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

2026年7月1日の市場概況

指数は静かな動きですが個別銘柄は激変しました。METAの上昇やメモリ関連の急落など、S&Pセクターの詳細は本文で解説します。

2026年7月1日（水）— 下半期最初のセッションは、月間で最も静かな指数変動と、最も激しい個別銘柄の動きが混在しました。SPYは-0.08%、QQQは-1.44%で取引を終えました。一方で、第2四半期を牽引したメモリ関連銘柄は価値が10分の1減少しました。METAは8.88%上昇し、11 S&Pセクターファンドの7は依然としてプラスで取引を終えています。前回のセッション：6月30日。

スコアボード

数値は7月1日の取引終了間際と6月30日（火）を比較したものです。

クエリSPY / QQQ / DIA / IWM — 7月1日 vs 6月30日終値（通常取引）
各数値の背後にある正確なSQL
WITH prior AS (
    SELECT ticker, argMax(close, window_start) AS prior_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
      AND window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00'
    GROUP BY ticker
),
sess AS (
    SELECT ticker,
           argMin(open, window_start) AS day_open,
           argMax(close, window_start) AS day_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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    s.ticker AS ticker,
    round(toFloat64(p.prior_close), 2) AS prior_close,
    round(toFloat64(s.day_open), 2) AS day_open,
    round(toFloat64(s.day_close), 2) AS day_close,
    round((toFloat64(s.day_close) / toFloat64(p.prior_close) - 1) * 100, 2) AS pct_change,
    round(toFloat64(s.day_high), 2) AS day_high,
    round(toFloat64(s.day_low), 2) AS day_low,
    s.shares_traded_m AS shares_traded_m
FROM sess s
JOIN prior p ON s.ticker = p.ticker
ORDER BY s.ticker

銘柄間の乖離が焦点です。DIAは0.02%、SPYは-0.08%と横ばいでした。一方、QQQは-1.44%、IWMは-0.37%となり、広範な市場では成長株の売りがほとんど影響しませんでした。

直近1ヶ月で最も取引の静かな指数動向の一日

クエリSPYの始値から終値までの変動：過去1ヶ月のセッション内順位（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(oc_pct, d = toDate('2026-07-01')), 2) AS day_move_pct,
       arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-01'))), groupArrayIf(abs(oc_pct), d != toDate('2026-07-01'))) + 1 AS abs_move_rank,
       count() AS sessions_compared,
       toString(min(d)) AS first_session
FROM (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           (argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS oc_pct
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-02 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY d
)

セッション内の始値から終値までの動き（前日比とは異なる視点）において、SPYは0.09%動きました。これは直近22セッションのうち、絶対値で20位の変動です。変動幅がこれより小さいのは2日のみでした。ボラティリティ関連銘柄も同様の傾向を示しました。VIX指数そのもののスポット価格は本データに含まれないため、ヘッジコストに最も近い取引可能な指標として、上場されているVIX先物ファンドを確認します。

クエリ7月1日のボラティリティ指標：VIX先物ETF vs 火曜終値（SPYを基準）
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 < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_low
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'SVXY', 'UVXY', 'VIXY', 'VXX')
      AND ((window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'))
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    ticker,
    round(prior_close, 2) AS prior_close,
    round(day_close, 2) AS day_close,
    round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
    round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct
FROM per_name
ORDER BY ticker

最大級の期近VIX先物ファンドであるVXXは0.72%上昇しました。VIXYは0.8%、レバレッジ型のUVXYは3.68%の範囲内で1.13%動きました。インバース型のSVXYは-0.42%でした。個別銘柄の動きに比べれば、誤差の範囲と言えます。

市場の広がり：下落銘柄が上昇銘柄を上回る — 新高値更新が新安値更新を上回る

クエリ7月1日に売買代金$1M以上の銘柄における上昇・下落数および四半期高値・安値更新数
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 < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start < '2026-07-01 00:00:00') AS quarter_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start < '2026-07-01 00:00:00') AS quarter_low,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_low,
        sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_dollar_volume,
        countIf(window_start < '2026-07-01 00:00:00') AS quarter_bars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= '2026-04-01 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'))
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS advancers,
    countIf(day_close < prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS decliners,
    countIf(day_close = prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000) AS unchanged,
    round(100.0 * countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000)
        / countIf(day_dollar_volume >= 1000000), 1) AS advancer_pct,
    countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_high > quarter_high) AS new_quarter_highs,
    countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_low < quarter_low) AS new_quarter_lows,
    round(countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_high > quarter_high)
        / countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000 AND day_low < quarter_low), 1) AS highs_per_low,
    countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars >= 1000) AS names_with_a_full_quarter,
    countIf(day_dollar_volume >= 1000000) AS liquid_tickers,
    count() AS tickers_traded_both_sessions,
    count() - countIf(day_dollar_volume >= 1000000) AS dropped_by_liquidity_filter,
    countIf(day_dollar_volume >= 1000000 AND quarter_bars < 1000) AS dropped_short_quarter_history
FROM per_ticker
WHERE prior_close > 0 AND day_close > 0

2928銘柄が上昇、3465銘柄が下落、82銘柄が変わらず — 流動性の高い銘柄の45.2%が上昇しました。しかし、範囲の広さは変動の大きさとは異なります。第2四半期の取引時間内のレンジと比較すると、この下落局面において、3ヶ月間の取引実績がある6217銘柄のうち836が四半期高値を更新しました。一方、新安値を更新したのは246でした。つまり、新安値1件につき3.4の新高値が記録されました。大半の銘柄はレンジ内に収まり、レンジを逸脱した銘柄はわずかでした。下落銘柄の内訳は、100万ドルフィルターを適用した2セッション継続中の11910銘柄のうち5435、および3ヶ月間のバーのデータがない流動性の高い258銘柄です。

セクター別動向：被害は1セクターに留まる

11のSPDRセクターETFは、市場全体を網羅する最も低コストな指標であり、毎セッション同じ銘柄構成となっています。

クエリ7月1日のS&P 11セクターETF：火曜終値に対する騰落順位
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 < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_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 >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'))
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    ticker,
    round(prior_close, 2) AS prior_close,
    round(day_close, 2) AS day_close,
    round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
    round((day_close / prior_close - 1) * 100 - min((day_close / prior_close - 1) * 100) OVER (), 2) AS pct_above_worst_sector,
    sum(if(day_close > prior_close, 1, 0)) OVER (ORDER BY (day_close / prior_close) DESC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS green_so_far,
    day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY pct_chg DESC

METAを組み入れる通信サービス (XLC) が 2.41% で首位となり、金融 (XLF) が 2.2% でそれに続きました。テクノロジー (XLK) は最下位となり、首位から -2.56% および 4.97 パーセントポイント下落しました。全体では、11 のうち 7 のファンドが上昇しました。具体的には、一般消費財 (0.68%) やヘルスケア (0.57%) が上昇した一方、公共事業 (-1.28%)、資本財 (-0.98%)、エネルギー (-0.6%) は下落しました。これは、指数自体は「ほとんど動かなかった」ことを示しています。

本日のハイライト：メモリ株が下落、METAは逆の動き

分散の要因は8銘柄にあります。第2四半期を牽引したメモリ・ストレージ関連の4銘柄と、それらに関連するチップ・プラットフォーム関連の4銘柄です。相関、変動幅、およびタイミングを報告しますが、データからその理由は特定できません。

クエリMemory銘柄およびメガキャップ：火曜終値比の騰落、レンジ形成タイミング、売買代金
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 < '2026-07-01 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-01 00:00:00')) AS day_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS day_low,
        argMinIf(window_start, (toFloat64(low), toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS low_bar,
        argMaxIf(window_start, (toFloat64(high), -toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') AS high_bar,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-01 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('AMD', 'META', 'MRVL', 'MU', 'NVDA', 'SNDK', 'STX', 'WDC')
      AND ((window_start >= '2026-06-30 13:30:00' AND window_start < '2026-06-30 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'))
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    ticker,
    round(prior_close, 2) AS prior_close,
    round(day_close, 2) AS day_close,
    round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
    formatDateTime(toTimeZone(high_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_high_et,
    formatDateTime(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York'), '%H:%i') AS day_low_et,
    toHour(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(low_bar, 'America/New_York')) AS low_minute_et,
    round((day_high / day_low - 1) * 100, 2) AS range_pct,
    day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY ticker

SanDisk (-10.45%) と Micron (-10.23%) は、それぞれ価値の10分の1以上を失いました。Marvell -8.68%、AMD -6.87%、Western Digital -6.3%、Seagate -5.11% も同様です。MUの売買代金は $42.94 billion に達し、これはSPYの1日の全取引額を上回りました。MU、AMD、Marvellは、取引終了直前の数分間にそれぞれ安値を記録しました (15:59, 15:57, 15:58 ET)。これは 引けのオークション での売りによるものであり、朝方の急落が回復したわけではありません (MUの急落 は第2四半期の出来事です)。

METAはそれとは対照的な動きを見せました。売買代金は 8.88% で、取引額は $22.72 billion でした。安値は 09:30 ET（寄り付きのバー）に記録され、その後は一度も更新されませんでした。NVDAは -1.09% で横ばいでした (NVDAの6月)。

発言内容

このページが原因を特定することはありません。しかし、当社のライセンス・ニュースフィードは他のものと同様のデータ集計です。その日の内容は以下の通りです。

クエリMU, SNDK, STX, WDC, METAに関連する本日の最新ニュース12件
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT published_et, publisher, names_tagged, headline
FROM (
    SELECT
        published_utc,
        formatDateTime(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York'), '%H:%i') AS published_et,
        JSONExtractString(publisher, 'name') AS publisher,
        arrayStringConcat(arrayFilter(x -> x IN ('MU', 'SNDK', 'STX', 'WDC', 'META'), tickers), ' ') AS names_tagged,
        substring(title, 1, 72) AS headline
    FROM global_markets.stocks_news
    WHERE published_utc >= '2026-07-01 04:00:00' AND published_utc < '2026-07-02 04:00:00'
      AND hasAny(tickers, ['MU', 'SNDK', 'STX', 'WDC', 'META'])
      AND NOT has(tickers, 'SPCX')
      AND position(title, 'SPCX') = 0
    ORDER BY published_utc DESC
    LIMIT 12
)
ORDER BY published_utc ASC

The Motley FoolによるMicron (14:11 ET)に関する午後の記事は、「Why Micron Stock Is Plummeting Today」という見出しで配信されました。同社の夕方のまとめ (17:12 ET) と、その4分後に配信された追跡記事 (17:16 ET) は、いずれもMETAの急騰を、余剰AIコンピューティングをクラウド事業として販売する計画の報道と関連付けて報じました。これは同メディアによる構成であり、市場の動きそのものから導き出された事実ではありません。また、2つのパブリッシャーによる 12 本の記事は、あくまで1つのフィードが注目した内容であり、市場全体の動向を示すものではありません。

取引が集中した銘柄

クエリ売買量リーダー：金額ベース上位6銘柄、株数ベース上位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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    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

MUの$42.94 billionが取引額で首位となりました。次いでSPYが$27.76 billion、METAが$22.72 billionでした。下落した銘柄であるMETAは、インデックスファンドの1.5倍の取引量となりました。値動きの激しい銘柄が、取引量も上位を占めました。株式の取引状況は、実態を正確に反映していないことがあります。半導体3倍空売りETFのSOXSが553.1 million株で首位となり、半導体株の下落時に最も活発に取引されました。一方、低価格銘柄が189.8 million株（総額$319 million）で続いています（相対出来高がこれを示しています）。基準：7月1日の取引時間内、重複シンボルの銘柄1件を除く（詳細）。

オプション取引の動向

クエリオプション市場概況：出来高、当日満期、プット/コール・スキュー、最多取引コントラクト
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),
                sum(size), round(avg(toFloat64(price)), 3),
                any(if(substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260701', 1, 0)))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE sip_timestamp >= '2026-07-01 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-02 00:00:00'
        GROUP BY ticker
        ORDER BY sum(size) DESC, ticker ASC
        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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 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(sumIf(toFloat64(size), option_type = 'P') / sumIf(toFloat64(size), option_type = 'C'), 2) AS put_call_ratio,
    round(100.0 * sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260701') / 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,
    round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P')) / 1e6, 2) AS spy_put_contracts_m,
    round(100.0 * sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P' AND toFloat64(strike_price) < spy_regular_close * 0.98)
        / sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'P'), 1) AS spy_puts_2pct_below_pct,
    round(100.0 * sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'C' AND toFloat64(strike_price) > spy_regular_close * 1.02)
        / sumIf(size, underlying_symbol = 'SPY' AND option_type = 'C'), 1) AS spy_calls_2pct_above_pct,
    round(sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'MU' AND option_type = 'P')
        / sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'MU' AND option_type = 'C'), 2) AS mu_put_call_ratio,
    round(sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'META' AND option_type = 'P')
        / sumIf(toFloat64(size), underlying_symbol = 'META' AND option_type = 'C'), 2) AS meta_put_call_ratio,
    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_volume,
    reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(assumeNotNull(top_contract.4))), '\\d{1,3}'), ',')) AS top_contract_volume_fmt,
    round(top_contract.5, 3) AS top_contract_avg_price,
    top_contract.6 AS top_contract_is_same_day,
    round(top_contract.2 - spy_regular_close, 2) AS top_strike_minus_spy_close,
    spy_regular_close AS spy_close
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-01 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-02 00:00:00'

オプションの取引数は68.46百万枚に達し、11.22百万件の約定がありました。内訳はコールが58.6%、当日満期のものが33.5%でした。インデックスのヘッジ需要は見られませんでした。市場全体ではコール1件に対してプットが0.71でした。SPYのプット5.76百万枚のうち、11.6%は745.69終値から2パーセント以上低い権利行使価格でした。これらは暴落時に利益が出る、大幅な下落を見越した権利行使価格です。スキュー（歪み）は個別銘柄に見られました。Micronはプットがコールを上回り（コール1件に対し1.11）、METAはコールがプットをtwo-to-one以上の割合で上回りました（0.39）。最も活発だったのは当日満期のSPY $748コールで、平均$0.707で878,947枚が取引されました。これは火曜日のように、2.31ドルのアウト・オブ・ザ・マネーで満期を迎えます。7月3日満期の取引は終日ありませんでした（0件 — この金曜日は休場です）。木曜満期のウィークリーは14.43百万枚でした。

金利：上昇傾向、短期金利は下落

利回りは6月30日比の終値です。

クエリ米国債利回り曲線：7月1日終値 vs 6月30日（該当する満期のみ）
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    t.1 AS curve_point,
    round(t.2, 2) AS jul1_yield_pct,
    round((t.2 - t.3) * 100) AS one_day_change_bp
FROM (
    SELECT arrayJoin([
        ('1 month',  toFloat64(d.yield_1_month),  toFloat64(p.yield_1_month)),
        ('3 month',  toFloat64(d.yield_3_month),  toFloat64(p.yield_3_month)),
        ('1 year',   toFloat64(d.yield_1_year),   toFloat64(p.yield_1_year)),
        ('2 year',   toFloat64(d.yield_2_year),   toFloat64(p.yield_2_year)),
        ('5 year',   toFloat64(d.yield_5_year),   toFloat64(p.yield_5_year)),
        ('10 year',  toFloat64(d.yield_10_year),  toFloat64(p.yield_10_year)),
        ('30 year',  toFloat64(d.yield_30_year),  toFloat64(p.yield_30_year)),
        ('2s10s spread', toFloat64(d.yield_10_year - d.yield_2_year), toFloat64(p.yield_10_year - p.yield_2_year))
    ]) AS t
    FROM (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-01') AS d,
         (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-06-30') AS p
)

10年債は4 bp上昇して4.48%となり、30年債は6 bp上昇しました。一方、1か月物国債は-3 bp下落しました。中期・長期金利は上昇し、短期金利は下落しました。2s10s spreadは0.31パーセントポイントで取引を終えました。株式の分散には及びませんでした。

The calendar behind the day

クエリ7月1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 (count(), uniqExact(publisher))
        FROM global_markets.stocks_news
        WHERE toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) = '2026-07-01'
    ) AS news,
    (
        SELECT (argMax(t, n), 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')) = '2026-07-01'
            )
            WHERE t != 'SPCX'
            GROUP BY t
        )
    ) AS top_news
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS ex_dividend_records,
    (SELECT countIf(frequency = 12) FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS monthly_payers,
    (SELECT countIf(frequency = 4) FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS quarterly_payers,
    (SELECT round(100.0 * countIf(frequency = 12) / count(), 1) FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01') AS monthly_payer_pct,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-01') AS splits_executed,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-01') AS ipos_listed,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-01') AS sec_filings,
    (SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '4') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-01') AS insider_form4_filings,
    (SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '8-K') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-01') AS filings_8k,
    (SELECT arrayStringConcat(groupArray(concat(ticker, ' — ', issuer_name)), '; ') FROM (
        SELECT ticker, issuer_name FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-01' ORDER BY ticker
    )) AS ipo_names,
    news.1 AS news_articles,
    news.2 AS news_publishers,
    top_news.1 AS most_covered_ticker,
    top_news.2 AS most_covered_articles

The quarter turn crested here: 745 dividend records went ex-dividend — the wave the June recap watched building — alongside 9 splits and 3 listings (BSP — Bending Spoons S.p.A.; ITG — ITG Inc.; LIME — Neutron Holdings Inc.). The filing feed revived: 4282 filings, 1072 of them Form 4s and 248 8-Ks, after June 30's near-empty index day (the month-end gap note). Our feed carried 201 articles, most-covered MSFT at 16.

But a count says nothing about who was paying. Ranked by the money that traded in them, the board is not corporate at all:

クエリ7月1日の配当落ち銘柄：当日の売買代金順
各数値の背後にある正確なSQL
WITH divs AS (
    SELECT ticker, max(toFloat64(cash_amount)) AS cash, max(frequency) AS freq
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ex_dividend_date = '2026-07-01' AND distribution_type = 'recurring'
    GROUP BY ticker
),
tape AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollar_volume,
           toFloat64(argMax(close, (window_start, close))) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    d.ticker AS ticker,
    round(d.cash, 4) AS cash_per_share,
    d.freq AS payments_per_year,
    round(t.day_close, 2) AS day_close,
    round(100 * d.cash / t.day_close, 2) AS pct_of_price,
    round(100 * d.cash * d.freq / t.day_close, 2) AS annualized_yield_pct,
    round(t.dollar_volume / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
FROM divs d JOIN tape t ON d.ticker = t.ticker
WHERE t.dollar_volume > 0 AND d.cash > 0
ORDER BY t.dollar_volume DESC
LIMIT 8

Every one of the eight busiest ex-dividend tickers is a fund paying 12 times a year: SGOV, a Treasury-bill fund, went ex on $0.2958 a share (0.29% of price, 3.54% annualized) on $3.5 billion traded; HYG, a high-yield bond fund, on $0.3688. That is a first-of-month wave: 572 of the day's 745 records (76.8%) are monthly payers — funds distributing interest — against 123 quarterly payers. The ex-date drop is mechanical, not a loss.

四半期の初日は、平穏な日になり得るのか？

新しい四半期の始まりは、新たな資金流入や資産配分の変更を連想させます。しかし、データベースの結果は異なります。

クエリ2004年以降の各四半期初動セッション：SPYの始値から終値までの変動（7月1日の順位を表示）
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    count() AS quarter_opens_measured,
    round(quantileExact(0.5)(oc_pct), 2) AS median_quarter_open_pct,
    countIf(oc_pct > 0) AS quarter_opens_green,
    countIf(oc_pct <= 0) AS quarter_opens_red,
    round(anyIf(oc_pct, first_day = toDate('2026-07-01')), 2) AS jul1_oc_pct,
    arrayCount(x -> x < anyIf(oc_pct, first_day = toDate('2026-07-01')), groupArrayIf(oc_pct, first_day != toDate('2026-07-01'))) + 1 AS jul1_rank_worst_to_best,
    round(min(oc_pct), 2) AS worst_quarter_open_pct,
    round(max(oc_pct), 2) AS best_quarter_open_pct,
    concat(monthName(min(first_day)), ' ', toString(toYear(min(first_day)))) AS first_measured
FROM (
    SELECT f.first_day AS first_day, d.oc_pct AS oc_pct
    FROM (
        SELECT toStartOfQuarter(d) AS q, min(d) AS first_day
        FROM (
            SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'SPY'
              AND window_start >= toDateTime('2004-01-01 00:00:00')
              AND window_start < toDateTime('2026-07-02 00:00:00')
              AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
            GROUP BY d
        )
        GROUP BY q
    ) f
    INNER JOIN (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
               (argMax(toFloat64(close), (window_start, close)) / argMin(toFloat64(open), (window_start, open)) - 1) * 100 AS oc_pct
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2004-01-01 00:00:00')
          AND window_start < toDateTime('2026-07-02 00:00:00')
          AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
        GROUP BY d
    ) d ON d.d = f.first_day
)

January 2004以降、91回の四半期初日のセッションを分析した結果、SPYの初値から終値までの中央値は0.01%でした。内訳は46が上昇、45が下落しており、範囲は-2.28%から3.18%に及びます。これは、誤差を含んだコイン投げのような結果です。7月1日は0.09%となり、91件中50位でした。つまり、ちょうど真ん中の順位です。算出根拠：データベース内の各四半期初日における、SPYの通常取引時間中の初値から終値までの動き。

本日のまとめ

指数は0.09%の動きとなりました。8銘柄からなるパネルは-10.45%から8.88%の範囲にあります。ヘッジコストに大きな変化はありませんでした。これは集中度の高い市場における通常の計算結果です。特定のセクターの損失が7の11の銘柄の利益によって相殺されると、指数はこうなります。指数レベルで見れば変化はありませんが、ポジションレベルで見れば、1日で保有資産の10分の1が消失したことになります。

セッションの検証結果

クエリセッション確認：SPYの分足ベースの変動幅
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00') AS regular_session_bars,
    uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00') AS day_sessions,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date = '2026-07-01') AS jul1_holiday_rows
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-01 00:00:00' AND window_start < '2026-07-02 00:00:00'

SPYのバーはニューヨーク時間の04:00から19:59まで表示されます。当該日のデータには390の通常時間バーと0の祝日行が含まれており、テープから検証された完全なセッションとなっています。

FAQ

2026年7月1日の株式市場は上昇しましたか、それとも下落しましたか？

指標によって異なります。SPYは-0.08%、DIAは0.02%、QQQは-1.44%で取引を終えました。3465の流動性の高い銘柄は2928に対して下落しましたが、7の11セクター・ファンドは上昇しました。テクノロジー・セクターは例外的な動きとなりました。

なぜ2026年7月1日にMicron、SanDisk、Western Digital、Seagateはすべて下落したのですか？

このデータは相関関係を示すものであり、原因を示すものではありません。これら4銘柄は-5.11%から-10.45%の間で下落しました。The Motley Foolによる同日のMicronに関する記事（本ページニュースパネルの14:11 ET）の見出しは「Why Micron Stock Is Plummeting Today」でした。これは同メディアによる解釈であり、市場の事実ではありません。

なぜ2026年7月1日にMETAは上昇したのですか？

METAは8.88%上昇して取引を終え、寄り付き後の安値から回復しました。The Motley Foolの報道では、同社が余剰のAIコンピューティング能力をクラウド事業として販売する計画があるとの報道が要因とされています。これは同メディアによる帰属であり、当社の見解ではありません。

四半期の初取引日は、通常、強い動きを見せますか？

統計的な有意性はありません。January 2004以降の91回の四半期初値におけるSPYの終値までの中央値は0.01%でした。46が上昇、45が下落しており、ほぼ五分五分の結果です。7月1日はその中間的な動きとなりました。

2026年7月1日の売り込みに対し、オプション市場はヘッジを行っていましたか？

指数レベルでは行われていません。市場全体でのコールに対するプットの比率は0.71であり、SPYのプット取引高のうち、終値から2パーセント以上下落したものはわずか11.6%でした。

データに関する注記

  • ドル建て出来高は1分ごとの代理指標です — 通常取引時間における、終値 × 出来高の1分ごとの合計値です。表示されている極値は隣接するバーと比較して検証済みです。同値の場合は最も早い時間を採用しています。
  • 当サイトにはスポットVIX指数は存在しません。 ボラティリティパネルには、先物エクスポージャーを持つVIX先物ETFが表示されます。これらは指数に関連しますが、指数そのものではありません。
  • 四半期の新高値・新安値 — 流動性が高く、四半期分のデータが揃っている銘柄について、7月1日の通常取引時間における極値を、4月1日〜6月30日の価格範囲と比較しています。下落銘柄はパネル内に表示されます。
  • セクターボードは厳選されたバスケットです (ベンダーのフィールドではなく、11のSPDR ETFを使用)；ニュースパネルは1つのライセンスフィードです (12件の記事、2つのパブリッシャー)。リーダーボードには、重複するシンボルのリストが1つ除外されています (詳細 )。

手法

  • 1取引セッション（観測されたバーと休日テーブルから検証済みであり、1セッション。推測は一切行っていません）。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。「終値」は通常のセッションにおける最後の分足です。日付の切り替わりは6月30日を基準としています。
  • 比率の計算前に、小数は64ビット浮動小数点数にキャストされます。オプションの満期日はOCCティッカーから再解析されます。パネルは、執筆時に読み取り専用パスを通じて一度だけ実行されます。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。本版では、セクター、ボラティリティ、ニュース、配当、および四半期履歴のパネルを追加しています。

すべてのパネルは保存されたクエリ結果であり、チャート、テーブル、SQLは一つのオブジェクトです。Strasmoreターミナルに貼り付けて使用できます。次：7月2日、週：休日週。

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