המניות עם יתרת השורט הגבוהה ביותר כעת

המונח "Most shorted" מתייחס לשתי רשימות שונות בהתאם למדד הנבחר, ורוב המאמרים בוחרים באחת מהן מבלי לציין זאת. דף זה מציג את שתי הרשימות, המחושבות על בסיס נתוני ה-short interest העדכניים ביותר שדווחו לבורסות ומוגבלות למניות סחירות בלבד. בנוסף, הוא מציג נתון שרוב לוחות הדירוג נוטים להשמיט: האם הריכוזיות בפוזיציות השורט גוברת או נחלשת, אילו מניות צוברות יותר פוזיציות שורט בין דיווח לדיווח, וכיצד הגיבו המחירים למניות המובילות ברשימה. הנתונים מתעדכנים עם פרסום הדיווחים החדשים; עמודת ה-settled בטבלה הראשונה מציינת באיזה דיווח מדובר.

המניות בעלות יתרת השורט הגבוהה ביותר לפי ימי כיסוי, היציאות הצפופות

ימי כיסוי מחלקים את מספר מניות השורט בממוצע המסחר היומי: כמה ימי מסחר טיפוסיים של כלל מחזור המניה יידרשו לשורטיסטים כדי לסגור את הפוזיציות שלהם. זהו כלי המדידה של העוקבים אחר שורט סקוויז, והכיול המלא מופיע במדריך המקושר.

SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       toString(settlement_date) AS settled
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
LIMIT 10

המובילה הנוכחית, MPT, נושאת 15.6 ימי כיסוי נכון לנתוני הסליקה של ה-2026-08-14. כדאי לבצע את החישוב האריתמטי פעם אחת בגלוי, עם המספרים של המניה המובילה: 144.5 מיליון מניות בשורט, חלקי 9.3 מיליון מניות כממוצע מסחר יומי, שווים ל-15.6 ימי מסחר מלאים של כלל מחזור המניה, כולל כל הקונים והמוכרים, שייבלעו אך ורק על ידי סגירת פוזיציות שורט. לשם קנה מידה, החציון של המניות הסחירות באותו קובץ מציג 2 ימים, ואפילו השורה האחרונה בעשירייה הפותחת הזו, עם 9.8 ימים, מהווה כפולות רבות של אותו חציון. קריאה כה גבוהה מעידה על כך שהיציאה צרה; היא אינה אומרת שהיציאה תידרש, מכניקת הסקוויז מסבירה מה חייב לקרות כדי שזה יהיה רלוונטי.

האם הצפיפות גוברת או דועכת?

התחשבנות בודדת היא תמונת מצב קפואה. אותו קובץ נתונים זמין לאחור במשך שנים, לכן לשאלה המתבקשת הבאה, כיצד הגיעו המובילות הנוכחיות למצבן?, יש תשובה מבוססת נתונים. פאנל זה עוקב אחר שלוש המניות המובילות כיום במדד ה-days-to-cover לאחור לאורך שמונה ההתחשבנויות האחרונות (כארבעה חודשים).

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 8
),
top3 AS (
    SELECT ticker, row_number() OVER (ORDER BY days_to_cover DESC, ticker) AS rank
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 3
)
SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 1)) AS current_leader_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 2)) AS second_place_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 3)) AS third_place_dtc
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top3)
  AND settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date

העמודות עוקבות אחר המובילות הנוכחיות לאחור, כך שהשורה האחרונה תואמת לטבלה שלעיל: 15.6, 15.4 ו-13.4 ימים. קראו כל עמודה מלמעלה למטה ותראו את המרקם שתמונת מצב מסתירה: צפיפות בקנה מידה כזה נבנית ומתפרקת לאורך התחשבנויות, שבועות וחודשים, לא בן לילה, ומניה יכולה לשהות רבעון שלם בערכים דו-ספרתיים מבלי ששום דבר יבוא על פתרונו. תא ריק משמעו שלטיקר לא היה ביצוע (print) רלוונטי באותה התחשבנות. מחצית מהמעקב אחר שורט סקוויז היא פשוט לדעת האם אתם מסתכלים על מניה שהגיעה זה עתה או על דיירת ותיקה; פאנל זה עונה על כך במבט אחד.

החברות עם היקף השורט הגבוה ביותר במונחים אבסולוטיים: רשימה שונה בתכלית

SELECT ticker,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND short_interest IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY short_interest DESC, ticker
LIMIT 10

כאשר מדרגים לפי מספר מניות השורט במונחים אבסולוטיים, הרשימה משתנה: PLUG מובילה עם 290.9 מיליון מניות מול מחזור מסחר יומי של 72 מיליון מניות, מה שמתרגם ל-4 ימי כיסוי. פוזיציות גדולות אינן מעידות בהכרח על יציאה צפופה: המניה הפחות צפופה בעשירייה הראשונה לפי גודל זה יכולה לסגור את כל פוזיציית השורט שלה בתוך כ-2.5 ימי מסחר רגילים. גודל וצפיפות הם צירים שונים. מניה כמו NVDA יכולה להחזיק באחת מפוזיציות השורט האבסולוטיות הגדולות ביותר בשוק ועדיין לאפשר יציאה מהירה בזכות מחזור המסחר העצום שלה, בעוד שמניות אחרות באותה רשימה מציגות ימי כיסוי הגבוהים משמעותית מהחציון של היקום הנזיל. גידורים, מלאי של market maker ועסקאות relative-value, כולם מופיעים כ-"short interest" מבלי שיהיו בהכרח הימור נגד החברה. זהו לקח הקריאה המרכזי: ה-short interest הגולמי מודד גודל; ימי כיסוי מודדים צפיפות. שתי הרשימות חופפות הרבה פחות ממה שרוב האנשים מצפים, וכאשר מניה מופיעה גבוה בשתיהן, זהו השילוב שראוי לבחינה נוספת.

אילו מניות סובלות מעלייה בפוזיציות השורט?

שני לוחות הדירוג נמצאים ברמות דומות. השאלה השנייה שמשקיעים שואלים, אילו מניות נהנות מגידול בפוזיציות השורט כרגע, מייצגת שינוי, ולכן היא דורשת שני מועדי סליקה. לוח זה מדרג ניירות ערך סחירים לפי הצמיחה במספר הימים לכיסוי (days to cover) מהדפסת הנתונים הקודמת ועד לאחרונה.

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
)
SELECT ticker,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS prior_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)), 1) AS latest_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates))
             - anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS dtc_change
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
HAVING count() = 2 AND dtc_change >= 0.1
ORDER BY dtc_change DESC, ticker
LIMIT 8

העולה המובילה, GOSS, עלתה מ-1.5 ל-7.4 ימים לכיסוי בטווח של מועד סליקה אחד בלבד, עלייה של 5.9 ימים; המהלך הקטן ביותר המוצג כאן עדיין הוסיף 3.3 ימים. הסתייגות טכנית אחת לפני שמייחסים כוונה כלשהי לשורה בטבלה: ימים לכיסוי הם יחס, והוא עולה כאשר מספר המניות בשורט גדל או כאשר מחזור המסחר הממוצע מצטמצם. מניה שהופכת לשקטה לאחר תקופה סוערת יכולה לטפס בטבלה זו מבלי שנמכרה אפילו מניה אחת נוספת בשורט; המאמר short interest vs. short volume מפרט איזה מדד משתנה ומאיזו סיבה.

האם שורטיסטים כבדים מנצחים?

ריבית שורט גבוהה היא הימור שכבר בוצע. המחיר משקף את מצב ההימור. פאנל זה בוחן את המובילים הנוכחיים בריכוז פוזיציות שורט ומחשב את שינוי המחיר של כל אחד מהם לאורך כחודש של ימי מסחר, על בסיס מחירי סגירה במסחר הרגיל (ניירות ללא נתוני דקות זמינים מוחרגים).

WITH top5 AS (
    SELECT ticker, round(days_to_cover, 1) AS dtc
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 5
),
daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
           argMax(close, window_start) AS rth_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top5)
      AND window_start >= now() - INTERVAL 35 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
          + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, session
),
moves AS (
    SELECT ticker,
           count() AS sessions,
           toString(min(session)) AS from_session,
           toString(max(session)) AS to_session,
           round((argMax(rth_close, session) / argMin(rth_close, session) - 1) * 100, 1) AS return_pct
    FROM daily
    GROUP BY ticker
    HAVING sessions >= 15
)
SELECT m.ticker AS ticker,
       t.dtc AS days_to_cover,
       m.return_pct AS return_pct,
       m.from_session AS from_session,
       m.to_session AS to_session
FROM moves m
INNER JOIN top5 t ON m.ticker = t.ticker
ORDER BY t.dtc DESC, m.ticker

נכון ליום המסחר האחרון בחלון הזמן (2026-09-04), המוביל הנוכחי במדד ה-days-to-cover רשם תנועה של -12.1% במהלך החודש המוצג. סרקו את עמודת התשואה מול עמודת ה-days-to-cover: מחיר יורד לצד שורט כבד מעיד על תזה שמתממשת; מחיר עולה מעיד על לחץ על קבוצת השורטיסטים. ברוב ה-prints הטבלה מציגה את שני הכיוונים בו-זמנית; השוק לעיתים רחוקות מדרג כל שורט כבד באותו אופן באותו חודש, וה-spread הזה הוא בדיוק הסיבה לכך שמספר days-to-cover גבוה כשלעצמו אינו מכריע דבר.

איך נראה שורט סקוויז אמיתי בנתונים אלו

כדאי לשחזר את המקרה המפורסם מתוך אותו קובץ שעליו מבוסס דף זה, תוך שימוש באותן שלוש עמודות. יתרת השורט של GameStop במהלך הסקוויז של ינואר 2021:

SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
  AND settlement_date BETWEEN '2020-11-01' AND '2021-03-31'
ORDER BY settlement_date

צורת הגרף היא הלקח כולו. לקראת האירוע, GME הציגה 14 ימים לכיסוי (2020-11-13), נתון המציב אותה בראש הטבלה, ועדיין החזיקה 71.2 מיליון מניות בשורט בסוף השנה. שני עדכונים לאחר מכן (2021-01-29), כמות המניות בשורט צנחה ל-21.4 מיליון, בעוד שנפח המסחר היומי הממוצע זינק ל-96.8 מיליון מניות, והימים לכיסוי עמדו על 1, נתון הנמוך מהחציון המקובל בשוק נזיל, בדיוק בשיא השיגעון. זהו מלכוד המכנה של נפח המסחר בשורה אחת: היחס נראה רגוע בדיוק כשהסקוויז היה בעוצמתו הרבה ביותר. הטייפ של ה-28 בינואר 2021 מראה כיצד נראה המסחר עצמו בתוך אותם שבועיים, דקה אחר דקה.

כיצד נבנתה רשימה זו, וכיצד לקרוא אותה ביושר

תחילה המספרים, ולאחריהם הסתייגויות המלוות כל שורה לעיל.

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
),
top10_dtc_latest AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
top10_dtc_prior AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
size10_latest AS (
    SELECT ticker, days_to_cover FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND short_interest IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY short_interest DESC, ticker LIMIT 10
)
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)) AS tickers_reported,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000) AS liquid_tickers,
    (SELECT round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 1)
     FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
       AND days_to_cover IS NOT NULL) AS liquid_median_dtc,
    (SELECT count() FROM top10_dtc_latest
     WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top10_dtc_prior)) AS dtc_top10_repeats,
    (SELECT round(min(days_to_cover), 1) FROM size10_latest) AS size_top10_min_dtc

• רף הנזילות הוא מכריע, ובכוונה. קובץ הנתונים האחרון כולל 22480 טיקרים; רף ממוצע מסחר יומי של חמישה מיליון מניות מותיר 746 מהם. ללא רף זה, שתי טבלאות המובילים היו מתמלאות במניות בעלות שווי שוק זעיר (microcaps), שבהן מספר הימים לכיסוי (days to cover) גבוה באופן מלאכותי בשל נפח מסחר אפסי, ולא בשל פוזיציות שורט צפופות; מדובר בשמות שאינם סחירים המשיבים על שאלה שאיש לא שאל.
• הרשימה דביקה, אך אינה קפואה. 4 מתוך עשרת המובילים הנוכחיים לפי ימים לכיסוי הופיעו גם בעשירייה הראשונה של הדיווח הקודם. ההרכב בצמרת עקבי מספיק כדי להיות בעל משמעות, אך דינמי מספיק כדי שהרשימה של ה-print הקודם לא תהיה זהה לזו הנוכחית.
• הנתונים מיושנים מעצם טבעם. הדיווחים מדווחים על ידי הבורסות פעמיים בחודש ומתפרסמים בעיכוב; ה-print שאתם קוראים כבר בן מספר ימים לפני שהגיע למסך, והפוזיציות עשויות להשתנות מאז.
• ללא עמודת Float, ללא חישובי Float. קובץ זה מדווח על מניות בשורט וממוצע מסחר יומי, לכן המדד הישר שבו הוא ימים לכיסוי. המדד הפופולרי האחר, אחוז השורט מתוך ה-float, דורש נתוני float שאינם מופיעים בטבלה זו, ושני המדדים עשויים להציג תמונה שונה: מניית mega-cap בעלת float גבוה עשויה להוביל ברשימת המניות בשורט, אך בקושי להירשם באחד ממדדי הצפיפות.
• סימול אחד מוחרג בשמו ב-SQL. טיקר בקובץ הנוכחי הוקצה לאחרונה מחברה אחת לחברה חדשה שנסחרת, והזנות נתונים מספקי מידע עלולות לערבב בין הרישומים של שתי הישויות תחת אותו סימול. במקום להסתכן בייחוס פוזיציית שורט של חברה אחת לאחרת, כל שאילתה בדף זה מסירה אותו; רשימת ההחרגות עוקבת אחר בדיקות זהות הסימול שלנו בכל רענון.
• אחוז שורט גבוה הוא תיאור, לא פסק דין. שמות בעלי שורט כבד כוללים הן מועמדים ל-squeeze עתידי והן חברות שהשוק אבחן נכונה. הטבלה אינה יכולה לומר לכם מי מהן היא איזו, וגם לא אף גורם שמוכר לכם כלי סינון (screener).

שאלות נפוצות בנושא מניות עם יתרת שורט גבוהה

מהי המניה עם יתרת השורט הגבוהה ביותר כרגע?

במדד ימי הכיסוי (days to cover) בקרב ניירות ערך סחירים, MPT מובילה את נתוני הסליקה האחרונים עם 15.6 ימים. במונחים של מספר מניות אבסולוטי בשורט, PLUG מובילה עם 290.9 מיליון מניות. שתי הטבלאות לעיל מתעדכנות עם פרסום נתוני הסליקה.

אילו מניות חוות עלייה ביתרת השורט כרגע?

במדידה של השינוי בימי הכיסוי בין שתי תקופות הסליקה האחרונות, GOSS רשמה את העלייה הגדולה ביותר, בשיעור של 5.9 ימים, מ-1.5 ל-7.4. טבלת השינויים לעיל מציגה את העליות המשמעותיות ביותר בקרב ניירות ערך סחירים על בסיס נתוני המסחר.

מדוע שתי רשימות ה"שורט הגבוה ביותר" אינן תואמות?

הן מודדות פרמטרים שונים: מספר מניות בשורט (גודל) לעומת מספר מניות בשורט ביחס למחזור המסחר היומי (צפיפות). רשימת הגודל מדרגת את סך המניות בשורט, ולכן היא נוטה להציג מניות בעלות מחזורי מסחר גבוהים, שבהן הפוזיציות עשויות להיות עצומות אך עדיין קלות לסגירה; לעומת זאת, רשימת הצפיפות מציפה מניות שבהן פוזיציית השורט גדולה ביחס לנפח המסחר באותה מניה.

האם יתרת שורט גבוהה מעידה על שורט סקוויז קרב?

לא. זהו תנאי מקדים, לא תחזית; רוב המניות עם יתרת שורט גבוהה לעולם אינן חוות שורט סקוויז. GameStop רשמה 14 ימי כיסוי לפני הסקוויז של ינואר 2021, ומניות רבות הציגו נתונים דומים ללא כל אירוע חריג. מדריך יתרת השורט מפרט מה הנתון הזה מלמד ומה לא.

עד כמה הנתונים עדכניים?

כל טבלה קוראת את נתוני הסליקה העדכניים ביותר הקיימים (המתוארכים בעמודה settled בטבלה הראשונה), והדף מתרענן בכל טעינה. יתרת השורט מדווחת על ידי הבורסות פעמיים בחודש, עם פיגור בפרסום של שבוע עד מספר שבועות.

כל טבלה היא שאילתה שמורה ומתועדת מתוך הקובץ המדווח על ידי הבורסה. ניתן להרחיב את ה-SQL או לסנן את מלוא היקום הפיננסי בדרככם בטרמינל Strasmore.