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

H1 2026 सेक्टर स्कोरकार्ड: विजेता और लूजर

S&P 500 के सभी 11 सेक्टर ETFs का विश्लेषण। जानें H1 2026 के विजेता और लूजर, Q1 से Q2 तक का रोटेशन, सेक्टर की गहराई और ट्रेडिंग लागत की पूरी जानकारी।

H1 2026 सेक्टर स्कोरकार्ड के सभी परिणाम इस प्रकार हैं: टेक्नोलॉजी (XLK) छह महीने के अंत में 30.8% ऊपर रहा, कम्युनिकेशन सर्विसेज (XLC) -9.3% पर समाप्त हुआ, और सबसे अच्छे और सबसे खराब सेक्टर के बीच लगभग चालीस प्रतिशत अंकों का अंतर था। S&P 500 के ग्यारह सेक्टर ETFs में से तीन इस छमाही के अंत में घाटे में रहे। लगभग कोई भी सेक्टर अपनी पहली तिमाही वाली रैंक को दूसरी तिमाही तक बनाए नहीं रख सका — यह छमाही दो विपरीत बाजारों का मिश्रण थी, और यह पेज दोनों का मूल्यांकन करता है। नीचे दिया गया प्रत्येक नंबर एक संग्रहीत क्वेरी परिणाम है; सटीक SQL देखने के लिए किसी भी पैनल को विस्तार से देखें।

सेक्टर ETF क्या है — और यह पेज इसे कैसे स्कोर करता है

ग्यारह Select Sector SPDR फंड S&P 500 को विभिन्न उद्योगों में विभाजित करते हैं। इससे एक सिंगल टिकर के माध्यम से आप किसी एक विशेष सेक्टर में निवेश कर सकते हैं या उससे बचाव (hedge) कर सकते हैं। प्रत्येक फंड अपने सेक्टर के इंडेक्स सदस्यों को मार्केट वैल्यू के आधार पर होल्ड करता है। ये फंड पूरे ट्रेडिंग सत्र के दौरान एक स्टॉक की तरह ट्रेड करते हैं। यह पेज प्रत्येक फंड को चार तरीकों से स्कोर करता है: प्राइस रिटर्न (पहले रेगुलर-ऑवर्स ओपन से आखिरी रेगुलर-ऑवर्स क्लोज तक), आधे नंबर के नीचे दिया गया तिमाही विभाजन, डॉलर वॉल्यूम (कीमत × ट्रेड किए गए शेयर — यह इस बात का सबसे सटीक माप है कि कितना पैसा बदला गया), और बिड-आस्क स्प्रेड — खरीदने की सबसे अच्छी कीमत और बेचने की सबसे अच्छी कीमत के बीच का अंतर, जो एक राउंड ट्रिप की लागत होती है। समान छह महीनों के लिए इंडेक्स-लेवल लेजर — दरें, ऑप्शंस, IPOs, और ब्रॉडथ — H1 2026 मार्केट रिकैप में उपलब्ध है।

The scorecard: eleven sectors, half and quarter splits

क्वेरीग्यारह सेक्टर ETFs: H1 2026 रिटर्न, Q1 और Q2 विभाजन, और H1 डॉलर वॉल्यूम
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS h1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
    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 h1_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

Read the half column first: technology led at 30.8%, with industrials at 19% and energy at 18.8% behind it, while three sectors finished negative — communication services at -9.3%, consumer discretionary at -2.3%, and financials at -2.2%. Eight of eleven positive is respectable breadth for a half that opened with falling indexes.

The quarter columns hold the real story. Q1's leaders were energy (36.9%), materials (9.8%), utilities (7%), and staples (5.5%) — one commodity trade plus the classic defensives — while technology (-8.7%), financials (-9.9%), and discretionary (-9.3%) fell alongside the broad market. Q2 inverted the table: technology returned 42%, industrials 13.3%, and health care 7.8%, while energy (-11%), communication services (-3.7%), and utilities (-1%) finished the quarter in the red. Energy's round trip — 36.9% then -11% — and financials' mirror image — -9.9% then 7.7% — are the two cleanest illustrations of what a single half-year number hides.

महीने-दर-महीने रोटेशन

तीन टिकर पूरे रोटेशन की कहानी बताते हैं, इसलिए यह पैनल उन्हें मासिक आधार पर ट्रैक करता है: XLE (Q1 का लीडर), XLK (Q2 का), और XLF (मिरर ट्रेड)।

क्वेरीमाहवार XLE, XLF, और XLK: माहवार H1 2026 रोटेशन
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS month, ticker,
    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
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLE', 'XLF', 'XLK')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY month, ticker
ORDER BY month, ticker

XLE पहले तीन महीनों में बढ़ा — जनवरी में 14.1%, फरवरी में 11.6%, और मार्च में 6%, जो कि घटती गति वाली सीढ़ी जैसा था — इसके बाद लगातार तीन महीने तक इसमें कोई बढ़त नहीं हुई (-0.2%, -4.7%, -6.8%)। XLK ने इसके ठीक विपरीत प्रदर्शन किया: जनवरी, फरवरी और मार्च में नकारात्मक रहा, फिर अप्रैल में 18.9% और मई में 19.1% रहा — ये लगातार दो महीने थे जिन्होंने लगभग पूरे सेक्टर-लीडिंग आधे हिस्से का निर्माण किया। अप्रैल वह समय है जब नेतृत्व बदलता है: लीडरशिप का यह बदलाव इस तालिका के एक कॉलम में देखा जा सकता है। XLF के दो सकारात्मक महीने अप्रैल और जून थे, जो 4.7% और 4.7% पर थे। वे डेटा रिपोर्ट्स जिनके विरुद्ध इस आधे हिस्से का व्यापार हुआ — मुद्रास्फीति के आंकड़े, पेरोल, ट्रेजरी कर्व — H2 2026 में प्रवेश करते मैक्रो पिक्चर में एकत्र किए गए हैं।

प्रत्येक सेक्टर के भीतर की व्यापकता (Breadth)

किसी सेक्टर फंड का रिटर्न यह नहीं बताता कि उसके कितने सदस्यों ने इसमें भाग लिया है। हमारे डेटाबेस में सेक्टर-वर्गीकरण का कॉलम नहीं है, इसलिए यह पैनल एक निश्चित और पूरी तरह से प्रकट बास्केट के माध्यम से सेक्टर के भीतर की व्यापकता को मापता है: प्रत्येक सेक्टर के पांच हाउसहोल्ड लार्ज-कैप नाम, कुल मिलाकर पचपन नाम, जो सभी SQL में सूचीबद्ध हैं। यह प्रसिद्ध नामों का एक नमूना है, फंड की वास्तविक होल्डिंग्स नहीं — बास्केट की सीमाएं डेटा नोट्स में स्पष्ट रूप से दी गई हैं।

क्वेरीप्रति सेक्टर पांच-नाम बास्केट: सदस्य ऊपर बनाम नीचे, मीडियन, सर्वश्रेष्ठ और सबसे खराब — H1 2026
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT sector,
       count() AS members,
       countIf(ret_pct > 0) AS members_up,
       countIf(ret_pct <= 0) AS members_down,
       round(quantileDeterministic(0.5)(ret_pct, cityHash64(ticker)), 1) AS median_member_pct,
       argMax(ticker, (ret_pct, ticker)) AS best_member,
       round(max(ret_pct), 1) AS best_member_pct,
       argMin(ticker, (ret_pct, ticker)) AS worst_member,
       round(min(ret_pct), 1) AS worst_member_pct
FROM (
    SELECT ticker,
           multiIf(ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AVGO','ORCL'), 'technology (XLK)',
                   ticker IN ('META','GOOGL','NFLX','DIS','TMUS'), 'communication services (XLC)',
                   ticker IN ('XOM','CVX','COP','EOG','SLB'), 'energy (XLE)',
                   ticker IN ('JPM','BAC','WFC','GS','MS'), 'financials (XLF)',
                   ticker IN ('GE','CAT','RTX','UNP','UPS'), 'industrials (XLI)',
                   ticker IN ('LLY','UNH','JNJ','ABBV','MRK'), 'health care (XLV)',
                   ticker IN ('AMZN','TSLA','HD','MCD','NKE'), 'consumer discretionary (XLY)',
                   ticker IN ('PG','COST','WMT','KO','PEP'), 'consumer staples (XLP)',
                   ticker IN ('NEE','SO','DUK','CEG','AEP'), 'utilities (XLU)',
                   ticker IN ('PLD','AMT','EQIX','WELL','SPG'), 'real estate (XLRE)',
                   'materials (XLB)') AS sector,
           (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 AS ret_pct
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AVGO','ORCL','META','GOOGL','NFLX','DIS','TMUS','XOM','CVX','COP','EOG','SLB','JPM','BAC','WFC','GS','MS','GE','CAT','RTX','UNP','UPS','LLY','UNH','JNJ','ABBV','MRK','AMZN','TSLA','HD','MCD','NKE','PG','COST','WMT','KO','PEP','NEE','SO','DUK','CEG','AEP','PLD','AMT','EQIX','WELL','SPG','LIN','SHW','APD','FCX','ECL')
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    GROUP BY ticker
)
GROUP BY sector
ORDER BY median_member_pct DESC, sector

दो पंक्तियों पर सबसे अधिक ध्यान दिया गया है। हेल्थ केयर: इसके पांच बास्केट नामों में से सभी 5 बढ़े, जिनका मीडियन 21.7% था — जबकि XLV फंड, आधे समय में 2.5% बढ़ा। फंड का रिटर्न मार्केट वैल्यू के आधार पर भारित (weighted) होता है; बास्केट का मीडियन प्रत्येक सदस्य को समान भार देता है — हेल्थ केयर इस बास्केट द्वारा फंड को पछाड़ने का सबसे बड़ा उदाहरण है। टेक्नोलॉजी में भी यही अंतर उल्टा है — और, पूर्ण रूप से मापने पर, यह सभी में सबसे अधिक है: फंड 30.8% बढ़ा जबकि इसके पांच सबसे बड़े हाउसहोल्ड नाम 3 ऊपर और 2 नीचे रहे, जिनका मीडियन 5.2% था, और ORCL ने -25.7% दर्ज किया। सेक्टर की मुख्य बढ़त इसके क्लासिक मेगाकैप्स से नहीं आई थी — यह बढ़त कहाँ से आई, यह अगले पैनल में दिया गया है। तालिका में अन्य डेटा: CAT का 84.3% सभी पचपन नामों में सबसे अच्छा प्रदर्शन है, और कम्युनिकेशन सर्विसेज सबसे कमजोर क्षेत्र है — पांच में से 1 ऊपर, -15.2% मीडियन, और NFLX -24.2% पर है।

टेक्नोलॉजी क्षेत्र के भीतर मेमोरी-सेमीकंडक्टर ट्रेड

क्वेरीआठ प्रमुख रूप से ट्रेड होने वाले चिप और मेमोरी नाम: H1 रिटर्न, तिमाही विभाजन, H1 डॉलर वॉल्यूम
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT ticker,
    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 h1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (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 q1_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)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
    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 h1_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'NVDA', 'AMD', 'INTC', 'AVGO', 'QCOM', 'TXN')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY h1_return_pct DESC, ticker

टेक्नोलॉजी सेक्टर का विश्लेषण करने पर एक स्पष्ट विभाजन दिखाई देता है। SNDK ने छह महीनों में 830.1% का रिटर्न दिया, जबकि MU 290%, INTC 269.3%, और AMD 165.3% रहे — वहीं NVDA, जिसका छमाही टर्नओवर $3287.9 बिलियन के साथ इस समूह में सबसे अधिक है, 5.2% का रिटर्न रहा। AVGO का रिटर्न 6.9% और QCOM का 6.3% रहा। सेक्टर दो हिस्सों में बँट गया है: मेमोरी और फाउंड्री कंपनियों के शेयरों में वृद्धि हुई, जबकि स्थापित AI-एक्सेलेरेटर कंपनियों के शेयर स्थिर रहे। Q2 के आंकड़े इस समय का संकेत देते हैं: MU का 229.9%, INTC का 210%, और AMD का 179.8% उसी तिमाही में आया जब XLK ने 42% दर्ज किया — सेक्टर फंड की तेजी और मेमोरी की कीमतों में बदलाव, दोनों एक ही तीन महीनों की अवधि में हुए। MU के जून महीने का विस्तृत विश्लेषण यहाँ देखें, और NVDA के जून महीने का गहन विश्लेषण सत्र-दर-सत्र इस अंतर को ट्रैक करता है।

ट्रेडिंग राशि का प्रवाह

क्वेरीसेक्टर ETF डॉलर वॉल्यूम, Q1 बनाम Q2 2026: रिकवरी तिमाही में प्रत्येक फंड का कम ट्रेड होना
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT ticker,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS q1_dollar_bn,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS q2_dollar_bn,
    round((sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 0) AS q2_vs_q1_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY q2_vs_q1_pct DESC, ticker

डॉलर वॉल्यूम एक ही दिशा में रहा: सभी ग्यारह सेक्टर फंड्स में दूसरी तिमाही में पहली तिमाही की तुलना में कम ट्रेडिंग हुई। टेबल की पहली पंक्ति में सबसे कम गिरावट देखी गई — XLK में -23% की कमी आई, जो $161.2 बिलियन से घटकर $124.8 बिलियन रह गई — और सबसे कम रियल एस्टेट में -45% रही। जब इंडेक्स गिरे थे, तब सेक्टर रैपर्स में सबसे अधिक गतिविधि थी, और रिकवरी के दौरान इनकी गतिविधि कम हो गई। ऊपर दिए गए पैनल्स से दो मुख्य बातें: XLE $316.2 बिलियन के साथ इस छमाही का सबसे अधिक ट्रेड किया जाने वाला सेक्टर फंड था, और अकेले MU में $2862.1 बिलियन का टर्नओवर हुआ — जो XLK फंड के $286 बिलियन का लगभग दस गुना है। सेक्टर प्रोडक्ट्स मुख्य संकेतक थे; जबकि सिंगल नेम्स में H1 की मुख्य ट्रेडिंग हुई।

प्रत्येक सेक्टर में ट्रेड करने की लागत

रिटर्न टेबल हर जगह उपलब्ध हैं; लेकिन कोट टेप (quote tapes) नहीं। यह पैनल प्रत्येक फंड के मीडियन कोटेड bid-ask spread को मापता है — जो एक राउंड ट्रिप की लागत है — 29 जून, 2026 के पूरे सत्र के दौरान, उस दिन प्रिंट हुए प्रत्येक NBBO अपडेट के आधार पर।

क्वेरीसेक्टर ETF द्वारा मीडियन कोटेड स्प्रेड, एक प्रतिनिधि सत्र (29 जून, 2026), रेगुलर आवर्स
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT ticker,
    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,
    round(count() / 1e6, 2) AS quote_updates_m,
    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 IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-29 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-06-29 20:00:00', 9)
GROUP BY ticker
ORDER BY med_spread_bps, ticker

उस सत्र में ट्रेड करने के लिए सबसे सस्ता फंड XLV था, जिसका मीडियन 0.62 basis points था; सबसे अधिक अंतर वाला फंड XLRE था जो 2.23 पर था। एक basis point एक प्रतिशत का सौवां हिस्सा होता है, इसलिए पूरी टेबल एक राउंड ट्रिप के लिए प्रतिशत के सौवें हिस्से पर आधारित है — जिसका व्यावहारिक अर्थ है कि "sector ETFs liquid हैं।" टेबल में कोट-अपडेट की संख्या में लगभग दस गुना का अंतर है, फिर भी मीडियन एक-दूसरे के कुछ basis points के भीतर ही केंद्रित हैं। तुलना के लिए, 29 जून का microstructure deep-dive उसी सत्र के SPY कोट टेप का विश्लेषण करता है, जो इस टेबल के किसी भी फंड की तुलना में अधिक टाइट है।

FAQ

H1 2026 में किस सेक्टर का प्रदर्शन सबसे अच्छा रहा?

Technology. XLK ने इस छमाही में 30.8% का रिटर्न दिया, जिसका पूरा हिस्सा दूसरी तिमाही में था (Q1 में -8.7% के बाद Q2 में 42%)। Communication services (XLC) -9.3% के साथ सबसे खराब प्रदर्शन करने वाला सेक्टर रहा।

क्या Q1 और Q2 2026 में एक ही सेक्टर अग्रणी रहे?

नहीं — दोनों तिमाहियों के परिणाम लगभग विपरीत थे। Energy Q1 में 36.9% के साथ अग्रणी रहा और Q2 में -11% पर समाप्त हुआ; technology ने Q1 में -8.7% दर्ज किया और Q2 में 42% के साथ बढ़त बनाई। Utilities और staples शुरुआत में अग्रणी रहे लेकिन अंत में कमजोर पड़ गए।

Sector SPDR ETF में ट्रेड करने की लागत कितनी है?

29 जून, 2026 के सत्र में, मीडियन कोटेड स्प्रेड 0.62 (XLV) से लेकर 2.23 (XLRE) तक था — प्रति राउंड ट्रिप यह प्रतिशत का सौवां हिस्सा है, जो किसी सामान्य सिंगल स्टॉक की तुलना में काफी कम है।

सेक्टर ETF का रिटर्न उसके सदस्यों के रिटर्न से अलग क्यों होता है?

फंड्स अपनी होल्डिंग्स को मार्केट वैल्यू के आधार पर वेट देते हैं, इसलिए कुछ बड़े सदस्य परिणामों पर हावी रहते हैं, जबकि एक बास्केट मीडियन हर सदस्य के साथ समान व्यवहार करता है। H1 2026 में यह अंतर health care में सबसे अधिक था: XLV का 2.5% बनाम पांच-नामों वाले बास्केट मीडियन का 21.7%।

ग्यारह सेक्टर ETFs कौन से हैं?

XLB (materials), XLC (communication services), XLE (energy), XLF (financials), XLI (industrials), XLK (technology), XLP (consumer staples), XLRE (real estate), XLU (utilities), XLV (health care), और XLY (consumer discretionary)। ये मिलकर S&P 500 को विभाजित करते हैं।

डेटा नोट्स

पूर्ण डेटा नोट्स
  • Breadth baskets प्रत्येक सेक्टर के पांच household large-caps के निश्चित संपादकीय नमूने हैं, न कि फंड होल्डिंग्स, और इनमें कोई वेटेज नहीं है। उम्मीदवारों का चयन आधे वर्ष के split calendar के आधार पर किया गया है — minute bars अनएडजस्टेड हैं, और अवधि के मध्य में होने वाला split open-to-close return को प्रभावित करता है — इस स्क्रीनिंग के दौरान दो अन्य स्पष्ट नामों को बदल दिया गया था। इस पेज पर दिए गए सभी आंकड़े price return हैं; इनमें dividends शामिल नहीं हैं।
  • Basket medians के लिए deterministic quantiles का उपयोग किया जाता है, और best/worst सदस्यों के बीच tie-break करने के लिए ticker का उपयोग किया जाता है, इसलिए पुनरुत्पादन (regeneration) से ties का क्रम नहीं बदल सकता।
  • Spread panel एक लेबल किए गए सत्र (June 29, 2026) को मापता है, न कि पूरे आधे वर्ष को; eleven tickers पर छह महीने का whole-quote-tape स्कैन इस पेज द्वारा जनरेट किए गए क्वेरी बजट से अधिक है। Invalid quotes (crossed या one-sided) को पैनल में गिना जाता है, उन्हें चुपचाप हटाया नहीं जाता है।
  • Scorecard panel वही क्वेरी है जो H1 recap में उपयोग की जाती है, इसलिए दोनों पेज किसी सेक्टर नंबर पर भिन्न नहीं हो सकते।

कार्यप्रणाली

  • समय सीमा 1 जनवरी – 30 जून, 2026 है। प्रत्येक विंडो के भीतर, रिटर्न की गणना नियमित घंटों के खुलने से लेकर नियमित घंटों के बंद होने तक की जाती है, जैसा कि दिखाए गए क्वेरीज़ में दिया गया है। नियमित घंटों को Eastern wall clock (9:30–15:59, प्रत्येक पंक्ति के अनुसार परिवर्तित) के आधार पर फ़िल्टर किया जाता है — यह EST और EDT महीनों में DST-सुरक्षित है।
  • तिमाही सीमाएं Eastern ट्रेडिंग तिथि पर लागू होती हैं: Q1, 31 मार्च को समाप्त होता है, Q2, 1 अप्रैल को शुरू होता है।
  • Dollar volume, उसी क्वेरी के भीतर नियमित घंटों के दौरान मूल्य और शेयरों के गुणनफल का योग है।
  • जनरेशन gated read-only पाथ के माध्यम से चलता है; सार्वजनिक पेज कभी भी लाइव क्वेरी नहीं करता है। वेयरहाउस की स्थिति 12 जुलाई, 2026 तक की है।

इस हाफ का पूरा लेज़र — इंडेक्स, दरें, और ऑप्शंस टेप — H1 2026 मार्केट रीकैप में उपलब्ध है। किसी सेक्टर को अलग तरह से देखने के लिए, प्रत्येक पैनल का SQL Strasmore टर्मिनल पर यथावत चलाया जा सकता है।

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