Strasmore Research
Resúmenes de mercado Matt ConnorPor Matt Connor · Actualizado 2026-08-08

Resumen del mercado: 1 de julio de 2026

El segundo semestre abrió tranquilo en los índices, pero con violencia debajo: cayó el complejo de memoria, META avanzó y la mayoría de sectores del S&P cerró al alza.

El miércoles 1 de julio de 2026, primera sesión del segundo semestre, combinó uno de los días más tranquilos del mes para los índices con la sesión más volátil. SPY cerró en -0.08% y QQQ en -1.44%, pero el complejo de memoria que impulsó el segundo trimestre perdió una décima de su valor, META avanzó 8.88% y 7 de los fondos sectoriales del S&P 11 cerraron al alza. Sesión anterior: 30 de junio.

El marcador

Los cambios comparan la última barra de la sesión regular del 1 de julio con la del martes 30 de junio.

ConsultaSPY / QQQ / DIA / IWM: 1 de julio vs. cierre del 30 de junio, horario regular
tickercierre previoapertura del díacierre del díacambio porcentualmáximo del díamínimo del díaacciones negociadas (M)
DIA522.28521.43522.410.02526.72519.623.2
IWM300.42299.93299.31-0.37302.72298.9218.3
QQQ735.76729.19725.16-1.44731.92724.634.7
SPY746.32745745.69-0.08749.44742.3837.2
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH prior AS (
    SELECT ticker, argMax(close, window_start) AS prior_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
      AND window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00'
    GROUP BY ticker
),
sess AS (
    SELECT ticker,
           argMin(open, window_start) AS day_open,
           argMax(close, window_start) AS day_close,
           max(high) AS day_high,
           min(low) AS day_low,
           round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_traded_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
      AND window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    s.ticker AS ticker,
    round(toFloat64(p.prior_close), 2) AS prior_close,
    round(toFloat64(s.day_open), 2) AS day_open,
    round(toFloat64(s.day_close), 2) AS day_close,
    round((toFloat64(s.day_close) / toFloat64(p.prior_close) - 1) * 100, 2) AS pct_change,
    round(toFloat64(s.day_high), 2) AS day_high,
    round(toFloat64(s.day_low), 2) AS day_low,
    s.shares_traded_m AS shares_traded_m
FROM sess s
JOIN prior p ON s.ticker = p.ticker
ORDER BY s.ticker
Pruébalo tú mismo

La división es el dato clave: DIA, en 0.02%, y SPY, en -0.08%, se mantuvieron estables frente a -1.44% de QQQ y -0.37% de IWM; fue una venta masiva de acciones de crecimiento que el mercado amplio apenas registró.

Uno de los días más tranquilos del índice en el último mes

ConsultaMovimiento de apertura a cierre de SPY comparado con el mes móvil de sesiones (rango 1 = mayor movimiento absoluto)
movimiento diario (%)rango de movimiento absolutosesiones comparadasprimera sesión
0.0920222026-06-01
El SQL exacto detrás de cada cifra
SELECT round(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-01')), 2) AS day_move_pct,
       arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-01'))), groupArrayIf(abs(oc_pct), d != toDate('2026-07-01'))) + 1 AS abs_move_rank,
       count() AS sessions_compared,
       toString(min(d)) AS first_session
FROM (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           (argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS oc_pct
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-02 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY d
)
Pruébalo tú mismo

En términos de apertura a cierre durante la sesión, una perspectiva distinta del balance de cierre contra cierre, SPY se movió 0.09%: ocupó el puesto 20 de 22 sesiones recientes por magnitud absoluta; solo dos registraron un movimiento menor. El complejo de volatilidad coincidió. Esta base de datos no incluye el índice VIX al contado, por lo que la comprobación se realiza con fondos cotizados de futuros del VIX, la referencia negociable más cercana al precio de la protección:

ConsultaComplejo de volatilidad el 1 de julio: ETF de futuros del VIX vs. cierre del martes, con SPY como referencia
tickercierre previocierre del díacambio (%)rango (%)
SPY746.32745.69-0.080.95
SVXY57.2557.01-0.421.19
UVXY24.8725.151.133.68
VIXY21.321.470.82.38
VXX22.1122.270.722.45
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH per_name AS (
    SELECT
        ticker,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_low
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'SVXY', 'UVXY', 'VIXY', 'VXX')
      AND ((window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'))
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    ticker,
    round(prior_close, 2) AS prior_close,
    round(day_close, 2) AS day_close,
    round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
    round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct
FROM per_name
ORDER BY ticker
Pruébalo tú mismo

VXX, el mayor fondo de futuros del VIX del primer vencimiento, subió 0.72%; VIXY, 0.8%; y el apalancado UVXY, 1.13%, dentro de un rango de 3.68%; el inverso SVXY, -0.42%. Movimientos insignificantes frente a lo que hicieron las acciones individuales.

Amplitud: más valores bajaron que subieron, pero hubo más nuevos máximos que nuevos mínimos

ConsultaAvances, descensos y nuevos máximos vs. mínimos trimestrales entre tickers con al menos $1M negociado el 1 de julio
alzasbajassin cambiosporcentaje de alzasnuevos máximos trimestralesnuevos mínimos trimestralesmáximos por mínimoinstrumentos con un trimestre completotickers líquidostickers negociados en ambas sesionesexcluidos por filtro de liquidezexcluidos por historial trimestral corto
292834658245.28362463.462176475119105435258
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH per_ticker AS (
    SELECT
        ticker,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start < '2026-07-01 00:00:00') AS quarter_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start < '2026-07-01 00:00:00') AS quarter_low,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_low,
        sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_dollar_volume,
        countIf(window_start < '2026-07-01 00:00:00') AS quarter_bars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= '2026-04-01 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'))
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS advancers,
    countIf(day_close < prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS decliners,
    countIf(day_close = prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS unchanged,
    round(100.0 * countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000)
        / countIf(day_dollar_volume >= 1000000), 1) AS advancer_pct,
    countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_high > quarter_high) AS new_quarter_highs,
    countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_low < quarter_low) AS new_quarter_lows,
    round(countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_high > quarter_high)
        / countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_low < quarter_low), 1) AS highs_per_low,
    countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000) AS names_with_a_full_quarter,
    countIf(day_dollar_volume >= 1000000) AS liquid_tickers,
    count() AS tickers_traded_both_sessions,
    count() - countIf(day_dollar_volume >= 1000000) AS dropped_by_liquidity_filter,
    countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars < 1000) AS dropped_short_quarter_history
FROM per_ticker
WHERE prior_close > 0 AND day_close > 0
Pruébalo tú mismo

2928 valores avanzaron, 3465 retrocedieron y 82 no registraron cambios; 45.2% del tape líquido subió. Pero la amplitud no mide la magnitud del movimiento: frente al rango de horario regular del segundo trimestre, 836 de los 6217 nombres con un trimestre completo de cotización registró un nuevo máximo trimestral en esta jornada bajista, frente a 246 que marcaron un nuevo mínimo: 3.4 nuevos máximos por cada nuevo mínimo. La mayoría retrocedió; pocos rompieron su rango. Caídas: 5435 de los tickers con dos sesiones incluidos en el filtro de $1 millón, 11910, y 258 nombres líquidos sin un trimestre completo de datos.

La tabla sectorial: el daño se limitó a un sector

Los once fondos sectoriales SPDR ofrecen la sección transversal más barata de todo el mercado: la misma canasta en cada sesión.

ConsultaLos once ETF sectoriales del S&P el 1 de julio, de mejor a peor vs. cierre del martes
tickercierre previocierre del díacambio (%)porcentaje por encima del peor sectorpositivo hasta ahoravolumen diario en dólares (miles de millones)
XLC107.16109.742.414.9711.46
XLF53.6154.792.24.7622.35
XLY117.27118.070.683.2431.02
XLV158.67159.570.573.1341.48
XLRE44.0244.180.362.9350.33
XLB50.84510.312.8860.63
XLP83.0883.330.32.8670.85
XLE53.1452.82-0.61.9671.66
XLI185.22183.41-0.981.5971.35
XLU45.3444.76-1.281.2871.17
XLK190.42185.54-2.56071.7
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH per_name AS (
    SELECT
        ticker,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
      AND ((window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'))
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    ticker,
    round(prior_close, 2) AS prior_close,
    round(day_close, 2) AS day_close,
    round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
    round((day_close / prior_close - 1) * 100 - min((day_close / prior_close - 1) * 100) OVER (), 2) AS pct_above_worst_sector,
    sum(if(day_close > prior_close, 1, 0)) OVER (ORDER BY (day_close / prior_close) DESC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS green_so_far,
    day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY pct_chg DESC
Pruébalo tú mismo

Servicios de comunicación (XLC), el fondo sectorial que mantiene META, lideró con 2.41%; el sector financiero (XLF) quedó detrás, con 2.2%. Tecnología (XLK) ocupó en solitario el último lugar, -2.56% y 4.97 puntos porcentuales por debajo del líder. En total, 7 de los 11 fondos cerraron al alza: consumo discrecional 0.68% y salud 0.57%, frente a servicios públicos (-1.28%), industriales (-0.98%) y energía (-0.6%), que cerraron a la baja. Esa es la explicación, desde dentro, de que «el índice apenas se moviera».

El punto destacado de la sesión: se desplomaron las acciones de memoria y META avanzó en sentido contrario

Ocho nombres explicaron la dispersión: las cuatro acciones de memoria y almacenamiento que lideraron el segundo trimestre, y cuatro nombres de chips y plataformas relacionados. Se reportan la co-movilidad, la magnitud y el momento; los datos no explican por qué ocurrió.

ConsultaEl complejo de memoria y las megacaps: cambio vs. cierre del martes, horario del rango y volumen en dólares
tickercierre previocierre del díacambio (%)máximo del día (ET)mínimo del día (ET)minuto del mínimo (ET)rango (%)volumen diario en dólares (miles de millones)
AMD580.82540.89-6.8709:5115:579574.7112
META562.94612.928.8811:0509:305705.5822.72
MRVL297.79271.95-8.6810:0815:589587.87.14
MU1151.011033.29-10.2309:4815:599596.2842.94
NVDA199.76197.58-1.0915:0909:335733.3121.73
SNDK2272.592035.07-10.4509:5114:498896.3918.38
STX964.55915.25-5.1109:5109:355755.692.84
WDC638.57598.37-6.309:5110:466465.394
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH per_name AS (
    SELECT
        ticker,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_low,
        argMinIf(window_start, (toFloat64(low), toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS low_bar,
        argMaxIf(window_start, (toFloat64(high), -toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS high_bar,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('AMD', 'META', 'MRVL', 'MU', 'NVDA', 'SNDK', 'STX', 'WDC')
      AND ((window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'))
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    ticker,
    round(prior_close, 2) AS prior_close,
    round(day_close, 2) AS day_close,
    round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
    formatDateTime(toTimeZone(high_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_high_et,
    formatDateTime(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_low_et,
    toHour(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York')) AS low_minute_et,
    round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct,
    day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY ticker
Pruébalo tú mismo

SanDisk (-10.45%) y Micron (-10.23%) perdieron más de una décima parte de su valor; Marvell -8.68%, AMD -6.87%, Western Digital -6.3% y Seagate -5.11%. MU negoció $42.94 mil millones, más de lo que operó SPY durante toda la sesión, y MU, AMD y Marvell marcaron sus mínimos de la sesión en los minutos finales (15:59, 15:57, 15:58 ET), con ventas hacia la subasta de cierre, no en un bache de apertura que después se recuperó (el análisis detallado de MU recoge los datos del trimestre).

META mostró la imagen opuesta: 8.88% con un volumen negociado de $22.72 mil millones, marcó su mínimo a las 09:30 ET, en la barra de apertura, y nunca volvió a ese nivel. NVDA no registró cambios relevantes en la sesión -1.09% (junio de NVDA).

Lo que se dijo

Esta página nunca atribuye causas. Pero nuestro feed de noticias con licencia es una tabla como cualquier otra: muestra lo que publicó ese día:

ConsultaLas últimas doce noticias del día que mencionan MU, SNDK, STX, WDC o META (un feed con licencia)
publicado ETeditornombres etiquetadostitular
11:30The Motley FoolMUCould Micron Stock Reach $2,000 on Memory Demand Alone?
12:15The Motley FoolMUIf You'd Invested $1,500 in Micron Stock 1 Year Ago, Here's How Much You
12:26The Motley FoolMETAWhy CoreWeave Stock Is Tumbling Today
14:11The Motley FoolMUWhy Micron Stock Is Plummeting Today
14:24Investing.comMETAMarkets Whipsaw as Semiconductors Fall and Magnificent 7 Stocks Move Hig
15:23The Motley FoolSNDK MU WDCWill Sandisk Stock Split by Year-End 2026?
15:32Investing.comMETANasdaq Posts Best Quarter in 6 Years as AI Backlogs Grow
15:43Investing.comMETA MUS&P 500 Breadth Shows Rotation Is Replacing Mega-Cap Dependence
17:12The Motley FoolMETA MU SNDKStock Market Today, July 1: Meta Shakes Up Cloud Sector and Tech Stocks
17:16The Motley FoolMETAStock Market Today, July 1: Meta Surges on Reported Plan for AI Cloud Bu
17:33The Motley FoolMETAStock Market Today, July 1: CoreWeave Stock Tumbles as Meta Cloud Report
22:20The Motley FoolMETAWhy Meta Platforms Stock Surged Today
El SQL exacto detrás de cada cifra
SELECT published_et, publisher, names_tagged, headline
FROM (
    SELECT
        published_utc,
        formatDateTime(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York'), '%H:%i') AS published_et,
        JSONExtractString(publisher, 'name') AS publisher,
        arrayStringConcat(arrayFilter(x -> x IN ('MU', 'SNDK', 'STX', 'WDC', 'META'), tickers), ' ') AS names_tagged,
        substring(title, 1, 72) AS headline
    FROM global_markets.stocks_news
    WHERE published_utc >= '2026-07-01 04:00:00' AND published_utc < '2026-07-02 04:00:00'
      AND hasAny(tickers, ['MU', 'SNDK', 'STX', 'WDC', 'META'])
      AND NOT has(tickers, 'SPCX')
      AND position(title, 'SPCX') = 0
    ORDER BY published_utc DESC
    LIMIT 12
)
ORDER BY published_utc ASC
Pruébalo tú mismo

El artículo de media tarde de The Motley Fool sobre Micron (14:11 ET) se publicó con el titular «Why Micron Stock Is Plummeting Today». Su resumen vespertino (17:12 ET) y el seguimiento cuatro minutos después (17:16 ET) situaron el salto de META junto a un plan reportado para vender el exceso de capacidad de cómputo de IA como un negocio de nube. Ese es el enfoque del medio, no una conclusión extraída del tape, y 12 artículos de dos editores representan la atención de un feed, no la del mercado.

Dónde se concentró el dinero negociado

ConsultaLíderes de volumen de dos formas: top 6 por dólares negociados, top 4 por acciones negociadas (se excluye un ticker repetido pendiente de verificar la entidad)
tickertabla de posicionesvolumen en dólares (B)valor en dólares (M)acciones (M)% del líder del tablero
MUby dollars traded42.94None40.6100
SPYby dollars traded27.76None37.264.6
QQQby dollars traded25.24None34.758.8
METAby dollars traded22.72None36.952.9
NVDAby dollars traded21.73None110.450.6
SNDKby dollars traded18.38None8.942.8
SOXSby shares traded2.05None553.1100
TZAby shares traded0.87867230.441.7
BITOby shares traded1.84None227.141.1
LHAIby shares traded0.32319189.834.3
El SQL exacto detrás de cada cifra
SELECT ticker, leaderboard, dollar_volume_bn, if(dollar_volume_bn < 1, dollar_volume_m, NULL) AS dollar_value_m, shares_m,
    round(100 * if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m)
        / max(if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m)) OVER (PARTITION BY leaderboard), 1) AS pct_of_board_leader
FROM (
    SELECT
        'by dollars traded' AS leaderboard,
        ticker,
        round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
        round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e6, 0) AS dollar_volume_m,
        round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker
    ORDER BY dollar_volume_bn DESC
    LIMIT 6
    UNION ALL
    SELECT
        'by shares traded' AS leaderboard,
        ticker,
        round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
        round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e6, 0) AS dollar_volume_m,
        round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker
    ORDER BY shares_m DESC
    LIMIT 4
)
ORDER BY leaderboard ASC, if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m) DESC
Pruébalo tú mismo

MU lideró la cinta con $42.94 mil millones, seguido por SPY con $27.76 mil millones. META ocupó el cuarto lugar con $22.72 mil millones. Una acción en descenso registró un volumen de negociación un 50% superior al del fondo indexado. Los nombres que marcaron los extremos del movimiento fueron los más activos. El tablero de acciones suele ser un reflejo distorsionado: SOXS, el ETF de semiconductores con apalancamiento inverso 3x, lideró con 553.1 millones de acciones, en la sesión de mayor actividad justo cuando las acciones de chips se desplomaron. Un valor de bajo precio completó la lista con 189.8 millones de acciones por un valor de $319 millones (volumen relativo lo identifica exactamente). Base: horario regular del 1 de julio; se excluyó una cotización con símbolo reutilizado (recibos).

La cinta de opciones

ConsultaUna fila para toda la sesión de opciones: volumen, vencimiento del mismo día, sesgo put/call y contrato más activo
operaciones de opciones (M)contratos (M)% de calls del volumenratio put/call% con vencimiento el mismo díacontratos con vencimiento jue. 2 jul. (M)operaciones del vie. 3 jul.contratos put de SPY (M)% de puts de SPY 2% por debajo% de calls de SPY 2% por encimaratio put/call de MUratio put/call de METAactivo subyacente del contrato principalstrike del contrato principaltipo de contrato principalvolumen del contrato principalvolumen formateado del contrato principalprecio promedio del contrato principalel contrato principal vence el mismo díastrike principal menos cierre de SPYcierre de SPY
11.2268.4658.60.7133.514.4305.7611.63.71.110.39SPY748C878947878,9470.70712.31745.69
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH
    (
        SELECT (any(underlying_symbol), any(toFloat64(strike_price)), any(option_type),
                sum(size), round(avg(toFloat64(price)), 3),
                any(if(substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260701', 1, 0)))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE sip_timestamp >= '2026-07-01 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-02 00:00:00'
        GROUP BY ticker
        ORDER BY sum(size) DESC, ticker ASC
        LIMIT 1
    ) AS top_contract,
    (
        SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
    ) AS spy_regular_close
SELECT
    round(count() / 1e6, 2) AS option_prints_m,
    round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2) AS contracts_m,
    round(100.0 * sumIf(size, option_type = 'C') / sum(size), 1) AS call_pct_of_volume,
    round(sumIf(toFloat64(size), option_type = 'P') / sumIf(toFloat64(size), option_type = 'C'), 2) AS put_call_ratio,
    round(100.0 * sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260701') / sum(size), 1) AS same_day_expiry_pct,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260702')) / 1e6, 2) AS thu_jul2_expiry_contracts_m,
    countIf(substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260703') AS fri_jul3_expiry_prints,
    round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P')) / 1e6, 2) AS spy_put_contracts_m,
    round(100.0 * sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P' AND toFloat64(strike_price) < spy_regular_close * 0.98)
        / sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P'), 1) AS spy_puts_2pct_below_pct,
    round(100.0 * sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'C' AND toFloat64(strike_price) > spy_regular_close * 1.02)
        / sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'C'), 1) AS spy_calls_2pct_above_pct,
    round(sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'MU' AND option_type = 'P')
        / sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'MU' AND option_type = 'C'), 2) AS mu_put_call_ratio,
    round(sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'META' AND option_type = 'P')
        / sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'META' AND option_type = 'C'), 2) AS meta_put_call_ratio,
    top_contract.1 AS top_contract_underlying,
    top_contract.2 AS top_contract_strike,
    top_contract.3 AS top_contract_type,
    top_contract.4 AS top_contract_volume,
    reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(assumeNotNull(top_contract.4))), '\\d{1,3}'), ',')) AS top_contract_volume_fmt,
    round(top_contract.5, 3) AS top_contract_avg_price,
    top_contract.6 AS top_contract_is_same_day,
    round(top_contract.2 - spy_regular_close, 2) AS top_strike_minus_spy_close,
    spy_regular_close AS spy_close
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-01 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-02 00:00:00'
Pruébalo tú mismo

Se negociaron 68.46 millones de contratos de opciones en 11.22 millones de operaciones ejecutadas. Las calls representaron 58.6% del volumen y las opciones con vencimiento ese mismo día, 33.5%. Nadie estaba cubriendo el índice: hubo 0.71 puts por cada call en todo el mercado. De los 5.76 millones de puts de SPY, solo 11.6% tenían un strike más de dos por ciento por debajo del cierre de 745.69, es decir, strikes muy alejados del precio actual que pagan en un desplome. La asimetría se concentró en acciones individuales. Las puts de Micron superaron a sus calls (1.11 por cada call), mientras que las calls de META superaron a sus puts por más de dos a uno (0.39). El contrato con mayor actividad fue la call de SPY con vencimiento ese mismo día y strike de $748: 878,947 contratos a un precio promedio de $0.707. Vencía con el activo 2.31 dólares out of the money, como las del martes. No se registró ninguna operación durante el día en opciones con vencimiento el 3 de julio (0 operaciones; ese viernes el mercado está cerrado). El vencimiento semanal del jueves concentró 14.43 millones.

Tasas: al alza, con bajas en el tramo corto

Los rendimientos corresponden a cierres diarios frente al 30 de junio.

ConsultaCurva del Tesoro, cierre del 1 de julio vs. 30 de junio (solo vencimientos disponibles)
punto de la curvarendimiento del 1 jul. (%)cambio de un día (pb)
1 month3.67-3
3 month3.85-2
1 year42
2 year4.173
5 year4.245
10 year4.484
30 year4.976
2s10s spread0.311
El SQL exacto detrás de cada cifra
SELECT
    t.1 AS curve_point,
    round(t.2, 2) AS jul1_yield_pct,
    round((t.2 - t.3) * 100) AS one_day_change_bp
FROM (
    SELECT arrayJoin([
        ('1 month',  toFloat64(d.yield_1_month),  toFloat64(p.yield_1_month)),
        ('3 month',  toFloat64(d.yield_3_month),  toFloat64(p.yield_3_month)),
        ('1 year',   toFloat64(d.yield_1_year),   toFloat64(p.yield_1_year)),
        ('2 year',   toFloat64(d.yield_2_year),   toFloat64(p.yield_2_year)),
        ('5 year',   toFloat64(d.yield_5_year),   toFloat64(p.yield_5_year)),
        ('10 year',  toFloat64(d.yield_10_year),  toFloat64(p.yield_10_year)),
        ('30 year',  toFloat64(d.yield_30_year),  toFloat64(p.yield_30_year)),
        ('2s10s spread', toFloat64(d.yield_10_year - d.yield_2_year), toFloat64(p.yield_10_year - p.yield_2_year))
    ]) AS t
    FROM (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-01') AS d,
         (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-06-30') AS p
)
Pruébalo tú mismo

El rendimiento del bono a 10 años subió 4 pb, hasta 4.48%, y el del bono a 30 años avanzó 6 pb. El rendimiento de la letra a 1 mes se movió -3 pb. El tramo intermedio y el largo subieron, mientras que el tramo corto bajó. El spread 2s10s cerró en 0.31 puntos porcentuales. Nada de esto reflejó la dispersión de la renta variable.

El calendario detrás de la jornada

ConsultaCalendario corporativo y flujo de información del 1 de julio, en una fila
registros ex dividendopagadores mensualespagadores trimestrales% de pagadores mensualessplits ejecutadosIPOs listadaspresentaciones ante la SECpresentaciones Form 4 de insiderspresentaciones 8-Knombres de IPOsartículos de noticiasmedios de noticiasticker más cubiertoartículos sobre el ticker más cubierto
74657212376.79342831072248BSP — Bending Spoons S.p.A.; ITG — ITG Inc.; LIME — Neutron Holdings Inc.2013MSFT16
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH
    (
        SELECT (count(), uniqExact(publisher))
        FROM global_markets.stocks_news
        WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-07-01'
    ) AS news,
    (
        SELECT (argMax(t, n), max(n))
        FROM (
            SELECT t, count() AS n
            FROM (
                SELECT arrayJoin(tickers) AS t
                FROM global_markets.stocks_news
                WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-07-01'
            )
            WHERE t != 'SPCX'
            GROUP BY t
        )
    ) AS top_news
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS ex_dividend_records,
    (SELECT countIf(frequency = 12) FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS monthly_payers,
    (SELECT countIf(frequency = 4) FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS quarterly_payers,
    (SELECT round(100.0 * countIf(frequency = 12) / count(), 1) FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS monthly_payer_pct,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-01') AS splits_executed,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-01') AS ipos_listed,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-01') AS sec_filings,
    (SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '4') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-01') AS insider_form4_filings,
    (SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '8-K') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-01') AS filings_8k,
    (SELECT arrayStringConcat(groupArray(concat(ticker, ' — ', issuer_name)), '; ') FROM (
        SELECT ticker, issuer_name FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-01' ORDER BY ticker
    )) AS ipo_names,
    news.1 AS news_articles,
    news.2 AS news_publishers,
    top_news.1 AS most_covered_ticker,
    top_news.2 AS most_covered_articles
Pruébalo tú mismo

El giro trimestral alcanzó su punto máximo aquí: 746 registros de dividendos pasaron a cotizar ex-dividendo, la ola cuya formación siguió el resumen de junio, junto con 9 splits y 3 listings (BSP — Bending Spoons S.p.A.; ITG — ITG Inc.; LIME — Neutron Holdings Inc.). El flujo de filings se reactivó: 4283 filings, de los cuales 1072 fueron Form 4s y 248 fueron 8-Ks, después del día casi vacío del índice del 30 de junio (la nota sobre la brecha de fin de mes). Nuestro feed publicó 201 artículos, y MSFT fue el valor más cubierto, con 16.

Pero un recuento no dice quién estaba pagando. Ordenado por el dinero negociado en ellos, el tablero no es corporativo en absoluto:

ConsultaLas mayores empresas que cotizan ex-dividendo el 1 de julio, ordenadas por volumen en dólares del día
tickerefectivo por acciónpagos por añocierre del día% del preciorendimiento anualizado (%)volumen diario en dólares (miles de millones)
SGOV0.295812100.40.293.543.5
HYG0.36881279.620.465.562.77
LQD0.381512108.460.354.222.57
TLT0.3181285.520.374.462.01
BITO0.0104128.140.131.531.84
BND0.24451273.040.334.021.51
BIL0.26761291.390.293.511.47
VCIT0.33191282.180.44.850.93
El SQL exacto detrás de cada cifra
WITH divs AS (
    SELECT ticker, max(toFloat64(cash_amount)) AS cash, max(frequency) AS freq
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01' AND distribution_type = 'recurring'
    GROUP BY ticker
),
tape AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollar_volume,
           toFloat64(argMax(close, (window_start, close))) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    d.ticker AS ticker,
    round(d.cash, 4) AS cash_per_share,
    d.freq AS payments_per_year,
    round(t.day_close, 2) AS day_close,
    round(100 * d.cash / t.day_close, 2) AS pct_of_price,
    round(100 * d.cash * d.freq / t.day_close, 2) AS annualized_yield_pct,
    round(t.dollar_volume / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM divs d JOIN tape t ON d.ticker = t.ticker
WHERE t.dollar_volume > 0 AND d.cash > 0
ORDER BY t.dollar_volume DESC
LIMIT 8
Pruébalo tú mismo

Cada uno de los ocho tickers ex-dividendo con mayor volumen es un fondo que paga 12 veces al año: SGOV, un fondo de letras del Tesoro, pasó a cotizar ex-dividendo con un pago de $0.2958 por participación (0.29% del precio, 3.54% anualizado), sobre un volumen negociado de $3.5 mil millones; HYG, un fondo de bonos high yield, lo hizo con un pago de $0.3688. Es una ola de comienzos de mes: 572 de los 746 registros del día (76.7%) corresponden a pagadores mensuales, fondos que distribuyen intereses, frente a 123 pagadores trimestrales. La caída en la fecha ex-dividendo es mecánica, no una pérdida.

¿El primer día de un trimestre es alguna vez un día ordinario?

La narrativa parece obvia: nuevo trimestre, nuevo capital y nuevas asignaciones. Los datos dicen otra cosa.

ConsultaCada sesión de apertura trimestral desde 2004: movimiento de apertura a cierre de SPY, con el 1 de julio incluido en el rango
aperturas trimestrales medidasmediana de apertura trimestral (%)aperturas trimestrales positivasaperturas trimestrales negativasvariación apertura-cierre del 1 de julio (%)rango del 1 de julio, de peor a mejorpeor apertura trimestral (%)mejor apertura trimestral (%)primera medición
910.0146450.0950-2.283.18January 2004
El SQL exacto detrás de cada cifra
SELECT
    count() AS quarter_opens_measured,
    round(quantileExact(0.5)(oc_pct), 2) AS median_quarter_open_pct,
    countIf(oc_pct > 0) AS quarter_opens_green,
    countIf(oc_pct <= 0) AS quarter_opens_red,
    round(anyIf(oc_pct, first_day = toDate('2026-07-01')), 2) AS jul1_oc_pct,
    arrayCount(x -> x < anyIf(oc_pct, first_day = toDate('2026-07-01')), groupArrayIf(oc_pct, first_day != toDate('2026-07-01'))) + 1 AS jul1_rank_worst_to_best,
    round(min(oc_pct), 2) AS worst_quarter_open_pct,
    round(max(oc_pct), 2) AS best_quarter_open_pct,
    concat(monthName(min(first_day)), ' ', toString(toYear(min(first_day)))) AS first_measured
FROM (
    SELECT f.first_day AS first_day, d.oc_pct AS oc_pct
    FROM (
        SELECT toStartOfQuarter(d) AS q, min(d) AS first_day
        FROM (
            SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'SPY'
              AND window_start >= toDateTime('2004-01-01 00:00:00')
              AND window_start < toDateTime('2026-07-02 00:00:00')
              AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
            GROUP BY d
        )
        GROUP BY q
    ) f
    INNER JOIN (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
               (argMax(toFloat64(close), (window_start, close)) / argMin(toFloat64(open), (window_start, open)) - 1) * 100 AS oc_pct
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2004-01-01 00:00:00')
          AND window_start < toDateTime('2026-07-02 00:00:00')
          AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
        GROUP BY d
    ) d ON d.d = f.first_day
)
Pruébalo tú mismo

En 91 sesiones de apertura de trimestre desde January 2004, el movimiento mediano de apertura a cierre de SPY en el primer día de cada trimestre es de 0.01%, con 46 sesiones al alza frente a 45 a la baja. El rango va de -2.28% a 3.18%: prácticamente un volado, con un pequeño error de redondeo. El 1 de julio registró 0.09% y ocupó el puesto 50 de 91, de peor a mejor: justo en el centro. Base: apertura a cierre de SPY durante el horario regular, en la primera sesión de cada trimestre incluida en la base de datos.

Lo que deja la jornada al lector

El índice se movió 0.09%; el panel de ocho nombres abarca de -10.45% a 8.88%; la protección apenas se repreció. Esa es la aritmética habitual de un mercado concentrado: las pérdidas de un sector se compensan con las ganancias de 7 de 11 sectores. Eso es lo que refleja el índice. Una mirada al nivel del índice no detecta nada aquí; una mirada a nivel de posición muestra que una décima parte de una tenencia desapareció en un día.

La sesión, verificada

ConsultaControl de sesión: rango observado de barras de minutos de SPY
primera barra de SPY (ET)última barra de SPY (ET)barras de SPY de 1 minutobarras de sesión regularsesiones diariasfilas del feriado del 1 de julio
04:0019:5989339010
El SQL exacto detrás de cada cifra
SELECT
    formatDateTime(min(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%H:%i') AS first_spy_bar_et,
    formatDateTime(max(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%H:%i') AS last_spy_bar_et,
    count() AS spy_minute_bars,
    countIf(window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00') AS regular_session_bars,
    uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00') AS day_sessions,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date = '2026-07-01') AS jul1_holiday_rows
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-01 00:00:00' AND window_start < '2026-07-02 00:00:00'
Pruébalo tú mismo

Las velas de SPY abarcan de 04:00 a 19:59, hora de Nueva York, con 390 velas de la sesión regular y 0 filas correspondientes a feriados en la fecha: una sesión completa, verificada en el tape.

Preguntas frecuentes

¿La bolsa subió o bajó el 1 de julio de 2026?

Depende de dónde se mire. SPY cerró en -0.08%, DIA en 0.02% y QQQ en -1.44%; 3465 acciones líquidas bajaron, frente a 2928 que subieron. Sin embargo, 7 de los fondos sectoriales 11 cerraron al alza. Tecnología fue la excepción.

¿Por qué cayeron Micron, SanDisk, Western Digital y Seagate el 1 de julio de 2026?

Estos datos muestran un movimiento conjunto, no una causa: las cuatro acciones cayeron entre -5.11% y -10.45%. El artículo de The Motley Fool sobre Micron publicado ese mismo día —en el panel de noticias de esta página, a las 14:11 ET— llevaba el titular «Why Micron Stock Is Plummeting Today». Ese es el enfoque de ese medio, no una conclusión basada en las operaciones ejecutadas.

¿Por qué subió META el 1 de julio de 2026?

META cerró 8.88% al alza, después de marcar su mínimo en la primera vela de la sesión. La cobertura de The Motley Fool atribuyó el movimiento a informes según los cuales la compañía planeaba vender su capacidad excedente de cómputo para inteligencia artificial como un negocio de servicios en la nube. Esa es la atribución del medio, no la nuestra.

¿Suele ser fuerte el primer día de negociación de un trimestre?

No de forma estadísticamente significativa. En 91 aperturas trimestrales desde January 2004, el movimiento mediano de SPY entre la apertura y el cierre fue de 0.01%: 46 sesiones terminaron al alza y 45 a la baja. Fue prácticamente un volado; el 1 de julio quedó en la zona media.

¿El mercado de opciones estaba cubriendo la venta masiva del 1 de julio de 2026?

No a nivel de índices: hubo 0.71 puts por cada call en todo el mercado, y solo 11.6% del volumen de puts de SPY tuvo un strike más de dos por ciento por debajo del cierre.

Notas metodológicas

  • El volumen negociado en dólares es un indicador por minuto: cierre × volumen, sumado en cada vela de un minuto durante el horario regular. Los extremos mostrados se verificaron frente a las velas adyacentes. En caso de empate, se toma el primero.
  • Aquí no existe un índice VIX spot. El panel de volatilidad muestra fondos de futuros del VIX cotizados en bolsa. Estos fondos mantienen y renuevan futuros relacionados con el índice, pero nunca son idénticos a él.
  • Los nuevos máximos y mínimos trimestrales comparan los extremos del horario regular del 1 de julio con el rango de cada nombre entre el 1 de abril y el 30 de junio. El cálculo incluye nombres líquidos con un trimestre completo de velas. Las caídas aparecen en el panel.
  • El tablero sectorial es una cesta seleccionada de once ETFs SPDR, no un campo del proveedor. El panel de noticias utiliza un único feed con licencia (12 artículos de dos editores). Una cotización con ticker reutilizado queda excluida de las clasificaciones (sus comprobantes).

Metodología

  • Una sesión de trading (1 sesión, verificada a partir de las barras observadas y la tabla de feriados; nunca se da por supuesta). Las marcas de tiempo se almacenan en UTC y se convierten a la hora de Nueva York dentro de las consultas. «Cierre» es la última barra de un minuto de la sesión regular. Las variaciones diarias se calculan frente al 30 de junio.
  • Los decimales se convierten a números de coma flotante de 64 bits antes de realizar operaciones de ratios. Los vencimientos de las opciones se vuelven a analizar a partir del ticker de OCC. Los paneles se ejecutan una sola vez, al momento de redactar, mediante la ruta de solo lectura con acceso controlado. Estado del almacén de datos al 13 de julio de 2026. Esta edición incorpora los paneles de sector, volatilidad, noticias, dividendos e historial trimestral.

Cada panel consta de un resultado de consulta almacenado, un gráfico, una tabla y SQL en un único objeto. Puede pegar cualquiera de ellos en la terminal de Strasmore. Siguiente: 2 de julio; la semana: la semana de feriados.

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