By 2026年第2四半期は回復の四半期となりました。マイナスとなった第1四半期の後、主要なインデックスETFはすべて二桁の 상승を見せ、QQQが26.5%を記録して全体を牽引しました。以下のパネルでは、月次の推移、金利の背景、カレンダーといった四半期の動向を示しています。また、本文中に記載された2つのデータ上の注意点についても触れています。すべての数値は保存されたクエリの結果です。正確なSQLを確認するには、各パネルを展開してください。
四半期実績
第1四半期からどの程度変動したでしょうか。このパネルは、1つのクエリで両四半期の収益率を算出しています。26.5%の参照値は、外部から読み込むのではなく、同じ定義でリアルタイムに再計算されます。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
/ argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS q2_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker26.5%の第1四半期は-6.9%でしたが、QQQは第2四半期に上昇しました。SPYは-5.2%の後に14.1%、IWMは20.2%となりました。第1四半期に下落したすべての指数は、第2四半期に大幅に回復しました。これら4つの指数は、それぞれ異なる傾向を示しています。成長株指数は第1四半期に最も深く下落しましたが、最大の回復を記録しました。価格加重型のダウ工業株指数（DIA）は、-3.9%から12.1%へと変動しました。IWMは第1四半期にほとんど下落せず（0.1%）、第2四半期の20.2%は下落の修復ではなく、横ばいからの継続的な上昇となりました。四半期収益率の列だけでは、回復とモメンタムは区別できません。それらを区別するのは第1四半期の列です。
過去の第2四半期と比較した今四半期のパフォーマンス
回復局面にある四半期は、当事者としては歴史的なものに感じられます。しかし、実際のデータがそうであるかは、市場の記録が示します。本システムは、1つのクエリですべての年の4月から6月までのリターンを再計算します。毎年同じ計算を行い、この四半期を過去のデータと比較して順位付けします。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT toYear(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS y,
ticker,
uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions,
round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
AND window_start >= toDateTime('2003-01-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
AND toMonth(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 4 AND 6
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY y, ticker
HAVING sessions >= 50
ORDER BY y ASC, ticker ASC各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker,
round(anyIf(ret, y = 2026), 1) AS q2_2026_pct,
arrayCount(x -> x > anyIf(ret, y = 2026), groupArrayIf(ret, y != 2026)) + 1 AS rank_best,
count() AS q2s_compared,
min(y) AS first_year,
anyIf(sessions, y = 2026) AS sessions_2026
FROM (
SELECT toYear(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS y,
ticker,
uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions,
(argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS ret
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
AND window_start >= toDateTime('2003-01-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
AND toMonth(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 4 AND 6
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY y, ticker
HAVING sessions >= 50
)
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker ASC結果は歴史的な水準に近いです。QQQの26.5%は、17個の比較対象となる第2四半期の中で2位です（1位が最高）。これより高いリターンを記録した第2四半期は、過去に1回だけ存在します。詳細は上記の年別表に示されています。SPYの14.1%は、2004年以降の23個のデータの中で3位です。2つの留意事項があります。QQQは、過去数年間に異なるティッカーシンボルで取引されていた期間があるため、データ期間が短くなっています（表内の年別カウントにより、該当する年は除外されています）。また、すべての履歴クエリは今四半期の末を上限として固定しているため、将来のデータによって比較対象が自動的に増えることはありません。本ページのすべての順位は、暦四半期内の取引時間中の始値から終値までの数値に基づいています。
月次の階段状の推移
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start, ticker,
round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct,
round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start, ticker
ORDER BY period_start, ticker今四半期は、期首に上昇が集中しました。4月に大幅な上昇があり (SPY 9.9%, QQQ 14.8%)、5月も上昇が続きました (4.9% および 10.3%)。6月はわずかに下落しました — SPY -1.2%。詳細は 6月の要約 を参照してください。騰落銘柄数の内訳も含まれています。
市場の主導銘柄、四半期ベースの規模
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker,
round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 1) AS dollar_bn,
round(100 * sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / max(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume))) OVER (), 1) AS pct_of_leader
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY dollar_bn DESC
LIMIT 8四半期全体では、MU（$2047.5）がSPY（$2032）を僅かに上回り、市場のトップとなりました。これは、単一の銘柄が3ヶ月間で主要なインデックスファンドを、リーダーの総額の99.2%の差で上回ったことを意味します。それに続く銘柄は、QQQ（$1658.5）、次に$1591.8のNVDA（6月の詳細はこちらで詳細を確認）、そして$1198.8のTSLAです。このリストはパフォーマンスではなく、取引時間中の売買代金に基づいている点に注意してください。銘柄は、株価が下落している月でも取引を主導することがあります。リーダー銘柄の6月の詳細は、こちらの詳細分析で確認できます。データ基準：4月1日〜6月30日の取引時間内。エンティティの確認待ちのため、重複シンボルの6月のリストは1件除外されています（詳細はこちら）。
市場の広がり：日次推移
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT countIf(day_ret > 0) AS up_sessions,
countIf(day_ret < 0) AS down_sessions,
countIf(day_ret = 0) AS flat_sessions,
count() AS sessions_total
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 2) AS day_ret
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY d
)今四半期の62セッションのうち、36がSPYの上昇で取引を終え、26が下落しました。これは二桁台の数値となる四半期の上昇優勢を示しています。ティッカー単位の銘柄数（全上昇銘柄および下落銘柄）は、四半期規模では制限があります。全市場のスキャンは、このページが生成するクエリ予算を超過するため、等価カウントによる市場の広がりは月単位で示されます。6月の騰落比では下落が上昇を上回っており、詳細は6月の要約に記載されています。ここでは、範囲を制限せずに境界条件を明示しています。
オプション取引の推移（月別）
上場オプション取引全体の月次データに基づき、今四半期の市場構造を解説します。取引高は四半期末にかけて増加しました。4月の1386.9百万枚から、今四半期で最も活発な6月には1477.9百万枚に達しました。これに伴い、当日満期（0DTE）の割合も30.3%から34.3%へと上昇しました。6月の割合は上半期で最高を記録しています。1月以降の推移については、上半期のまとめに記載しています。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-05-01 00:00:00')各数値の背後にある正確なSQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-05-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-06-01 00:00:00')各数値の背後にある正確なSQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')月次サンプルに基づく取引コスト
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session,
round(quantileDeterministicIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 3) AS med_spread_bps,
round(count() / 1e6, 2) AS quote_updates_m,
countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'SPY'
AND ((sip_timestamp >= toDateTime64('2026-04-15 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-04-15 20:00:00', 9))
OR (sip_timestamp >= toDateTime64('2026-05-13 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-05-13 20:00:00', 9))
OR (sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-10 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-06-10 20:00:00', 9)))
GROUP BY session
ORDER BY session ASC四半期の月次サンプルにおけるSPYのメディアン・クオート・スプレッド：4月のサンプルは0.286 bps、5月は0.27 bps、6月は0.409 bps。6月のサンプルが最も広くなっています。算出条件：月間メディアンではなく、特定のラベル付きサンプルセッション（毎月第2水曜日）に基づきます。無効なクオートは除外せず、パネルに含めています。
金利：イールドカーブがフラット化した四半期
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT toString(date) AS d,
round(yield_10_year, 2) AS y10,
round((yield_10_year - yield_2_year) * 100, 0) AS spread_2s10s_bp
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= toDate('2026-04-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
AND isNotNull(yield_10_year) AND isNotNull(yield_2_year)
ORDER BY date2s10s spreadは、四半期初めに52ベーシスポイントでしたが、期末には30となりました。10年債が4.44%で終了したことから、フラット化が進んだ四半期といえます。この動きの半年間の詳細は、H1 recapに記載されています。仕組みとしては、フラット化とは短期金利が長期金利に接近したことを意味します。この傾向が継続するかどうかは、この表からは判断できず、本ページでも言及しません。
カレンダー、四半期スケール
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-04-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')) AS ex_div_events,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-04-01') AND execution_date <= toDate('2026-06-30')) AS splits,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-04-01') AND listing_date <= toDate('2026-06-30')) AS ipos,
(SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date >= toDate('2026-04-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')) AS q2_filings,
(SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = toDate('2026-04-30')) AS filings_apr30,
(SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = toDate('2026-06-30')) AS filings_jun30今四半期に上場した105社、実施された435件の株式分割、および支払われた15402件の配当落ちイベントについて。提出書類数（235075）には、開示のタイムラグが含まれています。インデックスには、四半期の最終日である6月30日時点で31件、4月30日時点で34件の書類しか保持されていません。近隣の日付には数千件の書類があるため、四半期の合計は2つの月末日分が不足しており、フィードのバックフィルが行われるまで過小評価された状態となります。月末のギャップに関する診断ノートはこちら。
四半期末に向けたカレンダーの動き
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT m, ipos, splits, ex_divs FROM (
SELECT '2026-04' AS m,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-04-01') AND listing_date <= toDate('2026-04-30')) AS ipos,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-04-01') AND execution_date <= toDate('2026-04-30')) AS splits,
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-04-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-04-30')) AS ex_divs, 1 AS o
UNION ALL SELECT '2026-05',
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-05-01') AND listing_date <= toDate('2026-05-31')),
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-05-01') AND execution_date <= toDate('2026-05-31')),
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-05-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-05-31')), 2
UNION ALL SELECT '2026-06',
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-06-01') AND listing_date <= toDate('2026-06-30')),
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-06-01') AND execution_date <= toDate('2026-06-30')),
(SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-06-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')), 3
) ORDER BY o四半期が進むにつれ、企業のスケジュールが過密になりました。配当落ちの件数は月ごとに増加し、4月の3947から6月には6651に達しました。株式分割も同様に増加しています（129から164）。新規上場（IPO）の件数は3ヶ月間を通じて横ばいでした。今四半期において、波のように急増しているのはIPOではなく配当です。
セッションの記録
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
(SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')) AS q2_sessions,
(SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-05-01 00:00:00')) AS april_sessions,
(SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-05-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-06-01 00:00:00')) AS may_sessions,
(SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')) AS june_sessionsカレンダーに基づく想定ではなく、観測されたバーから検証された62セッション：21は4月、20は5月（メモリアルデー）、21は6月（ジューンティーンス）です。月単位の記録および決済の証拠は、6月のまとめと祝日の解説に記載されています。
データに関する注記
データ注記の詳細
- 空売り残高は6月15日の決済分までを対象としています。6月末の数値は未確定です。詳細は 6月のまとめ をご確認ください。データの更新に合わせて本記事も再生成されます。
- 月末の提出インデックスの乖離については、本文中に記載しています。6月30日と4月30日は今四半期に含まれます。3月31日も同様の傾向を示しています。最終日が平日の2026年各月末のデータは、ほぼ空の状態です。根拠と診断結果は 診断ノート に記載されています。
- マイクロストラクチャ（ティックレベルの仕組み）については、本記事では意図的に除外しています。セッション全体のテープ分析は 6月29日の詳細分析 をご確認ください。
- 出来高上位銘柄の除外: エンティティの確認待ちのため、銘柄名が重複している6月のリストを1件除外しています。
手法
- 対象期間は2026年4月1日から6月30日までです。観測されたバーに基づき、62 セッションを確認済みです。四半期収益率は、期間内の通常の取引開始から終了までの値を用います。Q1との比較は、同一の定義でリアルタイムに再計算されます。
- タイムスタンプはUTCで保存され、生のUTC範囲でフィルタリングされています。当該四半期の通常取引時間は13:30–20:00 UTCです。ドル建て出来高は、通常取引時間内の分足終値に分足出来高を乗じたものです。複数年の履歴ブロックは、東部標準時（各行で変換されるDST対応の慣習）の通常取引時間でフィルタリングし、上限を今四半期の末日に設定しています。詳細な検証（2003年9月までの分足履歴）については、H1 recap の手法を参照してください。
- データ生成は、ゲート付きの読み取り専用パスを通じて実行されます。公開ページがライブデータを照会することはありません。データウェアハウスの状態は2026年7月5日時点のものです。
これは定例の四半期リキャップの第1版です。Q3版からはここへリンクされます。月別詳細：June。今四半期で完了した上半期：H1 2026。