Strasmore Research
市場概況 Matt Connor著者: Matt Connor ・更新: 2026-07-24

2026年6月29日の市場概況

2026年6月29日の市場動向を数値で解説します。成長株主導の上昇やセクター間の乖離など、主要指数の動きを詳しくまとめました。

2026年6月29日月曜日は、限られた銘柄の主導による上昇日となりました。QQQは2.57%、SPYは1.62%上昇しました。3968の流動性の高い銘柄は上昇した一方、2327の銘柄は下落しました。セクターバスケットのほぼ半分は下落して取引を終えました。すべての数値は保存されたクエリから読み取られています。同セッションのティック単位のデータは、6月29日のマイクロストラクチャー詳細分析から確認できます。

スコアボード

すべての変動は、6月29日の取引終了直前の1分足と、6月26日（金）の値を比較しています。

クエリSPY / QQQ / DIA / IWM — 6月29日 vs 6月26日終値（通常取引時間）
各数値の背後にある正確なSQL
WITH friday AS (
    SELECT ticker, argMax(close, window_start) AS friday_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
      AND window_start >= '2026-06-26 13:30:00' AND window_start < '2026-06-26 20:00:00'
    GROUP BY ticker
),
monday AS (
    SELECT ticker,
           argMin(open, window_start) AS monday_open,
           argMax(close, window_start) AS monday_close,
           max(high) AS day_high,
           min(low) AS day_low,
           round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_traded_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
      AND window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    m.ticker AS ticker,
    toFloat64(f.friday_close) AS jun26_close,
    toFloat64(m.monday_open) AS jun29_open,
    toFloat64(m.monday_close) AS jun29_close,
    round((toFloat64(m.monday_close) / toFloat64(f.friday_close) - 1) * 100, 2) AS pct_change,
    round(100 * (toFloat64(m.monday_close) / toFloat64(f.friday_close) - 1) / max(toFloat64(m.monday_close) / toFloat64(f.friday_close) - 1) OVER (), 1) AS pct_of_best_change,
    toFloat64(m.day_high) AS day_high,
    toFloat64(m.day_low) AS day_low,
    m.shares_traded_m AS shares_traded_m
FROM monday m
JOIN friday f ON m.ticker = f.ticker
ORDER BY m.ticker

SPYは金曜日の終値729.09に対し、736.525で寄り付き、高値741.56を下回る740.88で取引を終えました。DIAの+0.81%に対しQQQが+2.57%となったことから、成長株とテクノロジー株が主導した一日となりました。小型株のIWMは0.45%の上昇となりました。

この日の動きは異例でしたか？

騰落率は比較対象がなければ意味をなしません。このパネルでは、6月29日の終値ベースの変動幅を、過去1ヶ月間のデータと比較してランク付けしています。

クエリQQQおよびSPY：6月29日の順位（過去1ヶ月のセッションと比較、1位は絶対変動幅が最大）
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    round(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-06-29')), 2) AS qqq_close_over_close_pct,
    arrayCount(x -> x > abs(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-06-29'))), groupArrayIf(abs(cc_pct), ticker = 'QQQ' AND d != toDate('2026-06-29'))) + 1 AS qqq_abs_move_rank,
    countIf(ticker = 'QQQ') AS qqq_sessions_compared,
    round(max(if(ticker = 'QQQ', abs(cc_pct), 0)), 2) AS qqq_biggest_move_of_month_pct,
    countIf(ticker = 'QQQ' AND cc_pct > 0) AS qqq_up_sessions,
    round(anyIf(cc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-06-29')), 2) AS spy_close_over_close_pct,
    arrayCount(x -> x > abs(anyIf(cc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-06-29'))), groupArrayIf(abs(cc_pct), ticker = 'SPY' AND d != toDate('2026-06-29'))) + 1 AS spy_abs_move_rank,
    countIf(ticker = 'SPY') AS spy_sessions_compared,
    round(anyIf(oc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-06-29')), 2) AS spy_open_to_close_pct,
    concat(monthName(min(d)), ' ', toString(toDayOfMonth(min(d))), ', ', toString(toYear(min(d)))) AS first_session
FROM (
    SELECT ticker, d,
           (close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) - 1) * 100 AS cc_pct,
           oc_pct
    FROM (
        SELECT ticker,
               toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
               argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px,
               (argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS oc_pct
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
          AND window_start >= toDateTime('2026-05-28 00:00:00')
          AND window_start < toDateTime('2026-06-30 00:00:00')
          AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
        GROUP BY ticker, d
    )
)
WHERE isFinite(cc_pct)

記録的な動きではありません。QQQの2.57%の変動は、May 29, 2026以降の21セッションのうち5位に位置します。なお、この1ヶ月の最大変動幅は4.76%でした。SPYの1.62%は21のうち4位です。変動の要因も重要です。SPYの取引時間中の変動はわずか0.59%であり、上昇の大部分は取引時間外のギャップアップによるものです。QQQは、過去の10のセッションで終値が上昇しており、ほぼ五分五分の月となりました。

市場の広がり：上昇の勢いはどの程度だったか

アドバンサー（上昇銘柄）は、月曜日の終値が金曜日の終値を上回った銘柄のうち、取引額が100万ドル以上のものを指します。この条件により、11,475のうち5,108の銘柄が除外されます。

クエリ6月29日の取引額$1M以上の銘柄における騰落数
各数値の背後にある正確なSQL
WITH per_ticker AS (
    SELECT
        ticker,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-27 00:00:00')) AS friday_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-29 00:00:00')) AS monday_close,
        sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS monday_dollar_volume
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE (window_start >= '2026-06-26 13:30:00' AND window_start < '2026-06-26 20:00:00')
       OR (window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00')
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    countIf(monday_close > friday_close AND monday_dollar_volume >= 1000000) AS advancers,
    countIf(monday_close < friday_close AND monday_dollar_volume >= 1000000) AS decliners,
    countIf(monday_close = friday_close AND monday_dollar_volume >= 1000000) AS unchanged,
    countIf(monday_dollar_volume >= 1000000) AS liquid_tickers,
    count() AS tickers_traded_both_sessions,
    reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(count())), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS tickers_traded_both_sessions_label,
    count() - countIf(monday_dollar_volume >= 1000000) AS dropped_by_liquidity_filter,
    reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(count() - countIf(monday_dollar_volume >= 1000000))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS dropped_by_liquidity_filter_label,
    round(100.0 * countIf(monday_close > friday_close AND monday_dollar_volume >= 1000000)
        / countIf(monday_dollar_volume >= 1000000), 1) AS advancer_pct
FROM per_ticker
WHERE friday_close > 0 AND monday_close > 0

3968の上昇銘柄、2327の下落銘柄、72の変わらず：流動性の高い銘柄の62.3%が上昇しました。銘柄ごとに集計した結果、市場全体に広がりが見られる一日となりました。

セクター別：上昇の広がりは見た目ほどではなかった

銘柄数で均等に数える方法もあれば、時価総額で加重する方法もあります。11のSPDRセクターETFは後者の指標であり、S&P 500の各セクターを時価総額加重で構成しています。これらの指標は、銘柄数に基づく広がりとは大きく異なります。

クエリ11セクターバスケット：6月29日 vs 6月26日終値（通常取引時間）
各数値の背後にある正確なSQL
WITH per_etf AS (
    SELECT
        ticker,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-27 00:00:00')) AS friday_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-29 00:00:00')) AS monday_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS day_low,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') / 1e6, 0) AS dollar_volume_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
      AND ((window_start >= '2026-06-26 13:30:00' AND window_start < '2026-06-26 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'))
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    sector,
    ticker,
    round((monday_close / friday_close - 1) * 100, 2) AS pct_change,
    round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct,
    dollar_volume_m,
    round((monday_close / friday_close - 1) * 100 - min((monday_close / friday_close - 1) * 100) OVER (), 2) AS pct_above_worst_sector
FROM (
    SELECT *,
        multiIf(ticker = 'XLB', 'Materials',
                ticker = 'XLC', 'Communication services',
                ticker = 'XLE', 'Energy',
                ticker = 'XLF', 'Financials',
                ticker = 'XLI', 'Industrials',
                ticker = 'XLK', 'Technology',
                ticker = 'XLP', 'Consumer staples',
                ticker = 'XLRE', 'Real estate',
                ticker = 'XLU', 'Utilities',
                ticker = 'XLV', 'Health care',
                'Consumer discretionary') AS sector
    FROM per_etf
)
ORDER BY pct_change DESC

2.52%を記録したテクノロジーが上昇を牽引し、2.37%の一般消費財がそれに続きました。-1.82%の素材と-0.64%の不動産は下落しました。セクター間の値動きの差を示す「最大値と最小値の差」は4.34パーセントポイントでした。指数が上昇したにもかかわらず、公共事業、生活必需品、エネルギー、不動産、素材の各セクターはすべて下落しました。銘柄数で見れば上昇の広がりは大きいですが、時価総額で見れば限定的です。これがインデックスファンドの上昇が隠し得る実態です。

本日のハイライト：メモリおよびストレージ

4つの銘柄が共通のテーマで取引されましたが、結果は大きく分かれました。連動性と変動幅のみが確認でき、その理由は不明です。

クエリメモリ/ストレージ銘柄：金曜終値比および intraday range
各数値の背後にある正確なSQL
WITH per_name AS (
    SELECT
        ticker,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-27 00:00:00')) AS friday_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-29 00:00:00')) AS monday_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS day_low,
        argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS low_bar,
        argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-06-29 00:00:00') AS high_bar
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'STX', 'WDC')
      AND ((window_start >= '2026-06-26 13:30:00' AND window_start < '2026-06-26 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'))
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    ticker,
    round(friday_close, 2) AS jun26_close,
    round(monday_close, 2) AS jun29_close,
    round((monday_close / friday_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
    round(day_high, 2) AS day_high,
    formatDateTime(toTimeZone(high_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_high_et,
    round(day_low, 2) AS day_low,
    formatDateTime(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_low_et,
    round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct
FROM per_name
ORDER BY ticker

MUは、値幅と騰落率の違いを示す典型的な事例です。12.22%のイントラデイ・レンジ（日中値幅）を記録しました。10:18（ET）に$1023.65の安値を、15:59に$1148.79の高値を付けましたが、終値は金曜日より1.97%高い水準となりました。Western Digitalは11.15%上昇し、Seagateは8.17%上昇しました。SanDiskは10.33%のレンジ内で-1.9%の終値を記録し、セクター内で唯一の続落となりました。終値だけでは、保有者が経験した値動きは分かりません。

取引額の動向

取引額では、Micron (MU) がインデックス・ファンドを含め、あらゆる銘柄を圧倒しました。SPYの$33.97 billionに対し、Micronは$58.47 billionに達しました。出来高（株数）で見ると、状況は異なります。

クエリ出来高リーダー（2つの指標）：取引額上位6銘柄、および出来高数上位4銘柄
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker, leaderboard, dollar_volume_bn, if(dollar_volume_bn < 1, dollar_volume_m, NULL) AS dollar_value_m, shares_m,
    round(100 * if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m)
        / max(if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m)) OVER (PARTITION BY leaderboard), 1) AS pct_of_board_leader
FROM (
    SELECT
        'by dollars traded' AS leaderboard,
        ticker,
        round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
        round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e6, 0) AS dollar_volume_m,
        round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
    GROUP BY ticker
    ORDER BY dollar_volume_bn DESC
    LIMIT 6
    UNION ALL
    SELECT
        'by shares traded' AS leaderboard,
        ticker,
        round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
        round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e6, 0) AS dollar_volume_m,
        round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
    GROUP BY ticker
    ORDER BY shares_m DESC
    LIMIT 4
)
ORDER BY leaderboard ASC, if(leaderboard = 'by dollars traded', dollar_volume_bn, shares_m) DESC

出来高ランキングは誤解を招くことがあります。株数ベースのリーダーは、3倍のレバレッジをかけた半導体インバースETFであるSOXS（695.3 million株）と、1日を通して約$23 millionの価値しかない353.8 million株のペニーストックであるINLFでした。ドル建ての出来高は資金の移動先を示し、相対出来高はその銘柄自体の動きが通常と異なるかを示します。

ニューヨーク市場の30分ごとのセグメントで見ると、6月29日は典型的な出来高の「スマイル」を描いています。

クエリ30分ごとの出来高（通常取引時間、単位: billions）
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    formatDateTime(toStartOfInterval(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), INTERVAL 30 MINUTE), '%H:%i') AS et_time,
    round(sum(toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS shares_bn,
    round(100 * sum(toFloat64(volume)) / max(sum(toFloat64(volume))) OVER (), 1) AS pct_of_biggest_bucket,
    round(100 * (sum(toFloat64(volume)) / min(sum(toFloat64(volume))) OVER () - 1), 1) AS pct_above_trough
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
GROUP BY et_time
ORDER BY et_time

最初の30分間で2.3 billion株、13:30時点では0.77 billion株の底を迎え、最大のセグメントは最後の30分間の2.39 billionとなりました。ここには終値オークションやインデックス連動型のフローが集中します。

オプション取引の動向

オプションの取引数は 11.04 million printsに及び、66.33 million contractsに達しました。

クエリオプション取引の1日合計：出来高、0DTE、祝日調整後の週次データ
各数値の背後にある正確なSQL
WITH
    (
        SELECT (any(underlying_symbol), any(toFloat64(strike_price)), any(option_type),
                any(toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6)))),
                sum(size), count(), round(avg(toFloat64(price)), 3))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE sip_timestamp >= '2026-06-29 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-06-30 00:00:00'
        GROUP BY ticker
        ORDER BY sum(size) DESC
        LIMIT 1
    ) AS top_contract,
    (
        SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
    ) AS spy_regular_close
SELECT
    round(count() / 1e6, 2) AS option_prints_m,
    round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2) AS contracts_m,
    round(100.0 * sumIf(size, option_type = 'C') / sum(size), 1) AS call_pct_of_volume,
    round(100.0 * sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260629') / sum(size), 1) AS same_day_expiry_pct,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260702')) / 1e6, 2) AS thu_jul2_expiry_contracts_m,
    countIf(substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260703') AS fri_jul3_expiry_prints,
    countIf(sip_timestamp < '2026-06-29 13:30:00') AS premarket_prints,
    reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(countIf(sip_timestamp < '2026-06-29 13:30:00'))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS premarket_prints_label,
    countIf(sip_timestamp < '2026-06-29 13:30:00'
        AND underlying_symbol NOT IN ('SPX', 'SPXW', 'XSP', 'RUTW', 'VIX', 'VIXW')) AS premarket_non_index_prints,
    arrayStringConcat(arraySort(groupUniqArrayIf(underlying_symbol, sip_timestamp < '2026-06-29 13:30:00')), ', ') AS premarket_underlyings,
    round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY')) / 1e6, 2) AS spy_contracts_m,
    round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'QQQ')) / 1e6, 2) AS qqq_contracts_m,
    top_contract.1 AS top_contract_underlying,
    top_contract.2 AS top_contract_strike,
    top_contract.3 AS top_contract_type,
    top_contract.4 AS top_contract_expiry,
    top_contract.5 AS top_contract_volume,
    reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(assumeNotNull(top_contract.5))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS top_contract_volume_label,
    round(top_contract.7, 3) AS top_contract_avg_price,
    round(top_contract.2 - spy_regular_close, 2) AS top_strike_minus_spy_close
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-06-29 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-06-30 00:00:00'

コールオプションの取引量は契約数の55.7%を占めました。また、同週月曜日に満期を迎える0DTE（当日満期）オプションが、全取引量の35.8%を占めました。最も活発に取引された単一契約は、当日満期のSPY $741コールでした。取引量は788,133 contracts、平均プレミアムは$0.474でした。SPYの終値は権利行使価格を0.12ドル下回ったため、その日の最多取引オプションはアウト・オブ・ザ・マネーで終了しました。原資産としてのSPYの取引量は12.01 million contracts、QQQは7.32 millionでした。

また、株式市場の9:30の開始前に40,621件のオプション取引が記録されました。これらはすべて現金決済型の指数を原資産とするもので（RUTW, SPX, SPXW, VIX, VIXW, XSP）、同時間帯の株式またはETFのオプション取引は0件でした。これは偶然ではなく、ルールに基づいています。指数オプションはグローバルな取引時間をカバーしていますが、株式およびETFのオプションは株式市場の開始とともに取引が始まります。株式はプレマーケットおよびアフターアワーズ取引により早期から取引されますが、オプションはそうではありません。

7月2日（木）満期のオプションは10.73 million取引されましたが、7月3日（金）満期の契約は、その日が市場休業日であるため、終日一度も取引されませんでした（0件）。

クオート・テープ：取引コストの分析

このページの価格はすべて、全上場銘柄に対して継続的に更新されるNational Best Bid and Offer（NBBO）に基づいています。最良気配値（Best Bid）と最良売気配値（Best Offer）の差であるbid-ask spreadは、注文を成立させるために支払うコストとなります。

クエリスプレードッジのコスト：NBBO更新および中央値 quoted width（通常取引時間）
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    ticker,
    round(count() / 1e6, 2) AS nbbo_updates_m,
    round(quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 2) AS median_spread_bps,
    round(quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price AND sip_timestamp >= '2026-06-29 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-06-29 14:00:00'), 2) AS open_30min_spread_bps,
    round(quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price AND sip_timestamp >= '2026-06-29 17:00:00' AND sip_timestamp < '2026-06-29 17:30:00'), 2) AS midday_spread_bps,
    round(quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price AND sip_timestamp >= '2026-06-29 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-06-29 14:00:00')
        - quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price AND sip_timestamp >= '2026-06-29 17:00:00' AND sip_timestamp < '2026-06-29 17:30:00'), 2) AS open_minus_midday_bps,
    countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS dropped_invalid_quotes
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'MU', 'WDC')
  AND sip_timestamp >= '2026-06-29 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-06-29 20:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

SPYのクオート幅の中央値は、中間価格に対して0.41ベーシスポイントでした。これに対し、QQQは0.84、Micronは4.6、Western Digitalは8.2であり、Western Digitalが4銘柄の中で最も広くなりました。10,000ドルの注文における1ベーシスポイントは1ドルに相当します。したがって、SPYを10,000ドル分購入して即座に売却する場合のコストは約$0.41ですが、Western Digitalで同様の往復取引を行うと$8.2かかります。取引規模は同じですが、銘柄によってコストが異なります。

4銘柄すべてにおいて、取引開始後30分間のクオート幅は、日中の安定した時間帯よりも広くなりました。SPYは0.41 bpsに対し0.27、Western Digitalは14.33に対し7.55であり、最も幅の広い銘柄において開始時に6.78 bpのプレミアムが発生しました。もう一つの側面として、取引高（Churn）があります。通常の取引時間におけるNBBOの更新回数は、SPYが3.98百万回、QQQが4.42百万回でした。

金利：イールドカーブはほぼ横ばい

月曜日の米国債市場は静かな動きとなりました。利回りは6月26日比の終値です。

クエリ米国債利回り曲線：6月29日終値 vs 6月26日（対象満期のみ）
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    t.1 AS curve_point,
    round(t.2, 2) AS jun29_yield_pct,
    round((t.2 - t.3) * 100) AS one_day_change_bp
FROM (
    SELECT arrayJoin([
        ('1 month',  toFloat64(mon.yield_1_month),  toFloat64(fri.yield_1_month)),
        ('3 month',  toFloat64(mon.yield_3_month),  toFloat64(fri.yield_3_month)),
        ('1 year',   toFloat64(mon.yield_1_year),   toFloat64(fri.yield_1_year)),
        ('2 year',   toFloat64(mon.yield_2_year),   toFloat64(fri.yield_2_year)),
        ('5 year',   toFloat64(mon.yield_5_year),   toFloat64(fri.yield_5_year)),
        ('10 year',  toFloat64(mon.yield_10_year),  toFloat64(fri.yield_10_year)),
        ('30 year',  toFloat64(mon.yield_30_year),  toFloat64(fri.yield_30_year)),
        ('2s10s spread', toFloat64(mon.yield_10_year - mon.yield_2_year), toFloat64(fri.yield_10_year - fri.yield_2_year))
    ]) AS t
    FROM (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-06-29') AS mon,
         (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-06-26') AS fri
)

10年債の終値は4.38%で、前日比（0 bp）で変化なしでした。一方、3ヶ月債は4 bp上昇し、3.87%となりました。2s10s spread（10年債と2年債の差）は0.28パーセントポイント（-3 bp）で引けました。依然としてプラス圏ですが、わずかにフラット化しました。

今日のカレンダー

クエリ6月29日の企業カレンダーおよび情報フロー
各数値の背後にある正確なSQL
WITH
    (
        SELECT (argMax(d, n), max(n))
        FROM (
            SELECT ex_dividend_date AS d, count() AS n
            FROM global_markets.stocks_dividends
            WHERE ex_dividend_date BETWEEN '2026-06-22' AND '2026-07-02'
            GROUP BY d
        )
    ) AS peak_ex_div,
    (
        SELECT (countIf(form_type = '424B2'), countIf(form_type = '4'), countIf(form_type = '8-K'), count())
        FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
        WHERE filing_date = '2026-06-29'
    ) AS filings,
    (
        SELECT (count(), uniqExact(publisher), countIf(has(tickers, 'NVDA')))
        FROM global_markets.stocks_news
        WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-06-29'
    ) AS news,
    (
        SELECT max(n)
        FROM (
            SELECT t, count() AS n
            FROM (
                SELECT arrayJoin(tickers) AS t
                FROM global_markets.stocks_news
                WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-06-29'
            )
            WHERE t NOT IN ('NVDA', 'SPCX')
            GROUP BY t
        )
    ) AS runner_up_articles,
    (
        SELECT (any(split_from), any(split_to), count())
        FROM global_markets.stocks_splits
        WHERE ticker = 'HON' AND execution_date = '2026-06-29'
    ) AS hon_split,
    (
        SELECT (
            round(toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-06-27 00:00:00')), 2),
            round(toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-06-29 00:00:00')), 2)
        )
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'HON'
          AND ((window_start >= '2026-06-26 13:30:00' AND window_start < '2026-06-26 20:00:00')
            OR (window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'))
    ) AS hon_close
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-06-29') AS ex_dividend_records_jun29,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-06-29'
        AND ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'GOOGL', 'GOOG', 'META', 'TSLA', 'JPM', 'JNJ',
                       'XOM', 'KO', 'PG', 'V', 'MA', 'HD', 'WMT', 'CVX', 'MRK', 'PEP',
                       'SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM', 'VTI')) AS household_name_ex_dividends,
    length(['AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'GOOGL', 'GOOG', 'META', 'TSLA', 'JPM', 'JNJ',
            'XOM', 'KO', 'PG', 'V', 'MA', 'HD', 'WMT', 'CVX', 'MRK', 'PEP',
            'SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM', 'VTI']) AS household_names_checked,
    concat(monthName(peak_ex_div.1), ' ', toString(toDayOfMonth(peak_ex_div.1))) AS busiest_ex_div_day_of_window,
    peak_ex_div.2 AS busiest_ex_div_day_records,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-06-29') AS splits_executed,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-06-29') AS ipos_listed_jun29,
    (SELECT arrayStringConcat(groupArray(ticker), ', ') FROM (
        SELECT ticker FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-01' ORDER BY ticker
    )) AS jul1_ipo_debuts,
    filings.4 AS sec_filings,
    filings.1 AS prospectus_424b2_filings,
    filings.2 AS insider_form4_filings,
    filings.3 AS filings_8k,
    news.1 AS news_articles,
    news.2 AS news_publishers,
    news.3 AS nvda_articles,
    runner_up_articles AS next_most_covered_articles,
    news.3 - runner_up_articles AS nvda_minus_next_most_covered,
    hon_split.3 AS hon_split_records,
    hon_split.1 AS hon_split_from,
    hon_split.2 AS hon_split_to,
    hon_close.1 AS hon_close_jun26,
    hon_close.2 AS hon_close_jun29

449 配当権利確定は6月29日に実施されました。配当を受け取るには、配当落ち日より前に株式を保有している必要があります。調査した25の有名企業のうち、0が該当しました。四半期末に伴う動きは、July 1に745件の権利確定が集中しました。23件の株式分割が実施され、0件のIPOが上場しました。水曜日の新規上場（BSP, ITG, LIME）も既に予定されています。

SEC（米国証券取引委員会）は、6月29日付の届出を6173件記録しました。1473件の仕組債価格補足資料（form 424B2）と1277件のインサイダー取引報告書（Form 4）は、ニュースになる231件の8-Kに比べて膨大な数です。当社のニュースフィードには3の配信元から170件の記事が掲載されました。タグ付けが不明瞭で重複していた銘柄を1件除外すると、最も多く報じられた銘柄はNVDAで14件、次点は12件でした。

データに関する注記

異常なデータは除外せず、必ず注記を記載します。以下の4点は主要な数値に関わるものです。

  • セクターバスケットは定義された手法に基づきます。 「セクター」とは、時価総額加重平均を用いた11のSPDRセクターETFを指します。ベンダーによる銘柄分類ではなく、毎セッション同じ銘柄を使用しています。
  • ドルボリュームは分単位の代用指標です。 終値×出来高を分ごとのバーで合算したものであり、約定値の合計とは完全には一致しません。
  • クオート・スプレッドは無効なクオート（片方向またはクロスしたNBBO記録）を除外しています。 パネルは除外した件数をカウントしています（SPYでは1544）。中央値のクオート幅はクオート統計であり、取引コストではありません。注文は多くの場合、クオートの内側で約定します。
  • 単発の約定が、分単位のバーの高値または安値を汚染することがあります。 QQQの東部時間11:07のバーは$709.58の安値を記録していますが、前後のバーで$715.09を下回るものはありません。これは、同時刻の市場価格より$5.51低い単発の約定によるものです。すべての高値と安値は隣接するバーと比較検証済みです。QQQのセッション安値$705.172は検証を通過しています。
データに関する詳細
  • 米国債のカバー範囲はスキーマよりも限定的です。 公表されている4つの満期（6ヶ月、3年、7年、20年）にはデータが入力されていません。カーブには存在する7つの満期と、2s10sの行が表示されます。
  • Honeywellの「株式併合」に関する記録が矛盾しています。 フィードには6月29日付で1のHONの記録があります。これは2の旧株を1の新株に変換する株式併合です。HONの終値は金曜日に$231.3、月曜日に$227.71であり、価格は倍増していません。当社はこの調整を適用していません。
  • ニュース件数は特定のベンダーのフィードに基づきます。 当社が採用している3のパブリッシャーによるものであり、「市場の全ニュース」ではありません。
  • ティックレベルの受信データについて — クロス・クオート、ファントム・ボリュームの補正、切り捨てられたFINRAのショート・ボリューム・ファイル（および ショート・ボリュームがショート・インタレストではない理由）については、詳細解説に記載しています。

セッションの検証済み

クエリセッション確認：SPYの分足スパンおよび金曜の終値データ
各数値の背後にある正確なSQL
WITH
    (
        SELECT (
            round(toFloat64(minIf(low, formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') = '11:07')), 2),
            round(toFloat64(minIf(low, formatDateTime(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), '%H:%i') IN ('11:04', '11:05', '11:06', '11:08', '11:09', '11:10'))), 2)
        )
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'QQQ' AND window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00'
    ) AS qqq_lone
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-03 00:00:00' AND window_start < '2026-07-04 00:00:00') AS jul3_spy_bars,
    formatDateTime(min(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%H:%i') AS first_spy_bar_et,
    formatDateTime(max(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%H:%i') AS last_spy_bar_et,
    count() AS spy_minute_bars,
    countIf(window_start >= '2026-06-29 13:30:00' AND window_start < '2026-06-29 20:00:00') AS regular_session_bars,
    qqq_lone.1 AS qqq_1107_lone_low,
    qqq_lone.2 AS qqq_1107_adjacent_bars_low,
    round(qqq_lone.2 - qqq_lone.1, 2) AS qqq_lone_print_below_adjacent
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-06-29 00:00:00' AND window_start < '2026-06-30 00:00:00'

SPYのバーは、ニューヨーク時間の04:00から19:59まで、正確に390のレギュラーウィンドウ・バーで構成されています。これはテープから検証された完全なセッションです（取引所のカレンダー・データセットには、今後の取引終了日のみが含まれています）。その週の金曜日である7月3日は、完全な取引日でした。0 SPYのバーは終日記録され、7月4日は土曜日でした。4セッションにわたる今週のまとめは こちら をご覧ください。

FAQ

2026年6月29日の株式市場の動向は？

グロース株主導で上昇しました。QQQは金曜日比で2.57%上昇し、SPYは1.62%、DIAは0.81%、IWMは0.45%上昇しました。取引額が100万ドル以上の銘柄のうち、62.3%が値上がりしました。

2026年6月29日はNasdaqにとって大きな動きの日でしたか？

大きな動きでしたが、例外的なものではありませんでした。QQQの2.57%の騰落率は、過去1ヶ月間の21セッションのうち、絶対値で5位でした。なお、月間の最大騰落率は4.76%でした。

2026年6月29日に上昇を牽引したセクターは？

11のSPDRセクターバスケットのうち、テクノロジー（2.52%）と一般消費財（2.37%）が上昇をリードしました。素材は最下位の-1.82%となり、差は4.34パーセントポイントでした。また、公共事業、生活必需品、エネルギー、不動産も下落して取引を終えました。

2026年6月29日のオプション取引高に占める0DTEの割合は？

当日満期のオプションは、取引された66.33百万契約のうち35.8%を占めました。最も取引が活発だった単一契約は、当日満期のSPY $741コール（788,133契約）で、アウト・オブ・ザ・マネーで取引を終えました。

なぜ株式市場の開始前にオプションが取引されるのですか？

指数オプションのみが対象です。6月29日の東部時間午前9時30分より前に記録された40,621のオプション取引は、すべて現金決済型の指数（RUTW, SPX, SPXW, VIX, VIXW, XSP）に基づくものでした。これらは延長されたグローバル取引時間のセッションを対象としています。同時間帯の株式およびETFのオプション取引数は0でした。

手法

  • タイムスタンプはUTCで保存され、クエリ内でニューヨーク時間に変換されます。「Close」はオークション価格ではなく、通常のセッションにおける最後の分足です。日付の比較は6月29日と6月26日で行われ、セッションは観測されたバーの範囲から検証済みです。
  • 直近1ヶ月のランキングは、通常の取引時間における終値ベースの騰落率を使用します。期間内に前日の終値が存在しない場合、最初のセッションは除外されます。オプションの満期日は、OCCのティッカーから再解析されます（表内の満期日カラムは不具合があるため）。
  • すべてのパネルは、作成時にゲート付きの読み取り専用パスを通じて一度だけ読み取られます。データウェアハウスの状態は2026年7月13日時点のものです。

すべてのパネルは保存されたクエリの結果であり、チャート、テーブル、SQLが一つのオブジェクトとして構成されています。これらをStrasmoreターミナルに貼り付けることが可能です。次回のセッション：6月30日。

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