ימים לכיסוי: יחס שורט אינטרסט

ימים לכיסוי הוא שורט אינטרסט חלקי נפח המסחר היומי הממוצע: כמה ימים אופייניים של כל נפח המניה יידרשו כדי שכל מוכר בחסר יקנה בחזרה את מניותיו. הוא ידוע גם בשם שני, יחס השורט אינטרסט, ושני המונחים מתכוונים לאותו הדבר. זהו המדד הסטנדרטי למידת הצפיפות של פוזיציית שורט ביחס ליציאה ממנה. דף זה מראה כיצד לקרוא אותו, מי פועל על פיו, ומה הוא אינו מגלה לכם, תוך שימוש בנתוני הסליקה האחרונים המדווחים על ידי הבורסה.

כיצד מחושבים ימים לכיסוי?

לוקחים את יתרת השורט המדווחת – כל מניה שנמכרה בחסר כרגע – ומחלקים בממוצע הנפח היומי של המניה. חברה עם 20 מיליון מניות בשורט שנסחרות ב-10 מיליון מניות ביום נושאת 2.0 ימים לכיסוי. המספר הוא אומדן זמן: אם מוכרי השורט היו פורשים את הפוזיציה וסופגים את כל המסחר ביום טיפוסי, זה הזמן שהיציאה הייתה אורכת. פרישה אמיתית לעולם אינה עובדת בצורה כה נקייה, אך כוחו של היחס הוא השוואתי – שם שנמצא ב-10 ימים צפוף בהרבה מאחד שנמצא ב-1.

ארבעה שמות מוכרים מתאריך הסילוק של 30 ביוני 2026:

SELECT ticker,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND ticker IN ('AAPL', 'GME', 'MU', 'TSLA')
ORDER BY ticker

הסתכלו על הצורה, לא על הרמות. AAPL נושאת 140.5 מיליון מניות בשורט – יותר מכפול מ-55.9 מיליון של GME – ובכל זאת ימיה לכיסוי הם רק 1.73: עם 81.1 מיליון מניות בנפח יומי, פוזיציית השורט הזו היא שגיאת עיגול במסחר. GME היא ההפך – פוזיציה קטנה יותר על פני 5.2 מיליון מניות ביום מציבה אותה על 10.75 ימים, והשם של השורט סקוויז של 2021 הוא שוב הצפוף. יתרת שורט גולמית סופרת מניות; ימים לכיסוי סופרים זמן יציאה.

מה נחשב לימי כיסוי גבוהים?

מכוון ביחס לשוק. על פני כל הניירות הנזילים (ממוצע מחזור יומי של 5 מיליון מניות ומעלה) במועד הסילוק של 30 ביוני:

SELECT multiIf(days_to_cover <= 1, '1 (the reported floor)',
               days_to_cover < 2, '>1 to 2 days',
               days_to_cover < 5, '2 to 5 days',
               days_to_cover < 10, '5 to 10 days',
               '10+ days') AS bucket,
       count() AS names
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
GROUP BY bucket
ORDER BY min(days_to_cover)

המסה נמוכה: 323 ניירות מדווחים ברמת הרצפה, ועוד 188 נמצאים בטווח שבין יום ליומיים — מרבית המניות הנזילות יכסו את פוזיציית השורט שלהן תוך שני מועדי מסחר. הקטגוריה האמצעית, יומיים עד חמישה ימים, כוללת 340 ניירות. מעליה, המספרים צונחים בחדות: 91 בטווח החמישה עד עשרה ימים, ורק 5 בעשרה ימים או יותר. חמישה ימים אינם נפוצים; ספרות כפולות הן נדירות.

הערה טכנית אחת: העדכון קובע רצפה של 1.0 ליחס, כך שמניה גדולה במיוחד שהחישוב האריתמטי האמיתי שלה עומד על חצי יום תדווח בכל זאת כ-1.0. יש לקרוא "1" כ"יום אחד או פחות."

האם ימים לכיסוי גבוהים הם נורמליים למניות קטנות?

הנפח נמצא במכנה, כך שמניה דלילה יכולה להיראות צפופה בפוזיציה שמניה נזילה הייתה בולעת בשלמותה. פיצול קובץ הסילוק לארבע רמות נפח מפריד בין נזילות לצפיפות:

SELECT multiIf(avg_daily_volume < 1000000, 'under 1M shares/day',
               avg_daily_volume < 5000000, '1M to 5M',
               avg_daily_volume < 20000000, '5M to 20M',
               '20M+ shares/day') AS adv_tier,
       count() AS names,
       if(count() < 1000,
          toString(count()),
          concat(toString(intDiv(count(), 1000)), ',', leftPad(toString(count() % 1000), 3, '0'))) AS names_fmt,
       round(min(days_to_cover), 2) AS lowest_reported,
       round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 2) AS median_days_to_cover,
       round(countIf(days_to_cover >= 5) / count() * 100, 1) AS pct_above_5_days,
       round(countIf(days_to_cover = 1) / count() * 100, 1) AS pct_at_floor
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND avg_daily_volume > 0
GROUP BY adv_tier
ORDER BY min(avg_daily_volume)

חלקן של המניות מעל חמישה ימים יורד עם כל עלייה במדרגת הנפח: 23.9% מתוך 16,020 המניות הנסחרות בפחות ממיליון מניות ביום, 19.1% במדרגת 1M–5M, 12.1% במדרגת 5M–20M, ורק 3.6% מתוך 220 המניות הנסחרות ביותר. שישה ימים הוא דבר רגיל במניה מיקרו-קאפ וחריג באמת במניה הנסחרת ב-20 מיליון מניות ביום.

עם זאת, המדרגה הדלילה מפוצלת בשני הקצוות: 46.5% מהמניות מתחת ל-1M מציגות בדיוק את הרצפה, ספר שורט זעיר מול נפח זעיר, מה שמוריד את החציון שלהן ל-1.21 ימים, מתחת ל-2.77 במדרגת 1M–5M. הרצפה נראית בכל מדרגה: הערך הנמוך ביותר המדווח בכל אחת מהן הוא 1.

מה צפוף כרגע?

השימוש המעשי ביחס הוא כמסנן. השמות הנזילים הצפופים ביותר, עם נפח ממוצע יומי של 5 מיליון ומעלה, כך שאין חפצים מדקי נייר, בהסדר העדכני ביותר בתיק:

SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker ASC
LIMIT 12

MPT מוביל את הרשימה עם 16.93 ימים, 138.1 מיליון מניות בשורט מול 8.2 מיליון מניות של נפח יומי. כל אחד מ12 השמות עובר 8.39 ימים, ו-GME נמצאת ביניהם. שים לב למה שחסר: אין מגה-קאפ. הצפיפות הזו חיה במיד-קאפ ובסמול-קאפ הנסחרים בכבדות, האוכלוסייה שמסנני המניות הכי שורטות חושפים. שים לב לאזהרות הטריות למטה לפני קריאת רשימה כזו כמיצוב של היום.

שני חצאי השבר זזים

הדקדוק שרוב המסבירים מדלגים עליו: המכנה הוא החצי התנודתי. פרץ נפח מסחר, שבוע דוחות, צירוף למדד, יום ויראלי – כל אלה יכולים לחצות את ימי הכיסוי של מניה מבלי שמשקיע שורטי אחד יסגור פוזיציה. ירידה בנפח המסחר מנפחת את היחס ללא כל שורט חדש. הריצה של GME אל תוך ה-Squeeze של 2021 היא דוגמה קלאסית:

SELECT settlement_date,
       round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
       round(max(days_to_cover) OVER (ORDER BY settlement_date), 2) AS peak_days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
  AND settlement_date >= '2020-06-30'
  AND settlement_date <= '2021-01-29'
ORDER BY settlement_date

בהסדר הראשון של החלון, 54.6 מיליון מניות היו בשורט מול 3.2 מיליון מניות בלבד של נפח יומי, 17.03 ימי כיסוי. השיא לאורך התקופה הגיע ל-25.82 ימים, והגרף מראה את היחס נע בין ספרה אחת לשתיים לאורך הסתיו, בעוד הפוזיציה הקצרה כמעט לא זזה. ואז ה-Squeeze: בהסדר מ-29 בינואר 2021, נפח המסחר היומי הממוצע התפוצץ ל-96.8 מיליון מניות, וימי הכיסוי רשמו 1, הרצפה, עם 21.4 מיליון מניות עדיין בשורט. חלק מהשורטים אכן סגרו; הקריסה של היחס היא בעיקר המכנה.

ימים לכיסוי לעומת ריבית שורט כאחוז מההיצע הצף

מדד הצפיפות האחר הוא ריבית שורט כאחוז מההיצע הצף – מניות בשורט חלקי כמות המניות הסחירות, לא חלקי המחזור היומי. אחוז מההיצע הצף מודד כמה מעוגת הבעלות נמצאת בשורט; ימים לכיסוי מודד עד כמה צר פתח היציאה. שני המדדים מדרגים את אותן המניות באופן שונה (המכנה להלן הוא סך המניות הרשומות מתמונת המצב הבסיסית; היצע צף אמיתי אינו כולל אחזקות של מקורבים ומוגבלות, ולכן נתוני אחוז-מההיצע הצף של הספקים גבוהים יותר):

WITH share_counts AS (
    SELECT ticker,
           argMax(market_cap / price, date) AS shares_outstanding,
           argMax(date, date) AS as_of
    FROM global_markets.stocks_ratios
    WHERE ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA', 'MU', 'GME')
      AND market_cap > 0
      AND price > 0
    GROUP BY ticker
)
SELECT si.ticker AS ticker,
       round(si.short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(si.short_interest / sc.shares_outstanding * 100, 2) AS pct_of_shares_out,
       round(si.days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
       formatDateTimeInJodaSyntax(sc.as_of, 'MMMM d, yyyy') AS share_count_as_of
FROM global_markets.stocks_short_interest AS si
INNER JOIN share_counts AS sc ON sc.ticker = si.ticker
WHERE si.settlement_date = '2026-06-30'
ORDER BY pct_of_shares_out DESC

כשמדורגים לפי אחוז מהמניות הרשומות (נתוני המניות נכון ל-July 24, 2026), GME מובילה עם 12.45%, ומובילה גם בימים לכיסוי, עם 10.75. מכאן דרכיהן נפרדות. MU מדורגת שנייה באחוז בשורט (2.8%) אך נמצאת במקום האחרון בימים לכיסוי, ברצפת 1: חלק ניכר מהחברה נמצא בשורט, והמחזור עמוק מספיק כדי שהיציאה תהיה ברוחב יום אחד. AAPL היא תמונת הראי, האחוז הנמוך ביותר בשורט מבין השש עם 0.96%, אך 1.73 הימים שלה ממקמים אותה באמצע הטבלה. שני מסכים, שתי תשובות שונות ל"מה הכי צפוף".

מי משתמש ב"ימים לכיסוי", ואיך?

מוכרים בחסר שמעריכים את גודל היציאה. הסיכון האמיתי של פוזיציית שורט אינו רק המחיר – הוא הדלת. בנייר שעומד על עשרה ימים לכיסוי, אם כולם ינסו לצאת בו-זמנית, המסך לא יוכל לספוג את הכיסוי במחירים נורמליים. גודל הפוזיציה נחתך בהתאם.

ציידי סקוויז שבודקים תשתיות. סוחרי מומנטום מריצים מסכים כמו הפאנל שלמעלה: ימים לכיסוי גבוהים, מסוננים לפי נזילות סחירה, עבור ניירות שבהם עלייה עשויה לפגוש שורטים צפופים. זהו התנאי המקדים שהם מסננים, לא האירוע עצמו.

דסק סיכון שמסמן צפיפות. קרנות עוקבות אחר המדד על פני כל הספר: אם כמה פוזיציות הן גם שורט צפוף של מישהו אחר, הספר נושא סיכון יציאה מתואם שאף גרף של מניה בודדת לא מראה. ימים לכיסוי, לצד נפח שורט יומי ועלויות השאלה, הוא הדרך שבה זה נמדד.

האם ימי כיסוי גבוהים מנבאים סחיטת שורט?

לא, זה מתאר צפיפות, לא חוזה אותה. סחיטה מתרחשת דרך ההלוואה: עלות השאלת המניות עולה, מלווים מחזירים מניות שהשאילו, ברוקרים מבצעים קניות כפויות שסוגרות פוזיציה במחיר השוק, ופקידי מרג'ין דורשים בטחונות נוספים ככל שמחיר עולה הופך כל מניה שורט ליקרה יותר להחזקה. מוכרי שורט שקונים בחזרה לתוך ספר דק דוחפים את המחיר למעלה, והסבב הבא מתחיל. ימי כיסוי מודדים את הקנייה שממתינה מאחורי הדלת הזו; זה לא אומר דבר על האם מישהו יפתח אותה.

בהסדר הנוכחי 91 שמות נזילים היו בין חמישה לעשרה ימים ו-5 מעל עשרה, הרבה יותר מאלה שמייצרים אי פעם סחיטה בכותרות. ימי כיסוי גבוהים נפוצים; סחיטות לא. היחס גם מפגר: של GME כבר קרס ל-1 ימים בהסדר ה-29 בינואר 2021, באמצע הסחיטה.

כמה טרי המספר?

ימי כיסוי אינם נתון יומי. ריבית שורט מדווחת על ידי הבורסה פעמיים בחודש, והקובץ מגיע זמן רב לאחר תאריך הסילוק שהוא מכסה:

SELECT settlement_date,
       formatDateTimeInJodaSyntax(settlement_date, 'MMMM d, yyyy') AS settlement_label,
       formatDateTime(toDate(min(_ingest_time)), '%Y-%m-%d') AS arrived_in_warehouse,
       dateDiff('day', settlement_date, toDate(min(_ingest_time))) AS lag_days,
       count() AS names_reported,
       if(count() < 1000,
          toString(count()),
          concat(toString(intDiv(count(), 1000)), ',', leftPad(toString(count() % 1000), 3, '0'))) AS names_reported_fmt
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date >= '2026-03-01'
  AND settlement_date <= '2026-06-30'
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date

8 סילוקים לאורך ארבעה חודשים, פעמיים בחודש, לעולם לא יומיים. קובץ 30 ביוני 2026 המכסה 22,207 שמות הגיע 11 ימים לאחר תאריך הסילוק שלו; קובץ March 13, 2026 לקח 19. "ימי הכיסוי" הנוכחיים בכל אתר אינטרנט, כולל כל מספר כאן, הם תצלום של מיקום מלפני שבוע עד מספר שבועות. מדוע ריבית שורט בת שבועיים עובר על לוח השנה.

שאלות נפוצות

מהו ערך טוב או גבוה של "ימים לכיסוי"?

אין סף רשמי; התפלגות השוק היא המדריך. במועד הסילוק של 30 ביוני 2026 323 מהשמות הנזילים עמדו על הרצפה המדווחת של יום אחד, 91 הגיעו לחמישה עד עשרה ימים, 5 עלו על עשרה. יש לשפוט גם לפי רמת הנפח: חמישה ימים ומעלה מופיעים ב-23.9% מהשמות בעלי נפח נמוך ממיליון, 3.6% מהנסחרים בכבדות ביותר.

האם "ימים לכיסוי" זהה ליחס השורט?

כן, שני שמות לחישוב אחד: שורט חלקי נפח ממוצע יומי. מקורות מסוימים מקצרים אותו ל-SIR. ספקים שונים בממוצע חלון הנפח שהם לוקחים, כך שהיחסים משתנים מעט מאתר לאתר.

האם "ימים לכיסוי" גבוהים אומרים שסחיטה של שורט (short squeeze) מגיעה?

לא. זה מתאר עד כמה צד השורט צפוף ביחס לנפח היומי – תנאי מקדים, לא תחזית. סחיטות נשענות על עלויות השאלה, החזרות מניות, קניות כפויות וקריאות מרג'ין; הרבה יותר שמות נושאים "ימים לכיסוי" גבוהים מאשר אי פעם נסחטים, והיחס של GME עצמה כבר ירד ל-1 ימים במועד הסילוק של 29 בינואר 2021, תוך כדי הסחיטה.

האם "ימים לכיסוי" מתעדכן מדי יום?

לא. שורט מדווח פעמיים בחודש ומתפרסם באיחור, כך ש"ימים לכיסוי" מתעדכן בערך כל שבועיים. ממרץ עד יוני 2026 היו 8 מועדי סילוק; הקובץ של 30 ביוני הגיע למחסן זה 11 ימים לאחר הסילוק.

האם "ימים לכיסוי" יכול לרדת מבלי שמוכרי שורט יכסו?

כן, כל הזמן: עלייה בנפח מגדילה את המכנה ומקטינה את היחס ללא כל שינוי בעמדת השורט. GME רשמה 1 ימים במועד הסילוק של 29 בינואר 2021 עם 21.4 מיליון מניות עדיין בשורט – הנפח העצום של הסחיטה, לא סגירה מלאה, אחראי לרוב הירידה.

כל נתון לעיל הוא שאילתה שמורה על קובץ השורט המדווח לבורסה. הרחב את ה-SQL של כל פאנל, או משוך "ימים לכיסוי" לרשימת המעקב שלך בטרמינל של סטרסמור.