Strasmore Research
सीखें Matt Connorलेखक: Matt Connor · अपडेट किया गया: 2026-07-23 · data as of July 23, 2026 · refreshed weekly

इस सप्ताह के असामान्य वॉल्यूम वाले स्टॉक्स

इस सप्ताह के असामान्य वॉल्यूम वाले स्टॉक्स की सूची देखें। इसमें पिछले 40 सत्रों के औसत की तुलना में साप्ताहिक टर्नओवर, रिटर्न और वॉल्यूम की निरंतरता का डेटा है।

असामान्य वॉल्यूम (unusual volume) का अर्थ है कि किसी स्टॉक का ट्रेडिंग वॉल्यूम बाजार के बजाय उसके स्वयं के सामान्य वॉल्यूम से काफी अधिक है। एक megacap स्टॉक के लिए 40 मिलियन शेयर्स का वॉल्यूम सामान्य बात है, लेकिन एक small-cap स्टॉक के लिए यह एक बड़ी घटना है। यह पेज पिछले सप्ताह के असामान्य वॉल्यूम वाले स्टॉक्स की रैंकिंग देता है: प्रत्येक नाम के पिछले पांच सत्रों के औसत वॉल्यूम को उसके पिछले चालीस सत्रों के औसत वॉल्यूम से विभाजित किया गया है। इसमें एक डॉलर का फ्लोर (floor) रखा गया है ताकि प्रत्येक पंक्ति में ऐसा स्टॉक हो जिसे वास्तव में ट्रेड किया जा सके। यह हर हफ्ते अपडेट होता है, और "data as of" स्टैम्प समय सीमा को दर्शाता है। इस माप — सापेक्ष वॉल्यूम (relative volume) — के लिए अपना पूर्ण गाइड उपलब्ध है।

इस सप्ताह के असामान्य-वॉल्यूम लीडर्स

तीन कॉलम डेटा का विश्लेषण करते हैं। multiple यह बताता है कि स्टॉक अपने सामान्य स्तर से कितना ऊपर ट्रेड हुआ। baseline सामान्य वॉल्यूम बताता है — कम बेसलाइन पर उच्च multiple का महत्व, अधिक वॉल्यूम वाले बेसलाइन की तुलना में कम होता है। dollars यह बताते हैं कि क्या यह गतिविधि आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण थी। अंतिम कॉलम, सप्ताह का open-to-close परिवर्तन, वह है जिसे अधिकांश वॉल्यूम स्क्रीन छोड़ देते हैं।

क्वेरीइस सप्ताह का उच्चतम सापेक्ष वॉल्यूम: पिछले 40 सत्रों के मुकाबले पिछले 5 सत्र, $500M+ वाले नाम
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars,
           argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_open,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           argMaxIf(s.day_open, c.rn, c.rn <= 5) AS week_open,
           argMinIf(s.day_close, c.rn, c.rn <= 5) AS week_close,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
)
SELECT ticker,
       round(adv_recent / adv_base, 1) AS rvol_week,
       round(adv_recent / 1e6, 2) AS recent_adv_m,
       round(adv_base / 1e6, 2) AS baseline_adv_m,
       round(dollar_recent / 1e9, 2) AS week_dollar_bn,
       round(100.0 * (week_close / week_open - 1), 1) AS week_pct
FROM per_name
ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
LIMIT 8

प्रत्येक पंक्ति का क्रमवार विवरण:

  • JLHL — अपने सामान्य स्तर से 99.2x, सूची में शीर्ष पर: 16.95M शेयर एक दिन में, 0.17M के बेसलाइन के मुकाबले, $0.68B का ट्रेड, और open-to-close परिवर्तन 160.6%।
  • AGEN — 0.62M-शेयर के बेसलाइन पर 41.1x, जिसके पीछे $0.88B का टर्नओवर है; सप्ताह का परिवर्तन 54.3% था।
  • IONS — 4.7x, लेकिन 1.43M के कम बेसलाइन और केवल $2.1B के टर्नओवर पर; सप्ताह का परिवर्तन, -19.6%।
  • ALNY — 2.3x, 0.83M के सामान्य वॉल्यूम के मुकाबले 1.91M शेयर एक दिन में; -26.2% open-to-close।
  • BBIO — 2.1x, $2.25B ट्रेड हुआ, सप्ताह में -0.2%।
  • MULL — 1.96M-शेयर के बेसलाइन पर 2.1x, $0.52B ट्रेड हुआ, -22.8% open-to-close।
  • HLI — 1.9x, एक दिन में 0.9M शेयर, $0.61B; सप्ताह का परिवर्तन, 5.6%।
  • QGEN — आठवीं और अंतिम पंक्ति, 1.8x पर, $0.76B ट्रेड हुआ और 8.7% का परिवर्तन।

दिशा (direction) रैंकिंग का हिस्सा नहीं है, और दाईं ओर के दो कॉलम इसे स्पष्ट करते हैं: सूची के लीडर ने सप्ताह का अंत अपने ओपनिंग प्रिंट से 160.6% पर किया, जबकि आठवें नाम ने अपने स्वयं के स्तर से 8.7% पर समाप्त किया — एक ही स्क्रीन, लेकिन विपरीत अनुभव। भारी वॉल्यूम उन सत्रों को दर्शाता है जब किसी स्टॉक का float वास्तव में टेस्ट किया जा रहा हो; यह इस बारे में कुछ नहीं बताता कि उस टेस्ट में कौन सा पक्ष जीता।

Multiple की गणना कैसे की जाती है

एक ऐसे स्टॉक को लें जिसका पिछले चालीस सत्रों (sessions) का औसत 200,000 शेयर प्रतिदिन रहा हो। पिछले एक सप्ताह में इसका व्यापार 1,000,000, फिर 1,400,000, फिर 900,000, फिर 1,100,000, और फिर 600,000 शेयरों के रूप में हुआ है — इस पांच-सत्र औसत का मान 1,000,000 है। भाग दें: 1,000,000 ÷ 200,000 = 5.0x। यदि उसी स्टॉक का आधार (baseline) दो मिलियन शेयर मान लें, तो वही सप्ताह 0.5x होगा। अंश (numerator) इस सप्ताह का डेटा है; हर (denominator) स्टॉक का सामान्य वॉल्यूम है। (हर स्वयं औसत दैनिक वॉल्यूम है, जिसे सामान्य बीस सत्रों के बजाय चालीस सत्रों में मापा जाता है।)

चालीस सत्र ही क्यों? यह लगभग दो कैलेंडर महीनों के बराबर है — यह इतना लंबा है कि पिछले किसी एक स्पाइक (spike) का हर (denominator) पर अत्यधिक प्रभाव न पड़े, और इतना छोटा है कि यह स्टॉक के वर्तमान व्यापार को दर्शा सके। अंश (numerator) के लिए पांच सत्र ही क्यों? यह एक पूरा सप्ताह है, ताकि किसी एक सत्र के रुकने (halted session) या किसी एक ब्लॉक डील से डेटा प्रभावित न हो।

यह गणना एक स्पष्ट चेतावनी देती है: आधार (baseline) जितना कम होगा, मल्टीपल उतना ही सस्ता होगा। इस सप्ताह के लीडर का आधार मात्र 0.17M शेयर प्रतिदिन है — इस आकार में, एक व्यस्त सत्र पूरे साप्ताहिक औसत को बढ़ा देता है। यही कारण है कि बोर्ड किसी नाम को सूची में शामिल करने से पहले छह अंकों का आधार और $500M का साप्ताहिक वॉल्यूम अनिवार्य करता है।

इस तरह का सप्ताह कितना दुर्लभ है?

एक मल्टीपल (multiple) का महत्व केवल उसी वितरण (distribution) के संदर्भ में होता जिससे वह आया है। समान ब्रह्मांड और समान समय सीमा में, प्रत्येक पात्र नाम को उसके मल्टीपल के आधार पर वर्गीकृत किया गया है:

क्वेरीइस सप्ताह पूरे योग्य यूनिवर्स का प्रदर्शन, सापेक्ष वॉल्यूम के आधार पर
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
scored AS (
    SELECT ticker,
           multiIf(adv_recent / adv_base >= 10, 1,
                   adv_recent / adv_base >= 5, 2,
                   adv_recent / adv_base >= 3, 3,
                   adv_recent / adv_base >= 2, 4,
                   adv_recent / adv_base >= 1.5, 5,
                   adv_recent / adv_base >= 1, 6, 7) AS bucket_key
    FROM per_name
),
buckets AS (
    SELECT arrayJoin([(1, '10x or more'), (2, '5x to 10x'), (3, '3x to 5x'), (4, '2x to 3x'),
                      (5, '1.5x to 2x'), (6, '1x to 1.5x'), (7, 'below 1x')]) AS bk
)
SELECT bk.2 AS rvol_bucket,
       countIf(scored.bucket_key = bk.1) AS names,
       round(100.0 * countIf(scored.bucket_key = bk.1) / count(), 1) AS pct_of_universe,
       count() AS universe_names
FROM scored CROSS JOIN buckets
GROUP BY bk
ORDER BY bk.1 ASC

इस सप्ताह 647 stocks और ETFs ने ट्रेडिंग फ्लोर को पार कर लिया। उनमें से, 2 ने अपने सामान्य स्तर से दस गुना या उससे अधिक पर व्यापार किया — जो कि पूरे ब्रह्मांड का 0.3% है। अन्य 0 नाम 5x-से-10x के समूह में आए और 1 नाम 3x-से-5x के समूह में आए। ऊपर दी गई लीडरबोर्ड सूची तालिका के इसी शीर्ष हिस्से से ली गई है। उसके नीचे, 3 नाम अपने सामान्य स्तर के 2x से 3x पर ट्रेड किए (जो ब्रह्मांड का 0.5% है) और 5 नाम 1.5x-से-2x के दायरे में आए (0.8%)। इसके अलावा 19 नाम केवल 1x से 1.5x के थोड़े बढ़े हुए स्तर पर थे, जो पात्र नामों का 2.9% है।

तालिका का दूसरा छोर वह हिस्सा है जिसे कोई स्क्रीनशॉट नहीं लेता: 617 नाम — जो ब्रह्मांड का 95.4% हैं — इस सप्ताह अपने स्वयं के चालीस-सेशन औसत से नीचे ट्रेड किए। यह बाजार की सामान्य स्थिति है, और यही कारण है कि बोर्ड का शीर्ष हिस्सा एक वास्तविक आउटलायर (outlier) है, न कि केवल एक मामूली त्रुटि।

क्या असामान्य वॉल्यूम बना रहता है?

आम धारणा यह है कि असामान्य वॉल्यूम कई दिनों तक बना रहता है। इसलिए, इस तरह के बोर्ड के शीर्ष पर मौजूद स्टॉक अपनी बड़ी हलचल पहले ही कर चुके होते हैं। इसे परखा जा सकता है। आठों लीडर्स के लिए: पांच में से कितने सत्रों में वॉल्यूम बेसलाइन से दोगुना या उससे अधिक रहा, सबसे बड़ा एकल सत्र कितना था, और उस सबसे बड़े सत्र और सप्ताह के अंतिम सत्र के बीच कितने सत्रों का अंतर था।

क्वेरीनिरंतरता जांच: आठ लीडर्स का पांच सत्रों में दैनिक सापेक्ष वॉल्यूम
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
leaders AS (
    SELECT ticker, adv_recent / adv_base AS rvol_week, adv_base
    FROM per_name
    ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
    LIMIT 8
),
daily AS (
    SELECT l.ticker AS ticker,
           l.rvol_week AS rvol_week,
           c.rn AS rn,
           s.vol / l.adv_base AS rvol_day
    FROM sess s
    INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    INNER JOIN leaders l ON s.ticker = l.ticker
    WHERE c.rn <= 5
)
SELECT ticker,
       round(max(rvol_week), 1) AS week_rvol,
       countIf(rvol_day >= 2) AS days_above_2x,
       round(max(rvol_day), 1) AS peak_day_rvol,
       argMax(rn, (rvol_day, -rn)) - 1 AS sessions_since_peak
FROM daily
GROUP BY ticker
ORDER BY days_above_2x ASC, peak_day_rvol ASC, ticker ASC

निरंतरता (persistence) के आधार पर क्रमबद्ध करने पर, बोर्ड पर सबसे कम निरंतरता वाला नाम, HLI, पांच में से 1 सत्रों में अपने बेसलाइन से दोगुना वॉल्यूम के साथ दिखा, जिसका उच्चतम स्तर 6.2x था। सबसे अधिक निरंतरता वाला नाम, JLHL, पांच में से 3 सत्रों में ऐसा रहा, जिसका उच्चतम स्तर 404.6x था। ये बहु-सत्र (multi-session) घटनाएं हैं, न कि केवल एक एकल ट्रेड — यही वह तकनीकी कारण है जिससे साप्ताहिक और दैनिक बोर्ड में अक्सर एक ही स्टॉक दिखाई देते हैं।

अंतिम कॉलम समय अंतराल को दर्शाता है: सबसे भारी दिन और सप्ताह के अंतिम सत्र के बीच के सत्र — HLI के लिए 4, और JLHL के लिए 4। जहाँ यह अंतराल शून्य से अधिक है, वहां सबसे अधिक वॉल्यूम वाला ट्रेड सप्ताह समाप्त होने से पहले ही हो चुका था। यह बोर्ड समाप्त हो चुके सप्ताह का विवरण देता है; यह आने वाले सप्ताह का पूर्वानुमान नहीं लगाता है।

लीडर के पंद्रह सत्र, दिन-प्रतिदिन

साप्ताहिक औसत वास्तविक स्थिति को छिपा देता है। यहाँ वर्तमान लीडर का दैनिक रिलेटिव वॉल्यूम दिया गया है — प्रत्येक सत्र के शेयर्स की तुलना उसी चालीस-सत्र के बेसलाइन से की गई है — साथ ही पिछले पंद्रह सत्रों के दौरान प्रत्येक सत्र का ओपन-टू-क्लोज चेंज भी दिया गया है:

क्वेरीबोर्ड लीडर, दिन-प्रतिदिन: दैनिक सापेक्ष वॉल्यूम और ओपन-टू-क्लोज परिवर्तन (पिछले 15 सत्र)
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars,
           argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_open,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
leader AS (
    SELECT ticker, adv_base
    FROM per_name
    ORDER BY adv_recent / adv_base DESC, ticker ASC
    LIMIT 1
),
path AS (
    SELECT formatDateTime(s.d, '%Y-%m-%d') AS session_date,
           formatDateTime(s.d, '%b %e') AS session_label,
           s.vol / l.adv_base AS rvol_day,
           100.0 * (s.day_close / s.day_open - 1) AS day_pct
    FROM sess s
    INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    INNER JOIN leader l ON s.ticker = l.ticker
    WHERE c.rn <= 15
)
SELECT session_date,
       session_label,
       round(rvol_day, 1) AS rvol_day,
       round(day_pct, 1) AS day_pct,
       round(max(rvol_day) OVER (), 1) AS peak_rvol_day
FROM path
ORDER BY session_date ASC

पंद्रह सत्र पहले स्टॉक अपने बेसलाइन का 0.5x था — एक साधारण और शांत स्टॉक। इस अवधि के दौरान सबसे भारी सत्र 404.6x तक पहुँचा। सबसे हालिया सत्र, Jul 15, में वॉल्यूम अभी भी 0.7x था और ओपन-टू-क्लोज चेंज -3.5% था।

ध्यान दें कि चार्ट क्या नहीं करता है: यह एक व्यवस्थित रेखा में कम (decay) नहीं होता है। बढ़ा हुआ वॉल्यूम क्लस्टर में आता है, और पीक के बाद के सत्र कम होने के बजाय फिर से तेज हो सकते हैं — यही कारण है कि "वॉल्यूम कम हो रहा है" जैसे दावे को केवल अनुमान लगाने के बजाय दैनिक सीरीज के आधार पर जांचना चाहिए। इंट्राडे पेस मेजर (intraday pace measure) की शुरुआत भी इसी दैनिक सीरीज से होती है, जिसे रिलेटिव वॉल्यूम गाइड में बनाया गया है और VWAP द्वारा उपयोग किया जाता है।

स्क्रीन क्या फ़िल्टर करती है

बोर्ड को सटीक रखने के लिए चार नियम बनाए गए हैं, और प्रत्येक नियम उस डेटा को हटा देता है जिसे पाठक देखना चाह सकता है:

  1. साप्ताहिक $500M का वॉल्यूम फ्लोर। केवल शेयर संख्या से लीडरबोर्ड उन नामों से भर जाएगा जहाँ एक मिलियन शेयर बहुत कम राशि है।
  2. प्रतिदिन 100,000 शेयरों से अधिक का बेसलाइन, ताकि हर (denominator) एक वास्तविक संख्या हो, न कि राउंडिंग का परिणाम।
  3. पिछले 40 सत्रों में से कम से कम 35 सत्रों में ट्रेडिंग, जो नई लिस्टिंग को बाहर करता है — एक नए IPO का कोई सार्थक "सामान्य" (normal) नहीं होता है, अन्यथा वह हफ्तों तक इस बोर्ड पर छाया रहेगा।
  4. एक पुन: उपयोग किए गए सिंबल को बाहर करना: एक ऐसा टिकर जिसे एक्सचेंजों ने हाल ही में एक नई लिस्टिंग के लिए पुन: आवंटित किया है, जिसका वेंडर इतिहास दो अलग-अलग कंपनियों को जोड़ता है। उसका बेसलाइन काल्पनिक होगा।

नियम 1 वह है जो मार्केट टेप से सबसे अधिक उतार-चढ़ाव वाले मल्टीपल्स को हटा देता है। इस नियम द्वारा बाहर किए गए छह सबसे बड़े नाम यहाँ दिए गए हैं:

क्वेरीडॉलर फ्लोर द्वारा हटाए गए अत्यधिक गुणक: इस सप्ताह $500M से कम वाले नामों में उच्चतम सापेक्ष वॉल्यूम
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
       AND dollar_recent > 0 AND dollar_recent < 500000000
)
SELECT ticker,
       round(adv_recent / adv_base, 1) AS rvol_week,
       round(dollar_recent / 1e6, 1) AS week_dollar_m,
       round(dollar_recent / (adv_recent * 5), 2) AS avg_share_price,
       round(adv_base / 1e6, 2) AS baseline_adv_m
FROM per_name
ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
LIMIT 6

SOBR ने अपने सामान्य स्तर से 109.8x का व्यापार किया, फिर भी पूरे सप्ताह में $262.4M का टर्नओवर किया जिसका औसत शेयर मूल्य $1.04 था। इसके पीछे हैं: ZBAO 109.3x पर $72M के साथ (औसत मूल्य $0.44), WRAP 51.8x पर $162.5M, CPHI 38.1x पर $31.8M, KAPA 36.7x पर $9.5M, और LGPS 20.2x पर $57.5M। वास्तविक गतिविधि, जो इन नामों के लिए वास्तव में असामान्य है — और एक ऐसा वर्ग जहाँ मल्टीपल बहुत कम राशि को बढ़ा-चढ़ाकर दिखाता है।

असामान्य वॉल्यूम के स्रोत

बोर्ड को तेज़ी से पढ़ने के लिए इन आवर्ती कारकों को समझें: earnings weeks, जो एकमात्र निर्धारित स्रोत है; corporate events — जैसे विलय (mergers), नए इश्यू (offerings), और इंडेक्स में शामिल होना या हटना — जो बिना किसी राय के मैकेनिकल वॉल्यूम के साथ आते हैं; squeeze dynamics, जहाँ वॉल्यूम, प्राइस वेलोसिटी के साथ बढ़ता है, जैसा कि short squeeze explainer में बताया गया है; और new listings, जो तब तक अपने स्वयं के वॉल्यूम पर हावी रहते हैं जब तक कि float स्थिर न हो जाए। किसी भी सप्ताह का बोर्ड आमतौर पर इन कारकों का मिश्रण होता है, साथ ही एक या दो वास्तविक रहस्य भी हो सकते हैं — और वे रहस्य ही हैं जिन्हें देखने के लिए अतिरिक्त समय देना चाहिए।

असामान्य वॉल्यूम FAQ

किसी स्टॉक के लिए असामान्य वॉल्यूम का क्या अर्थ है?

इसकी कोई आधिकारिक सीमा नहीं है, इसलिए इस वितरण का उपयोग करें: इस सप्ताह इस पेज के फ्लोर को पार करने वाले 647 नामों में से, केवल 2 का वॉल्यूम उनके सामान्य स्तर से 10 गुना या उससे अधिक था, और 95.4% का वॉल्यूम उनके औसत से कम रहा। किसी भी सप्ताह में, लगभग 2x से अधिक का वॉल्यूम बाजार के शीर्ष कुछ प्रतिशत में आता है।

क्या असामान्य वॉल्यूम बुलिश (bullish) है या बेयरिश (bearish)?

दोनों में से कुछ भी नहीं — यह केवल ध्यान (attention) आकर्षित करता है, और यह रैली या गिरावट दोनों के साथ आता है। इस सप्ताह, बोर्ड के लीडर ने अपनी ओपनिंग प्रिंट से पांच सत्रों में 160.6% की बढ़त दर्ज की और आठवें नाम ने 8.7% की बढ़त दर्ज की; दोनों एक ही माप पर खरे उतरे।

असामान्य वॉल्यूम कितने समय तक रहता है??

आमतौर पर एक दिन से अधिक। पर्सिस्टेंस पैनल (persistence panel) प्रत्येक बोर्ड नाम के उन सत्रों को गिनता है जो बेसलाइन से दोगुने से अधिक हैं: इस सप्ताह ये पांच में से 1 (HLI) से लेकर पांच में से 3 (JLHL) तक हैं, और सबसे भारी सत्र आमतौर पर सप्ताह के अंतिम दिन के बजाय सप्ताह समाप्त होने से पहले आता है।

यह सूची डॉलर-वॉल्यूम फ्लोर का उपयोग क्यों करती है?

बिना फ्लोर के शेयर-काउंट स्क्रीन उन सस्ते टिकर्स से भर जाती है जहाँ मल्टीपल बहुत अधिक होता है लेकिन वास्तविक पैसा नहीं: इस सप्ताह का सबसे बड़ा बाहर किया गया नाम $1.04 प्रति शेयर की औसत कीमत पर $262.4M के कुल वॉल्यूम के साथ अपने सामान्य स्तर से 109.8x ट्रेड हुआ। $500M का साप्ताहिक फ्लोर बोर्ड की प्रत्येक पंक्ति को आर्थिक रूप से वास्तविक बनाए रखता है।

क्या असामान्य स्टॉक वॉल्यूम ऑप्शंस मार्केट में भी दिखाई देता है?

अक्सर, हाँ — भारी इक्विटी वॉल्यूम और भारी ऑप्शंस वॉल्यूम अक्सर एक ही नामों पर एक साथ आते हैं, यही कारण है कि ट्रेडर्स दोनों पर नज़र रखते हैं। हालाँकि, ऑप्शंस गतिविधि को अलग तरह से मापा जाता है: ट्रेड किए गए कॉन्ट्रैक्ट्स एक फ्लो नंबर है, जबकि ओपन इंटरेस्ट उन पोजीशन को गिनता है जो अभी भी खुली हैं, और ये दोनों अलग-अलग सवालों के जवाब देते हैं — "असामान्य ऑप्शंस गतिविधि" अलर्ट का अर्थ निकालने से पहले ऑप्शंस वॉल्यूम बनाम ओपन इंटरेस्ट देखें।

ऊपर दिया गया प्रत्येक नंबर एक स्टोर किया गया, वर्जन वाला क्वेरी है — सटीक माप देखने के लिए किसी भी पैनल के नीचे SQL को विस्तार से देखें, या Strasmore टर्मिनल पर अपनी पसंद की किसी भी विंडो पर समान स्क्रीन चलाएं।

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