Strasmore Research
गहन पड़ताल Matt Connorलेखक: Matt Connor · अपडेट किया गया: 2026-07-23

COVID 2020 क्रैश और SPY का गिरावट चार्ट

2020 के COVID क्रैश का विस्तृत विश्लेषण। इसमें SPY के peak-to-trough स्तर, चार सर्किट ब्रेकर और 9 मार्च के ट्रेडिंग डेटा का सटीक विवरण दिया गया है।

2020 के COVID क्रैश के दौरान, S&P 500 19 फरवरी के रिकॉर्ड क्लोज से -34.2% peak-to-trough नुकसान तक गिर गया। इसमें 23 ट्रेडिंग दिन लगे। इस दौरान बाजार में चार बार सर्किट-ब्रेकर लगे, जो 1997 के बाद पहली बार हुआ था। यह पेज पूरी घटना का विवरण देता है: क्रैश का मैप, 9 मार्च के सत्र का मिनट-दर-मिनट विवरण (डेटा में मौजूद और गायब दोनों मिनटों के साथ, जो इस पेज पर सबसे सटीक प्रमाण हैं), सबसे अधिक गिरने वाले स्टॉक्स के नाम, और इस दौरान Treasuries और options tape की स्थिति। प्रत्येक संख्या एक स्टोर की गई क्वेरी है; SQL देखने के लिए किसी भी पैनल को विस्तार से देखें।

पूरी गिरावट, एक ही पंक्ति में

उस प्रसिद्ध एकल दिन से पहले का मानचित्र। SPY के दैनिक नियमित सत्र के क्लोजिंग डेटा से शिखर, निचला स्तर, गति और रिकवरी का पता चलता है — साथ ही तुलना के लिए 2008 के bear market का समान माप भी दिया गया है।

क्वेरीCOVID क्रैश, पीक से रिकवरी तक — SPY दैनिक क्लोज, एक पंक्ति
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH dailies AS (
    SELECT
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2020-02-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-09-01 00:00:00')
    GROUP BY d
),
peak AS (SELECT argMax(d, (c, -toInt32(d))) AS pd, max(c) AS pc FROM dailies WHERE d < toDate('2020-03-01')),
trough AS (SELECT argMin(d, (c, toInt32(d))) AS td, min(c) AS tc FROM dailies WHERE d < toDate('2020-04-01')),
gfc AS (
    SELECT
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2007-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2009-01-01 00:00:00')
    GROUP BY d
),
gpeak AS (SELECT argMax(d, (c, -toInt32(d))) AS pd, max(c) AS pc FROM gfc WHERE d < toDate('2008-01-01'))
SELECT
    toString((SELECT pd FROM peak)) AS peak_date,
    round((SELECT pc FROM peak), 2) AS peak_close,
    toString((SELECT td FROM trough)) AS trough_date,
    round((SELECT tc FROM trough), 2) AS trough_close,
    round(((SELECT tc FROM trough) / (SELECT pc FROM peak) - 1) * 100, 1) AS decline_pct,
    countIf(d > (SELECT pd FROM peak) AND d <= (SELECT td FROM trough)) AS sessions_peak_to_trough,
    dateDiff('day', (SELECT pd FROM peak), (SELECT td FROM trough)) AS calendar_days,
    countIf(d > (SELECT pd FROM peak) AND d <= (SELECT min(d) FROM dailies WHERE c <= 0.7 * (SELECT pc FROM peak))) AS sessions_to_minus_30,
    (SELECT countIf(d > (SELECT pd FROM gpeak) AND d <= (SELECT min(d) FROM gfc WHERE c <= 0.7 * (SELECT pc FROM gpeak))) FROM gfc) AS gfc_2008_sessions_to_minus_30,
    toString((SELECT min(d) FROM dailies WHERE d > (SELECT td FROM trough) AND c >= (SELECT pc FROM peak))) AS recovery_date,
    countIf(d > (SELECT td FROM trough) AND d <= (SELECT min(d) FROM dailies WHERE d > (SELECT td FROM trough) AND c >= (SELECT pc FROM peak))) AS sessions_trough_to_recovery
FROM dailies

SPY का शिखर क्लोजिंग 2020-02-19 को $338.31 था। निचला क्लोजिंग स्तर 2020-03-23 को $222.51 था, जो शिखर से -34.2% नीचे है — यह 23 ट्रेडिंग सत्रों और 33 कैलेंडर दिनों में सिमटा हुआ एक bear market था। "रिकॉर्ड पर सबसे तेज़ तीस प्रतिशत की गिरावट" का दावा इसी पंक्ति में प्रमाणित होता है: SPY की क्लोजिंग शिखर से 30% नीचे मात्र 22 सत्रों में पहुँच गई थी। 2008 के bear market को, अक्टूबर 2007 के शिखर क्लोजिंग से समान रूप से मापने पर, 30% की समान गिरावट के लिए 250 सत्रों की आवश्यकता थी। 2008 में जिसमें लगभग एक वर्ष लगा, 2020 में उसमें लगभग एक महीना लगा।

गिरावट का कालक्रम, जिसके सभी आंकड़े इस पृष्ठ के पैनलों से लिए गए हैं:

  • 19 फरवरी, 2020 — SPY का रिकॉर्ड क्लोजिंग, $338.31।
  • 9 मार्च — 1997 के बाद पहला मार्केट-वाइड सर्किट ब्रेकर; SPY -7.7% नीचे बंद हुआ। मिनट-दर-मिनट विवरण नीचे दिया गया है।
  • 12, 16, और 18 मार्च — तीन और Level-1 halts। 16 मार्च को -11.6% की गिरावट हुई, जो इस गिरावट का सबसे खराब एकल सत्र था।
  • 23 मार्च — निचला क्लोजिंग स्तर: $222.51, जो शिखर से -34.2% नीचे है।
  • 24 मार्च — सुधार की शुरुआत। 24 मार्च की स्टिमुलस रैली इस बदलाव का कारण बनी।
  • 2020-08-18 — SPY फिर से फरवरी के शिखर से ऊपर बंद हुआ, जो निचले स्तर के 103 सत्रों बाद हुआ।

9 मार्च, 2020: वह सत्र जिसने सर्किट ब्रेकर को सक्रिय कर दिया

मार्केट-वाइड सर्किट ब्रेकर S&P 500 पर आधारित होते हैं, इसलिए यह पैनल किसी अन्य प्रॉक्सी के बजाय SPY — S&P 500 ETF — के माध्यम से ट्रेडिंग ठहराव को दर्शाता है। पिछले सप्ताहांत, महामारी के कारण कीमतों में बदलाव और तेल आपूर्ति में आई कमी (जिसकी अधिक जानकारी नीचे दी गई है) एक साथ आ गए थे, जिससे बाजार की शुरुआत व्यवस्थित तरीके से नहीं हो सकी।

क्वेरी9 मार्च, 2020 को SPY — सर्किट-ब्रेकर सत्र, विवरण
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
    (
        SELECT argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2020-03-06 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-09 04:00:00')
    ) AS prior_rth_close,
    (
        SELECT (formatDateTime(toTimeZone(addMinutes(prev_bar, 1), 'America/New_York'), '%H:%i'), gap_minutes - 1)
        FROM (
            SELECT
                lagInFrame(window_start) OVER (ORDER BY window_start ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_bar,
                dateDiff('minute', prev_bar, window_start) AS gap_minutes
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'SPY'
              AND window_start >= toDateTime('2020-03-09 04:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-09 23:59:00')
              AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
        )
        WHERE prev_bar > toDateTime('2020-03-09 00:00:00')
        ORDER BY gap_minutes DESC
        LIMIT 1
    ) AS halt_gap
SELECT
    round(prior_rth_close, 2) AS prior_close,
    round(toFloat64(argMinIf(open, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)), 2) AS rth_open,
    round((toFloat64(argMinIf(open, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)) / prior_rth_close - 1) * 100, 1) AS gap_pct,
    halt_gap.1 AS halt_first_missing_et,
    halt_gap.2 AS halt_missing_minutes,
    round(minIf(toFloat64(low), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS rth_low,
    formatDateTime(toTimeZone(argMinIf(window_start, (toFloat64(low), toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 'America/New_York'), '%H:%i') AS low_et,
    round(toFloat64(argMaxIf(close, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)), 2) AS rth_close,
    round((toFloat64(argMaxIf(close, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)) / prior_rth_close - 1) * 100, 1) AS day_change_pct,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS day_shares_m,
    countIf((toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS rth_minute_bars
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
  AND window_start >= toDateTime('2020-03-09 04:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-09 23:59:00')

शुरुआत में दो आंकड़े। पहला, गैप: SPY $275.3 पर खुला, जो शुक्रवार की $297.42 की क्लोजिंग से -7.4% कम था — और शुरुआती मिनटों में ही S&P 500 की गिरावट 7% के Level-1 थ्रेशोल्ड तक पहुँच गई। दूसरा, और बेहतर: सामान्य 390 के बजाय 376 रेगुलर-सेशन मिनट बार्स। सुबह 9:34 बजे के बाद डेटा रुक जाता है: 09:35 ET से, 14 लगातार मिनटों में कोई बार प्रिंट नहीं हुआ। कहीं भी कोई ट्रेड नहीं हुआ। डेटा में यह गैप ही सर्किट ब्रेकर है। सत्र $274.4 पर बंद हुआ, जो -7.7% की गिरावट थी, और इसमें 304.6 मिलियन शेयर्स का वॉल्यूम रहा।

एक रुके हुए सत्र का स्वरूप

क्वेरीSPY आधे-घंटे के अंतराल पर — 9 मार्च, 2020 नियमित सत्र
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
    formatDateTime(toStartOfInterval(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), INTERVAL 30 MINUTE), '%H:%i') AS et_time,
    round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) AS bucket_close,
    round(min(toFloat64(low)), 2) AS bucket_low,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
  AND window_start >= toDateTime('2020-03-09 04:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-09 23:59:00')
  AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY et_time
ORDER BY et_time

शुरुआती सत्र में ही गिरावट, ट्रेडिंग का रुकना और फिर से शुरू होना, सब एक साथ घटित हुआ: इसका निचला स्तर $273.5 है, जो पूरे दिन के $273.45 के निचले स्तर के बहुत करीब है — 14:44 ET पर दोपहर का भाव केवल सुबह के स्तर का पुन: परीक्षण था। पुन: खुलने के बाद ट्रेडिंग में कोई खास हलचल नहीं हुई: हर आधे घंटे का क्लोजिंग भाव पुन: खुलने वाले मूल्य के कुछ डॉलर के भीतर ही रहा, और दिन भर का नुकसान वास्तविक समय के पहले कुछ मिनटों में ही हो गया था। वॉल्यूम भी यही कहानी विपरीत रूप में बताता है — अंतिम आधा घंटा, 46.7 मिलियन शेयरों के साथ, क्लोजिंग फ्लो के कारण दिन का सबसे भारी सत्र था। सर्किट ब्रेकर्स को ठीक इसी स्वरूप के लिए डिज़ाइन किया गया है: गिरावट को रोकना, पुन: खुलने के लिए नीलामी (auction) करना, और निरंतर ट्रेडिंग को नए मूल्य पर फिर से शुरू होने देना। बाजार की घड़ी में अब यह प्रणाली स्थायी रूप से शामिल है।

आठ सत्रों में चार बार ट्रेडिंग रुकी

9 मार्च को पहली बार ऐसा हुआ।

क्वेरीमार्च 2020 के चार सर्किट-ब्रेकर सत्र — SPY क्लोज, परिवर्तन, वॉल्यूम
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
    toString(et_date) AS session,
    close_usd,
    change_pct,
    shares_m
FROM (
    SELECT et_date, close_usd, shares_m,
           round((close_usd / lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) - 1) * 100, 1) AS change_pct
    FROM (
        SELECT
            toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
            round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS close_usd,
            round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2020-03-06 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-19 00:00:00')
        GROUP BY et_date
    )
)
WHERE toString(et_date) IN ('2020-03-09', '2020-03-12', '2020-03-16', '2020-03-18')
ORDER BY et_date

Level-1 ब्रेकर्स 12 मार्च (-9.6% पर बंद), 16 मार्च (-11.6% पर $239.41 पर बंद — 1987 के बाद S&P की सबसे बड़ी एक-दिवसीय गिरावट), और 18 मार्च (इंट्राडे में रुकी, -5.2% पर बंद) को भी सक्रिय हुए। इक्विटी मार्केट में 23 वर्षों के अंतराल के बाद, आठ ट्रेडिंग दिनों में चार बार मार्केट-वाइड हॉल्ट (halt) हुआ। ध्यान दें कि क्या नहीं हुआ: हर हॉल्ट Level 1 (7% टियर) था। 13% और 20% टियर तक कभी नहीं पहुँचे — यहाँ तक कि 16 मार्च को भी, हॉल्ट के बाद गिरावट धीमी हो गई और सत्र Level-2 लाइन के भीतर समाप्त हुआ।

Who fell hardest

An index number hides the dispersion underneath it. The same daily-close arithmetic, run across a handful of representative large-caps, shows where the crash actually landed — both on March 9 itself and across the full February 19 to March 23 slide.

क्वेरी9 मार्च और पूर्ण-क्रैश उतार-चढ़ाव — cruise, airline, energy, bank, tech, staples बनाम SPY
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH dailies AS (
    SELECT
        ticker,
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('UAL', 'CCL', 'XOM', 'JPM', 'AAPL', 'WMT', 'SPY')
      AND window_start >= toDateTime('2020-02-18 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-25 00:00:00')
    GROUP BY ticker, d
)
SELECT
    ticker,
    round((anyIf(c, d = toDate('2020-03-09')) / anyIf(c, d = toDate('2020-03-06')) - 1) * 100, 1) AS mar9_pct,
    round((anyIf(c, d = toDate('2020-03-23')) / anyIf(c, d = toDate('2020-02-19')) - 1) * 100, 1) AS crash_pct
FROM dailies
GROUP BY ticker
ORDER BY crash_pct ASC

The hardest-hit name in the panel, CCL (Carnival, the cruise operator), lost -19.9% on March 9 alone and -72.3% peak to trough. United Airlines gave up -66.9% over the crash; ExxonMobil -47.9%; JPMorgan -42.6%. Against them, SPY's -34.2% looks almost gentle, Apple fell roughly with the market at -31%, and Walmart — groceries, essentials, open through lockdowns — finished the same window at just -2.9%. Travel and energy repriced for a stopped world; staples barely moved.

तेल की कीमतों में युद्ध: एक संक्षिप्त विवरण

ऊपर दिए गए ऊर्जा विवाद को एक संक्षिप्त स्पष्टीकरण की आवश्यकता है, क्योंकि "तेल की कीमतों में युद्ध" 9 मार्च की कहानी का दूसरा हिस्सा है। सऊदी अरब और Russia के बीच OPEC+ उत्पादन वार्ता 6 मार्च, 2020, शुक्रवार को बिना किसी समझौते के समाप्त हो गई। सप्ताहांत के दौरान, सऊदी अरब ने अपनी आधिकारिक बिक्री कीमतें कम कर दीं और उत्पादन बढ़ाने की योजना की घोषणा की। यह ऐसे समय में हुआ जब यात्रा की मांग पहले से ही कम हो रही थी — यानी मांग में कमी के साथ आपूर्ति में भी अचानक वृद्धि। सोमवार को शेयर बाजार की शुरुआत में इन दोनों कारकों का प्रभाव दिखा, जिसका परिणाम ऊपर दिए गए पैनल में देखा जा सकता है: उस सोमवार को ExxonMobil -12.2% गिरा, जबकि SPY में -7.7% की गिरावट रही।

सुरक्षित निवेश की ओर पलायन — और वह सप्ताह जब यह बदल गया

इक्विटीज़ (Equities) पूरी कहानी का केवल आधा हिस्सा थीं। दूसरा आधा हिस्सा ट्रेजरी मार्केट (Treasury market) था, जहाँ सुरक्षित निवेश की ओर पलायन (flight to safety) एक रिकॉर्ड स्तर पर पहुँच गया — और फिर, एक असाधारण सप्ताह के लिए, यह विपरीत दिशा में चला गया।

क्वेरीक्रैश के दौरान 10-वर्षीय और 3-मासीय Treasury यील्ड, दैनिक क्लोज
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
    toString(date) AS date,
    round(yield_10_year, 2) AS ten_year_pct,
    round(yield_3_month, 2) AS three_month_pct
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= '2020-02-18' AND date <= '2020-03-31'
  AND isNotNull(yield_10_year)
ORDER BY date

19 फरवरी को इक्विटी के शिखर पर 10-वर्षीय यील्ड (10-year yield) 1.56% पर थी। 9 मार्च — ट्रेडिंग सत्र के रुकने तक — यह 0.54% पर बंद हुई, जो कि एक सर्वकालिक निचला स्तर था। इस दौरान खरीदारों ने सुरक्षा के बदले एक दशक के लिए सालाना आधा प्रतिशत स्वीकार किया। फिर यह पैटर्न उल्टा हो गया: 18 मार्च तक 10-वर्षीय यील्ड गिरकर 1.18% तक बढ़ गई, जबकि इक्विटीज़ गिरती रहीं — इसे "डैश फॉर कैश" (dash for cash) कहा जाता है। यह वह सप्ताह था जब फंड्स, कंपनियों और विदेशी धारकों ने डॉलर जुटाने के लिए ट्रेजरीज़ सहित सभी तरल संपत्तियों को बेचा। इसी बीच, उस दिन 3-महीने का बिल 0.02% पर बंद हुआ — यानी कैश इक्विवेलेंट्स (cash equivalents) शून्य के करीब पहुँच गए। जब सबसे सुरक्षित और सबसे जोखिम भरी संपत्ति एक साथ गिरती हैं, तो इसका अर्थ है कि बाजार में लिक्विडिटी (liquidity) की कमी है। यील्ड कर्व (The yield curve) इस घटना को अपने इतिहास में स्थायी रूप से दर्ज करता है।

ऑप्शंस टेप क्या दर्शाता है

SPY के लिस्टेड ऑप्शंस — जो मार्केट हेजिंग के मुख्य माध्यम हैं — ने बाजार में मची घबराहट का संकेत दिया है। इसकी टाइमिंग काफी महत्वपूर्ण है।

क्वेरीSPY ऑप्शंस: ट्रेडेड puts बनाम calls, 2–13 मार्च, 2020 (मिलियन कॉन्ट्रैक्ट्स)
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
    toString(toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York'))) AS session,
    round(sumIf(toFloat64(size), substring(ticker, 12, 1) = 'P') / 1e6, 2) AS put_contracts_m,
    round(sumIf(toFloat64(size), substring(ticker, 12, 1) = 'C') / 1e6, 2) AS call_contracts_m,
    round(sumIf(toFloat64(size), substring(ticker, 12, 1) = 'P') / sumIf(toFloat64(size), substring(ticker, 12, 1) = 'C'), 2) AS put_call_ratio
FROM global_markets.options_trades
WHERE ticker >= 'O:SPY2' AND ticker < 'O:SPY3'
  AND sip_timestamp >= toDateTime('2020-03-02 00:00:00') AND sip_timestamp < toDateTime('2020-03-14 00:00:00')
GROUP BY session
ORDER BY session

शुक्रवार, 6 मार्च को, ट्रेडिंग रुकने (halt session) से पहले, put/call वॉल्यूम रेशियो अपने उच्चतम स्तर 1.95 पर पहुँच गया — जिसका अर्थ है कि हर एक call के मुकाबले लगभग दो puts ट्रेड हुए। 9 मार्च को, 4.35 मिलियन puts के मुकाबले 2.38 मिलियन calls ट्रेड हुए, जो 1.83 का रेशियो था। 12 मार्च तक — जो कि एक -9.6% सेशन था — कॉल वॉल्यूम में बढ़ोतरी के कारण यह रेशियो घटकर 1.32 हो गया। सबसे अधिक put skew गिरावट की शुरुआत में देखा गया, न कि अंत में: सुरक्षा (protection) की खरीदारी शुरुआत में ही कर ली गई थी, और बाद के बड़े गिरावट वाले दिनों में ऑप्शंस ट्रेडिंग अधिक संतुलित (two-sided) रही।

मार्केट-वाइड हॉल्ट (market-wide halt) वास्तव में कैसे काम करता है

चूंकि ये प्रक्रियाएं इतनी कम होती हैं कि उपयोग के बीच में भुला दी जाती हैं, इसलिए इनकी कार्यप्रणाली को समझना आवश्यक है: मार्केट-वाइड ब्रेकर्स S&P 500 की पिछली क्लोजिंग से गिरावट पर आधारित होते हैं — यदि 3:25 pm ET से पहले 7% (Level 1) या 13% (Level 2) की गिरावट आती है, तो 15 मिनट का हॉल्ट लागू हो जाता है; 20% (Level 3) होने पर ट्रेडिंग सत्र तुरंत समाप्त हो जाता है। हॉल्ट के दौरान किसी भी एक्सचेंज पर कोई ट्रेड नहीं होता है; सभी ऑर्डर्स एक रीओपनिंग ऑक्शन (reopening auction) के लिए कतारबद्ध हो जाते हैं। यह ऑक्शन संचित रुचि (accumulated interest) को एक ही कीमत पर केंद्रित करता है, ठीक वैसे ही जैसे हर सुबह opening auction करता है। यह डिज़ाइन the 2010 flash crash के बाद बनाया गया था, क्योंकि पुराने थ्रेसहोल्ड वास्तविक गिरावट के दौरान भी सक्रिय होने के लिए बहुत अधिक थे।

मार्च 2020 इस डिज़ाइन का पहला — और अब तक का एकमात्र — लाइव टेस्ट था। इसका परिणाम ऊपर दिए गए पैनलों में दिया गया है: चार Level-1 हॉल्ट हुए, जिनमें से प्रत्येक के बाद व्यवस्थित रीओपनिंग हुई। कोई भी Level 2 या Level 3 तक नहीं पहुँचा, और इंडेक्स के इतिहास में सबसे तेज़ गिरावट के दौरान प्रत्येक 23 सत्र में मार्केट कार्य करता रहा। इसके बाद नियमों को यथावत रखा गया: S&P 500 पर आधारित वही 7/13/20 थ्रेसहोल्ड आज भी लागू हैं। सिस्टम लचीला साबित हुआ; बुनियादी ढांचा (plumbing) सफल रहा।

COVID क्रैश FAQ

9 मार्च, 2020 को सर्किट ब्रेकर क्यों लगा?

S&P 500 बाजार खुलने के कुछ ही मिनटों के भीतर अपने पिछले क्लोजिंग स्तर से 7% गिर गया — जो कि Level-1 मार्केट-वाइड थ्रेशोल्ड है। पूरे बाजार में 15 मिनट के लिए ट्रेडिंग रोक दी गई, जिसके बाद नीलामी (auction) के माध्यम से बाजार फिर से खुला। यह ठहराव इस पेज के मिनट टेप में 09:35 ET से शुरू होने वाले 14 लगातार गायब बार्स के रूप में देखा जा सकता है।

COVID क्रैश के दौरान शेयर बाजार कितना गिरा?

SPY के डेली क्लोज के आधार पर, यह 23 ट्रेडिंग सेशन्स में, 19 फरवरी, 2020 को $338.31 से 23 मार्च, 2020 को $222.51 तक, -34.2% तक गिरा।

मार्च 2020 में कितनी बार सर्किट ब्रेकर लगा?

चार बार मार्केट-वाइड Level-1 हॉल्ट लगे: 9, 12, 16 और 18 मार्च को। ये अक्टूबर 1997 के बाद पहली बार हुआ था।

क्या 2020 में कभी Level 2 या Level 3 सर्किट ब्रेकर लगे?

नहीं। 2020 के सभी चार हॉल्ट Level 1 (7%) थे। वर्तमान डिज़ाइन के तहत कभी भी Level-2 (13%) या Level-3 (20%) मार्केट-वाइड हॉल्ट नहीं लगा है — -11.6% पर क्रैश के सबसे खराब सत्र में भी नहीं।

क्या बाजार COVID क्रैश से पूरी तरह उबर गया?

हाँ। SPY ने 23 मार्च के निचले स्तर के 103 ट्रेडिंग सेशन्स बाद, 2020-08-18 को अपने 19 फरवरी, 2020 के शिखर से ऊपर क्लोजिंग की। यह इतनी गहराई वाले बेयर मार्केट से सबसे तेज़ पूर्ण रिकवरी में से एक है।

ऊपर दिया गया प्रत्येक पैनल ऐतिहासिक टेप पर एक संग्रहीत, वर्जन किया गया क्वेरी है — प्रत्येक माप देखने के लिए SQL का विस्तार करें। इसे पढ़ने के बजाय क्या आप इस दिन का अनुभव करना चाहते हैं? यह Strasmore Labs trading simulator में खेलने योग्य परिदृश्यों में से एक है।

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