2026年第2四半期の市場振り返り

By Matt Connor 2026-07-04 Updated 2026-08-02

2026年第2四半期は回復の四半期でした。第1四半期がマイナスとなった後、主要指数ETFはすべて二桁上昇し、QQQが26.5%で先導しました。以下のパネルでは、四半期の推移、月次の段階的な動き、金利環境、カレンダー、および本文中に記載した二つのデータ上の注意点を示しています。数値はすべて保存済みクエリの結果です。各パネルを展開すると、正確なSQLを確認できます。

ボード上の四半期

Q1からの変動幅はどの程度だったのでしょうか。このパネルでは、1つのクエリで両四半期のリターンを計算します。Q1の基準値も、どこか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しています。

クエリ4指数ETFの2026年第2四半期リターンと、比較用にリアルタイム再計算した第1四半期

ticker	Q2リターン（%）	Q1リターン（%）	Q2終値
DIA	12.1	-3.9	522.28
IWM	20.2	0.1	300.42
QQQ	26.5	-6.9	735.76
SPY	14.1	-5.2	746.32

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 ticker

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QQQは、Q1に-6.9%下落した後、四半期で26.5%上昇しました。SPYは-5.2%の後、14.1%上昇しました。IWMは20.2%でした。第1四半期に下落したすべての指数が、第2四半期には下落分を上回って回復しました。

4つの指数は、3つの異なる動きを示しています。グロース指数はQ1の下落幅が最も大きく、その後の回復幅も最大でした。価格加重の工業株指数であるDIAは、-3.9%から12.1%へ転じました。IWMはほとんど下落しておらず、Q1は0.1%でした。そのため、20.2%となった四半期は、下落からの回復ではなく、横ばいのスタートに上乗せされた動きでした。四半期リターンの列だけを見ると、回復とモメンタムは同じに見えます。両者を区別するのはQ1の列です。

この四半期を、テープ上のすべての第2四半期と比較

回復局面の四半期は、その最中にいると歴史的に感じられます。テープを見れば、今回も同様に評価できるかが分かります。各パネルは一つのクエリで、分単位の履歴にある各年について、4月から6月までの同じリターンを再計算します。計算方法は毎年同一で、そのうえで今回の四半期を他の年と順位付けします。

クエリテープ上の各年の第2四半期：SPYとQQQを同一条件で再計算（セッション数を表示）

40 rows (showing 20)
年	ticker	セッション	Q2リターン（%）
2004	QQQ	62	5.3
2004	SPY	62	1.2
2005	SPY	64	0.4
2006	SPY	63	-2.4
2007	SPY	63	5.5
2008	SPY	64	-4.3
2009	SPY	63	17.2
2010	SPY	63	-12.5
2011	QQQ	63	-1.2
2011	SPY	63	-1.1
2012	QQQ	63	-4.9
2012	SPY	63	-3.1
2013	QQQ	64	3.2
2013	SPY	64	2.3
2014	QQQ	63	6.6
2014	SPY	63	4.3
2015	QQQ	63	1.4
2015	SPY	63	-0.2
2016	QQQ	64	-0.9
2016	SPY	64	2.5

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

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クエリ順位の記録：今四半期と過去すべての第2四半期を比較（順位1位が最高、自己比較を除外）

ticker	2026年Q2（%）	最高順位	比較したQ2数	初年度	2026年のセッション数
QQQ	26.5	2	17	2004	62
SPY	14.1	3	23	2004	62

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

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今回の動きは歴史的な水準に近い結果です。QQQの26.5%は、比較可能な第2四半期17件中2位です（1位が最高）。過去の第2四半期でこれを上回ったのは一つだけで、どの年だったかは上の年別表に示しています。SPYの14.1%は、2004以降の23回中3位です。

併せて二点を開示します。QQQの系列は短くなっています。これは、同ファンドが数年間、別のルートシンボルで取引されていたためです。セッション数のガードにより、その期間は明示的に除外しており、各年の件数は表に記載しています。また、すべての履歴クエリでは上限を今回の四半期末に固定しています。そのため、後年のデータが追加されても比較対象が気付かないうちに増えることはありません。

このページのすべての順位の基準は、暦四半期内の通常取引時間における寄り付きから引けまでのリターンです。

月次の階段

クエリ第2四半期を月別に：4月、5月、6月（SPYとQQQを同一条件で再計算）

期間開始	ticker	月間リターン（%）	月末終値
2026-04-01	QQQ	14.8	667.6
2026-04-01	SPY	9.9	718.43
2026-05-01	QQQ	10.3	738.25
2026-05-01	SPY	4.9	756.4
2026-06-01	QQQ	-0.2	735.76
2026-06-01	SPY	-1.2	746.32

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

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四半期の上昇は前半に集中しました。4月が大きく寄与し（SPY 9.9%、QQQ 14.8%）、5月も上昇を上乗せしました（4.9%、10.3%）。6月はその一部を返し、SPYは-1.2%となりました。6月の振り返りでは、月の動きを詳しく説明し、その下にある騰落銘柄数の内訳も示しています。

テープの主役、四半期ベース

クエリ第2四半期の通常取引時間のドル出来高、全銘柄（同一シンボルの再利用による1件の上場は法人確認待ちで除外）

ticker	ドル（10億）	首位に対する割合（%）
MU	2047.5	100
SPY	2032	99.2
QQQ	1658.5	81
NVDA	1591.8	77.7
TSLA	1198.8	58.5
SNDK	980	47.9
AMD	755.2	36.9
INTC	712.3	34.8

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

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四半期全体では、MU（$2047.5十億）がSPY（$2032十億）をわずかに上回り、三カ月間の売買代金で主要指数ファンドを上回った単一銘柄として、首位に立ちました。その差は首位銘柄の合計の99.2%でした。続いてQQQ（$1658.5十億）、次に$1591.8十億のNVDAです。同銘柄の六月の取引は一件ずつこちらで詳しく分析しています。$1198.8十億のTSLAがその後に続きます。このリストが示すのは、パフォーマンスではなく通常取引時間中の売買代金です。下落した月でも、銘柄がテープの主役になることはあります。首位銘柄の六月の取引は詳細分析で一件ずつ取り上げています。集計基準は四月一日から六月三十日までの通常取引時間です。同一シンボルを再利用した六月の銘柄は、法人の確認が完了していないため除外しました（その取引記録）。

ブレッドス：日次の粒度

クエリ四半期を通じたSPYの上昇・下落セッション、簡易な記録1件

上昇セッション数	下落セッション数	横ばいセッション数	セッション総数
36	26	0	62

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
)

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四半期の36セッションのうち、62セッションはSPYが上昇して終了し、26セッションは下落して終了しました。上昇日の優勢は、二桁の四半期に見合うものです。全銘柄の上昇銘柄と下落銘柄を数えるティッカー単位の集計は、四半期の粒度に制限されます。単一の市場全体スキャンでは、このページが生成するクエリ予算（執筆時点で計測）を超えるためです。均等カウントのブレッドスは月次の粒度で示します。上昇銘柄より下落銘柄が多かった六月の上昇銘柄・下落銘柄の内訳は六月の振り返りに記載しています。この制限は、対象範囲を黙って狭めるのではなく、ここで明示しています。

オプション取引フロー、月別

当四半期の市場ミクロ構造を、上場オプション市場全体の月次推移という、実態を捉えられる唯一の尺度で示します。出来高は四半期末に向けて増加しました。4月の1386.9百万枚から6月には1477.9百万枚となり、6月は当四半期で最も活発な月でした。同日満期（0DTE）の比率も上昇し、30.3%から34.3%となりました。6月の比率は上半期で最高です。1月以降の推移は上半期の振り返りで確認できます。

クエリ4月：全銘柄のオプション契約出来高と当日満期比率（1回のスキャン）

契約数（100万）	ゼロDTE（%）	セッション
1386.9	30.3	21

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')

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クエリ5月：全銘柄のオプション契約出来高と当日満期比率（1回のスキャン）

契約数（100万）	ゼロDTE（%）	セッション
1394.6	30.3	20

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')

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クエリ6月：全銘柄のオプション契約出来高と当日満期比率（1回のスキャン）

契約数（100万）	ゼロDTE（%）	セッション
1477.9	34.3	21

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')

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月次サンプルで見た取引コスト

クエリ四半期の各月、ラベル付きサンプルセッション1回におけるSPYの中央値気配スプレッド（第2水曜日）

セッション	中央値スプレッド（bps）	気配更新数（100万）	無効データ除外数
2026-04-15	0.286	2.12	1047
2026-05-13	0.27	2.64	661
2026-06-10	0.409	7.48	12382

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

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四半期の月次サンプルセッションにおけるSPYの中央値ベースの気配スプレッドは、四月のサンプルで0.286bp、五月で0.27、六月で0.409でした。六月のサンプルが最も広いスプレッドとなりました。算出基準は明記されています。対象は各月の単一の指定サンプルセッション（毎月第2水曜日）であり、月全体の中央値ではありません。無効な気配値もパネルに含めており、除外していません。

金利：イールドカーブがフラット化した四半期

クエリ2年・10年スプレッドと第2四半期を通じた10年金利、日次

63 rows (showing 20)
日	Y10	2s10sスプレッド（bp）
2026-04-01	4.33	52
2026-04-02	4.31	52
2026-04-03	4.35	51
2026-04-06	4.34	50
2026-04-07	4.33	52
2026-04-08	4.29	50
2026-04-09	4.29	51
2026-04-10	4.31	50
2026-04-13	4.3	52
2026-04-14	4.26	50
2026-04-15	4.29	53
2026-04-16	4.32	54
2026-04-17	4.26	55
2026-04-20	4.26	54
2026-04-21	4.3	52
2026-04-22	4.3	51
2026-04-23	4.34	51
2026-04-24	4.31	53
2026-04-27	4.35	57
2026-04-28	4.36	52

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 date

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2s10sスプレッドは52ベーシスポイントで四半期を迎え、30で終えました。フラット化した四半期で、10年金利は4.44%で引けました。この動きの半年間の概要は上期の振り返りに記載しています。機械的には、フラット化とは短期ゾーンと長期ゾーンの金利差が縮小することです。これが続くかどうかはこの表からは判断できず、このページでも扱いません。

暦年、四半期スケール

クエリ第2四半期の企業カレンダー（6月30日の提出書類インデックスの空白を開示）

配当落ちイベント数	株式分割数	IPO数	Q2届出数	4月30日時点の届出数	6月30日時点の届出数
15402	435	105	235075	34	31

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

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四半期に上場している企業は105社、実行された分割は435件、配当落ち日は15402件でした。届出件数（235075）には公表済みの欠損があります。6月30日の四半期最終日には指数に31件の届出しかなく、4月30日も34件にとどまっています。前後の日には数千件あるため、四半期合計は月末の二日分を取りこぼしており、フィードの補完が完了するまで過少となります。月末の欠損には独自の診断メモがあります。

四半期末に向けたカレンダーの増勢

クエリ四半期を通じた月別の上場、株式分割、権利落ちイベント

月	IPO数	株式分割数	配当落ち数
2026-04	30	129	3947
2026-05	40	142	4804
2026-06	35	164	6651

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

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四半期が進むにつれて企業関連イベントの予定は密になりました。配当落ちイベントは毎月増加し、四月の3947から六月の6651となりました。株式分割も同様に増加しました（129から164）。上場件数は三カ月を通じて横ばいでした。今四半期に波のように増えたのはIPOではなく、配当関連イベントです。

セッションの記録

クエリ四半期の62セッションをテープで月別に検証

Q2セッション数	4月のセッション	5月のセッション	6月のセッション
62	21	20	21

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

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カレンダー上の想定ではなく、観測されたバーで確認した62セッションです。内訳は、4月が21、5月（メモリアルデー）が20、6月（ジューンティーンス）が21です。月別の記録と休場の根拠は、6月の振り返りと祝日の解説に掲載しています。

データ注記

データ注記全文

空売り残高は、生成時点で六月十五日の決済分までです。六月末の約定データは未反映です。詳細な開示は六月の振り返りに掲載しています。反映後に本稿を再生成します。
月末の提出書類インデックスの欠落については、本文中で開示しています。六月三十日と四月三十日はともに今四半期に含まれ、三月三十一日にも同じパターンが見られます。二〇二六年は、最終暦日が平日だったすべての月末でデータがほぼ空です。診断注記に根拠資料と範囲を限定した分析を掲載しています。
マイクロストラクチャー（ティックレベルの取引インフラ）は、意図的にここでは扱っていません。六月二十九日の詳細分析に、セッション一回分のティックデータの構造を詳しく掲載しています。
出来高上位銘柄の除外: 六月の上場銘柄のうち、同じシンボルが再利用されていた一銘柄は、法人情報の確認待ちのため除外しました。

手法

対象期間は2026年4月1日から6月30日までの62セッションです。観測バーで検証しています。四半期リターンは、対象期間内における通常取引時間の最初の始値から最後の終値までです。Q1との比較も同一の定義で再計算しています。
タイムスタンプはUTCで保存し、未加工のUTC境界で抽出しています。通常取引時間は、（EDT）四半期を通じてUTC 13:30～20:00です。ドル出来高は、通常取引時間における1分足の終値と1分間出来高の積として算出しています。複数年の履歴ブロックでは、Eastern時間の時計に基づいて通常取引時間を抽出しています。各行を変換するDST対応の手法で、数十年にわたる期間にも適用できます。上限はこの四半期の終了時点に固定しています。深度検証（2003年9月までの1分足履歴）については、H1振り返りの手法を参照してください。
生成処理は、承認済みの読み取り専用経路で実行しています。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日時点です。

これは定例の四半期振り返りの初回版です。Q3版からここへリンクします。月次の詳細は6月です。今四半期に完了した上期については、2026年上期をご覧ください。

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