Strasmore Research
Deep Dives · Matt ConnorBy Matt Connor · · Updated 2026-08-08

MU: 2026年6月最大の売買代金銘柄

マイクロンの2026年6月は通常取引時間の売買代金が995.7十億ドルに達し、市場でfirst位でした。月間のリプライシングは14%まで鈍化しました。

マイクロンは2026年前半に激しいリプライシングを経験しました。6月は株価が落ち着いた一方、売買の勢いは衰えませんでした。MUは6月を$1151.01で終え、14%上昇しました。5月の89.8%に続き、2月以降で最も値動きの小さい月となりました。一方、通常取引時間の売買代金は$995.7 billionに達し、SPY自体を上回って米国市場全体でfirst位でした。日次ベースで見ると、6月は上半期で最もボラティリティの高い月でもありました(年率換算127.6%)。この落ち着きは、期間末だけを見た錯覚です。以下では、6月の売買実績、取引の推移、決算週の提出書類、ボラティリティ、同業銘柄、スプレッド、オプション、空売り、そして6カ月間の軌跡を確認します。すべての数値は保存済みクエリに基づいています。各パネルを開くとSQLを確認できます。

1行で見る月間推移

クエリMUの6月を1行で:始値、終値、高安、売買代金とその根拠
月初値月末値月間リターン (%)月間高値月間高値の初回バー (ET)月間安値月間安値の初回バー (ET)RTHと拡張時間安値の差月間株式数 (bn)RTH売買代金 (bn)観測セッション日数SPYバー(6月19日)
1009.721151.011412552026-06-25 09:35850.12026-06-05 16:344.251.08995.7210
各数値の背後にある正確なSQL
WITH
    (
        SELECT count() FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-19 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-06-20 00:00:00')
    ) AS spy_jun19,
    (
        SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'MU'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS hi,
    (
        SELECT min(toFloat64(low)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'MU'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS lo
SELECT
    round(argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_open,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_close,
    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(hi, 2) AS month_high,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(high) >= hi - 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_high_first_bar_et,
    round(lo, 2) AS month_low,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(low) <= lo + 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_low_first_bar_et,
    round(minIf(toFloat64(low), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - lo, 2) AS rth_minus_extended_low,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS month_shares_bn,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
    uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS session_days_observed,
    spy_jun19 AS spy_bars_june19
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
  AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
自分で実行する

この規模の銘柄としては、月中の値幅は極めて大きいものでした。安値は$850.1(2026-06-05 16:34 ET)、高値は$1255(2026-06-25 09:35 ET)で、ほとんどの銘柄の年間値幅を上回りました。6月19日は市場全体の休場日でした(0 SPYのバー)。そのため、当月の取引セッション数は21でした。

6カ月の推移における6月

+14%は大きな値動きでしょうか。このティッカーでは、この半年間で最も落ち着いた月でした。パネルは毎月、同じ方法でリアルタイムに再計算されます。

クエリ月次で再計算したMU:リターン、終値、通常時間帯の売買代金
期間開始月間リターン (%)月末値RTH売買代金 (bn)
2026-01-0140.5414.73235.8
2026-02-010412.25236
2026-03-01-15.9337.62342.7
2026-04-0148.4517.63335
2026-05-0189.8971.58716.8
2026-06-01141151.01995.7
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,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS month_close,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start
ORDER BY period_start
自分で実行する

推移は、1月の40.5%、値動きのなかった2月の0%、半年間の安値引けとなった3月の-15.9%($337.62)、続いて4月の48.4%、5月の89.8%という流れでした。6カ月間で、$414.73から$1151.01まで上昇しました。売買高も増加し、1月の$235.8 billionから6月の$995.7 billionに達しました。6月の値動きは2月以降で最小でしたが、6月の売買高はこの期間で最大となりました。

価格は落ち着きました。ボラティリティは落ち着きませんでした。

+14%の月は穏やかだったのでしょうか。日々の終値の変動を年率換算した実現ボラティリティで見ると、6月の様相は大きく異なります。

クエリ月次のMU:年率換算実現ボラティリティ、平均セッション値幅、最大1日変動
期間開始実現年率ボラティリティ (%)ピークボラティリティ比 (%)平均日中値幅 (%)最大日次変動 (%)リターン日数
2026-01-0164.850.85.41019
2026-02-0167.853.16.31019
2026-03-0178.261.369.922
2026-04-0159.246.45.59.121
2026-05-01101.479.47.219.320
2026-06-01127.61007.615.821
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    toString(toStartOfMonth(et_date)) AS period_start,
    round(stddevSamp(log_ret) * sqrt(252) * 100, 1) AS realized_vol_ann_pct,
    round(100 * stddevSamp(log_ret) / max(stddevSamp(log_ret)) OVER (), 1) AS pct_of_peak_vol,
    round(avg(day_range_pct), 1) AS avg_day_range_pct,
    round(max(abs(day_move_pct)), 1) AS biggest_day_move_pct,
    count() AS return_days
FROM (
    SELECT et_date, day_range_pct,
        if(prev_close > 0, ln(close_usd / prev_close), NULL) AS log_ret,
        if(prev_close > 0, (close_usd / prev_close - 1) * 100, NULL) AS day_move_pct
    FROM (
        SELECT et_date, close_usd, day_range_pct,
            lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
        FROM (
            SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
                argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS close_usd,
                (maxIf(toFloat64(high), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / minIf(toFloat64(low), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100 AS day_range_pct
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'MU'
              AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
            GROUP BY et_date
        )
    )
)
WHERE isFinite(log_ret) AND log_ret IS NOT NULL
GROUP BY period_start
ORDER BY period_start
自分で実行する

この指標では、6月が上半期で最も荒い月でした。年率換算で127.6%となり、5月の101.4%さえ上回りました。平均セッションレンジは7.6%で、終値ベースでは15.8%の変動も一度ありました。月初と月末は静かでしたが、その間の日々は静かではありませんでした。

セッションごとの推移

クエリ21セッション:終値、前日終値比変化、終日出来高
21 rows (showing 20)
ET日付終値 ($)変化率 (%)株式数 (m)
2026-06-011034.83None43.7
2026-06-021064.082.843
2026-06-031079.561.537.5
2026-06-04997.17-7.651.6
2026-06-05864.01-13.471.3
2026-06-08949.479.950.5
2026-06-09935.89-1.470.2
2026-06-10891.5-4.752.8
2026-06-11995.6511.753.7
2026-06-12980.71-1.538.9
2026-06-151087.810.939.8
2026-06-161020.83-6.241.6
2026-06-171041.41243.4
2026-06-181132.018.748.2
2026-06-221211.2746.3
2026-06-231051.42-13.254
2026-06-241048.5-0.364.6
2026-06-251214.5915.877.2
2026-06-261122.92-7.558.8
2026-06-291145257.8
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT et_date, close_usd,
    round(if(prev_close = 0, NULL, (close_usd / prev_close - 1) * 100), 1) AS change_pct,
    shares_m
FROM (
    SELECT et_date, close_usd, shares_m,
           lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
    FROM (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
            round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS close_usd,
            round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'MU'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
        GROUP BY et_date
    )
)
ORDER BY et_date
自分で実行する

表は両方向に大きく振れ、2026-06-01の$1034.83から変動の激しい局面を経て、最終セッションでは$1151.01となりました。これが「月間で+14%」という表示では見えにくい点です。静かだったのは始点と終点だけでした。最も大きな変動が生じた行は決算発表週に集中しており、次に示します。

Did the swings line up with a reported quarter?

They can be dated, MU's June paper trail from the SEC's own index, beside what the tape did on those dates.

クエリMUの6月SEC提出書類と四半期8-K後のセッション
決算8-K提出済み6月24日の8-K10-Q提出済み8-Kから10-Qまでの日数6月提出書類合計8-K提出件数Form 4提出件数次回セッション変動率次回セッション株式数(百万)次に多い銘柄との差(百万株)6月25日の月間高値
2026-06-2412026-06-25182315.877.25.91
各数値の背後にある正確なSQL
WITH
    (
        SELECT maxIf(filing_date, form_type = '8-K')
        FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
        WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
    ) AS last_8k_date,
    (
        SELECT minIf(filing_date, form_type = '10-Q')
        FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
        WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
    ) AS tenq_date,
    (
        SELECT (count(), countIf(form_type = '8-K'), countIf(form_type = '4'))
        FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
        WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
    ) AS filing_census,
    (
        SELECT toDate(toTimeZone(min(window_start), 'America/New_York'))
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'MU'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
          AND toFloat64(high) >= (
              SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
              WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
          ) - 0.011
    ) AS month_high_date
SELECT
    toString(last_8k_date) AS earnings_8k_filed,
    if(last_8k_date = toDate('2026-06-24'), 1, 0) AS eightk_on_jun24,
    toString(tenq_date) AS tenq_filed,
    dateDiff('day', last_8k_date, tenq_date) AS days_8k_to_10q,
    filing_census.1 AS june_filings_total,
    filing_census.2 AS eightk_filings,
    filing_census.3 AS form4_filings,
    round((anyIf(close_usd, et_date = toDate('2026-06-25')) / anyIf(close_usd, et_date = toDate('2026-06-24')) - 1) * 100, 1) AS next_session_move_pct,
    round(anyIf(shares_m, et_date = toDate('2026-06-25')), 1) AS next_session_shares_m,
    round(anyIf(shares_m, et_date = toDate('2026-06-25')) - maxIf(shares_m, et_date != toDate('2026-06-25')), 1) AS shares_lead_over_next_busiest_m,
    if(month_high_date = toDate('2026-06-25'), 1, 0) AS month_high_on_jun25
FROM (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
        argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) AS close_usd,
        toFloat64(sum(volume)) / 1e6 AS shares_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MU'
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    GROUP BY et_date
)
自分で実行する

MU's quarterly 8-K is dated 2026-06-24, the 10-Q 1 day behind it (8 June filings, 3 insider Form 4s). The session after the 8-K date closed 15.8% higher on 77.2 million shares, the month's heaviest, 5.9 million clear of the next busiest, and the month's $1255 high printed that same session (2026-06-25 09:35 ET; the agreement column pins the match). The alignment is the observation; this page stops there.

Micronの材料か、メモリー全体の材料か

メモリー・ストレージ関連銘柄の他社も動いたのでしょうか。比較対象は固定し、明示しています。JuneのニュースでMUと最も頻繁に共起したストレージ銘柄三社に加え、基準としてNVDAとSPYを含めます。

クエリ6月を横並びで比較:メモリー・ストレージ銘柄群、NVDA、SPY
ticker6月リターン(%)MU比(ポイント)RTH売買代金 (bn)売買代金首位比(%)
SNDK31.317.3381.638.3
INTC27.513.5272.427.4
WDC19.15.1105.110.6
MU140995.7100
SPY-1.2-15.2771.577.5
NVDA-7.4-21.452352.5
各数値の背後にある正確なSQL
WITH (
    SELECT (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
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS mu_return
SELECT ticker,
    round(june_return_pct, 1) AS june_return_pct,
    round(june_return_pct - mu_return, 1) AS vs_mu_pct_points,
    rth_dollar_bn,
    round(100 * rth_dollar_bn / max(rth_dollar_bn) OVER (), 1) AS pct_of_top_turnover
FROM (
    SELECT ticker,
        (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 AS june_return_pct,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'WDC', 'INTC', 'NVDA', 'SPY')
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    GROUP BY ticker
)
ORDER BY june_return_pct DESC
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メモリー全体の上昇であり、MUは出遅れました。SNDKは31.3%上昇し、INTCは27.5%、WDCは19.1%となりました。ストレージ銘柄はいずれもMUを5.1~17.3ポイント上回りました。一方、SPYとNVDAはJuneを下落して終えました。MUの特徴は、ここに挙げた銘柄の中で売買代金が最も大きいことです。

市場で最大のティッカー

クエリ2026年6月の通常時間帯売買代金による米国市場全体の順位(同一シンボルの再利用銘柄1件は法人確認待ちで除外)
ticker通常取引時間の売買代金(十億ドル)首位比(%)
MU995.7100
SPY771.577.5
QQQ672.867.6
NVDA52352.5
SNDK381.638.3
TSLA342.734.4
MRVL302.730.4
INTC272.427.4
AAPL27027.1
MSFT268.627
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker,
    round(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / 1e9, 1) AS regular_hours_dollar_bn,
    round(100 * sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / max(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))) OVER (), 1) AS pct_of_leader
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 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 regular_hours_dollar_bn DESC
LIMIT 10
自分で実行する
クエリ順位の根拠:MUの順位、次位銘柄との差、算定基準
MU順位MU売買代金(十億ドル)次位との差(十億ドル)
1995.7224.3
各数値の背後にある正確なSQL
WITH (
    SELECT sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MU'
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 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
) AS mu_d
SELECT
    countIf(d > mu_d AND ticker != 'MU') + 1 AS mu_rank,
    round(mu_d / 1e9, 1) AS mu_dollar_bn,
    round((mu_d - maxIf(d, d < mu_d AND ticker != 'MU')) / 1e9, 1) AS lead_over_next_bn
FROM (
    SELECT ticker, sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 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
)
自分で実行する

MUは、6月の通常取引時間における売買代金で、米国上場銘柄全体のfirst位でした。売買代金は995.7十億ドルで、2位のSPYを224.3十億ドル上回りました。単一企業の売買高が1カ月にわたり主要指数ファンドを上回るのは、相場構造として稀です。背景については、上記の決算週および同業他社のセクションをご覧ください。集計対象は6月1日から30日までの通常取引時間です。同一ティッカーを再利用した上場銘柄は、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)。市場全体の概況は6月の振り返りをご覧ください。

テープを構成した取引

クエリMUの全ティックを1行で:約定、約定数量、気配の集計
約定数(百万)約定株数中央値平均約定株数端株約定比率(%)小数株約定比率(%)NBBO更新数(百万)正常な両側気配率(%)クロス気配更新片側または空の気配更新
35.17838.391.79.0419.6499.861696378
各数値の背後にある正確なSQL
WITH
    (
        SELECT (round(count() / 1e6, 2),
                round(100.0 * countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price > bid_price) / count(), 2),
                countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price < bid_price),
                countIf(bid_price <= 0 OR ask_price <= 0))
        FROM global_markets.cache_stocks_quotes
        WHERE ticker = 'MU'
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    ) AS quote_census
SELECT
    round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
    quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(size), toUInt64(abs(sequence_number))) AS median_print_shares,
    round(avg(toFloat64(size)), 1) AS avg_print_shares,
    round(100.0 * countIf(size < 100) / count(), 1) AS odd_lot_pct_of_prints,
    round(100.0 * countIf(toFloat64(size) != round(toFloat64(size))) / count(), 2) AS fractional_pct_of_prints,
    quote_census.1 AS nbbo_updates_m,
    quote_census.2 AS clean_two_sided_pct,
    quote_census.3 AS crossed_updates,
    quote_census.4 AS one_sided_or_empty_updates
FROM global_markets.stocks_trades
WHERE ticker = 'MU'
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
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35.17百万件の約定の中央値は8株で、91.7%件の端株取引もありました。これは、当社が計測した中で最も個人投資家の小口注文に分割されたテープの一つです(NVDAの6月は大幅に少なく、詳細分析に二つのパネルを掲載しています)。4桁の株価では「ラウンドロット」でも相応の金額になるため、構造上、小口の約定が大半を占めます。端株の約定(9.04%)も同じ傾向を示しています。気配値側では、19.64百万件のNBBO更新がありました。そのうち99.86%件は正常な両側気配、16963件はクロス、78件は片側気配または気配なしです。いずれも開示されたデータであり、除外していません。

リプライシング局面のスプレッド

四半期中に株価がほぼ三倍になった銘柄では、スプレッドに関する問いも異なります。株価が新たな水準を探る間も、気配値はタイトなままだったのでしょうか。

クエリセッション別スプレッド:通常時間帯の中央値(セント、ベーシスポイント)
21 rows (showing 20)
セッションスプレッド中央値(セント)スプレッド中央値(bps)気配更新数無効データの除外数
2026-06-01413.96497073428
2026-06-02403.84482044467
2026-06-03464.31389386341
2026-06-04414.1546741456
2026-06-05414.459462201190
2026-06-08394.08713643406
2026-06-09525.681165907595
2026-06-10475.13905403668
2026-06-11495.3112089022487
2026-06-12525.27532349273
2026-06-15413.81740689450
2026-06-16535.04924925227
2026-06-17524.971195996252
2026-06-18413.651327917617
2026-06-22443.715801441139
2026-06-23454.2940595554
2026-06-245251051175537
2026-06-2557.54.788155321003
2026-06-265851030596412
2026-06-29504.62748086414
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT session,
    round(quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price), toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price) * 100, 1) AS med_spread_cents,
    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), 2) AS med_spread_bps,
    count() AS quote_updates,
    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 = 'MU'
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
  AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session
ORDER BY session
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スプレッドはベーシスポイントで見ると、値動き全体を通じて機関投資家向けの水準を維持しました。3.96bps(2026-06-01時点)、直近セッションでは4.19bpsでした。セント単位の差額は、おおむね株価水準そのものに連動しています。仕組みについては、スプレッドの解説をご覧ください。

オプション市場:双方向の取引

クエリMUのオプション市場を1行で:合計、満期、プット/コール内訳
約定数(百万)異なる契約数取引契約数(百万)プレミアム想定元本(十億ドル)月間プット・コール比率取引満期数最多取引行使価格(ドル)
4.691178916.7677.130.99231200
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
    uniqExact(ticker) AS distinct_contracts,
    round(sum(size) / 1e6, 2) AS contracts_traded_m,
    round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2) AS premium_notional_busd,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'C')), 2) AS month_put_call_ratio,
    uniqExact(substring(ticker, 5, 6)) AS expiries_traded,
    round(intDiv(toUInt32OrZero(substring(argMax(ticker, sz), 12, 8)), 1000), 0) AS busiest_strike_usd
FROM (
    SELECT ticker, price, size, sum(size) OVER (PARTITION BY ticker) AS sz
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
)
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16.76百万契約が11789種類の異なる契約にまたがって成立し、オプション・プレミアムは$77.13十億に達しました。取引は双方向でした。月間のプット/コールレシオは0.99で、ほぼ拮抗しています(NVDAの6月はコールに偏りました。比較)。急激な価格再評価の局面でほぼ拮抗しているということは、オプション市場が値動きの両側に分かれていたことを示します。データが示すのは取引の分散であり、意図ではありません。

クエリ契約の分布:行使価格帯別のコール・プット出来高
行使価格帯コール契約プット契約プット比率(%)
$0866432910497.4
$100662833021898
$200537211175195.4
$300885520491395.9
$4002505035861793.5
$5002365466979896.6
$6003005994070696.9
$7006779487024292.8
$800209357125782985.7
$9001137271146023656.2
$10001923982107658935.9
$1100167873559600426.2
$120012890971092087.8
$1300601699172282.8
$140033043187072.6
$15001056463189161.8
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    concat('$', toString(toUInt32(bucket))) AS strike_bucket,
    call_contracts,
    put_contracts,
    round(100.0 * put_contracts / (call_contracts + put_contracts), 1) AS put_share_pct
FROM (
    SELECT
        least(floor(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 12, 8))) / 1000 / 100) * 100, 1500) AS bucket,
        toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'C')) AS call_contracts,
        toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'P')) AS put_contracts
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    GROUP BY bucket
)
ORDER BY toUInt32OrZero(substring(strike_bucket, 2))
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行使価格の分布は、1月時点ならば不合理に見えた範囲に広がっています。$0の区分から$1500以上の上限まで実際の売買があり、原資産がどれほど動いたかを示す痕跡となっています。その値動きを保有するには、どれほどのコストがかかったのでしょうか。月末の最終取引日が示しています。

クエリ月末の変動価格:6月最後のアット・ザ・マネー・ストラドル
最短満期満期までの暦日数スポット終値ATM行使価格ストラドル($)スポット比ストラドル(%)両側行使価格
2026-07-0221151.01115069.956.08135
各数値の背後にある正確なSQL
WITH (
    SELECT argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-30 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS spot
SELECT
    toString(any(expiry)) AS nearest_expiry,
    dateDiff('day', toDate('2026-06-30'), any(expiry)) AS calendar_days_to_expiry,
    round(spot, 2) AS spot_close,
    argMin(strike_usd, (dist, strike_usd)) AS atm_strike,
    round(argMin(call_last + put_last, (dist, strike_usd)), 2) AS straddle_usd,
    round(argMin(call_last + put_last, (dist, strike_usd)) / spot * 100, 2) AS straddle_pct_of_spot,
    count() AS two_sided_strikes
FROM (
    SELECT expiry, strike_usd, abs(strike_usd - spot) AS dist,
        anyIf(last_px, opt_type = 'C') AS call_last,
        anyIf(last_px, opt_type = 'P') AS put_last
    FROM (
        SELECT
            toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))) AS expiry,
            substring(ticker, 11, 1) AS opt_type,
            toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 12, 8))) / 1000 AS strike_usd,
            argMax(toFloat64(price), (sip_timestamp, toFloat64(price))) AS last_px
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-30 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
        GROUP BY expiry, opt_type, strike_usd
    )
    WHERE expiry > toDate('2026-06-30')
    GROUP BY expiry, strike_usd
    HAVING countIf(opt_type = 'C') > 0 AND countIf(opt_type = 'P') > 0
)
WHERE expiry = (
    SELECT min(toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))))
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-30 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
      AND toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))) > toDate('2026-06-30')
)
自分で実行する

6月30日の終値時点で、最短満期までの残存期間は2暦日でした。$1150の行使価格におけるアット・ザ・マネーのコールとプットの組み合わせは、最後に$69.95で取引されました。これは$1151.01の株価の6.08%に相当します。買い手が損益分岐点に達するには、2日以内に上下いずれかの方向へ同規模の値動きが必要でした。6月末時点でも、市場はなお大幅な値動きを織り込んでいました。

ニュースフロー

クエリ6月のMUタグ付き記事:件数、最大発行元のシェア、共起タグ
六月記事媒体主要媒体主要媒体比率(%)NVDA関連会社記事SNDK関連会社記事INTC関連会社記事
1954The Motley Fool59863221
各数値の背後にある正確なSQL
WITH
    (
        SELECT (JSONExtractString(any(publisher), 'name'), count())
        FROM global_markets.stocks_news
        WHERE has(tickers, 'MU')
          AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
        GROUP BY JSONExtractString(publisher, 'name') ORDER BY count() DESC LIMIT 1
    ) AS top_pub
SELECT
    count() AS june_articles,
    uniqExact(JSONExtractString(publisher, 'name')) AS publishers,
    top_pub.1 AS top_publisher,
    round(100.0 * top_pub.2 / count(), 0) AS top_publisher_pct,
    countIf(has(tickers, 'NVDA')) AS nvda_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'SNDK')) AS sndk_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'INTC')) AS intc_co_articles
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'MU')
  AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
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4社の媒体が配信した195件のMUタグ付き記事を、批判的な視点で読みます。そのうちThe Motley Fool社だけで59%件を占めています。共通タグから半導体関連のテーマが浮かびます。NVDAは86件、SNDKは32件、INTCは21件の記事に付いていました。何がテーマだったのでしょうか。ベンダー自身の記事タグが、その語彙を示しています。ただし、タグの表現をそのまま採用するわけではありません。

クエリ6月のMU報道のテーマ:媒体独自の記事タグ集計
キーワード記事記事比率(%)
AI infrastructure4925.1
memory chips4322.1
semiconductor stocks3819.5
DRAM2412.3
semiconductor199.7
artificial intelligence189.2
data centers189.2
high-bandwidth memory147.2
Micron Technology136.7
AI chips126.2
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT keyword, count() AS articles,
    round(100.0 * count() / (SELECT count() FROM global_markets.stocks_news WHERE has(tickers, 'MU') AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')), 1) AS pct_of_articles
FROM global_markets.stocks_news
ARRAY JOIN keywords AS keyword
WHERE has(tickers, 'MU')
  AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
GROUP BY keyword
ORDER BY articles DESC, keyword ASC
LIMIT 10
自分で実行する

「AI infrastructure」が195件中49件の記事で最多でした。続いて「memory chips」「DRAM」「high-bandwidth memory」が並びます。AIとメモリーに関する語彙ですが、ここでは説明ではなくタグの件数として示しています。

空売り残高は減少しましたが、なおカバー範囲に欠落があります

クエリFINRA場外空売り出来高:MUの6月カバレッジと空売り表示比率
日空売り株数(百万株)場外取引空売り比率(%)
2026-06-016.6331.2
2026-06-0210.0647.1
2026-06-038.2945.1
2026-06-0514.841.7
2026-06-087.632.3
2026-06-0914.3641.3
2026-06-119.3134.4
2026-06-128.9445.2
2026-06-156.8337.1
2026-06-176.6328.8
2026-06-187.0731.7
2026-06-22838.8
2026-06-2410.4541.9
2026-06-2517.5546.6
2026-06-2615.4454.7
2026-06-309.3250.9
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT toString(date) AS d,
    round(toFloat64(any(short_volume)) / 1e6, 2) AS short_shares_m,
    round(100 * toFloat64(any(short_volume)) / toFloat64(any(total_volume)), 1) AS short_pct_of_offexchange
FROM global_markets.stocks_short_volume
WHERE ticker = 'MU' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
GROUP BY date
ORDER BY date
自分で実行する

まずカバー範囲です。MUの六月の空売り出来高ファイルは、16セッションのうち21セッション分しかありません。市場全体で六月二十九日のデータが途中で途切れていることに加え、MUの行も複数欠落しています。そのため、月次比率は算出していません。日次の行は実データであり、欠落箇所も開示しています。

クエリ6月の決済時点2期間:月中と月末の空売り残高
六月中旬決済六月中旬空売り株数(百万株)月末決済月末空売り株数(百万株)減少株数(百万株)月末買い戻し日数
2026-06-1541.592026-06-3031.679.920.53
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    toString(maxIf(settlement_date, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) AS mid_june_settlement,
    round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) / 1e6, 2) AS mid_june_shares_short_m,
    toString(maxIf(settlement_date, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) AS eom_settlement,
    round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) / 1e6, 2) AS eom_shares_short_m,
    round((toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) - toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20')))) / 1e6, 2) AS decline_m_shares,
    round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) / toFloat64(maxIf(avg_daily_volume, settlement_date > toDate('2026-06-20'))), 2) AS eom_days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'MU' AND settlement_date >= toDate('2026-06-01') AND settlement_date <= toDate('2026-06-30')
自分で実行する

決済時点の二つの数値はそろっています。2026-06-15の決済時点で空売りされていた41.59百万株は、2026-06-30までに31.67百万株へ減少しました。後半の期間全体で9.92百万株減少しており、この期間には決算発表週が含まれます。月末の残高は平均出来高の0.53日分に相当し、この銘柄の売買高を踏まえると小さい水準です。このページは当初、この数値の反映前に公開されました(反映の遅れは通常です)。上記の数値は、その後届いたデータです。

決算情報に表れるファンダメンタルズ

会社自身の開示は何を示しているのでしょうか。注意点が一つあります。このデータフィードは提出日程に遅れており、最新行も六月の10-Q提出前のものです。そのため、ここで示すのは直近の動向であり、最新時点の先行指標ではありません。

クエリ記録上のMU直近6四半期:売上高、純利益、希薄化後EPS
四半期末売上高(十億)ピーク売上高比率(%)純利益(十億)希薄化後EPS
2024-08-297.7556.80.890.8
2024-11-288.7163.91.871.67
2025-02-278.05591.581.41
2025-05-299.368.21.881.68
2025-08-2811.32833.22.84
2025-11-2713.641005.244.6
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT quarter_end, revenue_bn,
    round(100 * revenue_bn / max(revenue_bn) OVER (), 1) AS pct_of_peak_revenue,
    net_income_bn, diluted_eps
FROM (
    SELECT toString(period_end) AS quarter_end,
        round(toFloat64(revenue) / 1e9, 2) AS revenue_bn,
        round(toFloat64(net_income_loss_attributable_common_shareholders) / 1e9, 2) AS net_income_bn,
        round(toFloat64(diluted_earnings_per_share), 2) AS diluted_eps
    FROM global_markets.stocks_income_statements
    WHERE has(tickers, 'MU') AND timeframe = 'quarterly'
    ORDER BY period_end DESC
    LIMIT 6
)
ORDER BY quarter_end ASC
自分で実行する

収録された六四半期では、売上高は7.75十億ドル(2024-08-29)から13.64十億ドル(2025-11-27)の範囲で推移しています。最新行がこの期間のピークで、その四半期の純利益は5.24十億ドル、希薄化後EPSは4.6ドルでした。一直線の推移ではありませんが、期間の終点は最高水準です。

ここから注目すべき点

カレンダー上の事実だけを確認します。次回の空売り残高の決済日は七月半ばです。公表はFINRAの通常の遅延を伴います。六月に提出された四半期決算は、ベンダーのデータフィードが更新され次第、ファンダメンタルズの項目に反映されます。七月の値動きは、このシリーズの次回版で取り上げます。

FAQ

2026年6月にMU株はなぜ大きく動いたのですか?

このページは要因の説明ではなく、値動きを示しています。MUは$850.1から$1255の範囲で取引されました。四半期の8-Kの日付は2026-06-24で、翌セッションは月間最大の出来高を伴って15.8%上昇しました。期間中、メモリー関連銘柄全体も同じ方向に動きました。

2026年6月のMUのボラティリティはどの程度でしたか?

半年間で最も変動が大きい月でした。年率換算の実現ボラティリティは127.6%、平均セッションレンジは7.6%でした。一方、月初から月末までのリターンはわずか14%でした。

MUの6月の値動きは個別要因でしたか、それともセクター全体の動きでしたか?

セクター全体の動きでした。MUは上昇銘柄の中では出遅れました。SNDKは31.3%上昇し、ストレージ関連銘柄はすべてMUの14%を上回りました。一方、SPYとNVDAは下落して引けました。MUの特徴は売買高で、$995.7十億ドルと、関連銘柄群で最大でした。

MUの空売り残高は多いですか?

自社の売買高と比べると少ない水準です。2026-06-30決済時点の空売り残高は31.67百万株で、買い戻しに必要な期間は平均売買高ベースで約0.53日でした。6月半ばから9.92百万株減少しています。空売り残高は常に、決済日から遅れて公表されます。

MUのプット・コール比率は何を意味しますか?

6月の比率0.99は、プットとコールがほぼ同じ出来高で取引されたことを示します。一方向の賭けではなく、双方の注文が交錯する市場でした。1を大きく下回る場合はコール優勢(NVDAの6月が該当します)、1を大きく上回る場合はプット優勢と読みます。

データ注記

データ注記の全文
  • 対象企業。 MUはMicron Technology, Inc.(CIK 0000723125)です。EDGAR上の企業識別情報は一貫しており、シンボル再利用に関する注意点はありません。
  • 空売り出来高の対象範囲。 6月のファイルは21セッションのうち16を対象としています(6月29日の短縮データと、MU固有の欠落を含みます)。表示する比率は日次のみです。
  • 比較対象バスケット。 SNDK、WDC、INTCは、MUのニュースフローで6月に最も頻繁に併記されたストレージ関連銘柄です。これにNVDAとSPYを基準値として加えています。比較対象は事前に定めており、結果を見て後から組み入れたものではありません。
  • オプションの解析。 満期、タイプ、行使価格はOCCシンボルの5、11、12番目の位置から再解析しています。プレミアムは100株の乗数を前提としています。
  • ストラドルの算出方法。 月末後で最も近い満期における、最終終値に最も近い行使価格の約定価格を使用しています。気配値ではなく、実際の取引価格です。モデルによるインプライド・ボラティリティではなく、取引記録に基づく数値です。
  • ファンダメンタルズの遅れ。 損益計算書のデータフィードは提出日程に遅行しており、MUの最新行は6月の10-Q提出前のものです。トレンドの把握にのみ使用しています。
  • 6月19日の休場。 SPYのバーがゼロだったスコアボードの記録で確認しています。
  • スプレッドのパネル。 クロスした気配値や片側のみの気配値は除外しています。除外件数は行内に示しています。
  • ティッカー全体のランキングで本銘柄が首位となったことを含む市場全体の状況は、2026年6月の振り返りにまとめています。

手法

  • 対象期間は2026年6月1日〜30日です(観測バーから検証した21セッション)。リターンは通常取引時間の始値から、最終通常取引時間の終値までで算出します。6月は全期間がEDTのため、通常取引時間のUTC上の実時間範囲は13:30〜20:00です。後段のパネルはESTの月次区分を対象とし、代わりに東部時間の時計に基づくフィルターを使用します。
  • 実現ボラティリティは、日次の終値間対数リターン(通常取引時間の終値)の標本標準偏差を、252の平方根で年率換算したものです。月初の最初のリターンは前月との境界をまたぎ、後の月に算入します。
  • 直近期間との比較は保存値を使わず、毎回リアルタイムで再計算します。
  • 生成はゲート付きの読み取り専用経路を通じたバッチ処理に限ります。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基準日は2026年7月12日です。

各パネルは、保存オブジェクト、チャート、テーブル、SQLのいずれか一つです。Strasmore terminalで、任意のクエリをさらに実行できます。

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