Strasmore Research
Market Recap

साप्ताहिक मार्केट रिकैप: पिछले सप्ताह के आंकड़े

Matt ConnorBy Matt Connor Updated 2026-07-23

यह अमेरिकी बाजार का पिछले सप्ताह का विश्लेषण है। नीचे दिया गया प्रत्येक आंकड़ा वास्तविक मार्केट डेटा (tape) से प्राप्त किया गया है। यह पेज हर सप्ताह रिफ्रेश होता है, इसलिए इसमें हमेशा पिछले पूरे सप्ताह के सबसे नवीनतम आंकड़े होते हैं।

The index scoreboard

क्वेरीपिछले एक सप्ताह के प्रमुख index ETFs
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS o,
        argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
      AND window_start >= now() - INTERVAL 12 DAY AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, d
),
wk AS (SELECT ticker, argMin(o, d) AS wo, argMax(c, d) AS wc, min(d) AS d0, max(d) AS d1
       FROM sess WHERE d >= (SELECT max(d) FROM sess) - 6 GROUP BY ticker)
SELECT multiIf(ticker = 'SPY', 'S&P 500 (SPY)', ticker = 'QQQ', 'Nasdaq 100 (QQQ)', ticker = 'DIA', 'Dow (DIA)', 'Russell 2000 (IWM)') AS index_etf,
    round((wc / wo - 1) * 100, 2) AS week_return_pct,
    (SELECT formatDateTime(min(d0), '%b %e') FROM wk) AS week_start,
    (SELECT formatDateTime(max(d1), '%b %e') FROM wk) AS week_end
FROM wk
ORDER BY multiIf(ticker = 'SPY', 0, ticker = 'QQQ', 1, ticker = 'DIA', 2, 3)

Jul 15 से Jul 21 के सप्ताह के लिए, S&P 500 (SPY) ने -0.79%, Nasdaq 100 (QQQ) ने -2.06%, Dow (DIA) ने -0.83%, और small-cap Russell 2000 (IWM) ने 0.43% का रिटर्न दिया। इन चारों के बीच का अंतर सप्ताह का मुख्य सार है: जब Nasdaq और Russell में अंतर आता है, तो बाजार megacap growth और अन्य सभी विकल्पों के बीच चुनाव कर रहा होता है।

Under the surface: breadth

इंडेक्स का स्तर यह नहीं बताता कि वास्तव में कितने शेयरों ने इसमें भाग लिया। यह प्रत्येक सत्र में उनकी गणना करता है: $500 मिलियन से अधिक के कारोबार वाले शेयरों में से, कितने शेयर पिछले सत्र की तुलना में बढ़त के साथ बंद हुए, और कितने गिरावट के साथ।

क्वेरीदैनिक market breadth: प्रत्येक सत्र में advancers बनाम decliners ($500M+ ट्रेडिंग वाले नाम)
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH day AS (
    SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c,
        sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 14 DAY AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, d
),
chg AS (SELECT ticker, d, c, dv, lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) AS prev_c FROM day),
per_day AS (
    SELECT d,
        countIf(c > prev_c AND dv >= 500000000 AND prev_c > 3) AS advancers,
        countIf(c < prev_c AND dv >= 500000000 AND prev_c > 3) AS decliners,
        countIf(dv >= 500000000 AND prev_c > 3) AS total
    FROM chg WHERE d >= (SELECT max(d) FROM day) - 12 AND prev_c > 0
    GROUP BY d HAVING total >= 100
),
recent AS (SELECT d, advancers, decliners FROM per_day ORDER BY d DESC LIMIT 5)
SELECT d AS date, advancers, decliners FROM recent ORDER BY d ASC

ये दो रेखाएं भागीदारी (participation) को दर्शाती हैं। जब पूरे सप्ताह में advancers, decliners से काफी ऊपर रहते हैं, तो बढ़ते हुए इंडेक्स को पूरे बाजार का समर्थन प्राप्त होता है। जब वे एक-दूसरे के करीब आते हैं या एक-दूसरे को काटते हैं, तो इसका मतलब है कि इंडेक्स में बढ़त केवल कुछ बड़े शेयरों के कारण है, जबकि अधिकांश शेयरों ने इसमें भाग नहीं लिया है। नवीनतम सत्र में, 77 शेयरों के गिरने के मुकाबले 151 शेयर बढ़े।

Sectors, best to worst

क्वेरीपिछले एक सप्ताह के eleven S&P 500 sectors
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS o,
        argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
      AND window_start >= now() - INTERVAL 12 DAY AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, d
),
wk AS (SELECT ticker, argMin(o, d) AS wo, argMax(c, d) AS wc FROM sess WHERE d >= (SELECT max(d) FROM sess) - 6 GROUP BY ticker)
SELECT multiIf(ticker = 'XLK', 'Technology', ticker = 'XLC', 'Communications', ticker = 'XLE', 'Energy',
    ticker = 'XLF', 'Financials', ticker = 'XLI', 'Industrials', ticker = 'XLB', 'Materials',
    ticker = 'XLP', 'Staples', ticker = 'XLRE', 'Real Estate', ticker = 'XLU', 'Utilities',
    ticker = 'XLV', 'Health Care', 'Consumer Disc.') AS sector,
    round((wc / wo - 1) * 100, 2) AS week_return_pct
FROM wk ORDER BY week_return_pct DESC

सेक्टर बोर्ड सप्ताह को लीडर्स और लैगार्ड्स (पिछड़ने वाले) में विभाजित करता है। Energy ने 2.76% के साथ बढ़त बनाई, और Technology -2.38% पर पिछड़ गया। सबसे अच्छे और सबसे खराब सेक्टर के बीच का अंतर यह बताता है कि सप्ताह में रोटेशन (rotation) का प्रभाव अधिक था या एक समान बाजार गतिविधि का।

The week's biggest movers

अधिक कारोबार वाले शेयरों (1 बिलियन डॉलर से अधिक का कारोबार, leveraged और inverse ETFs को छोड़कर) में सबसे अधिक साप्ताहिक लाभ:

क्वेरीपिछले एक सप्ताह के सबसे बड़े stock gainers
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS o,
        argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c,
        sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 12 DAY AND ticker NOT IN ('SOXL','SOXS','TQQQ','SQQQ','NVDL','NVDS','NVD','TSLL','TSLQ','TSLZ','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','SOXY','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','BITX','ETHU','MSTX','MSTU','CONL','DUST','JNUG','JDST','NUGT') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, d
),
wk AS (SELECT ticker, argMin(o, d) AS wo, argMax(c, d) AS wc, sum(dv) AS wd, count() AS n
       FROM sess WHERE d >= (SELECT max(d) FROM sess) - 6 GROUP BY ticker)
SELECT ticker, round((wc / wo - 1) * 100, 1) AS week_return_pct, round(wd / 1e9, 1) AS week_dollar_bn
FROM wk WHERE wd >= 1000000000 AND wo >= 10 AND n >= 4
ORDER BY (wc / wo - 1) DESC LIMIT 7

SSPC सभी लिक्विड शेयरों में सबसे आगे रहा, जो सप्ताह में 21.9% बढ़ा। सबसे बड़ी गिरावट इसके विपरीत रही:

क्वेरीपिछले एक सप्ताह के सबसे बड़े stock losers
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS o,
        argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c,
        sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 12 DAY AND ticker NOT IN ('SOXL','SOXS','TQQQ','SQQQ','NVDL','NVDS','NVD','TSLL','TSLQ','TSLZ','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','SOXY','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','BITX','ETHU','MSTX','MSTU','CONL','DUST','JNUG','JDST','NUGT') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, d
),
wk AS (SELECT ticker, argMin(o, d) AS wo, argMax(c, d) AS wc, sum(dv) AS wd, count() AS n
       FROM sess WHERE d >= (SELECT max(d) FROM sess) - 6 GROUP BY ticker)
SELECT ticker, round((wc / wo - 1) * 100, 1) AS week_return_pct, round(wd / 1e9, 1) AS week_dollar_bn
FROM wk WHERE wd >= 1000000000 AND wo >= 10 AND n >= 4
ORDER BY (wc / wo - 1) ASC LIMIT 7

अधिक कारोबार वाले शेयरों में PENG सबसे अधिक -28.8% गिरा। निरंतर अपडेट होने वाला पूरा रोलिंग लीडरबोर्ड weekly movers page पर उपलब्ध है।

Where the volume concentrated

ट्रेड किए गए डॉलर यह दिखाते हैं कि बाजार का ध्यान वास्तव में कहाँ गया, जो हमेशा सबसे बड़े प्रतिशत बदलाव वाले शेयरों के समान नहीं होता है।

क्वेरीvolume का वितरण: पिछले एक सप्ताह में सर्वाधिक traded dollars
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 12 DAY AND ticker NOT IN ('SOXL','SOXS','TQQQ','SQQQ','NVDL','NVDS','NVD','TSLL','TSLQ','TSLZ','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','SOXY','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','BITX','ETHU','MSTX','MSTU','CONL','DUST','JNUG','JDST','NUGT') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, d
),
wk AS (SELECT ticker, sum(dv) AS wd FROM sess WHERE d >= (SELECT max(d) FROM sess) - 6 GROUP BY ticker)
SELECT ticker, round(wd / 1e9, 1) AS week_dollar_bn FROM wk ORDER BY wd DESC LIMIT 8

MU में सप्ताह के दौरान किसी भी शेयर की तुलना में सबसे अधिक डॉलर वॉल्यूम, $191.8 बिलियन देखा गया। कम कीमत वाले शेयर में भारी वॉल्यूम का मतलब है कि एक भीड़भाड़ वाला, लिक्विड नाम हाथों से गुजर रहा है; बड़े उतार-चढ़ाव में भारी वॉल्यूम का मतलब है दृढ़ विश्वास (conviction)। इस सूची के शीर्ष पर आने वाले नाम आमतौर पर megacaps और सप्ताह के समाचारों से जुड़े शेयर होते हैं। ऊपर दी गई movers सूची के साथ इसकी तुलना करने से यह पता चलता है कि कौन से शेयर बहुत अधिक बढ़े और कौन से शेयर केवल बहुत अधिक ट्रेड हुए।

How to read a week in the market

चार आंकड़े, जब एक साथ पढ़े जाते हैं, तो किसी भी एकल इंडेक्स स्तर की तुलना में सप्ताह का बेहतर वर्णन करते हैं। Index scoreboard बताता है कि औसत डॉलर का प्रदर्शन कैसा रहा, जिसमें सबसे बड़ी कंपनियों का भार अधिक है। Breadth बताता है कि वास्तव में कितने शेयरों ने भाग लिया: कम breadth वाला मजबूत इंडेक्स एक सीमित, top-heavy हलचल है जो इतिहास के अनुसार लंबे समय तक नहीं टिकती, जबकि व्यापक breadth एक टिकाऊ, पूरे बाजार का बदलाव है। Sector board बताता है कि सप्ताह किस प्रकार का था; सबसे अच्छे और सबसे खराब सेक्टर के बीच का बड़ा अंतर रोटेशन और स्टॉक-पिकिंग की ओर इशारा करता है, जबकि कम अंतर एक ऐसी लहर की ओर इशारा करता है जिसने सभी को एक साथ हिला दिया। इसके बाद movers और volume leaders उन विशिष्ट शेयरों के नाम बताते हैं जिन्होंने इसे संचालित किया, जिससे बड़े प्रतिशत बदलाव वाले शेयरों और शांत, भारी कारोबार वाले दिग्गजों के बीच अंतर स्पष्ट होता है। यह सारांश हर सप्ताह इन चारों को एक साथ रखता है ताकि सप्ताह को एक तस्वीर के रूप में पढ़ा जा सके, न कि केवल एक हेडलाइन के रूप में। चूंकि प्रत्येक आंकड़ा एक संग्रहीत क्वेरी से निकाला जाता है, इसलिए इसमें वास्तविक मार्केट डेटा से कोई विचलन नहीं हो सकता है।

FAQ

What happened in the market this week?

Jul 15 से Jul 21 के सप्ताह के लिए, S&P 500 ने -0.79% और Nasdaq 100 ने -2.06% का रिटर्न दिया। Energy सबसे मजबूत सेक्टर था और Technology सबसे कमजोर, और नवीनतम सत्र में 151 अधिक कारोबार वाले शेयर बढ़े जबकि 77 गिरे। ऊपर दिए गए पैनलों में पूरा विवरण है।

How often is this recap updated?

हर सप्ताह। यह पेज पिछले पांच ट्रेडिंग सत्रों के लाइव क्वेरी से तैयार किया जाता है, इसलिए यह हमेशा नवीनतम पूरे सप्ताह को दर्शाता है। सब्सक्राइबर्स को यह सप्ताह में एक बार ईमेल के माध्यम से प्राप्त होता है।

Where do the numbers come from?

प्रत्येक आंकड़ा मार्केट टेप (equities minute bars) के विरुद्ध एक संग्रहीत क्वेरी से पढ़ा जाता है। ऑडिट करने के लिए किसी भी पैनल के नीचे SQL खोलें, या Strasmore टर्मिनल पर स्वयं वही क्वेरी चलाएं।

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