Bilan du marché du 1er juillet 2026 en chiffres
Le second semestre débute calmement pour les indices, mais violemment sous la surface : la mémoire chute, META bondit et la plupart des secteurs du S&P terminent dans le vert.
Mercredi 1er juillet 2026, première séance du second semestre, a placé l’une des journées les plus calmes du mois pour les indices au sommet d’un marché particulièrement violent. Le SPY a clôturé à -0.08% et le QQQ à -1.44%, tandis que le compartiment de la mémoire qui avait porté le deuxième trimestre a perdu un dixième de sa valeur, que META a bondi de 8.88%, et que 7 des 11 fonds sectoriels du S&P ont tout de même terminé dans le vert. Séance précédente : 30 juin.
Le tableau de bord
Les variations comparent la dernière barre de la séance régulière du 1er juillet à celle du mardi 30 juin.
| ticker | clôture précédente | ouverture du jour | clôture du jour | variation (%) | plus haut du jour | plus bas du jour | actions échangées (m) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DIA | 522.28 | 521.43 | 522.41 | 0.02 | 526.72 | 519.62 | 3.2 |
| IWM | 300.42 | 299.93 | 299.31 | -0.37 | 302.72 | 298.92 | 18.3 |
| QQQ | 735.76 | 729.19 | 725.16 | -1.44 | 731.92 | 724.6 | 34.7 |
| SPY | 746.32 | 745 | 745.69 | -0.08 | 749.44 | 742.38 | 37.2 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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.tickerLa divergence est le fait marquant : le DIA à 0.02% et le SPY à -0.08% sont restés stables, tandis que le QQQ à -1.44% et l’IWM à -0.37% ont reculé. Le repli des valeurs de croissance a à peine affecté le marché dans son ensemble.
L’une des séances les plus calmes du dernier mois
| variation du jour (%) | rang de la variation absolue | séances comparées | première séance |
|---|---|---|---|
| 0.09 | 20 | 22 | 2026-06-01 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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
)Entre l’ouverture et la clôture de la séance, sous un angle différent du classement clôture-sur-clôture, le SPY a évolué de 0.09% : rang 20 sur 22 séances récentes selon l’amplitude absolue, seules deux ayant moins bougé. Le complexe de la volatilité confirme cette lecture. Cette base ne contient pas l’indice VIX au comptant. La vérification porte donc sur les fonds investis dans les futures sur le VIX cotés en Bourse, l’indicateur négociable le plus proche du prix de la protection :
| ticker | clôture précédente | clôture du jour | variation (%) | amplitude (%) |
|---|---|---|---|---|
| SPY | 746.32 | 745.69 | -0.08 | 0.95 |
| SVXY | 57.25 | 57.01 | -0.42 | 1.19 |
| UVXY | 24.87 | 25.15 | 1.13 | 3.68 |
| VIXY | 21.3 | 21.47 | 0.8 | 2.38 |
| VXX | 22.11 | 22.27 | 0.72 | 2.45 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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 tickerVXX, le plus grand fonds investi sur les futures sur le VIX du premier mois, a progressé de 0.72% ; VIXY de 0.8% ; l’UVXY à effet de levier de 1.13% sur une fourchette de 3.68% ; le SVXY inverse de -0.42%. Des écarts d’arrondi comparés aux mouvements des actions individuelles.
Largeur de marché : davantage de baisses que de hausses, mais davantage de nouveaux plus-hauts que de nouveaux plus-bas
| valeurs en hausse | valeurs en baisse | inchangées | part des valeurs en hausse (%) | nouveaux plus hauts trimestriels | nouveaux plus bas trimestriels | plus hauts par plus bas | valeurs avec un trimestre complet | tickers liquides | tickers négociés lors des deux séances | exclus par le filtre de liquidité | exclus pour historique trimestriel insuffisant |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2928 | 3465 | 82 | 45.2 | 836 | 246 | 3.4 | 6217 | 6475 | 11910 | 5435 | 258 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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 > 02928 valeurs en hausse, 3465 en baisse, 82 inchangées, 45.2% du marché liquide a progressé. Mais l’ampleur ne dit rien de la sévérité : par rapport à la fourchette des heures normales du deuxième trimestre, 836 des 6217 valeurs disposant d’un trimestre complet de cotation ont inscrit un nouveau plus-haut trimestriel lors de cette séance rouge, contre 246 inscrivant un nouveau plus-bas, soit 3.4 nouveaux plus-hauts par nouveau plus-bas. La plupart ont légèrement reculé ; rares sont celles qui ont cassé leur fourchette. Baisses : 5435 des tickers à deux sessions retenus avec un seuil de 1 million de dollars, 11910 valeurs liquides sans trimestre complet de barres, 258.
Le tableau des secteurs : les dégâts se sont limités à un seul secteur
Les onze ETF sectoriels SPDR constituent la coupe transversale la moins coûteuse de l’ensemble du marché, avec le même panier à chaque séance.
| ticker | clôture précédente | clôture du jour | variation (%) | écart (%) au-dessus du secteur le moins performant | en hausse à ce stade | volume en dollars du jour (mds) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| XLC | 107.16 | 109.74 | 2.41 | 4.97 | 1 | 1.46 |
| XLF | 53.61 | 54.79 | 2.2 | 4.76 | 2 | 2.35 |
| XLY | 117.27 | 118.07 | 0.68 | 3.24 | 3 | 1.02 |
| XLV | 158.67 | 159.57 | 0.57 | 3.13 | 4 | 1.48 |
| XLRE | 44.02 | 44.18 | 0.36 | 2.93 | 5 | 0.33 |
| XLB | 50.84 | 51 | 0.31 | 2.88 | 6 | 0.63 |
| XLP | 83.08 | 83.33 | 0.3 | 2.86 | 7 | 0.85 |
| XLE | 53.14 | 52.82 | -0.6 | 1.96 | 7 | 1.66 |
| XLI | 185.22 | 183.41 | -0.98 | 1.59 | 7 | 1.35 |
| XLU | 45.34 | 44.76 | -1.28 | 1.28 | 7 | 1.17 |
| XLK | 190.42 | 185.54 | -2.56 | 0 | 7 | 1.7 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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 DESCLes services de communication (XLC), le fonds sectoriel qui détient META, ont mené à 2.41%, tandis que les financières (XLF) fermaient la marche à 2.2%. La technologie (XLK) était seule en bas du classement, à -2.56% et 4.97 points de pourcentage sous le leader. Au total, 7 des 11 fonds ont clôturé dans le vert : la consommation discrétionnaire à 0.68% et la santé à 0.57%, contre les services aux collectivités (-1.28%), les industrielles (-0.98%) et l’énergie (-0.6%) dans le rouge. C’est ce que signifie « l’indice a à peine bougé » quand on regarde sous la surface.
Le point marquant de la séance : la mémoire a décroché, META a pris le chemin inverse
Huit valeurs ont porté la dispersion : les quatre valeurs de la mémoire et du stockage qui avaient mené le deuxième trimestre, ainsi que quatre valeurs des semiconducteurs et des plateformes qui leur sont associées. La co-mobilité, l’ampleur et le calendrier sont documentés ; les données n’expliquent pas les raisons.
| ticker | clôture précédente | clôture du jour | variation (%) | plus haut du jour (ET) | plus bas du jour (ET) | minute du plus bas (ET) | amplitude (%) | volume en dollars du jour (mds) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AMD | 580.82 | 540.89 | -6.87 | 09:51 | 15:57 | 957 | 4.71 | 12 |
| META | 562.94 | 612.92 | 8.88 | 11:05 | 09:30 | 570 | 5.58 | 22.72 |
| MRVL | 297.79 | 271.95 | -8.68 | 10:08 | 15:58 | 958 | 7.8 | 7.14 |
| MU | 1151.01 | 1033.29 | -10.23 | 09:48 | 15:59 | 959 | 6.28 | 42.94 |
| NVDA | 199.76 | 197.58 | -1.09 | 15:09 | 09:33 | 573 | 3.31 | 21.73 |
| SNDK | 2272.59 | 2035.07 | -10.45 | 09:51 | 14:49 | 889 | 6.39 | 18.38 |
| STX | 964.55 | 915.25 | -5.11 | 09:51 | 09:35 | 575 | 5.69 | 2.84 |
| WDC | 638.57 | 598.37 | -6.3 | 09:51 | 10:46 | 646 | 5.39 | 4 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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 tickerSanDisk (-10.45%) et Micron (-10.23%) ont chacune perdu plus d’un dixième de leur valeur ; Marvell -8.68%, AMD -6.87%, Western Digital -6.3% et Seagate -5.11%. MU a échangé $42.94 milliards, davantage que le volume traité sur SPY pendant toute la séance. MU, AMD et Marvell ont chacune inscrit leur plus bas dans les dernières minutes de la séance (15:59, 15:57, 15:58 ET), avec des ventes jusqu’à la vente aux enchères de clôture, et non un trou d’air à l’ouverture qui se serait résorbé (l’analyse détaillée de MU présente les résultats du trimestre).
META est l’image inverse : 8.88% sur $22.72 milliards échangés, avec un plus bas à 09:30 ET, sur la barre d’ouverture, qui n’a jamais été revisité. NVDA n’a pratiquement pas bougé à -1.09% (NVDA en juin).
Ce qui a été publié
Cette page n’attribue jamais de causes. Mais notre flux d’actualités sous licence est un tableau comme un autre : voici ce qu’il a relayé ce jour-là :
| publié ET | éditeur | noms tagués | titre |
|---|---|---|---|
| 11:30 | The Motley Fool | MU | Could Micron Stock Reach $2,000 on Memory Demand Alone? |
| 12:15 | The Motley Fool | MU | If You'd Invested $1,500 in Micron Stock 1 Year Ago, Here's How Much You |
| 12:26 | The Motley Fool | META | Why CoreWeave Stock Is Tumbling Today |
| 14:11 | The Motley Fool | MU | Why Micron Stock Is Plummeting Today |
| 14:24 | Investing.com | META | Markets Whipsaw as Semiconductors Fall and Magnificent 7 Stocks Move Hig |
| 15:23 | The Motley Fool | SNDK MU WDC | Will Sandisk Stock Split by Year-End 2026? |
| 15:32 | Investing.com | META | Nasdaq Posts Best Quarter in 6 Years as AI Backlogs Grow |
| 15:43 | Investing.com | META MU | S&P 500 Breadth Shows Rotation Is Replacing Mega-Cap Dependence |
| 17:12 | The Motley Fool | META MU SNDK | Stock Market Today, July 1: Meta Shakes Up Cloud Sector and Tech Stocks |
| 17:16 | The Motley Fool | META | Stock Market Today, July 1: Meta Surges on Reported Plan for AI Cloud Bu |
| 17:33 | The Motley Fool | META | Stock Market Today, July 1: CoreWeave Stock Tumbles as Meta Cloud Report |
| 22:20 | The Motley Fool | META | Why Meta Platforms Stock Surged Today |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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 ASCL’article de milieu d’après-midi de The Motley Fool sur Micron (14:11 ET) était titré « Why Micron Stock Is Plummeting Today ». Sa synthèse du soir (17:12 ET) et le suivi publié quatre minutes plus tard (17:16 ET) ont tous deux mis en parallèle la hausse de META et un projet rapporté de commercialisation de capacités de calcul IA excédentaires sous forme de service cloud. Il s’agit de l’angle retenu par ce média, et non d’une conclusion tirée du flux de marché ; 12 articles provenant de deux éditeurs représentent l’attention accordée par un flux, pas celle du marché.
Où les capitaux se sont négociés
| ticker | classement | volume en dollars (Md) | valeur en dollars (M) | actions (M) | % du leader du classement |
|---|---|---|---|---|---|
| MU | by dollars traded | 42.94 | None | 40.6 | 100 |
| SPY | by dollars traded | 27.76 | None | 37.2 | 64.6 |
| QQQ | by dollars traded | 25.24 | None | 34.7 | 58.8 |
| META | by dollars traded | 22.72 | None | 36.9 | 52.9 |
| NVDA | by dollars traded | 21.73 | None | 110.4 | 50.6 |
| SNDK | by dollars traded | 18.38 | None | 8.9 | 42.8 |
| SOXS | by shares traded | 2.05 | None | 553.1 | 100 |
| TZA | by shares traded | 0.87 | 867 | 230.4 | 41.7 |
| BITO | by shares traded | 1.84 | None | 227.1 | 41.1 |
| LHAI | by shares traded | 0.32 | 319 | 189.8 | 34.3 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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) DESCMU a dominé les échanges avec 42.94 milliards de dollars, devant SPY à 27.76 milliards de dollars et META, quatrième, à 22.72 milliards de dollars. Cette action en baisse a généré une fois et demie le volume de l’ETF indiciel. Les valeurs les plus extrêmes du mouvement ont été les plus échangées. Le classement par nombre de titres donne une image déformée habituelle : SOXS, l’ETF semiconductor inverse à effet de levier 3x, arrive en tête avec 553.1 millions de titres, au plus fort de l’activité le jour où les valeurs des semi-conducteurs ont chuté. Une valeur à bas prix complète le classement avec 189.8 millions de titres représentant 319 millions de dollars (le volume relatif le montre précisément). Base : séance régulière du 1er juillet, une cotation utilisant un ticker réattribué a été exclue (justificatifs).
Le flux des options
| transactions d’options (M) | contrats (M) | calls en % du volume | ratio put/call | échéance le jour même (%) | contrats à échéance jeu. 2 juil. (M) | transactions ven. 3 juil. | contrats put sur le SPY (M) | puts sur le SPY à -2 % (%) | calls sur le SPY à +2 % (%) | ratio put/call de MU | ratio put/call de META | sous-jacent du contrat principal | prix d’exercice du contrat principal | type du contrat principal | volume du contrat principal | volume formaté du contrat principal | prix moyen du contrat principal | contrat à échéance le jour même | prix d’exercice principal moins clôture du SPY | clôture du SPY |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11.22 | 68.46 | 58.6 | 0.71 | 33.5 | 14.43 | 0 | 5.76 | 11.6 | 3.7 | 1.11 | 0.39 | SPY | 748 | C | 878947 | 878,947 | 0.707 | 1 | 2.31 | 745.69 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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'Les options ont représenté 68.46 millions de contrats sur 11.22 millions de prints. Les calls ont compté pour 58.6% du volume et les échéances le jour même pour 33.5%. Le marché ne couvrait pas l’indice : 0.71 puts par call à l’échelle du marché. Sur les 5.76 millions de puts de SPY, seulement 11.6% avaient un strike inférieur de plus de deux pour cent à sa clôture à 745.69, soit les strikes très éloignés du cours qui rapportent en cas de krach. Le skew se concentrait sur certaines valeurs. Les puts de Micron étaient plus nombreux que ses calls (1.11 par call), tandis que les calls de META dépassaient ses puts de plus de deux pour un (0.39). Le contrat le plus actif était le call SPY à échéance le jour même, strike de $748 : 878,947 contrats à un prix moyen de $0.707, avec une échéance située à 2.31 dollars hors de la monnaie, comme ceux de mardi. Aucun contrat à échéance le 3 juillet n’a été exécuté pendant la séance (0 prints, le marché étant fermé ce vendredi). L’échéance hebdomadaire du jeudi a représenté 14.43 millions de contrats.
Taux : hausse progressive, baisse sur le très court terme
Les rendements correspondent aux clôtures quotidiennes par rapport au 30 juin.
| point de courbe | rendement au 1er juil. (%) | variation sur un jour (pb) |
|---|---|---|
| 1 month | 3.67 | -3 |
| 3 month | 3.85 | -2 |
| 1 year | 4 | 2 |
| 2 year | 4.17 | 3 |
| 5 year | 4.24 | 5 |
| 10 year | 4.48 | 4 |
| 30 year | 4.97 | 6 |
| 2s10s spread | 0.31 | 1 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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
)Le 10 ans a gagné 4 pb à 4.48%, et le 30 ans 6 pb, tandis que le bon du Trésor à un mois a varié de -3 pb. Le ventre de la courbe et le long terme ont progressé, tandis que le très court terme a reculé. Le spread 2s10s a clôturé à 0.31 point de pourcentage : rien ici ne correspondait à la dispersion des actions.
Le calendrier de la séance
| Historique ex-dividende | Versements mensuels | Versements trimestriels | Part des versements mensuels | Splits exécutés | IPO cotées | Documents SEC | Documents Form 4 d'initiés | Documents 8-K | Noms des IPO | Articles d’actualité | Éditeurs d’actualités | Ticker le plus couvert | Articles sur le ticker le plus couvert |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 746 | 572 | 123 | 76.7 | 9 | 3 | 4283 | 1072 | 248 | BSP — Bending Spoons S.p.A.; ITG — ITG Inc.; LIME — Neutron Holdings Inc. | 201 | 3 | MSFT | 16 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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_articlesLe mouvement de fin de trimestre a culminé ici : 746 détachements de dividendes sont passés ex-dividende, dans le prolongement de la vague observée par le bilan de juin, avec 9 splits et 3 introductions en Bourse (BSP — Bending Spoons S.p.A.; ITG — ITG Inc.; LIME — Neutron Holdings Inc.). Le flux des filings a repris : 4283 filings, dont 1072 étaient des Form 4 et 248 des 8-K, après la journée du 30 juin, presque vide dans l’index (la note sur le creux de fin de mois). Notre flux a publié 201 articles, avec MSFT comme valeur la plus couverte à 16.
Mais un décompte ne dit rien sur les acteurs qui faisaient l’objet des transactions. Classé selon les montants échangés, le tableau n’est pas du tout dominé par les entreprises :
| ticker | Liquidités par action | Versements par an | clôture du jour | % du cours | Rendement annualisé (%) | volume en dollars du jour (mds) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SGOV | 0.2958 | 12 | 100.4 | 0.29 | 3.54 | 3.5 |
| HYG | 0.3688 | 12 | 79.62 | 0.46 | 5.56 | 2.77 |
| LQD | 0.3815 | 12 | 108.46 | 0.35 | 4.22 | 2.57 |
| TLT | 0.318 | 12 | 85.52 | 0.37 | 4.46 | 2.01 |
| BITO | 0.0104 | 12 | 8.14 | 0.13 | 1.53 | 1.84 |
| BND | 0.2445 | 12 | 73.04 | 0.33 | 4.02 | 1.51 |
| BIL | 0.2676 | 12 | 91.39 | 0.29 | 3.51 | 1.47 |
| VCIT | 0.3319 | 12 | 82.18 | 0.4 | 4.85 | 0.93 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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 8Les huit tickers ex-dividende les plus actifs sont tous des fonds qui versent 12 fois par an : SGOV, un fonds de bons du Trésor, est passé ex-dividende à $0.2958 par part (0.29% du cours, 3.54% annualisé), pour $3.5 milliards échangés ; HYG, un fonds d’obligations à haut rendement, à $0.3688. Il s’agit d’une vague de début de mois : 572 des 746 détachements du jour (76.7%) concernent des payeurs mensuels, des fonds qui distribuent des intérêts, contre 123 payeurs trimestriels. La baisse à la date ex-dividende est mécanique ; elle ne correspond pas à une perte.
Le premier jour d’un trimestre est-il parfois une journée ordinaire ?
Le scénario s’écrit tout seul : nouveau trimestre, nouveaux capitaux, nouvelles allocations. La base de données raconte une autre histoire.
| Ouvertures trimestrielles mesurées | Ouverture trimestrielle médiane (%) | Ouvertures trimestrielles en hausse | Ouvertures trimestrielles en baisse | Variation ouverture-clôture du 1er juillet (%) | Classement du 1er juillet, du pire au meilleur | Pire ouverture trimestrielle (%) | Meilleure ouverture trimestrielle (%) | Première mesure |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 91 | 0.01 | 46 | 45 | 0.09 | 50 | -2.28 | 3.18 | January 2004 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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
)Sur 91 séances d’ouverture de trimestre depuis January 2004, la variation médiane entre l’ouverture et la clôture de SPY le premier jour d’un trimestre est de 0.01%, avec 46 séances dans le vert contre 45 dans le rouge. Les résultats vont de -2.28% à 3.18% : un pile ou face avec une erreur d’arrondi. Le 1er juillet affiche 0.09%, au 50e rang sur 91, du pire au meilleur, exactement au milieu. Base : variation entre l’ouverture et la clôture de SPY pendant les heures normales de cotation, pour la première séance de chaque trimestre dans la base de données.
Ce qu’il faut retenir de la séance
L’indice a évolué de 0.09% ; le panel de huit valeurs s’étend de -10.45% à 8.88% ; la protection a à peine été réévaluée. C’est l’arithmétique ordinaire d’un marché concentré : les pertes d’un secteur sont compensées par les gains enregistrés dans 7 des 11 autres secteurs, ce que reflète un indice. Une analyse au niveau de l’indice ne révèle rien ici ; une analyse au niveau des positions montre qu’un dixième d’une ligne a disparu en une séance.
La séance, vérifiée
| Première barre SPY (ET) | Dernière barre SPY (ET) | Barres SPY d’une minute | Barres de séance régulière | Séances journalières | Lignes du 1er juillet, jours fériés |
|---|---|---|---|---|---|
| 04:00 | 19:59 | 893 | 390 | 1 | 0 |
Le SQL exact derrière chaque chiffre
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'Les barres de SPY s’étendent de 04:00 à 19:59, heure de New York, avec 390 barres sur la séance régulière et 0 lignes correspondant aux jours fériés à cette date : une séance complète, vérifiée à partir du tape.
FAQ
Le marché actions a-t-il progressé ou reculé le 1er juillet 2026 ?
Cela dépend du segment observé. SPY a clôturé à -0.08%, DIA à 0.02% et QQQ à -1.44% ; 3465 valeurs liquides ont reculé, contre 2928 en hausse, tandis que 7 des 11 fonds sectoriels ont clôturé dans le vert. La technologie a fait exception.
Pourquoi Micron, SanDisk, Western Digital et Seagate ont-ils tous reculé le 1er juillet 2026 ?
Ces données montrent une évolution conjointe, pas une causalité : les quatre titres ont reculé entre -5.11% et -10.45%. L'article du jour de The Motley Fool consacré à Micron, affiché dans le module d'actualités de cette page à 14:11 ET, était titré « Why Micron Stock Is Plummeting Today ». Il s'agit de l'interprétation du média, et non d'une conclusion tirée des échanges.
Pourquoi META a-t-il progressé le 1er juillet 2026 ?
META a clôturé en hausse de 8.88%, après avoir atteint son point bas sur la première bougie. The Motley Fool a attribué ce mouvement à des informations selon lesquelles l'entreprise prévoyait de vendre sa capacité excédentaire de calcul dédiée à l'IA sous la forme d'un service cloud. Il s'agit de l'attribution du média, pas de la nôtre.
Le premier jour de cotation d'un trimestre est-il généralement une séance solide ?
Cela ne ressort pas des données. Sur 91 ouvertures de trimestre depuis January 2004, la variation médiane entre l'ouverture et la clôture de SPY s'est établie à 0.01% : 46 séances dans le vert et 45 dans le rouge. Le résultat est proche d'un pile ou face ; le 1er juillet se situait au milieu du classement.
Le marché des options couvrait-il la baisse du 1er juillet 2026 ?
Pas au niveau des indices : 0.71 puts par call sur l'ensemble du marché, et seulement 11.6% du volume de puts sur SPY avaient un strike inférieur de plus de two percent à la clôture.
Notes méthodologiques
- Le volume en dollars est un indicateur par minute : cours de clôture × volume, additionnés pour chaque barre d'une minute, pendant les heures normales. Les extrêmes affichés ont été vérifiés par rapport aux barres adjacentes ; en cas d'égalité, la barre la plus ancienne est retenue.
- Il n'existe pas d'indice VIX spot ici. Le volet de volatilité utilise des fonds sur futures VIX cotés en Bourse. Ces fonds détiennent et renouvellent des futures. Ils sont liés à l'indice, mais ne lui sont jamais identiques.
- Les nouveaux plus-hauts et plus-bas trimestriels comparent les extrêmes observés pendant les heures normales le 1er juillet avec la fourchette du 1er avril au 30 juin pour chaque valeur. Le calcul porte sur les valeurs liquides disposant d'un trimestre complet de barres. Les baisses figurent dans le volet.
- Le tableau sectoriel est un panier sélectionné manuellement composé de onze ETF SPDR, et non un champ fourni par un vendeur de données ; le volet consacré aux actualités utilise un seul flux sous licence (12 articles, provenant de deux éditeurs) ; une valeur répertoriée sous un symbole déjà utilisé est exclue des classements (ses justificatifs).
Méthodologie
- Une séance de trading (séance 1, vérifiée à partir des barres observées et du calendrier des jours fériés, jamais supposée). Les horodatages sont stockés en UTC, puis convertis en heure de New York dans les requêtes ; la « clôture » correspond à la dernière barre minute de la séance régulière, et les variations quotidiennes sont calculées par rapport au 30 juin.
- Les décimales sont converties en nombres flottants sur 64 bits avant les calculs de ratios ; les échéances des options sont de nouveau analysées à partir du ticker OCC. Les panels sont exécutés une seule fois, au moment de la rédaction, via le chemin en lecture seule soumis à contrôle. État du data warehouse au 13 juillet 2026 ; cette édition ajoute les panels consacrés aux secteurs, à la volatilité, aux actualités, aux dividendes et à l’historique trimestriel.
Chaque panel correspond à un résultat de requête stockée ; le graphique, le tableau et le SQL forment un seul objet. Copiez n’importe lequel dans le terminal Strasmore. Ensuite : 2 juillet ; la semaine : la semaine du jour férié.