Market Recap 30 June 2026 आंकड़े
30 जून 2026 का बाजार सारांश: तकनीक आधारित बढ़त के साथ तिमाही का अंतिम सत्र। SPY और QQQ के प्रदर्शन और सेक्टर फंड्स का विस्तृत विवरण देखें।
मंगलवार, 30 जून, 2026 — तिमाही का अंतिम सत्र — अधिकांशतः लाल निशान वाले बाजार में तकनीक-आधारित बढ़त वाला दिन था: QQQ में 1.63% की वृद्धि हुई और SPY में 0.73%, फिर भी केवल 4 10 S&P सेक्टर फंड्स बढ़त के साथ बंद हुए (3,349 लिक्विड नाम बढ़े, 3,033 गिरे)। पिछला सत्र: 29 जून का सारांश। नीचे दी गई प्रत्येक संख्या एक संग्रहीत क्वेरी से पढ़ी गई है — SQL देखने के लिए किसी भी पैनल का विस्तार करें।
स्कोरबोर्ड
प्रत्येक परिवर्तन की तुलना 30 जून के अंतिम नियमित सत्र के मिनट बार से 29 जून, सोमवार के साथ की गई है।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH prior AS (
SELECT ticker, argMax(close, window_start) AS prior_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
AND window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
GROUP BY ticker
),
sess AS (
SELECT ticker,
argMin(open, window_start) AS day_open,
argMax(close, window_start) AS day_close,
max(high) AS day_high,
min(low) AS day_low,
round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_traded_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
AND window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00'
GROUP BY ticker
)
SELECT
s.ticker AS ticker,
round(toFloat64(p.prior_close), 2) AS prior_close,
round(toFloat64(s.day_open), 2) AS day_open,
round(toFloat64(s.day_close), 2) AS day_close,
round((toFloat64(s.day_close) / toFloat64(p.prior_close) - 1) * 100, 2) AS pct_change,
round(toFloat64(s.day_high), 2) AS day_high,
round(toFloat64(s.day_low), 2) AS day_low,
s.shares_traded_m AS shares_traded_m
FROM sess s
JOIN prior p ON s.ticker = p.ticker
ORDER BY s.tickerSPY 741.29 पर खुला और 746.32 पर बंद हुआ, जो इसके 748.02 उच्च स्तर के करीब है। DIA के 0.12% के मुकाबले QQQ का 1.63% आज के बाजार का मुख्य रुझान है: विकास शेयरों में तेजी रही, ब्लू चिप्स में मामूली हलचल हुई, और IWM 0.49% रहा।
इस दिन के साथ तिमाही समाप्त हुई
30 जून को दूसरी तिमाही के 62 सत्रों का समापन हुआ। इस दिन का रुझान पूरी तिमाही के समान ही रहा।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH q2 AS (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
argMin(toFloat64(open), window_start) AS d_open,
argMax(toFloat64(close), window_start) AS d_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY ticker, d
)
SELECT
ticker,
toString(min(d)) AS quarter_first_session,
count() AS quarter_sessions,
round(argMin(d_open, d), 2) AS quarter_open,
round(argMax(d_close, d), 2) AS quarter_close,
round((argMax(d_close, d) / argMin(d_open, d) - 1) * 100, 2) AS quarter_pct,
countIf(d_close > d_open) AS up_sessions
FROM q2
GROUP BY ticker
ORDER BY quarter_pct DESC, ticker ASC1 अप्रैल की शुरुआत से 30 जून के अंत तक: QQQ +26.53%, IWM 20.21%, SPY 14.13%, DIA 12.08%। QQQ ने इस तिमाही और 30 जून दोनों में बढ़त बनाई। हालांकि, अन्य सूचकांकों के प्रदर्शन में अंतर देखा गया: 30 जून को SPY ने IWM को पीछे छोड़ा, लेकिन पूरी तिमाही में IWM ने SPY से बेहतर प्रदर्शन किया। QQQ 62 में से 38 सत्रों में बढ़त के साथ बंद हुआ (Q2 का सारांश देखें)।
क्या यह दिन असामान्य था?
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT round(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-06-30')), 2) AS day_move_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-06-30'))), groupArrayIf(abs(oc_pct), d != toDate('2026-06-30'))) + 1 AS abs_move_rank,
count() AS sessions_compared,
toString(min(d)) AS first_session
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
(argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS oc_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY d
)क्लोज-ओवर-क्लोज स्कोरबोर्ड के बजाय, सत्र के दौरान ओपन-टू-क्लोज पर ध्यान दें — SPY 0.68% तक बदला, जो पूर्ण आकार के मामले में पिछले 21 सत्रों में से 7 स्थान पर रहा। इंडेक्स शांत था; लेकिन ट्रेडिंग गतिविधि काफी अस्थिर थी।
Breadth: एक सीमित सकारात्मक बढ़त
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_ticker AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-30 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-30 00:00:00')) AS day_close,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') AS day_dollar_volume
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE (window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
GROUP BY ticker
)
SELECT
countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS advancers,
countIf(day_close < prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS decliners,
countIf(day_close = prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS unchanged,
countIf(day_dollar_volume >= 1000000) AS liquid_tickers,
count() AS tickers_traded_both_sessions,
count() - countIf(day_dollar_volume >= 1000000) AS dropped_by_liquidity_filter,
round(100.0 * countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000)
/ countIf(day_dollar_volume >= 1000000), 1) AS advancer_pct,
countIf(ticker IN ('XLB', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')) AS sector_funds_counted,
countIf(ticker IN ('XLB', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
AND day_close > prior_close) AS sector_funds_up
FROM per_ticker
WHERE prior_close > 0 AND day_close > 03,349 बढ़त वाले, 3,033 गिरावट वाले, 88 अपरिवर्तित: 51.8% लिक्विड टेप में बढ़त देखी गई — 1.63% ग्रोथ-इंडेक्स प्रिंट के बीच यह परिणाम अनिश्चित था। लिक्विडिटी फ़िल्टर 5,055 11,525 डुअल-सेशन टिकर्स (जिनका ट्रेड वॉल्यूम $1 मिलियन से कम है) को हटा देता है, जिन्हें यहाँ शामिल किया गया है और कभी छिपाया नहीं गया है।
सेक्टर वार: पैसा वास्तव में कहाँ गया
केवल नामों की गिनती करने से यह पता नहीं चलता कि पैसा कहाँ केंद्रित था। नीचे दिए गए दस फंड्स में से प्रत्येक S&P 500 का एक हिस्सा रखते हैं। सबसे अच्छे और सबसे खराब प्रदर्शन करने वाले फंड के बीच का अंतर यह दर्शाता है कि सत्र कितना असमान था।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-30 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-30 00:00:00')) AS day_close,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
AND ((window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round(prior_close, 2) AS prior_close,
round(day_close, 2) AS day_close,
round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
if(day_close > prior_close, 1, 0) AS is_up,
round(max((day_close / prior_close - 1) * 100) OVER () - (day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pts_behind_leader,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY pct_chg DESC, ticker ASCTechnology (XLK) में 2.69% की वृद्धि हुई और यह अकेला सकारात्मक रहा: industrials 1.34%, materials 0.36% और discretionary 0.15% ही अन्य सकारात्मक सेक्टर थे। बाकी सभी सेक्टर लाल निशान में रहे, जिनमें financials (-0.17%) से लेकर utilities (-1.48%), staples (-1.53%) और अंत में real estate (-2%) शामिल हैं। सबसे अच्छा और सबसे खराब का अंतर: 4.69 प्रतिशत अंक, 4 में से 10 फंड सकारात्मक रहे। एक इंडेक्स जो एक प्रतिशत से कम बढ़ा, और चार अंकों का अंतर: एक ही सेक्टर ने बाजार को संभाला।
दिन के सबसे बड़े उतार-चढ़ाव, पूरे बाजार में
Breadth यह बताता है कि कितने शेयरों के दाम बढ़े; यह डेटा दिखाता है कि किन शेयरों में सबसे अधिक हलचल हुई — $10 million या उससे अधिक के कारोबार वाले शेयरों में प्रतिशत परिवर्तन के आधार पर शीर्ष और निचले पांच शेयर।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_ticker AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-30 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-30 00:00:00')) AS day_close,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') AS day_dollar_volume
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE (window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
GROUP BY ticker
HAVING prior_close > 1 AND day_close > 0 AND day_dollar_volume >= 10000000 AND ticker NOT IN ('SPCX')
)
SELECT
board,
ticker,
prior_close,
day_close,
pct_chg,
round(abs(pct_chg), 2) AS abs_pct_chg,
dollar_volume_m,
if(ticker IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
WHERE execution_date >= '2026-06-29' AND execution_date <= '2026-06-30'), 1, 0) AS split_record_on_file
FROM (
SELECT 'top gainers' AS board, ticker, round(prior_close, 2) AS prior_close, round(day_close, 2) AS day_close,
round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg, round(day_dollar_volume / 1e6, 0) AS dollar_volume_m
FROM per_ticker
ORDER BY (day_close / prior_close) DESC, ticker ASC
LIMIT 5
UNION ALL
SELECT 'top decliners' AS board, ticker, round(prior_close, 2) AS prior_close, round(day_close, 2) AS day_close,
round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg, round(day_dollar_volume / 1e6, 0) AS dollar_volume_m
FROM per_ticker
ORDER BY (day_close / prior_close) ASC, ticker ASC
LIMIT 5
)
ORDER BY if(board = 'top gainers', 0, 1) ASC, pct_chg DESC, ticker ASCदोनों बोर्ड इंडेक्स के समान नहीं दिख रहे हैं। JEM में $141 million के कारोबार के साथ +256.76% की बढ़त देखी गई; SOC में $306 million के कारोबार पर 55.89% की गिरावट आई। ABVX में $942 million के कारोबार के साथ 38.56% की वृद्धि हुई, जो दोनों बोर्डों में सबसे अधिक टर्नओवर है; NVCT 35.62% गिरा और UNCY 39.09% गिरा। Split-record कॉलम डेटा को सटीक रखता है — एक 1-for-10 reverse split अनएडजस्टेड टेप पर +900% "लाभ" के रूप में दिखता है — और यहाँ प्रत्येक शेयर में 0 है: वास्तविक ट्रेड।
तीन पंक्तियाँ एक ही ट्रेड को दो बार दर्शाती हैं: CRCA (-35.16%) और CRCG (-35.19%) में गिरावट आई जबकि CRCD 35.47% बढ़ा — प्रत्येक नीचे दिए गए क्रिप्टो-संबंधित नाम के -17.53% उतार-चढ़ाव के लगभग दोगुना है: leveraged single-stock wrappers।
दिन की मुख्य खबर: सेमीकंडक्टर शेयरों में तिमाही बदलाव
छह नाम, एक विषय, लेकिन परिणाम बिल्कुल अलग — केवल सह-आंदोलन और परिमाण देखा गया; डेटा कारण स्पष्ट नहीं करता है।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-30 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-30 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') AS day_low,
argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') AS low_bar,
argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') AS high_bar,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AMD', 'INTC', 'MU', 'SNDK', 'TSM', 'WDC')
AND ((window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round(prior_close, 2) AS prior_close,
round(day_close, 2) AS day_close,
round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
round(day_high, 2) AS day_high,
formatDateTime(toTimeZone(high_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_high_et,
round(day_low, 2) AS day_low,
formatDateTime(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_low_et,
round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY tickerSanDisk 10.79% बढ़ा, AMD 7.7%, Intel 5.93%, TSMC 4.86% — जबकि MU, जिसका टर्नओवर $37.41 billion के साथ सबसे अधिक था, मात्र 0.52% बढ़ा और Western Digital (-2.01%) में कोई हलचल नहीं हुई। यह टेक्नोलॉजी के 2.69% सेक्टर के परिणामों का विवरण है (MU का जून, टिक-दर-टिक)।
बाजार के विपरीत रुझान क्रिप्टो से जुड़े वित्तीय शेयरों में देखा गया:
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-30 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-30 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') AS day_low,
argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') AS low_bar,
argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') AS high_bar,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-06-30 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('COIN', 'CRCL', 'HOOD', 'MSTR')
AND ((window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round(prior_close, 2) AS prior_close,
round(day_close, 2) AS day_close,
round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
round(day_high, 2) AS day_high,
formatDateTime(toTimeZone(high_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_high_et,
round(day_low, 2) AS day_low,
formatDateTime(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_low_et,
round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY tickerCRCL -17.53% पर रहा, जिसका $62.52 का निचला स्तर 15:59 ET पर आया — जो सत्र का अंतिम मिनट था — साथ ही MSTR -6.2%, COIN -3.61% और HOOD -1.53% भी इसी दिशा में रहे। सह-आंदोलन देखा गया; कारण स्पष्ट नहीं है।
समाचार फीड में क्या रहा
कारणों का दावा न करने वाला सारांश, पाठक को वह जानकारी प्रदान करता है जो वास्तव में उस दिन प्रकाशित हुई थी।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
names.n AS ticker,
countIf(has(tickers, names.n)) AS articles_today,
if(countIf(has(tickers, names.n)) = 0, 'none',
formatDateTime(toTimeZone(argMaxIf(published_utc, (published_utc, id), has(tickers, names.n)), 'America/New_York'), '%H:%i')) AS latest_et,
if(countIf(has(tickers, names.n)) = 0, 'no article in our feed this session',
JSONExtractString(argMaxIf(publisher, (published_utc, id), has(tickers, names.n)), 'name')) AS publisher_name,
if(countIf(has(tickers, names.n)) = 0, 'no article in our feed this session',
argMaxIf(title, (published_utc, id), has(tickers, names.n))) AS latest_headline
FROM global_markets.stocks_news
CROSS JOIN (SELECT arrayJoin(['NVDA', 'MU', 'SNDK', 'CRCL', 'SOC', 'ABVX', 'JEM']) AS n) AS names
WHERE published_utc >= '2026-06-30 04:00:00' AND published_utc < '2026-07-01 04:00:00'
GROUP BY names.n
ORDER BY articles_today DESC, ticker ASCसबसे अधिक चर्चा में रहने वाला नाम NVDA था, जिस पर 21 लेख आए — हालांकि यह दिन के सबसे बड़े उतार-चढ़ाव वाले शेयरों में शामिल नहीं था — सत्र का इसका अंतिम लेख (16:28 ET, Investing.com) "These Stocks Could Benefit as the Robotaxi Race Heats Up" शीर्षक वाला था। MU के लिए 7 लेख आए; SanDisk का एकमात्र लेख (The Motley Fool) पूरे दिन की एकमात्र ऐसी हेडलाइन है जिसमें वास्तविक उतार-चढ़ाव का नाम दिया गया है: "Why Sandisk Stock Is Skyrocketing Today"।
मुख्य निष्कर्ष यह है: दिन का सबसे बड़ा गिरावट वाला शेयर, सबसे अधिक बढ़त वाला शेयर और सबसे अधिक गिरने वाला क्रिप्टो-संबंधित नाम — इन सभी के लिए 0, 0 और 0 लेख आए — 211 लेखों के फीड में, प्रत्येक के लिए शून्य लेख। कवरेज, प्राइस एक्शन (price action) का पैमाना नहीं है।
कहाँ व्यापार हुआ
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT ticker, leaderboard, dollar_volume_bn, if(dollar_volume_bn < 1, dollar_volume_m, NULL) AS dollar_value_m, shares_m,
round(100 * if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m)
/ max(if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m)) OVER (PARTITION BY leaderboard), 1) AS pct_of_board_leader
FROM (
SELECT
'by dollars traded' AS leaderboard,
ticker,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e6, 0) AS dollar_volume_m,
round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00'
AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY dollar_volume_bn DESC
LIMIT 6
UNION ALL
SELECT
'by shares traded' AS leaderboard,
ticker,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e6, 0) AS dollar_volume_m,
round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00'
AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY shares_m DESC
LIMIT 4
)
ORDER BY leaderboard ASC, if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m) DESCडॉलर के मामले में, MU ने सभी स्टॉक्स को पीछे छोड़ दिया, जिसमें इंडेक्स फंड भी शामिल हैं: SPY के $31.84 बिलियन के मुकाबले $37.41 बिलियन — यह लगातार दूसरा सत्र है जब इसका ट्रेडिंग वॉल्यूम प्रमुख इंडेक्स फंड से अधिक रहा (सोमवार का सारांश में पहला सत्र देखें)। शेयर बोर्ड कुछ और ही संकेत देता है: SOXS, जो एक 3x-leveraged inverse semiconductor ETF है (515.5 मिलियन शेयर), और दो ऐसे स्टॉक्स जिनकी कीमत एक डॉलर से कम है और जिनका वॉल्यूम MU के मुकाबले नगण्य है — वॉल्यूम के दो अर्थ निकलते हैं।
एक नाम को जानबूझकर दोनों बोर्डों से अलग रखा गया है: जून में लिस्ट होने वाला एक स्टॉक जिसका टिकर पहले एक अन्य, असंबंधित कंपनी का था, इसलिए वेंडर फीड्स एक ही तीन अक्षरों वाली दो संस्थाओं को दर्शाते हैं (यहाँ रसीदें देखें)।
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(sum(toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS shares_bn,
round(100 * sum(toFloat64(volume)) / max(sum(toFloat64(volume))) OVER (), 1) AS pct_of_biggest_bucket
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00'
GROUP BY et_time
ORDER BY et_timeशुरुआती आधे घंटे में 2.05 बिलियन शेयर, 13:30 पर 0.78 बिलियन का निचला स्तर, और दिन का सबसे बड़ा हिस्सा — 2.69 बिलियन — तिमाही के अंत में क्लोजिंग तक, जहाँ क्लोजिंग ऑक्शन और उसके रीबैलेंसिंग फ्लो दर्ज किए जाते हैं (29 जून का विस्तृत विश्लेषण यहाँ देखें)।
ऑप्शंस टेप
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
(
SELECT (any(underlying_symbol), any(toFloat64(strike_price)), any(option_type),
any(toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6)))),
sum(size), count(), round(avg(toFloat64(price)), 3))
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-06-30 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-01 00:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY sum(size) DESC
LIMIT 1
) AS top_contract,
(
SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00'
) AS spy_close
SELECT
round(count() / 1e6, 2) AS option_prints_m,
round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2) AS contracts_m,
round(100.0 * sumIf(size, option_type = 'C') / sum(size), 1) AS call_pct_of_volume,
round(100.0 * sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260630') / sum(size), 1) AS same_day_expiry_pct,
round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260702')) / 1e6, 2) AS thu_jul2_expiry_contracts_m,
countIf(substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260703') AS fri_jul3_expiry_prints,
round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY')) / 1e6, 2) AS spy_contracts_m,
round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'QQQ')) / 1e6, 2) AS qqq_contracts_m,
round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P'))
/ toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'C')), 2) AS spy_put_call_ratio,
round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'C'
AND substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260630' AND toFloat64(strike_price) > spy_close)) / 1e6, 2) AS spy_0dte_otm_calls_m,
round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'C'
AND substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260630' AND toFloat64(strike_price) <= spy_close)) / 1e6, 2) AS spy_0dte_itm_calls_m,
round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P'
AND substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260630' AND toFloat64(strike_price) < spy_close)) / 1e6, 2) AS spy_0dte_otm_puts_m,
round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P'
AND substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260630' AND toFloat64(strike_price) >= spy_close)) / 1e6, 2) AS spy_0dte_itm_puts_m,
top_contract.1 AS top_contract_underlying,
top_contract.2 AS top_contract_strike,
top_contract.3 AS top_contract_type,
top_contract.4 AS top_contract_expiry,
top_contract.5 AS top_contract_volume,
round(top_contract.7, 3) AS top_contract_avg_price,
round(top_contract.2 - spy_close, 2) AS top_strike_minus_spy_close
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-06-30 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-01 00:00:00'10.06 मिलियन प्रिंट्स में कुल 61.95 मिलियन कॉन्ट्रैक्ट्स का व्यापार हुआ; कॉल ऑप्शंस का वॉल्यूम टेप-वाइड वॉल्यूम का 57.3% था, और उस मंगलवार को इसका 28% हिस्सा एक्सपायर हो गया। SPY का रुझान विपरीत था: 1.09 के पुट/कॉल अनुपात के साथ 12.04 मिलियन कॉन्ट्रैक्ट्स — फंड के बढ़ने के बावजूद, कॉल की तुलना में पुट अधिक थे।
SPY के उसी दिन एक्सपायर होने वाले ऑप्शंस की तुलना इसके $746.32 क्लोज से करने पर डेटा स्पष्ट होता है: 3.33 मिलियन आउट-ऑफ-द-मनी पुट्स (क्लोजिंग से नीचे के स्ट्राइक्स) और 2.28 मिलियन आउट-ऑफ-द-मनी कॉल्स, जबकि 1.77 मिलियन इन-द-मनी कॉल्स और 0.63 मिलियन इन-द-मनी पुट्स थे — SPY के 0DTE दिन में वे डाउनसाइड स्ट्राइक्स सबसे अधिक सक्रिय थे जो बिना मूल्य के एक्सपायर हो गए। शुक्रवार, 3 जुलाई एक्सपायरी कोड वाला कोई भी ट्रेड नहीं हुआ (0 प्रिंट्स — उस शुक्रवार को बाजार बंद है); गुरुवार वीकली में 10.52 मिलियन का वॉल्यूम रहा।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
concat(underlying, ' $', toString(strike), ' ', if(typ = 'C', 'call', 'put')) AS contract,
toString(expiry) AS expires,
formatDateTimeInJodaSyntax(expiry, 'MMMM d, yyyy') AS expires_label,
if(expiry = toDate('2026-06-30'), 1, 0) AS is_same_day,
contracts,
round(avg_px, 3) AS avg_premium,
round(100 * contracts / max(contracts) OVER (), 1) AS pct_of_busiest
FROM (
SELECT any(underlying_symbol) AS underlying,
any(toFloat64(strike_price)) AS strike,
any(option_type) AS typ,
any(toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6)))) AS expiry,
sum(size) AS contracts,
avg(toFloat64(price)) AS avg_px,
any(ticker) AS occ
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-06-30 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-01 00:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY contracts DESC, occ ASC
LIMIT 6
)
ORDER BY contracts DESC, contract ASCसबसे अधिक सक्रिय कॉन्ट्रैक्ट उसी दिन का SPY $747 कॉल था — 821,361 कॉन्ट्रैक्ट्स $0.641 के औसत प्रीमियम पर, जो SPY के अंतिम रेगुलर बार से $0.68 ऊपर समाप्त हुआ, और बिना मूल्य के रहा। इसके पीछे का डेटा एक सबक है: टेप पर सबसे व्यस्त छह कॉन्ट्रैक्ट्स में से पांच, क्लोजिंग के आसपास एक डॉलर के अंतर वाले उसी दिन के SPY स्ट्राइक्स थे (अगला SPY $748 call है), जिनमें से प्रत्येक कुछ सेंट्स पर ट्रेड हो रहा था। अपवाद, जो लीडर के वॉल्यूम का 65.1% था, KWEB $29 call एक्सपायर होने वाला December 18, 2026 था, जो कि कोई उसी दिन का कॉन्ट्रैक्ट नहीं था: पांच दोपहर के लॉटरी टिकटों के बीच एक छह महीने की पोजीशन।
Rates: अर्धवार्षिक समाप्ति तक लंबी अवधि की दरें बढ़ीं
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
t.1 AS curve_point,
round(t.2, 2) AS jun30_yield_pct,
round((t.2 - t.3) * 100) AS one_day_change_bp
FROM (
SELECT arrayJoin([
('1 month', toFloat64(d.yield_1_month), toFloat64(p.yield_1_month)),
('3 month', toFloat64(d.yield_3_month), toFloat64(p.yield_3_month)),
('1 year', toFloat64(d.yield_1_year), toFloat64(p.yield_1_year)),
('2 year', toFloat64(d.yield_2_year), toFloat64(p.yield_2_year)),
('5 year', toFloat64(d.yield_5_year), toFloat64(p.yield_5_year)),
('10 year', toFloat64(d.yield_10_year), toFloat64(p.yield_10_year)),
('30 year', toFloat64(d.yield_30_year), toFloat64(p.yield_30_year)),
('2s10s spread', toFloat64(d.yield_10_year - d.yield_2_year), toFloat64(p.yield_10_year - p.yield_2_year))
]) AS t
FROM (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-06-30') AS d,
(SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-06-29') AS p
)अर्धवार्षिक के अंतिम दिन लंबी अवधि की दरें बढ़ीं: 10-year दर 6 bp बढ़कर 4.44% हो गई, 2-year दर 4 bp बढ़कर 4.14% हुई, और 2s10s spread 2 bp बढ़कर 0.3 points तक पहुँच गया। इस सत्र के दौरान लंबी यील्ड (yields) में वृद्धि हुई। इस सत्र के सबसे कमजोर सेक्टर, real estate (-2%), और तीसरे सबसे कमजोर सेक्टर, utilities (-1.48%), दोनों ही दर-संवेदनशील (rate-sensitive) माने जाते हैं। इन दोनों का एक साथ कमजोर होना ध्यान देने योग्य है, हालांकि यह डेटा इस कारण को सिद्ध नहीं कर सकता (H1 recap अर्धवार्षिक कर्व का विवरण देता है)।
दिन के पीछे का कैलेंडर
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
(
SELECT (count(), uniqExact(publisher))
FROM global_markets.stocks_news
WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-06-30'
) AS news,
(
SELECT (argMax(t, n), max(n))
FROM (
SELECT t, count() AS n
FROM (
SELECT arrayJoin(tickers) AS t
FROM global_markets.stocks_news
WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-06-30'
)
WHERE t != 'SPCX'
GROUP BY t
)
) AS top_news
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-06-30') AS ex_dividend_records,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-06-30') AS splits_executed,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-06-30') AS ipos_listed,
(SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-06-30') AS sec_filings,
(SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '4') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-06-30') AS insider_form4_filings,
(SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '8-K') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-06-30') AS filings_8k,
(SELECT arrayStringConcat(groupArray(concat(ticker, ' — ', issuer_name)), '; ') FROM (
SELECT ticker, issuer_name FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-06-30' ORDER BY ticker
)) AS ipo_names,
news.1 AS news_articles,
news.2 AS news_publishers,
top_news.1 AS most_covered_ticker,
top_news.2 AS most_covered_articles,
(SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = toDate('2026-06-29')) AS filings_prior_session704 डिविडेंड रिकॉर्ड्स तिमाही के अंतिम दिन ex-dividend हुए — यह तिमाही के अंत का प्रभाव है, क्योंकि अधिकांश अमेरिकी कंपनियां त्रैमासिक भुगतान करती हैं — साथ ही 7 स्प्लिट्स और 2 नई लिस्टिंग (AACU — Ares Acquisition Corp III; OSPRU — Osprey Acquisition Corp. III) भी हुईं। डेटा-क्वालिटी का मुख्य बिंदु फाइलिंग कॉलम है: SEC इंडेक्स में 30 जून के लिए 31 फाइलिंग दर्ज हैं — इसमें 0 8-Ks और 0 insider Form 4s शामिल हैं — जबकि पिछले सत्र में यह संख्या 4439 थी। डेटा फीड में महीने के अंत का यह पैटर्न the month-end gap note में बताया गया है; जब तक बैकफिल डेटा नहीं आता, इस दिन को शामिल करने वाली कोई भी गणना कम आंकी गई मानी जाएगी।
सत्र, सत्यापित
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
formatDateTime(min(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%H:%i') AS first_spy_bar_et,
formatDateTime(max(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%H:%i') AS last_spy_bar_et,
count() AS spy_minute_bars,
countIf(window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00') AS regular_session_bars,
uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00') AS day_sessions
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-06-30 00:00:00' AND window_start < '2026-07-01 00:00:00'SPY के बार्स न्यूयॉर्क समय के अनुसार 04:00 से 19:59 तक चलते हैं। इसमें ठीक 390 रेगुलर-विंडो बार्स होते हैं — एक पूर्ण सत्र, जिसे टेप से सत्यापित किया गया है (एक्सचेंज-कैलेंडर डेटासेट में केवल आगामी क्लोजर शामिल होते हैं)।
सत्र का निष्कर्ष
एक 0.73% SPY प्रिंट, जिसमें 51.8% नाम बढ़त में हैं, 4 10 सेक्टर फंड्स हरे निशान में हैं, और सबसे अच्छे व सबसे खराब के बीच 4.69 अंकों का अंतर है, वह व्यापक रैली नहीं है। यह केवल एक सेक्टर की रैली है जो इंडेक्स जैसा दिख रही है; यह तिमाही के अंत की नीलामी के दौरान सबसे भारी आधा घंटा था। इंडेक्स में बदलाव एक औसत होता है, और इस मामले में अधिकांश सेक्टर गिरने के बावजूद टेक्नोलॉजी सेक्टर ने इसे संभाला: दिशा पर भरोसा करने से पहले प्रसार (dispersion) की जांच करें।
FAQ
30 जून, 2026 को शेयर बाजार का प्रदर्शन कैसा रहा?
बाजार बढ़त के साथ बंद हुआ: 29 जून की क्लोजिंग के मुकाबले SPY में 0.73% और QQQ में 1.63% की वृद्धि हुई। मार्केट ब्रैडथ सीमित थी — 51.8% लिक्विड स्टॉक्स बढ़े, और 4 10 S&P सेक्टर फंड्स में बढ़त रही।
30 जून, 2026 को किस सेक्टर ने बाजार का नेतृत्व किया?
Technology: XLK में 2.69% की वृद्धि हुई, जबकि Industrials में 1.34% और Real Estate में सबसे कम -2% की वृद्धि हुई — सबसे अच्छे और सबसे खराब सेक्टर के बीच 4.69 अंकों का अंतर था।
30 जून, 2026 को किन स्टॉक्स में सबसे बड़े उतार-चढ़ाव देखे गए?
$10 मिलियन या उससे अधिक वॉल्यूम वाले स्टॉक्स में, JEM में सबसे अधिक बढ़त (+256.76%) और SOC में सबसे अधिक गिरावट (55.89%) दर्ज की गई। इनमें से किसी में भी स्टॉक स्प्लिट का प्रभाव नहीं था: ये वास्तविक मूल्य परिवर्तन थे, न कि कॉर्पोरेट एक्शन के परिणाम।
2026 की दूसरी तिमाही (Q2) में शेयर बाजार का प्रदर्शन कैसा रहा?
1 अप्रैल की ओपनिंग से 30 जून की क्लोजिंग तक, 62 सत्रों में: QQQ +26.53%, IWM 20.21%, SPY 14.13%, DIA 12.08% — यह ग्रोथ-लेड तिमाही थी, जिसका समापन भी ग्रोथ-लेड दिन के साथ हुआ।
अंतिम आधे घंटे में ट्रेडिंग वॉल्यूम इतना अधिक क्यों होता है?
अंतिम आधे घंटे में 2.69 बिलियन शेयर्स का ट्रेड हुआ, जबकि ओपनिंग के समय यह 2.05 बिलियन था। क्लोजिंग ऑक्शन एक ही क्रॉसिंग में प्रत्येक स्टॉक की आधिकारिक क्लोजिंग प्राइस निर्धारित करता है, और इंडेक्स फंड्स इसे मैच करने के लिए वहां ट्रेड करते हैं; तिमाही के अंत में रीबैलेंसिंग के कारण वॉल्यूम में यह वृद्धि होती है।
Data notes and method
- The baskets. The sector board is the ten SPDR sector funds named in its panel — the same basket every session, so the dispersion number compares across days. The mover boards require $10 million of turnover and a prior close above $1, exclude the reused-symbol listing above, and carry a split-record column.
- The caveats. Dollar volume is a per-minute proxy (close × volume per bar). The June 30 filing index is near-empty (the month-end gap note diagnoses it). News counts are one vendor feed: no article here is not proof nothing was published anywhere.
- The method. One session (1, verified from observed bars); timestamps stored in UTC, converted to New York time in the queries; "close" is the last regular minute bar, not the auction print. Option expiries are re-parsed from the OCC ticker (the table's own column is broken); moneyness is measured against SPY's last regular bar. Panels run once, at authoring time, through the gated read-only path. Warehouse as of July 13, 2026.
Every panel is a stored query result — chart, table and SQL in one object. Paste any of them into the Strasmore terminal. Next session: July 1.