מהו נפח מסחר יומי ממוצע (ADV) במניה
נפח יומי ממוצע מודד את כמות המניות האופיינית של נייר ערך ביום. הוא משמש כמכנה בימי כיסוי, קו בסיס בנפח יחסי ומבחן נזילות מרכזי בכל מסנן מניות.
נפח יומי ממוצע — ADV — הוא המספר הנפוץ ביותר שאיש אינו טורח להגדיר: כמות המניות האופיינית של נייר ערך הנסחרת ביום, בממוצע על פני חלון זמן נגרר כלשהו. זהו המכנה בתוך ימי כיסוי, קו הבסיס בתוך נפח יחסי, ומבחן הנזילות בכל מסנן מניות — ומשמעות הדבר היא שכל אחד מהמספרים הללו יורש את הבחירות השקטות של ה־ADV: איזה חלון, אילו מושבי מסחר, מניות או דולרים. עמוד זה מגדיר אותו כראוי, עובר על החשבון צעד אחר צעד, ומודד כל אחת מהבחירות הללו.
נפח מסחר יומי ממוצע, במספרים
עשרים ימי מסחר בשעות הרגילות — 11 ביוני עד 10 ביולי 2026 — ארבע מניות מוכרות ועוד אחת דלילה בכוונה. מספר המניות, שווי הדולרים, ובהמשך גם החלק מכל נפח מסחר שמתבצע מחוץ לשעות הרגילות:
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH per_day AS (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sumIf(toFloat64(volume), formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') >= '09:30'
AND formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') < '16:00') AS rth_shares,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') >= '09:30'
AND formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') < '16:00') AS rth_dollars,
sum(toFloat64(volume)) AS all_shares
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'AAPL', 'MU', 'KO', 'CATO')
AND window_start >= toDateTime('2026-06-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
GROUP BY ticker, et_date
)
SELECT ticker,
round(avg(rth_shares) / 1e6, 2) AS adv_shares_m,
round(avg(rth_dollars) / 1e9, 2) AS adv_dollars_bn,
round(100 * (sum(all_shares) - sum(rth_shares)) / sum(all_shares), 1) AS extended_hours_pct,
count() AS sessions
FROM per_day
GROUP BY ticker
ORDER BY adv_shares_m DESCהטבלה נושאת את כל הטיעון של עמוד זה. MU ו־AAPL נסחרות בכמעט אותו מספר מניות בכל יום — 42.01 מיליון מול 41.47 מיליון — אך עמודת הדולרים מפצלת אותן לרווחה: $44.49 מיליארד מול $12.24 מיליארד ליום. מספר המניות מודד פעילות; דולרים מודדים כסף. הדירוג אפילו מתהפך בצמרת: SPY מובילה במספר המניות (46.01 מיליון על פני 20 ימי מסחר) בעוד MU מובילה בטבלה זו בדולרים. ובתחתית, CATO נסחרת ב־0.05 מיליון מניות ליום — סכום כסף כה קטן שעמודת המיליארדים מציגה 0 בקנה מידה זה. זהו מסוג הפנקסים שבהם הוראת מוסדית בודדת היא כל נפח המסחר היומי, ושבו עלויות מסחר חיות ביקום אחר לחלוטין.
איך מחשבים מחזור יומי ממוצע
החישוב פשוט במכוון: מחברים את מחזורי המסחר היומיים בחלון הזמן הנבחר, ומחלקים במספר הימים. שבוע מסחר מלא אחד של קוקה-קולה במסחר הרציף (6–10 ביולי 2026), כשהסכום המצטבר והממוצע מחושבים באותה שאילתה:
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
SELECT session_date,
shares_m,
round(sum(shares_m) OVER (), 1) AS five_day_total_m,
round(avg(shares_m) OVER (), 1) AS adv_m,
round(avg(shares_m) OVER () * 0.01 * 1000, 0) AS one_pct_of_adv_k
FROM (
SELECT formatDateTime(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%Y-%m-%d') AS session_date,
round(sumIf(toFloat64(volume), formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') >= '09:30'
AND formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') < '16:00') / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'KO'
AND window_start >= toDateTime('2026-07-06 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
GROUP BY session_date
)
ORDER BY session_dateמחברים את חמשת הימים — 10.7 + 12.1 + 10.7 + 11 + 8.3 מיליון מניות — ומקבלים סך של 52.8 מיליון. מחלקים בחמש: 10.6 מיליון מניות, המחזור היומי הממוצע של KO על פני 5 ימי מסחר. מחזור יומי ממוצע על פני 20 יום הוא אותו חישוב על 20 שורות — זה המספר שמופיע בטבלה הראשונה. שימו לב מה הממוצע מסתיר: 2026-07-07 רשם 12.1 מיליון ו-2026-07-10 רשם 8.3 מיליון, תנודות יומיות שהממוצע מחליק לנתון אחד. העמודה האחרונה מציגה תחזית לגודל פוזיציה: אחוז אחד מהמחזור היומי הממוצע של KO שווה בערך 106 אלף מניות — קנה המידה שבו פקודה בודדת מתחילה להוות חלק ניכר מהמסחר היומי.
החלון הוא בחירה, והוא קובע באיזו מהירות ADV שוכח
עשרים ימי מסחר הם המוסכמה הנפוצה (חודש מסחר); עשרה, שלושים, שישים וחמישה ותשעים – כולם נמצאים בשימוש. החלון קובע באיזו מהירות ADV שוכח. MU היא הדוגמה החיה של 2026 – מניה שמחזורי המסחר שלה תומחרו מחדש בחריפות כה רבה באמצע השנה, עד שה-ADV החודשי הנגרר וה-ADV הרבעוני הנגרר שלה סיפרו סיפורים שונים במהלך האביב, עם תיעוד מלא בניתוח המעמיק שלה מיוני. הנה אותה מניה על פני אותם שבעה חודשים, נמדדת בשני החלונות בו-זמנית:
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH daily AS (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sum(toFloat64(volume)) AS day_shares
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2025-08-01 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY et_date
),
rolled AS (
SELECT et_date,
avg(day_shares) OVER (ORDER BY et_date ROWS BETWEEN 19 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS adv20,
avg(day_shares) OVER (ORDER BY et_date ROWS BETWEEN 89 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS adv90,
row_number() OVER (ORDER BY et_date) AS rn,
count() OVER () AS total_rows
FROM daily
)
SELECT formatDateTime(et_date, '%Y-%m-%d') AS date,
round(adv20 / 1e6, 1) AS adv_20_session_m,
round(adv90 / 1e6, 1) AS adv_90_session_m
FROM rolled
WHERE rn > 90 AND (rn % 3 = total_rows % 3)
ORDER BY et_dateב-2025-12-10 שני החלונות תאמו: 21.3 מיליון לפי ספירת 20 הימים, 19.9 מיליון לפי 90. עד 2026-04-14 הם כבר נפרדו ל-45.6 מיליון מול 31.9 מיליון – שני ערכי ADV "רשמיים" למניה אחת ביום אחד, וכל סורק, נתון ימים-לכיסוי או קריאת נפח יחסי שהוצמד לחלון אחד, סתר את אותו כלי עצמו כשהוצמד לחלון האחר. עד 2026-07-10 השניים התכנסו שוב (42 מיליון לעומת 41.9 מיליון): רמת הנפח המתומחרת מחדש התיישנה גם אל תוך החלון הארוך. כששני מקורות חלוקים ביניהם על ה-ADV של מניה, החלון הוא החשוד הראשון; השאלה אם נפח מחוץ לשעות המסחר הרגילות כלול היא החשודה השנייה.
מה קורה ל-ADV מיד לאחר זעזוע מחזור
התרשים למעלה מרמז על כך; הנה המדידה. קחו את זעזוע המחזור החד ביותר של MU ב-2026 — המושב שחריגתו ממחזור המסחר הממוצע הנגרר שלו ב-20 המושבים הקודמים הייתה הגדולה ביותר — והשוו את ה-ADV שסורק הציג בכניסה לאותו יום מול מה שהציג חודש לאחר מכן:
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH daily AS (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sum(toFloat64(volume)) AS day_shares
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2025-11-01 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY et_date
),
ranked AS (
SELECT et_date, day_shares,
day_shares / avg(day_shares) OVER (ORDER BY et_date ROWS BETWEEN 20 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS shock_ratio,
row_number() OVER (ORDER BY et_date) AS rn
FROM daily
),
biggest AS (
SELECT et_date, day_shares, shock_ratio
FROM ranked
WHERE rn > 20 AND et_date >= toDate('2026-01-01')
ORDER BY shock_ratio DESC, et_date ASC
LIMIT 1
),
before AS (
SELECT avg(day_shares) AS adv FROM (
SELECT day_shares FROM daily WHERE et_date < (SELECT et_date FROM biggest) ORDER BY et_date DESC LIMIT 20
)
),
after AS (
SELECT avg(day_shares) AS adv FROM (
SELECT day_shares FROM daily WHERE et_date >= (SELECT et_date FROM biggest) ORDER BY et_date ASC LIMIT 20
)
)
SELECT formatDateTime((SELECT et_date FROM biggest), '%Y-%m-%d') AS event_date,
round((SELECT day_shares FROM biggest) / 1e6, 1) AS event_day_shares_m,
round((SELECT adv FROM before) / 1e6, 1) AS adv_20_before_m,
round((SELECT shock_ratio FROM biggest), 1) AS event_vs_prior_adv_x,
round((SELECT adv FROM after) / 1e6, 1) AS adv_20_after_m,
round(100 * ((SELECT adv FROM after) / (SELECT adv FROM before) - 1), 0) AS adv_shift_pctב-2026-03-19, MU הדפיס 64.7 מיליון מניות מול ADV קודם של 28.7 מיליון — פי 2.3 מקו הבסיס של עצמה. במהלך 20 המושבים הבאים, ה-ADV הנגרר עמד בממוצע על 45 מיליון: קפיצה של 57% במכנה. כל מספר שנגזר מ-ADV נע איתו — קריאות מחזור יחסי התכווצו (קו הבסיס גדל) ו-ימים לכיסוי התכווצו (המכנה גדל), בלי שיידרש שינוי כלשהו בפוזיציה של אף אחד בפועל. במקרה של MU הקצב הגבוה נמשך — הזעזוע סימן תמחור מחדש, לא אירוע של יום אחד — אבל המכניקה זהה בשני המקרים: אחרי רצף כבד, ADV מודד את האירוע במקום את הרגלי המניה למשך חלון אחד בדיוק.
מה נחשב נזיל, במספרים
"מיליוני דולרים ביום" היא ההערכה המקובלת לסחירות. הנה ההתפלגות בפועל — כל נייר הרשום בארה"ב עם לפחות 15 מתוך 20 ימי מסחר זהים, מדורג לפי מחזור יומי בדולרים:
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH per_ticker AS (
SELECT ticker, avg(day_dollars) AS adv_dollars
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') >= '09:30'
AND formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') < '16:00') AS day_dollars
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND match(ticker, '^[A-Z]+$')
GROUP BY ticker, et_date
)
GROUP BY ticker
HAVING count() >= 15
)
SELECT count() AS names,
round(quantileDeterministic(0.25)(adv_dollars, cityHash64(ticker)) / 1e6, 2) AS p25_m,
round(quantileDeterministic(0.50)(adv_dollars, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS median_m,
round(quantileDeterministic(0.75)(adv_dollars, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS p75_m,
round(quantileDeterministic(0.90)(adv_dollars, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS p90_m,
round(quantileDeterministic(0.99)(adv_dollars, cityHash64(ticker)) / 1e6, 0) AS p99_m,
countIf(adv_dollars >= 1e6) AS names_above_1m,
countIf(adv_dollars >= 10e6) AS names_above_10m,
countIf(adv_dollars >= 100e6) AS names_above_100m,
countIf(adv_dollars >= 1e9) AS names_above_1bn
FROM per_tickerמתוך 10864 ניירות, החציון מגלגל $2.2 מיליון דולר ביום — מחצית משוק המניות האמריקאי נסחר בפחות מזה. רבע ממנו נסחר בפחות מ-$0.33 מיליון דולר. האחוזון ה-75 נמצא על $20.4 מיליון דולר, ה-90 על $113.7 מיליון דולר, ה-99 על $1333 מיליון דולר. לפי ספי סף עגולים: 6515 ניירות עוברים מיליון דולר ביום, 3535 עוברים 10 מיליון דולר, 1166 עוברים 100 מיליון דולר — ורק 130 עוברים מיליארד דולר. הניירות שסביבם סובב הסיקור הפיננסי חיים כמעט כולם בתוך הקבוצה האחרונה הזו; המניה הרשומה החציונית היא מכשיר שונה לחלוטין.
היכן ADV קובע בשקט מספרים אחרים
- ימי כיסוי = שורט אינטרסט ÷ ADV. קפיצה במחזור מכווצת את היחס בלי שינוי בפוזיציית השורט — המכנה עשה זאת.
- נפח יחסי = הקצב היום ÷ ADV. אותו מספר, תפקיד הפוך: כאן ADV הוא קו הבסיס שנעקף.
- מסנני נזילות ("רק שמות מעל ADV של מיליון") — כל בקטסט ומסנן נושאים אחד, והישרדות עוקבת בשקט: שמות נכנסים למסננים כאלה בזכות השבועות הדרמטיים ביותר שלהם.
- גודל פוזיציה — ההרגל המוסדי לסחור רק באחוזים בודדים מה-ADV ליום הוא הסיבה שקרנות גדולות פשוט אינן יכולות להחזיק במניות קטנות מסוימות: יידרשו שבועות של כל מחזור הטייפ כדי לבנות או לצאת מפוזיציה.
כדאי לראות את מקרה ימי הכיסוי במספרים אמיתיים, שכן אפילו הנתון ה"רשמי" מטמיע את בחירת ה-ADV של מישהו. FINRA מפרסמת ימי כיסוי לצד מכנה הנפח שלה (כל זירת מסחר, חלון דיווח משלה, רצפה של 1.0 — ראו כיצד הנתונים האלה מגיעים); חשבו מחדש את אותו יחס עם ADV של 20 סשנים בשעות רגילות מעמוד זה והתשובה משתנה:
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH our_adv AS (
SELECT ticker, avg(day_shares) AS adv
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sumIf(toFloat64(volume), formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') >= '09:30'
AND formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') < '16:00') AS day_shares
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('MU', 'KO')
AND window_start >= toDateTime('2026-06-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
GROUP BY ticker, et_date
)
GROUP BY ticker
),
si AS (
SELECT ticker,
max(short_interest) AS short_interest,
max(avg_daily_volume) AS finra_adv,
max(days_to_cover) AS finra_dtc
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30' AND ticker IN ('MU', 'KO')
GROUP BY ticker
)
SELECT si.ticker AS ticker,
round(si.short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
round(si.finra_adv / 1e6, 1) AS finra_adv_m,
round(si.finra_dtc, 2) AS finra_days_to_cover,
round(our_adv.adv / 1e6, 1) AS rth_adv_20_session_m,
round(si.short_interest / our_adv.adv, 2) AS days_to_cover_recomputed
FROM si
INNER JOIN our_adv ON si.ticker = our_adv.ticker
ORDER BY tickerאותו שורט אינטרסט, שני מכנים. עבור KO, FINRA מדווחת על 2.06 ימים על נתון נפח של 24.1 מיליון מניות; מול ADV של 12.4 מיליון מניות בשעות רגילות מעמוד זה, אותה פוזיציית שורט של 49.6 מיליון מניות מסתכמת ב-4 ימים — כמעט כפול. עבור MU, המספר המפורסם יושב על רצפת הדיווח של 1; בחישוב מחדש, הוא 0.75 ימים. אף נתון אינו שגוי — הם עונים עם מכנים שונים. הלקח מוכלל: כל יחס עם ADV בתחתית מצטט בשקט את בחירות החלון והסשן של מישהו.
האם ADV עובד עבור אופציות?
סוחרי אופציות נשענים על אותו רעיון עם שינוי אחד: נפח המסחר נספר בחוזים, וכל חוזה מניות סטנדרטי שולט ב-100 מניות. אותם 20 ימי מסחר, ארבעה מקורות נתוני אופציות, כאשר מספר החוזים מומר לחשיפה שוות-מניה:
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH daily AS (
SELECT multiIf(ticker LIKE 'O:SPY2%', 'SPY', ticker LIKE 'O:AAPL2%', 'AAPL', ticker LIKE 'O:MU2%', 'MU', 'KO') AS underlying,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
sum(toFloat64(volume)) AS contracts
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE (ticker LIKE 'O:SPY2%' OR ticker LIKE 'O:AAPL2%' OR ticker LIKE 'O:MU2%' OR ticker LIKE 'O:KO2%')
AND window_start >= toDateTime('2026-06-11 00:00:00', 'America/New_York')
AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
GROUP BY underlying, et_date
)
SELECT underlying,
round(avg(contracts) / 1e3, 1) AS avg_daily_contracts_k,
round(avg(contracts) * 100 / 1e6, 1) AS share_equivalent_m,
count() AS sessions
FROM daily
GROUP BY underlying
ORDER BY avg_daily_contracts_k DESCהפרשי הגודל מאפילים על כל דבר בטבלת המניות. רצף האופציות של SPY עמד בממוצע על 12543.2 אלף חוזים ביום — 1254.3 מיליון מניות של חשיפה שוות-ערך, כפולה גדולה מ-ADV של 46.01 מיליון המניות של SPY עצמו. KO פועל בכיוון ההפוך: 64.6 אלף חוזים (6.5 מיליון שווי-מניה), מתחת ל-ADV של 12.4 מיליון המניות שלו. נזילות האופציות מתרכזת בקומץ נכסי בסיס, והיא מידלדלת עוד יותר על פני מחירי מימוש ותאריכי פקיעה — נתון מצרפי כזה מפריז בתיאור מה שכל חוזה בודד סוחר, ולכן עדיין יש לבדוק נפח מסחר לחוזה וריבית פתוחה לפני קביעת גודל פקודת אופציות.
לקרוא ADV כמו מקצוען
שלושה הרגלים סוגרים את הפער בין הכרת ההגדרה לבין השימוש בה. השוו ADV במניות מול ADV בדולרים — הטבלה הראשונה מראה שני שמות כמעט צמודים במניות ורחוקים מאוד בכסף, ועמודת הכסף היא זו שבאמת מעניינת פקודה. אל תסמכו על ADV מיד אחרי אירועים — לוח ההלם שם על זה מספר: רצף כבד אחד הזיז את המכנה 57% בחודש, וניפח באופן מכני את הנפח היחסי ואת ימי הכיסוי עד שהקפיצה מתיישנת מחוץ לחלון. בדקו ADV מול לוח השנה — ימי שישי של פקיעה, ימי איזון מחדש ותאריכי שינוי מדדים מנפחים את הנפח של כולם בבת אחת (ימי הכישוף יותר מכולם), כך שיום כבד בכל השוק אינו אומר דבר על הסיפור של שם בודד.
שאלות נפוצות על מחזור יומי ממוצע
מהו מחזור יומי ממוצע טוב?
נמדד על פני 10864 ניירות ערך אמריקאיים ב-20 ימי מסחר, המחזור היומי החציוני בדולרים עמד על $2.2 מיליון; 3535 שמות עברו $10 מיליון ביום ורק 130 עברו מיליארד דולר. עבור פקודות בגודל קמעונאי, הרף השימושי הוא דולרים, לא מניות — שמות בקבוצה שמעל $10 מיליון נסחרים מבלי שפקודה קטנה תזיז את המחיר.
איך מחשבים מחזור יומי ממוצע?
מחברים את מחזורי המניות היומיים בחלון הנבחר ומחלקים במספר הימים. חמשת הימים של KO בין 6 ל-10 ביולי 2026 מסתכמים ב-52.8 מיליון מניות; בחלוקה לחמש, המחזור היומי הממוצע הוא 10.6 מיליון. מחזור יומי ממוצע של 20 יום הוא אותו חישוב על פני 20 ימי מסחר.
באיזה חלון מודדים מחזור יומי ממוצע?
לרוב 20 ימי מסחר (כחודש), אך גרסאות של 10, 30, 65 ו-90 יום כולן נפוצות — והן באמת חלוקות אחרי כל זעזוע במחזור. ב-2026-04-14, המחזור היומי הממוצע של MU ל-20 ימי מסחר עמד על 45.6 מיליון בעוד שהמחזור ל-90 ימי מסחר עמד על 31.9 מיליון באותו היום. בדקו את החלון לפני שמשווים מקורות.
האם המחזור היומי הממוצע כולל מחזור בפרה-מרקט ובמסחר המאוחר?
תלוי במקור — הנתונים בעמוד זה הם מהשעות הרגילות בלבד. נמדד על פני אותם 20 ימי מסחר, המסחר המורחב נשא 18.3% מהמחזור הכולל של SPY, 6.9% מזה של AAPL, ו-0.2% מזה של CATO הדלילה — המדריך למסחר המורחב מפרק את שלבי המסחר.
המחזור היומי הממוצע הוא במניות או בדולרים?
באופן מסורתי במניות, אך מחזור יומי בדולרים הוא מדד נזילות טוב יותר בין מניות. על פני אותם 20 ימי מסחר, MU ו-AAPL סחרו 42.01 מיליון ו-41.47 מיליון מניות ביום — כמעט שוויון — בעוד שהמחזורים היומיים שלהן בדולרים היו $44.49 מיליארד ו-$12.24 מיליארד. אותה כמות מניות, אוקיינוסים שונים מאוד.
כל נתון הוא שאילתה שמורה ומתועדת גרסה — הרחיבו את ה-SQL מתחת לכל פאנל, או חשבו כל חלון לכל טיקר במסוף Strasmore.