Strasmore Research
Apprendre Matt ConnorPar Matt Connor · Mis à jour le 2026-07-23 · data as of July 23, 2026 · refreshed weekly

Actions avec volume inhabituel cette semaine

Classement des titres présentant un volume relatif élevé par rapport à leur moyenne sur 40 sessions, incluant le rendement hebdomadaire et la persistance.

Un volume inhabituel signifie qu'une action s'échange bien au-dessus de son propre niveau normal, et non de celui du marché. Pour une megacap, un volume de 40 millions de titres est courant ; pour une small-cap, c'est un événement. Cette page classe les actions présentant un volume inhabituel pour la semaine écoulée. Le calcul correspond au volume moyen des cinq dernières sessions divisé par le volume moyen des quarante sessions précédentes. Un seuil minimal en dollars est appliqué pour ne conserver que les titres réellement négociables. Les données sont actualisées chaque semaine selon la date indiquée. La mesure utilisée — le volume relatif — fait l'objet de ce guide complet.

Les leaders de volume inhabituel de la semaine

Trois colonnes sont nécessaires. Le multiple indique l'écart par rapport au volume habituel de l'action. La baseline indique le volume normal ; un multiple élevé sur une baseline faible est un événement moins important qu'un multiple modeste sur une baseline élevée. La colonne dollars indique si l'activité est économiquement significative. La dernière colonne, la variation de l'ouverture à la clôture, est celle que la plupart des filtres de volume omettent.

RequêtePlus fort volume relatif de la semaine : 5 sessions glissantes vs 40 précédentes, pour les titres échangés > $500M la semaine
Le SQL exact derrière chaque chiffre
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars,
           argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_open,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 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')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           argMaxIf(s.day_open, c.rn, c.rn <= 5) AS week_open,
           argMinIf(s.day_close, c.rn, c.rn <= 5) AS week_close,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
)
SELECT ticker,
       round(adv_recent / adv_base, 1) AS rvol_week,
       round(adv_recent / 1e6, 2) AS recent_adv_m,
       round(adv_base / 1e6, 2) AS baseline_adv_m,
       round(dollar_recent / 1e9, 2) AS week_dollar_bn,
       round(100.0 * (week_close / week_open - 1), 1) AS week_pct
FROM per_name
ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
LIMIT 8

Chaque ligne se lit dans l'ordre suivant :

  • JLHL — 99.2x sa norme, en tête de liste : 16.95M d'actions par jour contre une baseline de 0.17M, 0.68B$ échangés, et une variation ouverture-clôture de 160.6%.
  • AGEN — 41.1x sur une baseline de 0.62M d'actions, avec 0.88B$ de turnover ; la variation hebdomadaire était de 54.3%.
  • IONS — 4.7x, mais sur une baseline faible de 1.43M et seulement 2.1B$ de turnover ; variation sur la semaine, -19.6%.
  • ALNY — 2.3x, 1.91M d'actions par jour contre 0.83M habituellement ; -26.2% en ouverture-clôture.
  • BBIO — 2.1x, 2.25B$ échangés, -0.2% sur la semaine.
  • MULL — 2.1x sur une baseline de 1.96M d'actions, 0.52B$ échangés, -22.8% en ouverture-clôture.
  • HLI — 1.9x, 0.9M d'actions par jour, 0.61B$ ; la variation hebdomadaire, 5.6%.
  • QGEN — la huitième et dernière ligne, à 1.8x avec 0.76B$ échangés et une variation de 8.7%.

La direction du mouvement ne fait pas partie du classement, ce que confirment les deux colonnes de droite : le leader du tableau a terminé la semaine à 160.6% de son cours d'ouverture, tandis que le huitième nom a terminé à 8.7% de son propre cours — un seul filtre, des expériences opposées. Un volume élevé indique les sessions où le float d'une action est réellement testé ; cela ne dit rien sur l'issue de ce test.

Calcul du multiple

Prenez une action dont le volume moyen était de 200 000 actions par jour sur les quarante sessions précédentes. Au cours de la semaine dernière, elle s'est échangée à 1 000 000, puis 1 400 000, puis 900 000, puis 1 100 000, puis 600 000 actions — soit une moyenne sur cinq sessions de 1 000 000. Division : 1 000 000 ÷ 200 000 = 5,0x. Si vous utilisez une base de deux millions d'actions pour cette même action, la semaine identique affiche 0,5x. Le numérateur correspond à cette semaine ; le dénominateur correspond au profil habituel de l'action. (Le dénominateur est simplement le volume quotidien moyen, mesuré sur quarante sessions plutôt que sur les vingt habituelles.)

Pourquoi quarante sessions ? Cela représente environ deux mois calendaires — une période assez longue pour qu'un pic isolé ne domine pas le dénominateur, mais assez courte pour décrire le titre tel qu'il s'échange aujourd'hui. Pourquoi cinq sessions pour le numérateur ? Une semaine complète, afin qu'une seule séance suspendue ou un bloc isolé ne fausse pas le résultat.

Ce calcul comporte un avertissement important : plus la base est faible, plus le multiple est bas. Le leader de cette semaine affiche une base de seulement 0.17M d'actions par jour — à ce niveau, une seule séance de forte activité fait augmenter toute la moyenne hebdomadaire, ce qui explique pourquoi le conseil exige une base à six chiffres et une semaine de 500 millions de dollars avant qu'un titre ne puisse être répertorié.

Quelle est la rareté d'une telle semaine ?

Un multiple n'a de sens que par rapport à sa distribution d'origine. Même univers, même période, chaque titre qualifié est classé par son multiple :

RequêtePerformance de l'univers qualifié cette semaine, par buckets de volume relatif
Le SQL exact derrière chaque chiffre
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 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')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
scored AS (
    SELECT ticker,
           multiIf(adv_recent / adv_base >= 10, 1,
                   adv_recent / adv_base >= 5, 2,
                   adv_recent / adv_base >= 3, 3,
                   adv_recent / adv_base >= 2, 4,
                   adv_recent / adv_base >= 1.5, 5,
                   adv_recent / adv_base >= 1, 6, 7) AS bucket_key
    FROM per_name
),
buckets AS (
    SELECT arrayJoin([(1, '10x or more'), (2, '5x to 10x'), (3, '3x to 5x'), (4, '2x to 3x'),
                      (5, '1.5x to 2x'), (6, '1x to 1.5x'), (7, 'below 1x')]) AS bk
)
SELECT bk.2 AS rvol_bucket,
       countIf(scored.bucket_key = bk.1) AS names,
       round(100.0 * countIf(scored.bucket_key = bk.1) / count(), 1) AS pct_of_universe,
       count() AS universe_names
FROM scored CROSS JOIN buckets
GROUP BY bk
ORDER BY bk.1 ASC

647 actions et ETF ont dépassé leur moyenne cette semaine. Parmi eux, 2 ont échangé à dix fois leur norme ou plus — soit 0.3% de l'univers. Un autre 0 se situe dans la tranche 5x-10x et 1 dans la tranche 3x-5x. Le classement ci-dessus est extrait de cette extrémité supérieure du tableau. En dessous, 3 titres ont échangé à 2x ou 3x leur propre norme (0.5% de l'univers) et 5 se situent dans la bande 1,5x-2x (0.8%). Un groupe supplémentaire de 19 se situait à un niveau seulement élevé de 1x à 1,5x, soit 2.9% des titres qualifiés.

L'autre extrémité du tableau est la partie que personne ne capture en image : 617 titres — soit 95.4% de l'univers — ont échangé sous leur propre moyenne sur quarante sessions cette semaine. C'est l'état normal du marché, et c'est ce qui fait du haut du classement une véritable anomalie statistique plutôt qu'une simple erreur d'arrondi.

Le volume inhabituel persiste-t-il ?

L'idée reçue veut que le volume inhabituel persiste pendant plusieurs jours. Ainsi, un titre en haut d'un tableau comme celui-ci a généralement déjà effectué son mouvement. Cette hypothèse est vérifiable. Pour chacun des huit leaders : combien de sessions parmi les cinq ont atteint au moins le double de la moyenne, quelle était l'amplitude de la session la plus intense, et combien de sessions séparaient cette session maximale de la dernière session de la semaine.

RequêteTest de persistance : volume relatif quotidien des huit leaders sur les cinq sessions
Le SQL exact derrière chaque chiffre
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 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')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
leaders AS (
    SELECT ticker, adv_recent / adv_base AS rvol_week, adv_base
    FROM per_name
    ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
    LIMIT 8
),
daily AS (
    SELECT l.ticker AS ticker,
           l.rvol_week AS rvol_week,
           c.rn AS rn,
           s.vol / l.adv_base AS rvol_day
    FROM sess s
    INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    INNER JOIN leaders l ON s.ticker = l.ticker
    WHERE c.rn <= 5
)
SELECT ticker,
       round(max(rvol_week), 1) AS week_rvol,
       countIf(rvol_day >= 2) AS days_above_2x,
       round(max(rvol_day), 1) AS peak_day_rvol,
       argMax(rn, (rvol_day, -rn)) - 1 AS sessions_since_peak
FROM daily
GROUP BY ticker
ORDER BY days_above_2x ASC, peak_day_rvol ASC, ticker ASC

Classés par persistance, le titre le moins persistant du tableau, HLI, a dépassé deux fois sa moyenne lors de 1 des cinq sessions, avec un pic à 6.2x. Le plus persistant, JLHL, l'a fait lors de 3 des cinq sessions, avec un pic à 404.6x. Il s'agit d'événements s'étalant sur plusieurs sessions et non de transactions isolées — ce qui explique mécaniquement pourquoi un tableau hebdomadaire et un tableau quotidien listent souvent les mêmes actions.

La dernière colonne concerne le timing : le nombre de sessions entre le jour le plus intense et la dernière session de la semaine — 4 pour HLI, 4 pour JLHL. Lorsque cet écart est supérieur à zéro, le pic de volume a déjà eu lieu avant la clôture de la semaine. Ce tableau décrit la semaine écoulée ; il ne prévoit pas la semaine à venir.

Les quinze séances du leader, jour par jour

La moyenne hebdomadaire masque la tendance réelle. Voici le volume relatif quotidien du leader actuel — le nombre d'actions échangées par séance par rapport à la base de référence de quarante séances — ainsi que la variation cours d'ouverture/cours de clôture pour chacune des quinze dernières séances :

RequêteÉvolution du leader : volume relatif quotidien et variation open-to-close (15 dernières sessions)
Le SQL exact derrière chaque chiffre
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars,
           argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_open,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 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')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
leader AS (
    SELECT ticker, adv_base
    FROM per_name
    ORDER BY adv_recent / adv_base DESC, ticker ASC
    LIMIT 1
),
path AS (
    SELECT formatDateTime(s.d, '%Y-%m-%d') AS session_date,
           formatDateTime(s.d, '%b %e') AS session_label,
           s.vol / l.adv_base AS rvol_day,
           100.0 * (s.day_close / s.day_open - 1) AS day_pct
    FROM sess s
    INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    INNER JOIN leader l ON s.ticker = l.ticker
    WHERE c.rn <= 15
)
SELECT session_date,
       session_label,
       round(rvol_day, 1) AS rvol_day,
       round(day_pct, 1) AS day_pct,
       round(max(rvol_day) OVER (), 1) AS peak_rvol_day
FROM path
ORDER BY session_date ASC

Il y a quinze séances, le titre s'échangeait à 0.5x sa base de référence — un titre ordinaire et calme. La séance la plus intense de la période a atteint 404.6x. Lors de la dernière séance, Jul 15, le volume était encore de 0.7x avec une variation cours d'ouverture/cours de clôture de -3.5%.

Notez ce que le graphique ne montre pas : une décroissance linéaire et régulière. Le volume élevé apparaît par grappes, et les séances suivant un pic peuvent réaccélérer au lieu de s'essouffler. C'est pourquoi l'affirmation selon laquelle « le volume s'assèche » doit être vérifiée via la série quotidienne plutôt que supposée. Cette même série quotidienne sert de base à une mesure de rythme intraday, celle qui est construite à partir de zéro dans le guide du volume relatif et utilisée par le VWAP.

Ce que les filtres excluent

Quatre règles garantissent la fiabilité du tableau. Chacune d'elles élimine des données qui pourraient intéresser un lecteur :

  1. Un volume d'échange hebdomadaire minimum de 500 M$. Se baser uniquement sur le nombre d'actions ferait apparaître des titres dont le volume d'un million d'actions est dérisoire.
  2. Un volume quotidien minimum de 100 000 actions, afin que le dénominateur soit une valeur significative et non un artefact d'arrondi.
  3. Au moins 35 séances de cotation sur les 40 dernières, ce qui exclut les nouvelles introductions en bourse. Une IPO récente n'a pas de base de comparaison pertinente et dominerait le tableau pendant des semaines.
  4. L'exclusion des symboles réutilisés : un ticker récemment réattribué par les bourses à une nouvelle société, dont l'historique fournisseur fusionne deux entités distinctes. Sa base de comparaison serait fictive.

La règle 1 est celle qui élimine les multiples les plus extrêmes. Voici les six titres les plus importants exclus par ce critère :

RequêteImpact du seuil de $500M : plus fort volume relatif parmi les titres échangés < $500M cette semaine
Le SQL exact derrière chaque chiffre
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 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')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
       AND dollar_recent > 0 AND dollar_recent < 500000000
)
SELECT ticker,
       round(adv_recent / adv_base, 1) AS rvol_week,
       round(dollar_recent / 1e6, 1) AS week_dollar_m,
       round(dollar_recent / (adv_recent * 5), 2) AS avg_share_price,
       round(adv_base / 1e6, 2) AS baseline_adv_m
FROM per_name
ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
LIMIT 6

SOBR a échangé 109.8x sa norme, mais n'a réalisé qu'un volume de 262.4M sur la semaine avec un cours moyen de 1.04$. Derrière lui : ZBAO à 109.3x pour 72M (cours moyen 0.44), WRAP à 51.8x pour 162.5M, CPHI à 38.1x pour 31.8M, KAPA à 36.7x pour 9.5M, et LGPS à 20.2x pour 57.5M. Il s'agit d'une activité réelle, exceptionnellement élevée pour ces titres — une catégorie où le multiple masque des volumes financiers très faibles.

Origine des volumes inhabituels

Les facteurs récurrents, pour une lecture rapide du carnet : les semaines de publications de résultats, source programmée ; les événements corporate — fusions, augmentations de capital, ajouts ou retraits d'indices — qui génèrent un volume mécanique sans lien avec l'opinion ; la dynamique de squeeze, où le volume s'ajoute à la vélocité du prix, selon le schéma documenté par le guide sur le short squeeze ; et les nouvelles cotations, qui dominent leur propre tape jusqu'à la réduction du float. Le carnet d'une semaine donnée est généralement un mélange de ces facteurs, avec parfois un ou deux mystères réels — et ces mystères sont les lignes qui méritent une attention particulière.

FAQ sur le volume inhabituel

Qu'est-ce qu'un volume inhabituel pour une action ?

Il n'existe pas de seuil officiel ; utilisez donc la distribution : sur les 647 titres dépassant le seuil de cette page cette semaine, seuls 2 ont échangé à 10x leur norme ou plus, et 95.4% ont échangé en dessous de leur moyenne. Tout volume supérieur à environ 2x se situe déjà dans les meilleurs percentiles du marché pour une semaine donnée.

Le volume inhabituel est-il bullish ou bearish ?

Ni l'un ni l'autre — il s'agit d'une attention accrue, qui accompagne aussi bien les rallies que les krachs. Cette semaine, le leader du tableau a terminé les cinq sessions à 160.6% de son cours d'ouverture et le huitième titre a terminé à 8.7% ; les deux remplissent exactement le même critère de mesure.

Combien de temps dure un volume inhabituel ?

Généralement plus d'une journée. Le panneau de persistance compte le nombre de sessions par titre dépassant deux fois la base : cette semaine, ces valeurs vont de 1 sur cinq (HLI) à 3 sur cinq (JLHL), et la session la plus intense survient généralement avant la fin de la semaine plutôt que lors de sa dernière journée.

Pourquoi la liste utilise-t-elle un seuil de volume en dollars ?

Un filtre basé uniquement sur le nombre d'actions sans ce seuil remplirait la liste de tickers peu chers où le multiple est énorme mais pas les capitaux : le titre le plus important exclu cette semaine a échangé à 109.8x sa norme pour un volume total de 262.4M, à un cours moyen de 1.04 la part. Le seuil hebdomadaire de 500M$ garantit la pertinence économique de chaque ligne du tableau.

Le volume inhabituel des actions se reflète-t-il aussi sur le marché des options ?

Souvent, oui — une forte activité sur les actions et sur les options a tendance à concerner les mêmes titres, c'est pourquoi les traders surveillent les deux. L'activité des options se mesure différemment : le nombre de contrats échangés est un flux, tandis que l'open interest compte les positions ouvertes ; ces deux indicateurs répondent à des questions différentes — consultez volume des options vs open interest avant d'interpréter une alerte d'« unusual options activity ».

Chaque chiffre ci-dessus provient d'une requête enregistrée et versionnée — développez la requête SQL sous chaque panneau pour voir la mesure exacte, ou lancez le même filtre sur la période de votre choix sur le terminal Strasmore.

#volume relatif#unusual volume#leaderboards#market structure