MU: Micron जून 2026 का बड़ा टर्नओवर
Micron का जून 2026 का टर्नओवर 995.7 billion dollars रहा, जो मार्केट में first रैंक पर है। इसी दौरान जून की repricing घटकर 14 percent तक आ गई।
Micron ने 2026 की पहली छमाही में कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव देखा। जून में कीमतों में स्थिरता आई, लेकिन ट्रेडिंग वॉल्यूम कम नहीं हुआ। MU जून में $1151.01 पर बंद हुआ, जो 14% की वृद्धि दर्शाता है। फरवरी के बाद यह सबसे शांत महीना था, जबकि मई में इसमें 89.8% का उतार-चढ़ाव देखा गया था। नियमित घंटों के $995.7 billion के टर्नओवर के साथ, यह पूरे US मार्केट में first स्थान पर रहा, जो SPY से भी आगे है। दैनिक आधार पर, यह छमाही का सबसे अस्थिर महीना था (127.6% वार्षिककृत): स्थिरता केवल एक भ्रम है। यहाँ जून का विवरण दिया गया है — ट्रेडिंग वॉल्यूम, अर्निंग्स-वीक फाइलिंग, अस्थिरता, समकक्ष कंपनियां, स्प्रेड, ऑप्शंस, शॉर्ट्स, और छह महीने का रुझान। प्रत्येक संख्या एक स्टोर की गई क्वेरी है; SQL देखने के लिए किसी भी पैनल का विस्तार करें।
एक पंक्ति में महीना
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
(
SELECT count() FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-19 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-06-20 00:00:00')
) AS spy_jun19,
(
SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS hi,
(
SELECT min(toFloat64(low)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS lo
SELECT
round(argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_open,
round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_close,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct,
round(hi, 2) AS month_high,
formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(high) >= hi - 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_high_first_bar_et,
round(lo, 2) AS month_low,
formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(low) <= lo + 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_low_first_bar_et,
round(minIf(toFloat64(low), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - lo, 2) AS rth_minus_extended_low,
round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS month_shares_bn,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS session_days_observed,
spy_jun19 AS spy_bars_june19
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')इस आकार की कंपनी के लिए महीने के भीतर का उतार-चढ़ाव बहुत अधिक था: $850.1 का निचला स्तर (2026-06-05 16:34 ET) से $1255 का उच्च स्तर (2026-06-25 09:35 ET) तक — जो अधिकांश शेयरों के पूरे वर्ष के उतार-चढ़ाव से भी अधिक है। 19 जून को पूरे बाजार में बंदी थी (0 SPY bars), इसलिए इस महीने में 21 सत्र हुए।
छह महीने के रुझान के मुकाबले जून
क्या +14% अधिक है? इस ticker के लिए, इस छमाही में, यह शांत रहा। पैनल हर महीने समान रूप से लाइव गणना करता है।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct,
round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS month_close,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start
ORDER BY period_startरुझान: जनवरी में 40.5%, फरवरी में 0% की स्थिरता, मार्च में -15.9% के साथ छमाही का निचला स्तर ($337.62), फिर अप्रैल में 48.4% और मई में 89.8% — छह महीनों में $414.73 से $1151.01। इसके साथ ही turnover भी बढ़ा: जनवरी में $235.8 billion से जून में $995.7 billion। जून में कीमतों में बदलाव फरवरी के बाद सबसे कम था; इस अवधि में जून का tape सबसे बड़ा था।
कीमतों में नरमी आई। अस्थिरता कम नहीं हुई।
क्या +14% महीना शांत है? realized volatility — यानी वार्षिक आधार पर दैनिक क्लोजिंग मूव्स — जून के लिए बहुत अलग तस्वीर पेश करती है।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
toString(toStartOfMonth(et_date)) AS period_start,
round(stddevSamp(log_ret) * sqrt(252) * 100, 1) AS realized_vol_ann_pct,
round(100 * stddevSamp(log_ret) / max(stddevSamp(log_ret)) OVER (), 1) AS pct_of_peak_vol,
round(avg(day_range_pct), 1) AS avg_day_range_pct,
round(max(abs(day_move_pct)), 1) AS biggest_day_move_pct,
count() AS return_days
FROM (
SELECT et_date, day_range_pct,
if(prev_close > 0, ln(close_usd / prev_close), NULL) AS log_ret,
if(prev_close > 0, (close_usd / prev_close - 1) * 100, NULL) AS day_move_pct
FROM (
SELECT et_date, close_usd, day_range_pct,
lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS close_usd,
(maxIf(toFloat64(high), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / minIf(toFloat64(low), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100 AS day_range_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY et_date
)
)
)
WHERE isFinite(log_ret) AND log_ret IS NOT NULL
GROUP BY period_start
ORDER BY period_startइस पैमाने पर जून इस छमाही का सबसे अस्थिर महीना था: 127.6% वार्षिक, जो मई के 101.4% से भी अधिक था, जिसमें 7.6% औसत सेशन रेंज और 15.8% का एक close-over-close मूव देखा गया। अंतिम परिणाम शांत रहे; लेकिन बीच के दिन अस्थिर थे।
सत्र दर सत्र
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT et_date, close_usd,
round(if(prev_close = 0, NULL, (close_usd / prev_close - 1) * 100), 1) AS change_pct,
shares_m
FROM (
SELECT et_date, close_usd, shares_m,
lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS close_usd,
round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY et_date
)
)
ORDER BY et_dateतालिका में भारी उतार-चढ़ाव देखा गया — 2026-06-01 को $1034.83 से लेकर अस्थिरता के बाद अंतिम सत्र में $1151.01 तक। "+14% मासिक" इस तथ्य को छिपाता है: केवल सत्र के अंत में शांति थी। सबसे अधिक हलचल कमाई (earnings) वाले सप्ताह में रही — जिसका विवरण आगे दिया गया है।
क्या उतार-चढ़ाव रिपोर्ट की गई तिमाही के साथ मेल खाते थे?
इनकी तारीखें निर्धारित की जा सकती हैं — SEC के अपने इंडेक्स से MU के जून के दस्तावेज़, और उन तारीखों पर मार्केट के उतार-चढ़ाव के साथ।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
(
SELECT maxIf(filing_date, form_type = '8-K')
FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
) AS last_8k_date,
(
SELECT minIf(filing_date, form_type = '10-Q')
FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
) AS tenq_date,
(
SELECT (count(), countIf(form_type = '8-K'), countIf(form_type = '4'))
FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
) AS filing_census,
(
SELECT toDate(toTimeZone(min(window_start), 'America/New_York'))
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
AND toFloat64(high) >= (
SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) - 0.011
) AS month_high_date
SELECT
toString(last_8k_date) AS earnings_8k_filed,
if(last_8k_date = toDate('2026-06-24'), 1, 0) AS eightk_on_jun24,
toString(tenq_date) AS tenq_filed,
dateDiff('day', last_8k_date, tenq_date) AS days_8k_to_10q,
filing_census.1 AS june_filings_total,
filing_census.2 AS eightk_filings,
filing_census.3 AS form4_filings,
round((anyIf(close_usd, et_date = toDate('2026-06-25')) / anyIf(close_usd, et_date = toDate('2026-06-24')) - 1) * 100, 1) AS next_session_move_pct,
round(anyIf(shares_m, et_date = toDate('2026-06-25')), 1) AS next_session_shares_m,
round(anyIf(shares_m, et_date = toDate('2026-06-25')) - maxIf(shares_m, et_date != toDate('2026-06-25')), 1) AS shares_lead_over_next_busiest_m,
if(month_high_date = toDate('2026-06-25'), 1, 0) AS month_high_on_jun25
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) AS close_usd,
toFloat64(sum(volume)) / 1e6 AS shares_m
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY et_date
)MU की तिमाही 8-K की तारीख 2026-06-24 है, और 10-Q इसके एक दिन बाद 1 है (8 जून फाइलिंग, 3 इनसाइडर फॉर्म 4s)। 8-K की तारीख के बाद का सत्र 77.2 मिलियन शेयरों के साथ 15.8% अधिक पर बंद हुआ — जो महीने का सबसे बड़ा वॉल्यूम था, और अगले सबसे व्यस्त सत्र से 5.9 मिलियन अधिक था — और महीने का $1255 का उच्चतम स्तर उसी सत्र में दर्ज किया गया (2026-06-25 09:35 ET; एग्रीमेंट कॉलम इस मिलान की पुष्टि करता है)। यह केवल एक अवलोकन है; यह लेख यहीं समाप्त होता है।
Micron की कहानी, या मेमोरी की कहानी?
क्या मेमोरी और स्टोरेज सेक्टर के अन्य शेयरों में भी हलचल हुई? डेटा स्पष्ट है: जून के समाचारों के अनुसार, तीन स्टोरेज शेयरों ने MU के साथ सबसे अधिक तालमेल दिखाया, जबकि NVDA और SPY को मानक (yardsticks) माना गया।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH (
SELECT (argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - 1) * 100
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS mu_return
SELECT ticker,
round(june_return_pct, 1) AS june_return_pct,
round(june_return_pct - mu_return, 1) AS vs_mu_pct_points,
rth_dollar_bn,
round(100 * rth_dollar_bn / max(rth_dollar_bn) OVER (), 1) AS pct_of_top_turnover
FROM (
SELECT ticker,
(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - 1) * 100 AS june_return_pct,
round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'WDC', 'INTC', 'NVDA', 'SPY')
AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
)
ORDER BY june_return_pct DESCयह मेमोरी सेक्टर का उतार-चढ़ाव था — और MU इसमें पीछे रहा। SNDK 31.3% तक बढ़ा, INTC 27.5%, WDC 19.1% — प्रत्येक स्टोरेज शेयर ने MU को 5.1 से 17.3 अंकों से पीछे छोड़ा — जबकि SPY और NVDA जून में गिरावट के साथ बंद हुए। MU की विशेषता: इसका टर्नओवर यहाँ दिए गए सभी शेयरों से अधिक है।
मार्केट टेप पर सबसे बड़ा टिकर
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT ticker,
round(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / 1e9, 1) AS regular_hours_dollar_bn,
round(100 * sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / max(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))) OVER (), 1) AS pct_of_leader
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE 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
AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY regular_hours_dollar_bn DESC
LIMIT 10हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH (
SELECT sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
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
) AS mu_d
SELECT
countIf(d > mu_d AND ticker != 'MU') + 1 AS mu_rank,
round(mu_d / 1e9, 1) AS mu_dollar_bn,
round((mu_d - maxIf(d, d < mu_d AND ticker != 'MU')) / 1e9, 1) AS lead_over_next_bn
FROM (
SELECT ticker, sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) AS d
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE 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
AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
)जून के नियमित घंटों के डॉलर वॉल्यूम के अनुसार, MU का स्थान सभी US-लिस्टेड सिंबल में first पर रहा — $995.7 बिलियन, जबकि दूसरे स्थान पर 224.3 बिलियन के साथ SPY रहा। एक महीने तक फ्लैगशिप इंडेक्स फंड से अधिक ट्रेडिंग करना एक दुर्लभ मार्केट स्ट्रक्चर है; ऊपर दिए गए अर्निंग्स-वीक और पीयर सेक्शन इसके संदर्भ को स्पष्ट करते हैं। आधार: 1–30 जून नियमित घंटे, संस्था सत्यापन के अधीन एक पुन: उपयोग किए गए सिंबल वाली लिस्टिंग को बाहर रखा गया है (इसकी रसीदें). मार्केट-वाइड व्यू जून रिकैप में दिया गया है।
मार्केट डेटा का विश्लेषण
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
(
SELECT (round(count() / 1e6, 2),
round(100.0 * countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price > bid_price) / count(), 2),
countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price < bid_price),
countIf(bid_price <= 0 OR ask_price <= 0))
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'MU'
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
) AS quote_census
SELECT
round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(size), toUInt64(abs(sequence_number))) AS median_print_shares,
round(avg(toFloat64(size)), 1) AS avg_print_shares,
round(100.0 * countIf(size < 100) / count(), 1) AS odd_lot_pct_of_prints,
round(100.0 * countIf(toFloat64(size) != round(toFloat64(size))) / count(), 2) AS fractional_pct_of_prints,
quote_census.1 AS nbbo_updates_m,
quote_census.2 AS clean_two_sided_pct,
quote_census.3 AS crossed_updates,
quote_census.4 AS one_sided_or_empty_updates
FROM global_markets.stocks_trades
WHERE ticker = 'MU'
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)35.17 मिलियन प्रिंट्स जिनका औसत 8 शेयर्स था — और 91.7% ऑड लॉट्स, यह हमारे द्वारा मापे गए सबसे अधिक रिटेल-केंद्रित डेटा में से एक है (NVDA का जून डेटा काफी कम था; इसका विस्तृत विश्लेषण दोनों पैनल दिखाता है)। चार अंकों की शेयर कीमत पर, एक "राउंड लॉट" बहुत बड़ी राशि होती है, इसलिए संरचनात्मक रूप से छोटे प्रिंट्स का दबदबा है; फ्रैक्शनल प्रिंट्स (9.04%) भी यही संकेत देते हैं। कोटेशन का आधा हिस्सा: 19.64 मिलियन NBBO अपडेट्स, 99.86% क्लीन टू-साइडेड, 16963 क्रॉसड, 78 वन-साइडेड या खाली — यह डेटा प्रकट किया गया है, हटाया नहीं गया है।
रीप्राइसिंग के दौरान स्प्रेड
एक स्टॉक जो एक तिमाही में लगभग तीन गुना हो जाता है, वह स्प्रेड से संबंधित प्रश्न को अलग तरह से प्रस्तुत करता है: क्या नई कीमत तय होने के दौरान भी इसके कोटेशन में कसाव बना रहा?
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT session,
round(quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price), toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price) * 100, 1) AS med_spread_cents,
round(quantileDeterministicIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 2) AS med_spread_bps,
count() AS quote_updates,
countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'MU'
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session
ORDER BY sessionबेसिस पॉइंट्स में, पूरी हलचल के दौरान स्प्रेड संस्थागत-ग्रेड (institutional-grade) बना रहा: 2026-06-01 पर 3.96 bps, और अंतिम सत्र में 4.19 bps — सेंट्स (cents) कॉलम मोटे तौर पर स्वयं प्राइस लेवल का अनुसरण करता है। कार्यप्रणाली के लिए, स्प्रेड स्पष्टीकरण देखें।
Options: a two-way book
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
uniqExact(ticker) AS distinct_contracts,
round(sum(size) / 1e6, 2) AS contracts_traded_m,
round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2) AS premium_notional_busd,
round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'C')), 2) AS month_put_call_ratio,
uniqExact(substring(ticker, 5, 6)) AS expiries_traded,
round(intDiv(toUInt32OrZero(substring(argMax(ticker, sz), 12, 8)), 1000), 0) AS busiest_strike_usd
FROM (
SELECT ticker, price, size, sum(size) OVER (PARTITION BY ticker) AS sz
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
)16.76 million contracts, जो 11789 अलग-अलग contracts में विभाजित हैं, जिनसे $77.13 billion का premium प्राप्त हुआ — और यह book two-way थी: महीने का put/call ratio 0.99 था, जो लगभग parity के बराबर है (NVDA के June में calls का दबदबा अधिक था; compare)। तीव्र repricing के दौरान parity के करीब होना यह दर्शाता है कि options market इस उतार-चढ़ाव के दोनों पक्षों पर विभाजित है — डेटा इस विभाजन को दिखाता है, इरादे को नहीं।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
concat('$', toString(toUInt32(bucket))) AS strike_bucket,
call_contracts,
put_contracts,
round(100.0 * put_contracts / (call_contracts + put_contracts), 1) AS put_share_pct
FROM (
SELECT
least(floor(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 12, 8))) / 1000 / 100) * 100, 1500) AS bucket,
toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'C')) AS call_contracts,
toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'P')) AS put_contracts
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY bucket
)
ORDER BY toUInt32OrZero(substring(strike_bucket, 2))Strike map एक ऐसी सीमा तक फैला हुआ है जो जनवरी में असंभव होती — $0 bucket से लेकर $1500+ ceiling तक वास्तविक volume, जो यह दर्शाता है कि underlying कितनी दूर तक चला। इस उतार-चढ़ाव के स्वामित्व की लागत क्या थी? महीने के अंतिम सत्र की कीमतें इसे दर्शाती हैं:
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH (
SELECT argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-30 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS spot
SELECT
toString(any(expiry)) AS nearest_expiry,
dateDiff('day', toDate('2026-06-30'), any(expiry)) AS calendar_days_to_expiry,
round(spot, 2) AS spot_close,
argMin(strike_usd, (dist, strike_usd)) AS atm_strike,
round(argMin(call_last + put_last, (dist, strike_usd)), 2) AS straddle_usd,
round(argMin(call_last + put_last, (dist, strike_usd)) / spot * 100, 2) AS straddle_pct_of_spot,
count() AS two_sided_strikes
FROM (
SELECT expiry, strike_usd, abs(strike_usd - spot) AS dist,
anyIf(last_px, opt_type = 'C') AS call_last,
anyIf(last_px, opt_type = 'P') AS put_last
FROM (
SELECT
toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))) AS expiry,
substring(ticker, 11, 1) AS opt_type,
toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 12, 8))) / 1000 AS strike_usd,
argMax(toFloat64(price), (sip_timestamp, toFloat64(price))) AS last_px
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-30 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY expiry, opt_type, strike_usd
)
WHERE expiry > toDate('2026-06-30')
GROUP BY expiry, strike_usd
HAVING countIf(opt_type = 'C') > 0 AND countIf(opt_type = 'P') > 0
)
WHERE expiry = (
SELECT min(toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))))
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-30 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
AND toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))) > toDate('2026-06-30')
)30 June के close के अनुसार, निकटतम expiry 2 calendar days दूर थी; at-the-money pair — $1150 strike पर एक call और एक put — का अंतिम संयुक्त व्यापार $69.95 था: जो $1151.01 share price का 6.08% है। break even करने के लिए, खरीदार को उन 2 days के भीतर किसी भी दिशा में इतने बड़े उतार-चढ़ाव की आवश्यकता थी — June का अंत अभी भी अत्यधिक उतार-चढ़ाव की उम्मीद के साथ हुआ।
The news flow
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
(
SELECT (JSONExtractString(any(publisher), 'name'), count())
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'MU')
AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
GROUP BY JSONExtractString(publisher, 'name') ORDER BY count() DESC LIMIT 1
) AS top_pub
SELECT
count() AS june_articles,
uniqExact(JSONExtractString(publisher, 'name')) AS publishers,
top_pub.1 AS top_publisher,
round(100.0 * top_pub.2 / count(), 0) AS top_publisher_pct,
countIf(has(tickers, 'NVDA')) AS nvda_co_articles,
countIf(has(tickers, 'SNDK')) AS sndk_co_articles,
countIf(has(tickers, 'INTC')) AS intc_co_articles
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'MU')
AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')195 MU-tagged articles from 4 publishers — read skeptically, The Motley Fool alone wrote 59% of them. Co-tags frame a semiconductor story: NVDA in 86 articles, SNDK in 32, INTC in 21. What was it about? The vendor's own article tags give the vocabulary without adopting it:
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT keyword, count() AS articles,
round(100.0 * count() / (SELECT count() FROM global_markets.stocks_news WHERE has(tickers, 'MU') AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')), 1) AS pct_of_articles
FROM global_markets.stocks_news
ARRAY JOIN keywords AS keyword
WHERE has(tickers, 'MU')
AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
GROUP BY keyword
ORDER BY articles DESC, keyword ASC
LIMIT 10"AI infrastructure" leads at 49 of 195 articles, with "memory chips", "DRAM" and "high-bandwidth memory" behind it — an AI-memory vocabulary, reported as tag counts, not as an explanation.
शॉर्ट पोजीशन में कमी आई — और कवरेज में कमी बनी हुई है
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT toString(date) AS d,
round(toFloat64(any(short_volume)) / 1e6, 2) AS short_shares_m,
round(100 * toFloat64(any(short_volume)) / toFloat64(any(total_volume)), 1) AS short_pct_of_offexchange
FROM global_markets.stocks_short_volume
WHERE ticker = 'MU' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
GROUP BY date
ORDER BY dateकवरेज के बारे में: MU के जून शॉर्ट-वॉल्यूम डेटा में केवल 16 of 21 सत्र शामिल हैं — जून 29 की मार्केट-वाइड कटौती के अलावा, कई MU पंक्तियाँ पूरी तरह से अनुपस्थित हैं — इसलिए महीने के स्तर का अनुपात नहीं निकाला जा सकता है; दैनिक पंक्तियाँ सही हैं, और अंतराल का खुलासा किया गया है।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
toString(maxIf(settlement_date, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) AS mid_june_settlement,
round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) / 1e6, 2) AS mid_june_shares_short_m,
toString(maxIf(settlement_date, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) AS eom_settlement,
round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) / 1e6, 2) AS eom_shares_short_m,
round((toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) - toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20')))) / 1e6, 2) AS decline_m_shares,
round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) / toFloat64(maxIf(avg_daily_volume, settlement_date > toDate('2026-06-20'))), 2) AS eom_days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'MU' AND settlement_date >= toDate('2026-06-01') AND settlement_date <= toDate('2026-06-30')सेटलमेंट डेटा पूर्ण है: 2026-06-15 पर 41.59 मिलियन शेयरों की शॉर्ट पोजीशन 2026-06-30 तक 31.67 मिलियन रह गई — दूसरी छमाही में 9.92 मिलियन शेयरों की गिरावट आई, जो वह अवधि थी जिसमें अर्निंग्स वीक (earnings week) था। महीने के अंत की पोजीशन औसत वॉल्यूम के 0.53 दिनों के बराबर है — इस डेटा के लिए यह कम है। यह पेज उस प्रिंट के लंबित होने के साथ जारी किया गया था (देरी सामान्य है); ऊपर दी गई संख्या इसके आने की है।
डेटा के पीछे के बुनियादी कारक
कंपनी के अपने विवरण क्या दर्शाते हैं? एक सावधानी: यह फीड फाइलिंग कैलेंडर के पीछे चलती है — नवीनतम पंक्ति June 10-Q से पहले की है, इसलिए रुझान मुख्य डेटा है, न कि सबसे नया डेटा।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT quarter_end, revenue_bn,
round(100 * revenue_bn / max(revenue_bn) OVER (), 1) AS pct_of_peak_revenue,
net_income_bn, diluted_eps
FROM (
SELECT toString(period_end) AS quarter_end,
round(toFloat64(revenue) / 1e9, 2) AS revenue_bn,
round(toFloat64(net_income_loss_attributable_common_shareholders) / 1e9, 2) AS net_income_bn,
round(toFloat64(diluted_earnings_per_share), 2) AS diluted_eps
FROM global_markets.stocks_income_statements
WHERE has(tickers, 'MU') AND timeframe = 'quarterly'
ORDER BY period_end DESC
LIMIT 6
)
ORDER BY quarter_end ASCफाइल किए गए छह तिमाहियों में, राजस्व $7.75 बिलियन (2024-08-29) से $13.64 बिलियन (2025-11-27) तक है — नवीनतम पंक्ति इस अवधि का उच्चतम स्तर है — और उस तिमाही में $5.24 बिलियन शुद्ध आय और $4.6 diluted EPS थी। यह एक सीधी रेखा नहीं है, लेकिन इस अवधि का अंत इसके उच्चतम स्तर पर होता है।
यहाँ से क्या देखें
केवल कैलेंडर तथ्य: अगला short-interest settlement जुलाई के मध्य में होगा, जो FINRA के सामान्य अंतराल पर प्रकाशित होगा; जून में फाइल किया गया quarter तब fundamentals की श्रेणी में आ जाएगा जब vendor feed अपडेट हो जाएगी; और इस श्रृंखला के अगले संस्करण में जुलाई के tape के साथ भी यही प्रक्रिया होगी।
FAQ
जून 2026 में MU के स्टॉक में इतनी अधिक हलचल क्यों हुई?
यह पेज व्याख्या करने के बजाय डेटा प्रस्तुत करता है: MU का कारोबार $850.1 और $1255 के बीच हुआ; तिमाही 8-K की तारीख 2026-06-24 है, और महीने के सबसे भारी वॉल्यूम के साथ अगली सत्र 15.8% पर ऊपर रही; इस अवधि के दौरान मेमोरी बास्केट के सभी शेयरों में इसी तरह की हलचल देखी गई।
जून 2026 में MU में अस्थिरता कितनी थी?
इसकी छमाही का सबसे अस्थिर महीना: 127.6% वार्षिककृत रियलाइज्ड वोलैटिलिटी (annualized realized volatility) और 7.6% औसत सत्र रेंज, जबकि एंडपॉइंट-टू-एंडपॉइंट रिटर्न मात्र 14% रहा।
क्या MU की जून की हलचल कंपनी-विशिष्ट थी या पूरे सेक्टर की?
यह पूरे सेक्टर की हलचल थी, जिसमें MU बढ़त बनाने वाले शेयरों में सबसे पीछे रहा: SNDK में 31.3% की वृद्धि हुई और स्टोरेज क्षेत्र के हर शेयर ने MU के 14% से बेहतर प्रदर्शन किया, जबकि SPY और NVDA निचले स्तर पर बंद हुए। MU की विशेषता इसका टर्नओवर थी: $995.7 बिलियन, जो बास्केट में सबसे अधिक था।
क्या MU का शॉर्ट इंटरेस्ट (short interest) अधिक है?
इसके अपने ट्रेडिंग वॉल्यूम की तुलना में कम: 2026-06-30 सेटलमेंट पर 31.67 मिलियन शेयर — कवर करने के लिए औसत वॉल्यूम के लगभग 0.53 दिन, जो जून के मध्य से 9.92 मिलियन कम है। शॉर्ट इंटरेस्ट हमेशा सेटलमेंट में देरी के बाद प्रकाशित होता है।
MU के पुट/कॉल (put/call) अनुपात का क्या अर्थ है?
जून का 0.99 का अनुपात दर्शाता है कि पुट्स और कॉल्स का कारोबार लगभग समान वॉल्यूम में हुआ — यह एक टू-वे मार्केट था, न कि एकतरफा दांव। एक से काफी कम अनुपात कॉल-झुकाव (NVDA का जून भी ऐसा ही था) दर्शाता है, जबकि एक से काफी अधिक अनुपात पुट-झुकाव दर्शाता है।
डेटा नोट्स
पूर्ण डेटा नोट्स
- Entity. MU, Micron Technology, Inc. है, CIK 0000723125 — एक निरंतर EDGAR पहचान; कोई symbol-reuse caveat नहीं।
- Short-volume coverage. जून फ़ाइल 16 21 सत्रों को कवर करती है (29 जून का truncation और MU-विशिष्ट अनुपस्थिति शामिल है); अनुपात केवल प्रतिदिन दिखाए गए हैं।
- Peer basket. SNDK, WDC, INTC — MU के समाचार प्रवाह में जून के सबसे बार-बार आने वाले storage co-tags — साथ ही yardsticks के रूप में NVDA और SPY; इन्हें पहले ही घोषित कर दिया गया है, बाद में एकत्रित नहीं किया गया है।
- Options parsing. Expiry/type/strike को OCC symbol (positions 5/11/12) से पुन: parse किया गया है; premium 100-share multiplier मानकर निकाला गया है।
- Straddle method. अंतिम close के निकटतम strike और महीने के अंत के बाद निकटतम expiry पर अंतिम TRADED कीमतें (quotes नहीं) — यह एक trade receipt है, model-implied volatility नहीं।
- Fundamentals lag. Income-statement feed, filing calendar से पीछे रहता है; इसकी नवीनतम MU row, 10-Q (10 जून) से पहले की है — केवल trend context के लिए।
- June 19 closure को zero-SPY-bars scoreboard receipt द्वारा सत्यापित किया गया है।
- Spread panels में crossed/one-sided quotes शामिल नहीं हैं, और drop counts पंक्ति के भीतर दिए गए हैं।
- मार्केट-वाइड संदर्भ — इस पूरे tape leaderboard के शीर्ष पर स्थित ticker सहित — June 2026 recap में शामिल है।
कार्यप्रणाली
- यह अवधि 1–30 जून, 2026 है (अवलोकित बार्स से सत्यापित 21 सत्र)। रिटर्न की गणना पहले नियमित घंटों के ओपन से अंतिम नियमित घंटों के क्लोज तक की जाती है; जून पूरी तरह से EDT है, इसलिए नियमित घंटे कच्चे रूप में 13:30–20:00 UTC हैं। पिछले (trailing) पैनल EST महीनों तक फैले हुए हैं और इसके बजाय Eastern-clock फ़िल्टर का उपयोग करते हैं।
- realized volatility = दैनिक क्लोज-ओवर-क्लोज लॉग रिटर्न (नियमित घंटों के क्लोज) का sample stddev है, जिसे 252 के वर्गमूल (square root) द्वारा वार्षिककृत किया गया है; महीने का पहला रिटर्न महीने की सीमा को पार करता है और बाद वाले महीने में गिना जाता है।
- पिछले (trailing) तुलनाओं की गणना लाइव की जाती है, कभी भी संग्रहीत मान (stored value) से नहीं।
- जनरेशन केवल gated read-only पाथ के माध्यम से बैच-आधारित है; सार्वजनिक पेज कभी भी लाइव क्वेरी नहीं करता है। 12 जुलाई, 2026 तक का वेयरहाउस।
प्रत्येक पैनल एक संग्रहीत ऑब्जेक्ट है — चार्ट, टेबल, SQL। Strasmore टर्मिनल पर किसी भी क्वेरी को आगे बढ़ाएं।