Strasmore Research
Resúmenes de mercado Matt ConnorPor Matt Connor · Actualizado 2026-10-18 · data as of October 18, 2026 · refreshed weekly

Mayores ganadoras y perdedoras bursátiles de 2026

Consulta las acciones con mejor y peor desempeño de 2026, clasificadas por liquidez real en bolsa, con splits y fondos apalancados excluidos.

Las acciones con mejor desempeño en lo que va de 2026 están encabezadas por MRNA, con un avance de 692.8% desde la primera sesión del año hasta la sesión completada más reciente. Esta página clasifica las mayores ganancias y pérdidas de acciones de 2026 entre emisoras con negociación efectiva. Las cifras se miden a partir de las operaciones registradas en bolsa, no de un resumen de un proveedor de datos, y se actualizan durante el transcurso del año. Antes de establecer el ranking, se excluyen los splits de acciones y los fondos apalancados. Ahí es donde la mayoría de las listas de rendimiento en lo que va del año cometen errores sin hacerlo evidente.

Mayores ganadores bursátiles de 2026

Todos los nombres que aparecen a continuación superaron un umbral de liquidez antes de ser clasificados: un promedio de al menos $100 millones en acciones negociadas por sesión completa durante el último mes. Un porcentaje elevado en una acción que casi nadie negocia es una cotización, no un resultado.

ConsultaMayores alzas de acciones en 2026: las diez principales en lo que va del año entre las más negociadas
tickerrendimiento acumulado del año (%)promedio diario en dólares (M)
MRNA692.83002
SNDK47111073
TWST355.2476
TXG343.5334
MXL338.4246
DELL2683100
AXTI236.9499
AEHR229.3203
PBF218.3195
KOD215.7389
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT e.ticker AS ticker,
    round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    round(u.adv / 1e6, 0) AS avg_daily_dollar_m
FROM edges AS e
INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
WHERE e.year_open >= 10
ORDER BY (e.latest_close / e.year_open) DESC
LIMIT 10
Pruébalo tú mismo

MRNA encabeza el año con 692.8%, seguido por SNDK con 471% y TWST en tercer lugar con 355.2%. KOD, que ocupa el décimo lugar de la tabla, todavía acumula una subida de 215.7%, por lo que toda la tabla ha avanzado muy por encima de cualquier índice amplio.

La columna en dólares junto a cada movimiento aporta tanta información como el porcentaje. KOD registra un volumen de negociación diario promedio de aproximadamente $389 millones. MRNA, que encabeza la tabla, promedia $3002 millones. Todos los nombres de esta lista superan los $100 millones diarios, y el rango por encima de ese umbral es suficientemente amplio para que el mismo porcentaje represente dos cosas distintas en sus extremos. Una acción con poca liquidez es más fácil de impulsar y más difícil de vender al precio que aparece en pantalla.

Mayores pérdidas bursátiles de 2026

La misma medida, en sentido inverso: las mayores caídas acumuladas en el año entre las acciones que superan el mismo umbral de liquidez.

ConsultaMayores bajas de acciones en 2026: las diez peores en lo que va del año entre las más negociadas
tickerrendimiento acumulado del año (%)promedio diario en dólares (M)
CTVA-80.8410
TTD-65.7176
FLUT-64.8159
JOBY-64.3114
STLA-61.5126
OKLO-59.4288
APP-59.11168
SMR-57.8217
FICO-54.5998
Z-54.1114
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT e.ticker AS ticker,
    round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    round(u.adv / 1e6, 0) AS avg_daily_dollar_m
FROM edges AS e
INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
WHERE e.year_open >= 10
ORDER BY (e.latest_close / e.year_open) ASC
LIMIT 10
Pruébalo tú mismo

La mayor caída acumulada en el año corresponde a CTVA, con -80.8%, seguida de TTD, con -65.7%. En el décimo lugar de la lista aparece Z, con -54.1%. Varias de estas acciones pertenecen a empresas grandes y ampliamente negociadas, no a microcaps especulativas. Esa es la parte de una lista de pérdidas que suele sorprender. La liquidez y la cobertura de analistas no establecen un piso para el precio de una acción. Quien mantuvo una de estas acciones como una posición desproporcionada en su cartera soportó toda la caída. La página sobre el riesgo de mantener una sola acción mide ese impacto mediante la volatilidad y las pérdidas máximas.

Qué parte del mercado sube en 2026

Un ranking solo muestra los dos extremos. La amplitud muestra el conjunto: cómo se distribuye todo el universo analizado, incluidos los fondos indexados, entre valores que suben y que bajan, agrupados por la magnitud del movimiento.

ConsultaAmplitud en lo que va del año: distribución del universo filtrado por rangos de rendimiento
rangoemisoresparticipación por lado (%)
Down 40%+3741.2
Down 20-40%8441.2
Down 10-20%10441.2
Down 0-10%18741.2
Up 0-10%16258.8
Up 10-25%19458.8
Up 25-50%11658.8
Up 50%+11658.8
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
rets AS (
    SELECT e.ticker AS ticker, (e.latest_close / e.year_open - 1) * 100 AS ret
    FROM edges AS e
    INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
    WHERE e.year_open >= 10
)
SELECT bucket,
       names,
       round(100 * sum(names) OVER (PARTITION BY side) / sum(names) OVER (), 1) AS side_share_pct
FROM (
    SELECT tup.1 AS bucket, tup.2 AS names, tup.3 AS ord, tup.4 AS side
    FROM (
        SELECT arrayJoin([
            ('Down 40%+',   countIf(ret < -40),               1, 'down'),
            ('Down 20-40%', countIf(ret >= -40 AND ret < -20), 2, 'down'),
            ('Down 10-20%', countIf(ret >= -20 AND ret < -10), 3, 'down'),
            ('Down 0-10%',  countIf(ret >= -10 AND ret < 0),   4, 'down'),
            ('Up 0-10%',    countIf(ret >= 0 AND ret < 10),    5, 'up'),
            ('Up 10-25%',   countIf(ret >= 10 AND ret < 25),   6, 'up'),
            ('Up 25-50%',   countIf(ret >= 25 AND ret < 50),   7, 'up'),
            ('Up 50%+',     countIf(ret >= 50),                8, 'up')
        ]) AS tup
        FROM rets
    )
)
ORDER BY ord
Pruébalo tú mismo

58.8% de los valores analizados suben en el año y 41.2% bajan. La distribución es lo que oculta una tabla de las diez principales posiciones. 37 valores se encuentran en el grupo de Down 40%+ en un extremo y 116 en el grupo de Up 50%+ en el otro, frente a 187 en Down 0-10% y 162 en Up 0-10% a cada lado de los valores sin cambios. En un año determinado, la mayor parte del mercado registra un comportamiento ordinario. Los valores de las dos tablas anteriores son la excepción a partir de la cual se calculan los promedios.

Dónde se ubica el mercado

El desempeño de una sola acción se interpreta de otra manera frente al del propio mercado. Los cuatro principales ETFs de índices, durante exactamente el mismo periodo:

ConsultaLos cuatro principales ETF de índices, en lo que va del año, durante la misma ventana de medición
etiquetarendimiento acumulado del año (%)medido desdemedido hasta
Nasdaq 100 (QQQ)17.42026-01-022026-10-15
S&P 500 (SPY)12.52026-01-022026-10-15
Russell 2000 (IWM)11.12026-01-022026-10-15
Dow (DIA)8.22026-01-022026-10-15
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT multiIf(ticker = 'SPY', 'S&P 500 (SPY)', ticker = 'QQQ', 'Nasdaq 100 (QQQ)',
               ticker = 'DIA', 'Dow (DIA)', ticker = 'IWM', 'Russell 2000 (IWM)', ticker) AS label,
    round((latest_close / year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    (SELECT toString(min(d)) FROM complete) AS measured_from_date,
    (SELECT toString(max(d)) FROM complete) AS measured_through_date
FROM edges
ORDER BY ytd_return_pct DESC
Pruébalo tú mismo

Tanto los dos paneles como la tabla anterior se miden en un mismo periodo: desde la primera sesión completa de 2026 (2026-01-02) hasta la sesión más reciente ya finalizada (2026-10-15). En ese lapso, Nasdaq 100 (QQQ) registró 17.4% y Dow (DIA) registró 8.2%. Todas las acciones de la tabla de mayores avances superaron ampliamente a los cuatro índices. Ese es el efecto aritmético de un índice: cientos de posiciones se promedian en una sola cifra y sus movimientos individuales se compensan parcialmente. El spread por debajo de esa cifra fue mucho más amplio que la propia cifra, y la tabla comparativa sectorial del primer semestre clasifica los once sectores entre sí.

El split de acciones que falsea la variación acumulada del año

Un split cambia el número de acciones y el precio por acción, pero no modifica el valor de una posición. En un periodo tan largo, muchas empresas realizan splits, y un cálculo de la variación acumulada del año sin ajustes interpreta el cambio del precio por acción como rentabilidad. Las emisoras que aparecen a continuación realizaron en 2026 un split o un dividendo en acciones lo bastante grande como para mover ese precio al menos una quinta parte. Además, todas superaron el mismo umbral de liquidez. Por ello, podían aparecer en los rankings anteriores antes de que el filtro de splits las excluyera.

ConsultaExcluidas: splits de 2026 lo bastante grandes para distorsionar el movimiento en lo que va del año
tickerrendimiento acumulado no ajustado (%)efecto del split en el precio (%)tipo de splitfecha del split
BKNG-96.9-96forward split2026-04-06
KLAC-86.2-90forward split2026-06-12
CVNA-85.6-80forward split2026-05-08
VGT-83.9-87.5forward split2026-04-21
VUG-81.7-83.3forward split2026-04-21
VOOG-81-83.3forward split2026-04-21
MGK-77.9-80forward split2026-04-21
IWF-73.9-75forward split2026-04-29
VO-72.2-75forward split2026-04-21
INTW-57.3-87.5forward split2026-06-26
CRWD-48.4-75stock dividend2026-07-02
MNST-40.9-50stock dividend2026-08-11
APH-40.6-50stock dividend2026-09-03
HON7.6100reverse split2026-06-29
ETHA141.8200reverse split2026-10-06
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
split_terms AS (
    SELECT ticker,
        argMax(split_to, execution_date) AS new_shares,
        argMax(split_from, execution_date) AS old_shares,
        round((old_shares / new_shares - 1) * 100, 1) AS split_price_effect_pct,
        replaceAll(argMax(adjustment_type, execution_date), '_', ' ') AS split_type,
        toString(max(execution_date)) AS split_date
    FROM global_markets.stocks_splits
    WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today()
    GROUP BY ticker
    HAVING new_shares > 0 AND old_shares > 0
       AND greatest(new_shares / old_shares, old_shares / new_shares) >= 1.25
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker IN (SELECT ticker FROM split_terms)
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
ranked AS (
    SELECT e.ticker AS ticker,
        round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS unadjusted_ytd_pct,
        s.split_price_effect_pct AS split_price_effect_pct,
        s.split_type AS split_type,
        s.split_date AS split_date
    FROM edges AS e
    INNER JOIN split_terms AS s ON e.ticker = s.ticker
    WHERE e.year_open >= 10 AND e.ticker IN (SELECT ticker FROM universe)
)
SELECT ticker, unadjusted_ytd_pct, split_price_effect_pct, split_type, split_date
FROM (
    SELECT ticker, unadjusted_ytd_pct, split_price_effect_pct, split_type, split_date,
           row_number() OVER (ORDER BY unadjusted_ytd_pct ASC) AS rn_low,
           row_number() OVER (ORDER BY unadjusted_ytd_pct DESC) AS rn_high
    FROM ranked
)
WHERE rn_low <= 14 OR rn_high = 1
ORDER BY unadjusted_ytd_pct ASC
Pruébalo tú mismo

BKNG mostraría -96.9% en una pantalla sin ajustes después de que un forward split moviera su precio por acción -96%, y KLAC mostraría -86.2% después de que un forward split moviera su precio -90%. Ningún tenedor de esos valores perdió dinero el día en que el split entró en vigor. El precio por acción se dividió y el número de acciones se multiplicó por el mismo factor. La columna del efecto del split aísla el cambio de precio atribuible exclusivamente al split. Esa es la parte que una pantalla sin ajustes interpreta como rentabilidad.

La última fila del panel muestra el efecto contrario: ETHA registra 141.8% después de que un reverse split elevara su precio por acción 200%, aumentando el precio en lugar de reducirlo. Cualquier lista que omita este paso publica datos ficticios tanto en la parte superior como en la inferior. Por eso, la pantalla separa los tickers sujetos a splits en lugar de intentar corregir sus precios. Un fondo puede aparecer en este panel igual que una empresa: los fondos indexados también dividen sus participaciones, y esta pantalla incluye a ambos.

Cómo se mide este filtro

Cada etapa del filtro, con el número de nombres que siguen después de aplicarla:

ConsultaEl filtro, etapa por etapa: cuántos nombres superan cada criterio
paso del filtroemisores
Traded the first and the last full session4543
Averaging $100m+ a day over the past month1082
Opened 2026 above $10 a share1049
Not on the excluded-fund list1017
No split or stock dividend in 20261000
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960

    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
flagged AS (
    SELECT ticker,
        year_open,
        ticker IN (SELECT ticker FROM universe) AS liquid,
        ticker NOT IN ('SPCX','KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL') AS not_geared,
        ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                       WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today()) AS no_split
    FROM edges
)
SELECT tup.1 AS screen_step, tup.2 AS names
FROM (
    SELECT arrayJoin([
        ('Traded the first and the last full session', count()),
        ('Averaging $100m+ a day over the past month', countIf(liquid)),
        ('Opened 2026 above $10 a share', countIf(liquid AND year_open >= 10)),
        ('Not on the excluded-fund list', countIf(liquid AND year_open >= 10 AND not_geared)),
        ('No split or stock dividend in 2026', countIf(liquid AND year_open >= 10 AND not_geared AND no_split))
    ]) AS tup
    FROM flagged
)
Pruébalo tú mismo

El método completo:

  • La ventana. Va desde la primera sesión completa de negociación de 2026 hasta la sesión completa más reciente registrada. Ambos extremos se obtienen de las barras de un minuto. Una sesión solo cuenta cuando tiene el número completo de barras del horario regular. Por lo tanto, un día todavía en curso nunca se considera terminado.
  • El rendimiento. Se compara la primera apertura de la sesión regular del año con el último cierre de la sesión regular. El cálculo usa barras de un minuto. Se ignoran las operaciones de premarket y after-hours. Son rendimientos por precio. No se reinvierten los dividendos. Por eso, un nombre de alto rendimiento por dividendo aparece ligeramente peor que en una medición de rendimiento total.
  • El umbral de liquidez. Se exige un volumen negociado promedio de al menos $100 millones por sesión del horario regular durante los últimos 20 días calendario. Solo se cuentan las sesiones que transcurrieron de principio a fin. De lo contrario, una sesión parcial dividiría parte de los dólares negociados entre un día completo y subestimaría el volumen negociado de todos los nombres. Este único filtro reduce el universo de 4543 tickers a 1082.
  • El umbral de precio. La acción debió abrir el año por encima de $10 por acción. Los nombres por debajo de $10 generan porcentajes elevados a partir de pequeños movimientos del precio.
  • Se excluyen los fondos apalancados e inversos mediante una lista seleccionada manualmente, que aparece completa en el SQL debajo de cada tabla. Incluye los fondos vinculados a índices y los fondos de una sola acción que multiplican el movimiento diario de una compañía. Un fondo apalancado puede encabezar cualquier lista de mayores movimientos sin que exista una sola noticia corporativa. La lista se mantiene manualmente, y esa es su debilidad: un fondo lanzado este mes solo se excluye cuando alguien lo agrega.
  • Los fondos ordinarios no se excluyen. Un ETF de índice o sectorial sin apalancamiento que supere los umbrales de liquidez y precio se clasifica aquí junto con las empresas operativas, y también se incluye en los conteos de amplitud. Un fondo es una canasta de nombres que ya están contabilizados en el mismo universo. Por lo tanto, esas filas deben interpretarse como el desempeño de la canasta, no como el desempeño de una sola compañía durante el año.
  • Splits. Se aparta cualquier ticker que haya tenido un split o un dividendo en acciones con efecto durante 2026, sin importar lo pequeño que sea el ratio. Es la opción conservadora: deja fuera a algunos valores que realmente tuvieron un buen desempeño y evita publicar un cambio en el número de acciones como si fuera un rendimiento. El panel de arriba muestra los nombres excluidos cuyo split fue lo bastante grande como para simular un movimiento.
  • Cotizaciones posteriores. Una compañía que empezó a cotizar después de la primera sesión del año no tiene un precio de enero y queda fuera de estas tablas. Es una carencia real en un año con un calendario intenso de nuevas cotizaciones.
  • El resultado. Se clasifican 1000 nombres. Los diez primeros y los diez últimos forman las dos tablas de esta página.

La misma pregunta en tres ventanas

El rendimiento acumulado en el año es un peldaño de la escalera, y el movimiento cambia según el periodo. La vista semanal muestra las mayores ganancias y pérdidas de acciones de esta semana, la vista mensual muestra las mayores variaciones de acciones de este mes y esta página cubre el año. Los criterios de liquidez cambian en cada peldaño: esta página exige un promedio de USD 100 millones negociados al día durante el último mes, mientras que las páginas semanal y mensual filtran por el monto total negociado dentro de sus propios periodos. Por eso, una acción puede superar un filtro y no otro. Una acción que encabeza la clasificación semanal tras una reacción a resultados suele ubicarse a mitad de tabla en el acumulado del año. Para conocer la historia más amplia del año hasta ahora, el repaso del mercado del primer semestre presenta los detalles de los índices, las tasas y los sectores, mientras que cómo funcionan los ETFs apalancados explica por qué los fondos apalancados se excluyen aquí.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la acción con mejor desempeño en 2026?

Entre los nombres que promedian al menos $100 millones negociados al día, comenzaron el año por encima de $10, no registran splits en 2026 y no figuran en la lista de fondos apalancados, MRNA es la acción con mejor desempeño de 2026 hasta la fecha, con una subida de 692.8% desde la primera sesión del año. SNDK ocupa el segundo lugar, con 471%.

¿Qué acciones han caído más en 2026?

CTVA es la acción con peor desempeño de 2026 en esta selección, con -80.8%, seguida de TTD, con -65.7%. La lista completa de las acciones con mayores pérdidas en 2026 aparece en la segunda tabla de arriba y se actualiza a medida que avanza el año.

¿Cómo se calcula el rendimiento de una acción en lo que va del año?

El rendimiento en lo que va del año compara el precio más reciente con el precio al inicio del año calendario y expresa el cambio como porcentaje. Aquí se calcula comparando la apertura de la primera sesión regular de 2026 con el cierre de la sesión completada más reciente. Las acciones que realizan un split durante el año se excluyen en lugar de ajustarse, de modo que no se introduce ningún factor de ajuste entre el lector y el mercado.

¿Se incluyen los ETFs apalancados en la lista de acciones con mayores ganancias de 2026?

No. Un fondo apalancado o inverso multiplica el movimiento diario de un índice o de una sola acción, por lo que suele encabezar una lista de mayores movimientos sin que exista una noticia corporativa detrás. Esos fondos se eliminan por nombre antes de establecer el ranking, y la lista puede consultarse en el SQL debajo de cada tabla. Los ETFs ordinarios de índices y sectores son distintos: deben superar los mismos umbrales que cualquier acción y se clasifican aquí, por lo que un fondo puede aparecer en cualquiera de las dos listas.

Todas las tablas de esta página corresponden a una consulta almacenada y tienen el SQL adjunto. Expanda cualquier panel para auditar la selección o reconstruirla con sus propios umbrales en la terminal de Strasmore.

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