Market Recap 1 July 2026: Market Analysis
1 जुलाई 2026 का बाजार विश्लेषण: META में उछाल और S&P सेक्टर में बढ़त देखी गई। मेमोरी कॉम्प्लेक्स में गिरावट और बाजार के उतार-चढ़ाव की पूरी जानकारी यहाँ पढ़ें।
बुधवार, 1 जुलाई, 2026 — दूसरी छमाही का पहला सत्र — महीने के सबसे शांत इंडेक्स दिनों में से एक के बाद सबसे अधिक उतार-चढ़ाव वाला सत्र रहा। SPY -0.08% पर बंद हुआ और QQQ -1.44% रहा, फिर भी दूसरी तिमाही के दौरान बढ़त बनाने वाले मेमोरी कॉम्प्लेक्स ने अपने मूल्य का दसवां हिस्सा खो दिया, META 8.88% बढ़ा, और 11 S&P सेक्टर फंड्स का 7 अभी भी बढ़त के साथ बंद हुआ। पिछला सत्र: 30 जून।
स्कोरबोर्ड
परिवर्तन 1 जुलाई के अंतिम नियमित सत्र के बार की तुलना मंगलवार 30 जून से करते हैं।
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 >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 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.tickerमुख्य कारण स्टॉक स्प्लिट है: DIA 0.02% पर और SPY -0.08% पर स्थिर रहे, जबकि QQQ -1.44% और IWM -0.37% पर रहे — ब्रॉड मार्केट में ग्रोथ सेलऑफ का बहुत कम असर दिखा।
पिछले महीने का सबसे शांत इंडेक्स दिनों में से एक
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT round(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-01')), 2) AS day_move_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-01'))), groupArrayIf(abs(oc_pct), d != toDate('2026-07-01'))) + 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('2026-07-02 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY d
)इंट्राडे मूवमेंट (ओपन-टू-क्लोज) के आधार पर — जो क्लोज-ओवर-क्लोज स्कोरबोर्ड से अलग है — SPY में 0.09% का बदलाव आया: यह पिछले 22 सत्रों में पूर्ण आकार (absolute size) के मामले में 20 स्थान पर रहा, और केवल दो सत्र इससे कम रहे। वोलैटिलिटी इंडेक्स भी इसी दिशा में थे। चूंकि इस डेटासेट में स्पॉट VIX इंडेक्स शामिल नहीं है, इसलिए हमने सूचीबद्ध VIX-फ्यूचर्स फंड्स का विश्लेषण किया है — जो सुरक्षा (protection) की कीमत का सबसे सटीक ट्रेड करने योग्य संकेत हैं:
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_low
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'SVXY', 'UVXY', 'VIXY', 'VXX')
AND ((window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 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 / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct
FROM per_name
ORDER BY tickerसबसे बड़े फ्रंट-मंथ VIX फ्यूचर्स फंड, VXX में 0.72% की वृद्धि हुई; VIXY में 0.8%; लीवरेज्ड UVXY में 1.13% की वृद्धि 3.68% की सीमा में रही; और इनवर्स SVXY में -0.42% की वृद्धि हुई। व्यक्तिगत शेयरों के उतार-चढ़ाव की तुलना में ये बदलाव नगण्य हैं।
Breadth: गिरावट बढ़ने वालों की संख्या अधिक रही — और नए उच्च स्तर बनाने वालों की संख्या नए निचले स्तरों से अधिक रही
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_ticker AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start < '2026-07-01 00:00:00') AS quarter_high,
minIf(toFloat64(low), window_start < '2026-07-01 00:00:00') AS quarter_low,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_low,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_dollar_volume,
countIf(window_start < '2026-07-01 00:00:00') AS quarter_bars
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ((window_start >= '2026-04-01 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'))
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
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,
round(100.0 * countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000)
/ countIf(day_dollar_volume >= 1000000), 1) AS advancer_pct,
countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_high > quarter_high) AS new_quarter_highs,
countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_low < quarter_low) AS new_quarter_lows,
round(countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_high > quarter_high)
/ countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_low < quarter_low), 1) AS highs_per_low,
countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000) AS names_with_a_full_quarter,
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,
countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars < 1000) AS dropped_short_quarter_history
FROM per_ticker
WHERE prior_close > 0 AND day_close > 02928 बढ़त वाले, 3465 गिरावट वाले, 82 अपरिवर्तित — 45.2% लिक्विड टेप (liquid tape) में बढ़त देखी गई। लेकिन व्यापकता का मतलब तीव्रता नहीं है: दूसरी तिमाही के नियमित घंटों के दायरे के मुकाबले, पूरे तिमाही तक कारोबार करने वाले 6217 नामों में से 836 ने इस लाल दिन पर एक नया तिमाही उच्च (high) स्तर छुआ, जबकि 246 ने नया निचला (low) स्तर छुआ — यानी प्रति नए निचले स्तर पर 3.4 नए उच्च स्तर। अधिकांश में गिरावट आई; बहुत कम ने अपना दायरा तोड़ा। गिरावट: $1 million फिल्टर के तहत 11910 के 5435 डुअल-सेशन टिकर, और बिना पूर्ण तिमाही बार वाले 258 लिक्विड नाम।
सेक्टर बोर्ड: नुकसान केवल एक सेक्टर तक सीमित था
ग्यारह SPDR सेक्टर फंड्स सबसे सस्ते होल-मार्केट क्रॉस-सेक्शन हैं — हर सत्र में एक ही बास्केट।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
AND ((window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 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_close / prior_close - 1) * 100 - min((day_close / prior_close - 1) * 100) OVER (), 2) AS pct_above_worst_sector,
sum(if(day_close > prior_close, 1, 0)) OVER (ORDER BY (day_close / prior_close) DESC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS green_so_far,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY pct_chg DESCCommunication services (XLC) — जिसमें META शामिल है — 2.41% के साथ सबसे आगे रहा, जबकि financials (XLF) 2.2% पर पीछे रहा। Technology (XLK) सबसे नीचे रहा, जो लीडर से -2.56% और 4.97 प्रतिशत अंक नीचे था। कुल मिलाकर, 11 में से 7 फंड्स बढ़त के साथ बंद हुए — जिसमें discretionary 0.68% और health care 0.57% शामिल हैं — जबकि utilities (-1.28%), industrials (-0.98%) और energy (-0.6%) में गिरावट रही। इसका अर्थ है कि "इंडेक्स में बहुत कम हलचल हुई"।
The day's highlight: memory broke, META went the other way
Eight names carried the dispersion: the four memory-and-storage stocks that led the second quarter, and four chip and platform names around them. Co-movement, magnitude and timing are reported; the data does not say why.
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_low,
argMinIf(window_start, (toFloat64(low), toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS low_bar,
argMaxIf(window_start, (toFloat64(high), -toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS high_bar,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AMD', 'META', 'MRVL', 'MU', 'NVDA', 'SNDK', 'STX', 'WDC')
AND ((window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 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,
formatDateTime(toTimeZone(high_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_high_et,
formatDateTime(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_low_et,
toHour(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York')) AS low_minute_et,
round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY tickerSanDisk (-10.45%) and Micron (-10.23%) each shed more than a tenth of their value; Marvell -8.68%, AMD -6.87%, Western Digital -6.3%, Seagate -5.11%. MU turned over $42.94 billion, more than SPY traded all day, and MU, AMD and Marvell each printed session lows in the closing minutes (15:59, 15:57, 15:58 ET) — sold into the closing auction, not a morning air pocket that healed (the MU deep-dive has the quarter behind it).
META is the mirror image: 8.88% on $22.72 billion traded, its low at 09:30 ET — the opening bar — and never revisited. NVDA went nowhere at -1.09% (NVDA's June).
क्या कहा गया
यह पेज कभी भी कारणों का निर्धारण नहीं करता है। लेकिन हमारा लाइसेंस प्राप्त न्यूज़ फ़ीड अन्य सभी की तरह एक तालिका है — उस दिन इसमें क्या जानकारी थी:
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT published_et, publisher, names_tagged, headline
FROM (
SELECT
published_utc,
formatDateTime(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York'), '%H:%i') AS published_et,
JSONExtractString(publisher, 'name') AS publisher,
arrayStringConcat(arrayFilter(x -> x IN ('MU', 'SNDK', 'STX', 'WDC', 'META'), tickers), ' ') AS names_tagged,
substring(title, 1, 72) AS headline
FROM global_markets.stocks_news
WHERE published_utc >= '2026-07-01 04:00:00' AND published_utc < '2026-07-02 04:00:00'
AND hasAny(tickers, ['MU', 'SNDK', 'STX', 'WDC', 'META'])
AND NOT has(tickers, 'SPCX')
AND position(title, 'SPCX') = 0
ORDER BY published_utc DESC
LIMIT 12
)
ORDER BY published_utc ASCThe Motley Fool का दोपहर के समय का Micron (14:11 ET) पर लेख "Why Micron Stock Is Plummeting Today" शीर्षक के साथ आया। इसका शाम का सारांश (17:12 ET) और चार मिनट बाद का फॉलो-अप (17:16 ET) दोनों ही META की बढ़त को क्लाउड बिजनेस के रूप में अतिरिक्त AI कंप्यूट बेचने की रिपोर्ट की गई योजना के साथ जोड़ते हैं। यह उस आउटलेट का दृष्टिकोण है, न कि मार्केट डेटा का कोई निष्कर्ष, और दो प्रकाशकों के 12 लेख एक फ़ीड का ध्यान हैं, न कि पूरे मार्केट का।
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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 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) DESCMU के $42.94 billion के व्यापार ने बाजार का नेतृत्व किया — SPY $27.76 billion के साथ दूसरे स्थान पर रहा, और META $22.72 billion के साथ चौथे स्थान पर रहा — एक गिरता हुआ स्टॉक इंडेक्स फंड से डेढ़ गुना अधिक व्यापार कर रहा था। इस उतार-चढ़ाव में सबसे अधिक हलचल वाले नाम सबसे प्रमुख रहे। शेयर बोर्ड सामान्य उतार-चढ़ाव दर्शाता है: 3x-inverse semiconductor ETF, SOXS, 553.1 million शेयरों के साथ सबसे आगे रहा — जब चिप्स के गिरने पर सबसे अधिक गतिविधि हुई — जबकि एक कम कीमत वाला नाम 189.8 million शेयरों के साथ $319 million के मूल्य पर समाप्त हुआ (relative volume इसी ओर संकेत करता है)। आधार: 1 जुलाई नियमित ट्रेडिंग घंटे, एक पुन: उपयोग किए गए प्रतीक वाली लिस्टिंग को छोड़कर (receipts)।
ऑप्शंस टेप
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
(
SELECT (any(underlying_symbol), any(toFloat64(strike_price)), any(option_type),
sum(size), round(avg(toFloat64(price)), 3),
any(if(substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260701', 1, 0)))
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-01 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-02 00:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY sum(size) DESC, ticker ASC
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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
) AS spy_regular_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(sumIf(toFloat64(size), option_type = 'P') / sumIf(toFloat64(size), option_type = 'C'), 2) AS put_call_ratio,
round(100.0 * sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260701') / 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' AND option_type = 'P')) / 1e6, 2) AS spy_put_contracts_m,
round(100.0 * sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P' AND toFloat64(strike_price) < spy_regular_close * 0.98)
/ sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P'), 1) AS spy_puts_2pct_below_pct,
round(100.0 * sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'C' AND toFloat64(strike_price) > spy_regular_close * 1.02)
/ sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'C'), 1) AS spy_calls_2pct_above_pct,
round(sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'MU' AND option_type = 'P')
/ sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'MU' AND option_type = 'C'), 2) AS mu_put_call_ratio,
round(sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'META' AND option_type = 'P')
/ sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'META' AND option_type = 'C'), 2) AS meta_put_call_ratio,
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_volume,
reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(assumeNotNull(top_contract.4))), '\\d{1,3}'), ',')) AS top_contract_volume_fmt,
round(top_contract.5, 3) AS top_contract_avg_price,
top_contract.6 AS top_contract_is_same_day,
round(top_contract.2 - spy_regular_close, 2) AS top_strike_minus_spy_close,
spy_regular_close AS spy_close
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-01 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-02 00:00:00'11.22 मिलियन प्रिंट्स में कुल 68.46 मिलियन कॉन्ट्रैक्ट्स का व्यापार हुआ — इसमें कॉल्स का वॉल्यूम 58.6% था और सेम-डे एक्सपायरी 33.5% थी। इंडेक्स में कोई हेजिंग नहीं की जा रही थी: पूरे मार्केट में प्रति कॉल 0.71 पुट्स थे। SPY के 5.76 मिलियन पुट्स में से केवल 11.6% के स्ट्राइक प्राइस इसके 745.69 क्लोज से दो प्रतिशत से अधिक नीचे थे — ये वे स्ट्राइक प्राइस हैं जो मार्केट क्रैश होने पर भुगतान करते हैं। स्क्यू (skew) सिंगल स्टॉक्स में देखा गया: Micron के पुट्स इसके कॉल्स से अधिक थे (प्रति कॉल 1.11), जबकि META के कॉल्स इसके पुट्स से दो के मुकाबले एक के बेहतर अनुपात में थे (0.39)। सबसे व्यस्त कॉन्ट्रैक्ट सेम-डे SPY $748 कॉल था — 878,947 कॉन्ट्रैक्ट्स $0.707 औसत पर — जो 2.31 डॉलर आउट ऑफ द मनी एक्सपायर हो रहा था, जैसा कि मंगलवार को हुआ था। पूरे दिन 3 जुलाई की कोई एक्सपायरी नहीं हुई (0 प्रिंट्स — उस शुक्रवार को मार्केट बंद है); गुरुवार वीकली में 14.43 मिलियन का वॉल्यूम रहा।
Rates: drifting up, front end down
Yields are daily closes against June 30.
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
t.1 AS curve_point,
round(t.2, 2) AS jul1_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 = '2026-07-01') AS d,
(SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-06-30') AS p
)The 10-year added 4 bp to 4.48% and the 30-year 6 bp, while the 1-month bill moved -3 bp — belly and long end up, front end down. The 2s10s spread closed at 0.31 percentage points: nothing here matched the equity dispersion.
The calendar behind the day
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')) = '2026-07-01'
) 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')) = '2026-07-01'
)
WHERE t != 'SPCX'
GROUP BY t
)
) AS top_news
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS ex_dividend_records,
(SELECT countIf(frequency = 12) FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS monthly_payers,
(SELECT countIf(frequency = 4) FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS quarterly_payers,
(SELECT round(100.0 * countIf(frequency = 12) / count(), 1) FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS monthly_payer_pct,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-01') AS splits_executed,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-01') AS ipos_listed,
(SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-01') AS sec_filings,
(SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '4') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-01') AS insider_form4_filings,
(SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '8-K') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-01') AS filings_8k,
(SELECT arrayStringConcat(groupArray(concat(ticker, ' — ', issuer_name)), '; ') FROM (
SELECT ticker, issuer_name FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-01' 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_articlesThe quarter turn crested here: 745 dividend records went ex-dividend — the wave the June recap watched building — alongside 9 splits and 3 listings (BSP — Bending Spoons S.p.A.; ITG — ITG Inc.; LIME — Neutron Holdings Inc.). The filing feed revived: 4282 filings, 1072 of them Form 4s and 248 8-Ks, after June 30's near-empty index day (the month-end gap note). Our feed carried 201 articles, most-covered MSFT at 16.
But a count says nothing about who was paying. Ranked by the money that traded in them, the board is not corporate at all:
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH divs AS (
SELECT ticker, max(toFloat64(cash_amount)) AS cash, max(frequency) AS freq
FROM global_markets.stocks_dividends
WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01' AND distribution_type = 'recurring'
GROUP BY ticker
),
tape AS (
SELECT ticker,
sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollar_volume,
toFloat64(argMax(close, (window_start, close))) AS day_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
)
SELECT
d.ticker AS ticker,
round(d.cash, 4) AS cash_per_share,
d.freq AS payments_per_year,
round(t.day_close, 2) AS day_close,
round(100 * d.cash / t.day_close, 2) AS pct_of_price,
round(100 * d.cash * d.freq / t.day_close, 2) AS annualized_yield_pct,
round(t.dollar_volume / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM divs d JOIN tape t ON d.ticker = t.ticker
WHERE t.dollar_volume > 0 AND d.cash > 0
ORDER BY t.dollar_volume DESC
LIMIT 8Every one of the eight busiest ex-dividend tickers is a fund paying 12 times a year: SGOV, a Treasury-bill fund, went ex on $0.2958 a share (0.29% of price, 3.54% annualized) on $3.5 billion traded; HYG, a high-yield bond fund, on $0.3688. That is a first-of-month wave: 572 of the day's 745 records (76.8%) are monthly payers — funds distributing interest — against 123 quarterly payers. The ex-date drop is mechanical, not a loss.
क्या तिमाही का पहला दिन कभी एक साधारण दिन होता है?
नया Quarter, नया पैसा और नए allocations का विचार अक्सर सामने आता है। लेकिन डेटा इससे अलग बात कहता है।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
count() AS quarter_opens_measured,
round(quantileExact(0.5)(oc_pct), 2) AS median_quarter_open_pct,
countIf(oc_pct > 0) AS quarter_opens_green,
countIf(oc_pct <= 0) AS quarter_opens_red,
round(anyIf(oc_pct, first_day = toDate('2026-07-01')), 2) AS jul1_oc_pct,
arrayCount(x -> x < anyIf(oc_pct, first_day = toDate('2026-07-01')), groupArrayIf(oc_pct, first_day != toDate('2026-07-01'))) + 1 AS jul1_rank_worst_to_best,
round(min(oc_pct), 2) AS worst_quarter_open_pct,
round(max(oc_pct), 2) AS best_quarter_open_pct,
concat(monthName(min(first_day)), ' ', toString(toYear(min(first_day)))) AS first_measured
FROM (
SELECT f.first_day AS first_day, d.oc_pct AS oc_pct
FROM (
SELECT toStartOfQuarter(d) AS q, min(d) AS first_day
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= toDateTime('2004-01-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-02 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY d
)
GROUP BY q
) f
INNER JOIN (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
(argMax(toFloat64(close), (window_start, close)) / argMin(toFloat64(open), (window_start, open)) - 1) * 100 AS oc_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= toDateTime('2004-01-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-02 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY d
) d ON d.d = f.first_day
)January 2004 के बाद से 91 quarter-opening sessions में, SPY का median open-to-close move तिमाही के पहले दिन 0.01% रहा है — 46 green और 45 red, जो -2.28% से 3.18% तक फैला है: यह लगभग एक coin flip की तरह है। July 1 को 0.09% दर्ज किया गया, जो 91 में 50 रैंक पर था — यानी बिल्कुल बीच में। आधार: डेटाबेस में प्रत्येक तिमाही के पहले session के लिए SPY regular-hours open-to-close।
पाठक के लिए दिन का निष्कर्ष
इंडेक्स 0.09% तक चला; आठ शेयरों वाला पैनल -10.45% से 8.88% के बीच रहा; सुरक्षा (protection) की कीमतों में कोई खास बदलाव नहीं आया। यह एक केंद्रित बाजार (concentrated market) का सामान्य गणित है — एक सेक्टर के नुकसान की भरपाई 7 के 11 अन्य शेयर्स के लाभ से होती है, जिससे इंडेक्स का परिणाम निकलता है। इंडेक्स के स्तर पर देखने पर यहाँ कुछ खास नजर नहीं आता; लेकिन पोजीशन के स्तर पर देखने पर पता चलता है कि एक दिन में होल्डिंग का दसवां हिस्सा खत्म हो गया है।
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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00') AS regular_session_bars,
uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00') AS day_sessions,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date = '2026-07-01') AS jul1_holiday_rows
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-01 00:00:00' AND window_start < '2026-07-02 00:00:00'SPY के बार्स न्यूयॉर्क समय के अनुसार 04:00 से 19:59 तक चलते हैं, जिसमें उस तिथि के लिए 390 नियमित-विंडो बार्स और 0 हॉलिडे रोज़ (holiday rows) शामिल हैं — टेप से सत्यापित एक पूर्ण सत्र।
FAQ
क्या 1 जुलाई, 2026 को शेयर बाजार ऊपर गया या नीचे?
यह इस पर निर्भर करता है कि आप किसे देख रहे हैं। SPY -0.08% पर, DIA 0.02% पर, और QQQ -1.44% पर बंद हुआ; 3465 लिक्विड नाम 2928 के मुकाबले गिरे — फिर भी 7 11 सेक्टर फंड्स हरे निशान में बंद हुए, जिसमें टेक्नोलॉजी एक अपवाद था।
Micron, SanDisk, Western Digital और Seagate सभी 1 जुलाई, 2026 को क्यों गिरे?
यह डेटा सह-आंदोलन (co-movement) की रिपोर्ट करता है, कारण की नहीं: ये चारों -5.11% और -10.45% के बीच गिरे। The Motley Fool का Micron पर उसी दिन का लेख (इस पृष्ठ के समाचार पैनल में, 14:11 ET) "Why Micron Stock Is Plummeting Today" शीर्षक के तहत आया था। यह उस आउटलेट का दृष्टिकोण है, न कि मार्केट डेटा का निष्कर्ष।
1 जुलाई, 2026 को META क्यों बढ़ा?
META 8.88% ऊपर बंद हुआ, जिसका निचला स्तर ओपनिंग बार पर था। The Motley Fool की रिपोर्ट ने इस हलचल का कारण कंपनी की अतिरिक्त AI कंप्यूटिंग क्षमता को क्लाउड बिजनेस के रूप में बेचने की योजना से जोड़ा: यह उस आउटलेट का श्रेय है, हमारा नहीं।
क्या किसी तिमाही का पहला ट्रेडिंग दिन आमतौर पर एक मजबूत दिन होता है?
मापने योग्य रूप से नहीं। January 2004 के बाद से 91 तिमाही की शुरुआत के दौरान, SPY का मीडियन ओपन-टू-क्लोज मूवमेंट 0.01% था: 46 हरा, 45 लाल — यह लगभग 50-50% जैसा है; 1 जुलाई का प्रदर्शन औसत रहा।
क्या 1 जुलाई, 2026 को ऑप्शंस मार्केट सेलऑफ को हेज कर रहा था?
इंडेक्स स्तर पर नहीं: पूरे मार्केट में कॉल के मुकाबले 0.71 पुट्स थे, और SPY के पुट वॉल्यूम का केवल 11.6% हिस्सा क्लोजिंग से दो प्रतिशत से अधिक नीचे स्ट्राइक हुआ।
डेटा नोट्स
- Dollar volume एक प्रति-मिनट प्रॉक्सी है — नियमित घंटों के दौरान प्रति मिनट बार के लिए (close × volume) का योग। प्रदर्शित चरम मानों (extremes) की जांच आस-पास के बार से की गई है; समान मान होने पर सबसे पहले वाले को लिया गया है।
- यहाँ कोई spot VIX index मौजूद नहीं है। वोलैटिलिटी पैनल में सूचीबद्ध VIX-futures funds दिखाए गए हैं, जो futures को होल्ड और रोल करते हैं — ये इंडेक्स से संबंधित हैं, लेकिन कभी भी उसके समान नहीं होते।
- नए तिमाही उच्च/निम्न (highs/lows) — जुलाई 1 के नियमित घंटों के चरम मानों की तुलना प्रत्येक नाम की 1 अप्रैल – 30 जून की रेंज से की गई है (केवल उन लिक्विड नामों के लिए जिनके पास पूरे तिमाही के बार उपलब्ध हैं); गिरावट (drops) पैनल में दी गई है।
- सेक्टर बोर्ड एक क्यूरेटेड बास्केट है (ग्यारह SPDR ETFs, न कि कोई वेंडर फील्ड); न्यूज़ पैनल एक लाइसेंस प्राप्त फीड है (12 लेख, दो पब्लिशर्स); लीडरबोर्ड से एक पुन: उपयोग किए गए सिंबल (reused-symbol) की लिस्टिंग को बाहर रखा गया है (its receipts)।
Methodology
- एक ट्रेडिंग सत्र (1 सत्र, जिसे ऑब्जर्व्ड बार्स और हॉलिडे टेबल से सत्यापित किया गया है — कभी भी अनुमान नहीं लगाया गया)। टाइमस्टैम्प UTC में स्टोर किए जाते हैं, जिन्हें क्वेरी के भीतर न्यूयॉर्क समय में बदला जाता है; "close" रेगुलर-सेशन का अंतिम मिनट बार है, और दिन का परिवर्तन 30 जून के अनुसार होता है।
- रेशियो अरिथमेटिक से पहले डेसिमल्स को 64-बिट फ्लोट्स में कास्ट किया जाता है; ऑप्शन एक्सपायरी को OCC टिकर से फिर से पार्स किया जाता है। पैनल्स को केवल एक बार, ऑथरिंग के समय, गेटेड रीड-ओनली पाथ के माध्यम से चलाया जाता है। वेयरहाउस की स्थिति 13 जुलाई, 2026 तक की है; इस संस्करण में सेक्टर, वोलैटिलिटी, न्यूज़, डिविडेंड और क्वार्टर-हिस्ट्री पैनल्स जोड़े गए हैं।
प्रत्येक पैनल एक स्टोर किया गया क्वेरी परिणाम है — चार्ट, टेबल और SQL एक ही ऑब्जेक्ट हैं। किसी भी पैनल को Strasmore टर्मिनल में पेस्ट करें। अगला: July 2; सप्ताह: the holiday week।