Strasmore Research
市場概況 Matt Connor著者: Matt Connor ・更新: 2026-09-28

7月2日 市場概況:セクターローテーションと騰落銘柄

独立記念日を控えた七月二日の市場は、ナスダックが下落する一方で騰落銘柄数はプラスを維持しました。十一セクターのうちテクノロジーが最下位となり、メモリー関連銘柄は二日連続の売りを記録しています。指数はまちまちの展開となりましたが、工業株が堅調に推移し、市場全体ではセクターローテーションが鮮明な一日となりました。

7月2日木曜日の市場概況

独立記念日の休場を控えた最後のセッションとなった7月2日木曜日は、売りが先行する見出しとは裏腹に、セクターローテーションが鮮明な一日となった。QQQは -1.71% で引け、DIAは 1.04% 上昇した。市場の騰落銘柄数はプラスとなり、流動性の高い銘柄では 3398 が上昇し、2758 が下落した。グロース指数が下落する中で、全体の 54.6% が上昇して引けた。セクターETFは十一のうち八が上昇した。売りが集中したのはテクノロジーセクターと、前日に下落したメモリー関連銘柄であった。

スコアボード

クエリSPY / QQQ / DIA / IWM:7月2日と7月1日終値の比較(通常取引時間)
ティッカー前日終値始値終値変化率(%)高値安値出来高(百万株)
DIA522.41525.49527.831.04528.26523.733
IWM299.31300.54297.53-0.59302.23294.9818.5
QQQ725.16725.58712.74-1.71730.83707.5643.7
SPY745.69747.4744.8-0.12751.31740.0343.9
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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 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
自分で実行する

DIAが1.04%、QQQが-1.71%で引けたのが本日の相場の一行要約であり、工業株とグロース株の騰落率には三ポイント近い開きが生じた。SPYはその中間の-0.12%となり、IWMは-0.59%で取引を終えた。

異例の相場だったか

一つのパネルに二つの視点を収めた。SPYの始値から終値までの変動と、QQQの終値から終値までの変動である。それぞれ直近一ヶ月の絶対値で順位付けした(順位一が最大)。

クエリSPYとQQQの過去一ヶ月のセッションにおける順位(1位=絶対値の変動が最大)
SPY始値終値変化率(%)SPY絶対値変動順位SPY比較セッション数QQQ終値間変化率(%)QQQ絶対値変動順位QQQ比較セッション数第一セッション
-0.351522-1.719212026-06-02
各数値の背後にある正確なSQL
WITH per_day AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           (argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS oc_pct,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS rth_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-02 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-03 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY ticker, d
),
with_prev AS (
    SELECT ticker, d, oc_pct,
           lagInFrame(rth_close) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) AS prev_close,
           (rth_close / lagInFrame(rth_close) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d) - 1) * 100 AS cc_pct
    FROM per_day
)
SELECT
    round(anyIf(oc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-07-02')), 2) AS spy_open_to_close_pct,
    arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, ticker = 'SPY' AND d = toDate('2026-07-02'))),
               groupArrayIf(abs(oc_pct), ticker = 'SPY' AND d != toDate('2026-07-02'))) + 1 AS spy_abs_move_rank,
    countIf(ticker = 'SPY') AS spy_sessions_compared,
    round(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-07-02')), 2) AS qqq_close_over_close_pct,
    arrayCount(x -> x > abs(anyIf(cc_pct, ticker = 'QQQ' AND d = toDate('2026-07-02'))),
               groupArrayIf(abs(cc_pct), ticker = 'QQQ' AND d != toDate('2026-07-02') AND isFinite(cc_pct) AND prev_close > 0)) + 1 AS qqq_abs_move_rank,
    countIf(ticker = 'QQQ' AND isFinite(cc_pct) AND prev_close > 0) AS qqq_sessions_compared,
    toString(minIf(d, ticker = 'SPY')) AS first_session
FROM with_prev
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指数レベルで見れば、答えは否である。SPYの-0.35%の始値から終値までの変動は、直近22セッション中15位であり、下位半分にとどまる。QQQはより大きな動きを見せたが、極端とは言えない。-1.71%の終値から終値までの変動は、前日の終値が定義された21セッション中9位であり、2026-06-02まで遡っても、グロース指数としては中程度の不調な一日であった。七月二日の相場が荒れたのは、個別銘柄の動きにおいてである。

市場の広がり:上昇銘柄優勢、成長指数は下落

クエリ7月2日の売買代金100万ドル以上の銘柄における値上がり・値下がり銘柄数
値上がり銘柄数値下がり銘柄数変わらず流動性銘柄数両セッション取引銘柄数流動性除外銘柄数値上がり率(%)値上がり銘柄数(書式)値下がり銘柄数(書式)流動性除外銘柄数(書式)両セッション取引銘柄数(書式)
3398275863621911536531754.63,3982,7585,31711,536
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 < '2026-07-02 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-02 00:00:00')) AS day_close,
        sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS day_dollar_volume
    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')
       OR (window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00')
    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,
    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,
    round(100.0 * countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000)
        / countIf(day_dollar_volume >= 1000000), 1) AS advancer_pct,
    reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(countIf(day_close > prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS advancers_fmt,
    reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(countIf(day_close < prior_close AND day_dollar_volume >= 1000000))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS decliners_fmt,
    reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(count() - countIf(day_dollar_volume >= 1000000))), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS dropped_by_liquidity_filter_fmt,
    reverse(arrayStringConcat(extractAll(reverse(toString(count())), '[0-9]{1,3}'), ',')) AS tickers_traded_both_sessions_fmt
FROM per_ticker
WHERE prior_close > 0 AND day_close > 0
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3,398銘柄が上昇、2,758銘柄が下落、63銘柄が横ばいとなりました。流動性の高い銘柄の54.6%が上昇する一方、QQQは下落しました。時価総額加重指数と単純な銘柄数ベースの市場の広がり(ブレス)は異なる反応を示しており、このような日こそ両方の指標を並べて確認すべきです。このフィルターにより、二セッション連続で売買代金が百万ドルを下回った銘柄の5,317が、11,536から除外されています。

セクター別動向:上昇銘柄の分布

市場の幅(ブレス)は銘柄数を示すものであり、その内訳までは示さない。十一のSPDRセクター別ETFは、セクターごとにセッションの動向を切り分ける。最高と最低のセクター間の乖離は、その日の分散を一つの数値で表す。

クエリSPDRセクターETF 11銘柄:7月2日と7月1日終値の比較(通常取引時間)
ティッカー前日終値終値変化率(%)最弱セクター比ポイント売買代金(十億ドル)
XLB5151.991.944.650.57
XLC109.74109.6-0.132.580.83
XLE52.8253.230.783.481.46
XLF54.7955.611.54.22.36
XLI183.41183.910.272.981.15
XLK185.54180.52-2.7102.43
XLP83.338524.711.33
XLRE44.1844.691.153.860.22
XLU44.7645.762.234.941.05
XLV159.57163.772.635.342.01
XLY118.07117.11-0.811.891.2
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 < '2026-07-02 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-02 00:00:00')) AS day_close,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-02 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 >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 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 pts_above_worst_sector,
    day_dollar_bn
FROM per_etf
ORDER BY ticker
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ヘルスケア(XLV)が2.63%で首位となり、続いて公益事業(2.23%)、生活必需品(2%)、素材(1.94%)が続いた。テクノロジー(XLK)は-2.71%で最下位となり、唯一一点を超える下落となった。一般消費財(-0.81%)とコミュニケーション・サービス(-0.13%)も下落し、残る八セクターは上昇した。最高と最低の乖離は5.34パーセントポイントであった。DIAが上昇しQQQが下落するという分断は、四つの巨大銘柄だけでなく市場全体で見られた。そのため、ナスダックが下落する中で騰落線が上昇することは矛盾ではない。

本日のハイライト:メモリー関連の急落、二日目

水曜日に崩れたセクターは、木曜日にさらに大きく下落した。その規模と連動性は、特定の要因によるものではない。

クエリメモリ・ストレージ関連銘柄:水曜終値との比較、レンジタイミング、売買代金
ティッカー前日終値終値変化率(%)高値高値(ET)安値安値(ET)レンジ幅(%)売買代金(十億ドル)
MU1033.29975.77-5.571064.6410:03950.2815:2612.0351.4
SNDK2035.071743.59-14.322052.5409:35169315:2621.2426.57
STX915.25820.25-10.38923.0609:53795.6614:2316.014.74
WDC598.37538.99-9.92609.4609:35525.8413:5915.94.31
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 < '2026-07-02 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-02 00:00:00')) AS day_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS day_low,
        argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS low_bar,
        argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS high_bar,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'STX', 'WDC')
      AND ((window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 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, 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,
    day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY ticker
自分で実行する

SanDiskは-14.32%、Seagateは-10.38%、Western Digitalは-9.92%、MUは-5.57%で約定した。MUの売買代金は51.4十億ドルに達し、SPYの約一・五倍に相当する。MUとSanDiskは終盤(15:26、15:26 ET)に安値を付け、SeagateとWestern Digitalはそれより早い時間帯(14:23、13:59)に安値を付けた。背景については、水曜日およびMUの深掘り分析を参照のこと。

ローテーションのもう一方の側面であるメガキャップの動きは以下の通り。

クエリメガキャップのローテーション:水曜終値との比較、レンジタイミング、売買代金
ティッカー前日終値終値変化率(%)高値高値(ET)安値安値(ET)レンジ幅(%)売買代金(十億ドル)
AAPL294.25308.224.75309.4215:57293.6809:305.3618.36
MSFT384.22389.621.41392.215:11383.709:352.2212.58
NVDA197.58194.51-1.55200.0610:03192.3513:404.0121.18
TSLA425.34392.81-7.65432.3509:31389.315:2311.0625.41
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 < '2026-07-02 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-02 00:00:00')) AS day_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS day_low,
        argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS low_bar,
        argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') AS high_bar,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-02 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA')
      AND ((window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 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, 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,
    day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY ticker
自分で実行する

AAPLは一本調子で4.75%上昇した。安値は09:30 ET、高値は引けの三分前である15:57に付けた。一方、TSLAはこれと正反対の動きをたどり、-7.65%で推移した。MSFTは1.41%上昇し、NVDAは-1.55%で引けた。同じ指数でありながら、対照的な一日となった。

資金の流動性

クエリ出来高上位:売買代金上位六銘柄、売買株数上位四銘柄(重複銘柄は検証中のため除外)
ティッカーリーダーボードドル出来高 (十億)ドル価値 (百万)株数 (百万)ボードリーダー比率 (%)
MUby dollars traded51.4None51.9100
SPYby dollars traded32.7None43.963.6
QQQby dollars traded31.3None43.760.9
SNDKby dollars traded26.57None14.651.7
TSLAby dollars traded25.41None63.649.4
NVDAby dollars traded21.18None108.641.2
SOXSby shares traded3.24None748.2100
TZAby shares traded1.27None325.743.5
LIMNby shares traded0.0442245.732.8
BITOby shares traded1.71None204.927.4
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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 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
自分で実行する

MUの51.4十億ドルが、四セッション連続で売買代金の首位を占めた(月曜日、火曜日、水曜日)。SPYの32.7十億ドルがこれに続き、SanDiskの26.57十億ドルが加わったことで、メモリー関連銘柄が上位四銘柄のうち二つを占めた。売買高ベースでは、半導体株の三倍インバース型ETFであるSOXSが748.2百万株で首位となった。株価が低い銘柄は売買高(株数)で上位に入りやすく、株価が高い銘柄は売買代金で上位に入りやすい。相対出来高は、それぞれの銘柄の過去の平均水準と比較する指標である。基準:七月二日の通常取引時間。重複するシンボルの銘柄は除外した(預託証券)。

クエリ30分ごとの売買株数(通常取引時間)、最終バケットには引けのオークションを含む(単位:十億株)
ET時刻株数 (十億)最大バケット比率 (%)
09:302.1360.5
10:001.6446.4
10:301.6446.5
11:001.4140
11:301.0529.7
12:001.0329.2
12:300.9627.3
13:000.8724.7
13:300.8524.2
14:000.8925.3
14:300.8123.1
15:001.0529.8
15:303.53100
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    et_time,
    round(sum(shares) / 1e9, 2) AS shares_bn,
    round(100 * sum(shares) / max(sum(shares)) OVER (), 1) AS pct_of_biggest_bucket
FROM
(
    SELECT
        formatDateTime(toStartOfInterval(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), INTERVAL 30 MINUTE), '%H:%i') AS et_time,
        toFloat64(volume) AS shares
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00'
    UNION ALL
    SELECT
        '15:30' AS et_time,
        toFloat64(size) AS shares
    FROM global_markets.stocks_trades
    WHERE sip_timestamp >= '2026-07-02 20:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-02 20:15:00'
      AND has(conditions, 8)
)
GROUP BY et_time
ORDER BY et_time
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取引開始から三十分間で2.13十億株が売買され、14:30には0.81十億株まで落ち込んだ。祝日前日の引けにかけては3.53十億株が取引され、最終的な時間帯が一日で最大の出来高となった。これは引けのオークションにおいて、待機注文が一括して約定するためである。

オプション市場:シフトしたウィークリーの動向

クエリオプション市場の一日:出来高、当日満期、祝日シフト週、7月限月
オプション約定数 (百万)コントラクト数 (百万)コール出来高比率 (%)当日満期比率 (%)7月2日(木)満期コントラクト数 (百万)7月3日(金)満期約定数7月10日週満期コントラクト数 (百万)7月17日月満期コントラクト数 (百万)SPYコントラクト数 (百万)QQQコントラクト数 (百万)主要コントラクト原資産主要コントラクト権利行使価格主要コントラクト種別主要コントラクト満期日主要コントラクト出来高主要コントラクト出来高 (表示用)主要コントラクト平均価格権利行使価格 - SPY終値SPY終値 - 権利行使価格
13.1580.9658.447.438.3809.648.8213.968.5SPY740P2026-07-02540403540,4030.499-4.84.8
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 >= '2026-07-02 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-03 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 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) = '260702') / 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, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260710')) / 1e6, 2) AS jul10_weekly_contracts_m,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260717')) / 1e6, 2) AS jul17_monthly_contracts_m,
    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_fmt,
    round(top_contract.7, 3) AS top_contract_avg_price,
    round(top_contract.2 - spy_regular_close, 2) AS top_strike_minus_spy_close,
    round(spy_regular_close - top_contract.2, 2) AS spy_close_minus_strike
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-02 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-03 00:00:00'
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オプション取引は 80.96 百万契約、13.15 百万件の約定を記録し、そのうち 47.4% が同木曜日に満期を迎えました。7月3日満期の銘柄は一日を通じて約定がありませんでした(0 件)。そのため、木曜日は当日の満期分と、シフトしたウィークリーの満期分を同時に処理することとなりました。最も活発に取引されたのは、同日満期の SPY 740 ドル・プットで、平均プレミアム 0.499 ドルで 540,403 契約が成立しました。SPYの終値は権利行使価格を 4.8 ドル上回っており、アウト・オブ・ザ・マネーでの終了となりました。火曜日や水曜日にはコールが優勢でしたが、今回はプットが板の最上位を占めました。コールは依然として全体の 58.4% を占めています。次回のウィークリーには 9.64 百万契約、7月限のマンスリーには 8.82 百万契約が積み上がりました(満期のメカニズム)。

取引価格の記録:取引コストの正体

価格は過去の事実を示し、気配値は取引コストを示す。売買スプレッドは、往復取引のたびに発生する通行料であり、中間価格に対するベーシスポイント(一ベーシスポイントは百分の一パーセント)で表される。我々はあらゆるセッションでこれを測定しており、それゆえ「スプレッドが拡大した」という主張は検証可能である。

クエリ株式NBBO更新回数:7月2日と7月1日の比較、主要銘柄の更新数(単位:百万回)
7月2日更新数 (百万)7月1日更新数 (百万)前日比 (%)7月2日 SPY更新数 (百万)7月2日 QQQ更新数 (百万)7月2日 MU更新数 (百万)
597.22449.15335.427.561.01
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02')) / 1e6, 2) AS jul2_updates_m,
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-01')) / 1e6, 2) AS jul1_updates_m,
    round((countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02')) / countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-01')) - 1) * 100, 1) AS day_over_day_pct,
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02') AND ticker = 'SPY') / 1e6, 2) AS jul2_spy_updates_m,
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02') AND ticker = 'QQQ') / 1e6, 2) AS jul2_qqq_updates_m,
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02') AND ticker = 'MU') / 1e6, 2) AS jul2_mu_updates_m
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-01 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-03 00:00:00'
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統合板の最良気配値(NBBO)は、七月二日に597.22百万回更新された。前日の七月一日は449.15百万回であり、引けにかけて33%の急増となった。QQQは7.56百万回を記録し、SPYの5.42百万回を上回った。MUは1.01百万回であった。

クエリ中央値の気配値スプレッド(ベーシスポイント、通常取引時間):指数ETF、メガキャップ、メモリ関連銘柄
ティッカー中央値スプレッド (bps)中央値スプレッド (セント)SPYスプレッドの倍数RTH更新数(百万)無効な気配値除外数
SPY0.27214.9819064
QQQ0.8363.16.035934
NVDA1.0323.82.5520398
AAPL1.62561.915193
TSLA2.2998.50.852699
MU5.525520.40.922442
SNDK10.418938.50.26163
WDC10.7960400.1483
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    ticker,
    round(med_bps, 2) AS median_spread_bps,
    round(med_dollars * 100, 1) AS median_spread_cents,
    round(med_bps / min(med_bps) OVER (), 1) AS times_the_spy_spread,
    round(quote_updates / 1e6, 2) AS rth_updates_m,
    invalid_quotes_dropped
FROM (
    SELECT
        ticker,
        quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000,
                             toFloat64(bid_price) > 0 AND toFloat64(ask_price) > toFloat64(bid_price)) AS med_bps,
        quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price),
                             toFloat64(bid_price) > 0 AND toFloat64(ask_price) > toFloat64(bid_price)) AS med_dollars,
        count() AS quote_updates,
        countIf(NOT (toFloat64(bid_price) > 0 AND toFloat64(ask_price) > toFloat64(bid_price))) AS invalid_quotes_dropped
    FROM global_markets.cache_stocks_quotes
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'AAPL', 'TSLA', 'NVDA', 'MU', 'SNDK', 'WDC')
      AND sip_timestamp >= '2026-07-02 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-02 20:00:00'
    GROUP BY ticker
)
ORDER BY median_spread_bps ASC
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SPYの気配値の中央値は0.27ベーシスポイントの幅であり、これは744.8ドルのETFに対して約2セントに相当する。QQQは0.83ベーシスポイント、NVDAは1.03ベーシスポイントであった。下落した銘柄は取引コストが高い銘柄群であり、MUは5.52ベーシスポイント、SanDiskは10.4ベーシスポイント、Western Digitalは10.79ベーシスポイントで、SPYのスプレッドの40倍に達した。メモリ関連銘柄のバスケットを取引するコストは、価格変動の影響を考慮する以前の段階で、指数取引の数倍に及ぶ。無効な気配値(片側のみ、またはクロス)は隠蔽されず、銘柄ごとに計上される。

クエリ流動性の異常:SPYの通常取引時間における中央値スプレッドと過去一ヶ月のセッションの比較
7月2日スプレッド中央値(bps)直近スプレッド中央値(bps)7月2日対直近差分(bps)拡大順位比較セッション数最大スプレッドセッション(bps)
0.270.27011220.409
各数値の背後にある正確なSQL
WITH per_day AS (
    SELECT toDate(sip_timestamp) AS d,
           quantileExact(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000) AS med_bps
    FROM global_markets.cache_stocks_quotes
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND sip_timestamp >= '2026-06-02 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-03 00:00:00'
      AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
      AND toFloat64(bid_price) > 0 AND toFloat64(ask_price) > toFloat64(bid_price)
    GROUP BY d
)
SELECT
    round(anyIf(med_bps, d = toDate('2026-07-02')), 3) AS jul2_median_spread_bps,
    round(quantileExact(0.5)(med_bps), 3) AS trailing_median_bps,
    round(anyIf(med_bps, d = toDate('2026-07-02')) - quantileExact(0.5)(med_bps), 3) AS jul2_minus_trailing_bps,
    arrayCount(x -> x > anyIf(med_bps, d = toDate('2026-07-02')), groupArrayIf(med_bps, d != toDate('2026-07-02'))) + 1 AS wider_rank,
    count() AS sessions_compared,
    round(max(med_bps), 3) AS widest_session_bps
FROM per_day
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流動性については通常の一日であり、結論は以下の通りである。SPYの中央スプレッド0.27ベーシスポイントは、過去一ヶ月の中央値(0.27ベーシスポイント)から0ベーシスポイントの乖離にとどまり、広さの順位では22セッション中11位であった。月間で最も広かった0.409ベーシスポイントには遠く及ばない。株価が上昇する中での集中した売り浴びせも、市場のインフラに負荷をかけることはなかった。

金利:7月2日の約定データが確定

クエリ受領確認:7月2日の米国債データを確認済み
7月2日行数7月1日行数
11
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-02') AS jul2_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-01') AS jul1_rows
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財務省のデータフィードは市場の速報値より一、二営業日遅れて更新されます。初回の公表時、7月2日の終値データはゼロ行であったため、推測を避けてその旨を記載していました。その後、データが確定し、7月2日分は1行、7月1日分は1行となりました。以下のパネルには、当該セッションのイールドカーブを反映しています。

クエリセッションのイールドカーブ:7月2日と7月1日の比較(データが存在する満期のみ)
カーブポイント7月2日利回り(%)一日変化幅(bp)
1 month3.73
3 month3.82-3
1 year3.96-4
2 year4.14-3
5 year4.23-1
10 year4.491
30 year4.981
2s10s spread0.354
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    t.1 AS curve_point,
    round(t.2, 2) AS jul2_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 = '2026-07-02') AS d,
         (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-01') AS p
)
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引け値ベースで10年債利回りは4.49%となり、2年・10年金利差は0.35ポイントでした。

本日のカレンダー

クエリ7月2日の企業カレンダーと情報フロー(スクリーナー上の誤検知による八つの分割を含む)
配当落ち記録実施済み分割順分割逆分割分割記録新規上場数SEC提出書類インサイダーForm4提出数8-K提出数IPO銘柄名ニュース記事数ニュース配信元数最多報道ティッカー最多報道記事数CRWD分割前比率CRWD分割後比率CRWD前日終値CRWD当日終値CRWD(百万ドル)分割銘柄(バー表示)
322853CRWD 4-for-1; FBIP 4-for-1; FNCSF 110-for-100; GMEX 1-for-9; GTCDF 1-for-5; SMTOY 8-for-1; UBYH 1-for-10; VLNT 10-for-1252032109258MIACU — Meridian3 Industrials Acquisition Corp.; VIIU — Viking Acquisition Corp. II2013NVDA1814772.45193.671473.512
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')) = '2026-07-02'
    ) 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')) = '2026-07-02'
            )
            WHERE t != 'SPCX'
            GROUP BY t
        )
    ) AS top_news,
    (
        SELECT (count(), countIf(split_to > split_from), countIf(split_to < split_from),
                arrayStringConcat(groupArray(concat(ticker, ' ', toString(split_to), '-for-', toString(split_from))), '; '))
        FROM global_markets.stocks_splits
        WHERE execution_date = '2026-07-02' AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ) AS splits
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-02') AS ex_dividend_records,
    splits.1 AS splits_executed,
    splits.2 AS forward_splits,
    splits.3 AS reverse_splits,
    splits.4 AS split_records,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-02') AS ipos_listed,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-02') AS sec_filings,
    (SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '4') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-02') AS insider_form4_filings,
    (SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '8-K') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-02') AS filings_8k,
    (SELECT arrayStringConcat(groupArray(concat(ticker, ' — ', issuer_name)), '; ') FROM (
        SELECT ticker, issuer_name FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-02' 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,
    (SELECT any(split_from) FROM global_markets.stocks_splits WHERE ticker = 'CRWD' AND execution_date = '2026-07-02') AS crwd_split_from,
    (SELECT any(split_to) FROM global_markets.stocks_splits WHERE ticker = 'CRWD' AND execution_date = '2026-07-02') AS crwd_split_to,
    (SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'CRWD' AND window_start >= '2026-07-01 13:30:00' AND window_start < '2026-07-01 20:00:00') AS crwd_prev_close,
    (SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'CRWD' AND window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00') AS crwd_day_close,
    (SELECT round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e6, 2) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'CRWD' AND window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00') AS crwd_dollar_m,
    (SELECT count() FROM (
        SELECT ticker FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-02')
          AND window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00'
        GROUP BY ticker
    )) AS split_names_with_bars
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322件の配当記録が権利落ちとなり、2件の新規上場(MIACU — Meridian3 Industrials Acquisition Corp.; VIIU — Viking Acquisition Corp. II)がありました。SECインデックスには休日を挟んで5203件の提出書類が記録され、その内訳は2109件のForm 4、258件の8-Kです。ニュースフィードには3社の発行元から201本の記事が配信され、そのうちNVDA本が最も多く取り上げられた銘柄に関するもので、18件を占めました。

株式分割は、修正前の終値を参照する投資家を惑わせます。CRWDは4対1の順分割を実施したため、未調整のデータでは水曜日の株価が$772.45、木曜日が$193.67と表示されます。これは見かけ上の下落であり、実際には旧株式一株につき新株式が四株割り当てられたものです。同様の事例は他にもあり、8件の分割記録が実行されました。その内訳は5件の順分割と3件の株式併合(split_records列に記載)です。株式併合はこれとは逆の現象を引き起こし、未調整の株価が夜間に急騰したように見せかけます。これらの銘柄のうち、当社のデータに記録されたのは2件のみです。CRWDの$1473.51百万ドルという売買高は、スクリーニング結果に影響を及ぼす規模であるため、ここでの変動銘柄一覧からは除外しています。

今後の予定

予測ではなくカレンダー上の事実として、次回のセッションに関する情報を表にまとめた。

クエリ祝日明け:次セッションの配当落ち・株式分割、次回休場日、空売り残高の遅延情報
7月6日 SPY通常バー7月6日 配当落ち記録7月6日 家計配当落ち7月6日 株式分割次回休場予定次回休場名次回休場状況最新空売り決済日空売り決済経過日数
390119JPM152026-09-07Labor Dayclosed2026-06-302
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00') AS jul6_spy_regular_bars,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-06') AS exdiv_records_jul6,
    (SELECT arrayStringConcat(groupArray(ticker), ', ') FROM global_markets.stocks_dividends
     WHERE ex_dividend_date = '2026-07-06'
       AND ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'JPM', 'JNJ', 'XOM', 'KO', 'PG', 'WMT', 'CVX', 'HD')) AS household_exdivs_jul6,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06') AS splits_jul6,
    (SELECT toString(min(date)) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-02') AS next_scheduled_closure,
    (SELECT any(name) FROM global_markets.stocks_market_holidays
     WHERE date = (SELECT min(date) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-02')) AS next_closure_name,
    (SELECT any(status) FROM global_markets.stocks_market_holidays
     WHERE date = (SELECT min(date) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-02')) AS next_closure_status,
    (SELECT toString(max(settlement_date)) FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date <= '2026-07-02') AS latest_si_settlement,
    (SELECT dateDiff('day', max(settlement_date), toDate('2026-07-02')) FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date <= '2026-07-02') AS si_settlement_age_days
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七月六日月曜日は、独自のバーで確認される通り、完全な390本のバーからなるセッションで再開した。当日は119件の権利落ちが記録され、調査対象の十銘柄のうち一銘柄が著名企業(JPM)であった。また、15件の株式分割が執行された。次回の休場予定はLabor Day、2026-09-07(closed)である。空売り残高は常に過去の情報であり、最新の決済データは2026-06-30、2日前のものである。公表は決済から約二週間遅れる(理由)。

セッションの検証と、金曜日の休場について

クエリセッション確認:SPYの観測された分足スパンと7月3日の休場情報
SPY初動バー(ET)SPY終動バー(ET)SPY分足バー通常セッションバー日中セッション7月3日 SPYバー
04:0019:5988639010
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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00') AS regular_session_bars,
    uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00') AS day_sessions,
    (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
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-02 00:00:00' AND window_start < '2026-07-03 00:00:00'
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七月二日は短縮取引ではなく、通常セッションでした。SPYのバーはニューヨーク時間の04:00から19:59まで(プレマーケットおよびアフターマーケットのバーを含む)で、通常取引時間のバーは正確に390本です。七月三日の金曜日は、七月四日の独立記念日が土曜日に重なったため、SPYのバーは0本となり、終日休場となりました。四セッションの週については、週間まとめをご覧ください。

よくある質問

2026年7月2日にダウ平均が上昇し、ナスダックが下落した理由は何か?

両指数は構成銘柄が異なる。DIAは1.04%で引け、QQQは-1.71%で引けた。セクター別の騰落も同様の分断が見られ、ヘルスケア、公益事業、生活必需品が上位を占める一方、テクノロジーは最下位の-2.71%となり、首位と最下位の差は5.34ポイントであった。

独立記念日週の金曜日に株式市場は開いていたか?

いいえ。独立記念日が土曜日にあたったため、取引所は翌金曜日を休場とした。当日の取引データには、SPYの0分足が記録されている。

株式分割は株価にどのような影響を与えるか?

株式数は四倍になり、株価は四分の一になる。ポジションの価値自体に変化はない。CRWDの7月2日の例では、水曜日の調整前終値が772.45、木曜日の終値が193.67となった。分割を考慮しないスクリーナーでは、見かけ上の下落として表示される。

2026年7月2日の売買スプレッドはどの程度であったか?

SPYの通常取引時間中における中央値ベースのスプレッドは、中間価格の0.27ベーシスポイントであった。これは過去22セッションと比較して11の広さであり、通常の一日であった。個別銘柄のスプレッドはより広く、MUは5.52ベーシスポイント、WDCは10.79であった。

データに関する注記

  • ドル建て出来高は一分ごとの近似値であり、終値に出来高を乗じ、バーごとに合計したものである。
  • 出来高パネルの終了後三十分間には、引けのオークションでの約定が含まれる。 一分足のバーにはオークションでの約定が含まれないため、三十分パネルでは、コンソリデーテッド・テープ上で午後四時から四時十五分(東部時間)のタイムスタンプが押された、引けの約定条件を伴うすべての取引を最終バケットに追加している。
  • 七月二日の国債の約定は初回公開後に発生した。 当初の注記では行数カウントのレシートを用いてその欠落を開示していたが、本改訂版ではその約定を反映し、レシートも提示している。
  • CRWDの終値の変動は株式分割による影響であり、値動きの大きい銘柄のスクリーニングからは除外している。
データに関する詳細な注記
  • セクターボードは、十一のSPDR Select Sector ETF(XLB、XLC、XLE、XLF、XLI、XLK、XLP、XLRE、XLU、XLV、XLY)で構成される固定の開示バスケットであり、ベンダーが提供するセクター分類ではない。
  • クオートテープのカウントは、SIPタイムスタンプのUTC日付に基づいてバケット化される。夏時間のセッションは、一つのUTC日の中に収まる。
  • 六月に上場した再利用シンボルの銘柄は、リーダーボードから除外している(レシートを参照)。詳細なティック分析については、各深掘りレポートを参照のこと。

算出手法

  • 対象期間は一取引セッション(1セッション、観測されたバーデータから検証済み)とする。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る。「終値」は通常取引時間の最終分足とし、日付の変更は七月二日と七月一日を比較する。七月三日の終値はバーデータから検証したものであり、推測ではない。
  • スプレッドはミッドプライスのベーシスポイント(売値引く買値)で提示し、通常取引時間のNBBO更新データから中央値を算出し、決定論的な分位点を用いる。小数は比率計算の前に浮動小数点数へ変換し、オプションの満期はOCCティッカーから再解析する。各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込まれる。

チャート、表、SQLは一つのオブジェクトである。任意のパネルをStrasmore端末に貼り付け、独自の分析に利用可能。前セッション:七月一日。当週:四セッションの祝日週。