लेखक: Matt Connor 2026-07-22 · अपडेट किया गया: 2026-09-05 · data as of September 5, 2026 · refreshed weekly

वर्ष 2026 के सबसे बड़े स्टॉक गेनर्स और लूजर्स की सूची

वर्ष 2026 के सर्वश्रेष्ठ और सबसे खराब प्रदर्शन वाले शेयरों की सूची देखें। यह रैंकिंग एक्सचेंज डेटा पर आधारित है जिसमें स्टॉक स्प्लिट और लेवरेज्ड फंड्स को शामिल नहीं किया गया है।

SNDK वर्ष 2026 के अब तक के सबसे बेहतर प्रदर्शन करने वाले शेयरों में सबसे आगे है, जो वर्ष के शुरुआती सत्र से लेकर सबसे हालिया पूर्ण सत्र तक 536.4% ऊपर है। यह पृष्ठ उन शेयरों को रैंक करता है जिन्होंने 2026 में सबसे अधिक लाभ या हानि दर्ज की है, जो वास्तव में ट्रेड होते हैं। इन आंकड़ों को वेंडर सारांश के बजाय एक्सचेंज टेप से मापा गया है और वर्ष के दौरान इन्हें लगातार अपडेट किया जाता है। रैंकिंग से पहले स्टॉक स्प्लिट और लेवरेज्ड फंड्स को हटा दिया जाता है, क्योंकि अधिकांश 'ईयर-टू-डेट' सूचियां यहीं गलती करती हैं।

वर्ष 2026 के सबसे बड़े स्टॉक गेनर्स

नीचे दी गई प्रत्येक कंपनी ने रैंकिंग से पहले तरलता (liquidity) के एक न्यूनतम स्तर को पार किया है: पिछले एक महीने में प्रति पूर्ण सत्र औसतन कम से कम 10 करोड़ डॉलर मूल्य के शेयरों का लेन-देन हुआ है। जिस स्टॉक में कोई ट्रेड नहीं होता, उसका बड़ा प्रतिशत केवल एक कोट (quote) है, परिणाम नहीं।

क्वेरी2026 के सबसे बड़े स्टॉक गेनर्स: भारी ट्रेडिंग वाले शेयरों में साल-दर-तारीख शीर्ष दस

ticker	YTD रिटर्न (%)	औसत दैनिक डॉलर (m)
SNDK	536.4	15431
MRNA	399	5598
TWST	305.4	202
DELL	301.8	3566
TXG	287.5	142
AEHR	262.8	208
MXL	233.4	114
AXTI	226.9	525
MU	224.8	20455
AMLX	183.5	131

हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL

WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      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
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      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
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 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')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT e.ticker AS ticker,
    round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    round(u.adv / 1e6, 0) AS avg_daily_dollar_m
FROM edges AS e
INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
WHERE e.year_open >= 10
ORDER BY (e.latest_close / e.year_open) DESC
LIMIT 10

इसे खुद चलाएँ

SNDK वर्ष में 536.4% के साथ सबसे आगे है, इसके बाद MRNA का स्थान 399% के साथ है और TWST तीसरे स्थान पर 305.4% के साथ है। बोर्ड पर दसवें स्थान पर मौजूद AMLX भी 183.5% ऊपर है, इसलिए पूरी तालिका किसी भी व्यापक इंडेक्स से काफी आगे निकल गई है।

प्रत्येक चाल के बगल में मौजूद डॉलर कॉलम में प्रतिशत जितनी ही महत्वपूर्ण जानकारी है। AMLX में प्रतिदिन औसतन लगभग 131 मिलियन डॉलर का टर्नओवर होता है। बोर्ड में सबसे ऊपर मौजूद SNDK का औसत 15431 मिलियन डॉलर है। यहाँ मौजूद हर नाम प्रतिदिन 10 करोड़ डॉलर से अधिक का टर्नओवर करता है, और उस न्यूनतम स्तर से ऊपर की सीमा इतनी व्यापक है कि एक ही हेडलाइन प्रतिशत का अर्थ उसके दोनों सिरों पर अलग-अलग होता है। एक कम वॉल्यूम वाले स्टॉक को ऊपर ले जाना आसान होता है और स्क्रीन पर दिख रही कीमत पर उससे बाहर निकलना कठिन होता है।

वर्ष 2026 के सबसे बड़े स्टॉक लूजर्स

समान पैमाना, विपरीत दिशा में: समान लिक्विडिटी फ्लोर को पार करने वाले शेयरों में साल-दर-तारीख (YTD) सबसे बड़ी गिरावट।

क्वेरी2026 के सबसे बड़े स्टॉक लूजर्स: भारी ट्रेडिंग वाले शेयरों में साल-दर-तारीख सबसे खराब दस

ticker	YTD रिटर्न (%)	औसत दैनिक डॉलर (m)
TTD	-60.5	192
WING	-54.4	103
APP	-54.1	1257
CSGP	-52.8	144
FLUT	-52.7	140
STLA	-51.5	105
BSX	-51	763
KLAR	-50.4	145
RBLX	-49.1	303
JOBY	-48.8	153

हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL

WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      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
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      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
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 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')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT e.ticker AS ticker,
    round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    round(u.adv / 1e6, 0) AS avg_daily_dollar_m
FROM edges AS e
INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
WHERE e.year_open >= 10
ORDER BY (e.latest_close / e.year_open) ASC
LIMIT 10

इसे खुद चलाएँ

साल-दर-तारीख सबसे बड़ी गिरावट TTD में -60.5% पर देखी गई है, जिसके बाद WING में -54.4% की गिरावट है। सूची में दसवें स्थान पर मौजूद JOBY, -48.8% पर है। यहाँ शामिल कई नाम सट्टा माइक्रो-कैप्स के बजाय बड़ी और व्यापक रूप से धारित कंपनियां हैं, जो लूजर्स की सूची का वह हिस्सा है जो लोगों को आश्चर्यचकित करता है। लिक्विडिटी और एनालिस्ट कवरेज शेयर की कीमत के लिए कोई निचली सीमा (floor) तय नहीं करते हैं। जिस किसी ने भी इनमें से किसी एक को पोर्टफोलियो के बड़े हिस्से के रूप में रखा, उसने पूरी गिरावट का सामना किया, जिसे एक स्टॉक रखने का जोखिम पेज अस्थिरता और ड्राडाउन आंकड़ों के साथ मापता है।

वर्ष 2026 में बाजार का कितना हिस्सा बढ़त पर है

लीडरबोर्ड केवल दो छोरों (tails) को दर्शाता है। मार्केट ब्रेड्थ पूरे बाजार की स्थिति को स्पष्ट करती है: यह दिखाती है कि इंडेक्स फंड्स सहित पूरा स्क्रीन किया गया यूनिवर्स, बढ़त और गिरावट वाले शेयरों के बीच किस प्रकार विभाजित है, जिसे चाल के आकार के आधार पर वर्गीकृत किया गया है।

क्वेरीसाल-दर-तारीख विस्तार: स्क्रीन किए गए यूनिवर्स का रिटर्न बकेट में वितरण

बकेट	नाम	साइड शेयर (%)
Down 40%+	18	35.5
Down 20-40%	69	35.5
Down 10-20%	78	35.5
Down 0-10%	162	35.5
Up 0-10%	152	64.5
Up 10-25%	198	64.5
Up 25-50%	142	64.5
Up 50%+	103	64.5

हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL

WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      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
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      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
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 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')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
rets AS (
    SELECT e.ticker AS ticker, (e.latest_close / e.year_open - 1) * 100 AS ret
    FROM edges AS e
    INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
    WHERE e.year_open >= 10
)
SELECT bucket,
       names,
       round(100 * sum(names) OVER (PARTITION BY side) / sum(names) OVER (), 1) AS side_share_pct
FROM (
    SELECT tup.1 AS bucket, tup.2 AS names, tup.3 AS ord, tup.4 AS side
    FROM (
        SELECT arrayJoin([
            ('Down 40%+',   countIf(ret < -40),               1, 'down'),
            ('Down 20-40%', countIf(ret >= -40 AND ret < -20), 2, 'down'),
            ('Down 10-20%', countIf(ret >= -20 AND ret < -10), 3, 'down'),
            ('Down 0-10%',  countIf(ret >= -10 AND ret < 0),   4, 'down'),
            ('Up 0-10%',    countIf(ret >= 0 AND ret < 10),    5, 'up'),
            ('Up 10-25%',   countIf(ret >= 10 AND ret < 25),   6, 'up'),
            ('Up 25-50%',   countIf(ret >= 25 AND ret < 50),   7, 'up'),
            ('Up 50%+',     countIf(ret >= 50),                8, 'up')
        ]) AS tup
        FROM rets
    )
)
ORDER BY ord

इसे खुद चलाएँ

स्क्रीन किए गए नामों में से 64.5% इस वर्ष बढ़त पर हैं और 35.5% गिरावट पर हैं। यह वितरण वह जानकारी है जिसे शीर्ष दस की तालिका छिपा देती है। 18 नाम एक छोर पर Down 40%+ बकेट में हैं और 103 दूसरे छोर पर Up 50%+ बकेट में हैं, जबकि अपरिवर्तित स्तर के दोनों ओर 162 नाम Down 0-10% बकेट में और 152 नाम Up 0-10% बकेट में स्थित हैं। किसी भी वर्ष में बाजार का अधिकांश हिस्सा सामान्य प्रदर्शन करता है, और ऊपर दी गई दो तालिकाओं में मौजूद नाम वे अपवाद हैं जिनसे औसत का निर्माण होता है।

बाजार की वर्तमान स्थिति

किसी एक शेयर का वार्षिक प्रदर्शन बाजार के समग्र प्रदर्शन की तुलना में अलग मायने रखता है। ठीक उसी समयावधि में चार प्रमुख इंडेक्स ETF का प्रदर्शन इस प्रकार है:

क्वेरीचार प्रमुख इंडेक्स ETFs: समान अवधि के लिए साल-दर-तारीख प्रदर्शन

लेबल	YTD रिटर्न (%)	प्रारंभ तिथि	अंतिम तिथि
Russell 2000 (IWM)	19.2	2026-01-02	2026-09-03
Nasdaq 100 (QQQ)	15.7	2026-01-02	2026-09-03
S&P 500 (SPY)	12.7	2026-01-02	2026-09-03
Dow (DIA)	11.4	2026-01-02	2026-09-03

हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL

WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      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
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 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 IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT multiIf(ticker = 'SPY', 'S&P 500 (SPY)', ticker = 'QQQ', 'Nasdaq 100 (QQQ)',
               ticker = 'DIA', 'Dow (DIA)', ticker = 'IWM', 'Russell 2000 (IWM)', ticker) AS label,
    round((latest_close / year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    (SELECT toString(min(d)) FROM complete) AS measured_from_date,
    (SELECT toString(max(d)) FROM complete) AS measured_through_date
FROM edges
ORDER BY ytd_return_pct DESC

इसे खुद चलाएँ

बोर्ड और ऊपर दिए गए पैनल दोनों को एक ही समयावधि में मापा गया है: वर्ष 2026 के पहले पूर्ण सत्र (2026-01-02) से लेकर सबसे हालिया पूर्ण सत्र (2026-09-03) तक। इस अवधि के दौरान Russell 2000 (IWM) ने 19.2% का रिटर्न दिया और Dow (DIA) ने 11.4% का रिटर्न दिया। गेनर्स टेबल पर मौजूद प्रत्येक नाम ने इन चारों को बड़े अंतर से पीछे छोड़ दिया, जो कि एक इंडेक्स के काम करने का गणित है: सैकड़ों होल्डिंग्स का औसत एक लाइन में आ जाता है, जहाँ व्यक्तिगत उतार-चढ़ाव आंशिक रूप से एक-दूसरे को निष्प्रभावी कर देते हैं। उस लाइन के नीचे का स्प्रेड स्वयं लाइन की तुलना में कहीं अधिक व्यापक था, और पहली छमाही के लिए सेक्टर स्कोरकार्ड सभी ग्यारह सेक्टरों को एक-दूसरे के मुकाबले रैंक करता है।

स्टॉक स्प्लिट जो साल-दर-तारीख (YTD) चाल का भ्रम पैदा करता है

एक स्प्लिट शेयरों की संख्या और प्रति-शेयर कीमत को बदल देता है, लेकिन इससे होल्डिंग का कुल मूल्य नहीं बदलता। इतनी लंबी अवधि के दौरान कई कंपनियां स्प्लिट करती हैं, और एक बिना समायोजित (unadjusted) साल-दर-तारीख गणना प्रति-शेयर कीमत में आए बदलाव को ही प्रदर्शन मान लेती है। नीचे दी गई कंपनियों में से प्रत्येक में 2026 में एक ऐसा स्प्लिट या स्टॉक डिविडेंड हुआ जो कीमत को कम से कम पांचवें हिस्से तक बदलने के लिए पर्याप्त था। इन सभी ने तरलता (liquidity) के समान स्तर को पार किया, इसलिए स्प्लिट फिल्टर द्वारा हटाए जाने से पहले ये सभी ऊपर दिए गए बोर्ड के लिए पात्र थीं।

क्वेरीबोर्ड से बाहर: 2026 के स्प्लिट्स जो साल-दर-तारीख चाल को प्रभावित कर सकते हैं

ticker	अनएडजस्टेड YTD (%)	स्प्लिट मूल्य प्रभाव (%)	स्प्लिट प्रकार	स्प्लिट तिथि
BKNG	-96.4	-96	forward split	2026-04-06
KLAC	-86.3	-90	forward split	2026-06-12
VGT	-84.1	-87.5	forward split	2026-04-21
CVNA	-82.6	-80	forward split	2026-05-08
VUG	-81.9	-83.3	forward split	2026-04-21
HDV	-75.6	-80	forward split	2026-04-29
IWF	-74.1	-75	forward split	2026-04-29
VO	-71.7	-75	forward split	2026-04-21
CRWD	-54.6	-75	stock dividend	2026-07-02
MNST	-42.5	-50	stock dividend	2026-08-11
APH	-40.1	-50	stock dividend	2026-09-03
MVLL	4.3	-66.7	forward split	2026-06-26
HON	6.1	100	reverse split	2026-06-29
DD	224.3	200	reverse split	2026-06-24

हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL

WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      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
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      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
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
split_terms AS (
    SELECT ticker,
        argMax(split_to, execution_date) AS new_shares,
        argMax(split_from, execution_date) AS old_shares,
        round((old_shares / new_shares - 1) * 100, 1) AS split_price_effect_pct,
        replaceAll(argMax(adjustment_type, execution_date), '_', ' ') AS split_type,
        toString(max(execution_date)) AS split_date
    FROM global_markets.stocks_splits
    WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today()
    GROUP BY ticker
    HAVING new_shares > 0 AND old_shares > 0
       AND greatest(new_shares / old_shares, old_shares / new_shares) >= 1.25
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 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')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker IN (SELECT ticker FROM split_terms)
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
ranked AS (
    SELECT e.ticker AS ticker,
        round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS unadjusted_ytd_pct,
        s.split_price_effect_pct AS split_price_effect_pct,
        s.split_type AS split_type,
        s.split_date AS split_date
    FROM edges AS e
    INNER JOIN split_terms AS s ON e.ticker = s.ticker
    WHERE e.year_open >= 10 AND e.ticker IN (SELECT ticker FROM universe)
)
SELECT ticker, unadjusted_ytd_pct, split_price_effect_pct, split_type, split_date
FROM (
    SELECT ticker, unadjusted_ytd_pct, split_price_effect_pct, split_type, split_date,
           row_number() OVER (ORDER BY unadjusted_ytd_pct ASC) AS rn_low,
           row_number() OVER (ORDER BY unadjusted_ytd_pct DESC) AS rn_high
    FROM ranked
)
WHERE rn_low <= 14 OR rn_high = 1
ORDER BY unadjusted_ytd_pct ASC

इसे खुद चलाएँ

BKNG एक बिना समायोजित स्क्रीन पर -96.4% प्रिंट करेगा, जब एक forward split ने इसकी प्रति-शेयर कीमत को -96% बदल दिया, और KLAC एक forward split द्वारा कीमत को -90% बदलने के बाद -86.3% प्रिंट करेगा। स्प्लिट प्रभावी होने वाले दिन किसी भी धारक को कोई नुकसान नहीं हुआ। प्रति-शेयर कीमत को विभाजित किया गया और शेयरों की संख्या को उसी कारक से गुणा किया गया। स्प्लिट प्रभाव कॉलम उस मूल्य परिवर्तन को अलग करता है जो केवल स्प्लिट के कारण हुआ है, जिसे एक बिना समायोजित स्क्रीन प्रदर्शन के रूप में पढ़ती है।

पैनल की अंतिम पंक्ति विपरीत दिशा में काम करती है: DD में 224.3% दिखाई देता है, जब एक reverse split ने इसकी प्रति-शेयर कीमत को 200% बढ़ा दिया, जिससे कीमत घटने के बजाय बढ़ गई। कोई भी सूची जो इस चरण को छोड़ देती है, वह शीर्ष और निचले स्तर पर एक साथ काल्पनिक आंकड़े प्रकाशित करती है। यही कारण है कि यह स्क्रीन स्प्लिट वाले टिकर को अलग रखती है, बजाय उनकी कीमतों को ठीक करने का प्रयास करने के। एक फंड भी उतनी ही आसानी से इस पैनल में आ सकता है जितनी आसानी से कोई कंपनी: इंडेक्स फंड भी अपने शेयरों को स्प्लिट करते हैं, और यह स्क्रीन दोनों को कवर करती है।

इस स्क्रीन को कैसे मापा जाता है

स्क्रीन का प्रत्येक चरण, और उसके बाद शेष बचे नामों की संख्या:

क्वेरीस्क्रीन प्रक्रिया: प्रत्येक फिल्टर के बाद बचे हुए शेयरों की संख्या

स्क्रीन चरण	नाम
Traded the first and the last full session	4471
Averaging $100m+ a day over the past month	1000
Opened 2026 above $10 a share	970
Not on the excluded-fund list	938
No split or stock dividend in 2026	922

हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL

WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      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
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      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
    GROUP BY ticker
    HAVING sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 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

    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
flagged AS (
    SELECT ticker,
        year_open,
        ticker IN (SELECT ticker FROM universe) AS liquid,
        ticker NOT IN ('SPCX','KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL') AS not_geared,
        ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                       WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today()) AS no_split
    FROM edges
)
SELECT tup.1 AS screen_step, tup.2 AS names
FROM (
    SELECT arrayJoin([
        ('Traded the first and the last full session', count()),
        ('Averaging $100m+ a day over the past month', countIf(liquid)),
        ('Opened 2026 above $10 a share', countIf(liquid AND year_open >= 10)),
        ('Not on the excluded-fund list', countIf(liquid AND year_open >= 10 AND not_geared)),
        ('No split or stock dividend in 2026', countIf(liquid AND year_open >= 10 AND not_geared AND no_split))
    ]) AS tup
    FROM flagged
)

इसे खुद चलाएँ

पूरी विधि इस प्रकार है:

विंडो (समय सीमा)। वर्ष 2026 का पहला पूर्ण ट्रेडिंग सत्र से लेकर टेप पर सबसे हालिया पूर्ण सत्र तक। दोनों एंडपॉइंट्स को मिनट बार्स से पढ़ा जाता है, और एक सत्र की गिनती तभी की जाती है जब उसमें नियमित घंटों के पूरे बार्स हों, इसलिए जो दिन अभी चल रहा है उसे कभी भी पूर्ण नहीं माना जाता।
रिटर्न। वर्ष का पहला नियमित-सत्र ओपन बनाम अंतिम नियमित-सत्र क्लोज, जिसे मिनट बार्स से गणना किया गया है। प्री-मार्केट और आफ्टर-हॉर्स प्रिंट्स को अनदेखा किया जाता है। ये मूल्य रिटर्न हैं; लाभांश (dividends) को वापस नहीं जोड़ा जाता है, इसलिए एक उच्च-उपज (high-yield) वाला नाम कुल-रिटर्न आंकड़े की तुलना में थोड़ा खराब दिखता है।
लिक्विडिटी फ्लोर। पिछले बीस कैलेंडर दिनों में प्रति सत्र कम से कम दस करोड़ डॉलर का नियमित-घंटों का टर्नओवर, जिसमें केवल वे सत्र गिने जाते हैं जो शुरू से अंत तक चले हों। आंशिक सत्र एक दिन के डॉलर को पूरे दिन से विभाजित कर देगा और हर नाम के टर्नओवर को कम करके दिखाएगा। यह अकेला फिल्टर क्षेत्र को 4471 टिकर से घटाकर 1000 कर देता है।
प्राइस फ्लोर। स्टॉक वर्ष की शुरुआत में दस डॉलर प्रति शेयर से ऊपर खुला था। दस डॉलर से नीचे के नाम छोटे मूल्य परिवर्तनों से बड़े प्रतिशत उत्पन्न करते हैं।
लीवरेज्ड और इनवर्स फंड्स को एक क्यूरेटेड सूची के माध्यम से बाहर रखा गया है, जो हर टेबल के नीचे SQL में पूरी तरह से मुद्रित है। इसमें इंडेक्स-आधारित फंड और सिंगल-स्टॉक फंड शामिल हैं जो किसी कंपनी की दैनिक चाल को गुणा करते हैं। एक गियर्ड फंड बिना किसी कंपनी समाचार के किसी भी रॉ मूवर्स सूची में शीर्ष पर हो सकता है। यह सूची हाथ से बनाए रखी जाती है, जो इसकी कमजोरी है: इस महीने लॉन्च किया गया कोई फंड केवल तभी बाहर रखा जाता है जब कोई उसे जोड़ता है।
साधारण फंड्स को फिल्टर नहीं किया जाता है। एक अनलीवरेड इंडेक्स या सेक्टर ETF जो लिक्विडिटी और प्राइस फ्लोर को पार करता है, उसे यहाँ ऑपरेटिंग कंपनियों के साथ रैंक किया जाता है, और यह ब्रेड्थ काउंट्स में भी शामिल होता है। एक फंड नामों की एक टोकरी है जो पहले से ही उसी ब्रह्मांड में गिने जाते हैं, इसलिए उन पंक्तियों को एक कंपनी के वर्ष के बजाय टोकरी के प्रदर्शन के रूप में पढ़ें।
स्प्लिट्स। 2026 के दौरान प्रभावी होने वाले किसी भी स्प्लिट या स्टॉक डिविडेंड वाले टिकर को अलग रखा जाता है, चाहे अनुपात कितना भी छोटा क्यों न हो। यह एक रूढ़िवादी विकल्प है: यह कुछ वास्तविक प्रदर्शन करने वालों को बोर्ड पर जगह से वंचित कर देता है, और यह कभी भी शेयर-संख्या में बदलाव को रिटर्न के रूप में प्रकाशित नहीं करता है। ऊपर दिया गया पैनल उन बाहर किए गए नामों को दिखाता है जिनका स्प्लिट इतना बड़ा था कि वह चाल को गलत तरीके से दिखा सकता था।
देर से लिस्टिंग। जिस कंपनी ने वर्ष के पहले सत्र के बाद लिस्टिंग की है, उसका जनवरी का कोई मूल्य नहीं है और वह इन तालिकाओं में अनुपस्थित है, जो कि भारी नई-लिस्टिंग कैलेंडर वाले वर्ष में एक वास्तविक कमी है।
परिणाम। 922 नामों को रैंक किया गया है, और उनमें से शीर्ष और निचले दस इस पृष्ठ पर दो बोर्ड हैं।

तीन विंडो में एक ही सवाल

Year to date एक सीढ़ी का एक पायदान है, और हर लंबाई पर चाल अलग दिखती है। साप्ताहिक दृश्य इस सप्ताह के सबसे बड़े स्टॉक गेनर्स और लूजर्स है, मासिक दृश्य इस महीने के सबसे बड़े स्टॉक मूवर्स है, और यह पेज वर्ष का है। हर पायदान पर आधार अलग है: यह पेज पिछले एक महीने में औसतन दस करोड़ डॉलर प्रतिदिन के कारोबार पर स्क्रीन करता है, जबकि साप्ताहिक और मासिक पेज अपनी-अपनी विंडो के भीतर कुल कारोबार किए गए डॉलर पर स्क्रीन करते हैं, इसलिए कोई नाम एक बोर्ड को क्लियर कर सकता है और दूसरे से चूक सकता है। जो नाम अर्निंग्स रिएक्शन पर साप्ताहिक बोर्ड में शीर्ष पर होता है, वह अक्सर साल भर के आंकड़ों में बीच में रहता है। अब तक के वर्ष के व्यापक विवरण के लिए, पहली छमाही का बाजार रीकैप इंडेक्स, दरों और सेक्टर का विवरण देता है, और लीवरेज्ड ETFs कैसे काम करते हैं यह बताता है कि गियर्ड फंड्स को यहाँ अलग क्यों रखा गया है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

वर्ष 2026 का सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला स्टॉक कौन सा है?

उन शेयरों में, जिनका औसत दैनिक ट्रेडिंग वॉल्यूम कम से कम दस करोड़ डॉलर है, जो वर्ष की शुरुआत में दस डॉलर से ऊपर थे, जिनमें 2026 में कोई स्टॉक स्प्लिट नहीं हुआ है और जो लेवरेज्ड-फंड सूची में शामिल नहीं हैं, SNDK वर्ष 2026 का अब तक का सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला स्टॉक है, जो वर्ष के पहले सत्र से 536.4% ऊपर है। MRNA 399% के साथ दूसरे स्थान पर है।

2026 में किन शेयरों में सबसे अधिक गिरावट आई है?

TTD इस स्क्रीन पर -60.5% के साथ 2026 का सबसे खराब प्रदर्शन करने वाला स्टॉक है, जो -54.4% पर मौजूद WING से आगे है। 2026 के सबसे बड़े स्टॉक लूज़र्स की पूरी सूची ऊपर दी गई दूसरी तालिका में है, जिसे वर्ष के आगे बढ़ने के साथ अपडेट किया जाता है।

ईयर-टू-डेट स्टॉक रिटर्न की गणना कैसे की जाती है?

ईयर-टू-डेट रिटर्न नवीनतम कीमत की तुलना कैलेंडर वर्ष की शुरुआत की कीमत से करता है और परिवर्तन को प्रतिशत के रूप में दर्शाता है। यहाँ, इसकी गणना 2026 के पहले नियमित-सत्र के ओपन और सबसे हालिया पूर्ण सत्र के क्लोज़ के बीच की गई है। जिन शेयरों में वर्ष के दौरान स्प्लिट हुआ है, उन्हें समायोजित करने के बजाय सूची से बाहर रखा गया है, ताकि पाठक और टेप के बीच कोई समायोजन कारक न रहे।

क्या 2026 की गेनर्स सूची में लेवरेज्ड ETFs शामिल हैं?

नहीं। एक लेवरेज्ड या इनवर्स फंड किसी इंडेक्स या एक स्टॉक की दैनिक चाल को कई गुना बढ़ा देता है, इसलिए यह बिना किसी कंपनी समाचार के अक्सर मूवर्स सूची में सबसे ऊपर आ जाता है। रैंकिंग से पहले उन फंडों को नाम के आधार पर हटा दिया जाता है, और सूची प्रत्येक तालिका के नीचे SQL में देखी जा सकती है। सामान्य इंडेक्स और सेक्टर ETFs का मामला अलग है: वे किसी भी स्टॉक की तरह समान मानदंडों को पूरा करते हैं और उन्हें यहाँ रैंक किया जाता है, इसलिए एक फंड किसी भी बोर्ड पर दिखाई दे सकता है।

यहाँ दी गई प्रत्येक तालिका एक स्टोर्ड क्वेरी है जिसके साथ उसका SQL संलग्न है। स्क्रीन का ऑडिट करने के लिए किसी भी पैनल को विस्तार दें, या Strasmore टर्मिनल पर अपने स्वयं के मानदंडों के साथ इसे फिर से तैयार करें।

#market movers#gainers and losers#year to date#stock splits#market breadth