著者: Matt Connor 2026-07-07 ・更新: 2026-08-08

2026年7月6日マーケット総括数字で見る一日

独立記念日連休明けはグロース主導でギャップアップ。指数を大きく上回るセクター差、リバーススプリット銘柄の壁、今月最もタイトな気配を確認します。

2026年7月6日月曜日、独立記念日連休明けの最初の取引日は、グロース株主導でギャップアップして始まり、その水準を維持しました。QQQは1.39%で引け、DIAの0.42%を上回りました。これは木曜日のローテーションの裏返しです。市場の広がりも改善し、流動性の高い銘柄では3861銘柄が上昇し、2242銘柄が下落しました。値動きの大半は取引再開時のギャップによるもので、過去1カ月で最もタイトな指数気配に織り込まれていました。以下の数値はすべて、保存済みクエリから取得しています。

スコアボード

7月6日の通常取引最終1分足と、1営業日前に当たる7月2日木曜日の最終1分足を比較しています。

クエリSPY / QQQ / DIA / IWM：7月6日と7月2日終値の比較、通常取引時間

ティッカー	前日終値	当日始値	当日終値	ギャップ率（%）	日中変動率（%）	変化率（%）	当日高値	当日安値	出来高（百万株）
DIA	527.83	528.72	530.03	0.17	0.25	0.42	530.03	525.85	2.8
IWM	297.53	297.75	298.88	0.07	0.38	0.45	300.41	297.62	17.1
QQQ	712.74	719.93	722.63	1.01	0.38	1.39	726.08	718.45	26
SPY	744.8	748.74	751.3	0.53	0.34	0.87	752.41	747.41	42

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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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_open) / toFloat64(p.prior_close) - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
    round((toFloat64(s.day_close) / toFloat64(s.day_open) - 1) * 100, 2) AS intraday_pct,
    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

QQQの1.39%が四つの指数ETFを主導し、DIAの0.42%が最下位でした。これは、DIAが上昇してQQQが下落した木曜日とは正反対です。SPYは0.87%、IWMは0.45%で取引を終えました。

この日の実態は、ギャップ上昇というより、ギャップ後のじり高です。QQQは木曜日の終値を1.01%上回って寄り付き、その後の始値から終値までの上昇は0.38%にとどまりました。SPYも、0.53%のギャップが0.87%に及ぶ日中上昇の大部分を占めました。一方、IWM（0.07%）とDIA（0.17%）はギャップがほとんどなく、取引時間中にじり高となりました。

異例の日だったのでしょうか？

クエリSPYの始値から終値への変動を直近1か月のセッションと比較（順位1位＝絶対変動最大）

当日変動率（%）	絶対変動順位	比較セッション数	最初のセッション
0.34	13	19	2026-06-08

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT round(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-06')), 2) AS day_move_pct,
       arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-06'))), groupArrayIf(abs(oc_pct), d != toDate('2026-07-06'))) + 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('2026-06-06 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-07 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY d
)

自分で実行する

指数ベースでは、いいえ。SPYの始値から終値までの値動き0.34%は、直近19セッションを絶対値の大きさで並べると13位で、中位に位置します。日中の売買動向は通常の範囲でした。この日の値動きの中心は、ギャップでした。

Breadth: green tape, growth back in front

クエリ7月6日に少なくとも$1Mの取引があったティッカーの上昇銘柄と下落銘柄

上昇銘柄数	下落銘柄数	変わらず銘柄数	流動性の高いティッカー	両セッションで取引されたティッカー	流動性フィルター除外数	上昇銘柄比率（%）
3861	2242	86	6189	11550	5361	62.4

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 < '2026-07-06 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-06 00:00:00')) AS day_close,
        sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS day_dollar_volume
    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')
       OR (window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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
FROM per_ticker
WHERE prior_close > 0 AND day_close > 0

自分で実行する

3861 advancers, 2242 decliners, 86 unchanged, 62.4% of the liquid tape rose. Index weighting and equal-count breadth agreed, both green, where Thursday split them. The filter drops 5361 of 11550 dual-session tickers under $1M traded.

セクター別に見ると、乖離はどの程度だったか

大型株四銘柄だけでは、市場全体は測れません。パネルでは、S&P 500を構成する各セクターに一つずつ対応する主要セクターETF十一本を通じて、その日の相場を捉えています。毎セッション、同じバスケットを使います。最も良かったセクターと最も悪かったセクターのスプレッド、つまりその日の分散に注目してください。

クエリ11のセクターETF：7月6日と7月2日終値の比較、ギャップと日中変動に分解

ティッカー	変化率（%）	ギャップ率（%）	日中変動率（%）	当日売買代金（十億ドル）	首位との差（ポイント）
XLK	1.71	1.19	0.52	1.43	0
XLF	0.99	0.42	0.56	1.64	0.72
XLI	0.9	0.43	0.47	1.2	0.81
XLY	0.75	0.35	0.39	0.98	0.96
XLC	0.6	0.43	0.17	0.82	1.11
XLB	-0.06	-0.13	0.08	0.85	1.77
XLE	-0.15	-0.32	0.17	1.15	1.86
XLRE	-0.92	0.09	-1.01	0.28	2.63
XLU	-1.03	-0.11	-0.92	0.73	2.74
XLV	-1.03	-0.35	-0.69	2.35	2.75
XLP	-1.08	-0.24	-0.85	1.06	2.79

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 < '2026-07-06 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMinIf(open, window_start, window_start >= '2026-07-06 00:00:00')) AS day_open,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-06 00:00:00')) AS day_close,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-06 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00'))
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    ticker,
    round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
    round((day_open / prior_close - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
    round((day_close / day_open - 1) * 100, 2) AS intraday_pct,
    day_dollar_bn,
    round(max((day_close / prior_close - 1) * 100) OVER () - (day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS points_behind_leader
FROM per_name
ORDER BY pct_chg DESC, ticker ASC

自分で実行する

テクノロジー（XLK）が1.71%でその日の首位となりました。上昇のほとんどは、寄り付きの1.19%から、その後六時間半で0.52%まで広がった値幅によるものです。金融（0.99%）と資本財・産業（0.9%）が続きました。

その後、表の様相が変わります。五つの上昇セクターに続いたのは、公益、ヘルスケア、生活必需品などディフェンシブな六つの下落セクターで、下落率は-1.08%に達しました。最上位と最下位の差は2.79パーセントポイントでした。この日、S&P 500連動ファンドは0.87%動いており、セクター間の差は指数の値動きの数倍に達しました。これは、相場全体が上昇した日を一括りに捉えるべきではないことを示しています。不動産と公益はテクノロジーと逆の値動きとなりました。寄り付きはほぼ横ばい（0.09%、-0.11%）でしたが、その後は終日下落し、始値から終値までの変化はそれぞれ-1.01%と-0.92%でした。

本日の焦点：メモリー株急落の半値戻し

水曜日と木曜日に急落したメモリー・ストレージ関連銘柄は、月曜日に反発しました。ただし、戻したのは半分だけです。

クエリメモリ・ストレージ銘柄：木曜終値比の変化、値幅の時間帯、ドル出来高

ティッカー	前日終値	当日終値	変化率（%）	当日高値	当日高値（ET）	当日安値	当日安値（ET）	値幅率（%）	当日売買代金（十億ドル）
MU	975.77	984.31	0.88	1019	10:45	980.85	15:59	3.89	30.9
SNDK	1743.59	1743.08	-0.03	1837.77	10:44	1713.2	13:59	7.27	13.85
STX	820.25	869.5	6	886.89	10:39	848	13:02	4.59	2.56
WDC	538.99	577.46	7.14	601	10:44	563.61	09:30	6.63	3.78

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 < '2026-07-06 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-06 00:00:00')) AS day_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS day_low,
        argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS low_bar,
        argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS high_bar,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-06 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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

ドライブメーカー二社が反発を主導しました。Western Digital 7.14%とSeagate 6%はいずれも午前中半ばに高値を付けました（米東部時間10:44および10:39）。一方、下落の中心だった二銘柄は反発に加わりませんでした。MUは0.88%上昇したものの、終値のローソク足で安値を付けました（15:59）。SanDiskは-0.03%高で、7.27%の値幅となりました。MUの売買代金はなお30.9十億ドルに達し、他の三銘柄の合計を上回りました（四半期決算についてはMUの詳細分析をご覧ください）。

ローテーションのもう半分は、メガキャップ銘柄の内部で起きました。

クエリメガキャップのローテーション：木曜終値比の変化、値幅の時間帯、ドル出来高

ティッカー	前日終値	当日終値	変化率（%）	当日高値	当日高値（ET）	当日安値	当日安値（ET）	値幅率（%）	当日売買代金（十億ドル）
AAPL	308.22	312.81	1.49	314.2	11:45	307	09:30	2.35	11.7
MSFT	389.62	386.88	-0.7	389.15	09:30	381.22	09:39	2.08	9.32
NVDA	194.51	195.62	0.57	197.55	12:14	193.99	09:30	1.84	15.14
TSLA	392.81	419.77	6.86	420	15:59	390.5	09:37	7.55	19.17

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 < '2026-07-06 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-06 00:00:00')) AS day_close,
        maxIf(toFloat64(high), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS day_high,
        minIf(toFloat64(low), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS day_low,
        argMinIf(window_start, toFloat64(low), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS low_bar,
        argMaxIf(window_start, toFloat64(high), window_start >= '2026-07-06 00:00:00') AS high_bar,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-06 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 >= '2026-07-02 13:30:00' AND window_start < '2026-07-02 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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

TSLAは一方向に上昇し、6.86%まで上げました。安値は米東部時間09:37に付け、高値は終値のローソク足で記録しました（15:59）。これは木曜日の下落と正反対の動きです。AAPLは1.49%、NVDAは0.57%上昇しました。MSFTは唯一下落したメガキャップ銘柄で、-0.7%安となり、09:30の寄り付きで高値を付けました。

売買代金の動向

クエリ出来高上位を2通りで表示：取引金額上位6銘柄、取引株数上位4銘柄（同一シンボルの重複掲載1件は法人確認待ちのため除外）

ランキング	ティッカー	売買代金（十億ドル）	株式数（百万株）	ボード首位比（%）
by dollars traded	SPY	31.49	42	100
by dollars traded	MU	30.9	30.9	98.1
by dollars traded	TSLA	19.17	46.6	60.9
by dollars traded	QQQ	18.79	26	59.7
by dollars traded	NVDA	15.14	77.2	48.1
by dollars traded	AMD	14.26	25.5	45.3
by shares traded	SOXS	1.86	467.1	100
by shares traded	BITO	3.06	358.5	76.8
by shares traded	SBEV	0.07	281.9	60.4
by shares traded	TZA	0.62	161.6	34.6

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT leaderboard, ticker, dollar_volume_bn, 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(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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

SPYが売買代金首位となる31.49十億ドルを記録し、MU（30.9十億ドル）が続きました。MUは四セッション連続の首位から後退しました（月曜日から木曜日までが売買代金を押し上げました）。売買高では、三倍逆連動の半導体ETFであるSOXSが467.1百万株を記録し、再び首位となりました。連動対象の半導体株が上昇する中での首位です。

クエリ30分区間ごとの取引株数、通常取引時間（十億株）

ET時刻	株式数（十億株）	最大区分比（%）
09:30	1.96	93.7
10:00	1.31	62.7
10:30	1.09	51.9
11:00	1.06	50.5
11:30	0.88	42
12:00	0.84	40
12:30	0.76	36.3
13:00	0.77	36.5
13:30	0.81	38.7
14:00	0.69	32.8
14:30	0.68	32.5
15:00	0.84	40.3
15:30	2.1	100

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
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00'
GROUP BY et_time
ORDER BY et_time

自分で実行する

取引開始から最初の三十分で1.96十億株に達し、14:30には0.68十億株まで落ち込み、15:30の引けにかけて2.1十億株まで増えました。通常の日中のスマイルカーブで、取引は前後の時間帯に最も集中しました。

オプション市場

クエリオプション取引日の全体を一行で表示：出来高、コール比率、月曜の当日満期

オプション約定（百万）	契約数（百万）	コール出来高比率	当日満期比率	当日満期契約数（百万）	SPY契約数（百万）	QQQ契約数（百万）	TSLA契約数（百万）	最多契約原資産	最多契約行使価格	最多契約タイプ	最多契約はコールか	最多契約満期	最多契約出来高（百万）	最多契約平均価格	SPY終値−行使価格
10.53	60.98	58.4	38.7	23.57	12.1	6.88	4.29	SPY	751	C	1	2026-07-06	1.08	0.564	0.3

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 >= '2026-07-06 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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) = '260706') / sum(size), 1) AS same_day_expiry_pct,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260706')) / 1e6, 2) AS same_day_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,
    round(toFloat64(sumIf(size, underlying_symbol = 'TSLA')) / 1e6, 2) AS tsla_contracts_m,
    top_contract.1 AS top_contract_underlying,
    top_contract.2 AS top_contract_strike,
    top_contract.3 AS top_contract_type,
    if(top_contract.3 = 'C', 1, 0) AS top_contract_is_call,
    top_contract.4 AS top_contract_expiry,
    round(toFloat64(top_contract.5) / 1e6, 2) AS top_contract_volume_m,
    round(top_contract.7, 3) AS top_contract_avg_price,
    round(spy_regular_close - top_contract.2, 2) AS spy_close_minus_strike
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-06 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 00:00:00'

自分で実行する

オプションの売買高は60.98百万契約で、約定件数は10.53百万件でした。その58.4%％がコールでした。当日満期の取引は全体の38.7%（23.57百万契約）を占めました。月曜日としては通常の0DTE比率で、祝日前の木曜日に記録した二重に膨らんだ比率を下回りました。最も活発だったのは、当日満期のSPY $751コールでした。1.08百万契約が平均$0.564で取引され、SPYは権利行使価格を$0.3上回って引けたため、イン・ザ・マネーでした。木曜日はプットで終えた価格帯で、今回はコールが取引上位に立ちました。

クォートテープ：ギャップ上昇は広い気配で取引されたのか

上記の各価格の背後には、上場銘柄全体で継続的に更新されるクォートストリーム、すなわちNBBO（最良買い気配・最良売り気配）があります。ギャップを伴う寄り付きでは気配が不安定になりやすいため、毎セッション計測しています。

クエリ株式NBBO全体：7月6日と7月2日セッションの比較、および月曜の気配値が集中した水準

7月6日更新数（百万）	7月2日更新数（百万）	前日比	7月6日寄り付き30分更新数（百万）	7月6日正午前後30分更新数（百万）	7月6日引け前30分更新数（百万）
391.96	597.22	-34.4	58.66	20.74	33.7

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-06')) / 1e6, 2) AS jul6_updates_m,
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02')) / 1e6, 2) AS jul2_updates_m,
    round((countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-06')) / countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-02')) - 1) * 100, 1) AS day_over_day_pct,
    round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 14:00:00') / 1e6, 2) AS jul6_open_half_hour_m,
    round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 18:00:00') / 1e6, 2) AS jul6_midday_half_hour_m,
    round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 19:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 20:00:00') / 1e6, 2) AS jul6_close_half_hour_m
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE (sip_timestamp >= '2026-07-02 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-03 00:00:00')
   OR (sip_timestamp >= '2026-07-06 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-07 00:00:00')

自分で実行する

月曜日のテープでは、NBBOの更新が391.96百万件記録されました。木曜日は597.22百万件で、-34.4%、祝日前のセッションよりメッセージ数は3分の1少なくなりました。更新は寄り付きに集中し、最初の30分は58.66百万件、午後1時30分時点では20.74百万件、引けにかけては33.7百万件でした。木曜日より気配は少なかったものの、スプレッドが広がったわけではありません。

クエリギャップ寄り付き時の最良気配：中央値の気配スプレッドと気配更新率、9:30–9:42 ET対日中の比較対象（各12分）

ティッカー	寄り付きスプレッド（bps）	正午前後スプレッド（bps）	スプレッド差（bps）	寄り付き更新数（千）	正午前後更新数（千）	気配更新率比	セッション更新数（百万）	除外した無効気配
DIA	0.76	0.57	0.19	105.9	19.6	5.4	0.83	7
IWM	0.67	0.33	0.34	219.1	98.4	2.2	2.56	62
MSFT	3.88	1.56	2.32	25.2	6.6	3.8	0.32	121
MU	8.09	4.46	3.63	53.5	15.2	3.5	0.69	317
QQQ	0.83	0.42	0.42	357.9	121.4	2.9	3.96	239
SNDK	21.07	8.16	12.9	14.9	4.6	3.3	0.16	38
SPY	0.27	0.27	0	276.9	92.8	3	3.35	883
STX	30.94	25.62	5.32	2.9	0.8	3.4	0.04	11
TSLA	4.57	1.68	2.89	40.6	17.7	2.3	0.6	553
WDC	14.67	9.28	5.39	9.5	2.1	4.5	0.1	40

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT
    ticker,
    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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 13:42:00'), 2) AS open_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 >= '2026-07-06 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 17:42:00'), 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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 13:42:00')
        - 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 >= '2026-07-06 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 17:42:00'), 2) AS spread_delta_bps,
    round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 13:42:00') / 1e3, 1) AS open_updates_k,
    round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 17:42:00') / 1e3, 1) AS midday_updates_k,
    round(countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 13:42:00') / countIf(sip_timestamp >= '2026-07-06 17:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 17:42:00'), 1) AS quote_rate_ratio,
    round(count() / 1e6, 2) AS session_updates_m,
    countIf(bid_price <= 0 OR ask_price <= 0 OR bid_price > ask_price) AS dropped_invalid_quotes
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('DIA', 'IWM', 'MSFT', 'MU', 'QQQ', 'SNDK', 'SPY', 'STX', 'TSLA', 'WDC')
  AND sip_timestamp >= '2026-07-06 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-06 20:00:00'
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

自分で実行する

買い気配と売り気配のスプレッドは、仲値を基準にしたベーシスポイント単位の売買コストです。1bpは、100ドルの株価に対して1ペニーに相当します。確認した銘柄では、ギャップ発生後最初の12分間に、正午よりスプレッドが狭かった銘柄はありませんでした。SPYの最良気配も両時間帯で同じでした（0.27bp、変化幅0bp）。一方、寄り付きに向けた気配更新の速度は3倍でした。スプレッド拡大の影響を受けたのは指数ファンドではなく個別銘柄です。SanDiskの拡大幅が最大で（+12.9bp、8.16から21.07へ）、MUは+3.63bp、TSLAは+2.89bpでした。これに対し、QQQは最良気配0.83bpに対して0.42bpでした。Seagateは「すべて流動性が高いのではないか」という見方への答えになります。寄り付きのスプレッドは30.94bpで、SPYの最良気配の100倍を超えました。

クエリSPYの更新加重平均気配スプレッド：直近1か月との比較（順位1位＝最も狭い）

7月6日平均スプレッド（セント）	狭さ順位	比較セッション数	最広セッション（セント）	他セッション平均（セント）	最初のセッション	除外した無効気配
1.815	1	21	2.865	2.337	June 4, 2026	41468

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT
    round(anyIf(avg_spread_cents, d = toDate('2026-07-06')), 3) AS jul6_avg_spread_cents,
    arrayCount(x -> x < anyIf(avg_spread_cents, d = toDate('2026-07-06')), groupArrayIf(avg_spread_cents, d != toDate('2026-07-06'))) + 1 AS tightness_rank,
    count() AS sessions_compared,
    round(max(avg_spread_cents), 3) AS widest_session_cents,
    round(avgIf(avg_spread_cents, d != toDate('2026-07-06')), 3) AS other_sessions_avg_cents,
    replaceAll(formatDateTime(min(d), '%M %e, %Y'), '  ', ' ') AS first_session,
    sum(dropped_invalid) AS dropped_invalid_quotes
FROM (
    SELECT toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS d,
           avgIf(toFloat64(ask_price - bid_price), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price) * 100 AS avg_spread_cents,
           countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS dropped_invalid
    FROM global_markets.cache_stocks_quotes
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND sip_timestamp >= toDateTime('2026-06-04 00:00:00')
      AND sip_timestamp < toDateTime('2026-07-07 00:00:00')
      AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY d
)

自分で実行する

通常取引時間全体で見ると、7月6日はSPYにとって直近1カ月で最もスプレッドが狭いセッションでした。気配更新件数で加重した平均スプレッドは1.815セントで、June 4, 2026以降の21セッション中、順位は1位でした。1カ月平均は2.337セント、最も広い日は2.865に達しました。祝日で気配件数が減った日でも、指数の買い手は市場で最も低い売買コストを享受できました。

金利：三連休中もイールドカーブは小動き

クエリ米国債イールドカーブ：7月6日と7月2日の取引値の比較（データのある満期のみ）

曲線上の点	7月6日利回り	セッション変化（bp）
1 month	3.69	-1
3 month	3.87	5
1 year	3.95	-1
2 year	4.13	-1
5 year	4.21	-2
10 year	4.48	-1
30 year	4.99	1
2s10s spread	0.35	0

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT
    t.1 AS curve_point,
    round(t.2, 2) AS jul6_yield_pct,
    round((t.2 - t.3) * 100) AS session_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 = '2026-07-06') AS d,
         (SELECT * FROM global_markets.treasury_yields WHERE date = '2026-07-02') AS p
)

自分で実行する

3連休中、イールドカーブはほとんど動きませんでした。10年債利回りは4.48%、2年・10年スプレッドは0.35ポイントで、いずれも7月2日の約定水準から1～2ベーシスポイント以内にとどまりました。目立った動きがあったのは3カ月物だけで、5ベーシスポイントでした。

その日の市場を支えたカレンダー

クエリ7月6日の企業カレンダーと情報フローを一行で表示（スクリーナーの誤検出の背景にあるリバーススプリット集中も含む）

権利落ち記録	実施済み株式分割	株式併合	株式分割	上場IPO	SEC提出書類	インサイダーForm 4提出書類	8-K提出書類	ニュース記事	ニュース配信元	最多報道ティッカー	最多報道記事数
119	15	14	1	0	3164	1219	201	236	3	NVDA	25

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')) = '2026-07-06'
    ) 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')) = '2026-07-06'
            )
            WHERE t != 'SPCX'
            GROUP BY t
        )
    ) AS top_news
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-06') AS ex_dividend_records,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06') AS splits_executed,
    (SELECT countIf(toFloat64(split_from) > toFloat64(split_to)) FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06') AS reverse_splits,
    (SELECT countIf(toFloat64(split_to) > toFloat64(split_from)) FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06') AS forward_splits,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-06') AS ipos_listed,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-06') AS sec_filings,
    (SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '4') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-06') AS insider_form4_filings,
    (SELECT uniqExactIf(accession_number, form_type = '8-K') FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = '2026-07-06') AS filings_8k,
    news.1 AS news_articles,
    news.2 AS news_publishers,
    top_news.1 AS most_covered_ticker,
    top_news.2 AS most_covered_articles

自分で実行する

119件の配当記録が権利落ちとなり、15件の株式分割が実施され、0件の新規上場がありました。SECのインデックスには、届出書3164件、Form 41219件、8-K201件が記録されました。祝日前の木曜日に比べ、取引材料は少なめでした。ニュースフィードには236本の記事が掲載され、最も多く取り上げられた銘柄はNVDAで、株価は25でした。

値上がり銘柄一覧の裏にある株式併合の壁

14件の15株式分割のうち、株式併合は1件でした。大半は1ドル未満の株価で実施されたもので、残りが株式分割です。株式併合では、複数の旧株を比例的に高い株価の一株にまとめます。未調整のスクリーナーでは、何も増えていないのに三桁の「上昇」として表示されます。全体像は次のとおりです。

クエリ7月6日に実施された全株式分割、分割前後の未調整終値（両側に通常取引時間のテープがない分割は除外）

ティッカー	分割前株式数	分割後株式数	分割後1株あたりの分割前株式数	7月2日終値	7月6日終値	未調整騰落率(%)
INLF	200	1	200	0.02	6.31	31450
NTCL	50	1	50	0.09	4.62	5033.3
NIPG	30	1	30	0.24	8.18	3308.3
JZ	30	1	30	0.1	2.99	2890
HKIT	25	1	25	0.17	4.13	2329.4
CRIS	20	1	20	0.35	5.9	1585.7
NVVE	18	1	18	0.32	4.94	1443.8
ABTC	15	1	15	0.56	8.47	1412.5
TXXS	10	1	10	2.35	24.34	935.7
SLAI	7	1	7	0.45	3.19	608.9
SNAL	5	1	5	0.61	3.03	396.7
NIVF	3	1	3	0.46	1.5	226.1

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT
    s.ticker AS ticker,
    toFloat64(s.split_from) AS old_shares,
    toFloat64(s.split_to) AS new_shares,
    round(toFloat64(s.split_from) / toFloat64(s.split_to), 0) AS old_shares_per_new,
    p.prev_close AS jul2_close,
    d.day_close AS jul6_close,
    round((d.day_close / p.prev_close - 1) * 100, 1) AS unadjusted_pct_chg
FROM (
    SELECT ticker, any(split_from) AS split_from, any(split_to) AS split_to
    FROM global_markets.stocks_splits
    WHERE execution_date = '2026-07-06'
    GROUP BY ticker
) s
INNER JOIN (
    SELECT ticker, round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) AS prev_close
    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 IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06')
    GROUP BY ticker
    HAVING prev_close > 0
) p ON s.ticker = p.ticker
INNER JOIN (
    SELECT ticker, round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00'
      AND ticker IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-06')
    GROUP BY ticker
    HAVING day_close > 0
) d ON s.ticker = d.ticker
ORDER BY unadjusted_pct_chg DESC, ticker ASC

自分で実行する

12行はすべて株式併合です。未調整の価格データでは、三桁以上の「上昇」として表示されています。最上段の31450%は、200対1の株式併合で、未調整の終値は$0.02から$6.31になっています。最小の比率である226.1%は、3対1です。表の中ほどには、最も分かりやすい例があります。10対1の株式併合により、TXXSの未調整終値は木曜日の$2.35から月曜日の$24.34へ変わりました。旧株十株が一株になっただけで、十倍に上昇したわけではありません。未調整の価格変化を使うスクリーナーでは、この表全体が実際に値上がりした銘柄より上位に並びます。当社のスクリーナーは株式分割を除外しています。木曜日のCRWDの株式分割は逆に、暴落したように見せていました。

休場明け最初の取引日を確認

クエリセッション確認：SPYで観測された分足の範囲、7月3日の休場、次のカレンダー上の休場

SPY最初のバー(ET)	SPY最後のバー(ET)	SPY分足バー	通常取引時間バー	日中セッション	7月3日SPYバー	次回休場日	次回休場名
04:00	19:59	917	390	1	0	September 7, 2026	Labor Day

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 >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 20:00:00') AS regular_session_bars,
    uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-07-06 13:30:00' AND window_start < '2026-07-06 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,
    (SELECT replaceAll(formatDateTime(min(date), '%M %e, %Y'), '  ', ' ') FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-06' AND status = 'closed') AS next_closure_date,
    (SELECT argMin(name, date) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-06' AND status = 'closed') AS next_closure_name
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-06 00:00:00' AND window_start < '2026-07-07 00:00:00'

自分で実行する

7月6日は早引けではなく、通常取引の全セッションでした。SPYのバーはニューヨーク時間で04:00から19:59まで記録され、通常取引時間のバーは正確に390本でした。その前の金曜日である7月3日は、SPYのバーが0本でした。7月4日の独立記念日が土曜日に当たったため、終日休場となりました。次の休場日はLabor Dayで、September 7, 2026です。休場前の四セッションの週間動向は、週間振り返りで確認できます。

よくある質問

2026年7月6日の株式市場はどう推移しましたか？

主要四指数ETFはすべて上昇して引けました。QQQは1.39%、SPYは0.87%、IWMは0.45%、DIAは0.42%でした。流動性の高い銘柄のうち62.4%が上昇し、その大半は夜間ギャップによるものでした。

2026年7月6日に最も上昇したセクターはどれですか？

テクノロジー（XLK）が十一のセクターETFを主導し、上昇率は1.71%でした。ディフェンシブなセクターは-1.08%まで低下し、最良から最悪までの差は2.79ポイントでした。これはS&P連動ETFの0.87%の値動きの数倍に相当します。

2026年の独立記念日は株式市場が開いていましたか？

いいえ。7月4日は土曜日だったため、取引所は独立記念日の休場日を7月3日金曜日に振り替えました。上記の0本のSPYの分足がこの休場を示しています。7月6日が休場明けの最初の取引日でした。

7月6日に一部の銘柄が一日で大幅上昇したように見えたのはなぜですか？

14件のリバース・スプリットが実施されました。旧株式を多数まとめて一株にし、株価を比例して引き上げると、未調整の画面では数百％の「上昇」と表示されます。しかし、保有ポジションの価値は変わりません。上記の12銘柄はいずれもこのケースです。

ギャップ寄り付きではスプレッドが拡大しましたか？

個別株だけで拡大しました。SPYの寄り付き後十二分間における気配スプレッドの中央値は0.27ベーシスポイントで、昼間の水準と同じでした。SanDiskは昼間より12.9ベーシスポイント広いスプレッドを提示しました。

データ注記

ドル出来高は1分当たりの代理指標です。各1分足の終値に出来高を乗じ、その合計で算出しています。
セクターバスケットはベンダーの項目ではなく、定義した手法です。対象はS&Pの主要セクターETF十一銘柄（XLB、XLC、XLE、XLF、XLI、XLK、XLP、XLRE、XLU、XLV、XLY）で、毎セッション同じ銘柄群を使用しています。
提示スプレッドは、有効な両側気配について（売り気配 − 買い気配）÷仲値で算出した中央値です。片側気配、ゼロ気配、クロス気配は除外し、パネル内で件数を集計しています。
同一シンボルを再利用した一銘柄の上場分は、銘柄の実体確認が完了するまでランキングから除外しています（取引記録）。

方法論

対象期間は単一の取引セッションです（観測したバーで確認した1セッション）。タイムスタンプはUTCで保存し、クエリ内でニューヨーク時間に変換しています。「終値」は通常取引時間の最後の1分足を指します。日次変化では、7月3日の休場を挟む前回セッションの7月2日と7月6日を比較しています。これはバーで確認しており、仮定に基づくものではありません。
小数値は比率計算の前に64ビット浮動小数点数へ変換しています。各パネルは執筆時点で、アクセス制限付きの読み取り専用経路を通じて一度だけ読み込んでいます。

各パネルは保存済みクエリの結果です。チャート、テーブル、SQLは一つのオブジェクトとして扱われます。いずれもStrasmore端末に貼り付けて、自分用に利用できます。前回のセッション：7月2日。次回：7月7日。

#recap #daily #spy #qqq #market structure