Strasmore Research
Deep Dives · Matt ConnorBy Matt Connor · · Updated 2026-07-23

NVDA: NVIDIA जून 2026 का पूरा विश्लेषण

NVIDIA का जून 2026 का पूरा विवरण: प्री-मार्केट में $235 का शिखर, 7.4% सत्रों में 21 की गिरावट और अमेरिकी मार्केट में fourth सबसे अधिक डॉलर वॉल्यूम।

NVIDIA ने जून 2026 की शुरुआत $215.77 पर की और महीने के अंत में $199.76 पर बंद हुआ — जो 21 सत्रों के मुकाबले -7.4% की गिरावट है। स्टॉक का उच्चतम स्तर 2026-06-02 04:00 ET पर प्री-मार्केट ट्रेडिंग में $235 रहा, नियमित घंटों के दौरान 2026-06-02 09:59 ET पर $232.28 का उच्च स्तर छुआ, और 2026-06-29 10:17 ET पर $189.8 का निचला स्तर रहा — ये सभी नियमित घंटे थे। कुल वॉल्यूम: 2.75 बिलियन शेयर, $571.9 बिलियन का डॉलर टर्नओवर — नियमित घंटों के डॉलर वॉल्यूम के आधार पर अमेरिकी मार्केट में यह fourth-सबसे बड़ा नाम है (आधार: 1-30 जून नियमित घंटे; संस्थागत सत्यापन के अधीन एक पुन: उपयोग किए गए जून लिस्टिंग को छोड़कर)। यहाँ प्रत्येक संख्या एक संग्रहीत क्वेरी का परिणाम है; सटीक SQL के लिए किसी भी पैनल का विस्तार करें।

क्वेरीमासिक विवरण: open, close, extremes, volume और उनके receipts
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
    (
        SELECT (toString(argMax(et_date, c)), max(c), argMax(c, et_date))
        FROM (
            SELECT
                toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
                argMax(toFloat64(close), window_start) AS c
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'NVDA'
              AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
              AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
            GROUP BY et_date
        )
    ) AS closes,
    (
        SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          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 = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS lo,
    (
        SELECT maxIf(toFloat64(high), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS rth_hi,
    (
        SELECT minIf(toFloat64(low), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS rth_lo,
    (
        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
    round(toFloat64(argMin(open, window_start)), 2) AS month_open,
    closes.3 AS month_close,
    round((closes.3 / toFloat64(argMin(open, window_start)) - 1) * 100, 1) AS month_change_pct,
    round((1 - closes.3 / toFloat64(argMin(open, window_start))) * 100, 1) AS month_decline_abs_pct,
    closes.1 AS peak_close_date,
    round(closes.2, 2) AS peak_close,
    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,
    countIf(toFloat64(high) >= hi - 0.011) AS bars_within_cent_of_high,
    argMinIf(transactions, window_start, toFloat64(high) >= hi - 0.011) AS high_minute_trades,
    round(rth_hi, 2) AS rth_month_high,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(high) >= rth_hi - 0.011 AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS rth_high_first_bar_et,
    countIf(toFloat64(high) >= rth_hi - 0.011 AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) AS rth_bars_near_high,
    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_bar_et,
    countIf(toFloat64(low) <= lo + 0.011) AS bars_within_cent_of_low,
    argMin(transactions, toFloat64(low)) AS low_minute_trades,
    round(rth_lo, 2) AS rth_month_low,
    round(rth_lo - lo, 2) AS rth_minus_extended_low,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS month_shares_bn,
    round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 1) AS month_dollar_bn,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
    round(sumIf(toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 2) AS rth_shares_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 = 'NVDA'
  AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')

यह ग्राफ एक निरंतर डाउनट्रेंड है जिसमें अंतिम सप्ताह में एक बार तेज गिरावट (gap lower) देखी गई। NVDA केवल एक बार $224.43 से ऊपर बंद हुआ — 2026-06-01 को, जो पहला सत्र था। महीने का निचला स्तर नियमित घंटों में 2026-06-29 10:17 ET पर दर्ज किया गया, जिसमें 1 बार एक सेंट के भीतर था और उस मिनट में 43131 ट्रेड हुए। 2026-06-02 04:00 ET पर $235 का प्री-मार्केट पीक एक एक्सटेंडेड-ऑवर्स प्रिंट है; $232.28 का नियमित-घंटे का उच्च स्तर 2026-06-02 09:59 ET पर था। 19 जून को पूरे मार्केट में बंदी थी (उस दिन 0 SPY बार), इसलिए NVDA के पास 21 ट्रेडिंग सत्र थे।

सत्र दर सत्र

क्वेरी21 सत्र: regular-hours close, close-over-close परिवर्तन, full-day volume
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,
    dollar_bn
FROM (
    SELECT et_date, close_usd, shares_m, dollar_bn,
           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,
            round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_bn
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          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_date

सत्र तालिका एक निरंतर गिरावट दर्शाती है। $224.43 से ऊपर पहली क्लोजिंग ने 2026-06-01 पर उच्चतम स्तर (high-water mark) बनाया। सबसे बड़ी एकल-सत्र गिरावट 2026-06-05 को -6.2% रही — जो कि एक शुक्रवार था — और उस दिन वॉल्यूम महीने में सबसे अधिक 187.3 मिलियन शेयर रहा। सबसे महत्वपूर्ण गिरावट 2026-06-22 से 2026-06-26 के बीच 5 लगातार गिरावट थी, जो महीने की सबसे निचली क्लोजिंग $191.72 पर समाप्त हुई; अंतिम दो सत्रों में 1.7% और 2.5% की रिकवरी हुई। वॉल्यूम शुरुआत में अधिक था: पहले दिन 185.5 मिलियन शेयर और अंतिम दिन 119.6 मिलियन शेयर।

क्वेरीपाँच-सत्र गिरावट: प्रत्येक दावा एक चेक किए गए कॉलम के रूप में
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH per_session AS (
    SELECT et_date, close_usd,
           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
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
        GROUP BY et_date
    )
)
SELECT
    toString(minIf(et_date, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_start,
    toString(maxIf(et_date, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_end,
    countIf(et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26')) AS sessions_in_run,
    countIf(et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26') AND close_usd < prev_close) AS declining_sessions,
    round(minIf(close_usd, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26')), 2) AS run_low_close,
    toUInt8(min(close_usd) = minIf(close_usd, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_holds_month_low_close
FROM per_session

पिछले छह महीनों की तुलना में जून

क्या NVDA के लिए ऐसा महीना असामान्य है या सामान्य? नीचे दिया गया पैनल पिछले छह महीनों के लिए समान तीन आंकड़ों की गणना करता है — जून की पंक्ति को ठीक उसी क्वेरी द्वारा तैयार किया गया है जिससे पिछले पांच महीनों को किया गया था।

क्वेरीपिछले छह महीने (लाइव): turnover, shares और मासिक return
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
    toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS shares_bn,
    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
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
  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_start

टर्नओवर के मामले में, जून सामान्य था: नियमित घंटों में $523 बिलियन का कारोबार इस अवधि के लिए औसत स्तर पर रहा, जो मई के $557.5 बिलियन और मार्च के $572.5 बिलियन से कम था। रिटर्न कॉलम में जून अलग दिखता है: -7.4% पिछले छह महीनों में सबसे तेज मासिक गिरावट थी, जबकि फरवरी में -4.8% था और अप्रैल एवं मई में लाभ हुआ था।

fourth-सबसे बड़ा टिकर

क्वेरीJune 2026 regular-hours dollar volume के अनुसार US tape की रैंकिंग
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,
    toUInt8(ticker = 'NVDA') AS is_nvda
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 12

रेगुलर-अवर्स डॉलर वॉल्यूम के आधार पर, पूरे US मार्केट में NVDA का रैंक fourth है: $523 बिलियन। यह अपने ठीक नीचे वाले SNDK से $141.5 बिलियन अधिक है। NVDA के बाद केवल MU ($995.7 बिलियन), SPY ($771.5 बिलियन), और QQQ ($672.8 बिलियन) का स्थान है। इसका आधार: 1–30 जून के रेगुलर आवर्स, जिसमें एंटिटी वेरिफिकेशन के कारण एक पुन: उपयोग किए गए जून लिस्टिंग को शामिल नहीं किया गया है — इसका विस्तृत विवरण इसकी अपनी डीप-डाइव में उपलब्ध है। NVDA के ऊपर के तीन नामों में से, 1 एक सिंगल स्टॉक है — MU एक अन्य सेमीकंडक्टर नाम है; अन्य दो बड़े इंडेक्स ETF हैं।

क्वेरीरैंक विवरण: NVDA का स्थान, अगले नाम से बढ़त और आधार
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH (
    SELECT sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'NVDA'
      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 nvda_d
SELECT
    countIf(d > nvda_d AND ticker != 'NVDA') + 1 AS nvda_rank,
    round(nvda_d / 1e9, 1) AS nvda_dollar_bn,
    round((nvda_d - maxIf(d, d < nvda_d AND ticker != 'NVDA')) / 1e9, 1) AS lead_over_next_bn,
    countIf(d > nvda_d AND ticker NOT IN ('SPY', 'QQQ', 'NVDA')) AS single_stocks_above_nvda,
    round(100 * nvda_d / max(d), 1) AS pct_of_leader
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
)

What the tape was made of

क्वेरीNVDA tape का विवरण: prints, print sizes और quote census
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 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 = 'NVDA'
          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 locked_updates,
    quote_census.4 AS crossed_updates,
    quote_census.5 AS one_sided_or_empty_updates
FROM global_markets.stocks_trades
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)

The texture is small-print and quote-dense: 55.64 million prints at a median of 5 shares (average 72.9 — institutional crosses pull the mean up), 84.6% odd lots (under 100 shares), 32.91% fractional — consistent with retail apps slicing orders into market-maker inventory. The quote half: 55.7 million NBBO updates, 99.35% clean two-sided; 33941 momentarily crossed (bid above ask), 329679 locked (bid equals ask), 63 one-sided or empty. A mega-cap prints more quotes in a month than many names print in a decade.

स्प्रेड कम बना रहा

NVDA जैसे mega-cap स्टॉक में संरचनात्मक रूप से एक संकीर्ण bid-ask spread होता है — सवाल यह है कि 20-पॉइंट प्राइस रेंज वाले महीने में यह स्थिरता कितनी बनी रही। ऊपर दिया गया quote census महीने का median दिखाता है; यह पैनल इसे प्रति सत्र (session) मापता है।

क्वेरीसत्र के अनुसार spread: regular-hours median और time-weighted average (bps)
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 = 'NVDA'
  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 session

पूरे महीने स्प्रेड एक संकीर्ण बैंड में बना रहा: 2026-06-01 पर 1.34 bps और 2026-06-30 पर 1.01 bps — एक mega-cap स्प्रेड जो 20-पॉइंट प्राइस ड्रॉप के दौरान लगभग स्थिर रहा। सबसे चौड़ा सत्र 0.97 bps पर 2026-06-05 था (-6.2% गिरावट वाला दिन), और सबसे संकीर्ण 0.95 bps पर 2026-06-15 था। कम लिक्विडिटी वाले स्टॉक के मुकाबले तुलना करने के लिए, June 29 microstructure deep-dive देखें जहाँ एक ही ticker का स्प्रेड पैनल उसी सत्र को कवर करता है।

Options: 64.64 million contracts, हर सत्र में calls

क्वेरीNVDA options market: totals, expiry structure और flagship contracts
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
    (
        SELECT (round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2), round(sum(size) / 1e6, 1))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:AAPL') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    ) AS aapl,
    (
        SELECT (round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2), round(sum(size) / 1e6, 1))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    ) AS tsla,
    (
        SELECT concat('$', toString(round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)),
               if(substring(ticker, 13, 1) = 'P', ' put', ' call'),
               ', expiry 20', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2), '-', substring(ticker, 11, 2))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
        GROUP BY ticker ORDER BY sum(size) DESC LIMIT 1
    ) AS busiest_name,
    (
        SELECT concat('$', toString(round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)),
               if(substring(ticker, 13, 1) = 'P', ' put', ' call'),
               ', expiry 20', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2), '-', substring(ticker, 11, 2))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
        GROUP BY ticker ORDER BY sum(toFloat64(price) * size) DESC LIMIT 1
    ) AS premium_name,
    (
        SELECT round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
        GROUP BY ticker ORDER BY sum(toFloat64(price) * size) DESC LIMIT 1
    ) AS premium_strike,
    (
        SELECT max(pc)
        FROM (
            SELECT round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 3) AS pc
            FROM global_markets.options_trades
            WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
              AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
            GROUP BY toDate(sip_timestamp)
        )
    ) AS max_daily_pc
SELECT
    formatDateTime(toTimeZone(min(sip_timestamp), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i:%S') AS first_print_et,
    uniqExact(toDate(sip_timestamp)) AS option_sessions,
    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, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 2) AS month_put_call_ratio,
    max_daily_pc AS max_session_put_call_ratio,
    uniqExact(substring(ticker, 7, 6)) AS expiries_traded,
    concat('20', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 1, 2), '-', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 3, 2), '-', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 5, 2)) AS longest_expiry,
    round(100 * toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 7, 6) = '260618')) / toFloat64(sum(size)), 1) AS jun18_expiry_share_pct,
    busiest_name AS busiest_contract,
    premium_name AS top_premium_contract,
    premium_strike AS top_premium_strike_usd,
    aapl.1 AS aapl_premium_bn,
    aapl.2 AS aapl_contracts_m,
    tsla.1 AS tsla_premium_bn,
    tsla.2 AS tsla_contracts_m
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)

21 option sessions में: 5163 अलग-अलग contracts में 8.9 million prints, 64.64 million contracts और $24.43 billion का premium (कीमत और 100-share multiplier का गुणनफल)। महीने का put/call ratio 0.55 था — हर सत्र में calls का ट्रेड puts से अधिक रहा; दैनिक ratio 0.782 के शिखर पर पहुँचा और कभी 1.0 तक नहीं पहुँचा। 38 expiries का ट्रेड हुआ, जिसमें 18 जून के weekly से लेकर 2028-12-15 LEAPS तक शामिल थे; अकेले 18 जून की expiry में महीने के कुल volume का 10.5% हिस्सा था। सबसे व्यस्त contract: $210 call, expiry 2026-06-18। Premium magnet: $0.5 call, expiry 2026-12-18 — एक deep-in-the-money $0.5 strike। तुलना के लिए, June में AAPL options ने 27 million contracts पर $8.84 billion जुटाए; TSLA ने 58 million पर $33.68 billion।

क्वेरीसत्रवार options: contracts, call/put विभाजन और put/call ratio
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
    toDate(sip_timestamp) AS session,
    count() AS prints,
    toUInt64(sum(size)) AS contracts_traded,
    toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')) AS call_contracts,
    toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) AS put_contracts,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 2) AS put_call_ratio,
    round(100 * toFloat64(sum(size)) / max(toFloat64(sum(size))) OVER (), 1) AS pct_of_busiest_session
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY session
ORDER BY session

सबसे व्यस्त options session 2026-06-05 था — 5298529 contracts, जो महीने के शिखर का 100% था — यही -6.2% की गिरावट वाला दिन था जब equity volume सबसे अधिक था। price में गिरावट के साथ put/call ratio बढ़ा: यह 2026-06-02 को 0.33 के निचले स्तर पर था (price peak के पास) और 2026-06-12 तक बढ़कर 0.61 हो गया (वह session जब stock पहली बार $205.14 से नीचे बंद हुआ)। price गिरने के साथ put volume बढ़ा — यह hedging activity या directional bets हो सकती है; डेटा केवल सह-गति (co-movement) दिखाता है, इरादा नहीं।

क्वेरीcontracts का वितरण: strike bucket के अनुसार call और put volume
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,
    round(100 * (call_contracts + put_contracts) / max(call_contracts + put_contracts) OVER (), 1) AS pct_of_biggest_bucket
FROM (
    SELECT
        least(floor(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000 / 25) * 25, 450) AS bucket,
        toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')) AS call_contracts,
        toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) AS put_contracts
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
      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 $200 के trading range के आसपास barbell की तरह है। $200 bucket — at the money — में सबसे अधिक volume था, जो 32.7% puts (two-way traffic) में विभाजित था। range के नीचे puts का दबदबा है ($150 bucket का 88.3%); इसके ऊपर calls का नियंत्रण है ($225 पर 6.3% puts, और $450 ceiling पर 120039 contracts)। यह structure textbook जैसा है: नीचे protective puts, ऊपर speculative calls, और at the money पर two-way market।

समाचार प्रवाह

क्वेरीसूचना प्रवाह: volume, composition और co-tags
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH
    (
        SELECT (toString(d), n)
        FROM (
            SELECT toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) AS d, count() AS n
            FROM global_markets.stocks_news
            WHERE has(tickers, 'NVDA')
              AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
              AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
            GROUP BY d ORDER BY n DESC, d ASC LIMIT 1
        )
    ) AS peak_day,
    (
        SELECT (JSONExtractString(any(publisher), 'name'), count())
        FROM global_markets.stocks_news
        WHERE has(tickers, 'NVDA')
          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,
    toString(min(toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')))) AS first_tagged_day,
    peak_day.1 AS peak_day_date,
    peak_day.2 AS peak_day_articles,
    top_pub.1 AS top_publisher,
    top_pub.2 AS top_publisher_articles,
    round(100.0 * top_pub.2 / count(), 0) AS top_publisher_pct,
    countIf(has(tickers, 'TSLA')) AS tsla_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'AMD')) AS amd_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'MSFT')) AS msft_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'AAPL')) AS aapl_co_articles
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'NVDA')
  AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
  AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')

642 प्रकाशकों द्वारा जून में NVDA-टैग वाले लेख 4। इन आंकड़ों को संदेह के साथ देखें: अकेले The Motley Fool ने 63% लेख लिखे — यह केवल एक फीड का ध्यान है, पूरी दुनिया का मीडिया नहीं। लेखों की सर्वाधिक संख्या 2026-06-01 को थी, जिसमें 45 लेख शामिल थे। को-टैग्स (Co-tags) से संदर्भ का पता चलता है: 169 में MSFT, 134 में AAPL, 101 में AMD, और 69 में TSLA — इस फीड ने NVDA को सेमीकंडक्टर कहानी के बजाय एक मेगा-कैप टेक स्टोरी के रूप में कवर किया।

शॉर्ट्स

क्वेरीसत्रवार FINRA off-exchange short volume: marked-short share और reported volume
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
    date,
    round(toFloat64(any(short_volume)) / 1e6, 2) AS short_shares_m,
    round(toFloat64(any(total_volume)) / 1e6, 2) AS offexchange_total_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 = 'NVDA' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
GROUP BY date
ORDER BY date

Off-exchange शॉर्ट वॉल्यूम, FINRA द्वारा रिपोर्ट किया गया वह वॉल्यूम है जिसे शॉर्ट मार्क किया गया है; इसका एक बड़ा हिस्सा मार्केट मेकर्स द्वारा ग्राहकों की खरीदारी पूरी करने के लिए की गई शॉर्ट सेलिंग है — यह नियमित प्रक्रिया है, शॉर्ट इंटरेस्ट नहीं। NVDA का मार्क-शॉर्ट हिस्सा 2026-06-01 को 29.3% से लेकर 2026-06-30 को 48.1% के बीच रहा। दर्ज की गई 20 सत्रों की अवधि में, ऑफ-एक्सचेंज रिपोर्ट किया गया वॉल्यूम 2026-06-02 को 86.77 मिलियन शेयरों के शिखर पर था और 2026-06-16 को 43.31 मिलियन के निचले स्तर पर था।

क्वेरीoff-exchange peak और trough (प्रति सत्र deduped)
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
    toString(argMax(date, offex_m)) AS peak_date,
    max(offex_m) AS peak_offex_m,
    toString(argMin(date, offex_m)) AS trough_date,
    min(offex_m) AS trough_offex_m,
    round(max(offex_m) - min(offex_m), 2) AS peak_minus_trough_m,
    count() AS sessions_on_file
FROM (
    SELECT date, round(toFloat64(any(total_volume)) / 1e6, 2) AS offex_m
    FROM global_markets.stocks_short_volume
    WHERE ticker = 'NVDA' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
    GROUP BY date
)
क्वेरीmid-June short-interest विवरण
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
    toString(max(settlement_date)) AS settlement,
    round(toFloat64(argMax(short_interest, settlement_date)) / 1e6, 2) AS shares_short_m,
    round(toFloat64(argMax(avg_daily_volume, settlement_date)) / 1e6, 2) AS avg_daily_volume_m,
    argMax(days_to_cover, settlement_date) AS reported_days_to_cover,
    round(toFloat64(argMax(short_interest, settlement_date)) / toFloat64(argMax(avg_daily_volume, settlement_date)), 2) AS implied_days_to_cover,
    count() AS june_settlements
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND settlement_date >= toDate('2026-06-01') AND settlement_date <= toDate('2026-06-30')

वास्तविक शॉर्ट इंटरेस्ट 2026-06-30 पर दर्ज किया गया: 310.13 मिलियन शेयर शॉर्ट बनाम 155.99 मिलियन शेयरों का औसत दैनिक वॉल्यूम। वेंडर days-to-cover को 1.99 बताता है; वास्तविक अनुपात 1.99 है — शॉर्ट्स को कवर करने के लिए लगभग दो औसत दिनों की आवश्यकता थी। महीने के दोनों सेटलमेंट दर्ज हैं (2 जून प्रिंट्स); उपरोक्त आंकड़े 30 जून के महीने के अंत के सेटलमेंट पर आधारित हैं।

डेटा नोट्स

क्वेरीNVDA fundamentals: balance sheets, income statements, cash flows
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_balance_sheets WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS balance_sheet_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_income_statements WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS income_statement_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_cash_flow_statements WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS cash_flow_rows
पूर्ण डेटा नोट्स
  • Entity. NVDA, NVIDIA Corporation है, CIK 0001045810, Nasdaq पर सूचीबद्ध है। इसमें कोई सिंबल-पुनः उपयोग अस्पष्टता नहीं है; कोई एंटिटी-बाउंड्री अपवाद लागू नहीं होते हैं। डेटाबेस में NVDA के लिए 83 बैलेंस-शीट पंक्तियाँ, 152 इनकम-स्टेटमेंट पंक्तियाँ, और 152 कैश-फ्लो-स्टेटमेंट पंक्तियाँ मौजूद हैं — June 29 microstructure deep-dive के विपरीत, यहाँ फंडामेंटल्स उपलब्ध हैं।
  • Month extremes. प्री-मार्केट (4:00 AM ET) में 2026-06-02 04:00 ET पर $235 का उच्च स्तर दर्ज किया गया; नियमित घंटों का उच्च स्तर $232.28 था जो 2026-06-02 09:59 ET पर दर्ज किया गया। महीने का निम्नतम स्तर और नियमित घंटों का निम्नतम स्तर दोनों $189.8 हैं — निम्नतम स्तर नियमित घंटों के दौरान दर्ज किया गया था।
  • June 19 closure. डेटाबेस में June 19 (Juneteenth) के लिए 0 SPY बार्स हैं, इसलिए NVDA का जून महीना 21 सत्रों में फैला हुआ है। छुट्टियों की तालिका June 2026 तक विस्तारित नहीं है (यह 3 July 2026 से शुरू होती है); शून्य-बार अवलोकन केवल एक प्राप्त डेटा है।
  • Dollar volume. यह मिनट के अंत के समय के अनुसार मिनट वॉल्यूम का योग है — यह नॉशनल (notional) का एक क्लोज-वेटेड प्रॉक्सी है। नियमित घंटों का आंकड़ा ($523 billion) प्री-मार्केट और पोस्ट-क्लोज बार्स को शामिल नहीं करता है; पूर्ण-दिवस का आंकड़ा ($571.9 billion) उन्हें शामिल करता है।
  • Options parsing. एक्सपायरी, प्रकार और स्ट्राइक को OCC टिकर से पुन: पार्स किया जाता है (तालिका का expiration_date कॉलम विश्वसनीय नहीं है); प्रीमियम नॉशनल 100-शेयर मल्टीप्लायर मानकर चलता है।
  • Per-update spread statistics प्रत्येक NBBO अपडेट को समान भार देता है; टाइम-वेटेड आंकड़े पैनल में दिए गए हैं। मीडियन (Medians) के लिए डिटरमिनिस्टिक क्वांटाइल्स का उपयोग किया जाता है।
  • No tick-dump guard tripped. सभी टिक-टेबल क्वेरीज़ एग्रीगेट की गई हैं; टेप-टेक्सचर क्वेरी पूरी ट्रेड टेबल को एक पंक्ति में जोड़ती है।
  • Short-volume gap on June 29. June 29 के लिए FINRA ऑफ-एक्सचेंज शॉर्ट-वॉल्यूम फ़ाइल पूरे बाजार में संक्षिप्त (truncated) थी (स्रोत फ़ाइल वर्णमाला के बीच में समाप्त हो जाती है); NVDA कटऑफ से पहले सॉर्ट होता है इसलिए इसकी पंक्ति अनुपस्थित है। शॉर्ट-वॉल्यूम पैनल में 20 सत्र हैं; June 29 की पंक्ति गायब है (पूरे बाजार की फ़ाइल संक्षिप्त होने के कारण), शून्य नहीं। June 29 deep-dive में पूरे बाजार का प्रोब रिसीट शामिल है।

कार्यप्रणाली

  • Timestamps को UTC में स्टोर किया जाता है और raw UTC bounds के साथ फ़िल्टर किया जाता है; June 2026 पूरी तरह से EDT है, इसलिए regular hours 13:30–20:00 UTC (9:30 am–4:00 pm ET) हैं। toTimeZone केवल SELECT lists में दिखाई देता है।
  • Session close, regular-hours का अंतिम minute bar है। Dollar volume, minute close और minute volume का गुणनफल है, जिसका कुल योग निकाला जाता है।
  • Options expiry, type और strike को OCC ticker से पुन: parse किया जाता है। Premium notional, 100-share multiplier को मानकर चलता है।
  • Generation केवल batch-only के माध्यम से gated read-only path द्वारा किया जाता है; public page कभी भी live query नहीं करता है। Warehouse में बिना किसी rolling expiry के full tick history सुरक्षित रहती है, इसलिए यह विश्लेषण किसी भी समय समान tables से परिणाम दे सकता है। Warehouse की स्थिति July 4, 2026 तक की है।

प्रत्येक panel एक stored object है — chart, table और SQL। किसी भी query को Strasmore terminal पर विस्तार से देखें।