बाजार सारांश 9 जुलाई 2026
Chip equipment शेयरों में उतार-चढ़ाव रहा और META में सुधार देखा गया। बाजार व्यापक रूप से बढ़त के साथ बंद हुआ, जबकि NVDA लाल निशान में बंद हुआ।
गुरुवार, 9 जुलाई, 2026 की शुरुआत बहुत उतार-चढ़ाव भरी रही — और यह हलचल बाजार खुलने से पहले ही शुरू हो गई थी। प्रीमार्केट ट्रेड में चिप-इक्विपमेंट शेयरों की कीमतें बुधवार की क्लोजिंग से काफी ऊपर थीं, जबकि META -3.16% नीचे था; 9:30 बजे के डेटा ने इन दोनों स्थितियों की पुष्टि की। इसके बाद बाजार में कुछ सुधार देखा गया: चिप शेयरों में आई बढ़त कम हुई, META वापस ऊपर आया, और बाजार 71.5% बढ़त के साथ बंद हुआ — यह इस सप्ताह का सबसे व्यापक सत्र था। NVDA, जो मंगलवार की गिरावट तक बढ़त में था, लाल निशान में बंद हुआ। नीचे दिए गए सभी आंकड़े संग्रहीत क्वेरी (stored query) से लिए गए हैं।
ओपनिंग की स्थिति क्या थी
गैप्स 9:30 बजे नहीं बने थे। ET समय के अनुसार सुबह 4:00 बजे और 9:29 बजे के बीच, प्रीमार्केट टेप ने पहले ही इन नामों की कीमतों को बदल दिया था, और ओपनिंग प्रिंट उसी स्तर पर आया।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
ticker,
round(prior_close, 2) AS prior_close,
formatDateTime(first_pm_bar, '%H:%i') AS first_premkt_bar_et,
round(premkt_last, 2) AS premkt_last,
round((premkt_last / prior_close - 1) * 100, 2) AS premkt_pct,
round(premkt_shares / 1e3, 1) AS premkt_shares_k,
round((day_open / prior_close - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
round((day_open / premkt_last - 1) * 100, 2) AS open_vs_premkt_pct
FROM (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-08 13:30:00' AND window_start < '2026-07-08 20:00:00')) AS prior_close,
minIf(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), window_start >= '2026-07-09 08:00:00' AND window_start < '2026-07-09 13:30:00') AS first_pm_bar,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-09 08:00:00' AND window_start < '2026-07-09 13:30:00')) AS premkt_last,
sumIf(toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-09 08:00:00' AND window_start < '2026-07-09 13:30:00') AS premkt_shares,
toFloat64(argMinIf(open, window_start, window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00')) AS day_open
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'KLAC', 'LRCX', 'META', 'NVDA')
AND ((window_start >= '2026-07-08 13:30:00' AND window_start < '2026-07-08 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-09 08:00:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
ORDER BY tickerKLAC का आखिरी प्रीमार्केट प्रिंट बुधवार की क्लोजिंग से +8.49% ऊपर था और यह +8.14% पर खुला; LRCX +9.64% बढ़ा और +9.67% पर खुला; META -3.16% रहा और -3.16% पर खुला। open_vs_premkt_pct पढ़ें: सभी छह नाम अपने अंतिम प्रीमार्केट मूल्य के एक प्रतिशत के भीतर खुले। NVDA अलग है — 3741.7k शेयरों पर 0.16% की ओवरनाइट हलचल हुई, जो इन छह में सबसे अधिक प्रीमार्केट वॉल्यूम और सबसे कम उतार-चढ़ाव (प्रीमार्केट और आफ्टर-ऑवर्स ट्रेडिंग) था।
क्या कोई उत्प्रेरक (catalyst) था? हमारे डेटा में कोई नहीं मिला
एक सारांश में यह बताना चाहिए कि किस कारण से किसी स्टॉक में हलचल हुई। यहाँ हमारे टेबल में कुछ भी नहीं है: सबसे अधिक गैप (gap) दिखाने वाले चार नामों के लिए न्यूज़ फ़ीड और SEC फ़ाइलिंग इंडेक्स दोनों खाली हैं।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
ticker,
toUInt32(sum(overnight_articles)) AS overnight_articles,
toUInt32(sum(session_articles)) AS session_articles,
toUInt32(sum(sec_filings)) AS sec_filings,
toUInt32(sum(filings_8k)) AS filings_8k
FROM (
SELECT
arrayJoin(['AMD', 'KLAC', 'LRCX', 'META', 'MSFT', 'MU', 'NVDA', 'TER', 'WDC']) AS ticker,
toUInt64(0) AS overnight_articles, toUInt64(0) AS session_articles,
toUInt64(0) AS sec_filings, toUInt64(0) AS filings_8k
UNION ALL
SELECT
arrayJoin(tickers) AS ticker,
countIf(published_utc < '2026-07-09 13:30:00') AS overnight_articles,
countIf(published_utc >= '2026-07-09 13:30:00') AS session_articles,
toUInt64(0) AS sec_filings, toUInt64(0) AS filings_8k
FROM global_markets.stocks_news
WHERE published_utc >= '2026-07-08 20:00:00' AND published_utc < '2026-07-09 20:00:00'
GROUP BY ticker
UNION ALL
SELECT
ticker, toUInt64(0), toUInt64(0),
count() AS sec_filings,
countIf(form_type = '8-K') AS filings_8k
FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
WHERE filing_date >= '2026-07-08' AND filing_date <= '2026-07-09'
GROUP BY ticker
)
WHERE ticker IN ('AMD', 'KLAC', 'LRCX', 'META', 'MSFT', 'MU', 'NVDA', 'TER', 'WDC')
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker0 रात्रिकालीन लेख, 0 इंट्राडे, 0 KLAC के लिए SEC फ़ाइलिंग — LRCX, TER और WDC के लिए भी यही स्थिति है। NVDA, जिसमें कभी गैप नहीं हुआ, नौ में से सबसे अधिक कवरेज (7 रात्रिकालीन, 9 इंट्राडे) के साथ लाल निशान पर बंद हुआ। यह केवल एक फ़ीड का ध्यान है, न कि पूरी दुनिया का मीडिया, और एक खाली पंक्ति किसी घटना के न होने का प्रमाण नहीं है — लेकिन हमारे डेटा में कोई भी कारण नहीं मिला है, और "कारण अज्ञात" एक पूर्ण उत्तर है।
स्कोरबोर्ड
प्रत्येक परिवर्तन की तुलना 9 जुलाई के अंतिम नियमित सत्र के मिनट बार से बुधवार के डेटा से की गई है; पंक्तियाँ वर्णानुक्रम में हैं, इसलिए प्रत्येक ETF का स्थान स्थिर रहता 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 >= '2026-07-08 13:30:00' AND window_start < '2026-07-08 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 >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 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_open) / toFloat64(p.prior_close) - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
round((toFloat64(s.day_close) / toFloat64(s.day_open) - 1) * 100, 2) AS intraday_pct,
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
FROM sess s LEFT JOIN prior p ON s.ticker = p.ticker
ORDER BY tickerसभी चारों ETF बढ़त के साथ बंद हुए। QQQ में +1.67% की वृद्धि देखी गई — इसमें +0.99% का गैप और +0.68% की बढ़त शामिल है; स्मॉल-कैप IWM में +1.29%, SPY में +0.85% (751.64 तक) और DIA में +0.29% की वृद्धि हुई। ग्रोथ स्टॉक्स आगे रहे और Dow पीछे रहा।
क्या यह दिन असामान्य था?
इंडेक्स के स्तर पर, नहीं: QQQ का +1.67% क्लोज-ओवर-क्लोज, पिछले 21 सत्रों में आकार के अनुसार 10 स्थान पर रहा, जबकि SPY का ओपन-टू-क्लोज 8 था (22 सत्रों में)। उतार-चढ़ाव दिन के विभिन्न समूहों के बीच देखा गया।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
round(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-07-09')), 2) AS qqq_close_over_close_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-07-09'))), groupArrayIf(abs(cc_pct), ticker = 'QQQ' AND d != toDate('2026-07-09'))) + 1 AS qqq_abs_move_rank,
countIf(ticker = 'QQQ' AND isFinite(cc_pct)) AS qqq_sessions_compared,
round(anyIf(oc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-07-09')), 2) AS spy_open_to_close_pct,
arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-07-09'))), groupArrayIf(abs(oc_pct), ticker = 'SPY' AND d != toDate('2026-07-09'))) + 1 AS spy_abs_move_rank,
countIf(ticker = 'SPY') AS spy_sessions_compared,
toString(min(d)) AS first_session
FROM (
SELECT ticker, d,
if(isFinite(close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) - 1),
(close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) - 1) * 100, NULL) AS cc_pct,
oc_pct
FROM (
SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px,
(argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS oc_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
AND window_start >= toDateTime('2026-06-08 13:30:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-10 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY ticker, d
)
)Breadth: सप्ताह का सबसे व्यापक सत्र
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
countIf(close_9 > close_8 AND close_8 > 0 AND dv_9 >= 1000000) AS advancers,
countIf(close_9 < close_8 AND close_8 > 0 AND dv_9 >= 1000000) AS decliners,
countIf(close_9 = close_8 AND close_8 > 0 AND dv_9 >= 1000000) AS unchanged,
countIf(close_8 > 0 AND close_9 > 0 AND dv_9 >= 1000000) AS liquid_tickers,
countIf(close_8 > 0 AND close_9 > 0) AS traded_both_sessions,
countIf(close_8 > 0 AND close_9 > 0) - countIf(close_8 > 0 AND close_9 > 0 AND dv_9 >= 1000000) AS dropped_by_liquidity_filter,
round(100.0 * countIf(close_9 > close_8 AND close_8 > 0 AND dv_9 >= 1000000) / countIf(close_8 > 0 AND close_9 > 0 AND dv_9 >= 1000000), 1) AS advancer_pct,
round(100.0 * countIf(close_8 > close_7 AND close_7 > 0 AND dv_8 >= 1000000) / countIf(close_8 > 0 AND close_7 > 0 AND dv_8 >= 1000000), 1) AS jul8_advancer_pct
FROM (
SELECT ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 20:00:00')) AS close_7,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-08 13:30:00' AND window_start < '2026-07-08 20:00:00')) AS close_8,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00')) AS close_9,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00') AS dv_9,
sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-08 13:30:00' AND window_start < '2026-07-08 20:00:00') AS dv_8
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'
GROUP BY ticker
)4263 बढ़त बनाने वाले बनाम 1631 गिरावट वाले — बुधवार को 29.6% के बाद 71.5% का बढ़त अनुपात, समान गणना और समान $1M-traded फ़िल्टर के साथ (5385 में से 11351 नाम इसके नीचे आते हैं)। सप्ताह के शेष दिनों के मुकाबले:
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_day AS (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
argMax(toFloat64(close), window_start) AS c,
sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dv
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY ticker, d
),
lagged AS (
SELECT ticker, d, c, dv,
lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) AS prev_c
FROM per_day
)
SELECT
toString(d) AS date,
round(anyIf((c / prev_c - 1) * 100, ticker = 'SPY'), 2) AS spy_pct,
round(anyIf((c / prev_c - 1) * 100, ticker = 'QQQ'), 2) AS qqq_pct,
round(100.0 * countIf(c > prev_c AND prev_c > 0 AND dv >= 1000000) / countIf(c > 0 AND prev_c > 0 AND dv >= 1000000), 1) AS advancer_pct,
countIf(c > 0 AND prev_c > 0 AND dv >= 1000000) AS liquid_names
FROM lagged
WHERE d >= toDate('2026-07-06')
GROUP BY d
ORDER BY dसोमवार 62.4% बढ़त बनाने वालों के साथ शुरू हुआ, मंगलवार और बुधवार को गिरकर 33.9% और 29.6% पर आ गया, और गुरुवार का 71.4% सप्ताह के चार पूरे हो चुके सत्रों में सबसे अधिक है (शुक्रवार 10 जुलाई इस सारांश के बाद का है)। QQQ ने भी इसका अनुसरण किया: -1.82% मंगलवार, 0.25% बुधवार, +1.67% गुरुवार।
चिप्स से परे: शेष बाजार का कारोबार
मार्केट ब्रेथ (breadth) के अनुसार अधिकांश शेयरों में बढ़त हुई; लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि यह तेजी समान रूप से वितरित थी। नीचे प्रत्येक क्षेत्र के तीन लिक्विड शेयरों का समान भार वाला (equal-weighted) बास्केट दिया गया है, जिसे प्रतिदिन घोषित किया जाता है।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
sector,
count() AS names,
round(avg(pct_chg), 2) AS avg_pct_chg,
round(min(pct_chg), 2) AS worst_name_pct,
round(max(pct_chg), 2) AS best_name_pct,
round(avg(pct_chg) - max(avg(pct_chg)) OVER (), 2) AS gap_to_best_sector_pct
FROM (
SELECT
ticker,
multiIf(ticker IN ('AMD', 'AVGO', 'KLAC'), 'Semiconductors',
ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'GOOGL'), 'Big tech',
ticker IN ('JPM', 'BAC', 'GS'), 'Financials',
ticker IN ('CAT', 'HON', 'GE'), 'Industrials',
ticker IN ('XOM', 'CVX', 'COP'), 'Energy',
ticker IN ('JNJ', 'UNH', 'PFE'), 'Healthcare',
ticker IN ('KO', 'PG', 'WMT'), 'Staples',
'Utilities') AS sector,
(toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'))
/ toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-08 13:30:00' AND window_start < '2026-07-08 20:00:00')) - 1) * 100 AS pct_chg
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AMD', 'AVGO', 'KLAC', 'AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'JPM', 'BAC', 'GS', 'CAT', 'HON', 'GE',
'XOM', 'CVX', 'COP', 'JNJ', 'UNH', 'PFE', 'KO', 'PG', 'WMT', 'NEE', 'DUK', 'SO')
AND window_start >= '2026-07-08 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'
GROUP BY ticker
)
GROUP BY sector
ORDER BY avg_pct_chg DESCSemiconductors ने +4.24% के साथ बढ़त बनाई, जबकि Energy -2.01% पर रही — यह -6.25 अंकों का अंतर (gap_to_best_sector_pct) है। Financials, चिप्स के अलावा सबसे मजबूत बास्केट रहा जो +1.88% पर बंद हुआ; Staples (-0.91%), Utilities (-0.96%) और Energy में गिरावट दर्ज की गई। Big tech (AAPL, MSFT और GOOGL) में औसतन +0.17% की मामूली बढ़त रही। दिन का सबसे बड़ा ओपन-टू-क्लोज रिवर्सल, META का +8.1% का उतार-चढ़ाव, सभी आठ बास्केट से बाहर है; इस बास्केट के भीतर, MSFT का -2.25% पर ओपन होकर +0.33% पर क्लोज होना सबसे बड़ा राउंड ट्रिप था।
सेमीकंडक्टर क्षेत्र में बढ़त और उसके बाद की गिरावट
gap_pct बुधवार की क्लोजिंग के मुकाबले ओपनिंग है; intraday_pct पूरे दिन का प्रदर्शन है। पंक्तियाँ वर्णानुक्रम (alphabetical order) में हैं।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-09 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMinIf(open, window_start, window_start >= '2026-07-09 00:00:00')) AS day_open,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-09 00:00:00')) AS day_close,
maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-09 00:00:00') AS day_high,
minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-09 00:00:00') AS day_low,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-09 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AMD', 'AVGO', 'INTC', 'KLAC', 'LRCX', 'MRVL', 'MU', 'NVDA', 'SNDK', 'SOXL', 'SOXS', 'STX', 'TER', 'WDC')
AND ((window_start >= '2026-07-08 13:30:00' AND window_start < '2026-07-08 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round(prior_close, 2) AS prior_close,
round(day_open, 2) AS day_open,
round(day_close, 2) AS day_close,
round((day_open / prior_close - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
round((day_close / day_open - 1) * 100, 2) AS intraday_pct,
round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY tickerKLAC बुधवार की क्लोजिंग से +8.14% ऊपर खुला, फिर -3.98% तक गिर गया; LRCX 9.67% पर खुला और -3.26% तक गिरा; TER (+7.87%) और WDC (+7.89%) ने भी यही पैटर्न दिखाया। MU में +7.07% का गैप आया, फिर -2.56% की गिरावट आई, लेकिन यह 33.56B पर +4.33% पर बंद हुआ — यह लगातार दूसरे सत्र के लिए सबसे अधिक ट्रेड होने वाला स्टॉक है (बुधवार का सारांश देखें)। AMD और SNDK अपवाद रहे: AMD ने +3.87% की ओपनिंग के बाद 1.75% की बढ़त बनाई और +5.68% पर बंद हुआ, और SNDK, जो ओपनिंग पर ही +6.14% पर था, उसने 1.23% की और बढ़त बनाकर +7.45% पर क्लोजिंग की। और NVDA: बिना किसी गैप के +0.16% पर खुला और -0.68% पर बंद हुआ।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
countIf(close_9 > close_8) AS jul9_green,
countIf(close_9 < close_8) AS jul9_red,
countIf(close_8 > close_7) AS jul8_green,
round(anyIf((close_9 / close_8 - 1) * 100, ticker = 'NVDA'), 2) AS nvda_jul9_pct,
round(anyIf((close_8 / close_7 - 1) * 100, ticker = 'NVDA'), 2) AS nvda_jul8_pct,
count() AS names_counted
FROM (
SELECT ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-07 20:00:00')) AS close_7,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-08 13:30:00' AND window_start < '2026-07-08 20:00:00')) AS close_8,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00')) AS close_9
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AMD', 'AVGO', 'INTC', 'KLAC', 'LRCX', 'MRVL', 'MU', 'NVDA', 'SNDK', 'SOXL', 'SOXS', 'STX', 'TER', 'WDC')
AND window_start >= '2026-07-07 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'
GROUP BY ticker
)चौदह में से 12 स्टॉक्स हरे निशान (बढ़त) में बंद हुए; 2 लाल क्लोजिंग (गिरावट) विपरीत पैटर्न थी — जो बढ़त वाले दिन में संरचनात्मक (structural) थी — और NVDA -0.68% पर था, जो +3.66% पर बंद होने के एक दिन बाद आया। इस सेक्टर का सबसे बड़ा नाम, सबसे अधिक न्यूज़ कवरेज के बावजूद, अपने ही सेक्टर की बढ़त से बाहर रहा।
दूसरा पक्ष: मेगा-कैप्स की गिरावट के बाद बढ़त
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_name AS (
SELECT
ticker,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-09 00:00:00')) AS prior_close,
toFloat64(argMinIf(open, window_start, window_start >= '2026-07-09 00:00:00')) AS day_open,
toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-09 00:00:00')) AS day_close,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-09 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('AAPL', 'AMZN', 'CVX', 'GOOGL', 'JNJ', 'META', 'MSFT', 'TSLA')
AND ((window_start >= '2026-07-08 13:30:00' AND window_start < '2026-07-08 20:00:00')
OR (window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'))
GROUP BY ticker
)
SELECT
ticker,
round(prior_close, 2) AS prior_close,
round(day_open, 2) AS day_open,
round(day_close, 2) AS day_close,
round((day_open / prior_close - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
round((day_close / day_open - 1) * 100, 2) AS intraday_pct,
round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY tickerआठ में से सात शेयरों ने बुधवार की क्लोजिंग से नीचे शुरुआत की; लेकिन इसके बाद का प्रदर्शन अलग रहा। META -3.16% की गिरावट के साथ खुला और +8.1% बढ़कर 4.69% पर बंद हुआ — यह इस पेज पर सबसे बड़ा ओपन-टू-क्लोज रिवर्सल था। MSFT -2.25% की गिरावट के साथ खुला और +0.33% तक सुधरा; AMZN (+1.4%) और AAPL (+0.93%) ने भी इसी तरह का रुझान दिखाया; TSLA में कोई गैप नहीं आया और यह +3.21% तक चढ़ गया। जिन शेयरों में गिरावट बनी रही, वे ग्रोथ स्टॉक्स नहीं थे: GOOGL (-0.76%), CVX (-1.06%), JNJ (-1.62%)। शेयरों में ओवरनाइट गैप क्यों आता है इस प्रक्रिया को समझाता है।
कहाँ व्यापार हुआ
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT leaderboard, ticker, dollar_volume_bn, shares_m,
round(1000 * dollar_volume_bn / shares_m, 2) AS implied_avg_price,
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(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 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(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'
AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY shares_m DESC
LIMIT 4
)
ORDER BY leaderboard, pct_of_board_leader DESCMU ने फिर से 33.56B के साथ डॉलर बोर्ड में शीर्ष स्थान प्राप्त किया। इसने SPY (24.37B), NVDA (21.28B) और SNDK (20.59B) को पीछे छोड़ दिया — शीर्ष चार में से दो स्लॉट मेमोरी शेयरों के थे। शेयर्स बोर्ड की स्थिति अलग थी: SOXS 558.1M शेयरों के साथ सबसे आगे रहा, जिसका अनुमानित मूल्य $3.91 (सापेक्ष वॉल्यूम) था।
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 >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'
GROUP BY et_time
ORDER BY et_timeयह एक आदर्श 'U' आकार का पैटर्न था: ओपन सत्र में 1.79B शेयर (सबसे बड़े हिस्से का 91.4%) ट्रेड हुए, दोपहर के समय वॉल्यूम घटकर 0.64B रह गया, और क्लोजिंग ऑक्शन का आधा घंटा दिन का सबसे बड़ा सत्र था जिसमें 1.96B शेयर ट्रेड हुए। भले ही वॉल्यूम ओपनिंग सत्र में ही अधिक था, लेकिन ट्रेडिंग का अंत क्लोजिंग सत्र में सबसे अधिक वॉल्यूम के साथ हुआ।
The options tape
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
(
SELECT (groupArray(und), groupArray(strike), groupArray(typ), groupArray(vol), groupArray(avg_px), groupArray(is_0dte))
FROM (
SELECT any(underlying_symbol) AS und, any(toFloat64(strike_price)) AS strike, any(option_type) AS typ,
sum(size) AS vol, round(avg(toFloat64(price)), 3) AS avg_px,
if(substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260709', 1, 0) AS is_0dte
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-09 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-10 00:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY vol DESC
LIMIT 3
)
) AS top3,
(
SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'
) AS spy_regular_close,
(
SELECT round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2)
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-08 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-09 00:00:00'
) AS jul8_contracts_m,
(
SELECT round(100.0 * sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260708') / sum(size), 1)
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-08 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-09 00:00:00'
) AS jul8_pct_0dte
SELECT
round(count() / 1e6, 2) AS option_prints_m,
round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2) AS contracts_m,
jul8_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) = '260709') / sum(size), 1) AS pct_0dte,
jul8_pct_0dte,
spy_regular_close,
top3.1[1] AS top1_und, top3.2[1] AS top1_strike, top3.3[1] AS top1_type,
round(toFloat64(top3.4[1]) / 1e3, 1) AS top1_contracts_k, top3.5[1] AS top1_avg_px, top3.6[1] AS top1_is_0dte,
top3.1[2] AS top2_und, top3.2[2] AS top2_strike, top3.3[2] AS top2_type, top3.6[2] AS top2_is_0dte,
top3.1[3] AS top3_und, top3.2[3] AS top3_strike, top3.3[3] AS top3_type, top3.6[3] AS top3_is_0dte,
round(toFloat64(top3.2[1]) - spy_regular_close, 2) AS top1_moneyness
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-09 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-10 00:00:00'The tape carried 9.99M prints and 58.85M contracts — under Wednesday's 63.26M — calls at 58% of volume, the 0DTE share down to 28.7% from 38.7%. The three busiest contracts were all same-day SPY calls — the 751C (846.6K contracts, average $0.526), the 752C and the 750C — a ladder around SPY's $751.64 close (0DTE options covers the product).
Hedge or bet? A hedge buys strikes away from the money; a bet buys the side it wants.
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH (
SELECT toFloat64(argMax(close, window_start))
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00'
) AS spy_close
SELECT
multiIf(dist < -2, 'Strike >2% below close',
dist < -0.5, 'Strike 0.5-2% below',
dist <= 0.5, 'Strike within 0.5%',
dist <= 2, 'Strike 0.5-2% above',
'Strike >2% above close') AS strike_bucket,
round(toFloat64(sumIf(size, option_type = 'C')) / 1e3, 1) AS call_contracts_k,
round(toFloat64(sumIf(size, option_type = 'P')) / 1e3, 1) AS put_contracts_k,
round(100.0 * sumIf(size, option_type = 'C') / sum(size), 1) AS call_share_pct
FROM (
SELECT option_type, size, (toFloat64(strike_price) / spy_close - 1) * 100 AS dist
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-09 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-10 00:00:00'
AND underlying_symbol = 'SPY'
AND substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260709'
)
GROUP BY strike_bucket
ORDER BY min(dist)The same-day tape sat at the money: 3768.9k calls and 2563.3k puts within half a percent of the close (59.5% calls). The wings split by direction — below the close, 1356.5k puts against 255.4k calls (1.2% call share deeper down); above it, calls took 91.6% of a far thinner 29.1k bucket. The wing volume sat on downside strikes, where protection is bought: an at-the-money ladder, not an upside one.
The quote tape
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-09')) / 1e6, 2) AS jul9_updates_m,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-08')) / 1e6, 2) AS jul8_updates_m,
round((countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-09')) / countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-08')) - 1) * 100, 1) AS day_over_day_pct,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-09') AND ticker = 'SPY') / 1e6, 2) AS jul9_spy_updates_m,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-09') AND ticker = 'QQQ') / 1e6, 2) AS jul9_qqq_updates_m,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-09') AND ticker = 'NVDA') / 1e6, 2) AS jul9_nvda_updates_m,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-09') AND ticker = 'TSLA') / 1e6, 2) AS jul9_tsla_updates_m,
round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-09') AND ticker = 'MU') / 1e6, 2) AS jul9_mu_updates_m
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-08 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-10 00:00:00'The quietest fact of the day: 383.44M NBBO updates on the stock tape, -27.7% versus Wednesday. The violence lived in price levels, not in churn at the touch. QQQ led the named tickers at 4.35M, over SPY's 2.71M and NVDA's 1.83M.
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
ticker,
round(quantileExact(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000), 2) AS median_spread_bps
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'NVDA', 'TSLA', 'MU', 'SNDK', 'AVGO')
AND sip_timestamp >= '2026-07-09 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-09 20:00:00'
AND bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price > bid_price
GROUP BY ticker
ORDER BY median_spread_bps ASCSPY's median quoted spread printed 0.27 bps, QQQ 0.42, NVDA 0.99 — ordinary numbers. The wider tail: MU at 4.23 bps, SNDK at 8.79 bps (the bid-ask spread is the cost this measures).
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
round(anyIf(avg_spread_cents, d = toDate('2026-07-09')), 3) AS jul9_avg_spread_cents,
arrayCount(x -> x < anyIf(avg_spread_cents, d = toDate('2026-07-09')), groupArrayIf(avg_spread_cents, d != toDate('2026-07-09'))) + 1 AS tightness_rank,
count() AS sessions_compared,
round(min(avg_spread_cents), 3) AS tightest_session_cents,
round(max(avg_spread_cents), 3) AS widest_session_cents,
toString(min(d)) AS first_session
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS d,
avgIf(toFloat64(ask_price - bid_price), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price) * 100 AS avg_spread_cents
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'SPY'
AND sip_timestamp >= toDateTime('2026-06-08 00:00:00')
AND sip_timestamp < toDateTime('2026-07-10 00:00:00')
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY d
)SPY's average quoted spread of 2.071 cents ranked 10 of 22 trailing sessions, inside a 1.809–2.865 cent range: no stress in the quote, even at that open.
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
(SELECT count() FROM global_markets.cache_options_quotes WHERE sip_timestamp >= '2026-07-09 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-10 00:00:00') AS jul9_options_rows,
(SELECT count() FROM global_markets.cache_stocks_quotes WHERE sip_timestamp >= '2026-07-09 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-10 00:00:00') AS jul9_stock_quote_rows
SELECT
round(jul9_options_rows / 1e9, 2) AS jul9_options_bn,
round(jul9_options_rows / jul9_stock_quote_rows, 1) AS options_to_stock_ratio,
round((SELECT count() FROM global_markets.cache_options_quotes WHERE ticker >= 'O:SPY26' AND ticker < 'O:SPY27' AND sip_timestamp >= '2026-07-09 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-09 20:00:00') / 1e6, 0) AS jul9_spy_options_mThe options-quote tape carried 6.9 billion NBBO updates — 18× the stock tape, the SPY root alone at 242M.
दरें: 9 जुलाई का डेटा
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-09') AS jul9_print_rows,
toString(any(date)) AS latest_print_date,
round(toFloat64(any(yield_2_year)), 2) AS latest_2y_pct,
round(toFloat64(any(yield_10_year)), 2) AS latest_10y_pct,
round(toFloat64(any(yield_30_year)), 2) AS latest_30y_pct,
round(toFloat64(any(yield_10_year)) - toFloat64(any(yield_2_year)), 2) AS latest_2s10s_pct
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date = '2026-07-09'9 जुलाई का ट्रेजरी डेटा, दैनिक यील्ड फ़ाइल के सामान्य अंतराल के बाद जारी हुआ — अब 1 पंक्ति दर्ज है। दिन का कर्व (2026-07-09): 2-वर्षीय 4.16%, 10-वर्षीय 4.54%, 30-वर्षीय 5.05%, 2s10s 0.38 अंक — 2-वर्षीय दर 8 जुलाई के स्तर से कम हुई, जबकि लंबी अवधि की दरें स्थिर रहीं।
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')) = '2026-07-09'
) AS news,
(
SELECT (argMax(t, (n, t)), max(n), max(n) - arraySort(x -> -x, groupArray(n))[2])
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')) = '2026-07-09'
)
WHERE t != 'SPCX'
GROUP BY t
)
) AS top_news
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-09') AS ex_dividend_records,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-09') AS splits_executed,
(SELECT countIf(toFloat64(split_from) > toFloat64(split_to)) FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-09') AS reverse_splits,
(SELECT countIf(toFloat64(split_to) > toFloat64(split_from)) FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-09') AS forward_splits,
(SELECT countIf(form_type = '424B2') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-09') AS fil_424b2,
(SELECT countIf(form_type = '4') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-09') AS fil_form4,
(SELECT countIf(form_type = '8-K') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-09') AS fil_8k,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-09') AS fil_total,
news.1 AS news_articles, news.2 AS news_publishers,
top_news.1 AS top_news_ticker, top_news.2 AS top_news_n, top_news.3 AS top_news_lead_over_next,
if(top_news.1 = 'NVDA', 1, 0) AS top_news_is_nvdaएक असामान्य ओपनिंग के बीच नियमित कैलेंडर: 127 ex-dividend रिकॉर्ड, 5 रिवर्स स्प्लिट, 1 फॉरवर्ड स्प्लिट, 2979 SEC फाइलिंग (623 Form 4s, 605 424B2s, 149 8-Ks)। इस फीड ने 3 पब्लिशर्स के माध्यम से 184 लेख प्रकाशित किए; सबसे अधिक कवर किया गया टिकर NVDA था, जिसमें 20 लेख थे, और 8 अगले नाम से आगे रहा।
आगामी सत्र
हमारे स्वयं के डेटा से — अगले सत्र के तथ्य, पूर्वानुमान नहीं।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
toString(min(d)) AS next_session_date,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date = '2026-07-10') AS next_session_holiday_rows,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-10') AS ex_div_records_next,
(SELECT countIf(ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'JNJ', 'KO', 'PG', 'XOM', 'CVX', 'JPM', 'WMT', 'PEP', 'HON', 'CAT'))
FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-10') AS household_ex_div_next,
(SELECT round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2) FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-09 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-10 00:00:00'
AND underlying_symbol = 'SPY' AND substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260710') AS spy_next_expiry_contracts_m,
(SELECT round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2) FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-09 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-10 00:00:00'
AND underlying_symbol = 'SPY' AND substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260717') AS spy_monthly_expiry_contracts_m,
(SELECT toString(max(settlement_date)) FROM global_markets.stocks_short_interest) AS latest_short_settlement,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest WHERE settlement_date = '2026-07-15') AS jul15_short_rows
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-10 00:00:00' AND window_start < '2026-07-14 00:00:00'
)अगला सत्र 2026-07-10 है, इसके विरुद्ध 0 अवकाश दिन हैं: एक सामान्य शुक्रवार। 153 कंपनियां उस सुबह ex-dividend होंगी, जिनमें से 0 हमारी प्रसिद्ध कंपनियों की सूची से हैं। शुक्रवार का SPY expiry अब तक का सबसे बड़ा अग्रिम एक्सपायरी है — 9 जुलाई के लिए 1.66M कॉन्ट्रैक्ट्स, जबकि जुलाई मासिक के लिए 0.57M हैं। शॉर्ट-इंटरेस्ट क्लॉक: नवीनतम सेटलमेंट 2026-06-30 है, और मध्य-जुलाई के लिए 0 पंक्तियाँ अभी फाइल होनी बाकी हैं — FINRA सेटलमेंट के लगभग आठ व्यावसायिक दिनों के बाद डेटा प्रकाशित करता है (शॉर्ट इंटरेस्ट दो सप्ताह पुराना क्यों होता 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 >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00') AS regular_session_bars,
uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-07-09 13:30:00' AND window_start < '2026-07-09 20:00:00') AS day_sessions,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date = '2026-07-09') AS jul9_holiday_rows,
(SELECT toString(min(date)) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-09' AND status = 'closed') AS next_closure_date,
(SELECT concat(monthName(min(date)), ' ', toString(toDayOfMonth(min(date))), ', ', toString(toYear(min(date))))
FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-09' AND status = 'closed') AS next_closure_label,
(SELECT argMin(name, date) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-09' AND status = 'closed') AS next_closure_name
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-09 00:00:00' AND window_start < '2026-07-10 00:00:00'एक पूर्ण सामान्य सत्र: पहला SPY बार 04:00 ET, अंतिम 19:59 ET, 390 नियमित मिनट बार, कोई अवकाश पंक्ति नहीं। अगला समापन: Labor Day, September 7, 2026।
FAQ
9 जुलाई, 2026 को शेयर बाजार में क्या हुआ?
सभी इंडेक्स ETF बढ़त के साथ बंद हुए — QQQ +1.67%, IWM +1.29%, SPY +0.85%, DIA +0.29%, और लिक्विड स्टॉक्स में 71.5% की वृद्धि हुई। चिप-इक्विपमेंट शेयरों में शुरुआती बढ़त के बाद गिरावट देखी गई; वहीं मेगा-कैप शेयरों में शुरुआती गिरावट के बाद रिकवरी हुई।
9 जुलाई, 2026 को KLAC और LRCX जैसे चिप-इक्विपमेंट स्टॉक्स में उछाल क्यों आया?
हमारे डेटा में इसका कोई कारण नहीं है: बुधवार की क्लोजिंग से गुरुवार तक KLAC, LRCX, TER या WDC के लिए कोई लेख या SEC फाइलिंग नहीं मिली। यह हलचल प्री-मार्केट में, यानी 9:30 am ET से पहले ही कीमतों में शामिल हो चुकी थी।
चिप सेक्टर में तेजी के बावजूद NVDA क्यों गिरा?
NVDA -0.68% पर बंद हुआ जबकि चौदह चिप शेयरों में से 12 हरे निशान (बढ़त) में बंद हुए। इसमें ओपनिंग पर कोई गैप (0.16%) नहीं था और यह 20 लेखों के साथ सबसे अधिक कवर किया जाने वाला टिकर था — यह रिकॉर्ड स्तर पर सह-अस्तित्व (co-occurrence) है, लेकिन इसका कारण इस डेटा में नहीं है।
क्या 9 जुलाई, 2026 बाजार के लिए एक असामान्य दिन था?
इंडेक्स स्तर पर नहीं: QQQ की हलचल पिछले 21 सत्रों में आकार के मामले में 10 स्थान पर थी, और SPY का औसत स्प्रेड 22 का 10 था। इसके भीतर का फैलाव (dispersion) यह था: सबसे अच्छे और सबसे खराब सेक्टर बास्केट के बीच -6.25 अंक का अंतर था।
डेटा नोट्स
नियमित ट्रेडिंग का समय 13:30–20:00 UTC (9:30 am–4:00 pm ET) है; प्रीमार्केट पैनल 08:00–13:30 UTC का उपयोग करता है। आठ सेक्टर बास्केट को क्यूरेट किया गया है और उन्हें समान वजन (equal-weighted) दिया गया है — प्रत्येक में तीन लिक्विड नाम शामिल हैं, जो उस पैनल के SQL में सूचीबद्ध प्रत्येक टिकर हैं। यह एक घोषित विधि है, न कि किसी वेंडर का वर्गीकरण: तीन नाम पूरे सेक्टर का प्रतिनिधित्व नहीं करते, बल्कि वे स्वयं का प्रतिनिधित्व करते हैं। कैटालिस्ट पैनल केवल हमारे न्यूज़ फ़ीड और EDGAR इंडेक्स को गिनता है।
पूर्ण डेटा नोट्स
प्रति-टिकर पैनल वर्णानुक्रम (alphabetical) में हैं, इसलिए प्रत्येक गद्य संदर्भ एक निश्चित पंक्ति की ओर इशारा करता है; लीडरबोर्ड मूल्य-क्रम (value-ordered) में हैं, और प्रत्येक स्थिति का दावा सीमित है। ट्रेजरी प्रिंट और जुलाई के मध्य का शॉर्ट-इंटरेस्ट सेटलमेंट शून्य पंक्तियों तक सीमित हैं — उनके आने पर इस पोस्ट को फिर से लिखा जाएगा।
कार्यप्रणाली
- स्रोत: प्रत्येक पैनल के SQL में स्वयं की टेबल होती हैं — मिनट एग्रीगेट्स, स्टॉक और ऑप्शंस NBBO कैश, ऑप्शंस ट्रेड्स, हमारा न्यूज़ फ़ीड, EDGAR इंडेक्स, डिविडेंड्स, शॉर्ट इंटरेस्ट, छुट्टियाँ, और ट्रेजरी यील्ड।
- नियम: WHERE क्लॉज में कच्चे UTC लिटरल का उपयोग किया जाता है, और SELECT में केवल ET लेबल का उपयोग किया जाता है; gap = (पहले नियमित बार का ओपन ÷ पिछले नियमित क्लोज) − 1; पिछले सत्र और पिछले सप्ताह के आंकड़े क्वेरी के भीतर ही गणना किए जाते हैं, उन्हें किसी पिछले पोस्ट से नहीं लिया जाता है। डेटा वेयरहाउस की स्थिति 13 जुलाई, 2026 तक की है।