektoren, von den besten zu den schlechtesten
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
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 DESCDas Sektor-Board ordnet die Woche in Gewinner und Verlierer ein. Energy war der Spitzenreiter mit 2.76%, und Technology war der Nachzügler mit -2.38%. Die Differenz zwischen dem besten und dem schlechtesten Sektor zeigt an, wie stark Rotation die Woche geprägt hat im Vergleich zu einer einheitlichen Marktbewegung.
Die größten Performer der Woche
Die höchsten wöchentlichen Kursgewinne bei stark gehandelten Aktien (ohne gehebelte und inverse ETFs, bei denen über 1 Milliarde US-Dollar gehandelt wurden):
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
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 7SSPC führte alle liquiden Titel an und stieg in der Woche um 21.9%. Die stärksten Rückgänge gab es auf der anderen Seite:
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
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 7PENG verzeichnete mit -28.8% den stärksten Rückgang unter den stark gehandelten Aktien. Die vollständige, kontinuierlich aktualisierte Rangliste finden Sie auf der Woche-Performer-Seite.
Konzentration des Handelsvolumens
Das gehandelte Volumen in Dollar zeigt, wo die Aufmerksamkeit des Marktes tatsächlich lag. Das ist nicht immer dort, wo die größten prozentualen Kursbewegungen stattfanden.
Das exakte SQL hinter jeder Zahl
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 8MU verzeichnete mit 191.8 Milliarden US-Dollar das höchste Handelsvolumen aller Aktien in dieser Woche. Ein hohes Volumen bei geringer Kursbewegung deutet auf einen überlaufenen, liquiden Titel hin. Ein hohes Volumen bei einer großen Kursbewegung deutet auf eine starke Überzeugung der Marktteilnehmer hin. Die Titel an der Spitze dieser Liste sind meist die Megacaps oder die News-Aktien der Woche. Der Vergleich mit der Liste der Performer oben trennt Aktien mit großen Kursbewegungen von Aktien mit hohem Handelsvolumen.
So liest man eine Handelswoche
Vier Zahlen beschreiben zusammen eine Woche besser als jeder einzelne Indexstand. Das Index-Scoreboard zeigt die Performance des durchschnittlichen Dollars, gewichtet nach den größten Unternehmen. Die Marktdurchdringung zeigt, wie viele Aktien tatsächlich teilgenommen haben: Ein starker Index bei geringer Durchdringung ist eine schmale, kopflastige Bewegung, die laut Historie meist nicht von Dauer ist, während eine breite Durchdringung eine nachhaltige, marktweite Verschiebung anzeigt. Das Sektor-Board zeigt die Art der Woche: Eine große Differenz zwischen dem besten und schlechtesten Sektor deutet auf Rotation und Stock-Picking hin, eine geringe Differenz auf eine allgemeine Marktbewegung. Die Performer und Volumen-Leader benennen dann die spezifischen Aktien, die diese Bewegung getrieben haben, und trennen laute prozentuale Sprünge von den ruhigen, stark gehandelten Giganten. Diese Zusammenfassung stellt alle vier Aspekte jede Woche nebeneinander, sodass die Woche als Gesamtbild und nicht nur als Schlagzeile gelesen werden kann. Da jeder Wert aus einer gespeicherten Abfrage berechnet wird, weicht nichts von den tatsächlichen Kursen ab.
FAQ
Was ist diese Woche am Markt passiert?
In der Woche vom Jul 15 bis Jul 21 erzielte der S&P 500 eine Rendite von -0.79% und der Nasdaq 100 -2.06%. Energy war der stärkste Sektor und Technology der schwächste. In der letzten Sitzung stiegen 151 stark gehandelte Aktien, während 77 fielen. Die obigen Diagramme enthalten die vollständigen Details.
Wie oft wird diese Zusammenfassung aktualisiert?
Jede Woche. Die Seite wird durch Live-Abfragen über die letzten fünf Handelstage berechnet und spiegelt daher immer die aktuellste vollständige Woche wider. Abonnenten erhalten sie einmal pro Woche per E-Mail.
Woher stammen die Zahlen?
Jeder Wert stammt aus einer gespeicherten Abfrage der Marktdaten (Aktien-Minutenbars). Sie können das SQL-Skript unter jedem Diagramm zur Überprüfung öffnen oder dieselbe Abfrage selbst im Strasmore-Terminal ausführen.
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